基于AI技术的外贸内容数据处理系统的制作方法

本发明涉及数据处理领域，且更具体地涉及一种基于ai技术的外贸内容数据处理系统。

背景技术：

1、随着外贸行业发展迅猛，海量的外贸信息给企业带来了巨大的挑战，如何从这些信息中快速准确地获取所需内容，成为了企业面临的难题，目前市场上已经存在一些外贸信息处理软件或平台，但是它们往往需要人工干预，需花费大量时间和精力，耗费人力物力成本高，容易出现错误，导致交易延误。

2、ai技术是近年来在各个行业中广泛应用的技术之一，其主要包括机器学习、语音识别、自然语言处理、计算机视觉等方面。这些技术可以通过自我学习和适应来模拟人类的认知和决策过程，能够为企业提供更加智能化和高效的数据处理和分析功能。随着ai技术不断更新和发展，越来越多的企业开始采用基于ai技术的外贸内容数据处理系统，以提高内容管理和处理效率，但是仍存在处理速度延迟、数据隐私和安全性不足以及数据可视化的问题。

3、因此，本发明公开了一种基于ai技术的外贸内容数据处理系统。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明公开了一种基于ai技术的外贸内容数据处理系统，能够实现对外贸内容进行自动化处理；通过深度多语言提取模型识别抓取信息的关键词、实体和主题，并采用css标签选择器对抓取信息进行标签化分类，以提高数据分析效率；采用自适应策略优化算法对抓取信息进行深度挖掘，以精准把握行业规律和潜在客户；采用历史叠加预测算法预测数据变化趋势，以精准预测市场趋势和行业动态；通过高速无线双向通讯网络实现外贸交易流程信息的实时远程监控，采用可视化洞察平台qlikview对外贸交易流程信息进行可视化显示；通过双层应用防火墙进行安全加固，以提高网络安全性和系统稳定性；自动化、智能化程度高。

2、本发明采用以下技术方案：

3、一种基于ai技术的外贸内容数据处理系统，所述系统包括：

4、数据采集模块，用于实时收集并储存外贸内容数据，所述数据采集模块通过爬虫工具pyspider实时分布式部署和多线程并行抓取外贸行情、报价和交易流程信息，并采用云储存服务器aws s3对抓取信息进行储存、管理和备份；

5、数据预处理模块，用于对抓取数据进行清洗和转换，所述数据预处理模块采用数据预处理工具trifacta快速清洗、转换和整理大规模抓取信息，以提高数据质量；

6、标签化分类模块，用于对收集外贸内容信息进行翻译和标签化分类，所述标签化分类模块通过深度多语言提取模型识别抓取信息的关键词、实体和主题，并采用css标签选择器对抓取信息进行标签化分类，以提高数据分析效率；

7、数据分析模块，用于对抓取数据进行处理和分析，所述数据分析模块采用自适应策略优化算法对抓取信息进行深度挖掘，以精准把握行业规律和潜在客户，并采用历史叠加预测算法预测数据变化趋势，以精准预测市场趋势和行业动态；

8、可视化监控中心，用于远程监控外贸交易流程信息；

9、安全加固模块，用于保护外贸内容数据安全、系统安全和内核平台安全，所述安全加固模块通过双层应用防火墙进行安全加固；

10、其中，所述数据采集模块的输出端与所述数据预处理模块的输入端连接，所述数据预处理模块的输出端与所述标签化分类模块的输入端连接，所述标签化分类模块的输出端与所述数据分析模块的输入端连接，所述数据分析模块与所述可视化监控中心双向连接，所述数据采集模块的输出端与所述可视化监控中心的输入端连接，所述安全加固模块全程工作。

11、作为本发明进一步的技术方案，所述深度多语言提取模型包括输入层、语言识别层、数据预处理层、分词层、词向量化层、句子表示层、注意力机制层、神经网络层和输出层，所述输入层的输出端与所述语言识别层的输入端连接，所述语言识别层的输出端与所述数据预处理层的输入端连接，所述数据预处理层的输出端与所述分词层的输入端连接，所述分词层的输出端与所述词向量化层的输入端连接，所述词向量化层的输出端与所述句子表示层的输入端连接，所述句子表示层的输出端与所述注意力机制层的输入端连接，所述注意力机制层的输出端与所述神经网络层的输入端连接，所述神经网络层的输出端与所述输出层的输入端连接。

