CN116579775B - 一种商品交易数据管理系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种商品交易数据管理系统及方法，该方法包括以下步骤：获取商品交易数据；对商品交易数据进行数据耦合，构建商品交易智能合约；利用特征工程法对商品交易智能合约进行特征提取，生成第一商品交易特征数据；利用关联规则分析法对第一商品交易特征数据进行规则筛选，生成第二商品交易特征数据；利用指定共识算法对第二商品交易特征数据进行区块链网络构建，生成商品交易区块链网络；对商品交易区块链网络进行特征标记，生成商品交易区块链网络特征权重数据；对商品交易区块链网络特征点数据进行交互式可视化处理，生成商品交易区块链网络可交互视图；本发明实现了商品交易数据的高效，有序管理。

Description

一种商品交易数据管理系统及方法
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种商品交易数据管理系统及方法。
背景技术
随着电子商务的飞速发展，商品交易数据的管理对于企业和市场参与者来说变得越来越重要，在传统的商品交易数据管理中。由于交易数据量庞大，数据处理效率低下，数据分散在不同的系统和平台上，导致数据获取和整合混乱无序，因此，需要引入更加智能化、自动化的商品交易数据管理系统，以提升商品交易系统的整体效率和用户体验，通过种商品交易数据管理系统及方法，利用云计算和大数据技术为处理和存储大规模数据提供了强大的计算和存储能力。通过使用云计算平台，系统可以将数据存储在云端，并利用区块链网络进行数据处理和分析，通过空洞卷积算法对商品交易数据进行卷积处理，生成商品交易区块链卷积特征模型，实现了商品交易数据的智能管理，通过智能化算法分析和实时模型构建，更好的满足市场的需求，提供更准确、快速和有序的商品交易数据处理和分析服务。
发明内容
本发明为解决上述技术问题，提出了一种商品交易数据管理系统及方法，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种商品交易数据管理方法，包括以下步骤：
步骤S1：利用信息采集模块获取商品交易数据；利用集成学习算法对商品交易数据进行数据耦合，构建商品交易智能合约；
步骤S2：利用特征工程法对商品交易智能合约进行特征提取，生成第一商品交易特征数据；利用关联规则分析法对第一商品交易特征数据进行规则筛选，生成第二商品交易特征数据；利用指定共识算法对第二商品交易特征数据进行区块链网络构建，生成商品交易区块链网络；
步骤S3：利用特征检测算法对商品交易区块链网络进行特征标记，生成商品交易区块链网络特征权重数据；利用深度学习算法对商品交易区块链网络特征点数据进行交互式可视化处理，生成商品交易区块链网络可交互视图；
步骤S4：利用矩阵分解法对商品交易区块链网络可交互视图进行视觉投影，生成商品交易区块链特征矩阵投影图；
步骤S5：利用空洞卷积网络对商品交易区块链特征矩阵投影图进行膨胀卷积及多尺度采样，生成商品交易区块链卷积特征模型；
步骤S6：利用同态加密算法对商品交易区块链卷积特征模型进行同态加密，生成商品交易区块链卷积加密模型；利用线性规划法将商品交易区块链卷积加密模型上传至商品交易数据管理系统，实现商品交易数据管理。
本发明通过利用信息采集模块获取商品交易数据；利用集成学习算法对商品交易数据进行数据耦合，构建商品交易智能合约，确保数据的准确性和完整性，通过智能合约的应用，可以实现交易的自动执行和安全性保障，集成学习算法可以综合多个模型的预测结果，提高交易智能合约的准确性和鲁棒性，确保合约的执行效果更可靠，利用特征工程法对商品交易智能合约进行特征提取，生成第一商品交易特征数据，特征工程包括从原始交易数据中提取出具有代表性和预测能力的特征，如交易金额、交易时间、交易类型等。这些特征可以帮助了解交易行为和模式，为后续的分析和预测建模提供基础，利用关联规则分析法对第一商品交易特征数据进行规则筛选，生成第二商品交易特征数据，关联规则分析可用于发现交易数据中的频繁项集和关联规则。通过筛选和挖掘关联规则，可以进一步提取出具有业务意义和预测能力的特征，用于构建更加精确的模型和预测交易趋势，利用指定共识算法对第二商品交易特征数据进行区块链网络构建，生成商品交易区块链网络，指定共识算法可确保交易区块链网络的安全性和分布式共识，使得交易数据的变更和验证具有高度的可信度和透明度，利用特征检测算法对商品交易区块链网络进行特征标记，生成商品交易区块链网络特征权重数据，特征检测算法通过识别网络中的关键节点和边，对交易网络进行特征标记。同时，利用深度学习算法对商品交易区块链网络特征点数据进行交互式可视化处理，生成商品交易区块链网络可交互视图。这一步的目的是帮助用户更好地理解和分析交易网络的结构、规模和特征重要性，利用矩阵分解法对商品交易区块链网络可交互视图进行视觉投影，生成商品交易区块链特征矩阵投影图，矩阵分解法可以将交易网络的可交互视图表示为一个低维的特征矩阵，从而揭示出交易网络中的隐藏模式和结构关系。这样的投影图可以提供更直观的视觉化表示，帮助用户更好地理解和分析交易网络，利用空洞卷积网络对商品交易区块链特征矩阵投影图进行膨胀卷积及多尺度采样，生成商品交易区块链卷积特征模型，空洞卷积网络是一种深度学习模型，它可以有效地捕捉图像或矩阵的局部模式和全局关联性，通过空洞卷积和多尺度采样，可以提取更高层次的特征表示，帮助识别复杂的交易模式和趋势，利用同态加密算法对商品交易区块链卷积特征模型进行同态加密，生成商品交易区块链卷积加密模型，同态加密是一种加密技术，具有在加密状态下进行计算的能力。通过对商品交易区块链卷积特征模型进行同态加密，可以实现对交易模型的隐私保护，确保只有具有授权权力的用户能够解密和使用模型，利用线性规划法将商品交易区块链卷积加密模型上传至商品交易数据管理系统，实现商品交易数据的管理，线性规划法可以帮助优化模型的上传和部署，确保数据管理系统的高效运行和实时更新，可以实现数据的采集、特征提取、可视化分析、深度学习建模和隐私保护，为商品交易的管理和决策提供了有益的效果。
在本说明书中，提供一种商品交易数据管理系统及方法，包括：
信息采集模块，获取商品交易数据；利用集成学习算法对商品交易数据进行数据耦合，构建商品交易智能合约；
区块链网络模块，利用特征工程法对商品交易智能合约进行特征提取，生成第一商品交易特征数据；利用关联规则分析法对第一商品交易特征数据进行规则筛选，生成第二商品交易特征数据；利用指定共识算法对第二商品交易特征数据进行区块链网络构建，生成商品交易区块链网络；
可交互视图模块，利用特征检测算法对商品交易区块链网络进行特征标记，生成商品交易区块链网络特征权重数据；利用深度学习算法对商品交易区块链网络特征点数据进行交互式可视化处理，生成商品交易区块链网络可交互视图；
矩阵投影模块，利用矩阵分解法对商品交易区块链网络可交互视图进行视觉投影，生成商品交易区块链特征矩阵投影图；
卷积模型模块，利用空洞卷积网络对商品交易区块链特征矩阵投影图进行膨胀卷积及多尺度采样，生成商品交易区块链卷积特征模型；
模型加密模块，利用同态加密算法对商品交易区块链卷积特征模型进行同态加密，生成商品交易区块链卷积加密模型；利用线性规划法将商品交易区块链卷积加密模型上传至商品交易数据管理系统，实现商品交易数据管理。
本发明通过构建商品交易数据管理系统，通过信息采集模块系统能够获取商品交易数据，实现数据的收集和整合。这将帮助用户快速获取商品交易相关的信息，为后续的分析和智能合约构建提供数据基础。通过集成学习算法，系统可以进行数据耦合，从而构建商品交易智能合约。这有助于提高智能合约的准确性和效果，增强系统对商品交易规则的理解和应用能力。利用特征工程法对智能合约进行特征提取，生成商品交易特征数据。通过关联规则分析法进行规则筛选，得到更具有相关性的特征数据。最后，使用指定共识算法对特征数据进行区块链网络构建，生成商品交易区块链网络。这将使系统能够构建安全、可信的商品交易网络，确保交易的可追溯性和不可篡改性。通过特征检测算法标记商品交易区块链网络的特征，生成特征权重数据。利用深度学习算法对特征点数据进行交互式可视化处理，生成商品交易区块链网络的可交互视图。这将提升用户对商品交易网络的理解和可视化分析能力，便于用户进行有效的业务决策。利用矩阵分解法对可交互视图进行视觉投影，生成商品交易区块链的特征矩阵投影图。这将有助于更清晰地展示商品交易网络的结构和特征，提供对复杂数据的更直观理解和分析。运用空洞卷积网络对商品交易区块链特征矩阵投影图进行膨胀卷积和多尺度采样，构建商品交易区块链卷积特征模型。这将提供一种强大的工具，用于从特征数据中提取更高级别的抽象特征，帮助系统进行更准确、高效的分析和预测。利用同态加密算法对商品交易区块链卷积特征模型进行同态加密，增强模型的安全性和数据隐私保护。通过线性规划法将加密后的模型上传至商品交易数据管理系统，实现商品交易数据的安全管理。利用同态加密算法对商品交易区块链卷积特征模型进行同态加密，增强模型的安全性和数据隐私保护。通过线性规划法将加密后的模型上传至商品交易数据管理系统，实现商品交易数据的安全管理。
