交易信息管理方法、装置、计算机设备及可读存储介质与流程

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种交易信息管理方法、装置、计算机设备及可读存储介质。

背景技术：

网络交易平台是一个第三方的交易安全保障平台，主要作用是为了保障交易双方在网上进行交易的安全，诚信等问题。交易双方(即询价端和报价端)可以将线下谈好的交易，搬到网上通过第三方的交易平台在网上进行交易，而网上交易更多的是客户通过在交易平台上找到自己所需要的产品，从而进行交易。

当前汽车配件的交易平台通常采用询价端通过关键词搜索的方式，从交易平台上获取售卖其所需产品的报价端，再向所述报价端发出询价信息，以对产品的具体价格和细节特征进行商议和确定。

然而，发明人意识到这种通过方式往往搜索到大量干扰信息，导致无法快速准确搜索到询价端所需的配件的问题发生，并且，一旦询价端在录入关键字时录入了俗名、土名，还很容易导致无法搜索到询价端所需的配件信息，进而导致交易平台可靠性差。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种交易信息管理方法、装置、计算机设备及可读存储介质，用于解决现有技术存在的搜索到大量干扰信息，导致无法快速准确搜索到询价端所需的配件的问题发生，以及因录入了俗名、土名，导致无法搜索到询价端所需的配件信息的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种交易信息管理方法，包括：

接收询价端发送的查询请求；

识别所述查询请求中的vin码，并对所述查询请求的文本信息进行分词得到查询词条，通过预置的关联词典获取所述查询词条的规范名称，结合所述vin码和所述规范名称从预置的编码库中获取所述查询请求的oe码；

根据所述oe码在交易平台上获取查询信息，将所述查询信息发送至所述询价端；

对所述询价端根据所述查询信息生成的询价信息进行加密，获取所述询价信息并对其进行解密；

对所述询价信息进行加密并将其发送至报价端。

上述方案中，所述识别所述查询请求中的vin码的步骤，包括：

调用预置的vin码正则表达式从所述查询请求中获取待校验码；

通过预置的vin码校验规则对所述待校验码进行校验，并判断所述待校验码是否通过所述校验；

若是，则判定所述待校验码为所述vin码；

若否，则判定所述查询请求具有错误，并向所述询价端发送错误报文。

上述方案中，所述将所述查询信息发送至所述询价端之后，所述方法还包括：

通过预置的参考模型获取所述查询信息的参考数据，将所述参考数据发送至所述询价端。

上述方案中，所述参考模型通过以下步骤创制获得：

获取交易平台的历史交易数据，其中，所述历史交易数据中包括用于描述配件编码的oe码，及所述配件的交易价格；

汇总所述oe码一致的历史交易数据形成参考集合；

将所述参考集合中值最低的交易价格设为交易下限，及将值最高的交易价格设为交易上限形成交易区间，将所述交易区间与所述oe码关联以作为所述oe码的参考数据；

将所述参考集合中的交易价格相加，并与所述参考集合中的历史交易数据的数量相除得到交易平均值，将所述交易平均值与所述oe码关联以作为所述oe码的参考数据。

上述方案中，所述获取所述询价信息并对其进行解密之后，所述方法还包括：

将所述参考数据载入所述询价信息中，并将所述询价信息的备份发送至所述询价端。

上述方案中，所述获取所述询价信息并对其进行解密之后，所述方法还包括：

通过预置的推荐模型获取与所述询价信息关联的推荐信息，将所述推荐信息发送至所述询价端。

上述方案中，所述推荐模型通过以下步骤创制获得：

根据预置的地域特征和车型特征创建第一链表，及与所述第一链表关联的第二链表；在预置的监听期间内获取所述交易平台接收到的查询请求，识别所述查询请求中记载的询价端所在区域的地域信息，并解析所述查询请求中的vin码得到所述查询请求所对应的车型信息；

