[发明专利]一种基于人工智能大数据平台的产品质量追溯系统

权利要求书

1.一种基于人工智能大数据平台的产品质量追溯系统，其特征在于：所述系统由以下模块组成：数据收集模块，NOSQL数据库，云端服务器，大数据处理模块，终端显示系统，推荐系统模块组成，所述终端显示系统是把云端服务器的返回结果传送回本地，在本地显示器上呈现出来，消费者直观理解评估商家信息产品质量，终端显示系统由液晶显示器组件构成，所述数据收集模块收集商家、生产厂家的综合信息，包括信誉信息、生产信息、投诉信息，并将数据打包整理后压缩备份存放，数据收集模块由MongoDB数据库构成，所述NOSQL数据库用于存放结构化数据和非结构化数据，包括图片数据、视频数据、文本类数据、音频数据，所述云端服务器为机器学习算法提供算力支持，云端服务器由GPU服务器集群、固态硬盘、机械硬盘、CPU、液氮水冷器件组成，所述大数据处理模块使用SVM算法对数据进行预处理操作，对数据进行清洗、校对，对数据中的不合法数据进行剔除，所述推荐算法模块使用人工智能机器学习算法中的梯度提升决策树算法为客户提供同类型的商品推荐，使用机器学习中的隐含狄利克雷算法为用户提供隐私保护。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大数据平台的产品质量追溯系统，其特征在于：所述数据收集模块类型是数据库，其作用是用于收集存放客户的投诉信息数据、产品信息数据、工商数据信息数据、信誉信息数据，将收集到的这些数据整理打包并压缩备份，传送到大数据处理模块。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大数据平台的产品质量追溯系统，其特征在于所述大数据处理模块作用是把数据收集系统所收集的数据进行处理，对收集到的数据中的残缺数据、不合法数据进行清洗，使用机器学习算法中的K最近邻算法，支持向量机算法对数据进行预处理，k最近邻算法是聚类算法，将数据直观的呈现在坐标轴上并对数据进行算法拟合，把离群点数据剔除，SVM算法对K最近邻算法得出的结果进行调优，进一步拟合数据，数据中的缺失数据的处理，数据缺失没有达到总数据的30％则可以使用数据中的众数进行填补，数据缺失率达到总数据的70％则删除此项数据，数据缺失达到总数据的50％使用数据中的平均值进行填补。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大数据平台的产品质量追溯系统，其特征在于：所述NOSQL数据库存储结构化数据和非结构化数据，包括数值类数据、图片数据、视频数据、音频数据，此模块的数据来源于大数据处理模块预处理上传的数据，NOSQL数据库使用MongoDB来存储结构化数据和非结构化数据。

5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大数据平台的产品质量追溯系统，其特征在于：所述云端服务器模块作用为机器学习算法的数据处理，训练，预测提供算力支持，所述模块是由GPU服务器集群、固态硬盘、机械硬盘、CPU处理器、水冷器件构成，所述GPU服务器集群使用8块英伟达Tesla V100显卡构成，所述固态硬盘使用三星500G SATA3协议的固态硬盘，所述机械硬盘使用希捷容量为2T的机械式硬盘，所述CPU处理器使用8块英特尔i9-9700k处理器,所述水冷器件使用液氮气体进行填充。

6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大数据平台的产品质量追溯系统，其特征在于：所述推荐算法模块作用是提供机器学习算法处理训练数据，使用机器学习算法中的梯度提升决策树算法对上传来的数据进行预处理，梯度提升决策树对数据特征提取并进行分析，将数据特征以树形结构表示，并将结果以曲线图的形式使用计算机程序语言Python自带的可视化工具matplotlib绘制呈现出来，并使用机器学习算法的隐含狄利克雷算法为消费者提供隐私保护，隐含狄利克雷算法将信息数据按照概率的形式展现出来。根据权利要求1所述的一种基于人工智能大数据平台的产品质量追溯系统，其特征在于：所述终端显示系统将云端服务器处理完的结果传送回本地，通过本地显示器将结果呈现出来，所述终端显示系统由三星4K液晶显示屏、鼠标、键盘、USB转换器构成。