附图说明
图1为本发明一种商品交易数据管理系统及方法的步骤流程示意图；
图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；
图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图；
图4为步骤S3的详细实施步骤流程示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实例提供一种商品交易数据管理系统及方法。所述商品交易数据管理系统及方法的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络上传设备等可看作本申请的通用计算节点，所述数据处理平台包括但不限于：音频图像管理系统、信息管理系统、云端数据管理系统至少一种。
请参阅图1至图4，本发明提供了一种商品交易数据管理方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：利用信息采集模块获取商品交易数据；利用集成学习算法对商品交易数据进行数据耦合，构建商品交易智能合约；
步骤S2：利用特征工程法对商品交易智能合约进行特征提取，生成第一商品交易特征数据；利用关联规则分析法对第一商品交易特征数据进行规则筛选，生成第二商品交易特征数据；利用指定共识算法对第二商品交易特征数据进行区块链网络构建，生成商品交易区块链网络；
步骤S3：利用特征检测算法对商品交易区块链网络进行特征标记，生成商品交易区块链网络特征权重数据；利用深度学习算法对商品交易区块链网络特征点数据进行交互式可视化处理，生成商品交易区块链网络可交互视图；
步骤S4：利用矩阵分解法对商品交易区块链网络可交互视图进行视觉投影，生成商品交易区块链特征矩阵投影图；
步骤S5：利用空洞卷积网络对商品交易区块链特征矩阵投影图进行膨胀卷积及多尺度采样，生成商品交易区块链卷积特征模型；
步骤S6：利用同态加密算法对商品交易区块链卷积特征模型进行同态加密，生成商品交易区块链卷积加密模型；利用线性规划法将商品交易区块链卷积加密模型上传至商品交易数据管理系统，实现商品交易数据管理。
本发明通过利用信息采集模块获取商品交易数据；利用集成学习算法对商品交易数据进行数据耦合，构建商品交易智能合约，确保数据的准确性和完整性，通过智能合约的应用，可以实现交易的自动执行和安全性保障，集成学习算法可以综合多个模型的预测结果，提高交易智能合约的准确性和鲁棒性，确保合约的执行效果更可靠，利用特征工程法对商品交易智能合约进行特征提取，生成第一商品交易特征数据，特征工程包括从原始交易数据中提取出具有代表性和预测能力的特征，如交易金额、交易时间、交易类型等。这些特征可以帮助了解交易行为和模式，为后续的分析和预测建模提供基础，利用关联规则分析法对第一商品交易特征数据进行规则筛选，生成第二商品交易特征数据，关联规则分析可用于发现交易数据中的频繁项集和关联规则。通过筛选和挖掘关联规则，可以进一步提取出具有业务意义和预测能力的特征，用于构建更加精确的模型和预测交易趋势，利用指定共识算法对第二商品交易特征数据进行区块链网络构建，生成商品交易区块链网络，指定共识算法可确保交易区块链网络的安全性和分布式共识，使得交易数据的变更和验证具有高度的可信度和透明度，利用特征检测算法对商品交易区块链网络进行特征标记，生成商品交易区块链网络特征权重数据，特征检测算法通过识别网络中的关键节点和边，对交易网络进行特征标记。同时，利用深度学习算法对商品交易区块链网络特征点数据进行交互式可视化处理，生成商品交易区块链网络可交互视图。这一步的目的是帮助用户更好地理解和分析交易网络的结构、规模和特征重要性，利用矩阵分解法对商品交易区块链网络可交互视图进行视觉投影，生成商品交易区块链特征矩阵投影图，矩阵分解法可以将交易网络的可交互视图表示为一个低维的特征矩阵，从而揭示出交易网络中的隐藏模式和结构关系。这样的投影图可以提供更直观的视觉化表示，帮助用户更好地理解和分析交易网络，利用空洞卷积网络对商品交易区块链特征矩阵投影图进行膨胀卷积及多尺度采样，生成商品交易区块链卷积特征模型，空洞卷积网络是一种深度学习模型，它可以有效地捕捉图像或矩阵的局部模式和全局关联性，通过空洞卷积和多尺度采样，可以提取更高层次的特征表示，帮助识别复杂的交易模式和趋势，利用同态加密算法对商品交易区块链卷积特征模型进行同态加密，生成商品交易区块链卷积加密模型，同态加密是一种加密技术，具有在加密状态下进行计算的能力。通过对商品交易区块链卷积特征模型进行同态加密，可以实现对交易模型的隐私保护，确保只有具有授权权力的用户能够解密和使用模型，利用线性规划法将商品交易区块链卷积加密模型上传至商品交易数据管理系统，实现商品交易数据的管理，线性规划法可以帮助优化模型的上传和部署，确保数据管理系统的高效运行和实时更新，可以实现数据的采集、特征提取、可视化分析、深度学习建模和隐私保护，为商品交易的管理和决策提供了有益的效果。
本实施例中，参考图1所述，为本发明一种商品交易数据管理方法的步骤流程示意图，所述商品交易数据管理方法的步骤包括：
步骤S1：利用信息采集模块获取商品交易数据；利用集成学习算法对商品交易数据进行数据耦合，构建商品交易智能合约；
本实施例中，通过信息采集模块从各个数据源收集商品交易数据。数据源可以包括市场交易平台、电子商务网站、金融机构等。该模块可以根据需求设置数据源，并采集相关的交易数据，例如商品描述、价格、交易时间等。通过API或网络爬虫等技术手段，获取所需的交易数据。利用集成学习算法对采集到的商品交易数据进行数据耦合，以构建商品交易智能合约。集成学习算法包括常见的算法如随机森林、AdaBoost、XGBoost等。通过对数据进行特征选择和特征组合，建立多个基模型，并结合弱分类器产生的预测结果进行集成，从而提高智能合约的准确性和稳定性。基于集成学习算法构建的模型，将构建商品交易智能合约。智能合约是一种以编程方式定义的、能够自动执行和执行交易的合约。通过使用智能合约平台（例如以太坊、Cardano等），根据集成学习算法构建的模型，将交易规则和条件编写成智能合约的代码。
步骤S2：利用特征工程法对商品交易智能合约进行特征提取，生成第一商品交易特征数据；利用关联规则分析法对第一商品交易特征数据进行规则筛选，生成第二商品交易特征数据；利用指定共识算法对第二商品交易特征数据进行区块链网络构建，生成商品交易区块链网络；
本实施例中，通过特征工程方法从商品交易智能合约中提取相关的特征。特征工程是指对原始数据进行转换、组合和选择，以便更好地表示所关注问题的过程。根据具体的需求，可以使用各种特征提取方法，如统计特征、时间序列特征、文本特征等，来提取商品交易智能合约中的有用信息，并生成第一商品交易特征数据。利用关联规则分析方法对第一商品交易特征数据进行规则筛选。关联规则分析是一种寻找数据项之间关联关系的方法。通过计算不同特征之间的关联度，可以筛选出具有较高关联性的特征，从而生成第二商品交易特征数据。常用的关联规则分析算法包括Apriori算法和FP-Growth算法。使用指定的共识算法对第二商品交易特征数据进行区块链网络构建。共识算法是决定区块链网络中节点之间就某个交易达成共识的算法。可以选择适合商品交易的共识算法，如Proof of Work（工作量证明）或者Proof of Stake（权益证明）等。通过构建商品交易区块链网络，可以实现去中介化的、安全可信的交易环境。
步骤S3：利用特征检测算法对商品交易区块链网络进行特征标记，生成商品交易区块链网络特征权重数据；利用深度学习算法对商品交易区块链网络特征点数据进行交互式可视化处理，生成商品交易区块链网络可交互视图；
本实施例中，特征检测算法可以用来识别网络中的重要节点或者边的特征。例如，可以使用PageRank算法、节点度中心性度量或者其他相关算法对商品交易区块链网络中的节点进行特征标记，并计算每个节点的特征权重。这样可以识别出在商品交易网络中具有重要性或者影响力的节点。通过使用适当的深度学习模型，可以将商品交易区块链网络的特征点数据映射到低维空间，并使用可视化技术将其呈现出来。这样，用户可以通过交互式操作浏览并探索商品交易网络的结构和特征。
步骤S4：利用矩阵分解法对商品交易区块链网络可交互视图进行视觉投影，生成商品交易区块链特征矩阵投影图；
