基于5G物联网消费监管流向追溯方法、系统及计算机存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于5G物联网消费监管流向追溯方法、系统及计算机存储介质，通过以中心节点为追溯验证节点及以辅助节点为追溯记录节点的双节点功能，在提高访问安全性的同时避免了系统的拥塞；根据在最优约束条件下对信用用户身份及历史消费数据进行双重认证，为消费来源与消费流通等过程提供了真实可靠的合法消费监管流向追溯；在通过安全认证以后，将消费信息数据反馈相关结构进行消费信息的监管追溯记录及启动消费许可，并在认定为非法用户时会暂停消费服务并将认证结果返回及提示用户终端，阻止当前非法消费行为，保证了用户消费安全。户消费安全。户消费安全。

【技术实现步骤摘要】
基于5G物联网消费监管流向追溯方法、系统及计算机存储介质


[0001]本专利技术涉及信息处理
，尤其涉及一种基于5G物联网消费监管流向追溯方法、系统及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]追溯，意即追根溯源，包含两层含义：一是跟踪，即从生产、流通到消费，跟随一个或一批商品流向的能力，即正向跟踪；二是追溯，即从消费、流通到生产，识别一个或一批特定商品来源的能力，即逆向溯源。追溯主要通过运用物联网技术，将商品的生产、流通和消费过程与相关信息的采集、传输、处理和查询过程有机联系起来，做到信息流与商流相统一,从而实现商品的来源可查、去向可追、责任可究。
[0003]消费是企业活动的重要构成内容，在通常情况下，企业消费的程度又取决于企业的规模。企业规模可以从两个层面上界定：一是企业自身的规模；二是企业的整体数量规模。在正常情况下，这两种意义上企业规模的扩大或缩小，都会相应的引起企业消费规模的扩大或缩小。在金融机构对企业进行信贷管理时，由于无法及时的获取企业的消费情况，从而缺乏有效地手段对企业的授信额度进行及时的调整，导致金融机构无法针对性的展开金融业务。
[0004]消费品与老百姓的日常生活息息相关，在出现消费品质量安全问题、或发生消费品安全事件后，往往需要对特定关联的消费品来源进行追溯。一方面是追究相关者责任、事故善后的需要，另一方面，通过追溯可以发现同类消费品存在的危险源，及时处置类似风险，避免质量安全事故的扩大。企业建立消费品安全追溯体系，可以提高供应链信息化管理水平，有效加强产品质量安全控制，促进生产流通各环节高效对接和协同，降低供给成本，保障供给质量，增加有效供给，减少信息不对称和供需错配，从而助推供给侧结构性改革。同时，建立起广泛覆盖的消费品安全追溯体系，可以解决消费品质量信用建设存在缺失的问题。所以，通过实施消费品安全追溯管理，既加强了企业质量管理，减少了纠错成本，并且方便企业收集商品情报了解消费趋势，提高快速响应能力；又提高了全社会应对消费品质量安全事故或质量纠纷的能力，是当前实施“质量强国”战略的重要具体措施之一。
[0005]尤其是近些年来，随着商品经济的发展，人们的生活越来越社会化，今天人们绝大部分的生活消费品都在商场购买，人们可以享受到更为便捷多样的生活消费品，但同时，消费品的质量问题也给人们消费带来了很大的困扰，有些还会威胁到人们的健康安全。人们在超市购物时总是心存疑虑，担心购买的产品存在质量问题或属于假冒伪劣带来不必要的伤害。消费者希望超市购物能够有一个保障，在产品发生问题时可以追溯维权。
[0006]针对上述这种情况，本专利技术提出了一种基于5G物联网消费监管流向追溯方法、系统及计算机存储介质，能够有效地对现有技术进行改进，克服其不足。