获取与所述地域信息和所述车型信息一致的地域特征和车型特征，提取与所述地域特征和所述车型特征对应的第一链表，及提取所述查询请求中的文本信息；

判断所述第一链表中是否具有与所述文本信息一致的记录信息；

若具有，则将所述记录信息提升至所述第一链表的头部位置，并增加所述记录信息对应的查询次数；

若不具有，则将所述文本信息插入所述第一链表的头部位置，以作为所述第一链表的记录信息；判断所述第一链表的尾部位置是否具有记录信息；若是，则删除位于所述尾部位置的记录信息，并将所述第一链表中除所述头部位置的记录信息，依次向所述第一链表的尾部位置方向移动一个位次；若否，则将所述第一链表中除所述头部位置的记录信息，依次向所述第一链表的尾部位置方向移动一个位次；

在所述第一链表中获取查询次数超过预置查询阈值的记录信息，判断所述第二链表中是否具有与所述记录信息一致的推荐信息；

若具有，则将所述推荐信息提升至所述第二链表的头部位置；

若不具有，则将所述记录信息插入所述第二链表的头部位置，以作为所述第二链表的推荐信息；判断所述第二链表的尾部位置是否具有推荐信息；若是，则删除位于所述尾部位置的推荐信息，并将所述第二链表中除所述头部位置的推荐信息，依次向所述第二链表的尾部位置方向移动一个位次；若否，则将所述第二链表中除所述头部位置的推荐信息，依次向所述第二链表的尾部位置方向移动一个位次；

当监听期间结束时，将所述第二链表作为所述地域特征和所述车型特征的推荐模型；

通过推荐模型获取与所述询价信息关联的推荐信息的步骤，包括：

解析所述询价信息中的vin码，获得所述vin码所对应的车型信息；

获取发送所述询价信息的询价端的地域信息；

识别所述推荐模型中与所述地域信息和所述车型信息一致的地域特征和车型特征，获取所述地域特征和所述车型特征对应的第二链表，并提取所述第二链表中的推荐信息；

所述提取所述第二链表中的推荐信息之后，所述方法还包括：

将所述推荐信息上传至区块链中。

为实现上述目的，本发明还提供一种交易信息管理装置，包括：

输入模块，用于接收询价端发送的查询请求；

目标识别模块，用于识别所述查询请求中的vin码，并对所述查询请求的文本信息进行分词得到查询词条，通过预置的关联词典获取所述查询词条的规范名称，结合所述vin码和所述规范名称从预置的编码库中获取所述查询请求的oe码；

信息查询模块，用于根据所述oe码在交易平台上获取查询信息，将所述查询信息发送至所述询价端；

安全管理模块，用于对所述询价端根据所述查询信息生成的询价信息进行加密，获取所述询价信息并对其进行解密；

报价模块，用于对所述询价信息进行加密并将其发送至报价端。

为实现上述目的，本发明还提供一种计算机设备，其包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机设备的处理器执行所述计算机程序时实现上述交易信息管理方法的步骤。

为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述可读存储介质存储的所述计算机程序被处理器执行时实现上述交易信息管理方法的步骤。

本发明提供的交易信息管理方法、装置、计算机设备及可读存储介质，通过识别所述查询请求中的vin码，并对所述查询请求的文本信息进行分词得到查询词条，对所述查询请求的文本信息进行分词得到查询词条，及通过获取所述查询词条的规范名称，结合所述vin码和所述规范名称从预置的编码库中获取所述查询请求的oe码，以保证询价端发送的查询请求能够获得能够唯一标识vin码对应车辆的oe码编码的oe码，避免了询价端的用户在录入查询请求时，可能会使用到配件的俗名或土名，导致交易平台无法准确查询到符合询价端用户查询意图的查询信息的问题；

通过所述oe码在交易平台上进行查询以获取查询信息，所述查询信息是具有售卖所述oe码对应配件的报价端的报价列表，再将所述查询信息发送至所述询价端，避免了通过文本在交易平台上进行查询，导致获得的查询信息准确性差，干扰信息多等问题发生。