本实施例中，根据商品交易区块链网络的可交互视图，构建一个特征矩阵。特征矩阵是一个二维矩阵，其中每行表示一个节点或特征点，每列表示一个特征。特征可以是节点的特征权重、节点之间的关系或其他相关特征。将可交互视图中节点的特征以及它们之间的关系转换为特征矩阵，作为后续矩阵分解的输入。利用矩阵分解法将商品交易区块链网络的特征矩阵进行分解，并对其进行视觉投影。矩阵分解方法可以将高维的特征空间转换为低维的可视化空间，以便更好地展示和理解数据。常用的矩阵分解方法包括主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）和非负矩阵分解（NMF）等。通过对特征矩阵进行奇异值分解，得到左奇异向量和右奇异向量，并将其作为投影向量。奇异值分解可以有效处理可能存在的噪音和低效信息，通过在二维或三维空间中绘制节点的投影位置，可以形成商品交易区块链网络的可视化图形。这个投影图可以反映节点之间的关系、特征权重的分布以及潜在的聚类结构。
步骤S5：利用空洞卷积网络对商品交易区块链特征矩阵投影图进行膨胀卷积及多尺度采样，生成商品交易区块链卷积特征模型；
本实施例中，准备商品交易区块链特征矩阵投影图作为输入数据。特征矩阵投影图是步骤S4中生成的二维或三维投影图，其中每个节点在投影空间中的位置表示其特征，定义用于生成商品交易区块链卷积特征模型的空洞卷积网络架构。空洞卷积网络是一种深度学习模型，用于处理具有大尺度空间特征的数据，如图像或投影图。它通过引入膨胀因子（dilation factor）来扩大卷积核的感受野，从而捕捉更广阔的上下文信息，利用定义的空洞卷积网络架构对商品交易区块链特征矩阵投影图进行膨胀卷积操作。膨胀卷积使用具有不同膨胀因子的卷积核对输入图像进行卷积操作，以在不同尺度上捕捉特征。通过在网络中引入膨胀卷积层，可以增加卷积核的感受野，从而更好地捕捉投影图中的局部和全局特征。利用定义的空洞卷积网络架构对商品交易区块链特征矩阵投影图进行膨胀卷积操作。膨胀卷积使用具有不同膨胀因子的卷积核对输入图像进行卷积操作，以在不同尺度上捕捉特征。通过在网络中引入膨胀卷积层，可以增加卷积核的感受野，从而更好地捕捉投影图中的局部和全局特征。将经过膨胀卷积和多尺度采样处理后的特征作为商品交易区块链卷积特征模型的输出。该特征模型可以以不同层级和尺度上提取到的特征作为组成部分，从而捕捉到商品交易区块链网络的局部和全局特征。该模型可以用于后续的分类、聚类、预测或其他任务。
步骤S6：利用同态加密算法对商品交易区块链卷积特征模型进行同态加密，生成商品交易区块链卷积加密模型；利用线性规划法将商品交易区块链卷积加密模型上传至商品交易数据管理系统，实现商品交易数据管理。
本实施例中，准备前一步中生成的商品交易区块链卷积特征模型作为输入数据。该模型是经过膨胀卷积和多尺度采样处理后得到的特征表示模型，同态加密算法是一种能够对数据进行加密，同时支持在加密状态下进行计算的方法。选择适合商品交易区块链卷积特征模型的同态加密算法。常见的同态加密算法包括Paillier加密算法和ElGamal加密算法等，对商品交易区块链卷积特征模型使用选择的同态加密算法进行加密，用线性规划法将经过同态加密的商品交易区块链卷积加密模型上传至商品交易数据管理系统。线性规划法是一种优化算法，用于解决最大化或最小化线性目标函数的问题。
本实施例中，参考图2所述，为步骤S1的详细实施步骤流程示意图，在本实施例中，所述步骤S1的详细实施步骤包括：
步骤S11：利用信息采集模块获取商品交易数据，商品交易数据包括商品信息数据、商品交易信息数据、商品交易状态数据及商品支付信息数据；
步骤S12：利用集成学习算法对商品交易数据进行数据耦合，生成商品交易数据库；
步骤S13：对商品交易数据库进行合约分析，生成商品交易智能合约逻辑；
步骤S14：利用商品交易智能合约逻辑对商品交易数据库进行智能合约集成编辑，构建商品交易智能合约。
本发明通过信息采集模块获取商品交易数据，包括商品信息数据、商品交易信息数据、商品交易状态数据以及商品支付信息数据。这些数据的获取可以来源于不同的渠道，如交易平台、电子商务网站等。通过收集这些数据，可以获取关于商品交易的详细信息，包括商品属性、交易记录、交易状态以及支付信息，利用集成学习算法对商品交易数据进行数据耦合，生成商品交易数据库。集成学习算法可以综合多个模型的预测结果，提高交易数据库的准确性和可靠性。通过数据耦合，可以整合不同来源的数据，减少数据的冗余，提高数据的一致性。这样生成的商品交易数据库可以成为后续步骤的基础，为商品交易智能合约的构建提供可靠的数据基础，对商品交易数据库进行合约分析，生成商品交易智能合约逻辑，利用各种分析技术和算法，对交易数据库进行深入挖掘和分析。通过合约分析，可以识别出不同商品交易的规律、模式和特征。这些分析结果可以用于构建商品交易智能合约的逻辑，规定交易的条件、限制和执行方式。这样的智能合约逻辑可以提高交易的安全性、可靠性和效率，有助于提升用户的交易体验和满意度，利用商品交易智能合约逻辑对商品交易数据库进行智能合约集成编辑，构建商品交易智能合约，根据商品交易智能合约的逻辑要求，对商品交易数据库进行编辑和集成，生成具有智能合约功能的交易系统。智能合约可以自动执行和验证交易的条件和限制，确保交易的安全和可信度。通过智能合约的集成编辑，可以实现自动化的交易管理、执行和监控，提高交易的效率和可靠性。这样的商品交易智能合约对于商家和消费者都具有重要的有益效果，包括简化交易流程、增强交易的可追溯性和透明性，减少交易纠纷和欺诈风险。
在本实施例中，使用信息采集模块来获取商品交易数据。商品交易数据包括商品的信息数据（如名称、描述、价格等）、商品交易信息数据（如交易时间、交易数量等）、商品交易状态数据（如订单状态、交易进度等）以及商品支付信息数据（如支付方式、支付金额等），对采集到的商品交易数据进行预处理，包括数据清理、缺失值处理、异常值处理等，以确保数据质量，将数据分为训练集和测试集，用于训练和评估集成学习算法的性能，根据选择的算法，进行模型的训练和调参，以获得最佳的集成模型，使用训练好的集成模型对测试集进行预测，并评估模型的性能指标，如准确度、精确度、召回率等，将集成学习算法应用于全量的商品交易数据，生成商品交易数据库，其中包含耦合后的数据，对商品交易数据库进行详细的分析，包括商品的交易规则、约束条件和业务逻辑等，确定智能合约需要实现的功能和行为，如交易的验证、身份验证、权限控制等，根据分析结果，设计商品交易智能合约的数据结构、函数和事件等。可以使用智能合约编程语言，如Solidity，来定义和实现合约逻辑，编写智能合约代码，包括定义合约的状态变量、编写函数用于处理交易逻辑，以及实现事件触发等，进行合约的单元测试和调试，确保合约逻辑的正确性和可靠性，部署智能合约开发环境，并连接到商品交易数据库，将商品交易智能合约逻辑集成到合约开发环境中，可以使用智能合约开发工具或集成开发环境（IDE）对合约进行编辑，写合约部署脚本，以便将合约部署到块链网络上，并与商品交易数据库进行集成，部署合约到生产环境，使其对外可用，并确保与商品交易系统的其他组件进行正确的集成和通信。
本实施例中，参考图3所述，为步骤S2的详细实施步骤流程示意图，在本实施例中，所述步骤S2的详细实施步骤包括：
步骤S21：利用特征工程法对商品交易智能合约进行特征提取，生成第一商品交易特征数据
步骤S22：利用聚类分析法对第一商品交易特征数据进行聚类分析，生成商品交易特征数据集；
步骤S23：利用关联规则分析法对商品交易特征数据集进行规则筛选，生成第二商品交易特征数据；
步骤S24：利用商品交易智能合约对第二商品交易特征数据进行架构设计，生成商品交易区块链节点；
步骤S25：利用指定共识算法对商品交易区块链节点进行区块链网络构建，生成商品交易区块链网络。
本发明通过利用特征工程法对商品交易智能合约进行特征提取，生成第一商品交易特征数据，征工程可以通过选择、转换和组合原始数据的特征来提取有用的信息，帮助识别商品交易中的重要特征。通过特征提取，可以将原始的商品交易数据转化为可供分析和建模的特征数据，为后续的分析和建模步骤提供基础，利用聚类分析法对商品交易特征数据进行聚类分析，生成商品交易特征数据集，聚类分析是一种无监督学习方法，可以自动将数据样本分为相似的群组。通过聚类分析，可以将商品交易特征数据集中的样本划分为不同的群组，发现潜在的交易模式和群组之间的关系。这有助于理解不同类型的商品交易和用户行为，为后续的规则筛选和智能合约设计提供基础，利用关联规则分析法对商品交易特征数据集进行规则筛选，生成第二商品交易特征数据，关联规则分析可以挖掘数据中的频繁项集和规则，揭示不同特征之间的关联性和依赖关系。通过对商品交易特征数据集的规则筛选，可以发现潜在的关联规则，如商品关联、购买行为等。这些规则可以用于增强智能合约的决策能力和交易约束，提供更精确和个性化的商品交易服务，利用商品交易智能合约对第二商品交易特征数据进行架构设计，生成商品交易区块链节点。根据第二商品交易特征数据的规则筛选结果，可以设计智能合约的结构和逻辑，包括交易条件、约束和执行方式。通过智能合约，可以实现交易的自动化和智能化，确保交易的可靠性和安全性。生成的商品交易区块链节点可以作为区块链网络中的参与者，参与交易的验证、执行和记录过程，利用指定共识算法对商品交易区块链节点进行区块链网络构建，生成商品交易区块链网络。共识算法是区块链网络中用于达成一致的机制，确保节点之间的数据一致性和合法性。通过选择合适的共识算法，可以构建商品交易区块链网络，使节点能够进行交易的验证和共享。这样的区块链网络可以提供分布式的、去中心化的交易环境，增加交易的可信度和透明度，减少中间环节的依赖和风险。
