一种基于大数据的中药材供求资源分配整合系统的制作方法

1.本发明属于药材交易技术领域；具体是一种基于大数据的中药材供求资源分配整合系统。


背景技术：

2.在现如今的中药材市场上，经常会有买家找不到合适的货源，卖家又找不到合适的买家的情况出现，随着互联网的迅猛发展，大量数据的获取、聚集、存储、传输、处理、分析等变得越来越便捷，大数据分析成为热门话题。大数据分析的关键就在于从海量的数据中找到隐藏的关联，从而帮助人们作出正确的决定；但是在进行网络交易时，买家和卖家的信息泄露风险也越来越大，如何保障买家与卖家的经济安全和信息安全也同样重要，因此本发明提出基于大数据的中药材供求资源分配整合系统，可以让买家轻松的找到货源信息，卖家也可以轻松的找到合适的买家信息，同时对买家与卖家的经济安全和信息安全进行保护。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种基于大数据的中药材供求资源分配整合系统，解决以下问题：
4.1、买家找不到合适的货源，卖家又找不到合适的买家的问题；
5.2、如何在交易过程中保障买家与卖家的经济安全和信息安全的问题。
6.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
7.一种基于大数据的中药材供求资源分配整合系统，包括药材信息库、卖家录入模块、买家录入模块、加密传输模块、卖家储存模块、买家储存模块和配对模块；
8.所述卖家录入模块用于卖家录入需要售卖的药材信息，具体方法包括：设置药材信息规范模板，卖家按照药材信息规范模板进行编写需要售卖的药材信息，设置药材信息验证模型，获取卖家信息，将需要售卖的药材信息和卖家信息输入到药材信息验证模型中获得验证结果，当验证结果为卖家是可疑商家时，禁止上传需要售卖的药材信息，当验证结果为卖家不是可疑商家时，将需要售卖的药材信息和卖家信息发送到卖家储存模块；
9.所述买家录入模块用于买家录入需要购买的药材信息，具体方法包括：设置药材信息规范模板，买家按照药材信息规范模板进行编写需要购买的药材信息，验证买家身份，当验证通过时，将买家身份信息和需要购买的药材信息上传到买家储存模块；
10.所述加密传输模块用于对买家身份信息和卖家信息进行加密传输；
11.所述配对模块用于将需要购买的药材信息和需要售卖的药材信息进行匹配，具体方法包括：获取买家综合数据和卖家综合数据，将需要购买的药材信息和需要售卖的药材信息进行匹配，获得匹配度qi，按照由大到小的顺序对匹配度qi进行排列，选取前n个匹配度qi对应的卖家综合数据，将选取的前n个卖家综合数据发送给买家，当买家对发送的卖家综合数据不满意时，回复拒绝信息，当买家对发送的卖家综合数据满意时，选择满意的卖
家。
12.进一步地，加密传输模块对买家身份信息和卖家信息进行加密传输的方法包括：获取买家身份信息和卖家信息，将买家身份信息和卖家信息标记为身份数据；
13.获取预设分割条件，建立数据分割模型，将身份数据和预设分割条件输入到数据分割模型中，获得若干个数据段，将若干个数据段输入到编码模型中，获得对应的数据段编码；
14.设置加密模型，将数据段编码输入到加密模型中，获得加密数据，获取需要购买的药材信息和需要售卖的药材信息，将对应的加密数据分别与需要购买的药材信息和需要售卖的药材信息整合为买家综合数据和卖家综合数据，将买家综合数据和卖家综合数据发送到药材信息库进行储存。
15.进一步地，数据分割模型的建立方法包括：获取若干组历史分割数据，设置预设分割条件，构建人工智能模型，将历史分割数据和预设分割条件整合为输入数据，为输入数据设置对应的分割结果，将若干组历史分割数据、预设分割条件和对应的分割结果输入到人工智能模型中进行学习训练，将若干组历史分割数据、对应的预设分割条件和对应的分割结果按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；通过训练集、测试集和校验集对人工智能模型进行训练、测试和校验，将训练完成的人工智能模型标记为数据分割模型。
16.进一步地，买家在选择满意的卖家后，建立讨论单元，买家通过讨论单元与对应的卖家进行沟通，并将讨论单元内的沟通记录分别发送到卖家储存模块和买家储存模块进行储存。
17.本发明的有益效果：通过对卖家信息进行验证，确保卖家不是可疑商家，保障买家的利益和平台的信誉，因为现如今网络诈骗越来越猖獗，而大部分的买家并不懂得如何辨别这些可疑商家，因此就需要平台方进行验证，保障买家利益；通过对买家身份信息进行验证，保障卖家的利益和平台的信誉，因为现如今网络诈骗越来越猖獗，而大部分的卖家并不懂得如何辨别这些可疑商家买家，因此就需要平台方进行验证，保障卖家利益；通过买家和卖家将各自的私人信息保存到各自的储存模块内，保障私人信息的安全，避免信息泄露，被不法分子利用；通过对买家身份信息和卖家信息进行加密传输，避免买家和卖家的信息泄露，进一步的增加买家和卖家的信息安全性，避免被不法分子利用，增加买家和卖家对系统平台的信任和认可；通过本发明可以解决买家找不到合适的货源，卖家又找不到合适的买家的情况，帮助买家和卖家快速完成交易。