附图说明

图1为本发明交易信息管理方法实施例一的流程图；

图2为本发明交易信息管理方法实施例二中交易信息管理方法的环境应用示意图；

图3是本发明交易信息管理方法实施例二中交易信息管理方法的具体方法流程图；

图4为本发明交易信息管理装置实施例三的程序模块示意图；

图5为本发明计算机设备实施例四中计算机设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供的交易信息管理方法、装置、计算机设备及可读存储介质，适用于人工智能的语义解析技术领域，为提供一种基于输入模块、目标识别模块、信息查询模块、安全管理模块、报价模块的交易信息管理方法。本发明通过识别查询请求中的vin码，并对所述查询请求的文本信息进行分词得到查询词条，通过预置的关联词典获取所述查询词条的规范名称，结合所述vin码和所述规范名称从预置的编码库中获取所述查询请求的oe码；根据所述oe码在交易平台上获取查询信息，将所述查询信息发送至所述询价端；对所述询价端根据所述查询信息生成的询价信息进行加密，获取所述询价信息并对其进行解密；对所述询价信息进行加密并将其发送至报价端。

实施例一：

请参阅图1，本实施例的一种交易信息管理方法，用于对询价端和报价端在交易平台中的交互信息进行规范化管理，以保证询价端能够准确查询到其所需的报价端，包括：

s101：接收询价端发送的查询请求。

s102：识别所述查询请求中的vin码，并对所述查询请求的文本信息进行分词得到查询词条，通过预置的关联词典获取所述查询词条的规范名称，结合所述vin码和所述规范名称从预置的编码库中获取所述查询请求的oe码。

s103：根据所述oe码在交易平台上获取查询信息，将所述查询信息发送至所述询价端。

s105：对所述询价端根据所述查询信息生成的询价信息进行加密，获取所述询价信息并对其进行解密。

s108：对所述询价信息进行加密并将其发送至报价端。

在示例性的实施例中，所述查询请求至少包括vin码和文本信息，所述vin码是询价端需要查询的车辆的车架号，所述文本信息是询价端对其所需配件的描述信息。

由于询价端的用户在录入查询请求时，可能会使用到配件的俗名或土名，导致交易平台无法准确查询到符合询价端用户查询意图的查询信息；通过预置的正则表达式识别所述查询请求中的vin码，通过最大匹配算法对所述查询请求的文本信息进行分词得到查询词条，对所述查询请求的文本信息进行分词得到查询词条，通过预置的关联词典获取所述查询词条的规范名称，结合所述vin码和所述规范名称从预置的编码库中获取所述查询请求的oe码，以保证询价端发送的查询请求能够获得能够唯一标识vin码对应车辆的oe码编码的oe码。

通过所述oe码在交易平台上进行查询以获取查询信息，所述查询信息是具有售卖所述oe码对应配件的报价端的报价列表，再将所述查询信息发送至所述询价端，以避免通过文本在交易平台上进行查询，导致获得的查询信息准确性差，干扰信息多等问题发生。

通过加密算法对所述询价端根据所述查询信息生成的询价信息进行加密，获取所述询价信息并对其进行解密，以保证所述询价信息在传输过程中的安全性。进一步地，所述询价信息包括所述vin码、所述oe码、所述询价端选择的报价端、特征描述信息，其中，所述特征描述信息为所述oe码对应配件的样式、材质、颜色等。

通过加密算法对询价信息进行加密，使所述报价端通过其预先获得的密钥对所述询价信息进行解密，获得所述询价信息的内容，以保证所述询价信息在通信过程中的安全性。

实施例二：

本实施例为上述实施例一的一种具体应用场景，通过本实施例，能够更加清楚、具体地阐述本发明所提供的方法。

下面，以在运行有交易信息管理方法的服务器中，通过识别查询请求中的vin码及文本信息得到oe码，并根据所述oe码在交易平台上获取查询信息，为例，来对本实施例提供的方法进行具体说明。需要说明的是，本实施例只是示例性的，并不限制本发明实施例所保护的范围。