在本实施例中，分析商品交易智能合约的结构和内容，确定需要提取的特征，分析商品交易智能合约的结构和内容，确定需要提取的特征，对商品交易智能合约进行数据预处理，比如去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等，根据需求对智能合约的各类数据进行特征提取和转换，例如提取时间相关特征、提取交易金额特征、计算统计量特征等，根据特征提取的结果，生成第一商品交易特征数据，通常是一个具有多个特征列的数据集，每个样本代表一个商品交易，利用聚类分析法对商品交易特征数据进行聚类分析，生成商品交易特征数据集，用聚类算法对商品交易特征数据进行聚类分析，将具有相似特征的交易数据归为同一类别，生成商品交易特征数据集，即将原始数据添加一列，表示所属的聚类类别，利用关联规则分析法对商品交易特征数据集进行规则筛选，生成第二商品交易特征数据，将商品交易特征数据集转换为适合进行关联规则分析的形式，通常是将数据转换为事务集形式，其中每个交易代表一个事务，每个特征代表该事务的一个项，运行关联规则分析算法，获取频繁项集和关联规则，根据需求和领域知识，筛选出有意义的关联规则，可以根据规则的置信度、支持度、提升度等指标进行筛选，生成第二商品交易特征数据，其中每条规则表示一项特征之间的关联关系，利用商品交易智能合约对第二商品交易特征数据进行架构设计，生成商品交易区块链节点，分析第二商品交易特征数据中的规则和关联关系，确定需要在智能合约中实现的功能和行为，根据分析结果，设计商品交易智能合约的数据结构、函数和事件，以支持第二商品交易特征数据的处理和验证，编写智能合约代码，包括定义合约的状态变量、编写函数用于处理规则逻辑和验证规则等，进行合约的单元测试和调试，确保合约逻辑的正确性和可靠性，利用指定共识算法对商品交易区块链节点进行区块链网络构建，生成商品交易区块链网络，配置区块链网络的节点，包括创建和配置商品交易区块链节点的身份和权限，在区块链网络中部署智能合约，将商品交易智能合约部署到所选的区块链节点上，配置节点之间的通信和数据同步，确保区块链网络的正常运行和数据一致性，启动区块链网络，使商品交易区块链网络可用，实现交易的可靠和透明。
在本实施例中，步骤S25的具体步骤：
步骤S251：对商品交易区块链节点进行中心化网络拓扑结构搭建，生成商品交易区块链网络拓扑结构；
步骤S252：对商品交易区块链网络拓扑结构进行模块分解，生成商品交易区块链创世区块；
步骤S253：利用指定共识算法对商品交易区块链创世区块进行区块链网络构建，生成商品交易区块链网络。
本发明通过商品交易区块链节点进行中心化网络拓扑结构搭建，生成商品交易区块链网络拓扑结构。在搭建商品交易区块链网络的过程中，选择中心化网络拓扑结构可以使节点之间的通信更加便捷和高效。通过将节点连接到中心节点，可以实现节点间的直接通信，提高交易的实时性和效率。这样的网络结构有益于商品交易区块链网络的运行和管理，并为后续的区块链网络构建提供基础。对商品交易区块链网络拓扑结构进行模块分解，生成商品交易区块链创世区块。通过对网络拓扑结构进行模块分解，可以将商品交易区块链网络划分为不同的功能模块。每个模块可以包含特定的交易功能或数据，使网络结构更加清晰和可管理。生成的商品交易区块链创世区块包含了网络的起始状态和初始数据，为后续的区块链网络构建提供了基础。利用指定共识算法对商品交易区块链创世区块进行区块链网络构建，生成商品交易区块链网络。共识算法是区块链网络中的一种机制，用于达成节点之间的一致性和数据的可信性。通过选择具体的共识算法，可以构建商品交易区块链网络，确保网络中的节点能够达成共识并保持数据的一致性。这样的区块链网络有助于实现商品交易的去中心化、可靠性和安全性，提供了可信的交易环境和不可篡改的交易历史。
在本实施例中，利用指定共识算法对商品交易区块链创世区块进行区块链网络构建，生成商品交易区块链网络，确定区块大小、区块间隔时间、难度调整机制等参数，确定区块大小、区块间隔时间、难度调整机制等参数，确定区块大小、区块间隔时间、难度调整机制等参数，创世区块是区块链的第一个区块，在整个区块链网络中具有特殊地位，其生成需要特殊的处理，生成创世区块的过程包括创建一个初始的区块、设置初始状态和交易，并将其添加到区块链中，将创世区块添加到区块链网络中作为起点，每个参与节点（交易节点）将在其本地维护的区块链副本中添加创世区块，节点之间进行通信和同步，确保区块链网络的一致性和共识机制的执行，共识算法会确保节点之间就区块存储和交易验证达成共识，将构建好的商品交易区块链网络部署到合适的环境中，部署包括在各个节点上安装区块链软件和配置网络参数，确保节点之间能够正常通信和同步数据，生成完整的商品交易区块链网络。
本实施例中，参考图4所述，为步骤S3的详细实施步骤流程示意图，在本说明书的一个实施例中，所述步骤S3的详细实施步骤包括：
步骤S31：利用特征检测算法对商品交易区块链网络进行区块链特征检测，生成商品交易区块链网络特征编码；
步骤S32：对商品交易区块链网络进行特征标记，生成商品交易区块链网络特征点数据；
步骤S33：利用区块链网络特征权重计算公式对商品交易区块链网络特征点数据进行权重计算，生成商品交易区块链网络特征权重数据；
步骤S34：利用随机森林学习算法对商品交易区块链网络特征权重数据进行频繁项集挖掘，生成商品交易区块链网络特征权重向量；
步骤S35：对商品交易区块链网络特征权重向量进行数据可视化处理，生成商品交易区块链网络特征可视化视图；
步骤S36：利用JavaScript库对商品交易区块链网络特征可视化视图进行交互化处理，生成商品交易区块链网络特征可交互视图；
本发明通过对商品交易区块链网络进行特征标记，生成商品交易区块链网络特征点数据。通过对商品交易网络进行特征标记，可以提取出网络中的关键特征点，这些特征点可能包括节点的属性、交易规模、流动性等信息。生成的特征点数据能够提供对商品交易区块链网络的全面描述，为后续的分析和处理步骤奠定基础。利用区块链网络特征权重计算公式对商品交易区块链网络特征点数据进行权重计算，生成商品交易区块链网络特征权重数据。通过计算特征点的权重，可以量化不同特征对商品交易区块链网络的重要性。这些特征权重数据可以帮助进一步理解网络的结构和性质，有助于发现与商品交易相关的重要特征。利用随机森林学习算法对商品交易区块链网络特征权重数据进行频繁项集挖掘，生成商品交易区块链网络特征权重向量。通过应用随机森林学习算法进行频繁项集挖掘，可以识别商品交易网络中出现频率较高的特征权重组合。这样生成的特征权重向量能够进一步描述商品交易网络的模式和趋势，有助于了解和预测网络中的交易行为。对商品交易区块链网络特征权重向量进行数据可视化处理，生成商品交易区块链网络特征可视化视图。通过可视化处理，可以将特征权重向量以直观的图形形式展示出来，使得人们能够更容易理解和解读商品交易网络中的特征重要性和关联性。这样的可视化视图可以帮助相关人员快速识别和分析商品交易网络中的主要特征，从而做出相应的决策。用JavaScript库对商品交易区块链网络特征可视化视图进行交互化处理，生成商品交易区块链网络特征可交互视图。通过使用JavaScript库进行交互化处理，可以赋予特征可视化视图更多的交互功能，使得用户可以根据需要进行数据的筛选、缩放、排序等操作，以进一步探索和分析商品交易网络的特征。这样的交互化视图能够提供更灵活和个性化的数据浏览和分析方式，增强对商品交易网络的理解和洞察力。
