一种商品交易数据管理系统及方法技术方案

技术编号:38490466 阅读:11 留言:0更新日期:2023-08-15 17:04
本发明专利技术涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种商品交易数据管理系统及方法,该方法包括以下步骤:获取商品交易数据;对商品交易数据进行数据耦合,构建商品交易智能合约;利用特征工程法对商品交易智能合约进行特征提取,生成第一商品交易特征数据;利用关联规则分析法对第一商品交易特征数据进行规则筛选,生成第二商品交易特征数据;利用指定共识算法对第二商品交易特征数据进行区块链网络构建,生成商品交易区块链网络;对商品交易区块链网络进行特征标记,生成商品交易区块链网络特征权重数据;对商品交易区块链网络特征点数据进行交互式可视化处理,生成商品交易区块链网络可交互视图;本发明专利技术实现了商品交易数据的高效,有序管理。管理。管理。

【技术实现步骤摘要】
一种商品交易数据管理系统及方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
,尤其涉及一种商品交易数据管理系统及方法。

技术介绍

[0002]随着电子商务的飞速发展,商品交易数据的管理对于企业和市场参与者来说变得越来越重要,在传统的商品交易数据管理中。由于交易数据量庞大,数据处理效率低下,数据分散在不同的系统和平台上,导致数据获取和整合混乱无序,因此,需要引入更加智能化、自动化的商品交易数据管理系统,以提升商品交易系统的整体效率和用户体验,通过种商品交易数据管理系统及方法,利用云计算和大数据技术为处理和存储大规模数据提供了强大的计算和存储能力。通过使用云计算平台,系统可以将数据存储在云端,并利用区块链网络进行数据处理和分析,通过空洞卷积算法对商品交易数据进行卷积处理,生成商品交易区块链卷积特征模型,实现了商品交易数据的智能管理,通过智能化算法分析和实时模型构建,更好的满足市场的需求,提供更准确、快速和有序的商品交易数据处理和分析服务。