图2示意性示出了根据本申请实施例二的交易信息管理方法的环境应用示意图。

在示例性的实施例中，交易信息管理方法所在的服务器2通过网络分别连接询价端3和报价端4；所述服务器2可以通过一个或多个网络提供服务，网络可以包括各种网络设备，例如路由器，交换机，多路复用器，集线器，调制解调器，网桥，中继器，防火墙，代理设备和/或等等。网络可以包括物理链路，例如同轴电缆链路，双绞线电缆链路，光纤链路，它们的组合和/或类似物。网络可以包括无线链路，例如蜂窝链路，卫星链路，wi-fi链路和/或类似物；所述询价端3和报价端4可为智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑等计算机设备。

图3是本发明一个实施例提供的一种交易信息管理方法的具体方法流程图，该方法具体包括步骤s201至s208。

s201：接收询价端发送的查询请求。

本步骤中，所述查询请求至少包括vin码和文本信息，所述vin码是询价端需要查询的车辆的车架号，所述文本信息是询价端对其所需配件的描述信息。

s202：识别所述查询请求中的vin码，并对所述查询请求的文本信息进行分词得到查询词条，通过预置的关联词典获取所述查询词条的规范名称，结合所述vin码和所述规范名称从预置的编码库中获取所述查询请求的oe码。

由于询价端的用户在录入查询请求时，可能会使用到配件的俗名或土名，导致交易平台无法准确查询到符合询价端用户查询意图的查询信息；因此，为保证询价端发送的查询请求能够获得能够唯一标识vin码对应车辆的oe码编码的oe码，本步骤通过预置的正则表达式识别所述查询请求中的vin码，通过最大匹配算法对所述查询请求的文本信息进行分词得到查询词条，对所述查询请求的文本信息进行分词得到查询词条，通过预置的关联词典获取所述查询词条的规范名称，结合所述vin码和所述规范名称从预置的编码库中获取所述查询请求的oe码。

于本实施例中，所述关联词典包括oe码和与所述oe码关联的vin码、规范名称和世俗名称，所述规范名称是配件的学名，所述世俗名称是所述配件的俗名或土名。

需要说明的是，所述最大匹配是指以词典为依据，取词典中最长单词为第一个次取字数量的扫描串，在词典中进行扫描(为提升扫描效率，还可以跟据字数多少设计多个字典，然后根据字数分别从不同字典中进行扫描)。

于本实施例中，可采用最大匹配算法中任一子算法对所述查询请求的文本信息进行分词得到查询词条，所述最大匹配算法的子算法包括：正向最大匹配子算法、逆向最大匹配子算法和双向匹配子算法。

在一个优选的实施例中，所述识别所述查询请求中的vin码的步骤，包括：

s21：调用预置的vin码正则表达式从所述查询请求中获取待校验码；

本步骤中，vin码是指车辆识别号码(英语：vehicleidentificationnumber，简称成vin)有时也被称为车架号，是一组由17个英文或数字组成，可以识别汽车的生产商、引擎、底盘序号及其他性能等资料。由于为了避免与数字的1、0混淆，英文字母“i”、“o”、“q”均不使用；而每组vin皆是独一无二的，并不会重复。

因此，所述vin码正则表达式可如下表达：

/^[a-hj-npr-z\d]{17}$/

s22：通过预置的vin码校验规则对所述待校验码进行校验，并判断所述待校验码是否通过所述校验；

本步骤中，由于不同的制造厂、品牌和类型适用了不同的vin码校验规则，因此，所述vin码校验规则具有标注信息，所述标注信息表达了vin码校验规则适用的制造厂、品牌和类型；识别待校验码的1-3位的码值，所述码值反映了所述待校验码所属的制造厂、品牌和类型；识别与所述码值匹配的标注信息并提取与所述标注信息对应的vin码校验规则，并通过该vin码校验规则对所述待校验码进行校验。

