CN114881748B - 一种区块链电子商务系统、方法及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种区块链电子商务系统、方法及存储介质，该系统包括：确定多个商户端；基于商户端集合，构建市场区块链；采集获取第一商户端通过市场区块链向市场端发送的第一蔬菜商品信息；基于根据市场区块链内数据构建的商品合理性分析模型，分析第一蔬菜商品信息的合理性，获得分析结果；判断分析结果是否满足预设合理性阈值，若是，则市场端发布第一蔬菜商品信息，若否，则市场端获得提醒信息，并发布第一蔬菜商品信息和提醒信息；按照预设时间周期，对商品合理性分析模型进行更新，进行商户端集合和市场端的管理。本发明建立了在电子商务蔬菜市场中分析处理价格数据的方法，达到提升价格数据合理性和稳定性的技术效果。

Description

一种区块链电子商务系统、方法及存储介质

技术领域

本发明涉及电子商务技术领域，具体涉及一种区块链电子商务系统、方法及存储介质。

背景技术

随着电子商务的快速发展，其不仅仅局限于网上购物，并且还在知识付费、社区购物等领域中广泛应用。将电子商务应用在市民每天都需要进行的买菜购物中，能够极大的增加买菜购物的效率和便捷性。

目前，电子商务在社区买菜的应用中，商家可以在平台中自由上架货物并设置价格，存在着价格数据不标准、价格数据混乱等问题的可能，平台无法对价格数据进行分析处理，进而存在着电子商务在买菜应用中价格数据不合理的技术问题。

发明内容

本申请提供了一种区块链电子商务系统、方法及存储介质，用于针对解决现有技术中电子商务在社区买菜的应用中，存在着价格数据不标准、价格数据混乱等问题的可能，平台无法对价格数据进行分析处理，进而存在的电子商务在买菜应用中价格数据不合理的技术问题。

鉴于上述问题，本申请提供了一种区块链电子商务系统、方法及存储介质。

本申请的第一个方面，提供了一种区块链电子商务系统，所述系统包括：商户端确定模块，用于确定多个商户端，所述多个商户端组成商户端集合，其中，所述多个商户端需要在市场端内进行蔬菜商品销售；区块链构建模块，用于基于所述商户端集合，构建市场区块链；商品信息采集模块，用于采集获取第一商户端通过所述市场区块链向所述市场端发送的第一蔬菜商品信息，其中，所述第一蔬菜商品信息包括第一价格信息，所述第一商户端包括于所述商户端集合内；合理性分析模块，用于基于根据所述市场区块链内数据构建的商品合理性分析模型，分析所述第一蔬菜商品信息的合理性，获得分析结果；商品发布判断模块，用于判断所述分析结果是否满足预设合理性阈值，若是，则所述市场端发布所述第一蔬菜商品信息，若否，则所述市场端获得提醒信息，并发布所述第一蔬菜商品信息和所述提醒信息；模型更新管理模块，用于按照预设时间周期，对所述商品合理性分析模型进行更新。

本申请的第二个方面，提供了一种区块链电子商务方法，所述方法包括：确定多个商户端，所述多个商户端组成商户端集合，其中，所述多个商户端需要在市场端内进行蔬菜商品销售；基于所述商户端集合，构建市场区块链；采集获取第一商户端通过所述市场区块链向所述市场端发送的第一蔬菜商品信息，其中，所述第一蔬菜商品信息包括第一价格信息，所述第一商户端包括于所述商户端集合内；基于根据所述市场区块链内数据构建的商品合理性分析模型，分析所述第一蔬菜商品信息的合理性，获得分析结果；判断所述分析结果是否满足预设合理性阈值，若是，则所述市场端发布所述第一蔬菜商品信息，若否，则所述市场端获得提醒信息，并发布所述第一蔬菜商品信息和所述提醒信息；按照预设时间周期，对所述商品合理性分析模型进行更新。

