【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及承运商评估，尤其涉及基于多维数据融合的承运商画像评估系统及方法。
技术介绍
1、随着物流行业的快速发展，企业在选择承运商时面临着越来越复杂的挑战，为了在激烈的市场竞争中保持优势，企业必须选择能够在各种业务场景下稳定、高效运行的承运商，然而，传统的承运商评估方法通常依赖于单一维度的数据（如历史业绩或资质）进行分析，缺乏对多维度数据的深度整合与分析，难以全面反映承运商在不同场景下的实际表现，此外，随着承运商规模的扩大和业务范围的拓展，承运商之间的关联关系（如股东交叉、管理层重叠、历史合作关系等）变得日益复杂，潜在的利益冲突风险也随之增加。
2、现有的承运商评估系统通常采用简单的加权评分或基于单一维度的数据分析，无法充分考虑承运商的多维度特征（如资质、运力、历史合作记录等）以及这些特征在不同业务场景下的综合影响。这导致评估结果往往偏离实际，使得企业在承运商选择过程中面临较大的不确定性。
3、当前大多数评估方法无法模拟承运商在复杂业务场景下的真实表现，难以预测承运商在多式联运、临时路线规划、特殊货物运输等场景中的绩效表现，这种缺乏场景化评估的方式，使得企业难以全面了解承运商在实际操作中的潜在问题和风险，从而可能导致合作失败或运营成本上升。
4、在大规模、多层次的供应链网络中，承运商之间的复杂关联关系成为潜在风险的重要来源，然而，传统方法通常仅依赖于手工或简单的数据库查询方式，无法全面、自动化地识别承运商之间的潜在关联和利益冲突，这不仅增加了企业的管理难度，也在一定程度上降低了供应链的透明
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了基于多维数据融合的承运商画像评估系统及方法。
2、基于多维数据融合的承运商画像评估系统，包括：
3、数据源获取模块：用于实时采集多个承运商相关数据源，包括承运商资质数据、业绩数据、规模数据、运力数据、历史合作年限数据以及合作金额数据；
4、数据预处理模块：用于对采集到的数据进行归一化预处理；
5、多维数据融合模块：将经过预处理的多源数据进行融合，采用多模态融合算法和分层数据建模技术，构建出动态的承运商画像，为评估提供基础；
6、场景化绩效评估模块：基于多维承运商画像，对承运商在多个业务场景下进行综合评估，业务场景包括多式联运、临时路线规划、特殊货物运输，基于仿真技术和历史数据分析，利用多指标评估法评估承运商在不同业务场景下的表现，多指标包括协调与整合能力指标、实时决策能力指标以及安全管理能力指标，基于多指标的评估结果，进行综合评分；通过多指标评估法对多个承运商进行综合评分，得到多个承运商的综合评分排名；
7、承运商关系检测模块：选择综合评分排名最高的承运商作为首选承运商，分析首选承运商与其他承运商之间的关联关系，确保首选承运商与其他承运商之间不存在潜在利益冲突，采用基于图数据库的关联性分析技术，检测股东、管理层以及业务合作上的潜在关联性，并通过关联网络分析技术，识别隐性关联关系，帮助企业规避合作风险。
8、可选的，所述数据源获取模块包括：
9、多通道数据接口子模块：与多个外部数据源建立实时连接，所述外部数据源包括行业监管数据库、行业协会平台、企业管理系统、第三方市场分析工具和物流平台，通过数据接口，实时获取并更新承运商的资质数据、业绩数据、规模数据、运力数据、历史合作年限数据以及合作金额数据；
10、数据推送与同步子模块：通过订阅和推送机制，自动接收来自外部数据源的更新信息，并将数据同步至评估系统内，确保每次数据采集的实时性和准确性。
11、可选的，所述多维数据融合模块具体包括：
12、数据融合子模块：将经过预处理的多源异构数据进行整合，采用特征级融合和数据级融合相结合的方法，通过特征级融合提取不同数据源的关键特征，并将关键特征统一映射到共享特征空间；再利用数据级融合方法将统一特征空间中的数据进行综合整合，生成高维度、统一格式的承运商数据集，充分保留各数据源的信息特点和内在关联；
13、分层数据建模子模块：接收来自多模态数据融合子模块的承运商数据集，采用分层数据建模技术，根据数据属性和业务逻辑将数据划分为不同层次，包括：
14、基础层：涵盖承运商的静态属性数据，包括资质、规模；
15、行为层：涵盖承运商的动态运营数据，包括业绩、运力、历史合作年限、合作金额；
16、综合层：在基础层和行为层之间建立关联，基础层的静态数据对行为层的动态数据有直接影响，反映，包括基础层和行为层之间的关联关系；
17、在每一层次上，构建层次分明、结构清晰的承运商数据模型，使得各层数据既独立描述具体维度的信息，又通过层间关联反映数据的内在联系，形成全面、动态的承运商画像，为后续的场景化绩效评估提供精确且丰富的数据支撑。
18、可选的，所述特征级融合用于提取不同数据源的关键特征，并将关键特征统一到同一维度，同一维度为共享特征空间，每个数据源的数据集表示为，其中，为数据源索引，每个数据源包含维特征，通过pca特征选择算法提取最重要的特征（关键特征），表示为：，其中，为数据源的提取特征，经过降维后形成统一的特征表示，然后，将提取的关键特征进行合并：。
