CN113487390B - 珠宝卖家推荐方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的基于区块链的珠宝卖家推荐方法、系统、设备和存储介质，涉及珠宝交易技术领域。由第二平台将与珠宝信息存在关联的用户标识发送给第一平台，并且由第一平台根据该用户标识对本平台上的用户数据进行筛选，一方面避免了第二平台上的交易数据泄露至第一平台，另一方面也使得第二平台的神经网络模型训练可以同时结合第一平台和第二平台的数据，间接提高了模型训练可依据的数据量，从而提高了第一卖家集合的有效性。并且第二平台获取第一平台上与珠宝信息存在关联的用户标识，并向第一平台返回第二卖家集合，通过第一卖家集合和第二卖家集合最终确定潜在卖家集合，可以更有效地筛选出潜在珠宝卖家，提高买方用户的求购成功率。
Description
技术领域
本发明涉及珠宝交易技术领域，具体涉及一种珠宝卖家推荐方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
随着经济的发展，人们的生活水平得到快速提高，珠宝作为一种贵重装饰品也逐渐走进人们的日常生活中。发明人在研究中发现，珠宝由于其高昂的价格以及作为装饰品的耐用性，导致珠宝交易发生的次数较少；并且一些珠宝经常流转于如珠宝爱好者等圈子中，不论买方或卖方均对交易数据的保密性有较高的要求。
发明人进一步发现，在用户存在珠宝转卖的需求时，珠宝的上述现有情况至少存在以下问题：
1、由于珠宝交易较少，并且交易较为分散，导致仅从一个平台获取交易数据，难以为买方用户推荐足够有效的潜在卖方；
2、由于珠宝属于贵重物品交易，交易参与者以及交易平台对于交易数据的安全性要求较高，跨平台调取交易数据容易引发安全性的问题。
发明内容
本发明实施例提供的珠宝卖家推荐方法、装置、设备和存储介质，可以在珠宝交易平台之间进行数据交互的同时，确保隐私数据不被其他平台所获取，从而在兼顾珠宝交易平台的交易数据安全性的基础上，引入了多个平台的数据作为数据支撑，可以更准确地向买方用户推荐有效的卖方用户。
本发明第一实施例提供的一种珠宝卖家推荐方法，包括步骤：
获取买方用户在第一平台上传的珠宝求购信息；所述珠宝求购信息包括目标珠宝的珠宝信息；
根据所述第一平台存储的用户的珠宝持有数据和珠宝交易数据，确定与所述珠宝信息关联的用户标识，生成第一用户标识集合；
向第二平台发送所述珠宝信息和第一用户标识集合；
获取所述第二平台根据所述珠宝信息返回的第二用户标识集合；
根据所述第一用户标识集合和所述第二用户标识集合，在所述第一平台上查询对应的用户数据，得到第一用户数据集合；
根据所述第一用户数据集合进行神经网络模型训练，得到第一卖家分析模型；
根据所述第一卖家分析模型对所述第一平台上的用户数据进行分析，得到第一卖家集合；
获取所述第二平台根据所述第一用户标识集合返回的第二卖家集合；所述第二卖家集合为卖家标识的集合；
确定所述第一卖家集合和所述第二卖家集合同时包含的用户，得到潜在卖家集合，并向所述买方用户推送所述潜在卖家集合。
作为上述方案的改进，所述获取所述第二平台根据所述第一用户标识集合返回的第二卖家集合，包括步骤：
所述第二平台根据所述第一用户标识集合和所述第二用户标识集合，在所述第二平台上查询对应的用户数据，得到第二用户数据集合；
所述第二平台根据所述第二用户数据集合进行神经网络模型训练，得到第二卖家分析模型；
所述第二平台根据所述第二卖家分析模型对所述第二平台上的用户数据进行分析，得到所述第二卖家集合；
所述第二平台向所述第一平台发送所述第二卖家集合。
作为上述方案的改进，所述获取所述第二平台根据所述珠宝信息返回的第二用户标识集合，包括步骤：
所述第二平台根据所述第二平台存储的用户的珠宝持有数据和珠宝交易数据，确定与所述珠宝信息关联的用户标识，生成所述第二用户标识集合。
作为上述方案的改进，所述根据所述第一平台存储的用户的珠宝持有数据和珠宝交易数据，确定与所述珠宝信息关联的用户标识，包括步骤：
在所述第一平台中，筛选珠宝持有数据或珠宝交易数据符合所述珠宝信息的用户，并将该用户的标识信息加入所述第一用户标识集合；
所述第二平台根据所述第二平台存储的用户的珠宝持有数据和珠宝交易数据，确定与所述珠宝信息关联的用户标识，包括步骤：
