一种基于互联网和大数据的农产品产销整合服务平台的制作方法

本发明属于信息资源服务技术领域，尤其涉及一种基于互联网和大数据的农产品产销整合服务平台。

背景技术：

对农业及相关产业的销售服务方面，目前在国外农业生产大国中主要基于高效的信息化管理系统和物流系统。以荷兰的花卉种植业为典型代表，该国花卉生产面积约27000公顷，年产值达90多亿欧元，经济效益约占荷兰农业生产总值的22％，超过80％的花卉产品供出口市场消费。其拍卖市场中实现了电子拍卖，平均一笔交易只需要4秒，90％以上的产品都在当天通过空运运出。在农业生产方面，无论是像美国、加拿大、澳大利亚为典型的人少地多、资源丰富的国家，还是像日本、荷兰、以色列为典型的人多地少、资源相对紧缺的国家，在现代农业建设过程中均采用集约型农业经营发展模式，通过改进生产管理技术、更新品种，以提高单位面积产量和劳动生产率来扩大农业经济收入。但是到目前为止，在国外“互联网+”对农业的影响尚不明显。这和这些国家互联网在农村的发展有关系。在这方面，中国已经走在世界的前列。在互联网全面深刻影响中国经济的背景下，农村经济同样经历着互联网化的变革。过去几年中，农产品电子商务迅猛发展，在浙江、福建、江苏等地，利用现有电商平台(如淘宝网等)已经称为农村发展的一大亮点，以电子商务为主要形式的新型流通模式快速崛起，在流通主体、组织方式、上下游影响等方面都呈现出积极的创新和变化。当前，我国占据主导地位的农业商业模式仍是传统模式，农产品从田地里生产出来后，要经过批发、零售等多个流通环节，最终才能到达消费者手中，流通渠道复杂、信息不对称、农业生产者缺少议价权，生产者和消费者的利益都不能得到保证。

在互联网的催化作用下，当前农产品的流通模式正在发生嬗变。但目前仍处于B2C阶段，主要形态是农业生产者或合作社转变身网商，将自家或收购的农产品进行网络销售。但是电商模式只能部分解决农产品的流通问题，还不能达到农业产销方式深度变革的目标，农业生产仍然具有一定的盲目性和被动性。例如，当前的商业模式是当生鲜农产品尚未收获的时候，就提前在网上售卖，收集完订单后，农民才开始采摘、安排发货。这种预售模式让产地能够按需供应配送，降低农产品的库存风险、生产成本和损耗。但在生产这一个环境仍然是基于往年的经验，经常会发生失误。电子商务的普及甚至有时候加剧了这种误判的发生。近年来，网上经常见到产地丰收但滞销的求助信息。对农民的生产积极性造成了极大的损害。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种基于互联网和大数据的农产品产销整合服务平台，旨在解决目前电商模式存在销售信息之后，带来农产品的库存风险大、生产成本高和损耗大的问题。

本发明是这样实现的，一种基于互联网和大数据的农产品产销整合服务方法，所述基于互联网和大数据的农产品产销整合服务方法包括：

用户需求的有效汇集，挖掘数据；

对农业生产的精细化管理。

进一步，所述对农业生产的精细化管理包括：

对采集的数据进行实时的分析、预测，对生产过程中关键控制点可能出现的问题进行实时主动预警，并根据问题严重性进行预警等级划分；

当发出预警时，会自动触发方案推荐，进行推理决策，并给出相应的方案推荐，随预警提示信息共同呈给用户；

当用户进行检索时，对某产品的全部过程进行检索，还可通过选择不同阶段，对选择的相应阶段进行检索，结果以报表的形式呈现，并可按上层总平台制定的接口，提供所需数据；

将采集、分析后的数据结果以图形、表格、文档方式呈现给用户；还实时调用摄像头对作物的田间情况进行显示或显示过去某个时段内订单相关的视频进行显示，并在地图上进行相应位置标注。

进一步，所述数据挖掘的方法具体包括：

基于磁盘表的新算法，利用磁盘表存储FPTREE；

在Scalable EM的基础之上，吸收半监督学习的思想，把部分约束信息整合到大规模数据集EM聚类的过程当中，利用等价部分约束信息辅助对存在于主存中的数据点集进行聚类。