本申请的第三个方面，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内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述方法的步骤。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本申请实施例提供的技术方案通过确定多个需要在基于电子商务的市场端内进行蔬菜商品销售的商户端，构建市场区块链，然后采集获取商户端通过市场区块链向市场端发送的蔬菜商品信息，基于市场区块链构建商品合理性分析模型，并分析蔬菜商品信息的合理性，根据分析结果进行判断，并在不合理时生成提醒信息进行发布提醒，并按照预设时间周期对商品合理性分析模型进行更新，保证模型的准确性。本申请实施例通过在电子商务蔬菜市场中的多个商户端和市场端构建市场区块链，能够保证蔬菜商品信息的准确性，避免在数据采集和处理的过程中出现数据篡改的情况，且数据可追溯，然后基于区块链内准确的数据构建用于分析商品价格合理性的商品合理性分析模型，分析蔬菜商品价格的合理性，且准确率较高，建立了在电子商务蔬菜市场中分析处理价格数据的方法，保证价格数据的标准性，进而提升电子商务蔬菜市场的运营效果，达到提升电子商务在买菜应用中价格数据合理性和稳定性的技术效果。

附图说明

图1为本申请提供的一种区块链电子商务方法流程示意图；

图2为本申请提供的一种区块链电子商务方法中获得分析结果的流程示意图；

图3为本申请提供的一种区块链电子商务方法中对商品合理性分析模型进行更新的流程示意图；

图4为本申请提供了一种区块链电子商务系统结构示意图。

附图标记说明：商户端确定模块11，区块链构建模块12，商品信息采集模块13，合理性分析模块14，商品发布判断模块15，模型更新管理模块16。

具体实施方式

本申请通过提供了一种区块链电子商务系统、方法及存储介质，用于针对解决现有技术中电子商务在社区买菜的应用中，存在着价格数据不标准、价格数据混乱等问题的可能，平台无法对价格数据进行分析处理，进而存在的电子商务在买菜应用中价格数据不合理的技术问题。

实施例一

如图1所示，本申请提供了一种区块链电子商务方法，所述方法包括：

S100：确定多个商户端，所述多个商户端组成商户端集合，其中，所述多个商户端需要在市场端内进行蔬菜商品销售；

本申请实施例中，多个商户端即为需要基于电子商务技术，进行线上蔬菜贩卖的商户。该市场端即为基于电子商务技术，提供为多个商户端进行贩卖服务，以及为用户提供蔬菜购买和配送服务的平台。

多个商户端中根据各商户端是否需要使用本申请实施例所提供方法的需求以及市场端的要求，对使用本申请实施例所提供方法的多个商户端进行汇总，获得商户端集合。

S200：基于所述商户端集合，构建市场区块链；

基于该商户端集合以及上述的市场端，构建用于上传和保存各商户端与市场端中传送的蔬菜商品信息的市场区块链。

本申请实施例提供的方法中的步骤S200包括：

S210：根据所述多个商户端和所述市场端，构建多个节点；

S220：通过所述多个节点，所述多个商户端向所述市场端发送蔬菜商品信息，形成蔬菜商品信息集合；

S230：根据所述蔬菜商品信息集合，形成多个数据区块；

S240：基于所述多个节点和所述多个数据区块，形成所述市场区块链。

具体地，根据多个商户端和市场端，分别在多个商户端处和市场端处构建节点，获得多个节点，多个节点之间可进行数据通信。

通过该多个节点，多个商户端可将自身需要进行售卖的蔬菜商品信息发送给市场端的节点，基于多个商户端当前发送的蔬菜商品信息，获得蔬菜商品信息集合。

本申请实施例提供的方法中的步骤S220包括：

S221：所述多个商户端对需要进行发送的蔬菜商品信息进行哈希处理，获得哈希数据集合；

S222：所述多个商户端通过所述多个节点将蔬菜商品信息结合所述哈希数据集合，向所述市场端发送，形成所述蔬菜商品信息集合。

具体地，在多个用户端通过多个节点向市场端传送蔬菜商品信息后，对蔬菜商品信息内的数据进行哈希处理。

示例性地，蔬菜商品信息中包括蔬菜商品的图片、价格、以及蔬菜种类和相关的描述信息，对蔬菜商品信息中的图片、价格、以及蔬菜种类等信息进行哈希处理，获得唯一对应的哈希数据。对蔬菜商品信息集合内的全部价格信息以及蔬菜种类和相关的描述信息进行哈希处理，获得哈希数据集合。

将该多个商户端传输的蔬菜商品信息集合以及对应的哈希数据集合，按照商户端和传输时间进行划分，合并获得蔬菜商品信息集合。

基于该蔬菜商品信息集合，并结合传输蔬菜商品信息的时间戳信息等，构建形成多个数据区块。每个数据区块均具有一唯一的ID，且可指向下一数据区块的ID和位置，将多个数据区块链接形成数据链条，结合上述逇多个节点，构建获得市场区块链。