所述第二平台筛选所述第二平台中的用户数据，确定珠宝持有数据或珠宝交易数据符合所述珠宝信息的用户，并将该用户的标识信息加入所述第二用户标识集合。
作为上述方案的改进，所述珠宝信息包括珠宝名称、珠宝证书编号、珠宝品牌、珠宝类型、珠宝胚料、珠宝材料、珠宝工艺、珠宝生产时间和珠宝购买时间中的至少一项。
本发明第二实施例提供了一种珠宝卖家推荐装置，包括：
用户交互模块，用于获取买方用户在第一平台上传的珠宝求购信息；所述珠宝求购信息包括目标珠宝的珠宝信息；
信息处理模块，用于根据所述第一平台存储的用户的珠宝持有数据和珠宝交易数据，确定与所述珠宝信息关联的用户标识，生成第一用户标识集合；
平台交互模块，用于向第二平台发送所述珠宝信息和第一用户标识集合；获取所述第二平台根据所述珠宝信息返回的第二用户标识集合；
所述信息处理模块，还用于根据所述第一用户标识集合和所述第二用户标识集合，在所述第一平台上查询对应的用户数据，得到第一用户数据集合；还用于根据所述第一用户数据集合进行神经网络模型训练，得到第一卖家分析模型；还用于根据所述第一卖家分析模型对所述第一平台上的用户数据进行分析，得到第一卖家集合；
所述平台交互模块，还用于获取所述第二平台根据所述第一用户标识集合返回的第二卖家集合；所述第二卖家集合为卖家标识的集合；
所述用户交互模块，还用于确定所述第一卖家集合和所述第二卖家集合同时包含的用户，得到潜在卖家集合，并向所述买方用户推送所述潜在卖家集合。
本发明第三实施例提供了一种珠宝卖家推荐设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上任意一项所述的珠宝卖家推荐方法。
本发明第四实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备实现如上任意一项所述的珠宝卖家推荐方法。
本发明实施例提供的珠宝卖家推荐方法、装置、设备和存储介质，由第二平台将与珠宝信息存在关联的用户标识发送给第一平台，并且由第一平台根据该用户标识对本平台上的用户数据进行筛选，一方面避免了第二平台上的交易数据泄露至第一平台，另一方面也使得第二平台的神经网络模型训练可以同时结合第一平台和第二平台的数据，间接提高了模型训练可依据的数据量，从而提高了第一卖家集合的有效性。并且第二平台获取第一平台上与珠宝信息存在关联的用户标识，并向第一平台返回第二卖家集合，通过第一卖家集合和第二卖家集合最终确定潜在卖家集合，可以更有效地筛选出潜在珠宝卖家，提高买方用户的求购成功率。
附图说明
图1是本发明第一实施例提供的珠宝卖家推荐方法的流程示意图。
图2是本发明第二实施例提供的珠宝卖家推荐装置的结构示意图。
图3是本发明第三实施例提供的珠宝卖家推荐设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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作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。
本发明第一实施例提供了一种珠宝卖家推荐方法。参见图1，是所述珠宝卖家推荐方法的流程示意图。所述珠宝卖家推荐方法包括步骤S11至S19。
S11、获取买方用户在第一平台上传的珠宝求购信息；所述珠宝求购信息包括目标珠宝的珠宝信息。
具体地，所述珠宝信息包括珠宝名称、珠宝证书编号、珠宝品牌、珠宝类型、珠宝胚料、珠宝材料、珠宝工艺、珠宝生产时间和珠宝购买时间中的至少一项。
S12、根据所述第一平台存储的用户的珠宝持有数据和珠宝交易数据，确定与所述珠宝信息关联的用户标识，生成第一用户标识集合。
具体地，所述用户标识可以是用户的ID、用户的手机号或是其他可用于标识用户的信息。
具体地，生成所述第一用户标识集合的过程具体可以是：
在所述第一平台中，筛选珠宝持有数据或珠宝交易数据符合所述珠宝信息的用户，并将该用户的标识信息加入所述第一用户标识集合。
假设第一平台的用户包括用户A、B、C和D，其中用户A、C和D为个人用户，用户B为企业用户。则对于用户A、B、C和D在所述第一平台上存储的数据可以包括如下数据示例：
