(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211472836.2 (22)申请日 2022.11.23 (71)申请人 成都银光软件 有限公司 地址 610051 四川省成 都市成华区一环路 东一段159 号电子信息产业大厦1栋第 1层4号 (72)发明人 袁诚　唐莉　厍文川　 (74)专利代理 机构 成都启慧金 舟知识产权代理 事务所 (特殊普通合伙) 51299 专利代理师 何媛 (51)Int.Cl. G06Q 30/00(2012.01) G06Q 50/04(2012.01) G06F 16/2458(2019.01) (54)发明名称 基于数据处理的溯源识别信息的分析方法 及系统 (57)摘要 本发明提供的基于数据处理的溯源识别信 息的分析方法及系统， 涉及数据处理技术领域。 在本发明中， 基于第一朔源用户对高频节点环节 的节点环节关注信息和多个候选朔源信息节点 所属的节 点环节对应的历史关注信息描述向量， 分析输出第一朔源用户的感兴趣信息描述向量； 基于感兴趣信息描述向量和多个候选朔源信息 节点中的每一个候选朔源信息节点的时序相关 信息描述向量之间的区别， 分析输出多个候选朔 源信息节点中相对于第一朔源用户的感兴趣信 息节点； 将溯源识别信息中感兴趣信息节点的局 部溯源识别信息， 提供给第一朔源用户。 基于上 述内容， 可以改善现有技术中溯源识别信息的分 析可靠度不高的问题。 权利要求书3页 说明书12页 附图2页 CN 115511511 A 2022.12.23 CN 115511511 A 1.一种基于数据处 理的溯源识别 信息的分析 方法， 其特 征在于， 包括： 基于第一朔源用户对高频节点环节的节点环节关注信息和多个候选朔源信息节点所 属的节点环节对应的历史关注信息描述向量， 分析输出所述第一朔源用户的感兴趣信息描 述向量， 每一个所述节点环节包括至少一个候选朔源信息节点， 每一个节点环节对应于一 个食品处 理环节， 每一个候选朔源信息节点对应于一个食品处 理子环节； 基于所述感兴趣信息描述向量和所述多个候选朔源信息节点中的每一个候选朔源信 息节点的时序相关信息描述向量之 间的区别， 分析输出所述多个候选朔源信息节点中相对 于所述第一朔源用户的感兴趣信息节点， 所述节 点环节对应的历史关注信息描述向量基于 第二朔源用户对所述节点环节的节点环节关注信息形成， 所述节点环节属于所述第二朔源 用户的非 高频节点环节， 所述时序相关信息描述向量基于所述多个候选朔源信息节点之间 的时序关系形成； 将提取到的溯源识别信 息中所述感兴趣信 息节点的局部溯源识别信 息， 提供给所述第 一朔源用户。 2.如权利要求1所述的基于数据处理 的溯源识别信 息的分析方法， 其特征在于， 所述基 于第一朔源用户对高频节点环节的节点环节关注信息和多个候选朔源信息节点所属的节 点环节对应的历史关注信息描述向量， 分析输出所述第一朔源用户的感兴趣信息描述向量 的步骤， 包括： 基于第一朔源用户对高频节点环节的节点环节关注信 息， 挖掘出所述第 一朔源用户相 对于所述高频节点环 节的节点环 节关注信息描述向量； 基于所述节点环节关注信息描述向量和多个候选朔源信息节点对应的节点环节中每 一个节点环节对应的历史关注信息描述向量， 分析输出每一个所述节点环节和所述第一朔 源用户之间的用户环 节匹配关系； 将所述用户环节匹配关系作为加权系数， 并基于所述多个候选朔源信 息节点所属的节 点环节对应的历史关注信息描述向量， 分析输出所述第一朔源用户对所述多个候选朔源信 息节点对应的节点环 节的整体历史关注信息描述向量； 基于所述节点环节关注信 息描述向量和所述整体历史关注信 息描述向量， 分析输出所 述第一朔源用户的感兴趣信息描述向量。 3.