[發(fā)明專利]基于云計(jì)算的智能農(nóng)貿(mào)市場管理方法及處理器

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210967139.8
• 申請日: 2022-08-12
• 公開（公告）號: CN115049161B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 袁敏良;任艷玲;袁曉福;王惟;曾日光;藍(lán)劉華;羅文
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳市深信信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q30/0201;G06Q30/0202;G06Q50/02;G06F16/36;G06F16/9535
• 代理公司: 深圳中圳知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44768
• 代理人: 廖苑濱

1.基于云計(jì)算的智能農(nóng)貿(mào)市場管理方法，其特征在于，包括：

獲取各個家庭的單日食譜；

利用Prophet模型根據(jù)獲取時間序列生成食物生產(chǎn)量第一預(yù)測值；

預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)集，從數(shù)據(jù)集中讀取用戶-食譜以及用戶-關(guān)系-實(shí)體信息；根據(jù)用戶-食譜之間的供需曲線得到協(xié)同圖譜食譜CKG；

將原本的CKG進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)分別得到視圖s1(G)和s2(G)；具體包括：分別對G邊進(jìn)行隨機(jī)添加和隨機(jī)刪除操作，操作如下：

其中，V表示節(jié)點(diǎn)的集合，表示所有邊集合，M是基于邊的集合的一個掩碼向量，通過隨機(jī)刪除比率p生成，⊙表示兩個向量的乘積，表示添加的邊集合；

構(gòu)建監(jiān)督任務(wù)和圖對比學(xué)習(xí)進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化；

圖對比學(xué)習(xí)任務(wù)，將視圖s1(G)和s2(G)得出的用戶和菜譜、；

結(jié)點(diǎn)表示進(jìn)行對比學(xué)習(xí)，采用InfoNCE損失函數(shù)如下：

其中，s為相似度函數(shù)，為溫度超參數(shù)；u表示第一個用戶，u＇表示第二個用戶；

監(jiān)督任務(wù)：用戶/菜譜表示，采用貝葉斯個性化排序(BPR)推薦損失函數(shù)如下：

其中，i表示用戶交互過的菜譜，j表示用戶未交互過的菜譜，表示樣本得分，正樣本得分，表示負(fù)樣本的得分；為修正系數(shù)；，分別為z_u，z_i的伴隨矩陣；貝葉斯個性化排名損失的目標(biāo)是讓正樣本和負(fù)樣本之間的得分之差盡可能大；

聯(lián)合優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)采用下式：

其中，表示模型中可訓(xùn)練的參數(shù)，表示L2的正則項(xiàng)，為超參數(shù)；

最后將用戶和食譜節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)積作為評分，評分較高的前K個食譜推薦給用戶，用戶選擇所需的食譜；用戶和食譜節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)積為用戶向量和食譜向量的點(diǎn)乘；

菜譜推薦模型生成K個食譜推薦給用戶；

根據(jù)用戶的點(diǎn)擊來統(tǒng)計(jì)食物供應(yīng)量第二預(yù)測值；

所述第一預(yù)測值與所述第二預(yù)測值的差值小于預(yù)設(shè)值時，則將第一預(yù)測值作為智能農(nóng)貿(mào)市場系統(tǒng)的食物的供應(yīng)量；

將各個家庭所對應(yīng)的食物進(jìn)行發(fā)放。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于云計(jì)算的智能農(nóng)貿(mào)市場管理方法，其特征在于，利用Prophet模型根據(jù)獲取時間序列生成食物生產(chǎn)量第一預(yù)測值之前還包括：Prophet模型支持的數(shù)據(jù)的兩列為“ds”，“y”，對DataFrame格式進(jìn)行重命名；

將讀到的時間序列進(jìn)行歸一化，經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1；轉(zhuǎn)化公式為：

；其中為所有樣本數(shù)據(jù)的均值，為所有樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

3.一種處理器，其特征在于，所述處理器用于執(zhí)行如權(quán)利要求1至2中任意一項(xiàng)所述的基于云計(jì)算的智能農(nóng)貿(mào)市場管理方法。