1）用户A的珠宝持有数据，记录了用户A持有的珠宝A1-1的珠宝信息a1-1、珠宝A1-2的珠宝信息a1-2；以及用户A的珠宝交易数据，记录了用户A购买珠宝A1-1，购买了珠宝A1-2，出售了珠宝A1-3，珠宝A1-3的珠宝信息为a1-3；
2）用户B的珠宝持有数据，记录了用户B持有珠宝品牌为Bp的珠宝一百件，为珠宝B1-51至珠宝B1-150，珠宝B1-51至珠宝B1-150的珠宝信息为b1-51至b1-150；以及用户B的珠宝交易数据，记录了用户B出售了珠宝B1-1至珠宝B1-50，珠宝信息为b1-1至b1-50；
3）用户C的珠宝持有数据，记录了用户C无持有珠宝；以及用户C的珠宝交易记录，记录了用户C出售了珠宝C1-1和珠宝C1-2，珠宝C1-1和珠宝C1-2的珠宝信息分别为c1-1和c1-2；
4）用户D的珠宝持有数据，记录了用户D持有珠宝D1-1；以及用户D的珠宝交易记录，记录了用户D未进行珠宝交易。
进一步假设所述珠宝求购信息的珠宝信息为珠宝品牌为Bp的珠宝，并假设珠宝信息c1-1记录了珠宝C1-1的品牌为Bp、珠宝信息a1-1记录了珠宝A1-1的品牌为Bp。则所述第一平台确定用户A、B和C均为关联用户，所述第一用户标识集合包括用户A、B和C的用户标识。
S13、向第二平台发送所述珠宝信息和第一用户标识集合。
继续步骤S12的举例，将所述珠宝求购信息中的珠宝信息，即珠宝品牌为Bp发送至所述第二平台；并且将用户A、B和C的用户标识发送至所述第二平台。
S14、获取所述第二平台根据所述珠宝信息返回的第二用户标识集合。
具体地，步骤S14需要由所述第二平台确定所述第二用户标识集合。优选地，所述第二用户标识集合的确定过程具体可以是：
所述第二平台根据所述第二平台存储的用户的珠宝持有数据和珠宝交易数据，确定与所述珠宝信息关联的用户标识，生成所述第二用户标识集合。
更优选地，所述第二平台可以确定与所述珠宝信息关联的用户标识的具体过程可以是：
所述第二平台筛选所述第二平台中的用户数据，确定珠宝持有数据或珠宝交易数据符合所述珠宝信息的用户，并将该用户的标识信息加入所述第二用户标识集合。
继续步骤S12的举例，所述第二平台在接收到珠宝品牌为Bp的珠宝信息之后，在所述第二平台中搜索持有的珠宝或曾交易的珠宝品牌为Bp的用户。由于用户在不同平台中的交易记录可能存在差异，假定用户A的珠宝A1-1的记录未在所述第二平台，用户D在所述第二平台的记录还包括珠宝D1-2，且D1-2的品牌为Bp，用户B的用户数据与所述第一平台的用户数据相同，用户C在所述第二平台无用户数据。则确定所述第二用户标识集合包括用户B和用户D的用户标识。
S15、根据所述第一用户标识集合和所述第二用户标识集合，在所述第一平台上查询对应的用户数据，得到第一用户数据集合。
继续步骤S14的举例，所述第一用户标识集合记录了用户A、B和C，所述第二用户标识集合记录了用户B和D。根据所述第一用户标识集合和所述第二用户标识集合，在所述第一平台上查询到用户A、B、C和D的用户数据，作为所述第一用户数据集合。
具体地，用户数据还可以包括用户在平台上的消费记录以及对珠宝等商品的浏览记录。
S16、根据所述第一用户数据集合进行神经网络模型训练，得到第一卖家分析模型。
具体地，可以是根据用户数据生成用户画像，从而训练出可以搜索出相似用户的神经网络模型，以作为所述第一卖家分析模型。
S17、根据所述第一卖家分析模型对所述第一平台上的用户数据进行分析，得到第一卖家集合。
S18、获取所述第二平台根据所述第一用户标识集合返回的第二卖家集合；所述第二卖家集合为卖家标识的集合。
具体地，步骤S18需要由所述第二平台确定所述第二卖家集合。优选地，所述第二卖家集合的确定过程可以包括步骤S18a至S8d。
S18a、所述第二平台根据所述第一用户标识集合和所述第二用户标识集合，在所述第二平台上查询对应的用户数据，得到第二用户数据集合。
继续步骤S14的举例，所述第一用户标识集合记录了用户A、B和C，所述第二用户标识集合记录了用户B和D。根据所述第一用户标识集合和所述第二用户标识集合，在所述第二平台上查询到用户A、B和D的用户数据，作为所述第二用户数据集合。
S18b、所述第二平台根据所述第二用户数据集合进行神经网络模型训练，得到第二卖家分析模型。
S18c、所述第二平台根据所述第二卖家分析模型对所述第二平台上的用户数据进行分析，得到所述第二卖家集合。
S18d、所述第二平台向所述第一平台发送所述第二卖家集合。