附图说明
18.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
19.图1为本发明原理框图。
具体实施方式
20.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实
施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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。
21.如图1所示，一种基于大数据的中药材供求资源分配整合系统，包括药材信息库、卖家录入模块、买家录入模块、加密传输模块、卖家储存模块、买家储存模块和配对模块。
22.卖家录入模块用于卖家录入需要售卖的药材信息，药材信息包括药材品种、规格、产地和数量，具体方法包括：设置药材信息规范模板，药材信息规范模板用于规范用户信息的发布，由管理员进行设置，卖家按照药材信息规范模板进行编写需要售卖的药材信息，设置药材信息验证模型，获取卖家信息，卖家信息包括公司信息、交易记录和客户评分，将需要售卖的药材信息和卖家信息输入到药材信息验证模型中获得验证结果，当验证结果为卖家是可疑商家时，可疑商家就是骗子，禁止上传需要售卖的药材信息，当验证结果为卖家不是可疑商家时，将需要售卖的药材信息和卖家信息发送到卖家储存模块；通过对卖家信息进行验证，确保卖家不是可疑商家，保障买家的利益和平台的信誉，因为现如今网络诈骗越来越猖獗，而大部分的买家并不懂得如何辨别这些可疑商家，因此就需要平台方进行验证，保障买家利益。
23.设置药材信息验证模型的方法包括：获取药材信息验证历史数据；药材信息验证历史数据包括需要售卖的药材信息和卖家信息；为药材信息验证历史数据设置验证结果；验证结果包括卖家是可疑商家和卖家不是可疑商家；构建人工智能模型；人工智能模型包括误差逆向传播神经网络、rbf神经网络和深度卷积神经网络；将药材信息验证历史数据和对应的验证结果按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；设定比例包括4：1：1、3：2：1和3：1：1；通过训练集、测试集和校验集对人工智能模型进行训练、测试和校验；将训练完成的人工智能模型标记为药材信息验证模型。
24.买家录入模块用于买家录入需要购买的药材信息，具体方法包括：设置药材信息规范模板，买家按照药材信息规范模板进行编写需要购买的药材信息，验证买家身份，就是实名验证，验证进行操作的买家是不是实名验证的买家，当验证通过时，将买家身份信息和需要购买的药材信息上传到买家储存模块。通过对买家身份信息进行验证，保障卖家的利益和平台的信誉，因为现如今网络诈骗越来越猖獗，而大部分的卖家并不懂得如何辨别这些可疑商家买家，因此就需要平台方进行验证，保障卖家利益。
25.通过买家和卖家将各自的私人信息保存到各自的储存模块内，保障私人信息的安全，避免信息泄露，被不法分子利用。
26.加密传输模块用于对买家身份信息和卖家信息进行加密传输，具体方法包括：获取买家身份信息和卖家信息，将买家身份信息和卖家信息标记为身份数据，获取预设分割条件，预设分割条件是进行数据分割的依据，按照语法、身份信息格式由专家组进行讨论设置，需要注意的是，进行身份信息加密时，买家身份信息和卖家信息是分开进行的，不是整合在一起进行加密的，建立数据分割模型，将身份数据和预设分割条件输入到数据分割模型中，获得若干个数据段，将若干个数据段输入到编码模型中，获得对应的数据段编码，设置加密模型，将数据段编码输入到加密模型中，获得加密数据，获取需要购买的药材信息和需要售卖的药材信息，将对应的加密数据分别与需要购买的药材信息和需要售卖的药材信息整合为买家综合数据和卖家综合数据，将买家综合数据和卖家综合数据发送到药材信息
库进行储存。
27.通过对买家身份信息和卖家信息进行加密传输，避免买家和卖家的信息泄露，进一步的增加买家和卖家的信息安全性，避免被不法分子利用，增加买家和卖家对系统平台的信任和认可。
28.数据分割模型的建立方法包括：获取若干组历史分割数据，历史分割数据就是曾经需要分割的数据，设置预设分割条件，构建人工智能模型，人工智能模型包括误差逆向传播神经网络、rbf神经网络和深度卷积神经网络，将历史分割数据和预设分割条件整合为输入数据，为输入数据设置对应的分割结果，分割结果就是数据分割后形成的数据段，将若干组历史分割数据、预设分割条件和对应的分割结果输入到人工智能模型中进行学习训练，将若干组历史分割数据、对应的预设分割条件和对应的分割结果按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；设定比例包括4：1：1、4：3：1和3：2：2；通过训练集、测试集和校验集对人工智能模型进行训练、测试和校验，将训练完成的人工智能模型标记为数据分割模型。
