CN111177415A - 基于大数据和知识图谱的生猪养殖预测方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于大数据和知识图谱的生猪养殖预测方法及系统，该方法包括：通过知识图谱平台对生猪养殖行业的各个对象进行抓取；根据各个对象间的关系属性构建生猪养殖图谱；根据所述生猪养殖图谱生成预测引擎；通过大数据平台对生猪相关产品的当前消费数据和历史消费数据进行分析，预测生猪需求量的变化；根据所述生猪需求量的变化，触发所述预测引擎对相关联的其它对象的变化趋势进行预测。在本发明中，通过知识图谱构建生猪养殖的图谱，结合大数据分析，基于影响生猪养殖业的相关因素进行风险预测，从而提高了风险预测的准确性。

Description

基于大数据和知识图谱的生猪养殖预测方法及系统
技术领域
本发明涉及知识图谱领域，具体而言，涉及一种基于大数据和知识图谱的生猪养殖预测方法及系统。
背景技术
近年来，我国猪肉消费量巨大，生猪养殖市场广阔，养殖企业已达25万余家，我国对于智慧农业的相关鼓励政策陆续出台，体现出我国生猪养殖业潜在规模大，行业需求大，政策力度大，现阶段，我国生猪养殖业不确定性巨大。尤其目前非洲猪瘟的爆发，导致我国目前猪肉供应大幅下降。上下游的相关产业链对于生猪养殖业的利润影响也十分巨大。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于大数据和知识图谱的生猪养殖预测方法及系统，以至少解决相关技术中生猪养殖行业容易受各种要素影响，导致风险预测较难的问题。
根据本发明的一个实施例，提供了一种基于大数据和知识图谱的生猪养殖预测方法，包括：通过知识图谱平台对生猪养殖行业的各个对象进行抓取；根据各个对象间的关系属性构建生猪养殖图谱；根据所述生猪养殖图谱生成预测引擎；通过大数据平台对生猪相关产品的当前消费数据和历史消费数据进行分析，预测生猪需求量的变化；根据所述生猪需求量的变化，触发所述预测引擎对相关联的其它对象的变化趋势进行预测。
可选地，通过知识图谱平台对生猪养殖行业的各个对象进行抓取之后，还包括：通过所述知识图谱平台对各个对象间属性进行分析和归类。
可选地，根据各个对象间的关系属性构建生猪养殖图谱之前，还包括：从历史数据中获取所述各个对象间的关系属性。
可选地，根据所述生猪需求量的变化，触发所述预测引擎对相关联的其它对象的变化趋势进行预测之前，还包括：通过大数据平台对影响生猪需求量的外部生态环境数据进行分析，以对预测的生猪需求量的变化进行修正。
可选地，通过所述预测引擎对与该对象相关联的其它对象的变化趋势进行预测之后，还包括：根据预测结果进行预警。
根据本发明的另一个实施例，提供了一种基于大数据和知识图谱的生猪养殖预测系统，包括：抓取模块，用于通过知识图谱平台对生猪养殖行业的各个对象进行抓取；构建模块，用于根据各个对象间的关系属性构建生猪养殖图谱；生成模块，用于根据所述生猪养殖图谱生成预测引擎；大数据模块，用于通过大数据平台对生猪相关产品的当前消费数据和历史消费数据进行分析，预测生猪需求量的变化；预测模块，用于根据所述生猪需求量的变化，触发所述预测引擎对相关联的其它对象的变化趋势进行预测。
可选地，所述系统还包括：分析模块，用于通过所述知识图谱平台对各个对象间属性进行分析和归类。
可选地，所述系统还包括：获取模块，用于从历史数据中获取所述各个对象间的关系属性。
可选地，所述系统还包括：生态环境模块，用于通过大数据平台对影响生猪需求量的外部生态环境数据进行分析，以对预测的生猪需求量的变化进行修正。
可选地，所述系统还包括：预警模块，用于根据预测结果进行预警。根据本发明的又一个实施例，还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
在本发明的上述实施例中，通过知识图谱构建生猪养殖的图谱，结合大数据分析，基于影响生猪养殖业的相关因素进行风险预测，从而提高了风险预测的准确性。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的基于知识图谱的生猪养殖预测方法流程图；
图2是根据本发明实施例的基于知识图谱的生猪养殖预测方法流程图；
图3是根据本发明实施例的所构建的图谱示意图；
图4是根据本发明实施例的基于知识图谱的生猪养殖预测系统结构示意图；
图5是根据本发明可选实施例的基于知识图谱的生猪养殖预测系统结构示意图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在本实施例中提供了一种基于知识图谱的生猪养殖预测方法，图1是根据本发明实施例的方法流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：
