[发明专利]一种基于人工智能的仓储数据监管系统及方法

权利要求书

1.一种基于人工智能的仓储数据监管方法，其特征在于，包括以下分析步骤：

步骤S1：提取通过人工智能建立的仓储数据管理平台以及用户登陆仓储数据管理平台后记录的操作轨迹；基于操作轨迹，分析确定用户登陆仓储数据管理平台的待考察行为踪迹；

所述步骤S1中分析确定用户登陆仓储数据管理平台的待考察行为踪迹，包括以下分析步骤：

步骤S11：获取仓储数据管理平台中记录有效操作轨迹的执行时长T，所述有效操作轨迹是指用户登陆仓储数据管理平台到产生操作轨迹后对获取的仓储数据产生处理行为时记录的轨迹集合；所述处理行为包括下载、复制、修改、保存和截图；计算有效操作轨迹的平均执行时长T₀，T₀=(1/m)∑T，其中m表示仓储数据管理平台记录有效操作轨迹的个数；

步骤S12：标记T≥T₀时对应的有效操作轨迹为目标操作轨迹；提取目标操作轨迹对应主界面中子界面的总点击次数G，所述主界面是指仓储数据管理平台登陆后显示的界面，所述子界面是指存在于主界面中的超链接点击后呈现的界面；利用公式：

P=(g/G)/(f/F)

计算目标操作轨迹对应的趋同指数P；g表示目标操作轨迹对应主界面中同类型子界面的总点击次数，f表示除去目标操作轨迹的有效操作轨迹对应主界面中同类型子界面的总点击次数最大值，F表示除去目标操作轨迹的有效操作轨迹对应主界面中子界面的总点击次数最大值；

设置趋同指数阈值P₀，提取PP₀对应的数据对A，A={g,G}，并输出第一条件a，a={g_实时g/n₁,G_实时G/n₁}；其中n₁表示目标操作轨迹的总个数；g_实时表示实时目标操作轨迹对应主界面中同类型子界面的点击次数；G_实时表示实时目标操作轨迹对应主界面中子界面的点击次数；

步骤S13：获取目标操作轨迹对应子界面的平均停留时长h₀，所述停留时长是指用户在子界面中未对仓储数据产生处理行为对应的时长；提取除去目标操作轨迹的有效操作轨迹对应子界面的平均停留时长h₁，利用公式：H=h₀/h₁，计算目标操作轨迹对应的时间指数H，设置时间指数阈值H0，提取HH₀对应的平均停留时长，并输出第二条件b，b={h_实时h₀}；h_实时表示目标操作轨迹对应子界面的实时停留时长；

步骤S14：对满足第一条件和第二条件的目标操作轨迹输出为待考察行为踪迹；

步骤S2：在确定用户对应的操作轨迹为待考察行为踪迹时，触发仓储数据管理平台建立历史操作轨迹中所有待考察行为踪迹的行为数据包，所述行为数据包是指待考察行为踪迹对应的用户操作轨迹与查询目的仓储数据构成的数据包；

步骤S3：提取相同查询目的仓储数据对应的行为数据包为第一数据包集合，分析第一数据包集合中不同用户对应的重迭路径；获取不同第一数据包集合对应的重迭路径，分析仓储数据管理平台中第一数据包集合的目标指向度；

步骤S4：基于目标指向度，对用户在仓储数据管理平台中的操作轨迹确定为待考察行为踪迹时，进行仓储数据的预显示。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的仓储数据监管方法，其特征在于：所述主界面中同类型子界面包括以下分析步骤：

提取子界面对应超链接的主题名称和子界面显示数据的属性特征；

当任意两子界面显示数据的属性特征相同时，输出两子界面对应的特征值为1；

当任意两子界面显示数据的属性特征不相同时，输出两子界面对应的特征值为0；

所述属性特征是指子界面中仓储数据的显示方式；

遍历主界面包含子界面中满足特征值为1且子界面对应超链接的主题名称相似度大于等于相似度阈值时的所有子界面为同类型子界面。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的仓储数据监管方法，其特征在于：所述查询目的仓储数据是指产生处理行为时对应的仓储数据。