S19、确定所述第一卖家集合和所述第二卖家集合同时包含的用户，得到潜在卖家集合，并向所述买方用户推送所述潜在卖家集合。
通过所述第一卖家集合和所述第二卖家集合的交集，可以确定交集中的用户在多个平台中活跃，具有较高可能性达成交易。
本发明第一实施例提供的珠宝卖家推荐方法，由第二平台将与珠宝信息存在关联的用户标识发送给第一平台，并且由第一平台根据该用户标识对本平台上的用户数据进行筛选，一方面避免了第二平台上的交易数据泄露至第一平台，另一方面也使得第二平台的神经网络模型训练可以同时结合第一平台和第二平台的数据，间接提高了模型训练可依据的数据量，从而提高了第一卖家集合的有效性。并且第二平台获取第一平台上与珠宝信息存在关联的用户标识，并向第一平台返回第二卖家集合，通过第一卖家集合和第二卖家集合最终确定潜在卖家集合，可以更有效地筛选出潜在珠宝卖家，提高买方用户的求购成功率。
本发明第二实施例提供了一种珠宝卖家推荐装置。参见图2，珠宝卖家推荐装置200包括：
用户交互模块210，用于获取买方用户在第一平台上传的珠宝求购信息；所述珠宝求购信息包括目标珠宝的珠宝信息；
信息处理模块220，用于根据所述第一平台存储的用户的珠宝持有数据和珠宝交易数据，确定与所述珠宝信息关联的用户标识，生成第一用户标识集合；
平台交互模块230，用于向第二平台发送所述珠宝信息和第一用户标识集合；获取所述第二平台根据所述珠宝信息返回的第二用户标识集合；
所述信息处理模块220，还用于根据所述第一用户标识集合和所述第二用户标识集合，在所述第一平台上查询对应的用户数据，得到第一用户数据集合；还用于根据所述第一用户数据集合进行神经网络模型训练，得到第一卖家分析模型；还用于根据所述第一卖家分析模型对所述第一平台上的用户数据进行分析，得到第一卖家集合；
所述平台交互模块230，还用于获取所述第二平台根据所述第一用户标识集合返回的第二卖家集合；所述第二卖家集合为卖家标识的集合；
所述用户交互模块210，还用于确定所述第一卖家集合和所述第二卖家集合同时包含的用户，得到潜在卖家集合，并向所述买方用户推送所述潜在卖家集合。
所述珠宝卖家推荐装置200的工作过程如第一实施例所述的珠宝卖家推荐方法，在此不做赘述。
本发明第二实施例提供了珠宝卖家推荐装置，由第二平台将与珠宝信息存在关联的用户标识发送给第一平台，并且由第一平台根据该用户标识对本平台上的用户数据进行筛选，一方面避免了第二平台上的交易数据泄露至第一平台，另一方面也使得第二平台的神经网络模型训练可以同时结合第一平台和第二平台的数据，间接提高了模型训练可依据的数据量，从而提高了第一卖家集合的有效性。并且第二平台获取第一平台上与珠宝信息存在关联的用户标识，并向第一平台返回第二卖家集合，通过第一卖家集合和第二卖家集合最终确定潜在卖家集合，可以更有效地筛选出潜在珠宝卖家，提高买方用户的求购成功率。
参见图3，是本发明第三实施例提供的珠宝卖家推荐设备300的示意图。所述珠宝卖家推荐设备300包括：处理器310、存储器320以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，例如珠宝卖家推荐程序。所述处理器执行所述计算机程序时实现上述珠宝卖家推荐方法实施例中的步骤，例如图1所示的珠宝卖家推荐方法的步骤。或者，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块的功能，例如实施例2所述的珠宝卖家推荐装置的各模块的功能。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块，所述一个或者多个模块被存储在所述存储器320中，并由所述处理器310执行，以完成本发明。所述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述珠宝卖家推荐终端设备中的执行过程。例如，包括用户交互模块、信息处理模块和平台交互模块。