一种基于人工智能的仓储数据监管系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及仓储数据监管技术领域，具体为一种基于人工智能的仓储数据监管系统及方法，包括仓储数据管理平台构建模块、待考察行为踪迹分析模块、触发响应模块、目标指向度分析模块和数据预显示模块；仓储数据管理平台构建模块用于提取通过人工智能建立的仓储数据管理平台以及用户登陆仓储数据管理平台后记录的操作轨迹；待考察行为踪迹分析模块用于分析确定用户登陆仓储数据管理平台的待考察行为踪迹；触发响应模块用于触发仓储数据管理平台建立历史操作轨迹中所有待考察行为踪迹的行为数据包；目标指向度分析模块用于分析仓储数据管理平台中第一数据包集合的目标指向度；数据预显示模块用于进行仓储数据的预显示。预显示模块用于进行仓储数据的预显示。预显示模块用于进行仓储数据的预显示。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的仓储数据监管系统及方法


[0001]本专利技术涉及仓储数据监管
，具体为一种基于人工智能的仓储数据监管系统及方法。

技术介绍

[0002]在现代化的智能仓储数据管理平台中，由于仓储数据的特殊性，管理平台涵盖的数据种类多样化、复杂化，简单的显示界面罗列着复杂的仓储数据；而且在仓储数据管理平台中，不同的登陆用户往往执行着不同的属性职能，所以对于仓储数据的管理通常局限在本职工作所涉及到的数据操作中；但是在随着数据的发展和系统的运营，还是会涉及到一些关于非熟悉内容的数据操作和处理，此时在复杂且多样化的仓储数据平台中，如何智能化的帮助用户快速定位内容所在位置或者智慧推送所需处理查询内容显得尤为重要，使得用户不必消耗大量时间进行尝试。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的仓储数据监管系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于人工智能的仓储数据监管方法，包括以下分析步骤：步骤S1：提取通过人工智能建立的仓储本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的仓储数据监管方法，其特征在于，包括以下分析步骤：步骤S1：提取通过人工智能建立的仓储数据管理平台以及用户登陆仓储数据管理平台后记录的操作轨迹；基于操作轨迹，分析确定用户登陆仓储数据管理平台的待考察行为踪迹；步骤S2：在确定用户对应的操作轨迹为待考察行为踪迹时，触发仓储数据管理平台建立历史操作轨迹中所有待考察行为踪迹的行为数据包，所述行为数据包是指待考察行为踪迹对应的用户操作轨迹与查询目的仓储数据构成的数据包；步骤S3：提取相同查询目的仓储数据对应的行为数据包为第一数据包集合，分析第一数据包集合中不同用户对应的重迭路径；获取不同第一数据包集合对应的重迭路径，分析仓储数据管理平台中第一数据包集合的目标指向度；步骤S4：基于目标指向度，对用户在仓储数据管理平台中的操作轨迹确定为待考察行为踪迹时，进行仓储数据的预显示。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的仓储数据监管方法，其特征在于：所述步骤S1中分析确定用户登陆仓储数据管理平台的待考察行为踪迹，包括以下分析步骤：步骤S11：获取仓储数据管理平台中记录有效操作轨迹的执行时长T，所述有效操作轨迹是指用户登陆仓储数据管理平台到产生操作轨迹后对获取的仓储数据产生处理行为时记录的轨迹集合；所述处理行为包括下载、复制、修改、保存和截图；计算有效操作轨迹的平均执行时长T0，T0=(1/m)∑T，其中m表示仓储数据管理平台记录有效操作轨迹的个数；步骤S12：标记T≥T0时对应的有效操作轨迹为目标操作轨迹；提取目标操作轨迹对应主界面中子界面的总点击次数G，所述主界面是指仓储数据管理平台登陆后显示的界面，所述子界面是指存在于主界面中的超链接点击后呈现的界面；利用公式：P=(g/G)/(f/F)计算目标操作轨迹对应的趋同指数P；g表示目标操作轨迹对应主界面中同类型子界面的总点击次数，f表示除去目标操作轨迹的有效操作轨迹对应主界面中同类型子界面的总点击次数最大值，F表示除去目标操作轨迹的有效操作轨迹对应主界面中子界面的总点击次数最大值；设置趋同指数阈值P0，提取P>P0对应的数据对A，A={g,G}，并输出第一条件a，a={g
实时
>g/n1,G
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>G/n1}；其中n1表示目标操作轨迹的总个数；g
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表示实时目标操作轨迹对应主界面中同类型子界面的点击次数；G
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表示实时目标操作轨迹对应主界面中子界面的点击次数；步骤S13：获取目标操作轨迹对应子界面的平均停留时长h0，所述停留时长是指用户在子界面中未对仓储数据产生处理行为对应的时长；提取除去目标操作轨迹的有效操作轨迹对应子界面的平均停留时长h1，利用公式：H=h0/h1，计算目标操作轨迹对应的时间指数H，设置时间指数阈值H0，提取H>H0对应的平均停留时长，并输出第二条件b，b={h
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>h0}；h
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表示目标操作轨迹对应子界面的实时停留时长；步骤S14：对满足第一条件和第二条件的目标操作轨迹输出为待考察行为踪迹。3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的仓储数据监管方法，其特征在于：所述主界面中同类型子界面包括以下分析步骤：提取子界面对应超链接的主题名称和子界面显示数据的属性特征；当任意两子界面显示数据的属性特征相同时，输出两子界面对应的特征值为1；
当任意两子界面显示数据的属性特征不相同时，输出两子界面对应的特征值为0；所述属性特征是指子界面中仓储数据的显示方式；遍历主界面包含子界面中满足特征值为1且子界面对应超链接的主题名称相似度大于等于相似度阈值时的所有子界面为同类型子界面。4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的仓储数据监管方法，其特征在于：所述查询目的仓储数据是指产生处理行为时对应的仓储数据。5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的仓储数据监管方法，其特征在于：所述步骤S3包括以下分析步骤：获取第一数据包集合中的行为数据包D，D={d1,d2,d3,......,d
k
}，d1,d2,d3,.......

【专利技术属性】
技术研发人员：钱荣，徐志，
申请(专利权)人：江苏博纳汇数字智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：