步骤S102，通过知识图谱平台对生猪养殖行业的各个对象进行抓取；
步骤S104，根据各个对象间的关系属性构建生猪养殖图谱；
步骤S106，根据所述生猪养殖图谱生成预测引擎；
步骤S108，通过大数据平台对生猪相关产品的当前消费数据和历史消费数据进行分析，预测生猪需求量的变化；
步骤S110，根据所述生猪需求量的变化，触发所述预测引擎对相关联的其它对象的变化趋势进行预测。
在本实施例的步骤S102之后，还可包括：通过所述知识图谱平台对各个对象间属性进行分析和归类。
在本实施例的步骤S104之前，还可包括：从历史数据中获取所述各个对象间的关系属性。
在本实施例的步骤S110之前，还可包括：通过大数据平台对影响生猪需求量的外部生态环境数据进行分析，以对预测的生猪需求量的变化进行修正。
在本实施例的步骤S110之后，还可包括：根据预测结果进行预警。
为了便于对本发明所提供的技术方案的理解，下面将结合具体场景的实施例进行详细描述。
为了实现对影响生猪养殖业的相关因素的风险预测，从而提高养殖业的利润，本实施例提供了一种基于知识图谱的风险预测系统。
在本实施例中通过系统知识图谱平台对生猪养殖业相关的对象和要素提取，评估各个方面对整体利润的影响，从而给出科学的建议。
如图2所示，本实施例的技术方案主要包括如下步骤：
步骤S201，知识图谱平台对生猪养殖行业的对象进行抓取。
步骤S202，知识图谱平台对各个对象间属性进行分析、归类。
步骤S203，根据各对象间的关系属性构建生猪养殖的图谱，例如，所构建的基础版图谱如图3所示。
图谱构建过程中，关系属性可以由历史数据获得，比如历史数据中，生猪需求量增加量与仔猪需新增量的比值A。对应的仔猪量与对应所需饲料量、兽药量、疫苗量、维生素量之间的系数。
步骤S204，根据图谱形成预测引擎。
步骤S205，大数据平台可通过抓取消费者POS数据，获取消费者的消费数据，包括与当前猪产品相关的各品牌产品数量、消费频率等(例如，猪肉、猪肉肠类、猪肉熟食类等等)。
步骤S206，大数据平台可通过抓取用户APP数据，来获取消费者网络购物平台的猪相关产品的消费数据。
步骤S207，大数据平台可对历史销售数据进行分析。
步骤S208，大数据平台可采集外某一时间段内的外部生态环境信息。例如，如果某地突遇猪瘟，导致猪只大量减产，则对当前决策进行数据干扰，判断对当前猪场需求量的影响，若需求量上升，对知识图谱平台触发生猪需求量上涨预警，并将预测需求量传入知识图谱平台。
步骤S209，预测引擎自动触发，根据生猪需求量自动计算出所需增加仔猪储备量、饲料量、兽药量、疫苗量、维生素量等。另外仔猪需求量增加，若当前仔猪储备不足，需要从第三方购买仔猪，若储备超量，可适当进行销售。
步骤S210，根据以上各个对象的变化，自动推演预测，相应的预测结果反馈到系统平台，对相应情况进行预警。例如，如果预测的仔猪量增加，对应疫苗储备不足，则发出疫苗储备不足预警。
在本实施例中，知识图谱平台的引入使风险预测整体的计算效率提高，计算更加准确。知识图谱便于对全链条的追踪，每个环节的变化，能及时进行响应，使得养殖业能够提前储备物料，避免物料大幅涨价，成本增加。采集多方数据，使得计划更科学，结合历史出货量数据的考虑，使的数据准确性得到保证，监控外部生态环境的突发变化，使得系统获得了实时的动态规划。
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根据上述实施例的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。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
在本实施例中还提供了一种基于知识图谱的生猪养殖预测系统，该系统用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”或“单元”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图4是根据本发明实施例的基于大数据和知识图谱的生猪养殖预测系统的结构框图，如图4所示，该系统包括抓取模块10、构建模块20、生成模块30、大数据模块40和预测模块40。
抓取模块10，用于通过知识图谱平台对生猪养殖行业的各个对象进行抓取。
构建模块20，用于根据各个对象间的关系属性构建生猪养殖图谱；
生成模块30，用于根据所述生猪养殖图谱生成预测引擎；
大数据模块40，用于通过大数据平台对生猪相关产品的当前消费数据和历史消费数据进行分析，预测生猪需求量的变化；