基于构建完成的市场区块链，可追溯此前任意时间任意商户端发送的蔬菜商品信息中的价格信息，并可公开广播至全体商户端，保证蔬菜商品信息的准确性和真实性，且不可随意篡改调整，建立准确透明的数据基础。

在具体构建市场区块链的过程中，基于多个数据区块和多个节点，构建市场区块链的数据层、网络层、共识层、激励层和合约层等，数据层用于存储以及调用多个数据区块内的数据，网络层用于多个节点之间的数据传输，共识层用于公开广播各商户端的蔬菜商品信息，激励层和合约层用于保存多个商户端和市场端的合约，并定期向多个商户端收取费用，作为市场端的奖励，实现市场区块链的应用和维护。

本申请实施例通过构建市场区块链，能够获取多个商户端准确、真实的蔬菜商品信息，保证数据不可被篡改且可追溯，进而作为分析、处理管理各商户端的蔬菜商品价格的数据基础，保证数据处理的准确性和透明性，达到提升数据分析处理准确性的技术效果。

S300：采集获取第一商户端通过所述市场区块链向所述市场端发送的第一蔬菜商品信息，其中，所述第一蔬菜商品信息包括第一价格信息，所述第一商户端包括于所述商户端集合内；

具体地，该第一商户端为商户端集合中任意一个商户端，采集获取当前第一商户端通过市场区块链内的节点，向市场端发送的第一蔬菜商品信息，其中，该第一蔬菜商品信息包括图片信息、价格信息和蔬菜信息。

本申请实施例提供的方法中的步骤S300包括：

S310：采集获取所述第一商户端通过所述市场区块链向所述市场端发送的第一图片信息；

S320：采集获取所述第一商户端通过所述市场区块链向所述市场端发送的第一价格信息；

S330：采集获取所述第一商户端通过所述市场区块链向所述市场端发送的第一蔬菜信息；

S340：将所述第一图片信息、所述第一价格信息和所述第一蔬菜信息作为所述第一蔬菜商品信息。

具体地，采集获取第一商户端通过市场区块链向市场端发送的当前批次蔬菜商品的第一图片信息、第一价格信息和第一蔬菜信息。

其中，该第一图片信息包括该批次蔬菜商品的示意图片信息，该第一价格信息内包括该批次蔬菜商品的价格信息、以及相关的价格优惠信息，该第一蔬菜信息包括该批次蔬菜商品的蔬菜种类以及相关描述信息，例如产地等信息。

将该第一图片信息第一价格信息和第一蔬菜信息合并作为第一蔬菜商品信息，通过市场区块链内第一商户端对应的节点向市场端发送，并在市场区块链中形成新的数据区块，向其他商户端进行共识广播。

S400：基于根据所述市场区块链内数据构建的商品合理性分析模型，分析所述第一蔬菜商品信息的合理性，获得分析结果；

本申请实施例提供的方法中的步骤S400中商品合理性分析模型的构建过程包括步骤S410，步骤S410包括：

S411：根据所述市场区块链，获取所述多个商户端上传的样本蔬菜商品信息集合；

S412：对所述样本蔬菜商品信息集合进行数据提取，获得样本价格信息集合和样本蔬菜信息集合；

S413：根据所述样本蔬菜信息集合，对所述样本价格信息集合内的各价格信息采用不同的合理性信息进行标识，获得合理性信息集合；

S414：对所述样本蔬菜信息集合、所述样本价格信息集合和所述合理性信息集合进行划分，获得监督数据集、验证数据集和测试数据集；

S415：基于BP神经网络，构建所述商品合理性分析模型；

S416：采用所述监督数据集、验证数据集和测试数据集对所述商品合理性分析模型进行监督训练、验证和测试，获得准确率满足预设要求的所述商品合理性分析模型。

具体地，根据该市场区块链内存储历史时间中多个商户端向市场端发送上传的蔬菜商品信息，将其作为样本数据，采集获得样本蔬菜商品信息集合。

蔬菜商品信息中包括图片信息、价格信息和蔬菜信息，对样本蔬菜商品信息集合进行数据提取，获得图片信息、价格信息和蔬菜信息的样本数据，获得样本图片信息集合、样本价格信息集合和样本蔬菜信息集合。

