技术特征：
1.一种计算机配件存储系统，其特征在于，包括数据库存储层、数据服务层和图形界面层；其中，所述数据库存储层用于接收与配件相关联的唯一的产品标识符；使用产品标识符确定存储的相应配件的当前库存；接收每个所述产品标识符相关联的若干个关键词标签；图形界面层用于接收用户输入的关键词标签，并显示反馈的出站配置文件；所述数据服务层根据用户输入的关键词标签和当前库存，使用机器学习算法生成出站配置文件。2.根据权利要求1所述的计算机配件存储系统，其特征在于，所述产品标识符设置在所述配件上，通过录入装置识别所述产品标识符并发送至所述数据库存储层。3.根据权利要求1所述的计算机配件存储系统，其特征在于，将关键词标签和出站配置文件分为训练数据集和验证数据集，使用机器学习算法，基于训练数据集生成预测模型；使用验证数据集验证预测模型；所述关键词标签作为输入，所述出站配置文件作为已知的输出构建所述预测模型；通过将训练好的预测模型应用于用户输入的关键词标签，来生成出站配置数据，结合当前库存生成出站配置文件；所述出站配置数据包括预测得到的相应产品标识符。4.根据权利要求1所述的计算机配件存储系统，其特征在于，所述数据服务层还用于使用产品标识符定期收集和存储相应配件的交易日志；所述数据服务层根据关键词标签和当前库存，使用机器学习算法生成出站配置文件。5.根据权利要求4所述的计算机配件存储系统，其特征在于，将关键词标签、交易日志和出站配置文件分为训练数据集和验证数据集，使用机器学习算法，基于训练数据集生成预测模型；使用验证数据集验证预测模型；所述关键词标签和交易日志作为输入，所述出站配置文件作为已知的输出构建所述预测模型；所述交易日志为指定时间区间内的各个配件交易数量；通过将训练好的预测模型应用于用户输入的关键词标签，调取所述交易日志，来生成出站配置数据，结合当前库存生成出站配置文件；所述出站配置数据包括预测得到的相应产品标识符。6.根据权利要求1所述的计算机配件存储系统，其特征在于，所述交易日志包括：配件的历史订单：在一段时间内订购该配件的次数；配件的预期需求：在配置文件中出现的次数。7.根据权利要求1所述的计算机配件存储系统，其特征在于，所述图形界面层还用于接收搜索请求，显示当前库存配件信息页面并接收请求支付信息。8.根据权利要求1所述的计算机配件存储系统，其特征在于，所述关键词包括供货商、价格、种类或属性参数。
技术总结
本发明提供了一种计算机配件存储系统，包括数据库存储层、数据服务层和图形界面层；数据库存储层用于接收与配件相关联的唯一的产品标识符；使用产品标识符确定存储的相应配件的当前库存；接收每个产品标识符相关联的若干个关键词标签；图形界面层用于接收用户输入的关键词标签，并显示反馈的出站配置文件；数据服务层根据用户输入的关键词标签和当前库存，使用机器学习算法生成出站配置文件。本发明做到配件的可追溯性，利用关键词标签建立用户和具体每个配件之间的联系，结合机器学习方法自动解决用户自装机在线一站式配置问题，为用户提供符合其需求的最优配置，进一步借助交易日志还能够为企业整机装配的配件选取提供市场数据支撑。数据支撑。数据支撑。
技术研发人员：柴晓杰 王纪霞 王荣申 于丽静 王亮
受保护的技术使用者：烟台南山学院
技术研发日：2022.09.16
技术公布日：2022/11/18