12、作为本发明进一步的技术方案，所述深度多语言提取模型的工作方法包括以下步骤：

13、步骤1、将抓取外贸行情、报价和交易流程信息进行格式转换，并通过输入层输入至深度多语言聚类模型；

14、步骤2、通过语言识别层对输入的文本数据进行语言识别，所述语言识别层通过卷积神经网络语言识别模型判断输入信息的语种，并进行翻译，所述卷积神经网络语言识别模型将输入信息序列表示为一个固定长度的向量，并通过多层卷积和池化操作提取特征，在最后一层全连接层上，所述输入信息序列输出语种类别对应的分数值，并采用softmax激活函数将分数值转换为语种类别出现的概率值；

15、步骤3、通过数据预处理层对输入信息进行去除停用词、词性标注和命名实体识别操作，获取抓取信息的实体；

16、步骤4、分词层采用分词工具nlpir对输入信息进行分词处理，所述分词工具nlpir将原始文本拆分成单词序列；

17、步骤5、词向量化层采用深度学习word2vec词向量模型，计算输入信息每个词语的权重，以获取输入信息关键词，所述word2vec词向量模型将文本中的词表示为高维向量，并且通过高维向量的相似度计算词的关系，实现情感分析和文本分类；

18、步骤6、句子表示层采用卷积神经网络cnn和循环神经网络rnn模型将分词后的输入信息转化为固定维度的向量，所述卷积神经网络cnn通过对词向量进行卷积操作捕捉局部信息，并采用池化层将词向量压缩为固定长度的向量，以获取整个句子的表示，所述循环神经网络rnn模型通过对词向量进行递归计算，将上下文信息进行传递，并输出整个句子的表示。

19、步骤7、采用注意力机制层集中注意力到输入信息关键词，以提高提取模型的准确性；

20、步骤8、通过前馈神经网络和循环神经网络模型对分词后的输入信息进行深度处理，以抽取文本的抽象语义特征；

21、步骤9、通过输出层输出抓取信息的关键词、实体和主题。

22、作为本发明进一步的技术方案，所述自适应策略优化算法对抓取信息进行深度挖掘包括以下步骤：

23、步骤一、确定目标，确定抓取信息为目标函数，设目标函数为f(x)，其中x是待优化参数，行业规律和潜在客户为待优化参数，设置初始的待优化参数向量x0，作为自适应策略优化算法优化过程的初始解；

24、步骤二、实施优化算法，根据预处理的结果和抓取信息的关键词、实体和主题，采用自适应策略优化算法估计当前行业规律的动态态势以及可选行动，并根据抓取信息数据集的规模和复杂度对自适应策略优化算法进行迭代运算实现参数调整，在每次迭代中，所述自适应策略优化算法根据当前参数向量xn计算目标函数值f(xn)，并根据f(xn)对xn做出决策，产生下一轮优化迭代的参数向量xn+1，当前参数向量xn为第n个行业规律和潜在客户，n为参数向量的个数，目标函数值f(xn)为第n个抓取信息，参数向量xn+1为第n+1个行业规律和潜在客户；

25、步骤三、数据建模和评估，通过优化迭代自适应策略优化算法的数据模型质量变化，在数据建模和分析的过程中，对自适应策略优化算法的数据模型进行评估和验证，以确保自适应策略优化算法数据模型的精度和有效性，并对自适应策略优化算法结果进行下一层分析和挖掘，选择高斯优化策略对参数向量进行优化迭代，采用迭代中产生的参数向量xn+1判断高斯优化策略的有效性，下一轮优化迭代的目标函数f(xn+1)小于目标函数f(xn)，则采用参数向量xn+1继续优化迭代，f(xn+1)大于f(xn)，则保留参数向量xn，并切换不同策略进行优化迭代；

