一种基于人工智能的电子商务交易数据处理方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及电子商务领域，特别是一种基于人工智能的电子商务交易数据处理方法及系统。可以对商家销售的商品类型进行同类型产品推荐，以便于商家能够减少市场调研时间，获得更多的店铺销售收入。通过获取商家交易系统中的历史电子商务交易数据，通过IFCM模糊聚类算法对加密电子商务交易数据集进行分类，基于GNN图神经网络建立初始SR

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的电子商务交易数据处理方法及系统


[0001]本专利技术涉及电子商务领域，特别是一种基于人工智能的电子商务交易数据处理方法及系统。

技术介绍

[0002]随着电子商务行业的快速发展，人们越来越注重在网络上的购物和消费，在网路购物带来便捷的今天，越来越多的互联网购物订单和互联网购物的交易数据产生。并且随着数据挖掘相关技术的不断发展，为用户的定制化商品推荐服务提供了解决方法，通过收集并分析不同用户在互联网上浏览、购买商品的相关数据，挖掘出对商家和消费者都实际有用的信息，从而增加用户搜索商品的效率，为商家增加一定的经济利益，同时也为用户和商家提供了一种新的合作方式，但是如何给商家提供一种智能推荐策略，以提升商家的商品管理水平，并提升商家本事的店铺销量是现阶段丞待解决的技术问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是为了解决上述问题，设计了一种基于人工智能的电子商务交易数据处理方法及系统。
[0004]实现上述目的本专利技术的技术方案为，进一步，在上述一种基于人工智能的电子商务交易数据处理方法中，所述电子本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的电子商务交易数据处理方法，其特征在于，所述电子商务交易数据处理方法包括以下步骤：获取商家交易系统中的历史电子商务交易数据，对所述历史电子商务交易数据进行数据预处理，得到电子商务交易数据集；利用DSA非对称加密算法对所述电子商务交易数据集进行加密，得到加密电子商务交易数据集；通过IFCM模糊聚类算法对所述加密电子商务交易数据集进行分类，得到交易数据信息，所述交易数据信息至少包括交易价格信息、交易商品信息；基于GNN图神经网络建立初始SR
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MVG多视角图注意力网络模型，利用Adam优化算法替代所述初始SR
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MVG多视角图注意力网络模型中SGD随机梯度下降算法，得到目标初始SR
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MVG多视角图注意力网络模型；将所述交易价格信息输入至所述目标初始SR
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MVG多视角图注意力网络模型进行计算，得到相同价格类型商品信息，将所述相同价格类型商品信息展示至商家交易系统中；将所述交易商品信息输入至所述目标初始SR
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MVG多视角图注意力网络模型进行计算，得到商品均衡价格信息，根据所述商品均衡价格信息生成商品定价策略，并将所述商品定价策略推送至商家交易系统。2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的电子商务交易数据处理方法，其特征在于，所述获取商家交易系统中的历史电子商务交易数据，对所述历史电子商务交易数据进行数据预处理，得到电子商务交易数据集，包括：获取商家交易系统中的历史电子商务交易数据，所述电子商务交易数据至少包括商品交易价格信息、商品交易类型信息、商品交易数量信息、商品交易时间信息、商品交易商家信息；利用邻近值算法补充所述历史电子商务交易数据中的缺失值，得到邻近电子商务交易数据；对所述邻近电子商务交易数据中进行降噪处理，得到降噪电子商务交易数据；将降噪电子商务交易数据中价格标签、商品标签、时间标签和商家标签的一致性进行处理，得到电子商务交易数据集。3.如权利要求1所述的一种基于人工智能的电子商务交易数据处理方法，其特征在于，所述利用DSA非对称加密算法对所述电子商务交易数据集进行加密，得到加密电子商务交易数据集，包括：获取电子商务交易数据集，利用DSA非对称加密算法对所述电子商务交易数据集进行加密；通过密码学安全的伪随机数生成器对所述电子商务交易数据集生成密钥；使用密钥生成算法将56位密钥扩展为16个48位的子密钥，每个所述子密钥用于对应的轮函数；将待加密的电子商务交易数据集按照64位一组进行分组，若所述电子商务交易数据集长度不是64位的倍数，则利用填充方式进行补齐，得到第一64位电子商务交易数据块；对所述第一64位电子商务交易数据块进行初始置换，将所述第一64位电子商务交易数据块的顺序打乱，得到第二64位电子商务交易数据块；
对所述第二64位电子商务交易数据块进行16轮迭代加密后，得到加密电子商务交易数据集。4.如权利要求1所述的一种基于人工智能的电子商务交易数据处理方法，其特征在于，所述通过IFCM模糊聚类算法对所述加密电子商务交易数据集进行分类，得到交易数据信息，所述交易数据信息至少包括交易价格信息、交易商品信息，包括：获取加密电子商务交易数据集，设置所述加密电子商务交易数据集的准则函数，确定初始聚类中心C1和初始化隶属度矩阵U1；引入参数，将隶属度矩阵U1变为模糊隶属度矩阵U2；使用模糊隶属度矩阵U2计算所述加密电子商务交易数据集到聚类中心C1的距离，将所述加密电子商务交易数据集划分到各个类中；重新计算每个类的聚类中心C2和所述加密电子商务交易数据集到聚类中心C2的距离；每次计算都使用直觉模糊隶属度矩阵U2代替原有的隶属度矩阵U1，并将所述加密电子商务交易数据集重新划分到各个类中；重复进行聚类步骤，当所述准则函数等于指定阈值时，得到交易数据信息。5.如权利要求1所述的一种基于人工智能的电子商务交易数据处理方法，其特征在于，所述基于GNN图神经网络建立初始SR
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MVG多视角图注意力网络模型，利用Adam优化算法替代所述初始SR
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MVG多视角图注意力网络模型中SGD随机梯度下降算法，得到目标初始SR
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MVG多视角图注意力网络模型，包括：基于目标初始SR
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MVG多视角图注意力网络模型将价格信息、商家序列转换为图结构；获取不同价格特征、不同商家特征和不同商品特征之间的协作信息，根据协作信息确定特征的重要性；基于所述目标初始SR
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MVG多视角图注意力网络模型中的图池化降低不相关兴趣的噪音干扰；通过所述目标初始SR
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MVG多视角图注意力网络模型中的门控循环神经网络提取序列信号，捕捉价格、商品和商家与目标项更相关的兴趣。6.如权利要求1所述的一种基于人工智能的电子商务交易数据处理方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：林惠丽，
申请(专利权)人：深圳市焕想科技有限公司，
类型：发明
国别省市：