System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 供应链风险识别方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸_技高网

供应链风险识别方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:41252117 阅读:3 留言:0更新日期:2024-05-10 00:00
本申请提供了一种供应链风险识别方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:初步识别风险类别,并确定风险类别的风险特征;利用初始特征词进行信息搜索,得到初始信息样本;识别初始信息样本中的相关事件,利用事件扩展新的信息样本,并生成信息样本集;对样本语句进行句法分析和特征词识别,以获取核心特征词并构建特征词库;根据核心特征词的命中概率选取出若干个核心特征词,将选取出的核心特征词组成特征词表;将信息样本集及特征词表作为训练数据,利用训练数据对机器学习模型进行训练,利用训练后的机器学习模型对公开文本中的供应链风险进行识别。本申请提高供应链风险识别的准确性和效率,能够及时、准确识别可能的供应链风险点。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及计算机,尤其涉及一种供应链风险识别方法、装置、电子设备及存储介质


技术介绍

1、全球供应链环境的复杂性和信息不对称性是当前供应链管理面临的主要挑战。这种复杂性和信息不对称性导致供应链风险在传递过程中不断被放大,从而对企业运营和效率产生重大影响。为了应对这些挑战,企业需要能够及时、高效地识别和评估供应链中的潜在风险点。

2、有效的供应链风险管理需求越来越迫切,尤其是在全球化和网络化的商业环境中。需要一种能够利用大数据采集技术和语义建模方法,从公开新闻和社交媒体等数据源中提取关键信息,对供应商的产能变化、延迟交付、法律纠纷、劳资关系等行为进行实时监控和特征建模。

3、当前的供应链风险识别技术主要基于静态模型进行多因素分析。这些方法通常依赖于供应链的内部数据(如销售数据、采购记录、财务数据)和外部数据(如天气记录、自然灾害记录)等结构化数据。采用的分析方法包括德尔菲法、情景分析法、故障树法、流程图法等传统方法。

4、因此,现有技术在供应链风险识别方面存在准确率低和效率低的问题。这些方法缺乏对企业活动、行为和状态的实时监控,无法及时高效地识别供应商风险信息。此外,现有技术依赖于静态的数据分析模型,难以适应快速变化的市场环境和复杂的供应链结构。


技术实现思路

1、有鉴于此,本申请实施例提供了一种供应链风险识别方法、装置、电子设备及存储介质,以解决现有技术存在的供应链风险识别的准确性和效率低,无法及时、准确识别可能的供应链风险点的问题。

<p>2、本申请实施例的第一方面,提供了一种供应链风险识别方法,包括:对供应链中的风险类别进行初步识别,并确定风险类别对应的风险特征;基于风险特征确定与供应链风险相关的初始特征词,利用初始特征词在预设的多种数据源中进行搜索,得到初始信息样本;对初始信息样本中与初始特征词相关的事件进行识别,利用事件对初始特征词进行扩展,以获得新的信息样本,利用初始信息样本及新的信息样本生成信息样本集;对信息样本集中的样本语句进行句法分析,并对句法分析后的样本语句进行特征词识别,以获取与供应链风险相关的核心特征词,利用核心特征词构建特征词库;确定核心特征词对应的命中概率,根据命中概率从特征词库中选取出若干个核心特征词,将选取出的若干个核心特征词组成特征词表;将信息样本集及特征词表作为训练数据,利用训练数据对预定的机器学习模型进行训练,得到训练后的机器学习模型,利用训练后的机器学习模型对公开文本中的供应链风险进行识别。

3、本申请实施例的第二方面,提供了一种供应链风险识别装置,包括:确定模块,被配置为对供应链中的风险类别进行初步识别,并确定风险类别对应的风险特征;搜索模块,被配置为基于风险特征确定与供应链风险相关的初始特征词,利用初始特征词在预设的多种数据源中进行搜索,得到初始信息样本;扩展模块,被配置为对初始信息样本中与初始特征词相关的事件进行识别,利用事件对初始特征词进行扩展,以获得新的信息样本,利用初始信息样本及新的信息样本生成信息样本集;识别模块,被配置为对信息样本集中的样本语句进行句法分析,并对句法分析后的样本语句进行特征词识别,以获取与供应链风险相关的核心特征词,利用核心特征词构建特征词库;选取模块,被配置为确定核心特征词对应的命中概率,根据命中概率从特征词库中选取出若干个核心特征词,将选取出的若干个核心特征词组成特征词表;训练模块,被配置为将信息样本集及特征词表作为训练数据,利用训练数据对预定的机器学习模型进行训练,得到训练后的机器学习模型,利用训练后的机器学习模型对公开文本中的供应链风险进行识别。

4、本申请实施例的第三方面,提供了一种电子设备,包括存储器,处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。

5、本申请实施例的第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

6、本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果:

7、通过对供应链中的风险类别进行初步识别,并确定风险类别对应的风险特征;基于风险特征确定与供应链风险相关的初始特征词,利用初始特征词在预设的多种数据源中进行搜索,得到初始信息样本;对初始信息样本中与初始特征词相关的事件进行识别,利用事件对初始特征词进行扩展,以获得新的信息样本,利用初始信息样本及新的信息样本生成信息样本集;对信息样本集中的样本语句进行句法分析,并对句法分析后的样本语句进行特征词识别,以获取与供应链风险相关的核心特征词,利用核心特征词构建特征词库;确定核心特征词对应的命中概率,根据命中概率从特征词库中选取出若干个核心特征词,将选取出的若干个核心特征词组成特征词表;将信息样本集及特征词表作为训练数据,利用训练数据对预定的机器学习模型进行训练,得到训练后的机器学习模型,利用训练后的机器学习模型对公开文本中的供应链风险进行识别。本申请提高供应链风险识别的准确性和效率,能够及时、准确识别可能的供应链风险点。

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【技术保护点】

1.一种供应链风险识别方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对供应链中的风险类别进行初步识别,并确定所述风险类别对应的风险特征,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述初始信息样本中与所述初始特征词相关的事件进行识别,利用所述事件对所述初始特征词进行扩展,以获得新的信息样本,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述信息样本集中的样本语句进行句法分析,并对句法分析后的样本语句进行特征词识别,以获取与供应链风险相关的核心特征词,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述核心特征词对应的命中概率,包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述命中概率从所述特征词库中选取出若干个核心特征词,包括:

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述得到训练后的机器学习模型之后,所述方法还包括:

8.一种供应链风险识别装置,其特征在于,包括:

9.一种电子设备,包括存储器,处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。

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【技术特征摘要】

1.一种供应链风险识别方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对供应链中的风险类别进行初步识别,并确定所述风险类别对应的风险特征,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述初始信息样本中与所述初始特征词相关的事件进行识别,利用所述事件对所述初始特征词进行扩展,以获得新的信息样本,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述信息样本集中的样本语句进行句法分析,并对句法分析后的样本语句进行特征词识别,以获取与供应链风险相关的核心特征词,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述核心特征词对应的命中概率,...

【专利技术属性】
技术研发人员:张梦雨
申请(专利权)人:北京盘拓数据科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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