技术实现思路

[0003]本专利技术为解决上述技术问题,提出了一种商品交易数据管理系统及方法,以解决至少一个上述技术问题。
[0004]为实现上述目的,本专利技术提供一种商品交易数据管理方法,包括以下步骤:步骤S1:利用信息采集模块获取商品交易数据;利用集成学习算法对商品交易数据进行数据耦合,构建商品交易智能合约;步骤S2:利用特征工程法对商品交易智能合约进行特征提取,生成第一商品交易特征数据;利用关联规则分析法对第一商品交易特征数据进行规则筛选,生成第二商品交易特征数据;利用指定共识算法对第二商品交易特征数据进行区块链网络构建,生成商品交易区块链网络;步骤S3:利用特征检测算法对商品交易区块链网络进行特征标记,生成商品交易区块链网络特征权重数据;利用深度学习算法对商品交易区块链网络特征点数据进行交互式可视化处理,生成商品交易区块链网络可交互视图;步骤S4:利用矩阵分解法对商品交易区块链网络可交互视图进行视觉投影,生成商品交易区块链特征矩阵投影图;步骤S5:利用空洞卷积网络对商品交易区块链特征矩阵投影图进行膨胀卷积及多尺度采样,生成商品交易区块链卷积特征模型;步骤S6:利用同态加密算法对商品交易区块链卷积特征模型进行同态加密,生成商品交易区块链卷积加密模型;利用线性规划法将商品交易区块链卷积加密模型上传至商品交易数据管理系统,实现商品交易数据管理。
[0005]本专利技术通过利用信息采集模块获取商品交易数据;利用集成学习算法对商品交易
数据进行数据耦合,构建商品交易智能合约,确保数据的准确性和完整性,通过智能合约的应用,可以实现交易的自动执行和安全性保障,集成学习算法可以综合多个模型的预测结果,提高交易智能合约的准确性和鲁棒性,确保合约的执行效果更可靠,利用特征工程法对商品交易智能合约进行特征提取,生成第一商品交易特征数据,特征工程包括从原始交易数据中提取出具有代表性和预测能力的特征,如交易金额、交易时间、交易类型等。这些特征可以帮助了解交易行为和模式,为后续的分析和预测建模提供基础,利用关联规则分析法对第一商品交易特征数据进行规则筛选,生成第二商品交易特征数据,关联规则分析可用于发现交易数据中的频繁项集和关联规则。通过筛选和挖掘关联规则,可以进一步提取出具有业务意义和预测能力的特征,用于构建更加精确的模型和预测交易趋势,利用指定共识算法对第二商品交易特征数据进行区块链网络构建,生成商品交易区块链网络,指定共识算法可确保交易区块链网络的安全性和分布式共识,使得交易数据的变更和验证具有高度的可信度和透明度,利用特征检测算法对商品交易区块链网络进行特征标记,生成商品交易区块链网络特征权重数据,特征检测算法通过识别网络中的关键节点和边,对交易网络进行特征标记。同时,利用深度学习算法对商品交易区块链网络特征点数据进行交互式可视化处理,生成商品交易区块链网络可交互视图。这一步的目的是帮助用户更好地理解和分析交易网络的结构、规模和特征重要性,利用矩阵分解法对商品交易区块链网络可交互视图进行视觉投影,生成商品交易区块链特征矩阵投影图,矩阵分解法可以将交易网络的可交互视图表示为一个低维的特征矩阵,从而揭示出交易网络中的隐藏模式和结构关系。这样的投影图可以提供更直观的视觉化表示,帮助用户更好地理解和分析交易网络,利用空洞卷积网络对商品交易区块链特征矩阵投影图进行膨胀卷积及多尺度采样,生成商品交易区块链卷积特征模型,空洞卷积网络是一种深度学习模型,它可以有效地捕捉图像或矩阵的局部模式和全局关联性,通过空洞卷积和多尺度采样,可以提取更高层次的特征表示,帮助识别复杂的交易模式和趋势,利用同态加密算法对商品交易区块链卷积特征模型进行同态加密,生成商品交易区块链卷积加密模型,同态加密是一种加密技术,具有在加密状态下进行计算的能力。通过对商品交易区块链卷积特征模型进行同态加密,可以实现对交易模型的隐私保护,确保只有具有授权权力的用户能够解密和使用模型,利用线性规划法将商品交易区块链卷积加密模型上传至商品交易数据管理系统,实现商品交易数据的管理,线性规划法可以帮助优化模型的上传和部署,确保数据管理系统的高效运行和实时更新,可以实现数据的采集、特征提取、可视化分析、深度学习建模和隐私保护,为商品交易的管理和决策提供了有益的效果。
[0006]在本说明书中,提供一种商品交易数据管理系统及方法,包括:信息采集模块,获取商品交易数据;利用集成学习算法对商品交易数据进行数据耦合,构建商品交易智能合约;区块链网络模块,利用特征工程法对商品交易智能合约进行特征提取,生成第一商品交易特征数据;利用关联规则分析法对第一商品交易特征数据进行规则筛选,生成第二商品交易特征数据;利用指定共识算法对第二商品交易特征数据进行区块链网络构建,生成商品交易区块链网络;可交互视图模块,利用特征检测算法对商品交易区块链网络进行特征标记,生成商品交易区块链网络特征权重数据;利用深度学习算法对商品交易区块链网络特征点数据
进行交互式可视化处理,生成商品交易区块链网络可交互视图;矩阵投影模块,利用矩阵分解法对商品交易区块链网络可交互视图进行视觉投影,生成商品交易区块链特征矩阵投影图;卷积模型模块,利用空洞卷积网络对商品交易区块链特征矩阵投影图进行膨胀卷积及多尺度采样,生成商品交易区块链卷积特征模型;模型加密模块,利用同态加密算法对商品交易区块链卷积特征模型进行同态加密,生成商品交易区块链卷积加密模型;利用线性规划法将商品交易区块链卷积加密模型上传至商品交易数据管理系统,实现商品交易数据管理。
