申请/专利权人：广州欧派创意家居设计有限公司

申请日：2023-11-21

公开（公告）日：2024-02-06

公开（公告）号：CN117273765B

主分类号：G06Q30/018

分类号：G06Q30/018;G06N3/0464;G06N3/08;G06F18/213;G06F18/24

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.06#授权;2024.01.09#实质审查的生效;2023.12.22#公开

摘要：本申请提供一种基于自动核检的多级经销商流转数据处理方法及系统，能通过显著性识别算法对第一流转数据学习样例中的流转数据簇的显著性为第一流转数据学习样例的流转数据簇分配预估注释信息，为显著性更高的流转数据簇分配的预估注释信息表征的详实性分类的详实性更高，如此通过流转数据簇的真实注释信息与预估注释信息之间的差别调节显著性权重，然后显著性识别算法就可以通过调节后的显著性权重对流转数据中详实性更高的流转数据簇分配更高的显著性，对流转数据中详实性越低的流转数据簇分配更低的显著性，以更全面挖掘流转数据中详实性更高的流转数据簇的数据特征，获得流转数据更准确的合规描述特征，基于此，对流转数据的识别更精确可靠。

主权项：1.一种基于自动核检的多级经销商流转数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一流转数据学习样例；所述第一流转数据学习样例具有多个流转数据簇，如果流转数据簇的详实性不同，则流转数据簇对应的详实性分类不同；其中，各个流转数据簇的划分方式是根据商品的数据类型进行划分得到，数据类型包括商品信息、运输信息、经销商信息、销售信息、采购信息、库存信息、支付信息、经销商关系信息的流转记录，其中，商品信息包括商品名称、规格、价格、生产日期；运输信息包括运输方式、物流公司、送货地址、运费；经销商信息包括经销商名称、联系人、地址、电话、邮箱；销售信息包括销售时间、销售数量、销售额、销售渠道；采购信息包括采购时间、采购数量、采购价格；库存信息包括库存数量、库存位置、库存变化记录；支付信息包括支付方式、支付时间、支付金额；经销商关系信息包括经销商之间的合作关系、代理关系、供应关系；其中，对于连续性数据，直接对数值进行记录，对于离散型数据，根据对数据进行编码，得到数值型数据；通过显著性识别算法对所述多个流转数据簇进行检测，得到所述多个流转数据簇中的第一流转数据簇和第二流转数据簇；所述显著性识别算法具有显著性权重，所述显著性识别算法依据所述显著性权重确定对所述第一流转数据簇的显著性高于对所述第二流转数据簇的显著性；依据所述显著性识别算法对所述第一流转数据簇的显著性，为所述第一流转数据簇分配第一预估注释信息，并依据所述显著性识别算法对所述第二流转数据簇的显著性，为所述第二流转数据簇分配第二预估注释信息；所述第一预估注释信息表征所述第一流转数据簇属于第一预估详实性分类；所述第二预估注释信息表征所述第二流转数据簇属于第二预估详实性分类；所述第一预估详实性分类表征的详实性高于所述第二预估详实性分类表征的详实性；获取所述第一流转数据簇的第一对比注释信息和所述第二流转数据簇的第二对比注释信息；所述第一对比注释信息表征所述第一流转数据簇属于第一对比详实性分类；所述第二对比注释信息表征所述第二流转数据簇属于第二对比详实性分类；其中，所述获取所述第一流转数据簇的第一对比注释信息和所述第二流转数据簇的第二对比注释信息，包括：通过调试后的详实性识别算法对第一流转数据簇的详实性进行合规识别，得到所述第一流转数据簇的所述第一对比详实性分类；通过所述调试后的详实性识别算法对第二流转数据簇的详实性进行合规识别，得到所述第二流转数据簇的所述第二对比详实性分类；依据所述第一对比详实性分类为所述第一流转数据簇分配所述第一对比注释信息，并依据所述第二对比详实性分类为所述第二流转数据簇分配所述第二对比注释信息；或者；所述获取所述第一流转数据簇的第一对比注释信息和所述第二流转数据簇的第二对比注释信息，包括：通过调试后的数据划簇算法对所述第一流转数据学习样例进行划簇处理，得到所述第一流转数据学习样例的多个数据簇，一个数据簇对应一种详实性分类；将所述多个数据簇中与所述第一流转数据簇之间的交并比最大的数据簇确定为所述第一流转数据簇的第一详实性匹配数据簇，并依据所述第一详实性匹配数据簇对应的详实性分类，为所述第一流转数据簇分配所述第一对比注释信息；以及，将所述多个数据簇中与所述第二流转数据簇之间的交并比最大的数据簇确定为所述第二流转数据簇的第二详实性匹配数据簇，并依据所述第二详实性匹配数据簇对应的详实性分类，为所述第二流转数据簇分配所述第二对比注释信息；其中，所述第一对比详实性分类是所述第一详实性匹配数据簇对应的详实性分类，所述第二对比详实性分类是所述第二详实性匹配数据簇对应的详实性分类；依据所述第一预估注释信息与所述第一对比注释信息之间的差别，以及所述第二预估注释信息与所述第二对比注释信息之间的差别，调节所述显著性权重；所述显著性识别算法用于依据调节后的显著性权重提取流转数据的合规描述特征，所述合规描述特征用于对所述流转数据的合规性进行识别；其中，所述通过显著性识别算法对所述多个流转数据簇进行检测，得到第一流转数据簇和第二流转数据簇，包括：通过所述显著性识别算法依据所述显著性权重，确定所述多个流转数据簇中每个流转数据簇的显著性评分；流转数据簇的显著性评分代表所述显著性识别算法对所述流转数据簇的显著性；将所述多个流转数据簇中显著性评分在第一评分范围内的流转数据簇确定为所述第一流转数据簇，并将所述多个流转数据簇中显著性评分在第二评分范围内的流转数据簇确定为所述第二流转数据簇；其中，所述第一评分范围中的评分大于所述第二评分范围中的评分；所述显著性识别算法嵌入在合规识别算法中，所述调节后的显著性权重在所述合规识别算法中固定，所述合规识别算法还具有识别分支算子；所述方法还包括：获取第二流转数据学习样例，所述第二流转数据学习样例包含流转注释信息，所述流转注释信息表征所述第二流转数据学习样例的合规结果；通过所述显著性识别算法依据所述调节后的显著性权重，对所述第二流转数据学习样例进行特征提取，得到所述第二流转数据学习样例的样例合规描述特征；通过所述识别分支算子依据所述样例合规描述特征，对所述第二流转数据学习样例进行合规识别，得到所述第二流转数据学习样例的合规性预估结果；依据所述合规结果与所述合规性预估结果之间的差别，调节所述合规识别算法中，除固定的所述调节后的显著性权重外的算法参数，得到调试后的合规识别算法。

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