在本实施例中，利用特征检测算法对商品交易区块链网络进行区块链特征检测，生成商品交易区块链网络特征编码，从商品交易区块链网络中提取有意义的特征，以描述区块链的属性和行为，使用选择的特征检测算法提取商品交易区块链网络的相关特征，针对每个特征，计算其数值或进行分类，以便后续分析和处理，将提取的特征转化为特定的编码格式，生成商品交易区块链网络特征编码，对商品交易区块链网络进行特征标记，生成商品交易区块链网络特征点数据，根据已提取的商品交易区块链网络特征，制定特征标记规则，特征标记可以基于具体的特征值范围、分类等方式进行，对商品交易区块链网络进行特征标记，遍历商品交易区块链网络中的每个数据点和特征值，根据特征标记规则，给每个特征值打上相应的标记，将特征点数据按照特征和标记进行记录，形成商品交易区块链网络特征点数据的集合，使用定义的区块链网络特征权重计算公式，对商品交易区块链网络特征点数据集合中的每个特征进行权重计算，将计算得到的权重与特征点数据关联，形成商品交易区块链网络特征权重数据，将数据整理成适合随机森林算法输入的形式，通常为特征权重向量的集合，使用随机森林学习算法构建一个适合数据集的模型，使用训练好的随机森林模型对商品交易区块链网络特征权重数据进行频繁项集挖掘，频繁项集是在数据集中经常出现的特征权重向量组合，从频繁项集中选择具有最高频率的特征权重向量作为商品交易区块链网络的特征权重向量，将所选特征权重向量作为商品交易区块链网络的特征表示，使用选定的数据可视化工具和技术，将商品交易区块链网络特征权重向量转化为可视化图表或图形，可以根据特征权重的数值大小、类别关系等来设计可视化表达形式，以便有效传达特征权重的信息，将处理后的数据可视化结果生成为商品交易区块链网络的特征可视化视图，以直观展示特征权重的分布和关系，用选择的JavaScript可视化库，将商品交易区块链网络特征可视化视图进行交互化处理，添加交互元素、动态效果、数据过滤和操作等功能，以提供更丰富的用户体验和可视化交互性，将经过交互化处理的特征可视化视图输出为商品交易区块链网络的特征可交互视图，用户可以通过视图上的交互操作与数据进行互动，探索特征权重的不同方面和关联信息。
优选地，步骤S33的区块链网络特征权重计算公式具体为：
；
其中，是区块链网络的特征权重指数，/>区块链网络中的节点数，/>是第/>个节点的特征值，/>是/>特征值的变化率的值，/>为/>个节点的特征值的权重，/>为第/>个节点特征值的基准值，/>为第/>个节点特征值的周期性，/>为第/>个节点特征值的相位参数，/>为第个节点特征值的非线性程度参数值，/>为第/>个节点特征值的增长率，/>为第/>个节点特征值的初始值，/>为第/>个节点特征值的偏移量。
本发明通过表示节点特征值的变化率对权重的影响，α为变化率的值，/>表示特征值的平方与变化率的比值，即特征值越大，变化率对权重的影响就越小。这意味着在特征值较大的节点上，变化率对权重的贡献较小，稳定性更高。通过/>表示节点特征值的权重对权重的影响。表示权重的对数与基准值的比值，即对数越大，权重越高。这意味着具有较高权重的节点对整体权重的贡献更大，/>示节点特征值的周期性对权重的影响，表示特征值与相位参数的乘积的正弦函数，用于描述特征值的周期性。周期性较强的节点对权重的贡献更大，/>表示节点特征值的非线性程度对权重的影响，用于描述特征值的非线性程度。非线性程度较高的节点对权重的贡献更大。/>用于调节特征值与权重之间的偏移关系。偏移量较大的节点对权重的贡献更大，通过/>表示对所有节点的特征值进行求和并取平均，得到整个网络的特征权重指数。求和平均操作可以综合考虑所有节点的特征值，反映整个网络的特征权重水平，综合考虑了节点特征值的变化率、权重、周期性、非线性程度和偏移量等因素，从而计算出整个区块链网络的特征权重指数。这个指数可以用于评估和比较不同网络状态下的节点重要性和影响力，能对区块链网络的性能和稳定性分析有一定的促进作用。
在本实施例中，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：对商品交易区块链网络特征可交互视图进行特征矩阵预处理，生成商品交易区块链网络特征预处理管道，数据预处理包括清洗、整合以及标准化；
步骤S42：利用自适应划分法对商品交易区块链网络特征预处理管道进行矩阵划分，生成商品交易区块链网络特征子矩阵；
步骤S43：利用矩阵分解法对商品交易区块链网络特征子矩阵进行奇异值分解，生成正交矩阵及对角矩阵；
步骤S44：对正交矩阵及对角矩阵进行特征权重计算，生成商品交易区块链网络特征权重矩阵；
步骤S45：利用视觉投影法对商品交易区块链网络特征权重矩阵进行视觉投影，生成商品交易区块链特征矩阵投影图；
本发明通过对商品交易区块链网络特征可交互视图进行特征矩阵预处理，生成商品交易区块链网络特征预处理管道，数据预处理包括清洗、整合以及标准化。在该步骤中，对特征可交互视图中的数据进行预处理是十分重要的。清洗数据可以去除无效或错误数据，确保数据的准确性和一致性。整合数据可以将不同数据源的信息汇总，建立起一个综合的特征矩阵。标准化数据可以使得不同特征具有相同的尺度，避免因尺度差异对后续分析产生偏差。通过这些预处理步骤，可以生成一个干净、一致、可用于后续分析的商品交易区块链网络特征预处理管道。利用自适应划分法对商品交易区块链网络特征预处理管道进行矩阵划分，生成商品交易区块链网络特征子矩阵。自适应划分法是一种有效的数据分割方法，根据数据的特征进行自动调整。在该步骤中，将商品交易区块链网络特征预处理管道划分为多个子矩阵，每个子矩阵表示一组相关特征。通过这样的划分，可以更好地理解和分析商品交易区块链网络中的特征之间的关系。利用自适应划分法对商品交易区块链网络特征预处理管道进行矩阵划分，生成商品交易区块链网络特征子矩阵。自适应划分法是一种有效的数据分割方法，根据数据的特征进行自动调整。在该步骤中，将商品交易区块链网络特征预处理管道划分为多个子矩阵，每个子矩阵表示一组相关特征。通过这样的划分，可以更好地理解和分析商品交易区块链网络中的特征之间的关系。对正交矩阵及对角矩阵进行特征权重计算，生成商品交易区块链网络特征权重矩阵。在这一步骤中，根据正交矩阵和对角矩阵的特征，可以计算商品交易区块链网络特征的权重。这些权重反映了各个特征在商品交易区块链网络中的重要程度。通过计算特征权重矩阵，可以进一步挖掘和理解商品交易区块链网络中的关键特征。用应用视觉投影法对商品交易区块链网络特征权重矩阵进行视觉投影，生成商品交易区块链特征矩阵投影图。通过应用视觉投影法，可以将商品交易区块链网络特征权重矩阵的信息映射到二维平面上，生成可视化的特征矩阵投影图。这样的投影图能够直观地展示不同特征之间的关系和权重，帮助人们更好地理解和分析商品交易区块链网络中的特征。通过交互方式，用户可以选择性地查看和探索投影图中的特征，从而获取更深入的了解。
在本实施例中，将商品交易区块链网络的特征可交互视图转换成特征矩阵表示。特征矩阵由行和列组成，其中行代表不同的样本，列代表不同的特征。每个元素表示该样本在该特征下的取值。将商品交易区块链网络的特征可交互视图转换成特征矩阵表示。特征矩阵由行和列组成，其中行代表不同的样本，列代表不同的特征。每个元素表示该样本在该特征下的取值。将来自不同源的数据进行整合，以形成一个完整而一致的数据集。这可能涉及将多个表格或数据源中的数据连接在一起，或者根据一定的规则进行关联，以确保数据一致性和完整性。通过数据标准化将数据转换为统一尺度或范围的过程，以消除不同特征之间的量纲差异。常见的数据标准化方法包括均值-方差标准化、最小-最大标准化等。标准化后的数据可以更好地适应后续的建模和分析过程。采用自适应划分法对商品交易区块链网络特征预处理管道进行矩阵划分。自适应划分是一种将矩阵划分成不同大小的子矩阵的方法，以便更好地捕捉矩阵中的局部特征。通过自适应划分，可以保留原始特征矩阵中的局部关系和结构信息，并更好地应对矩阵的高维性和稀疏性。划分后的子矩阵可以更好地反映商品交易区块链网络的局部特征，为后续的分析和建模提供更具信息量的数据。采用矩阵分解法对商品交易区块链网络特征子矩阵进行奇异值分解（Singular ValueDecomposition，简称SVD）。SVD是一种常用的矩阵分解方法，可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积：正交矩阵、对角矩阵和正交矩阵的转置。正交矩阵包含了特征子矩阵中的正交特征向量，对角矩阵包含了特征子矩阵中的奇异值。奇异值表示了矩阵在不同特征向量上的重要性或权重。通过奇异值分解，可以获取特征子矩阵的主要特征和权重信息，为后续的特征权重计算提供基础。对正交矩阵及对角矩阵进行特征权重计算，生成商品交易区块链网络特征权重矩阵。利用正交矩阵及对角矩阵进行特征权重计算。正交矩阵中的正交特征向量表示了特征子矩阵中不同特征在正交空间上的投影情况，对角矩阵中的奇异值表示了不同特征的重要性。通过对正交矩阵中的正交特征向量乘以对角矩阵中的奇异值，可以计算每个特征的权重。这些权重反映了特征在商品交易区块链网络中的贡献程度或重要性，可以用于后续的特征分析、选择或建模过程。利用应用视觉投影法对商品交易区块链网络特征权重矩阵进行视觉投影。视觉投影是一种将高维数据映射到低维可视化空间的方法，以便更好地理解和展示数据的结构和模式。通过将商品交易区块链网络特征权重矩阵投影到二维或三维空间中，可以在可视化图形中展示不同特征之间的关系和重要性。这有助于直观地理解商品交易区块链网络的特征分布、聚类情况以及特征之间的相关性，为数据分析、决策制定等提供可视化支持。
在本实施例中，步骤S43包括以下步骤：
