【技术实现步骤摘要】
一种多准则计算满意度的商业采购方法
本专利技术涉及一种多准则的计算满意度的商业采购方法，属于制造业垂直领域的产业互联网信息
技术介绍
《山东省人工智能产业发展报告》指出人工智能最大价值在于与具体行业结合，制造业大省山东省，产业基础雄厚、工业体系完善，具有广阔的人工智能应用场景。智能制造发展是制造业转型升级的必由之路。技术缺乏、采购成本高、人力成本上涨等“痛点”制约智能制造的发展。如何通过工业互联网平台实现海量供需信息精准匹配,打破信息不对称现状,减少交易成本,加速市场交易流通，是推动智能制造快速发展的关键所在。伴随着信息技术的快速发展，基于多准则的一对多双边匹配的商业评价模型应运而生。商业评价及供应商选择，是采购决策中的一项重要内容。本专利技术中基于商业评价的供应商方案的核心思想是“分散资源集中使用，集中资源分散服务”。平台集采环境下，能够集中大量的采购需求，达到量大价低的效果，解决中小企业因采购量小而造成的价格劣势。现有技术中，商业评价及供应商评价，包括评价体系和评价方法两部分。对于供应商...
【技术保护点】
1.一种基于多准则计算满意度的商业采购方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、以采购商输入时间为节点，需要购买的产品为基准，以该前节点前的供应该采购产品的供应商为分析对象，获取各个供应商在各个非价格维度下的信息向量，得到所有供应商在各个非价格维度下的原始矩阵；/nS2、通过PCA提取得到各个非价格维度下的所有供应商的特征向量矩阵，同时，获取各个非价格维度下的表征原始信息的原始特征向量；/nS3、分维度计算各个非价格维度下各个供应商的特征向量与原始特征向量之间的归一化内积值，作为该供应商在该非价格维度下的评分；/nS4、获取各个供应商的价格序列矩阵及库存量，基于动态规划求解...
【技术特征摘要】
1.一种基于多准则计算满意度的商业采购方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、以采购商输入时间为节点，需要购买的产品为基准，以该前节点前的供应该采购产品的供应商为分析对象，获取各个供应商在各个非价格维度下的信息向量，得到所有供应商在各个非价格维度下的原始矩阵；
S2、通过PCA提取得到各个非价格维度下的所有供应商的特征向量矩阵，同时，获取各个非价格维度下的表征原始信息的原始特征向量；
S3、分维度计算各个非价格维度下各个供应商的特征向量与原始特征向量之间的归一化内积值，作为该供应商在该非价格维度下的评分；
S4、获取各个供应商的价格序列矩阵及库存量，基于动态规划求解总价W与采购总量X之间的关系，获得多个不同的采购方案；将不同的采购方案按照总价进行降序排列，去除供应商完全相同的采购方案后，选择前M个采购方案，并计算各个供应商在前M个采购方案中的总产品供应量与M个方案的总供应量的比值，作为各个供应商的价格评分；
S5、获取采购商的各位维度的评分要求，计算采购商对各个供应商的综合满意度；
S6、筛选出采购方案中的供应商综合满意度大于综合满意度阈值的采购方案，并选择其中价格较低的N个采购方案作为推荐给用户的采购方案，供用户选择。
2.根据权利要求1所述的一种基于多准则计算满意度的商业采购方法，其特征在于，所述非价格维度包括：诚信H、实力S、信息化T、活跃度A、客户满意度C。
3.根据权利要求2所述的一种基于多准则计算满意度的商业采购方法，其特征在于，所述步骤S2中，通过PCA提取得到各个非价格维度下的所有供应商的特征向量矩阵的具体方法包括以下步骤：
S201、计算第一个非价格维度下的去中心化后的矩阵X；
S202、计算协方差矩阵求解协方差矩阵的特征值λ和正交化单位特征向量b；
S203、对特征值降序排序，λ1≥λ2≥…≥λn≥0，计算累积方差贡献率，将累计方差贡献率大于90％的最小k值作为主成分的个数，提取前k个特征值对应的主成分，得到主成分空间U；其中0<k<n，且为正整数，累积方差贡献率的计算公式为：
S204、计算得到第一个非价格维度下的特征向量矩阵B，计算公式为：B＝XU；
S205、重复上述步骤S201～步骤S204、计算得到所有非价格维度下的所有供应商的特征向量矩阵。
4.根据权利要求3所述的一种基于多准则计算满意度的商业采购方法，其特征在于，所述步骤S3中，各个供应商的诚信评分的计算公式为：
其中，Hi表示第i个供应商的诚信评分，b0j表示诚信维度的原始特征向量的第j个分量的值，bij表示诚信维度下第i个供应商的...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑鑫，霍胜军，刘鹏飞，秦军，
申请(专利权)人：青岛檬豆网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37
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