s23：若是，则判定所述待校验码为所述vin码；

s24：若否，则判定所述查询请求具有错误，并向所述询价端发送错误报文。

本步骤中，所述错误报文中具有用于传达所述查询请求中vin码出现错误的信息。

s203：根据所述oe码在交易平台上获取查询信息，将所述查询信息发送至所述询价端。

为避免通过文本在交易平台上进行查询，导致获得的查询信息准确性差，干扰信息多等问题发生，本步骤通过所述oe码在交易平台上进行查询以获取查询信息，所述查询信息是具有售卖所述oe码对应配件的报价端的报价列表，再将所述查询信息发送至所述询价端。

需要说明的是，每个汽车生产厂为方便对零部件进行管理，对每种车型的每个零部件都采用不同的编号来区别分类，这个编号就是oe号，因此，每个oe号对应唯一的产品，本申请通过oe号来对售卖所述oe号对应的配件报价端进行查询，在实现快速识别配件的同时，还最大程度地避免用错件的情况发生。

s204：通过预置的参考模型获取所述查询信息的参考数据，将所述参考数据发送至所述询价端。

为保证询价端在与报价端进行交易时，询价端能够获知其所需配件的合理价格，以保证交易平台上的交易的安全性和可靠性，本步骤通过将所述查询信息与所述参考模型中的oe码进行一一对比，识别与所述查询信息一致的oe码并获取与所述oe码对应的参考数据，将所述参考数据发送至所述询价端。具体地，所述参考模型中包括oe码和与所述oe码对应的参考数据，所述oe码是所述交易平台历史上产生交易的配件的描述信息，所述参考数据是基于所述配件在所述交易平台上的交易价格所制定的参考数据；其中，所述参考数据可为所述配件在所述交易平台上交易价格的区间，也可为在所述交易平台上交易价格的平均值。

在一个优选的实施例中，所述参考模型通过以下步骤创制获得：

s41：获取交易平台的历史交易数据，其中，所述历史交易数据中包括用于描述配件编码的oe码，及所述配件的交易价格；

s42：汇总所述oe码一致的历史交易数据形成参考集合；

s43：将所述参考集合中值最低的交易价格设为交易下限，及将值最高的交易价格设为交易上限形成交易区间，将所述交易区间与所述oe码关联以作为所述oe码的参考数据。

s44：将所述参考集合中的交易价格相加，并与所述参考集合中的历史交易数据的数量相除得到交易平均值，将所述交易平均值与所述oe码关联以作为所述oe码的参考数据。

s205：对所述询价端根据所述查询信息生成的询价信息进行加密，获取所述询价信息并对其进行解密。

为获取询价端发送的询价信息，本步骤通过加密算法对所述询价端根据所述查询信息生成的询价信息进行加密，获取所述询价信息并对其进行解密，以保证所述询价信息在传输过程中的安全性。进一步地，所述询价信息包括所述vin码、所述oe码、所述询价端选择的报价端、特征描述信息，其中，所述特征描述信息为所述oe码对应配件的样式、材质、颜色等。

于本实施例中，所述加密算法可为对称加密算法，也可为非对称加密算法。

所述对称加密算法，又称为共享密钥加密算法。在对称加密算法中，使用的密钥只有一个，服务器和询价端双方都使用这个密钥对数据进行加密和解密。

所述非对称加密算法又称为公开密钥加密算法。它需要两个密钥，一个称为公开密钥(publickey)，即公钥，另一个称为私有密钥(privatekey)，即私钥。因为加密和解密使用的是两个不同的密钥，所以这种算法称为非对称加密算法。