本发明的另一目的在于提供一种所述基于互联网和大数据的农产品产销整合服务方法的农产品产销整合服务平台，所述农产品产销整合服务平台包括：

用户使用数据挖掘子系统，用于用户需求的有效汇集，挖掘数据；

农业数据分析子系统，用于对农业生产的精细化管理。

进一步，所述用户使用数据挖掘子系统采用SOA架构，提供数据的挖掘功能服务。

进一步，所述用户使用数据挖掘子系统包括：数据信息应用层，数据信息处理层，数据信息存储层。

进一步，所述数据信息应用层包括：个性化推荐、订单用户查询、产品管理、支付和服务接口；

所述数据信息处理层包括：服务请求信息解析处理器、日常工作流引擎、用户偏好预测、数据挖掘引擎、数据控制引擎；

所述数据信息存储层包括：数据控制引擎、结构化数据库和非结构化数据库。

进一步，所述农业数据分析子系统包括：数据信息应用层，数据信息处理层，数据信息存储层。

进一步，所述数据信息应用层包括：

预警单元，用于对采集的数据进行实时的分析、预测，对生产过程中关键控制点可能出现的问题进行实时主动预警，并根据问题严重性进行预警等级划分；

方案推荐单元，用于当系统发出预警时，系统会自动触发方案推荐，进行推理决策，并给出相应的方案推荐，随预警提示信息共同呈给用户；

检索单元，用于当用户进行检索时，对某产品的全部过程进行检索，还可通过选择不同阶段，对选择的相应阶段进行检索，结果以报表的形式呈现。并可按上层总平台制定的接口，提供所需数据；

动态化显示单元，用于将采集、分析后的数据结果以图形、表格、文档方式呈现给用户；还实时调用摄像头对作物的田间情况进行显示或显示过去某个时段内订单相关的视频进行显示，并在地图上进行相应位置标注；

服务接口，用于实现数据传输；

数据信息处理层包括：服务请求信息解析处理器、可定制的工作流引擎、知识库、数据挖掘、决策、预测和数据控制引擎；

数据信息存储层包括：数据控制引擎、结构化数据库和非结构化数据库。

本发明提供的基于互联网和大数据的农产品产销整合服务平台，为基于互联网+和大数据的农产品产销整合服务平台，通过该平台促进生产与市场需求更紧密协同，实现有效服务，改变原有盈利模式。此外，通过本平台提供的服务推动生产技术、生产方式和管理方式的改变，提高市场适应能力和有效产出。本发明带来服务盈利模式的转变，产品销售部分的盈利由于提供农产品质量和附加值的提高而得以加强；平台提供的服务可以更加广泛地服务至农户和农业合作组织。本发明能够提供农业生产的监控服务，通过数据挖掘技术生成农业生产指导规则，在农业生产的各个关键结点进行推送，以提高农产品的质量，使其向价值链高端靠拢。本发明服务于消费者、农业生产者或合作社，通过平台服务，实现个性化、多品种的C2B订单式农业的产销服务模式，符合中国的经济进入“新常态”发展阶段后农业的发展方向。

本发明利用互联网+和大数据技术，通过农产品产销整合服务平台建设，实现服务创新，推动经济增长方式的转型和经济结构的调整，符合国家提倡的依靠互联网与相关产业的深度整合，拉动经济的发展的方向；建设基于互联网+和大数据的农产品产销整合服务平台，对经济与社会的发展有重大意义；随着国家产业的发展和升级，原农村劳动力的就业形势已经发生了重大变化，对农业产业有了新的要求，即迫切需要农业产业升级，提高农民收入，接纳更多人就业，因此本发明实施的社会效益也是非常明显的；基于互联网+和大数据的农产品产销整合服务平台的建设，能够通过平台提供的服务有效探索和实践农业自生产到销售的全产业链整合，从而实现农业商业模式的创新。