26、步骤四、优化和改进，在深度挖掘的过程中，通过引入先验知识、选择合适的初始解、改进适应度函数和设计参数控制策略对自适应策略优化算法的数据模型进行优化和改进，以提高数据挖掘的精确度和效率，当达到预先定义的精度或时间限制时，迭代停止，最后一个迭代生成的参数向量xn作为最优行业规律或潜在客户输出。

27、作为本发明进一步的技术方案，所述历史叠加预测算法设置历史抓取数据和实时抓取数据的数据集为，t为抓取数据的时刻，将抓取数据样本按照影响市场趋势和行业动态的参数特征分为不同特征数据集的矩阵表达式为：

28、       （1）

29、在公式（1）中，n为影响市场趋势和行业动态的参数特征个数，1≤i≤n，m为每个参数特征的数据个数，1≤j≤m，影响市场趋势和行业动态的参数特征数据集为，第i个影响市场趋势和行业动态参数特征数据集为，第i个影响市场趋势和行业动态参数特征数据走向预测的输出函数公式为：

30、       （2）

31、在公式（2）中，为第i个影响市场趋势和行业动态参数特征数据走向预测结果，为第i个影响市场趋势和行业动态参数特征数据走向预测加权函数，为辅助加权参数，为第i个影响市场趋势和行业动态参数特征数据集中的第j个数据，第i个影响市场趋势和行业动态参数特征数据集中的第j-1个数据，影响市场趋势和行业动态参数特征数据走向预测的数据集为，t+1时刻抓取数据走向预测输出函数公式为：

32、       （3）

33、在公式（3）中，为t+1时刻抓取数据的走向，为t时刻的抓取数据，为t-1时刻的抓取数据，为t+1时刻抓取数据走向预测加权函数，为辅助加权参数，为最大值函数。

34、作为本发明进一步的技术方案，所述可视化监控中心通过高速无线双向通讯网络实现外贸交易流程信息的实时远程监控，并采用可视化洞察平台qlikview对外贸交易流程信息进行可视化显示，所述外贸交易流程信息包括合同创建信息、支付结算信息和物流跟踪信息。

35、作为本发明进一步的技术方案，所述高速无线双向通讯网络采用mqtt轻量级底层协议、udp传输层协议、http/2安全传输协议和websocket双向通信协议实现客户端和服务器之间的实时数据交互，以减少网络通讯延迟，并通过服务器负载均衡逻辑和消息队列服务将数据分布式部署至传输节点，以实现节点故障的快速重传。

36、作为本发明进一步的技术方案，所述可视化洞察平台qlikview基于关联性数据模型获取海量数据源关联数据，以实现多维度数据关联分析，并采用交互式图表、热点图、地图和仪表板实现数据的趋势、关系及变化规律的实时监控，所述可视化洞察平台qlikview采用token用户身份验证机制验证访问用户的身份，以提高信息访问的安全性。

37、作为本发明进一步的技术方案，所述双层应用防火墙采用ssl安全套接字层协议加速卡提高安全访问速度和设备性能处理能力，所述ssl安全套接字层协议加速卡通过加速安全套接字层和传输层连接的处理过程，以缩短用户访问时间和减轻防火墙内部服务器的负载，所述双层应用防火墙通过与防漏洞攻击apt和数据安全服务平台安全设备协同工作，对内部网络中的敏感数据进行分类、监视和保护，并通过智能安全引擎识别sql注入、跨站脚本攻击xss和命令注入攻击行为，并识别未知威胁及无补丁漏洞攻击行为，以提高网络安全性和系统稳定性。

38、积极有益效果：

39、本发明公开了一种基于ai技术的外贸内容数据处理系统，能够实现对外贸内容进行自动化处理；通过深度多语言提取模型识别抓取信息的关键词、实体和主题，并采用css标签选择器对抓取信息进行标签化分类，以提高数据分析效率；采用自适应策略优化算法对抓取信息进行深度挖掘，以精准把握行业规律和潜在客户；采用历史叠加预测算法预测数据变化趋势，以精准预测市场趋势和行业动态；通过高速无线双向通讯网络实现外贸交易流程信息的实时远程监控，采用可视化洞察平台qlikview对外贸交易流程信息进行可视化显示；通过双层应用防火墙进行安全加固，以提高网络安全性和系统稳定性；自动化、智能化程度高。