技术实现思路

[0007]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于5G物联网消费监管流向追溯方法、系统及计算机存储介质，以解决现有技术存在的以上问题，其具体方案如下：
[0008]第一方面，本专利技术提供了一种基于5G物联网消费监管流向追溯方法，所述方法包括：
[0009]监管节点接收消费业务请求，若所述监管节点为辅助节点，则将所述消费业务请求转发至中心节点；
[0010]中心节点从接收的辅助节点消费业务请求获取用户数据矩阵与消费数据矩阵，提取用户数据矩阵信用系数高于预设信用阈值的相应消费数据矩阵构成消费特征矩阵；
[0011]根据消费特征矩阵相似系数遍历搜索消费特征库，判断用户数据矩阵与消费特征库中预存用户数据矩阵是否一致，若是，则将消费信息数据反馈至辅助节点，否则，暂停消费服务并提示所述用户终端。
[0012]优选地，所述若所述监管节点为辅助节点，则将所述消费业务请求转发至中心节点，所述方法包括：
[0013]如果所述监管节点为辅助节点，所述辅助节点从业务交互平台获取来自用户终端发送的消费业务请求；
[0014]比较接收的所述消费业务请求的前置哈希与所述辅助节点最新消费业务请求的摘要哈希是否一致，若一致，则将所述消费业务请求转发至中心节点。
[0015]优选地，所述根据消费特征矩阵相似系数遍历搜索消费特征库中的所述相似系数计算方法包括：
[0016][0017]其中，消费特征矩阵A的数据特征向量与预存消费特征矩阵B的数据特征向量分别为h(i)与q(i)，con(A,B)是消费特征矩阵A与预存消费特征矩阵B的数据特征相似系数函数，L是数据总数，α、β为初始化参数。
[0018]优选地，所述提取用户数据矩阵信用系数高于预设信用阈值的相应消费数据矩阵构成消费特征矩阵中的所述信用系数计算方法包括：
[0019][0020]其中，辅助节点C数据与辅助节点D数据的信用属性分别为(u
A
,S
A
)与(u
B
,S
B
)，sim(C,D)是辅助节点C数据与辅助节点D的信用度函数，u与S分别为信用坐标关联值与信用方向关联值，N是数据总数，ω为初始权重参数。
[0021]优选地，所述提取用户数据矩阵信用系数高于预设信用阈值的相应消费数据矩阵构成消费特征矩阵，所述方法包括：
[0022]提取用户数据矩阵信用系数高于预设信用阈值的相应消费特征矩阵的数据特征序列与所述信用特征序列相应的信用权重；
[0023]设置最大化约束条件：
[0024][0025]其中，所述T为信用特征序列总数，所述K
i
为信用特征序列，所述argmax为存在多特征序列相同最大值的点集极值函数；
[0026]在所述最大化约束条件下用所述信用权重与相应信用特征序列进行比例乘法累加运算，形成按权重占比的消费特征矩阵。
[0027]优选地，所述提取用户数据矩阵信用系数高于预设信用阈值的相应消费特征矩阵的数据特征序列与所述信用特征序列相应的信用权重，所述方法包括：
[0028]提取所述用户数据矩阵信用系数高于预设信用阈值的相应消费数据矩阵在预设消费变换矩阵中各个相关辅助节点对应的信用系数特征序列；
[0029]将信用系数特征序列输入预设卷积神经网络标准化线性矩阵模型，得到信用系数特征序列相应的信用权重。
[0030]优选地，所述将信用系数特征序列输入预设卷积神经网络标准化线性矩阵模型，所述标准化方法包括：
[0031][0032]其中，d
ij
为矩阵中的第i行第j列待处理数据，为矩阵中的第j列最小数据，为矩阵中的第j列最大数据，v
ij
为矩阵中的第i行第j列已处理数据。
[0033]第二方面，本专利技术提供了一种基于5G物联网消费监管流向追溯系统，所述系统包括：
[0034]获取模块，用于监管节点接收消费业务请求，若所述监管节点为辅助节点，则将所述消费业务请求转发至中心节点；
[0035]提取模块，用于中心节点从接收的辅助节点消费业务请求获取用户数据矩阵与消费数据矩阵，提取用户数据矩阵信用系数高于预设信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于5G物联网消费监管流向追溯方法，其特征在于，所述方法包括：监管节点接收消费业务请求，若所述监管节点为辅助节点，则将所述消费业务请求转发至中心节点；中心节点从接收的辅助节点消费业务请求获取用户数据矩阵与消费数据矩阵，提取用户数据矩阵信用系数高于预设信用阈值的相应消费数据矩阵构成消费特征矩阵；根据消费特征矩阵相似系数遍历搜索消费特征库，判断用户数据矩阵与消费特征库中预存用户数据矩阵是否一致，若是，则将消费信息数据反馈至辅助节点，否则，暂停消费服务并提示所述用户终端。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述监管节点为辅助节点，则将所述消费业务请求转发至中心节点，所述方法包括：如果所述监管节点为辅助节点，所述辅助节点从业务交互平台获取来自用户终端发送的消费业务请求；比较接收的所述消费业务请求的前置哈希与所述辅助节点最新消费业务请求的摘要哈希是否一致，若一致，则将所述消费业务请求转发至中心节点。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据消费特征矩阵相似系数遍历搜索消费特征库中的所述相似系数计算方法包括：其中，消费特征矩阵A的数据特征向量与预存消费特征矩阵B的数据特征向量分别为h(i)与q(i)，con(A,B)是消费特征矩阵A与预存消费特征矩阵B的数据特征相似系数函数，L是数据总数，α、β为初始化参数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取用户数据矩阵信用系数高于预设信用阈值的相应消费数据矩阵构成消费特征矩阵中的所述信用系数计算方法包括：其中，辅助节点C数据与辅助节点D数据的信用属性分别为(u
A
,S
A
)与(u
B
,S
B
)，sim(C,D)是辅助节点C数据与辅助节点D的信用度函数，u与S分别为信用坐标关联值与信用方向关联值，N是数据总数，为初始权重参数。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的方法，其特征在于，所述提取用户数据矩阵信用系数高于预设信用阈值的相应消费数据矩阵构成消费特征矩阵，所述方法包括：提取用户数据矩阵信用系数高于预设信用阈值的相应消费特征矩阵的数据特征序列与所述信用特征序列相应的信用权重；设置最大化约束条件：其中，所述T为信用特征序列总数，所述K
i
为信用特征序列，所述argmax为存在多特征序列相同最大值的点集极值函数；
在所述最大...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵延军，孙明涛，郑泽鲁，张永满，李光顺，袁一鹏，赵建伟，王春明，王丽萍，李润生，李文龙，
申请(专利权)人：山东曙光照信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：