本申请实施例中，需要根据蔬菜信息分析蔬菜价格信息的合理性，因此，将样本价格信息集合和样本蔬菜信息集合作为构建商品合理性分析模型的数据。

如此，根据该样本蔬菜信息集合内的各蔬菜信息，基于当前市场端内的蔬菜市场均价，对样本价格信息集合内对应的各价格信息采用不同的合理性信息进行标识，获得合理性信息集合。示例性地，对某一种蔬菜商品，若对应的样本价格信息高于当前市场端内的蔬菜市场均价，则采用高价不合理的合理性信息进行标识，反之，则可采用低价不合理的合理性信息进行标识，在标识完毕后，获得数据化的合理性信息集合。可选的，对某一种蔬菜商品，若对应的样本价格信息高于当前市场端内的蔬菜市场均价，进一步计算高出的百分比，并采用高价不合理以及对应的高出的百分比信息作为对应的合理性信息进行标识，并采用同样的方法对其他的样本价格信息和样本蔬菜信息进行标识，获得合理性信息集合。

进一步地，对该合理性信息集合、样本价格信息集合和样本蔬菜信息集合按照预设的比例进行划分，示例性地，均按照6:2:2的比例进行划分，获得监督数据集、验证数据集和测试数据集。

基于机器学习中的BP神经网络，结合样本蔬菜信息集合、样本价格信息集合和合理性信息集合内的数据类别，设计网络结构，构建商品合理性分析模型，其中，商品合理性分析模型的输入参数为蔬菜信息和价格信息，输出参数为合理性信息。

采用上述的监督数据集对商品合理性分析模型进行监督训练，直到商品合理性分析模型的输出结果收敛或达到预设准确率，则训练完成，继续采用验证数据集和测试数据集对商品合理性分析模型进行验证和测试，验证模型的鲁棒性和普适性，避免出现过拟合等情况，若验证和测试中模型的准确率依然满足预设准确率要求，则获得该商品合理性分析模型，否则需要对模型参数进行更新或重新构建模型。

本申请实施例提供的方法中的步骤S400中的分析所述第一蔬菜商品信息的合理性包括步骤S420，如图2所示，步骤S420包括：

S421：对所述第一蔬菜商品信息进行数据提取，获得第一价格信息和第一蔬菜信息；

S422：将所述第一价格信息和所述第一蔬菜信息输入所述商品合理性分析模型，获得输出结果；

S423：根据所述输出结果，获得所述分析结果，所述分析结果内包括合理性分析结果。

具体地，对当前第一商户端发送的第一蔬菜商品信息进行数据提取，获取其中的蔬菜商品的价格信息和蔬菜信息，得到第一价格信息和第一蔬菜信息。

将该第一价格信息和第一蔬菜信息输入构建获得的商品合理性分析模型中，基于当前市场端内蔬菜价格平均水平构建的商品合理性分析模型，可分析该第一蔬菜信息对应的第一价格信息的合理性，进而得到输出结果。

根据该输出结果，获得对第一价格信息和第一蔬菜信息的合理性分析结果，得到上述的分析结果。该分析结果内，反映第一价格信息和第一蔬菜信息的合理性。可选的，该分析结果中的合理性信息内，包括第一价格信息是否出现高价不合理或低价不合理的信息，还包括高出该市场端内均价的百分比信息。

本申请实施例中，基于构建完成的商品合理性分析模型，能够向该模型输入蔬菜信息和价格信息，基于当前市场内蔬菜价格水平构建的模型，可分析输入的蔬菜信息的价格信息的合理性，且准确性较高，作为进一步判断蔬菜信息价格合理性的数据基础，构建了分析电子商务蔬菜市场中分析处理价格数据的方法，能够提升电子商务蔬菜市场的稳定性。

S500：判断所述分析结果是否满足预设合理性阈值，若是，则所述市场端发布所述第一蔬菜商品信息，若否，则所述市场端获得提醒信息，并发布所述第一蔬菜商品信息和所述提醒信息；