预测模块50，用于根据所述生猪需求量的变化，触发所述预测引擎对相关联的其它对象的变化趋势进行预测。
图5是根据本发明实施例的基于知识图谱的生猪养殖预测系统的结构框图，如图5所示，该系统除包括图4所示的所有模块外，该系统还包括分析模块60、获取模块70、生态环境模块80和预警模块90。
分析模块60，用于通过所述知识图谱平台对各个对象间属性进行分析和归类。
获取模块70，用于从历史数据中获取所述各个对象间的关系属性。
生态环境模块80，用于通过大数据平台对影响生猪需求量的外部生态环境数据进行分析，以对预测的生猪需求量的变化进行修正。
预警模块90，用于根据预测结果进行预警。
需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
S1，对生猪养殖行业的各个对象进行抓取；
S2，根据各个对象间的关系属性构建生猪养殖图谱；
S3，根据所述生猪养殖图谱生成预测引擎；
S4，通过大数据平台对生猪相关产品的当前消费数据和历史消费数据进行分析，预测生猪需求量的变化；
S5，根据所述生猪需求量的变化，触发所述预测引擎对相关联的其它对象的变化趋势进行预测。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
S1，对生猪养殖行业的各个对象进行抓取；
S2，根据各个对象间的关系属性构建生猪养殖图谱；
S3，根据所述生猪养殖图谱生成预测引擎；
S4，通过大数据平台对生猪相关产品的当前消费数据和历史消费数据进行分析，预测生猪需求量的变化；
S5，根据所述生猪需求量的变化，触发所述预测引擎对相关联的其它对象的变化趋势进行预测。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于大数据和知识图谱的生猪养殖预测方法，其特征在于，包括：
通过知识图谱平台对生猪养殖行业的各个对象进行抓取；
根据各个对象间的关系属性构建生猪养殖图谱；
根据所述生猪养殖图谱生成预测引擎；
通过大数据平台对生猪相关产品的当前消费数据和历史消费数据进行分析，预测生猪需求量的变化；
根据所述生猪需求量的变化，触发所述预测引擎对相关联的其它对象的变化趋势进行预测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过知识图谱平台对生猪养殖行业的各个对象进行抓取之后，还包括：
通过所述知识图谱平台对各个对象间属性进行分析和归类。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各个对象间的关系属性构建生猪养殖图谱之前，还包括：
从历史数据中获取所述各个对象间的关系属性。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述生猪需求量的变化，触发所述预测引擎对相关联的其它对象的变化趋势进行预测之前，还包括：
通过大数据平台对影响生猪需求量的外部生态环境数据进行分析，以对预测的生猪需求量的变化进行修正。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述预测引擎对与该对象相关联的其它对象的变化趋势进行预测之后，还包括：
根据预测结果进行预警。
6.一种基于大数据和知识图谱的生猪养殖预测系统，其特征在于，包括：
抓取模块，用于通过知识图谱平台对生猪养殖行业的各个对象进行抓取；
构建模块，用于根据各个对象间的关系属性构建生猪养殖图谱；
生成模块，用于根据所述生猪养殖图谱生成预测引擎；
大数据模块，用于通过大数据平台对生猪相关产品的当前消费数据和历史消费数据进行分析，预测生猪需求量的变化；
预测模块，用于根据所述生猪需求量的变化，触发所述预测引擎对相关联的其它对象的变化趋势进行预测。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括：
获取模块，用于从历史数据中获取所述各个对象间的关系属性。
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括：
生态环境模块，用于通过大数据平台对影响生猪需求量的外部生态环境数据进行分析，以对预测的生猪需求量的变化进行修正。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至4任一项中所述的方法。
10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至4任一项中所述的方法。
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