[0007]本专利技术通过构建商品交易数据管理系统,通过信息采集模块系统能够获取商品交易数据,实现数据的收集和整合。这将帮助用户快速获取商品交易相关的信息,为后续的分析和智能合约构建提供数据基础。通过集成学习算法,系统可以进行数据耦合,从而构建商品交易智能合约。这有助于提高智能合约的准确性和效果,增强系统对商品交易规则的理解和应用能力。利用特征工程法对智能合约进行特征提取,生成商品交易特征数据。通过关联规则分析法进行规则筛选,得到更具有相关性的特征数据。最后,本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种商品交易数据管理方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:利用信息采集模块获取商品交易数据;利用集成学习算法对商品交易数据进行数据耦合,构建商品交易智能合约;步骤S2:利用特征工程法对商品交易智能合约进行特征提取,生成第一商品交易特征数据;利用关联规则分析法对第一商品交易特征数据进行规则筛选,生成第二商品交易特征数据;利用指定共识算法对第二商品交易特征数据进行区块链网络构建,生成商品交易区块链网络;步骤S3:利用特征检测算法对商品交易区块链网络进行特征标记,生成商品交易区块链网络特征权重数据;利用深度学习算法对商品交易区块链网络特征点数据进行交互式可视化处理,生成商品交易区块链网络可交互视图;步骤S4:利用矩阵分解法对商品交易区块链网络可交互视图进行视觉投影,生成商品交易区块链特征矩阵投影图;步骤S5:利用空洞卷积网络对商品交易区块链特征矩阵投影图进行膨胀卷积及多尺度采样,生成商品交易区块链卷积特征模型;步骤S6:利用同态加密算法对商品交易区块链卷积特征模型进行同态加密,生成商品交易区块链卷积加密模型;利用线性规划法将商品交易区块链卷积加密模型上传至商品交易数据管理系统,实现商品交易数据管理。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S1的具体步骤为:步骤S11:利用信息采集模块获取商品交易数据,商品交易数据包括商品信息数据、商品交易信息数据、商品交易状态数据及商品支付信息数据;步骤S12:利用集成学习算法对商品交易数据进行数据耦合,生成商品交易数据库;步骤S13:对商品交易数据库进行合约分析,生成商品交易智能合约逻辑;步骤S14:利用商品交易智能合约逻辑对商品交易数据库进行智能合约集成编辑,构建商品交易智能合约。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,步骤S2的具体步骤为:步骤S21:利用特征工程法对商品交易智能合约进行特征提取,生成第一商品交易特征数据;步骤S22:利用聚类分析法对商品交易特征数据进行聚类分析,生成商品交易特征数据集;步骤S23:利用关联规则分析法对商品交易特征数据集进行规则筛选,生成第二商品交易特征数据;步骤S24:利用商品交易智能合约对第二商品交易特征数据进行架构设计,生成商品交易区块链节点;步骤S25:利用指定共识算法对商品交易区块链节点进行区块链网络构建,生成商品交易区块链网络。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,步骤S25的具体步骤为:步骤S251:对商品交易区块链节点进行中心化网络拓扑结构搭建,生成商品交易区块链网络拓扑结构;步骤S252:对商品交易区块链网络拓扑结构进行模块分解,生成商品交易区块链创世
区块;步骤S253:利用指定共识算法对商品交易区块链创世区块进行区块链网络构建,生成商品交易区块链网络。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,步骤S3的具体步骤为:步骤S31:利用特征检测算法对商品交易区块链网络进行区块链特征检测,生成商品交易区块链网络特征编码;步骤S32:对商品交易区块链网络进行特征标记,生成商品交易区块链网络特征点数据;步骤S33:利用区块链网络特征权重计算公式对商品交易区块链网络特征点数据进行权重计算,生成商品交易区块链网络特征权重数据;步骤S34:利用随机森林学习算法对商品交易区块链网络特征权重数据进行频繁项集挖掘,生成商品交易区块链网络特征权重向量;步骤S35:对商品交易区块链网络特征权重向量进行数据可视化处理,生成商品交易区块链网络特征可视化视图;步骤S36:用JavaScript库对商品交易区块链网络特征可视化视图进行交互化处理,生成商品交易区块链网络特征可交互视图;其中,步骤S33的区块链网络特征权重计算公式具体为:;其中,是区块链网络的特征权重指数,区块链网络中的节点数,是第个节点的特征值,是特征值的变化率的值,为个节点的特征值的权重,为第个节点特征值的基准值,为第个节点特征值的周期性,为第个节点特征值的相位参数,为第个节点特征值的非线性程度参数值,为第个节点特征值的增长率,为第个节点特征值的初始值,为第个节点特征值的偏移量。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,步骤S4的具体步骤为:步骤S41:对商品交易区块链网络特征可交互视图进行特征矩阵预处理,生成商品交易区块链网络特征预处理管道,数据预处理包括清洗、整合以及标准化;步骤S42:利用自适应划分法对商品交易区块链网络特征预处理管道进行矩阵划分,生成商品交易区块链网络特征子矩阵;步骤S43:利用矩阵分解法对商品交易区块链网络特征子矩阵进行奇异值分解,生成正交矩阵及对角矩...

【专利技术属性】
技术研发人员:王冠鸿
申请(专利权)人:深圳迅销科技股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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