【技术实现步骤摘要】
一种基于语义图模型的智能供应商匹配方法
[0001]本专利技术涉及供应商匹配
,具体地,涉及一种基于语义图模型的智能供应商匹配方法。
技术介绍
[0002]制造业的持久成功需要稳定的成本降低,质量改进和对市场需求的反应。为此,制造企业正在广泛采用敏捷制造和全球采购战略,并寻求新的全球竞争优势来源。虽然全球外包的潜在好处是显而易见的,但它在供应链管理方面提出了新的挑战。全球供应链管理是一个复杂的业务过程,其复杂性始于第一阶段,即制造伙伴选择阶段。分布式环境给合作伙伴选择问题带来了新的挑战,因为在这样的环境中,制造商对潜在合作伙伴的不同能力有不完全的了解。选择制造业合作伙伴的传统方法(如参观工厂、使用财务报告、供应商调查和贸易期刊),虽然在各个领域仍然有效,但不足以在全球分布的环境中快速形成供应链。为了建立敏捷的全球供应链,公司首先需要有一个庞大的供应基础,并且迫切需要一个高效的机制来进行具有成本效益的快速定位、评估和选择供应商。
[0003]应对全球供应链挑战的一个有希望的方法是采用电子商务模式。近年来,人们对基于网络外包的兴趣与日俱增,1688采购批发网是制造业电子市场的例子,它为全球范围内的数千家公司提供电子商务服务。电子商务给企业带来了便捷性、克服地理距离、绕过交易时间限制(如关门时间)等优点。此外,它还开辟了与更多潜在合作商互动的可能性。然而,随着供应和需求基数逐渐增大,找到符合需求的供应商变得越发困难。
[0004]传统搜索供应商的手段主要是关键字搜索,买方和卖方的数据通常在大多数电子市 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于语义图模型的智能供应商匹配方法,其特征在于:所述方法具体包括以下步骤:步骤1:输入供应商和需求的结构化数据;步骤2:构建供需描述模型,将步骤1中供应商和需求的结构化数据转为图结构;步骤3:根据节点类型的不同,计算需求与每个供应商同类型节点间相似度;步骤4:结合极大熵原理,建立权重优化模型,对模型求解得到指标权重;步骤5:依据指标权重,给节点和边分配权重;步骤6:调用图匹配算法,计算图匹配度,通过入口节点的选取降低时间复杂度,然后过滤低于阈值的供应商,得到针对该需求的供应商排序集合。2.根据权利要求1所述方法,其特征在于:在步骤1中,供应商S
i
为:S
i
={P
’
,E}其中P
’
表示产品集信息,P
’
中包括一个或多个产品信息p
x
;E表示企业信息;p
x
={C,Q,pr,SP};C为产品的概念名称;Q表示该产品的生产质量,Q={gs,qc},gs表示货品满意度,qc表示产品的质量认证体系;pr表示产品在对应购买数量下的价格;SP表示供应商对于该产品的供货能力,SP={num,dod},num表示产品数量、dod表示该数量对应的交货期;E={PT,SEV,PD,POP}PT表示企业的信誉度,PT={cr},cr为企业在平台上的信誉等级;SEV表示企业的服务水平,SEV={pc,sr,lt,rg},pc为企业提供的采购咨询服务水平、sr为企业的服务响应效率、lt为企业的平均物流时效时间、rg为企业的退货受理水平,由纠纷处理与退款速度综合得出;PD表示企业的生产能力,PD={pn,pe,pl},pn为企业的生产人员人数,pe为加工设备台数,pl为生产流水线条数;POP表示企业的受欢迎度,POP={rr,ic},rr为企业客户的回头率,即重复交易率,ic为企业的意向客户数量;需求R为客户对于想要购买的产品的需求和对供应商本身各项条件的要求;当需求一次只提出一个产品,供应商需求R表示如下:R={p
x
,E}将需求R和供应商S
i
集合转为图结构存储到Neo4j中。3.根据权利要求2所述方法,其特征在于:在步骤3中,具体包括以下步骤:步骤3.1:针对概念型节点,提出新的概念间语义相似度计算公式,过滤低于阈值的产品概念;步骤3.2:针对非概念型节点,提出优化的成本型和效益型相似度计算函数。4.根据权利要求3所述方法,其特征在于:在步骤3.1中,根据节点类型的不同,计算需求R与供应商S
i
节点间相似度;
针对概念型节点,使用概念间语义相似度计算公式,构建在医疗医药领域概念结构图之上,过滤低于阈值的产品概念;所述概念间语义相似度计算公式如下,其中C1和C2代表两个不同的概念:(1)最短路径长度设C1与C2间的最短路径长度表示为MinLen(C1,C2),模型O
f
中的最大路径长度为MaxLen(O
f
),则C1和C2的路径相似度M1为:(2)节点深度设C1的深度为Depth(C1),C2的深度为Depth(C2),C1和C2的深度相似度M2为:(3)信息度概念C1的信息度IC可以量化为:IC(C1)=
‑
log P(C1)其中P(C1)是概念C1的实例出现的概率;设C1和C2的最小共同父节点为C
f
,则C1和C2的信息度相似度M3为:概率P可以用如下公式计算:N是概念分类树中端节点的总数,n1是C1包含的端节点的个数;上述度量中r1,r2,r3为可调节因子;在路径长度、节点深度、信息度的相似度分析的基础上,计算两个概念节点C1和C2的语义相似度如下:其中,α1,α2,α3分别为路径长度、节点深度和信息度相似度的权重,α1+α2+α3=1;设定阈值Th1,利用如下公式得到产品概念相似度高于阈值Th1的供应商图集S1作为下一阶段的输入;S1={s
i
|s
i
∈S;Max(Sim(C
r
,C
i
))≥Th1}。5.根据权利要求3所述方法,其特征在于:在步骤3.2中,针对非概念型节点,提...
【专利技术属性】
技术研发人员:韩启龙,杨在强,宋洪涛,王也,李丽洁,马志强,张海涛,
申请(专利权)人:哈尔滨工程大学,
类型:发明
国别省市:
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