所述非对称加密算法包括：

控制所述询价端使用所述公钥对所述询价信息进行加密，运行有交易信息管理方法的服务器使用所述私钥对所述询价加密信息进行解密；或

控制所述询价端使用所述私钥对所述询价信息进行加密，运行有交易信息管理方法的服务器使用所述公钥对所述询价加密信息进行解密。

s206：将所述参考数据载入所述询价信息中，并将所述询价信息的备份发送至所述询价端。

为保证询价端获知其所需的配件在市场上的价值，以保证交易平台交易的可靠性，本步骤通过将所述参考数据载入所述询价信息中，并将所述询价信息的备份发送至所述询价端的方式，使所述询价端能够获知其所需的配件在市场上合理的价格。进一步地，可将所述参考数据作为所述询价信息中的报价信息，使所述报价端按照所述参考数据进行配件交易，以保证交易平台交易的公平性。

s207：通过预置的推荐模型获取与所述询价信息关联的推荐信息，将所述推荐信息发送至所述询价端。

为识别出与所述询价信息相关的推荐信息，以便于询价端更便捷快速的获取其所需的相关配件，本步骤通过预置的推荐模型获取与所述询价信息关联的推荐信息，将所述推荐信息发送至所述询价端。具体地，所述推荐模型反映了某一地域特征的询价端，对于查询某一车型特征通常会查询哪些的配件，例如：上海地区的用户通常会查询上汽大众帕萨特的哪些配件，并将其设为推荐信息。由于汽车的使用是具有地域性的(因天气、地形的不同，各地区的汽车用户常用的配件也不尽相同，如：东北地区更多的会用防冻液、防滑链，西南地区更多的会换前后翼子板，东部地区更多的会更换轮胎等等)，而各车型的常用更换配件也会不同，因此，创建基于地域特征和车型特征的推荐模型，更加精准准确的获得与询价信息相关的推荐信息。

在一个优选的实施例中，所述推荐模型通过以下步骤创制获得：

s7-01：根据预置的地域特征和车型特征创建第一链表，及与所述第一链表关联的第二链表；在预置的监听期间内获取所述交易平台接收到的查询请求，识别所述查询请求中记载的询价端所在区域的地域信息，并解析所述查询请求中的vin码得到所述查询请求所对应的车型信息。

本步骤中，所述第一链表用于根据属于所述地域特征的询价端，发送的符合所述车型特征的查询请求，将所述查询请求中的文本信息设为记录信息并保存，例如：根据属于上海的询价端发送的车型为上汽大众帕萨特的查询请求，将所述查询请求中的文本信息“挡风玻璃”作为记录信息保存在所述第一链表中；所述第二链表用于记载所述第一链表中预置的查询预置的记录信息，并将其作为推荐信息。

需要说明的是，通过lur(leastrecentlyused)算法创建所述第一链表和所述第二链表，它是按照一个非常著名的计算机操作系统基础理论得来的：最近使用的页面数据会在未来一段时期内仍然被使用,已经很久没有使用的页面很有可能在未来较长的一段时间内仍然不会被使用。基于这个思想，会存在一种缓存淘汰机制，每次从内存中找到最久未使用的数据然后置换出来，从而存入新的数据！它的主要衡量指标是使用的时间，附加指标是使用的次数。通过构建第二链表避免第一链表出现的将最近仅使用过一次的记录信息设为推荐信息，导致信息推荐准确度低的问题发生。

s7-02：获取与所述地域信息和所述车型信息一致的地域特征和车型特征，提取与所述地域特征和所述车型特征对应的第一链表，及提取所述查询请求中的文本信息。

s7-03：判断所述第一链表中是否具有与所述文本信息一致的记录信息；

s7-04：若具有，则将所述记录信息提升至所述第一链表的头部位置，并增加所述记录信息对应的查询次数；

s7-05：若不具有，则将所述文本信息插入所述第一链表的头部位置，以作为所述第一链表的记录信息；判断所述第一链表的尾部位置是否具有记录信息；若是，则删除位于所述尾部位置的记录信息，并将所述第一链表中除所述头部位置的记录信息，依次向所述第一链表的尾部位置方向移动一个位次；若否，则将所述第一链表中除所述头部位置的记录信息，依次向所述第一链表的尾部位置方向移动一个位次。