步骤S431：对商品交易区块链网络特征子矩阵进行非负矩阵转换，生成商品交易区块链网络特征非负子矩阵；
步骤S432：利用矩阵分解法对商品交易区块链网络特征非负子矩阵进行矩阵初始化，生成初始数据子矩阵；
步骤S433：对初始数据子矩阵进行奇异值分解，生成正交矩阵及对角矩阵。
本发明通过对商品交易区块链网络特征子矩阵进行非负矩阵转换，生成商品交易区块链网络特征非负子矩阵。非负矩阵转换是一种特殊的矩阵转换技术，它可以将矩阵中的所有元素限制为非负值。在商品交易区块链网络中，通过对特征子矩阵进行非负矩阵转换，可以更好地反映特征之间的正相关性。这有助于发现对商品交易区块链网络特征有积极影响的因素，并排除负相关性带来的干扰，从而更准确地理解特征之间的关系。利用矩阵分解法对商品交易区块链网络特征非负子矩阵进行矩阵初始化，生成初始数据子矩阵。矩阵分解是将一个矩阵分解为多个矩阵乘积的过程。在该步骤中，对商品交易区块链网络特征非负子矩阵进行矩阵初始化，可以得到初始数据子矩阵。这个初始数据子矩阵包含了特征之间的初始关系，为后续的奇异值分解提供了基础。通过矩阵分解，可以将复杂的特征关系分解为更简单的部分，使得特征分析和权重计算更加高效和可解释性。对初始数据子矩阵进行奇异值分解，生成正交矩阵及对角矩阵。奇异值分解是一种常用的矩阵分解方法，可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积：一个正交矩阵、一个对角矩阵和其转置矩阵。在该步骤中，对初始数据子矩阵进行奇异值分解，可以得到正交矩阵和对角矩阵。正交矩阵表示特征之间的正交关系，即彼此独立；对角矩阵包含了特征的奇异值，表示了特征的重要性。通过奇异值分解，可以提取出商品交易区块链网络特征子矩阵中的结构和模式，为后续的特征分析和权重计算提供基础。
在本实施例中，采用非负矩阵转换方法对商品交易区块链网络特征子矩阵进行处理，生成非负子矩阵。非负矩阵转换旨在确保生成的子矩阵中所有元素均为非负值，以更好地反映特征间的正相关或非负关系。通过迭代算法，可以使得W矩阵和H矩阵的乘积逼近原始子矩阵，同时保持非负性质。通过这种非负矩阵分解方法，可以生成非负子矩阵，其中的元素均为非负值。采用矩阵分解法对商品交易区块链网络特征非负子矩阵进行初始化，生成初始数据子矩阵。矩阵分解是将一个矩阵分解成几个较小矩阵相乘的过程，以便更好地表达原始矩阵的结构和特征。一种常用的矩阵分解方法是奇异值分解（Singular ValueDecomposition，简称SVD）。SVD将矩阵分解为三个矩阵的乘积：正交矩阵、对角矩阵和正交矩阵的转置。在初始数据子矩阵的生成过程中，可以利用SVD将非负子矩阵进行矩阵分解。通过对非负子矩阵进行SVD分解，可以得到正交矩阵、对角矩阵以及正交矩阵的转置。这些矩阵包含了非负子矩阵的主要特征和结构信息，并作为初始数据子矩阵的基础。初始数据子矩阵进行奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD），以生成正交矩阵和对角矩阵。奇异值分解是一种常见的矩阵分解方法，可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积：正交矩阵、对角矩阵和正交矩阵的转置。在对初始数据子矩阵进行奇异值分解时，可以使用数值计算方法来计算矩阵的奇异值和奇异向量。正交矩阵包含了初始数据子矩阵的正交特征向量，对角矩阵包含了初始数据子矩阵的奇异值。通过奇异值分解，可以将初始数据子矩阵拆分为这些分量，使得初始数据子矩阵的主要特征和权重信息得以表示。
在本实施例中，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：利用卷积神经网络对商品交易区块链特征矩阵投影图进行卷积预处理，生成商品交易区块链网络特征样本集；
步骤S52：利用超像素算法对商品交易区块链网络特征样本集进行卷积数据切割，生成商品交易区块链网络卷积特征序列；
步骤S53：利用空洞卷积算法对商品交易区块链网络卷积特征序列进行膨胀卷积，生成商品交易区块链网络卷积特征网络；
步骤S54：利用多尺度采样算法对商品交易区块链网络卷积特征网络进行空间金字塔池化多层采样，生成商品交易区块链网络卷积特征图；
步骤S55：基于组合分类器算法利用组合分类器加权综合计算公式对商品交易区块链网络卷积特征图进行堆叠集成算法建模，生成商品交易区块链网络卷积特征模型；
本发明通过卷积神经网络对商品交易区块链特征矩阵投影图进行卷积预处理，生成商品交易区块链网络特征样本集。通过卷积神经网络对特征矩阵进行卷积预处理，可以提取出图像中的局部特征，捕获商品交易区块链网络的空间相关性，可以对区块链网络进行更细粒度的特征提取，并将其转化为适用于卷积神经网络的特征样本集。利用超像素算法对商品交易区块链网络特征样本集进行卷积数据切割，生成商品交易区块链网络卷积特征序列。超像素算法可以将图像分割成相似的区域，从而减少特征样本的维度，提取出更具有代表性的特征序列。减小特征样本的复杂度，提高后续处理的效率，并且保留了原始特征之间的空间关系。利用空洞卷积算法对商品交易区块链网络卷积特征序列进行膨胀卷积，生成商品交易区块链网络卷积特征网络。空洞卷积是一种卷积操作，通过增加卷积核的有效感受野来捕获更广泛的上下文信息。在商品交易区块链网络中应用空洞卷积可以增强特征的感知范围，捕捉更多的全局特征，并提高特征的判别能力。利用多尺度采样算法对商品交易区块链网络卷积特征网络进行空间金字塔池化多层采样，生成商品交易区块链网络卷积特征图。多尺度采样是一种池化操作，可以在不同的尺度下对特征进行子采样，捕获多个尺度的特征信息，可以提取出商品交易区块链网络特征的多个层次，从局部特征到全局特征，丰富了特征表示的多样性。
在本实施例中，本发明通过同态加密算法可以将数据转换为密文形式，确保数据在传输过程中的机密性。这有助于防止未经授权的访问和数据泄露，通过将数据进行密文转换，可以保护用户的隐私信息。敏感数据在进行计算和存储时不会暴露给第三方，从而降低了个人隐私泄露的风险，对密文进行对称加密可以防止数据篡改或被篡改的风险。只有拥有密钥的授权用户才能解密和修改数据，提高了数据的完整性和可信度，对加密密文进行对称加密可以防止未经授权的计算和恶意操作。只有授权用户才能解密和进行相关计算操作，确保数据计算过程的安全性，通过线性规划法进行网络调度切片，可以合理分配和利用网络资源，避免资源浪费和瓶颈问题。这有助于提高网络的稳定性和性能，网络调度切片可以将任务进行分解和并行处理，提高处理效率和响应速度。通过合理的切片策略，可以充分利用多个处理单元并行执行任务，加快处理过程，通过上传和存储切片集，可以实现高效的商品交易数据管理。数据存储在分布式系统中，可以提供更高的可扩展性和容错性，支持大规模数据处理和查询，上传的同态加密模型切片集可以确保数据的安全性。即使数据被入侵或泄露，由于数据是以加密形式存储，不易被解密，保护了数据的机密性，通过对商品交易区块链网络进行同态加密、对称加密和网络调度切片，可以实现数据保密性、隐私保护、数据完整性、计算安全、资源优化、并行处理、数据管理效率和数据安全性等多个有益效果。
在本实施例中，将商品交易区块链特征矩阵投影图作为输入数据。通过卷积层对输入数据进行卷积运算。卷积操作可以提取输入数据的局部特征，通过设置不同的卷积核（滤波器），可以捕捉到不同尺度和方向的特征。将卷积层的输出经过激活函数，如ReLU（Rectified Linear Unit），来引入非线性变换并增强网络的表示能力。用池化操作对卷积输出进行下采样。常见的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（AveragePooling），用于减小特征图的尺寸并保留重要的特征信息。将池化层的输出展平为一维向量，以便与全连接层连接。通过全连接层对展平后的特征向量进行线性变换和非线性变换，以生成最终的特征向量表示。采用超像素算法对商品交易区块链网络特征样本集进行卷积数据切割，生成商品交易区块链网络卷积特征序列。超像素算法用于将原始样本集划分为具有相似属性的紧密区域，以提高数据表示的连续性和局部结构。将商品交易区块链网络特征样本集输入到超像素算法中进行切割。超像素算法可以将数据集分割为一组具有相似特征的超像素区域。对每个超像素区域使用特征提取方法，例如统计特征、直方图特征、纹理特征等，以获取每个区域的特征表示。将提取的特征序列化为商品交易区块链网络卷积特征序列。可以按照超像素切割的顺序排列特征，形成一个序列。使用膨胀卷积核对输入数据进行卷积操作。膨胀卷积核的特点是具有空洞（dilated）的孔，使得卷积核可以在局部区域感受野的基础上增大感受野范围。利用多尺度采样算法对商品交易区块链网络卷积特征网络进行空间金字塔池化多层采样，生成商品交易区块链网络卷积特征图。对卷积特征网络进行多尺度采样，采用不同大小的池化窗口进行池化操作。常见的池化方法包括最大池化和平均池化。进行多层采样，使用不同尺度的池化窗口对特征图进行多次采样操作。采样层级的选择可以根据任务需求和特征的层次结构进行调整。过在不同层次上使用多尺度采样算法，可以获得多个尺度的特征图。这样可以捕捉不同空间尺度下的特征信息，将多个尺度上的特征图结合在一起，生成商品交易区块链网络卷积特征图。这个特征图将具有更丰富的空间信息，用于后续的分析和建模，组合分类器算法通过集成多个分类器的预测结果，提高分类性能。经典的方法包括投票法、加权平均法和堆叠集成法等，在堆叠集成法中，首先将卷积特征图输入到多个基础分类器中进行训练。基础分类器可以是任何适合处理图像分类任务的模型，如支持向量机(Support Vector Machine，SVM)、决策树或随机森林等，根据组合分类器的加权综合计算公式，将各个基础分类器的预测结果进行加权融合，得到最终的预测结果。权重可以根据不同分类器的性能和可信度进行调整根据组合分类器的加权综合计算公式，将各个基础分类器的预测结果进行加权融合，得到最终的预测结果。权重可以根据不同分类器的性能和可信度进行调整。
