基于知识图谱增强关系图卷积网络的潜在供应商推荐方法
申请号:CN202511142399
申请日期:2025-08-15
公开号:CN120632176A
公开日期:2025-09-12
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于知识图谱增强关系图卷积网络的潜在供应商推荐方法,涉及卷积网络技术领域,包括先采集供应链数据,经预处理、规则匹配筛选实体及关系并标准化,构建供应链知识图谱;再用关系图卷积网络处理知识图谱,得到增强模型;随后训练模型并预测供应商与客户的合作可能性;最后评估结果,不达标则重复训练,直至符合预期。本发明构建供应链知识图谱捕捉多元关系,用关系图卷积网络建模多关系结构,生成含结构与语义的实体嵌入,解决传统系统处理复杂关系的难题,效果优于图卷积网络等模型,结合损失函数与正则化避免过拟合,知识图谱丰富实体表示,多关系建模提升可解释性,为决策提供洞察,助力供应链韧性提升。
技术关键词
供应商推荐方法
卷积网络模型
图谱
节点
邻居
实体关系数据
卷积网络技术
样本
矩阵
客户
关系建模
线性单元
非线性
助力
基础
语义