各模块的功能如下：用户交互模块，用于获取买方用户在第一平台上传的珠宝求购信息；所述珠宝求购信息包括目标珠宝的珠宝信息；信息处理模块，用于根据所述第一平台存储的用户的珠宝持有数据和珠宝交易数据，确定与所述珠宝信息关联的用户标识，生成第一用户标识集合；平台交互模块，用于向第二平台发送所述珠宝信息和第一用户标识集合；获取所述第二平台根据所述珠宝信息返回的第二用户标识集合；所述信息处理模块，还用于根据所述第一用户标识集合和所述第二用户标识集合，在所述第一平台上查询对应的用户数据，得到第一用户数据集合；还用于根据所述第一用户数据集合进行神经网络模型训练，得到第一卖家分析模型；还用于根据所述第一卖家分析模型对所述第一平台上的用户数据进行分析，得到第一卖家集合；所述平台交互模块，还用于获取所述第二平台根据所述第一用户标识集合返回的第二卖家集合；所述第二卖家集合为卖家标识的集合；所述用户交互模块，还用于确定所述第一卖家集合和所述第二卖家集合同时包含的用户，得到潜在卖家集合，并向所述买方用户推送所述潜在卖家集合。
所述珠宝卖家推荐设备300可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述珠宝卖家推荐设备300可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是珠宝卖家推荐设备300的示例，并不构成对珠宝卖家推荐设备300的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述珠宝卖家推荐设备300还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器310可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器310是所述珠宝卖家推荐设备300的控制中心，利用各种接口和线路连接整个珠宝卖家推荐终端设备的各个部分。
所述存储器320可用于存储所述计算机程序或模块，所述处理器310通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述珠宝卖家推荐终端设备的各种功能。所述存储器320可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如声音播放功能、图像播放功能等）等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据（比如音频数据、电话本等）等。此外，存储器320可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（SecureDigital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
其中，所述珠宝卖家推荐设备300集成的模块或单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-OnlyMemory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
本发明第三实施例提供了珠宝卖家推荐设备和存储介质，由第二平台将与珠宝信息存在关联的用户标识发送给第一平台，并且由第一平台根据该用户标识对本平台上的用户数据进行筛选，一方面避免了第二平台上的交易数据泄露至第一平台，另一方面也使得第二平台的神经网络模型训练可以同时结合第一平台和第二平台的数据，间接提高了模型训练可依据的数据量，从而提高了第一卖家集合的有效性。并且第二平台获取第一平台上与珠宝信息存在关联的用户标识，并向第一平台返回第二卖家集合，通过第一卖家集合和第二卖家集合最终确定潜在卖家集合，可以更有效地筛选出潜在珠宝卖家，提高买方用户的求购成功率。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种珠宝卖家推荐方法，其特征在于，包括步骤：
获取买方用户在第一平台上传的珠宝求购信息；所述珠宝求购信息包括目标珠宝的珠宝信息；
根据所述第一平台存储的用户的珠宝持有数据和珠宝交易数据，确定与所述珠宝信息关联的用户标识，生成第一用户标识集合；
向第二平台发送所述珠宝信息和第一用户标识集合；
获取所述第二平台根据所述珠宝信息返回的第二用户标识集合；
根据所述第一用户标识集合和所述第二用户标识集合，在所述第一平台上查询对应的用户数据，得到第一用户数据集合；
根据所述第一用户数据集合进行神经网络模型训练，得到第一卖家分析模型；