在本实施例中，步骤S55中的组合分类器加权综合计算公式具体为：
；
其中，为组合分类器权重系数，/>为第/>个基分类器，/>为基分类器的数量，/>为第/>个基分类器在组合分类器中的权重，/>为第/>个基分类器对权重的预测值，/>为输入初始基分类器的样本值，/>为基分类器对结果值的预测结果的和，/>为第/>个基分类器对结果值的预测结果，/>为第/>个基分类器预测的正确率，/>为分类结果的数量，/>为第/>个基分类器对第/>个基分类器的权重，/>为第/>个基分类器对样本的分类结果，/>为样本/>在第/>个基分类器的取值。
本发明通过表示基分类器权重系数乘以每个基分类器对权重的预测值的总和。通过对各个基分类器的预测值进行加权求和，可以捕捉到每个基分类器对最终组合分类器的贡献程度。这有益于对不同基分类器的预测能力进行综合考量。通过表示基分类器对结果值的预测结果和分类结果数量的乘积相乘并开平方根。它可以考虑基分类器对结果值的预测结果和分类结果数量之间的平衡关系。这有益于根据分类结果的数量和每个分类结果的预测准确性来调整最终的权重。利用，Sigmoid函数将基分类器权重的预测值进行映射，将预测值转化为范围在0到1之间的概率值。这有益于将预测值归一化，使得它们可以代表各个基分类器的权重影响程度，并且可以通过概率值的方式进行解释和理解。通过/>表示基分类器对样本的分类结果乘以基分类器之间的权重。这可以考虑到不同基分类器之间的相互作用和依赖关系，进一步调整最终的权重。公式通过综合考虑基分类器的权重预测、结果预测、正确率、数量以及样本分类结果等因素，对组合分类器的权重系数进行计算和调整。这有益于更全面地评估基分类器的贡献、平衡不同因素，进而改善组合分类器的性能和准确性。
在实施例中，步骤S6的具体步骤：
步骤S61：利用同态加密算法对商品交易区块链网络卷积特征模型进行数据密文转换，生成商品交易区块链网络同态加密密文；
步骤S62：利用商品交易区块链网络同态加密公式对商品交易区块链网络同态加密密文进行对称加密，生成商品交易区块链网络同态加密模型；
步骤S63：利用线性规划法对商品交易区块链网络同态加密模型进行网络调度切片，生成商品交易区块链网络同态加密模型切片集；
步骤S64：将商品交易区块链网络同态加密模型切片集上传至商品交易数据管理系统，实现商品交易数据管理；
本发明通过同态加密算法可以将数据转换为密文形式，确保数据在传输过程中的机密性。这有助于防止未经授权的访问和数据泄露，通过将数据进行密文转换，可以保护用户的隐私信息。敏感数据在进行计算和存储时不会暴露给第三方，从而降低了个人隐私泄露的风险，对密文进行对称加密可以防止数据篡改或被篡改的风险。只有拥有密钥的授权用户才能解密和修改数据，提高了数据的完整性和可信度，对加密密文进行对称加密可以防止未经授权的计算和恶意操作。只有授权用户才能解密和进行相关计算操作，确保数据计算过程的安全性，通过线性规划法进行网络调度切片，可以合理分配和利用网络资源，避免资源浪费和瓶颈问题。这有助于提高网络的稳定性和性能，网络调度切片可以将任务进行分解和并行处理，提高处理效率和响应速度。通过合理的切片策略，可以充分利用多个处理单元并行执行任务，加快处理过程，通过上传和存储切片集，可以实现高效的商品交易数据管理。数据存储在分布式系统中，可以提供更高的可扩展性和容错性，支持大规模数据处理和查询，上传的同态加密模型切片集可以确保数据的安全性。即使数据被入侵或泄露，由于数据是以加密形式存储，不易被解密，保护了数据的机密性，通过对商品交易区块链网络进行同态加密、对称加密和网络调度切片，可以实现数据保密性、隐私保护、数据完整性、计算安全、资源优化、并行处理、数据管理效率和数据安全性等多个有益效果。
在本实施例中，将卷积特征模型转换为数值表示形式，以便进行加密操作。这可能涉及到将特征模型转换为数字矩阵或向量的形式，使用选定的同态加密算法对数值进行加密操作，生成商品交易区块链网络的同态加密密文。这个过程中，需要使用公钥进行加密操作，确保只有持有相应私钥的人才能解密数据。根据商品交易区块链网络的同态加密公式，将同态加密密文进行对称加密操作。这个公式可能是根据具体的同态加密算法定义的转换规则，用于对密文进行额外的加密操作。将对称加密后的密文作为结果，生成商品交易区块链网络的同态加密模型。该模型可以用于后续的操作，如网络调度切片和数据管理。根据具体的目标和要求，确定网络调度切片的优化目标，例如最小化通信延迟、最大化资源利用率等。将商品交易区块链网络的同态加密模型转化为网络调度切片的数学模型。这可能涉及到定义变量、约束条件和目标函数等。使用线性规划算法，如单纯形法或内点法，对网络调度切片模型进行求解，以找到最优解或近似最优解。根据优化结果，生成商品交易区块链网络的同态加密模型的切片集。每个切片是网络调度切片的一部分，用于有效管理网络资源和任务分配。将生成的商品交易区块链网络同态加密模型切片集加载到数据管理系统中。这可以通过文件上传或者API调用的方式完成。将切片集上传到数据管理系统中，确保切片集的完整性和准确性。这可能需要对切片集进行验证，以确保上传的数据与生成的切片集一致。利用上传的同态加密模型切片集，对商品交易数据进行管理和处理。这可能包括对数据进行查询、分析、计算等操作，以满足具体的需求和业务要求。
在本实施例中，步骤S62中的商品交易区块链网络同态加密公式具体为：
；
其中，表示使用公钥pk对输入数据/>进行对称加密得到的加密结果，/>为输入模型的数据密文，/>为对称加密算法加密密钥的生成元，/>为加密算法随机选取的有基数，/>为一个特定幂次幂的模数，/>为哈希函数值，/>为哈希函数随机数，为模型明文数据通过输入哈希函数得到的哈希值，/>为加密所取的第一段密文，为第一段密文构建加密密钥的生成元，/>为随机选取的有基数的哈希函数值，/>为加密所取的第二段密文，/>为第一段密文与第二段密文的生成元的权重系数，为第二段密文基于随机选取的有基数的哈希函数值，/>为商品交易金额，/>为商品交易时间，/>为商品交易区块链网络签名，/>为商品交易区块链序号。
本发明通过对数据进行了混淆和随机性增强，/>和引入了随机的生成元和随机的哈希函数值，混淆了原始数据的特征和模式，增加了数据的随机性，由于数据经过随机生成元的幂次幂和随机哈希函数值的幂次幂运算，攻击者难以猜测或推断出密钥和原始数据之间的关系。这增强了系统的抵御攻击性能，使得恶意攻击者难以通过破解密钥或分析数据模式来获取敏感信息。通过/>引入了多次幂次幂运算和开方操作，使得数据难以被解密和破解。通过对表达式进行开方操作，可以降低数据的信息熵，使其更加紧凑和难以理解。这可以提高数据的安全性，减少潜在的信息泄露风险，过对表达式进行复杂的数学运算，使得数据的原始值难以直接获取。这一过程增加了攻击者破解数据的难度，从而提供了额外的安全保护。通过/>将哈希函数h的结果/>与指数函数/>进行乘法运算，可以实现对数据的保密和加密。这一操作引入了多次幂次幂运算和指数函数运算，使得数据难以被解密和破解。通过考虑交易金额、时间和区块链签名，这些因素被作为输入加密算法的一部分，确保了交易的相关信息参与了加密计算。这样可以提高交易的可追溯性和安全性。这些因素被作为输入加密算法的一部分，确保了交易的相关信息参与了加密计算。这样可以提高交易的可追溯性和安全性。
在本实施例中，还提供了一种商品交易数据管理系统，包括：
信息采集模块，获取商品交易数据；利用集成学习算法对商品交易数据进行数据耦合，构建商品交易智能合约；
区块链网络模块，利用特征工程法对商品交易智能合约进行特征提取，生成第一商品交易特征数据；利用关联规则分析法对第一商品交易特征数据进行规则筛选，生成第二商品交易特征数据；利用指定共识算法对第二商品交易特征数据进行区块链网络构建，生成商品交易区块链网络；