s7-06：在所述第一链表中获取查询次数超过预置查询阈值的记录信息，判断所述第二链表中是否具有与所述记录信息一致的推荐信息。

s7-07：若具有，则将所述推荐信息提升至所述第二链表的头部位置。

s7-08：若不具有，则将所述记录信息插入所述第二链表的头部位置，以作为所述第二链表的推荐信息；判断所述第二链表的尾部位置是否具有推荐信息；若是，则删除位于所述尾部位置的推荐信息，并将所述第二链表中除所述头部位置的推荐信息，依次向所述第二链表的尾部位置方向移动一个位次；若否，则将所述第二链表中除所述头部位置的推荐信息，依次向所述第二链表的尾部位置方向移动一个位次。

s7-09：当监听期间结束时，将所述第二链表作为所述地域特征和所述车型特征的推荐模型。

进一步地，通过推荐模型获取与所述询价信息关联的推荐信息的步骤，包括：

s7-11：解析所述询价信息中的vin码，获得所述vin码所对应的车型信息。

本步骤中，通过解析所述vin码的1-3位的码值获得所述vin码对应车辆的制造厂、品牌和类型，即所述车型。

s7-12：获取发送所述询价信息的询价端的地域信息。

本步骤中，可通过识别所述询价端的通信服务商的地址，识别所述询价端的地域信息。

s7-13：识别所述推荐模型中与所述地域信息和所述车型信息一致的地域特征和车型特征，获取所述地域特征和所述车型特征对应的第二链表，并提取所述第二链表中的推荐信息，以实现获取与所述询价信息关联的推荐信息的技术效果。

优选的，所述提取所述第二链表中的推荐信息之后，所述方法还包括：

将所述推荐信息上传至区块链中。

需要说明的是，基于推荐信息得到对应的摘要信息，具体来说，摘要信息由推荐信息进行散列处理得到，比如利用sha256s算法处理得到。将摘要信息上传至区块链可保证其安全性和对用户的公正透明性。用户设备可以从区块链中下载得该摘要信息，以便查证推荐信息是否被篡改。本示例所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

在一个优选的实施例中，所述推荐模型通过以下步骤创制获得：

s7-21：获取交易平台中的历史交易数据，按照预置的地域特征和车型特征对所述历史交易数据进行分类得到地域车型交易数据；

本步骤中，所述地域特征是在所述交易平台上产生历史交易数据的询价端的地区位置，如：北京、上海、深圳等；所述车型特征是历史交易数据中的配件所适用的车辆的制造厂、品牌和类型，例如：一汽丰田卡罗拉。所述历史交易数据中包括用于对配件进行描述的配件信息，例如，卡罗拉***版led头灯。

s7-22：汇总所述地域车型交易数据并去重得到地域车型集合，汇总各所述地域特征和所述车型特征对应的地域车型集合形成推荐模型。

进一步地，通过推荐模型获取与所述询价信息关联的推荐信息的步骤，包括：

s7-31：解析所述询价信息中的vin码，获得所述vin码所对应的车型信息。

本步骤中，通过解析所述vin码的1-3位的码值获得所述vin码对应车辆的制造厂、品牌和类型，即所述车型。

s7-32：获取发送所述询价信息的询价端的地域信息；

本步骤中，可通过识别所述询价端的通信服务商的地址，识别所述询价端的地域信息。

s7-33：识别所述推荐模型中与所述地域信息和所述车型信息一致的地域特征和车型特征，获取所述地域特征和所述车型特征对应的地域车型集合，提取所述地域车型集合中各地域车型交易数据所对应的配件信息，作为与所述询价信息关联的推荐信息。

s208：对所述询价信息进行加密并将其发送至报价端。

为保证向报价端发送的询价信息的安全性，本步骤通过加密算法对询价信息进行加密，使所述报价端通过其预先获得的密钥对所述询价信息进行解密，获得所述询价信息的内容，以保证所述询价信息在通信过程中的安全性。