本申请实施例提供的方法中的步骤S500包括：

S510：根据所述合理性信息集合，设置获得所述预设合理性阈值；

S520：判断所述分析结果是否满足所述预设合理性阈值。

具体地，获得一预设合理性阈值，该预设合理性阈值根据上述的合理性信息集合内合理性信息的水平分布进行设置。具体地，可根据蔬菜商品价格浮动水平进行预设置，示例性地，该预设合理性阈值包括，蔬菜商品的价格在高于或低于市场均价时，不得高出或低于15%的水平。上述预设合理性阈值仅为示例性说明，不限于此。

基于预设置的预设合理性阈值，判断当前第一价格信息的合理性分析结果是否满足该预设合理性阈值，若是，则说明该第一价格信息合理，则市场端在电子商务蔬菜市场平台中发布第一商户端发送的第一蔬菜商品信息，具体地，将其中的图片信息、价格信息和蔬菜信息一并发布。

以及，若否，则说明该第一价格信息不合理，市场端获得一提醒信息，该提醒信息与第一价格信息的分析结果内的合理性向对应，用于提醒购买蔬菜商品的用户，该蔬菜商品的价格不合理，需要注意辨别进行购买，然后将该提醒信息和第一蔬菜商品信息一并发布。

本申请实施例提供的方法通过构建特定的方法，分析处理蔬菜商品信息的价格，分析价格的合理性，并判断合理性是否满足预设合理性阈值的要求，提升电子商务集合蔬菜买卖过程中价格的合理性。

S600：按照预设时间周期，对所述商品合理性分析模型进行更新。

具体地，随着物价的变化以及时间的变化等，电子商务蔬菜市场中的蔬菜商品的价格可能会发生变动，进而导致商品合理性分析模型的准确性降低，分析获得的蔬菜商品价格信息的合理性不再准确。因此，在商品合理性分析模型的准确率降低时，需要对商品合理性分析模型进行更新。

如图3所示，本申请实施例提供的方法中的步骤S600包括：

S610：按照所述预设时间周期，采集获取当前所述市场端内的蔬菜信息和价格信息，获得实时蔬菜信息集合和实时价格信息集合；

S620：将所述实时蔬菜信息集合和实时价格信息集合内的蔬菜信息和价格信息输入所述商品合理性分析模型，获得实时分析结果集合；

S630：获得所述实时分析结果集合内的分析结果满足所述预设合理性阈值的比例，获得比例信息；

S640：判断所述比例信息是否满足预设比例阈值；

S650：若是，则不对所述商品合理性分析模型进行更新；

S660：若否，对所述商品合理性分析模型进行更新。

具体地，设置一预设时间周期，该预设时间周期为具有任意时间长度的时间周期，可按照蔬菜商品变化的时间周期进行设置，示例性地，可设置为一季度或一年等。

按照该预设时间周期，在一个预设时间周期结束后，采集获取当前市场端内全部蔬菜商品的蔬菜信息和价格信息，获得实时蔬菜信息集合和实时价格信息集合。

将实时蔬菜信息集合和实时价格信息集合内的蔬菜信息和价格信息输入基于此前的样本蔬菜信息集合和样本价格信息集合构建的商品合理性分析模型中，获得多个对应的合理性分析结果，获得实时分析结果集合。

判断该实时分析结果集合内的各合理性分析结果是否满足上述内容中的预设合理性阈值，获得判断结果的集合，进一步获得该判断结果的集合中满足该预设合理性阈值的判断结果所占的比例，获得比例信息。

在该比例信息中，若比例信息较高，则说明当前市场内大部分蔬菜商品的价格信息经商品合理性分析模型分析后，均处于合理范围内，符合市场情况，模型的准确率较高。若该比例信息较低，则说明当前市场内大部分蔬菜商品的价格信息经商品合理性分析模型分析后，大部分处于不合理的范围内，较为反常，模型的准确率较低。

因此，设置一预设比例阈值，判断该比例信息是否满足该预设比例阈值。该比例阈值根据电子商务蔬菜市场内价格浮动情况自行设置，示例性地，可设置为60%。

若该比例信息满足该预设比例阈值，则模型的准确率较高，无需对模型进行更新。若该比例信息满足该预设比例阈值，则模型的准确率较低，不适用于当前电子商务蔬菜市场中蔬菜价格的合理性分析，需要对商品合理性分析模型进行更新。

示例性地，对该商品合理性分析模型的方法，优选通过采用当前电子商务蔬菜市场中的蔬菜信息和价格信息重新构建该商品合理性分析模型，进行模型更新。也可采用现有技术中其他的更新方法对该商品合理性分析模型进行更新。如此，可得到能够较为准确地分析当前市场中蔬菜商品价格合理性的模型。

