一种特色农产品溯源信息可信性验证方法与流程

1.本发明涉及溯源信息可信性确认技术领域，具体为一种特色农产品溯源信息可信性验证方法。


背景技术：

2.目前，关于特色农产品食品溯源研究集中在数据采集、数据处理、数据分析、数据应用等环节，采集数据多来源于ean-ucc系统、条码及二维码识别、rfid射频技术、gps技术以及人工采集等方式，传统的溯源产品多基于多种方式采集的海量数据直接进行应用，而对于数据可信性本身的研究相对较少，缺乏相关数据间的关联验证以及借助溯源信息之外的外部相关信息验证。


技术实现要素：

3.(一)解决的技术问题
4.针对现有技术的不足，本发明提供了一种特色农产品溯源信息可信性验证方法，解决了传统的溯源产品多基于多种方式采集的海量数据直接进行应用，而对于数据可信性本身的研究相对较少，缺乏相关数据间的关联验证以及借助溯源信息之外的外部相关信息验证的问题。
5.(二)技术方案
6.为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种特色农产品溯源信息可信性验证方法，包括如下步骤：(1)提取溯源信息评价属性；(2)筛选需进行可信性判断的评价属性；(3)确定已筛选属性关联信息项及类型；(4)设置各类信息项可信性初始权重；(5)根据信息项类型及关联信息项数量设置不同属性可信性权重调整规则；(6)计算单一属性的可信权重；(7)计算溯源信息的整体可信性；(8)根据数据整体可信性得分，进行数据可信性分级，设置各类信息项可信性初始权重时外部信息初始权重设为1，内部信息初始权重设为0.8。
7.优选的，所述溯源信息包括4个一级属性，4个所述一级属性均包括若干二级属性，4个所述一级属性分别为产品信息、企业信息、生产数据和检验数据：
8.所述产品信息的二级属性包括：产品名称、商标名称、产品规格和与产品相关诚信记录、预警信息、召回信息和产品图片与证书；
9.所述企业信息的二级属性包括：企业名称、地址、产品状态，所述产品状态包括：标准产品、可能会变坏的产品、正在变坏的产品和不合格品四种状态；
10.所述生产数据的二级属性包括：追溯要素、数据名称、数据值和数据单位；
11.所述检验数据的二级属性包括：检验项、检验值和检验结果。
12.优选的，所述筛选需进行可信性判断的评价属性，其可信性判断的评价属性包括：商标名称、产品相关诚信记录、预警信息、召回信息、企业名称、地址、产品状态、追溯要素、检验结果。
13.优选的，所述确定已筛选属性关联信息项及类型，具体为信息项类型包括内部信息和外部信息，所述外部信息通过互联网搜索方式采集，来源于包括但不限于以下网站：市场监督管理部门、企业信用信息公示平台、商标查询网站、政府网站、新闻网站；
14.商标名称属性关联信息项包括溯源信息中的图片或证书内部信息与从商标网站查询的商标名称与相关图片信息外部信息，产品相关诚信记录关联信息项包括系统中自主提交的诚信信息和外部采集的诚信信息，诚信信息内容包括诚信记录时间、外部采集的失信公告信息，预警信息关联信息项包括系统中内部信息识别的预警信息和外部采集的预警信息，预警信息内容包括发布时间、预警内容，召回信息关联信息项包括系统中自主提交的召回信息和外部采集的召回信息，召回信息内容包括召回次数、召回原因，企业名称关联信息项包括为验证企业合法性采集的企业统一社会信用代码证号、企业经营范围等外部采集的信息，产品状态关联信息项包括生产时间、保质期等内部信息，检验结果关联信息项包括外部采集的关于产品检验的相关公示信息。
15.优选的，所述根据信息项类型及关联信息项数量设置不同属性可信性权重调整规则具体如下：
16.对于仅来源于内部的属性，通过附件材料提取数据验证填报数据的可信性，具体参照以下规则：
17.规则一.有附件证明数据且填报数据与实际数据一致，则权重调整为1；
18.规则二.有附件证明数据但填报数据与实际数据一致，则权重调整为0.5；
19.规则三.无附件证明填报数据，则权重调整为0.6；
20.规则四.如属性数据在半年以上未更新，则其权重需要通过时间衰减因子进行调整，时间衰减因子如下：其中t为最近该属性更新距上次更新的时间间隔，t0为该属性的允许的最大时间间隔，根据每个属性的特点而人为设定，不同属性t0可以不同,对于仅来源于一种类型的信息项，其可信性权重为所属信息项权重；
21.对于来源于不同类型的评价属性，遵循以下规则：
22.规则五.时间基本一致，以高一级别的信息项权重为该属性权重；所述高一级别信息项约定为从高到低的信息项级别为：外部信息、内部信息；
23.规则六.时间不一致的，以离现在最近时间信息所属级别权重为该属性可信性权重。
24.优选的，所述计算单一属性的可信权重的具体方法如下：
25.所述单一属性的可信权重取决于该属性的关联信息项数量及其权重，通过其所有关联性信息项的权重平均值获取，具体为：r(i)＝avg(w
(j)
)，其中i为第i个属性，j＝1，2，
