1.一种陶瓷生产交易溯源系统，其特征在于，包括：生产工艺流程信息采集模块(1)、多用户智能链下交易模块(2)、节点交易图卷积优化与知识图谱模块(3)以及客户溯源模块(4)；

其中：所述生产工艺流程信息采集模块(1)连接所述多用户智能链下交易模块(2)以及客户溯源模块(4)；所述多用户智能链下交易模块(2)连接所述节点交易图卷积优化与知识图谱模块(3)以及客户溯源模块(4)；

所述生产工艺流程信息采集模块(1)用于通过部署在陶瓷生产企业的若干种预言机对陶瓷生产过程中的原料供应、加工流程以及运输加工时间进行数据采集、整合以及上链处理，生成陶瓷成品对应的商品时间戳链条、商品信息汇总表以及产品区块链，通过由训练获得的成品流程异常检测分类器对所述商品时间戳链条以及商品信息汇总表进行检测并生成对应的溯源二维码；

所述多用户智能链下交易模块(2)用于通过预设的智能合约以及闪电网络执行陶瓷生产企业与零售商之间的链下交易，对交易过程中产生的交易数据进行上链处理；

所述节点交易图卷积优化与知识图谱模块(3)用于对所述多用户智能链下交易模块(2)产生的交易信息进行数据挖掘以及交易监控；

所述客户溯源模块(4)用于在客户对所述溯源二维码进行扫描查询后根据所述产品区块链向客户返回查询结果；

所述节点交易图卷积优化与知识图谱模块(3)的运行内容包括：所述节点交易图卷积优化与知识图谱模块(3)调用智能合约，连接交易节点，搭建图卷积神经网络，在半监督学习中，利用已知标签节点的分类器推测交易节点的属性；通过非对称加密算法ECC，获得各交易节点的公钥以及私钥，调用所述智能合约、公钥以及私钥，对各交易节点的交易信息以及属性进行背书记录，绘制生成非欧式空间节点的交易背书图；运用所述图卷积神经网络提取所述交易背书图的空间特征；通过搭建节点交易信息知识图谱，根据所述空间特征对所述交易背书图的图数据进行节点分类、图分类、边预测；根据所述智能合约，运用预设的异常峰值模型对节点分类、图分类、边预测的结果进行异常预测。

2.根据权利要求1所述的陶瓷生产交易溯源系统，其特征在于，所述陶瓷生产交易溯源系统以联盟区块链网络C＝的方式连通生产以及交易过程中的各节点，其中Ni表示所述联盟区块链网络中的第i个节点，P表示节点Ni与其他节点存在的P条通路；节点Nl＝中，Kpublic表示公钥，Kprivate表示私钥，a表示节点的访问权限值。

3.根据权利要求2所述的陶瓷生产交易溯源系统，其特征在于，所述智能合约通过主节点之间的数据接收与更新、校验、投票产生，所述智能合约的内容涵盖所述预言机的种类、产品信息匹配检验过程、访问权限值配置、原料供应的交易方式、基于闪电链下的交易方式、所述节点交易图卷积优化与知识图谱模块(3)以及所述客户溯源模块(4)的运行方式。

4.根据权利要求2所述的陶瓷生产交易溯源系统，其特征在于，所述预言机包括硬件预言机、软件预言机以及可信共识预言机；其中：所述硬件预言机为部署在加工流程中各工位上的传感器，用于采集原料供应数据以及加工流程数据；

所述软件预言机连接陶瓷企业生产现有的信息管理系统，用于获取相关批次产品原料和零售商数据；

所述可信共识预言机用于监管所述硬件预言机以及软件预言机，根据所述硬件预言机与软件预言机的共识对进行所述硬件预言机与软件预言机采集到的数据进行上链处理。

5.根据权利要求4所述的陶瓷生产交易溯源系统，其特征在于，联盟区块链网络中各节点遵循以下共识机制：对经由所述可信共识预言机上链的数据需要各节点背书确认；

所述成品流程异常检测分类器的训练数据由各节点背书提供；

闪电网络产生的交易数据由各节点背书提供；

对交易过程中产生的交易数据进行上链处理过程需要各节点背书确认。

6.根据权利要求1所述的陶瓷生产交易溯源系统，其特征在于，所述成品流程异常检测分类器通过判断生产流程是否欠缺，工艺时间是否异常以及产品生产质量是否异常从陶瓷成品中筛选出合格产品；所述生产工艺流程信息采集模块(1)根据所述商品时间戳链条以及商品信息汇总表为所述合格产品生成对应的溯源二维码。

7.根据权利要求1所述的陶瓷生产交易溯源系统，其特征在于，所述多用户智能链下交易模块(2)采用的加密方式为V‑RSA加密。

8.根据权利要求1所述的陶瓷生产交易溯源系统，其特征在于，所述多用户智能链下交易模块(2)在执行链下交易的过程中，对于存在多次合作关系的陶瓷生产企业与零售商，利用预存着资金的多重签名钱包，通过基于闪电网络构建的交易通道在智能合约下执行交易；在交易完成后，参与交易的双方分别提供各自的私钥开启所述多重签名钱包并清算过往的交易事件，对所述多重签名钱包内的资金进行分配。

9.根据权利要求1所述的陶瓷生产交易溯源系统，其特征在于，所述交易背书图表示为SignGraph(A)，其中，SignGraph(A)＝(V,E)，V为节点的集合，E为边的集合，各节点i的空间特征Xi表示为矩阵XM*D，其中M表示为节点数，D表示各节点特征向量的维度。