综上所述，本申请实施例至少具有如下技术效果：

本申请实施例通过在电子商务蔬菜市场中的多个商户端和市场端构建市场区块链，能够保证蔬菜商品信息的准确性，避免在数据采集和处理的过程中出现数据篡改的情况，且数据可追溯，然后基于区块链内准确的数据构建用于分析商品价格合理性的商品合理性分析模型，分析蔬菜商品价格的合理性，且准确率较高，建立了在电子商务蔬菜市场中分析处理价格数据的方法，保证价格数据的标准性，进而提升电子商务蔬菜市场的运营效果，达到提升电子商务在买菜应用中价格数据合理性和稳定性的技术效果。

实施例二

基于与前述实施例中一种区块链电子商务方法相同的发明构思，如图4所示，本申请提供了一种区块链电子商务系统，其中，所述系统包括：

商户端确定模块11，用于确定多个商户端，所述多个商户端组成商户端集合，其中，所述多个商户端需要在市场端内进行蔬菜商品销售；

区块链构建模块12，用于基于所述商户端集合，构建市场区块链；

商品信息采集模块13，用于采集获取第一商户端通过所述市场区块链向所述市场端发送的第一蔬菜商品信息，其中，所述第一蔬菜商品信息包括第一价格信息，所述第一商户端包括于所述商户端集合内；

合理性分析模块14，用于基于根据所述市场区块链内数据构建的商品合理性分析模型，分析所述第一蔬菜商品信息的合理性，获得分析结果；

商品发布判断模块15，用于判断所述分析结果是否满足预设合理性阈值，若是，则所述市场端发布所述第一蔬菜商品信息，若否，则所述市场端获得提醒信息，并发布所述第一蔬菜商品信息和所述提醒信息；