如权利要求2所述的基于数据处理 的溯源识别信 息的分析方法， 其特征在于， 所述基 于所述节点环节关注信息描述向量和所述整体历史关注信息描述向量， 分析输出所述第一 朔源用户的感兴趣信息描述向量的步骤， 包括： 基于配置的转换参数分布， 将所述节点环节关注信息描述向量进行参数转换， 形成对 应的转换节点环 节关注信息描述向量； 基于所述转换节点环节关注信 息描述向量和所述整体历史关注信 息描述向量， 分析输 出所述第一朔源用户的感兴趣信息描述向量， 所述转换参数分布对应于所述第一朔源用户 的高频节点环 节。 4.如权利要求3所述的基于数据处理 的溯源识别信 息的分析方法， 其特征在于， 所述基 于所述感兴趣信息描述向量和所述多个候选朔源信息节点中的每一个候选朔源信息节点 的时序相关信息描述向量之 间的区别， 分析输出所述多个候选朔源信息节点中相对于所述 第一朔源用户的感兴趣信息节点的步骤， 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115511511 A 2基于所述转换参数分布， 分别对每一个所述候选朔源信 息节点的时序相关信 息描述向 量进行参数转换， 形成每一个所述候选朔源信息节点对应的的转换时序相关信息描述向 量； 在所述多个候选朔源信 息节点中， 筛选出所述转换时序相关信 息描述向量与 所述感兴 趣信息描述向量之 间的区别最小的目标节点数目个候选朔源信息节点， 形成所述第一朔源 用户的感兴趣信息节点。 5.如权利要求2所述的基于数据处理 的溯源识别信 息的分析方法， 其特征在于， 所述基 于第一朔源用户对高频节点环节的节点环节关注信息， 挖掘出所述第一朔源用户相对于所 述高频节点环 节的节点环 节关注信息描述向量的步骤， 包括： 基于所述第 一朔源用户对所述高频节点环节的节点环节关注信 息， 分析输出所述高频 节点环节中被关注的关注候选朔源信息节点和所述关注候选朔源信息节点的被关注统计 信息； 基于所述被关注 统计信息， 对所述关注候选朔源信 息节点的时序相关信 息描述向量进 行融合， 输出所述第一朔源用户相对于所述高频节点环节的节点环节关注信息描述向量， 所述多个候选朔源信息节点包括所述关注候选朔源信息节点。 6.如权利要求1所述的基于数据处理 的溯源识别信 息的分析方法， 其特征在于， 通过兴 趣节点挖掘神经网络执 行以下步骤： 所述基于第一朔源用户对高频节点环节的节点环节关注信息和多个候选朔源信息节 点所属的节点环节对应的历史关注信息描述向量， 分析输出所述第一朔源用户的感兴趣信 息描述向量的步骤； 所述基于所述感兴趣信息描述向量和所述多个候选朔源信息节点中的 每一个候选朔源信息节点的时序相关信息描述向量之 间的区别， 分析输出所述多个候选朔 源信息节点中相对于所述第一朔源用户的感兴趣信息节点的步骤； 所述兴趣节点挖掘神经网络包括关键数据挖掘子网络， 所述兴趣节点挖掘神经网络的 优化过程包括： 基于第一示例性朔源用户对示例性高频节点环节的第一示例性节点环节关注信息和 多个示例性候选朔源信息节点对应的示例性节点环节的示例性历史关注信息描述向量， 通 过所述关键数据挖掘子网络， 分析输出所述第一示例性朔源用户的示例性感兴趣信息描述 向量； 基于所述第一示例性朔源用户对示例性非高频节点环节的第二示例性节点环节关注 信息， 分析输出所述多个示例性候选朔源信息节 点中所述第一示例性朔源用户关注的示例 性关注候选朔源信息节点； 基于所述示例性感兴趣信息描述向量与所述示例性关注候选朔源信息节点的示例性 时序相关信息描述向量之间的区别， 对所述关键数据挖掘 子网络进行网络优化处理， 所述 示例性节点环节的示例性历史关注信息描述向量基于第二示例性朔源用户对所述示例性 节点环节的示例性节点环节关注信息形成， 所述示例性节点环节属于所述第二示例性朔源 用户的示例性非 高频节点环节， 所述示例性时序相关信息描述向量基于所述多个示例性候 选朔源信息节点之间的时序关系形成。 7.如权利要求6所述的基于数据处理 的溯源识别信 息的分析方法， 其特征在于， 所述关 键数据挖掘子网络包括关键数据挖掘单元、 第一聚焦特征分析单元和 第二聚焦特征分析单权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115511511 A 3