供应商的推荐方法及相关装置制造方法及图纸

本申请公开了人工智能领域中一种供应商的推荐方法及相关装置。本申请提供的技术方案中，将待推荐企业的特征信息和多个供应商中的每一个供应商的特征信息输入至供应商推荐模型中，得到该待推荐企业的供应商推荐信息，提高了为企业推荐供应商的准确率。进一步地，使用多个企业中每个企业的特征信息和与该多个企业中的每个企业具有签约关系的供应商的特征信息对神经网络模型进行训练，得到供应商推荐模型，提高了供应商推荐模型的准确率。

【技术实现步骤摘要】
供应商的推荐方法及相关装置
本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种供应商的推荐方法及相关装置。
技术介绍
人工智能(artificialintelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能、感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。人工智能领域的研究包括机器人、自然语言处理、计算机视觉、决策与推理、人机交互、推荐与搜索、AI基础理论等。在供应链管理的背景之下，企业要想获得高效率的可持续的发展，就必须保证其产品、原料的质量问题。因此，对于企业而言，供应商的选择非常关键，如何在众多供应商之中选择出符合企业自身需求的供应商成为了一项重要课题。现有技术中供应商的推荐方法主要分为2种，一种是通过人为调研，收集企业与供应商的签约数据资料并逐一筛选排除，这样的方法耗费大本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种供应商的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待推荐企业的特征信息；/n获取多个供应商中每一个供应商的特征信息；/n将所述待推荐企业的特征信息和所述每一个供应商的特征信息输入至供应商推荐模型中，得到所述待推荐企业的供应商推荐信息，所述供应商推荐模型为基于企业的特征信息和供应商的特征信息训练得到的神经网络模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种供应商的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待推荐企业的特征信息；
获取多个供应商中每一个供应商的特征信息；
将所述待推荐企业的特征信息和所述每一个供应商的特征信息输入至供应商推荐模型中，得到所述待推荐企业的供应商推荐信息，所述供应商推荐模型为基于企业的特征信息和供应商的特征信息训练得到的神经网络模型。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述供应商推荐模型包括图卷积神经网络模型和分类模型。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述企业的特征信息包括以下信息中的一种或多种：业务需求、营销模式、所属地域、成本预算和付款方式。


4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述供应商的特征信息包括以下信息中的一种或多种：产品类型、产品价格、生产周期、收款方式和所属地区。


5.一种供应商推荐模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
获取多个企业中每个企业的特征信息和与所述多个企业中的每个企业具有签约关系的供应商的特征信息；
使用所述多个企业中每个企业的特征信息和与所述多个企业中的每个企业具有签约关系的供应商的特征信息对神经网络模型进行训练，得到所述供应商推荐模型。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型包括图卷积神经网络模型和分类模型；
其中，所述使用所述多个企业中每个企业的特征信息和与所述多个企业中的每个企业具有签约关系的供应商的特征信息，对神经网络模型进行训练，包括：
将所述多个企业中每个企业的特征信息和所述与所述多个企业中的每个企业具有签约关系的供应商的特征信息输入所述图卷积神经网络模型，得到所述多个企业中每个企业的特征向量和所述与所述多个企业中的每个企业具有签约关系的供应商的特征向量；
将所述多个企业中每个企业的特征向量和所述与所述多个企业中的每个企业具有签约关系的供应商的特征向量输入所述分类模型，得到分类结果；

【专利技术属性】
技术研发人员：李盛楠，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11