本发明基于互联网+和大数据，建设农产品产销整合服务平台，通过平台服务整合农产品的产销业务，服务于消费者、农业生产者或合作社，其实施的最终目的在于实现个性化、多品种的C2B订单式农业的产销服务模式；首先，本发明对目前的电子商务平台进行完善，通过对平台用户访问数据，及在淘宝网和SNS媒体上获得的相关数据进行有效的数据挖掘，实现高效率的个性化营销，直达大量分散化、个性化的消费需求，使之聚合为多个品种，且每一个品种都具有一定规模的细分市场，以销定产，有效避免农业生产的盲目性，减少浪费；同时由于满足了用户的个性化需求(例如产品的品质和安全性)，可以有效地实现产品的高附加值。本发明依托大数据技术，为农业生产的精细化管理提供信息化服务，用以推进农业生产技术水平的提升，保证农产品的高品质和高档次，以此作为满足用户的个性化需求，提高产品附加值的基础。

综上，本发明基于“互联网+”和大数据技术，建设农产品产销整合服务平台，并通过平台实现农产品产销整合服务，能够有效提升农业的生产水平，使农业在我省GDP增长中发挥更大的作用，同时提高农业人口的收入水平，增加对劳动力的吸纳，促进新农村建设。此外对农业科技创新、科技服务业发展也有重要的推动作用；首先，未来基于互联网化的农产品产销整合已经成为行业发展趋势。一方面，农产品电子商务蓬勃发展，但在另一方面，现有电子商务模式带来的同质化产品低价竞争的现象愈演愈烈，削弱区域农产品的竞争能力，造成农业产品价格波动，严重损坏了农户利益。迫切需要一种整合农产品产销的新型电子商务服务模式，更好地满足农业发展、农户利益和日益增长的食品安全方面的需求。

本发明通过农产品产销整合服务平台的建设，用C2B服务模式解决农业生产的有效性，基于通过数据挖掘技术对订单产品的生产进行智能化监控，提高了农产品的档次，就远超网商的层面，有重大推广价值。基于以销定产的C2B服务模式，可以减少农产品中间环节，对生产者和消费者均有裨益。本发明的成功实施能够实现农业生产的全产业链进行整合，对农村和农业的发展具有重要意义。

本发明通过平台的服务支持智能化农业生产，改变目前农业生产的现状。例如，传统耕种凭经验施肥灌溉，不仅浪费人力物力，也对环境保护与水土保持构成一定的危害。利用本平台，可以根据天气等情况发送定量指标，并可实时监控，使得种养殖方式变得更加科学、精确，进入育种、栽培、灌溉、收割等农业生产环节，精确量化并控制订单农产品施用农药和化肥的数量，倒逼农业经营者发展精细农业，促使传统的农业生产方式发生根本变化，有效提高产品品质。同时平台支持产品在各个环节的信息采集、记录与交换，当任一环节出现问题时，都可以溯源，明确责任。

本发明的实施还能够促进其他相关服务体系的发展。例如物流、快递、电信等支撑性服务商也能够在实施地得到发展。数据平台获得的农业生产规则，也能够对实施地总体农业生产水平的体高起到积极作用。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于互联网和大数据的农产品产销整合服务平台结构示意图。

图2是本发明实施例提供的用户使用数据挖掘子系统结构示意图。

图3是本发明实施例提供的农业数据分析子系统结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例的基于互联网和大数据的农产品产销整合服务平台包括：

用户使用数据挖掘子系统，用于用户需求的有效汇集；

农业数据分析子系统，用于对农业生产的精细化管理。

1、建立用户使用数据挖掘子系统：

依托电子商务平台获得的用户使用数据，以及其他电商平台上网店以及SNS媒体上获得的相关数据，进行有效的数据挖掘，直达大量分散且个性化的消费需求，最终实现多个有一定规模的细分市场；在目前电商平台针对数据挖掘任务专门建立数据挖掘子系统，将平台数据和其他电商平台上网店以及SNS媒体上获得的相关数据汇总后，将所有数据均转换为XML文档，并将其转化为树状结构，使其易于进行数据挖掘。该子系统的结构如图2所示。子系统采用SOA架构，提供数据的挖掘功能服务。