于本实施例中，所述加密算法可为对称加密算法，也可为非对称加密算法。

所述对称加密算法，又称为共享密钥加密算法。在对称加密算法中，使用的密钥只有一个，服务器和询价端双方都使用这个密钥对数据进行加密和解密。

所述非对称加密算法又称为公开密钥加密算法。它需要两个密钥，一个称为公开密钥(publickey)，即公钥，另一个称为私有密钥(privatekey)，即私钥。因为加密和解密使用的是两个不同的密钥，所以这种算法称为非对称加密算法。

所述非对称加密算法包括：

运行有交易信息管理方法的服务器使用所述公钥对所述询价信息进行加密，报价端使用所述私钥对所述询价加密信息进行解密；或

运行有交易信息管理方法的服务器使用所述私钥对所述询价信息进行加密，报价端使用所述公钥对所述询价加密信息进行解密。

实施例三：

请参阅图4，本实施例的一种交易信息管理装置1，包括：

输入模块11，用于接收询价端发送的查询请求；

目标识别模块12，用于识别所述查询请求中的vin码，并对所述查询请求的文本信息进行分词得到查询词条，通过预置的关联词典获取所述查询词条的规范名称，结合所述vin码和所述规范名称从预置的编码库中获取所述查询请求的oe码；

信息查询模块13，用于根据所述oe码在交易平台上获取查询信息，将所述查询信息发送至所述询价端；

安全管理模块15，用于对所述询价端根据所述查询信息生成的询价信息进行加密，获取所述询价信息并对其进行解密；

报价模块18，用于对所述询价信息进行加密并将其发送至报价端。

可选的，所述交易信息管理装置1还包括：

参考计算模块14，用于通过预置的参考模型获取所述查询信息的参考数据，将所述参考数据发送至所述询价端。

可选的，所述交易信息管理装置1还包括：

参考询价模块16，用于将所述参考数据载入所述询价信息中，并将所述询价信息的备份发送至所述询价端。

可选的，所述交易信息管理装置1还包括：

推荐管理模块17，用于通过预置的推荐模型获取与所述询价信息关联的推荐信息，将所述推荐信息发送至所述询价端。

本技术方案应用于人工智能的语音语义领域，通过识别查询请求中的vin码，并通过自然语言处理技术对查询请求的文本信息进行分词得到查询词条，以实现对所述文本信息进行语义解析，通过预置的关联词典获取查询词条的规范名称，结合vin码和规范名称从预置的编码库中获取查询请求的oe码。

实施例四：

为实现上述目的，本发明还提供一种计算机设备5，实施例三的交易信息管理装置的组成部分可分散于不同的计算机设备中，计算机设备5可以是执行程序的智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个应用服务器所组成的服务器集群)等。本实施例的计算机设备至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信连接的存储器51、处理器52，如图5所示。需要指出的是，图5仅示出了具有组件-的计算机设备，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。

本实施例中，存储器51(即可读存储介质)包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，sd或dx存储器等)、随机访问存储器(ram)、静态随机访问存储器(sram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、可编程只读存储器(prom)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器51可以是计算机设备的内部存储单元，例如该计算机设备的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器51也可以是计算机设备的外部存储设备，例如该计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)等。当然，存储器51还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器51通常用于存储安装于计算机设备的操作系统和各类应用软件，例如实施例三的交易信息管理装置的程序代码等。此外，存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。

处理器52在一些实施例中可以是中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器52通常用于控制计算机设备的总体操作。本实施例中，处理器52用于运行存储器51中存储的程序代码或者处理数据，例如运行交易信息管理装置，以实现实施例一和实施例二的交易信息管理方法。

实施例五：

为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，sd或dx存储器等)、随机访问存储器(ram)、静态随机访问存储器(sram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、可编程只读存储器(prom)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、app应用商城等等，其上存储有计算机程序，程序被处理器52执行时实现相应功能。本实施例的计算机可读存储介质用于存储交易信息管理装置，被处理器52执行时实现实施例一和实施例二的交易信息管理方法。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。