模型更新管理模块16，用于按照预设时间周期，对所述商品合理性分析模型进行更新。

进一步地，所述区块链构建模块12还用于实现以下功能：

根据所述多个商户端和所述市场端，构建多个节点；

通过所述多个节点，所述多个商户端向所述市场端发送蔬菜商品信息，形成蔬菜商品信息集合；

根据所述蔬菜商品信息集合，形成多个数据区块；

基于所述多个节点和所述多个数据区块，形成所述市场区块链。

其中，所述通过所述多个节点，所述多个商户端向所述市场端发送蔬菜商品信息，包括：

所述多个商户端对需要进行发送的蔬菜商品信息进行哈希处理，获得哈希数据集合；

所述多个商户端通过所述多个节点将蔬菜商品信息结合所述哈希数据集合，向所述市场端发送，形成所述蔬菜商品信息集合。

进一步地，所述商品信息采集模块13还用于实现以下功能：

采集获取所述第一商户端通过所述市场区块链向所述市场端发送的第一图片信息；

采集获取所述第一商户端通过所述市场区块链向所述市场端发送的第一价格信息；

采集获取所述第一商户端通过所述市场区块链向所述市场端发送的第一蔬菜信息；

将所述第一图片信息、所述第一价格信息和所述第一蔬菜信息作为所述第一蔬菜商品信息。

进一步地，所述合理性分析模块14还用于实现以下功能：

根据所述市场区块链，获取所述多个商户端上传的样本蔬菜商品信息集合；

对所述样本蔬菜商品信息集合进行数据提取，获得样本价格信息集合和样本蔬菜信息集合；

根据所述样本蔬菜信息集合，对所述样本价格信息集合内的各价格信息采用不同的合理性信息进行标识，获得合理性信息集合；

对所述样本蔬菜信息集合、所述样本价格信息集合和所述合理性信息集合进行划分，获得监督数据集、验证数据集和测试数据集；

基于BP神经网络，构建所述商品合理性分析模型；

采用所述监督数据集、验证数据集和测试数据集对所述商品合理性分析模型进行监督训练、验证和测试，获得准确率满足预设要求的所述商品合理性分析模型。

进一步地，所述合理性分析模块14还用于实现以下功能：

对所述第一蔬菜商品信息进行数据提取，获得第一价格信息和第一蔬菜信息；

将所述第一价格信息和所述第一蔬菜信息输入所述商品合理性分析模型，获得输出结果；

根据所述输出结果，获得所述分析结果，所述分析结果内包括合理性分析结果。

进一步地，所述商品发布判断模块15还用于实现以下功能：

根据所述合理性信息集合，设置获得所述预设合理性阈值；

判断所述分析结果是否满足所述预设合理性阈值。

进一步地，所述模型更新管理模块16还用于实现以下功能：

按照所述预设时间周期，采集获取当前所述市场端内的蔬菜信息和价格信息，获得实时蔬菜信息集合和实时价格信息集合；

将所述实时蔬菜信息集合和实时价格信息集合内的蔬菜信息和价格信息输入所述商品合理性分析模型，获得实时分析结果集合；

获得所述实时分析结果集合内的分析结果满足所述预设合理性阈值的比例，获得比例信息；

判断所述比例信息是否满足预设比例阈值；

若是，则不对所述商品合理性分析模型进行更新；

若否，对所述商品合理性分析模型进行更新。

实施例三

基于与前述实施例中一种区块链电子商务方法相同的发明构思，本申请还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内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实施例一中方法的步骤。

本说明书和附图仅仅是本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请及其等同技术的范围之内，则本申请意图包括这些改动和变型在内。

Claims (6)

1.一种区块链电子商务系统，其特征在于，所述系统包括：

商户端确定模块，用于确定多个商户端，所述多个商户端组成商户端集合，其中，所述多个商户端需要在市场端内进行蔬菜商品销售；

区块链构建模块，用于基于所述商户端集合，构建市场区块链；

商品信息采集模块，用于采集获取第一商户端通过所述市场区块链向所述市场端发送的第一蔬菜商品信息，其中，所述第一蔬菜商品信息包括第一价格信息，所述第一商户端包括于所述商户端集合内；

合理性分析模块，用于基于根据所述市场区块链内数据构建的商品合理性分析模型，分析所述第一蔬菜商品信息的合理性，获得分析结果；

商品发布判断模块，用于判断所述分析结果是否满足预设合理性阈值，若是，则所述市场端发布所述第一蔬菜商品信息，若否，则所述市场端获得提醒信息，并发布所述第一蔬菜商品信息和所述提醒信息；

模型更新管理模块，用于按照预设时间周期，对所述商品合理性分析模型进行更新；

其中，所述基于根据所述市场区块链内数据构建的商品合理性分析模型，包括：

根据所述市场区块链，获取所述多个商户端上传的样本蔬菜商品信息集合；

对所述样本蔬菜商品信息集合进行数据提取，获得样本价格信息集合和样本蔬菜信息集合；

根据所述样本蔬菜信息集合，对所述样本价格信息集合内的各价格信息采用不同的合理性信息进行标识，获得合理性信息集合；

对所述样本蔬菜信息集合、所述样本价格信息集合和所述合理性信息集合进行划分，获得监督数据集、验证数据集和测试数据集；

基于BP神经网络，构建所述商品合理性分析模型；

采用所述监督数据集、验证数据集和测试数据集对所述商品合理性分析模型进行监督训练、验证和测试，获得准确率满足预设要求的所述商品合理性分析模型；

其中，所述按照预设时间周期，对所述商品合理性分析模型进行更新，包括：

按照所述预设时间周期，采集获取当前所述市场端内的蔬菜信息和价格信息，获得实时蔬菜信息集合和实时价格信息集合；

将所述实时蔬菜信息集合和实时价格信息集合内的蔬菜信息和价格信息输入所述商品合理性分析模型，获得实时分析结果集合；

获得所述实时分析结果集合内的分析结果满足所述预设合理性阈值的比例，获得比例信息；

判断所述比例信息是否满足预设比例阈值；

若是，则不对所述商品合理性分析模型进行更新；

若否，对所述商品合理性分析模型进行更新；

其中，所述分析所述第一蔬菜商品信息的合理性，包括：

对所述第一蔬菜商品信息进行数据提取，获得第一价格信息和第一蔬菜信息；

将所述第一价格信息和所述第一蔬菜信息输入所述商品合理性分析模型，获得输出结果；

根据所述输出结果，获得所述分析结果，所述分析结果内包括合理性分析结果；

所述判断所述分析结果是否满足预设合理性阈值，包括：

根据所述合理性信息集合，设置获得所述预设合理性阈值；

判断所述分析结果是否满足所述预设合理性阈值。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述基于所述商户端集合，构建市场区块链，包括：