在实施数据挖掘算法中具体包括：

1)随着用户访问数据集规模的增长，基于磁盘表的新算法，该算法利用磁盘表存储FPTREE，降低内存使用，借助于数据库已有的强大功能，算法易于进行进一步的扩展。

2)在聚类方面，在Scalable EM的基础之上，吸收半监督学习的思想，把部分约束信息整合到大规模数据集EM聚类的过程当中，利用等价部分约束信息辅助对存在于主存中的数据点集进行聚类，以期达到大幅提高聚类结果的质量以及加快聚类过程的收敛速度的目的。

如图2所示，用户使用数据挖掘子系统主要包括：数据信息应用层、数据信息处理层和数据信息存储层。

数据信息应用层包括：个性化推荐、订单用户查询、产品管理、支付和服务接口。

数据信息处理层包括：服务请求信息解析处理器、日常工作流引擎、用户偏好预测、数据挖掘引擎、数据控制引擎。

数据信息存储层包括：数据控制引擎、结构化数据库和非结构化数据库。

2、建立农业数据分析子系统，农业数据分析子系统结构如图3所示：

子系统同样采用SOA架构，针对农业产品种类较多的特点，引入定制的概念，对农业生产过程进行个性化定制处理。采用生产流程菜单树、元数据管理和字典管理来实现对农业生产过程的最简化和最优化配置。定制的引入提高了系统的复用率，避免了重复开发带来的工作量，提高了系统的通用性。其访问控制采用基于任务和属性的访问控制模型。面对农业生产主要提供下述服务：

1)预警。系统根据HACCP和GAP中对不同农产品生产关键控制点的要求，通过对采集的数据进行实时的分析、预测，对生产过程中关键控制点可能出现的问题进行实时主动预警，并根据问题严重性进行预警等级划分，问题解决后，预警警告解除。

2)方案推荐，当系统发出预警时，系统会自动触发方案推荐，在专家系统中进行推理决策，并给出相应的方案推荐，随预警提示信息共同呈给用户。

3)检索，当用户进行检索时，除可对某产品的全部过程进行检索外，还可通过选择不同阶段，对选择的相应阶段进行检索。结果以报表的形式呈现。并可按上层总平台制定的接口，提供其所需数据。

4)动态化显示。系统将采集、分析后的数据结果以图形、表格、文档等方式呈现给用户。此外，系统还可以实时调用摄像头对作物的田间情况进行显示(仅对下订单的客户而言有此功能)，或显示过去某个时段内订单相关的视频进行显示，并在地图上进行相应位置标注。

如图3所示，农业数据分析子系统包括：数据信息应用层、数据信息处理层和数据信息存储层。

数据信息应用层包括动态化显示、检索、方案推荐、预警和服务接口。

数据信息处理层包括：服务请求信息解析处理器、可定制的工作流引擎、知识库、数据挖掘、决策、预测和数据控制引擎。

数据信息存储层包括：数据控制引擎、结构化数据库和非结构化数据库。

在数据信息处理层，数据经数据控制引擎的提取和预处理后，进入数据挖掘模块。该模块的主要目的是生成指导农业生产的规则库。具体而言，这部分将研究关联规则挖掘算法(聚类算法采用电子上网平台的相关研究结果)。这部分研究内容主要是对Apriori算法的改进。在关联规则形成后，与专家库中的规则进行匹配，构成更精细化的规则集合。专家库中的知识来源于农业专家对各类农作物生产的指导性意见，可以为农业生产提供更细致的指导，实现农产品的差异化。

本发明通过实施，可以实现通过产品销售盈利、对农户和农业合作组织的产销整合服务盈利、以及平台推广(包括转让知识产权)盈利方式和服务模式的创新。平台服务内容进一步丰富，服务水平得到进一步提高；通过平台服务农业生产企业50家以上，覆盖农户10万人以上，形成2个有一定规模的现代农业生产基地。平台实现不少于1000个品种的销售服务；平台为终端消费者提供不少于1000种农产品的在线销售服务，具备服务8万终端消费者的能力。并为消费者提供安全追溯与监管服务，并提供通过多种渠道(如二维码、网络、短信、客服电话、自助终端和智能手机终端等)对产品信息进行查询或追溯的服务。项目执行期内，实现平台服务收入800万。平台支持1000人的并发访问，在网络传输情况良好的情况下对消费者的服务(网页响应时间)不高于2秒。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。