…
，m，(m为该单一属性关联信息项个数)。
26.优选的，所述计算溯源信息的整体可信性的具体方法如下：数据整体可信性取所有单一属性可信性的和，并按百分制进行转化i＝1,2,
…
，n,(n为该企业信用数据中单一属性个数)。
27.优选的，所述根据数据整体可信性得分，进行数据可信性分级的具体方法如下，可信性分为5级，各级定义及划分标准如下：5级：为绝对信任，数据整体可信性得分在95分(包
括95分)以上；4级：为相对信任，数据整体可信性得分在80分～95分(包括80分，不包括95分)之间；3级：为一般信任，数据整体可信性得分在60分～80分(包括60分，不包括80分)之间；2级：为一般信任，存在可疑点，数据整体可信性得分在45分～60分(包括45分，不包括60分)之间，定义为2级；1级：为数据可疑，数据整体可信性得分在45分(不包括45分)以下。
28.(三)有益效果
29.本发明提供了一种特色农产品溯源信息可信性验证方法。具备以下有益效果：
30.本发明从溯源信息的可验证性与关联信息项的可获得性考虑，选择可信性验证属性，确保方法的应用范围与应用效果，且针对溯源信息评价属性关联信息项的多少与获取渠道不同，设置可信性权重初值，并通过各信息提供数据内部验证与交叉验证的方法，来确定单一属性权重，同时由于某些溯源信息的影响与时间关系密切，根据数据的更新频率引入时间因子对可行性进行校正，所得的可信性评价更加科学，数据可信性作为大数据分析的一个中间环节，采用分级的方式更易于实现与其他系统的关联与衔接，提高数据的易用性。
附图说明
31.图1为本发明溯源信息构成图；
32.图2为本发明实施例所提供的特色农产品溯源信息可信性权重设置方法的一种具体实施方式的流程示意图。
具体实施方式
33.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
34.实施例一：
35.如图1-2所示，本发明实施例提供一种特色农产品溯源信息可信性验证方法，包括如下步骤：(1)提取溯源信息评价属性；(2)筛选需进行可信性判断的评价属性；(3)确定已筛选属性关联信息项及类型；(4)设置各类信息项可信性初始权重；(5)根据信息项类型及关联信息项数量设置不同属性可信性权重调整规则；(6)计算单一属性的可信权重；(7)计算溯源信息的整体可信性；(8)根据数据整体可信性得分，进行数据可信性分级，设置各类信息项可信性初始权重时外部信息初始权重设为1，内部信息初始权重设为0.8。
36.所述计算溯源信息的整体可信性的具体方法如下：数据整体可信性取所有单一属性可信性的和，并按百分制进行转化i＝1,2,
…
，n,(n为该企业信用数据中单一属性个数)。
37.所述根据信息项类型及关联信息项数量设置不同属性可信性权重调整规则具体如下：
38.对于仅来源于内部的属性，通过附件材料提取数据验证填报数据的可信性，具体参照以下规则：
39.规则一.有附件证明数据且填报数据与实际数据一致，则权重调整为1；
40.规则二.有附件证明数据但填报数据与实际数据一致，则权重调整为0.5；
41.规则三.无附件证明填报数据，则权重调整为0.6；
42.规则四.如属性数据在半年以上未更新，则其权重需要通过时间衰减因子进行调整，时间衰减因子如下：其中t为最近该属性更新距上次更新的时间间隔，t0为该属性的允许的最大时间间隔，根据每个属性的特点而人为设定，不同属性t0可以不同,对于仅来源于一种类型的信息项，其可信性权重为所属信息项权重；
43.对于来源于不同类型的评价属性，遵循以下规则：
44.规则五.时间基本一致，以高一级别的信息项权重为该属性权重；所述高一级别信息项约定为从高到低的信息项级别为：外部信息、内部信息；
45.规则六.时间不一致的，以离现在最近时间信息所属级别权重为该属性可信性权重。
46.所述溯源信息包括4个一级属性，4个所述一级属性均包括若干二级属性，4个所述一级属性分别为产品信息、企业信息、生产数据和检验数据：
47.所述产品信息的二级属性包括：产品名称、商标名称、产品规格和与产品相关诚信记录、预警信息、召回信息和产品图片与证书；
48.所述企业信息的二级属性包括：企业名称、地址、产品状态，所述产品状态包括：标准产品、可能会变坏的产品、正在变坏的产品和不合格品四种状态；
49.所述生产数据的二级属性包括：追溯要素、数据名称、数据值和数据单位；
50.所述检验数据的二级属性包括：检验项、检验值和检验结果。
51.所述计算单一属性的可信权重的具体方法如下：
52.所述单一属性的可信权重取决于该属性的关联信息项数量及其权重，通过其所有关联性信息项的权重平均值获取，具体为：r(i)＝avg(w
(j)
)，其中i为第i个属性，j＝1，2，
…
，m，(m为该单一属性关联信息项个数)。
53.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。