可交互视图模块，利用特征检测算法对商品交易区块链网络进行特征标记，生成商品交易区块链网络特征权重数据；利用深度学习算法对商品交易区块链网络特征点数据进行交互式可视化处理，生成商品交易区块链网络可交互视图；
矩阵投影模块，利用矩阵分解法对商品交易区块链网络可交互视图进行视觉投影，生成商品交易区块链特征矩阵投影图；
卷积模型模块，利用空洞卷积网络对商品交易区块链特征矩阵投影图进行膨胀卷积及多尺度采样，生成商品交易区块链卷积特征模型；
模型加密模块，利用同态加密算法对商品交易区块链卷积特征模型进行同态加密，生成商品交易区块链卷积加密模型；利用线性规划法将商品交易区块链卷积加密模型上传至商品交易数据管理系统，实现商品交易数据管理。
上文仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (2)

1.一种商品交易数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，包括：
步骤S11：利用信息采集模块获取商品交易数据，商品交易数据包括商品信息数据、商品交易信息数据、商品交易状态数据及商品支付信息数据；
步骤S12：利用集成学习算法对商品交易数据进行数据耦合，生成商品交易数据库；
步骤S13：对商品交易数据库进行合约分析，生成商品交易智能合约逻辑；
步骤S14：利用商品交易智能合约逻辑对商品交易数据库进行智能合约集成编辑，构建商品交易智能合约；
步骤S2，包括：
步骤S21：利用特征工程法对商品交易智能合约进行特征提取，生成第一商品交易特征数据；
步骤S22：利用聚类分析法对第一商品交易特征数据进行聚类分析，生成商品交易特征数据集；
步骤S23：利用关联规则分析法对商品交易特征数据集进行规则筛选，生成第二商品交易特征数据；
步骤S24：利用商品交易智能合约对第二商品交易特征数据进行架构设计，生成商品交易区块链节点；
步骤S25，包括：
步骤S251：对商品交易区块链节点进行中心化网络拓扑结构搭建，生成商品交易区块链网络拓扑结构；
步骤S252：对商品交易区块链网络拓扑结构进行模块分解，生成商品交易区块链创世区块；
步骤S253：利用指定共识算法对商品交易区块链创世区块进行区块链网络构建，生成商品交易区块链网络；
步骤S3，包括：
步骤S31：利用特征检测算法对商品交易区块链网络进行区块链特征检测，生成商品交易区块链网络特征编码；
步骤S32：对商品交易区块链网络进行特征标记，生成商品交易区块链网络特征点数据；
步骤S33：利用区块链网络特征权重计算公式对商品交易区块链网络特征点数据进行权重计算，生成商品交易区块链网络特征权重数据；
步骤S34：利用随机森林学习算法对商品交易区块链网络特征权重数据进行频繁项集挖掘，生成商品交易区块链网络特征权重向量；
步骤S35：对商品交易区块链网络特征权重向量进行数据可视化处理，生成商品交易区块链网络特征可视化视图；
步骤S36：利用JavaScript库对商品交易区块链网络特征可视化视图进行交互化处理，生成商品交易区块链网络特征可交互视图；
其中，步骤S33的区块链网络特征权重计算公式具体为：
；
其中，是区块链网络的特征权重指数，/>区块链网络中的节点数，/>是第/>个节点的特征值，/>是/>特征值的变化率的值，/>为/>个节点的特征值的权重，/>为第/>个节点特征值的基准值，/>为第/>个节点特征值的周期性，/>为第/>个节点特征值的相位参数，/>为第/>个节点特征值的非线性程度参数值，/>为第/>个节点特征值的增长率，/>为第/>个节点特征值的初始值，/>为第/>个节点特征值的偏移量；
步骤S4，包括：
步骤S41：对商品交易区块链网络特征可交互视图进行特征矩阵预处理，生成商品交易区块链网络特征预处理管道，数据预处理包括清洗、整合以及标准化；
步骤S42：利用自适应划分法对商品交易区块链网络特征预处理管道进行矩阵划分，生成商品交易区块链网络特征子矩阵；
步骤S43，包括：
步骤S431：对商品交易区块链网络特征子矩阵进行非负矩阵转换，生成商品交易区块链网络特征非负子矩阵；
步骤S432：利用矩阵分解法对商品交易区块链网络特征非负子矩阵进行矩阵初始化，生成初始数据子矩阵；
步骤S433：对初始数据子矩阵进行奇异值分解，生成正交矩阵及对角矩阵；
步骤S44：对正交矩阵及对角矩阵进行特征权重计算，生成商品交易区块链网络特征权重矩阵；
步骤S45：利用视觉投影法对商品交易区块链网络特征权重矩阵进行视觉投影，生成商品交易区块链特征矩阵投影图；
步骤S5，包括：
步骤S51：利用卷积神经网络对商品交易区块链特征矩阵投影图进行卷积预处理，生成商品交易区块链网络特征样本集；
步骤S52：利用超像素算法对商品交易区块链网络特征样本集进行卷积数据切割，生成商品交易区块链网络卷积特征序列；
步骤S53：利用空洞卷积算法对商品交易区块链网络卷积特征序列进行膨胀卷积，生成商品交易区块链网络卷积特征网络；
步骤S54：利用多尺度采样算法对商品交易区块链网络卷积特征网络进行空间金字塔池化多层采样，生成商品交易区块链网络卷积特征图；
步骤S55：基于组合分类器算法利用组合分类器加权综合计算公式对商品交易区块链网络卷积特征图进行堆叠集成算法建模，生成商品交易区块链网络卷积特征模型；
其中，步骤S55的组合分类器加权综合计算公式具体为：
；
其中，为组合分类器权重系数，/>为第/>个基分类器，/>为基分类器的数量，/>为第/>个基分类器在组合分类器中的权重，/>为第/>个基分类器对权重的预测值，/>为输入初始基分类器的样本值，/>为基分类器对结果值的预测结果的和，/>为第/>个基分类器对结果值的预测结果，/>为第/>个基分类器预测的正确率，/>为分类结果的数量，/>为第/>个基分类器对第/>个基分类器的权重，/>为第/>个基分类器对样本的分类结果，/>为样本/>在第/>个基分类器的取值；
步骤S6，包括：
步骤S61：利用同态加密算法对商品交易区块链网络卷积特征模型进行数据密文转换，生成商品交易区块链网络同态加密密文；
步骤S62：利用商品交易区块链网络同态加密公式对商品交易区块链网络同态加密密文进行对称加密，生成商品交易区块链网络同态加密模型；
步骤S63：利用线性规划法对商品交易区块链网络同态加密模型进行网络调度切片，生成商品交易区块链网络同态加密模型切片集；
步骤S64：将商品交易区块链网络同态加密模型切片集上传至商品交易数据管理系统，实现商品交易数据管理；
其中，步骤S62的商品交易区块链网络同态加密公式具体为：
；
其中，表示使用公钥pk对输入数据/>进行对称加密得到的加密结果，/>为输入模型的数据密文，/>为对称加密算法加密密钥的生成元，/>为加密算法随机选取的有基数，/>为一个特定幂次幂的模数，/>为哈希函数值，/>为哈希函数随机数，/>为模型明文数据通过输入哈希函数得到的哈希值，/>为加密所取的第一段密文，/>为第一段密文构建加密密钥的生成元，/>为随机选取的有基数的哈希函数值，/>为加密所取的第二段密文，/>为第一段密文与第二段密文的生成元的权重系数，/>为第二段密文基于随机选取的有基数的哈希函数值，/>为商品交易金额，/>为商品交易时间，/>为商品交易区块链网络签名，/>为商品交易区块链序号。
2.一种商品交易数据管理系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的商品交易数据管理方法，包括：
信息采集模块，获取商品交易数据；利用集成学习算法对商品交易数据进行数据耦合，构建商品交易智能合约；
区块链网络模块，利用特征工程法对商品交易智能合约进行特征提取，生成第一商品交易特征数据；利用关联规则分析法对第一商品交易特征数据进行规则筛选，生成第二商品交易特征数据；利用指定共识算法对第二商品交易特征数据进行区块链网络构建，生成商品交易区块链网络；
可交互视图模块，利用特征检测算法对商品交易区块链网络进行特征标记，生成商品交易区块链网络特征权重数据；利用深度学习算法对商品交易区块链网络特征点数据进行交互式可视化处理，生成商品交易区块链网络可交互视图；
矩阵投影模块，利用矩阵分解法对商品交易区块链网络可交互视图进行视觉投影，生成商品交易区块链特征矩阵投影图；
卷积模型模块，利用空洞卷积网络对商品交易区块链特征矩阵投影图进行膨胀卷积及多尺度采样，生成商品交易区块链卷积特征模型；
模型加密模块，利用同态加密算法对商品交易区块链卷积特征模型进行同态加密，生成商品交易区块链卷积加密模型；利用线性规划法将商品交易区块链卷积加密模型上传至商品交易数据管理系统，实现商品交易数据管理。
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