一种带有隐私保护的多重产业链网络中企业收益评估方法技术

本发明专利技术提供了一种带有隐私保护的多重产业链网络中企业收益评估方法，可在保护敏感数据的前提下，获得多重产业链中各企业的收益值。首先，依据企业供应、合作和竞争关系将产业链分为三层网络，其中供应和合作层有企业联盟，联盟内部可以共享敏感数据，竞争层没有联盟，只共享公开数据；然后，为了挖掘企业收益特征，对有联盟层使用模糊聚类和水平联邦学习，对无联盟层基于共享数据使用模糊聚类，结果用隶属度矩阵表示；最后，聚合三个网络层的隶属度矩阵获得企业总隶属度矩阵，并训练TSK型模糊推理规则，得到企业收益评估模型。本发明专利技术仅在联盟内部使用敏感数据，可以实现最大限度地利用已知信息并且保护数据隐私，同时达到准确预测企业收益值的目的。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及多重产业链领域，具体涉及一种带有隐私保护的多重产业链网络中企业收益评估方法。

技术介绍

1、在企业的正常经营中，经济效益不仅直接关系到企业当前运营状况，更对其后续发展产生深远影响。当今多元化的商业环境下，企业之间的关系不再局限于简单的合作，而是呈现出多种关系并存的情况，尤其是在多重产业链中，企业间关系愈加错综复杂。这种复杂性体现在企业合作模式多样化、企业特征多元化、企业联盟复杂化等方面。在这样的背景下，任何微小的收益指标变化都可能会对企业收益值产生重大影响。因此，在多重产业链网络中准确评估企业当下和未来的收益值是企业实现持续健康发展的一个必要环节，具有重要的决策参考价值。

2、带有隐私保护的多重产业链网络中企业收益评估是指，企业拥有着多种收益特征，其中有些收益特征是敏感数据，只能在联盟中共享，而不能在联盟间共享；同时在多重产业链中，企业之间不仅具有供应、合作和竞争等多种关系，还存在着企业联盟；因此需要通过模糊聚类和水平联邦学习等算法，在更高层次的抽象特征维度上进行矩阵运算，这样既可以保护数据隐私又可以充分利用已知收益特征数据计算出本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种带有隐私保护的多重产业链网络中企业收益评估方法，其特征在于，首先，依据企业之间的供应、合作和竞争三种关系将多重产业链网络划分为三个网络层，包括供应网络层、合作网络层和竞争网络层，其中供应和合作网络层各自存在多个企业联盟，联盟内部可共享敏感信息，但联盟之间不存在敏感信息共享，竞争网络层中企业各自为营，只共享公开数据；其次，对于供应和合作网络层，为了充分利用企业收益数据，各联盟使用模糊C均值聚类方法获得联盟企业收益特征；同时为了保护数据隐私，使用水平联邦学习计算出所有企业的收益特征，用该层隶属度矩阵表示；对于竞争网络层，使用模糊C均值算法结合企业共享数据得到该层隶属度矩阵；然后，为了...

【技术特征摘要】

1.一种带有隐私保护的多重产业链网络中企业收益评估方法，其特征在于，首先，依据企业之间的供应、合作和竞争三种关系将多重产业链网络划分为三个网络层，包括供应网络层、合作网络层和竞争网络层，其中供应和合作网络层各自存在多个企业联盟，联盟内部可共享敏感信息，但联盟之间不存在敏感信息共享，竞争网络层中企业各自为营，只共享公开数据；其次，对于供应和合作网络层，为了充分利用企业收益数据，各联盟使用模糊c均值聚类方法获得联盟企业收益特征；同时为了保护数据隐私，使用水平联邦学习计算出所有企业的收益特征，用该层隶属度矩阵表示；对于竞争网络层，使用模糊c均值算法结合企业共享数据得到该层隶属度矩阵；然后，为了获得全局视角下的各企业收益特征，定义了几何均值方法用于聚合三个网络层的隶属度矩阵，从而得到多重产业链网络结构中各企业的总隶属度矩阵；最后，为了建立企业收益评估模型，使用共享信息样本数据和总隶属度矩阵训练得到tsk型模糊推理规则，代入新的企业收益特征即可预测该企业收益值。

2.根据权利要求1所述的一种带有隐私保护的多重产业链网络中企业收益评估方法，其特征在于：多重产业链网络根据企业关联关系分为三个网络层，即供应网络层lsup，合作网络层lcoop，竞争网络层lcomp；在供应和合作网络层中，为了充分利用企业收益信息，使用联盟中企业的所有特征数据对联盟内部进行模糊c均值聚类，其中，所有特征数据包括敏感特征数据和共享特征数据，且计算得到各个联盟的隶属度为：

3.根据权利要求2所述的一种带有隐私保护的多重产业链网络中企业收益评估方法，其特征在于：为了在保护数据隐私的情况下得到供应网络层隶属度矩阵usup和合作网络层隶属度矩阵ucoop，需要对它们各自网络层内的联盟进行水平联邦学习；计算每个联盟的权重其中ii代表联盟编号，p代表网络...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋嶷川，刘航，胡相慧，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：