19、所述数据级融合在特征级融合的基础上，通过整合不同数据源的特征矩阵来形成统一的数据表示，数据级融合使用加权平均方法，将每个的特征矩阵按照其权重进行融合，表示为：，其中，为数据源的权重，满足，通过调节权重，控制不同数据源对融合结果的影响。
20、可选的，所述分层数据建模子模块接收来自多模态数据融合子模块的融合的承运商数据集，使用分层数据建模技术，将不同类型的数据进行分层组织，并在层与层之间建立关联，以形成统一的承运商画像，具体包括：
21、基础层建模：基础层数据包括承运商的静态属性，该层的数据被建模为一个特征矩阵：，其中，表示静态属性，表示第项静态属性；
22、行为层建模：行为层数据包括承运商的动态属性，动态属性具有时间序列特性，通过动态模型来捕捉，行为层数据通过时间序列分析形成行为数据向量，其中，表示时间序列中的某一时刻：
23、，使用自回归模型捕捉数据的时间演变：，其中，是时间的行为特征，是回归系数，是误差项，是滞后阶数；
24、所述综合层用于在基础层和行为层之间建立关联，通过权重系数来表示基础层和行为层之间的关联：
25、，其中，表示行为层的动态部分，综合层整合基础层和行为层的数据，生成完整的承运商画像，综合层的模型为：，其中，是一个非线性函数，将基础层和行为层的特征结合起来，生成综合的承运商画像。
26、可选的，所述场景化绩效评估模块包括：
27、选择业务场景，包括、、，基于选择的业务场景进行仿真环境构建，在选定的每个场景中，根据历史数据和当前环境（如交通流量、天气条件、货物特性等）构建仿真环境，仿真本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于多维数据融合的承运商画像评估系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多维数据融合的承运商画像评估系统，其特征在于，所述数据源获取模块包括：
3.根据权利要求1所述的基于多维数据融合的承运商画像评估系统，其特征在于，所述多维数据融合模块具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于多维数据融合的承运商画像评估系统，其特征在于，所述特征级融合用于提取不同数据源的关键特征，并将关键特征统一到同一维度，同一维度为共享特征空间，每个数据源的数据集表示为，其中，为数据源索引，每个数据源包含维特征，通过PCA特征选择算法提取最重要的特征，表示为：，其中，为数据源的提取特征，经过降维后形成统一的特征表示，将提取的关键特征进行合并：；
5.根据权利要求4所述的基于多维数据融合的承运商画像评估系统，其特征在于，所述分层数据建模子模块接收来自多模态数据融合子模块的融合的承运商数据集，使用分层数据建模技术，将不同类型的数据进行分层组织，并在层与层之间建立关联，以形成统一的承运商画像，具体包括：
6.根据权利要求5所述的基于多维数
7.根据权利要求6所述的基于多维数据融合的承运商画像评估系统，其特征在于，所述仿真输出中的运输时间、成本、安全性参数通过多指标评估法量化分析，具体包括：
8.根据权利要求7所述的基于多维数据融合的承运商画像评估系统，其特征在于，所述协调与整合能力指标计算为：
9.根据权利要求1所述的基于多维数据融合的承运商画像评估系统，其特征在于，所述承运商关系检测模块具体包括：
10.基于多维数据融合的承运商画像评估方法，由权利要求1-9任一项所述的基于多维数据融合的承运商画像评估系统实现，其特征在于，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.基于多维数据融合的承运商画像评估系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多维数据融合的承运商画像评估系统，其特征在于，所述数据源获取模块包括：
3.根据权利要求1所述的基于多维数据融合的承运商画像评估系统，其特征在于，所述多维数据融合模块具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于多维数据融合的承运商画像评估系统，其特征在于，所述特征级融合用于提取不同数据源的关键特征，并将关键特征统一到同一维度，同一维度为共享特征空间，每个数据源的数据集表示为，其中，为数据源索引，每个数据源包含维特征，通过pca特征选择算法提取最重要的特征，表示为：，其中，为数据源的提取特征，经过降维后形成统一的特征表示，将提取的关键特征进行合并：；
5.根据权利要求4所述的基于多维数据融合的承运商画像评估系统，其特征在于，所述分层数据建模子模块接收来自多模态数据融合子...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭武，张光林，全光燕，
申请(专利权)人：四川宽窄智慧物流有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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