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龍圖騰網(wǎng)恭喜沈陽久道科技有限公司申請的專利基于人工智能的電子交易數(shù)據(jù)智能分類管理系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119416005B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510024658.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/24；該發(fā)明授權(quán)基于人工智能的電子交易數(shù)據(jù)智能分類管理系統(tǒng)是由劉瑩瑩;趙光;王金淼;楊靜;高劍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于人工智能的電子交易數(shù)據(jù)智能分類管理系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提出了基于人工智能的電子交易數(shù)據(jù)智能分類管理系統(tǒng)，包括：根據(jù)每類交易數(shù)據(jù)在不同游走步長對應(yīng)相鄰矩陣中元素值的大小構(gòu)建交易數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度；根據(jù)每類交易數(shù)據(jù)對異常交易數(shù)據(jù)檢測的相關(guān)程度不同構(gòu)建交易影響比；根據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度和交易影響比獲取團(tuán)購交易數(shù)據(jù)中異常交易數(shù)據(jù)的檢測結(jié)果。本申請利用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度和交易影響比構(gòu)建分類算法中的度量距離以及簇間相似度，避免通過團(tuán)購期間不同時間段內(nèi)交易數(shù)據(jù)分布判斷異常交易造成誤判的問題，提高了交易數(shù)據(jù)的檢測精度和分類管理效率。

本發(fā)明授權(quán)基于人工智能的電子交易數(shù)據(jù)智能分類管理系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于人工智能的電子交易數(shù)據(jù)智能分類管理系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括以下模塊：交易數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取團(tuán)購流程中所有團(tuán)購人員交易數(shù)據(jù)，利用所有團(tuán)購人員的交易數(shù)據(jù)構(gòu)建交易數(shù)據(jù)矩陣；數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度計(jì)算模塊，用于根據(jù)交易數(shù)據(jù)矩陣和不同游走步長得到預(yù)設(shè)數(shù)量的相鄰矩陣，根據(jù)預(yù)設(shè)數(shù)量的相鄰矩陣和交易數(shù)據(jù)獲取每個團(tuán)購人員每類交易數(shù)據(jù)的合群指數(shù)，根據(jù)每個團(tuán)購人員與其余團(tuán)購人員之間每類交易數(shù)據(jù)合群指數(shù)的差值獲取每個團(tuán)購人員交易數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度；交易影響比計(jì)算模塊，用于根據(jù)每類交易數(shù)據(jù)對應(yīng)相鄰矩陣中兩個團(tuán)購人員對應(yīng)元素值以及相鄰矩陣中的元素最大值獲取兩個團(tuán)購人員關(guān)于每類交易數(shù)據(jù)的相鄰系數(shù)，根據(jù)分類算法將所有團(tuán)購人員的每一類交易數(shù)據(jù)分割為第一同類交易數(shù)據(jù)集和第二同類交易數(shù)據(jù)集，根據(jù)第一同類交易數(shù)據(jù)集和第二同類交易數(shù)據(jù)集獲取每一類交易數(shù)據(jù)的交易影響比；交易數(shù)據(jù)分類模塊，用于根據(jù)每一類交易數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度和交易影響比獲取團(tuán)購人員交易數(shù)據(jù)之間度量距離，根據(jù)分類算法獲取所有團(tuán)購人員交易數(shù)據(jù)的聚類簇；交易數(shù)據(jù)管理模塊，用于將每個聚類簇聚類中心對應(yīng)的團(tuán)購人員交易數(shù)據(jù)作為聚類簇的代表數(shù)據(jù)，根據(jù)不同聚類簇的代表數(shù)據(jù)之間的DTW距離獲取每個代表數(shù)據(jù)的簇間相似度，基于簇間相似度篩選異常交易數(shù)據(jù)，并進(jìn)行分類儲存管理；所述根據(jù)預(yù)設(shè)數(shù)量的相鄰矩陣和交易數(shù)據(jù)獲取每個團(tuán)購人員每類交易數(shù)據(jù)的合群指數(shù)的方法為：

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