根据所述多个商户端和所述市场端，构建多个节点；

通过所述多个节点，所述多个商户端向所述市场端发送蔬菜商品信息，形成蔬菜商品信息集合；

根据所述蔬菜商品信息集合，形成多个数据区块；

基于所述多个节点和所述多个数据区块，形成所述市场区块链。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述通过所述多个节点，所述多个商户端向所述市场端发送蔬菜商品信息，包括：

所述多个商户端对需要进行发送的蔬菜商品信息进行哈希处理，获得哈希数据集合；

所述多个商户端通过所述多个节点将蔬菜商品信息结合所述哈希数据集合，向所述市场端发送，形成所述蔬菜商品信息集合。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述采集获取第一商户端通过所述市场区块链向所述市场端发送的第一蔬菜商品信息，包括：

采集获取所述第一商户端通过所述市场区块链向所述市场端发送的第一图片信息；

采集获取所述第一商户端通过所述市场区块链向所述市场端发送的第一价格信息；

采集获取所述第一商户端通过所述市场区块链向所述市场端发送的第一蔬菜信息；

将所述第一图片信息、所述第一价格信息和所述第一蔬菜信息作为所述第一蔬菜商品信息。

5.一种区块链电子商务方法，其特征在于，所述方法包括：

确定多个商户端，所述多个商户端组成商户端集合，其中，所述多个商户端需要在市场端内进行蔬菜商品销售；

基于所述商户端集合，构建市场区块链；

采集获取第一商户端通过所述市场区块链向所述市场端发送的第一蔬菜商品信息，其中，所述第一蔬菜商品信息包括第一价格信息，所述第一商户端包括于所述商户端集合内；

基于根据所述市场区块链内数据构建的商品合理性分析模型，分析所述第一蔬菜商品信息的合理性，获得分析结果；

判断所述分析结果是否满足预设合理性阈值，若是，则所述市场端发布所述第一蔬菜商品信息，若否，则所述市场端获得提醒信息，并发布所述第一蔬菜商品信息和所述提醒信息；

按照预设时间周期，对所述商品合理性分析模型进行更新；

其中，所述基于根据所述市场区块链内数据构建的商品合理性分析模型，包括：

根据所述市场区块链，获取所述多个商户端上传的样本蔬菜商品信息集合；

对所述样本蔬菜商品信息集合进行数据提取，获得样本价格信息集合和样本蔬菜信息集合；

根据所述样本蔬菜信息集合，对所述样本价格信息集合内的各价格信息采用不同的合理性信息进行标识，获得合理性信息集合；

对所述样本蔬菜信息集合、所述样本价格信息集合和所述合理性信息集合进行划分，获得监督数据集、验证数据集和测试数据集；

基于BP神经网络，构建所述商品合理性分析模型；

采用所述监督数据集、验证数据集和测试数据集对所述商品合理性分析模型进行监督训练、验证和测试，获得准确率满足预设要求的所述商品合理性分析模型；

其中，所述按照预设时间周期，对所述商品合理性分析模型进行更新，包括：

按照所述预设时间周期，采集获取当前所述市场端内的蔬菜信息和价格信息，获得实时蔬菜信息集合和实时价格信息集合；

将所述实时蔬菜信息集合和实时价格信息集合内的蔬菜信息和价格信息输入所述商品合理性分析模型，获得实时分析结果集合；

获得所述实时分析结果集合内的分析结果满足所述预设合理性阈值的比例，获得比例信息；

判断所述比例信息是否满足预设比例阈值；

若是，则不对所述商品合理性分析模型进行更新；

若否，对所述商品合理性分析模型进行更新；

其中，所述分析所述第一蔬菜商品信息的合理性，包括：

对所述第一蔬菜商品信息进行数据提取，获得第一价格信息和第一蔬菜信息；

将所述第一价格信息和所述第一蔬菜信息输入所述商品合理性分析模型，获得输出结果；

根据所述输出结果，获得所述分析结果，所述分析结果内包括合理性分析结果；所述判断所述分析结果是否满足预设合理性阈值，包括：

根据所述合理性信息集合，设置获得所述预设合理性阈值；

判断所述分析结果是否满足所述预设合理性阈值。

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内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求5所述方法的步骤。

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