根据所述第一卖家分析模型对所述第一平台上的用户数据进行分析，得到第一卖家集合；
获取所述第二平台根据所述第一用户标识集合返回的第二卖家集合；所述第二卖家集合为卖家标识的集合；
确定所述第一卖家集合和所述第二卖家集合同时包含的用户，得到潜在卖家集合，并向所述买方用户推送所述潜在卖家集合；
其中，所述获取所述第二平台根据所述第一用户标识集合返回的第二卖家集合，包括步骤：
所述第二平台根据所述第一用户标识集合和所述第二用户标识集合，在所述第二平台上查询对应的用户数据，得到第二用户数据集合；
所述第二平台根据所述第二用户数据集合进行神经网络模型训练，得到第二卖家分析模型；
所述第二平台根据所述第二卖家分析模型对所述第二平台上的用户数据进行分析，得到所述第二卖家集合；
所述第二平台向所述第一平台发送所述第二卖家集合；
其中，所述获取所述第二平台根据所述珠宝信息返回的第二用户标识集合，包括步骤：
所述第二平台根据所述第二平台存储的用户的珠宝持有数据和珠宝交易数据，确定与所述珠宝信息关联的用户标识，生成所述第二用户标识集合。
2.如权利要求1所述的珠宝卖家推荐方法，其特征在于，所述根据所述第一平台存储的用户的珠宝持有数据和珠宝交易数据，确定与所述珠宝信息关联的用户标识，包括步骤：
在所述第一平台中，筛选珠宝持有数据或珠宝交易数据符合所述珠宝信息的用户，并将该用户的标识信息加入所述第一用户标识集合；
所述第二平台根据所述第二平台存储的用户的珠宝持有数据和珠宝交易数据，确定与所述珠宝信息关联的用户标识，包括步骤：
所述第二平台筛选所述第二平台中的用户数据，确定珠宝持有数据或珠宝交易数据符合所述珠宝信息的用户，并将该用户的标识信息加入所述第二用户标识集合。
3.如权利要求1-2任一项所述的珠宝卖家推荐方法，其特征在于，所述珠宝信息包括珠宝名称、珠宝证书编号、珠宝品牌、珠宝类型、珠宝胚料、珠宝材料、珠宝工艺、珠宝生产时间和珠宝购买时间中的至少一项。
4.一种珠宝卖家推荐装置，其特征在于，包括：
用户交互模块，用于获取买方用户在第一平台上传的珠宝求购信息；所述珠宝求购信息包括目标珠宝的珠宝信息；
信息处理模块，用于根据所述第一平台存储的用户的珠宝持有数据和珠宝交易数据，确定与所述珠宝信息关联的用户标识，生成第一用户标识集合；
平台交互模块，用于向第二平台发送所述珠宝信息和第一用户标识集合；获取所述第二平台根据所述珠宝信息返回的第二用户标识集合；
所述信息处理模块，还用于根据所述第一用户标识集合和所述第二用户标识集合，在所述第一平台上查询对应的用户数据，得到第一用户数据集合；还用于根据所述第一用户数据集合进行神经网络模型训练，得到第一卖家分析模型；还用于根据所述第一卖家分析模型对所述第一平台上的用户数据进行分析，得到第一卖家集合；
所述平台交互模块，还用于获取所述第二平台根据所述第一用户标识集合返回的第二卖家集合；所述第二卖家集合为卖家标识的集合；
所述用户交互模块，还用于确定所述第一卖家集合和所述第二卖家集合同时包含的用户，得到潜在卖家集合，并向所述买方用户推送所述潜在卖家集合；
其中，所述获取所述第二平台根据所述第一用户标识集合返回的第二卖家集合，包括：
所述第二平台根据所述第一用户标识集合和所述第二用户标识集合，在所述第二平台上查询对应的用户数据，得到第二用户数据集合；
所述第二平台根据所述第二用户数据集合进行神经网络模型训练，得到第二卖家分析模型；
所述第二平台根据所述第二卖家分析模型对所述第二平台上的用户数据进行分析，得到所述第二卖家集合；
所述第二平台向所述第一平台发送所述第二卖家集合；
其中，所述获取所述第二平台根据所述珠宝信息返回的第二用户标识集合，包括：
所述第二平台根据所述第二平台存储的用户的珠宝持有数据和珠宝交易数据，确定与所述珠宝信息关联的用户标识，生成所述第二用户标识集合。
5.一种珠宝卖家推荐设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至2中任意一项所述的珠宝卖家推荐方法。
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备实现如权利要求1至2中任意一项所述的珠宝卖家推荐方法。
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