29.编码模型的建立方法包括：获取若干组历史数据段，将历史数据段进行汇总，删除重复数据段，将删除后的历史数据段按照分割时间和数据大小进行排序，是先按照分割时间排序，相同分割时间的按照数据大小进行排序，都相同的随机排序，将排序后的历史数据段进行编码，编码的标号具有规律，例如按照1，2，3，
……
；或者a1，a2，a3，
……
，有一定的顺序，优选的，还可使用排序函数，自动生成编码，进一步的增加保密性；建立编码表，就是将编码后的历史数据段与对应编码汇总到表格中，设置匹配单元，用于将输入进来的数据段与编码表进行匹配，当输入进来的数据段与编码表没有匹配成功时，将输入进来的数据段输入到编码表中，进行储存，并按照编码顺序生成对应的数据段编码；当输入进来的数据段与编码表匹配成功时，获得对应的数据段编码。
30.设置加密模型的方法包括：获取一张高清图片，或者由多张组合成一张的高清图片，获取需要进行加密的数据段编码，并将需要进行加密的数据段编码标记为加密编码，这个数据段编码是排序后的数据段编码，将高清图片划分为若干个图像块，且图像块的数量比加密编码个数多，将加密编码个数标记为l，l为大于零的正整数，从若干个图像块中随机挑选l个图像块，将获取到的加密编码按照先后顺序随机分布到l个图像块中，先后顺序就是按照加密编码原先的排列顺序，或者倒序，防止混乱，避免解密时顺序不对，导致数据丢失，并生成分布记录，分布记录中记录加密编码的分布顺序和位置，将高清图片中未被选中的图像块标记为迷惑块，将迷惑块的数量标记为p，p为大于零的正整数，从编码表中随机选取p个编码，将选取的p个编码随机分布到迷惑块中，将高清图片标记为加密数据；进一步的降低密码被破解的可能，因为如果只有加密编码，当其他人员获得编码表后就可以从加密编码的语义上排列出正确的数据，同时也体现出了分布记录的重要性，因此为了进一步的增加安全性，还可以对分布记录进行加密，避免其他人员获得。
31.配对模块用于将需要购买的药材信息和需要售卖的药材信息进行匹配，具体方法包括：获取买家综合数据和卖家综合数据，将需要购买的药材信息和需要售卖的药材信息进行匹配，获得匹配度qi，匹配度qi就是买家需要购买的药材信息与买家需要售卖的药材信息的相似度，因为将需要购买的药材信息与需要售卖的药材信息都是使用同一个模板进行编写的，获得匹配度比较方便，因此就不详细叙述了，按照由大到小的顺序对匹配度qi进行排列，选取前n个匹配度qi对应的卖家综合数据，n为比例系数，10≥n≥3，将选取的前n个
卖家综合数据发送给买家，当买家对发送的卖家综合数据不满意时，回复拒绝信息，拒绝信息包括不满意、不合适等代表否定的信息，当买家对发送的卖家综合数据满意时，选择满意的卖家，建立讨论单元，买家通过讨论单元与对应的卖家进行沟通，并将讨论单元内的沟通记录分别发送到卖家储存模块和买家储存模块进行储存；通过建立讨论单元，并将讨论单元内的沟通记录分别发送到卖家储存模块和买家储存模块进行储存，当发送经济纠纷时，为买家或买家提供依据。
32.本发明在使用时，卖家通过卖家录入模块录入需要售卖的药材信息，设置药材信息规范模板，卖家按照药材信息规范模板进行编写需要售卖的药材信息，设置药材信息验证模型，获取卖家信息，将需要售卖的药材信息和卖家信息输入到药材信息验证模型中获得验证结果，当验证结果为卖家是可疑商家时，禁止上传需要售卖的药材信息，当验证结果为卖家不是可疑商家时，将需要售卖的药材信息和卖家信息发送到卖家储存模块；设置药材信息规范模板，买家按照药材信息规范模板进行编写需要购买的药材信息，验证买家身份，当验证通过时，将买家身份信息和需要购买的药材信息上传到买家储存模块。
33.对买家身份信息和卖家信息进行加密传输，获取买家身份信息和卖家信息，将买家身份信息和卖家信息标记为身份数据，获取预设分割条件，建立数据分割模型，将身份数据和预设分割条件输入到数据分割模型中，获得若干个数据段，将若干个数据段输入到编码模型中，获得对应的数据段编码，设置加密模型，将数据段编码输入到加密模型中，获得加密数据，获取需要购买的药材信息和需要售卖的药材信息，将对应的加密数据分别与需要购买的药材信息和需要售卖的药材信息整合为买家综合数据和卖家综合数据，将买家综合数据和卖家综合数据发送到药材信息库进行储存。
34.将需要购买的药材信息和需要售卖的药材信息进行匹配，获取买家综合数据和卖家综合数据，将需要购买的药材信息和需要售卖的药材信息进行匹配，获得匹配度qi，按照由大到小的顺序对匹配度qi进行排列，选取前n个匹配度qi对应的卖家综合数据，将选取的前n个卖家综合数据发送给买家，当买家对发送的卖家综合数据不满意时，回复拒绝信息，当买家对发送的卖家综合数据满意时，选择满意的卖家，建立讨论单元，买家通过讨论单元与对应的卖家进行沟通，并将讨论单元内的沟通记录分别发送到卖家储存模块和买家储存模块进行储存。
35.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
36.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
37.以上内容仅仅是对本发明结构所做的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。