本發(fā)明涉及產(chǎn)業(yè)鏈分析與建模，特別是指一種基于深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)業(yè)鏈圖譜建模方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜建模方法大多高度依賴專家經(jīng)驗和手動分析，這導(dǎo)致模型構(gòu)建過程中主觀性較強，難以全面、客觀地反映產(chǎn)業(yè)鏈的實際狀況。

2、例如，在汽車制造產(chǎn)業(yè)鏈中，傳統(tǒng)方法可能僅依賴行業(yè)專家對零部件供應(yīng)商、整車制造商、銷售商等環(huán)節(jié)的直觀判斷和經(jīng)驗總結(jié)來構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈圖譜。然而，這種基于專家經(jīng)驗的方法可能忽視了一些新興企業(yè)或潛在的重要供應(yīng)商，導(dǎo)致圖譜不完整或存在偏差。

3、其次，隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)的數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜建模方法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時效率低下，難以適應(yīng)快速變化的市場環(huán)境。在電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈中，涉及海量的交易數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)等。傳統(tǒng)方法可能采用手工整理或簡單的數(shù)據(jù)分析工具來處理這些數(shù)據(jù)，導(dǎo)致處理速度慢、準(zhǔn)確性低。例如，在“雙十一”等購物節(jié)期間，交易量激增，傳統(tǒng)方法難以實時更新產(chǎn)業(yè)鏈圖譜以反映最新的市場狀況，這可能導(dǎo)致企業(yè)錯過市場機遇或做出錯誤的決策。

4、另外，在智能制造產(chǎn)業(yè)鏈中，設(shè)備聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)實時采集等技術(shù)使得數(shù)據(jù)量急劇增加，傳統(tǒng)方法在處理這些數(shù)據(jù)時可能面臨存儲困難、計算資源不足等問題。例如，某智能制造企業(yè)希望構(gòu)建包含設(shè)備狀態(tài)、生產(chǎn)流程、供應(yīng)鏈信息等在內(nèi)的全面產(chǎn)業(yè)鏈圖譜，但傳統(tǒng)方法難以高效處理如此龐大的數(shù)據(jù)量，導(dǎo)致圖譜構(gòu)建周期長、更新不及時，這影響了企業(yè)對生產(chǎn)過程的實時監(jiān)控和優(yōu)化決策能力。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種基于深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)業(yè)鏈圖譜建模方法及系統(tǒng)，提升產(chǎn)業(yè)鏈管理的智能化和自動化水平。

2、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

3、第一方面，一種基于深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)業(yè)鏈圖譜建模方法，所述方法包括：

4、采集產(chǎn)業(yè)鏈中的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，包括需求信息、資源狀態(tài)、工藝特征和運維數(shù)據(jù)，并對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，形成標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集；

5、對標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集中的文本型數(shù)據(jù)進行語義向量化處理，并對多關(guān)系圖譜進行節(jié)點嵌入，生成融合文本與結(jié)構(gòu)特征的實體低維表示；

6、根據(jù)實體低維表示，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈本體，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化文本和非結(jié)構(gòu)化建筑信息模型，并根據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈本體構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈知識圖譜；

7、根據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈知識圖譜，通過雙階段深度q網(wǎng)絡(luò)，動態(tài)優(yōu)化產(chǎn)線配置與任務(wù)分配策略，并將優(yōu)化結(jié)果，更新至知識圖譜的節(jié)點屬性與關(guān)系權(quán)重，生成優(yōu)化后的動態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈知識圖譜；

8、根據(jù)優(yōu)化后的動態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈知識圖譜，通過圖注意力網(wǎng)絡(luò)計算節(jié)點重要性權(quán)重，并結(jié)合風(fēng)險傳播模型進行產(chǎn)業(yè)趨勢預(yù)測、風(fēng)險傳播路徑分析和資源瓶頸識別，最終生成決策建議。

9、進一步的，對標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集中的文本型數(shù)據(jù)進行語義向量化處理，并對多關(guān)系圖譜進行節(jié)點嵌入，生成融合文本與結(jié)構(gòu)特征的實體低維表示，包括：

10、對標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集中的文本型數(shù)據(jù)進行分詞、詞性標(biāo)注，提取文本的初步語義特征，包括詞頻向量和共現(xiàn)矩陣；從標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集中提取實體，包括企業(yè)、設(shè)備、工藝和關(guān)聯(lián)關(guān)系，包括供需關(guān)系、協(xié)作關(guān)系，構(gòu)建多關(guān)系圖譜的初始結(jié)構(gòu)；

11、將詞頻向量和共現(xiàn)矩陣映射到多關(guān)系圖譜的相應(yīng)節(jié)點上，為每個節(jié)點添加初步的語義表示；

12、計算多關(guān)系圖譜中各節(jié)點的結(jié)構(gòu)特征，包括度中心性和局部聚類系數(shù)特征，并將結(jié)構(gòu)特征與語義特征進行拼接組合，形成包含文本和結(jié)構(gòu)信息的復(fù)合特征向量；

13、對復(fù)合特征向量進行線性投影操作，并對投影后的特征進行非線性變換，生成實體的低維表示向量。

14、進一步的，根據(jù)實體低維表示，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈本體，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化文本和非結(jié)構(gòu)化建筑信息模型，并根據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈本體構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈知識圖譜，包括：

15、根據(jù)實體低維表示，定義產(chǎn)業(yè)鏈的本體模型，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化文本和非結(jié)構(gòu)化建筑信息模型；

16、將本體模型中的實體、關(guān)系和屬性映射至圖數(shù)據(jù)庫的節(jié)點、邊和屬性字段，生成包含節(jié)點、邊和關(guān)系權(quán)重的產(chǎn)業(yè)鏈知識圖譜。

17、進一步的，所述產(chǎn)業(yè)鏈知識圖譜中，節(jié)點表示產(chǎn)業(yè)鏈中的實體，包括企業(yè)、設(shè)備、工藝，邊表示實體間的關(guān)系，包括供需、協(xié)作、依賴。

18、進一步的，根據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈知識圖譜，通過雙階段深度q網(wǎng)絡(luò)，動態(tài)優(yōu)化產(chǎn)線配置與任務(wù)分配策略，并將優(yōu)化結(jié)果，更新至知識圖譜的節(jié)點屬性與關(guān)系權(quán)重，生成優(yōu)化后的動態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈知識圖譜，包括：

19、根據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈知識圖譜的當(dāng)前狀態(tài)，利用雙階段深度q網(wǎng)絡(luò)模擬產(chǎn)線配置調(diào)整與任務(wù)分配策略組合；

20、利用雙階段深度q網(wǎng)絡(luò)在知識圖譜環(huán)境中動態(tài)調(diào)整并優(yōu)化產(chǎn)線配置與任務(wù)分配策略，在迭代學(xué)習(xí)過程中計算目標(biāo)q值并更新參數(shù)，以確定最終的產(chǎn)線配置和任務(wù)分配策略組合；

21、根據(jù)最終的產(chǎn)線配置和任務(wù)分配策略組合，更新知識圖譜中設(shè)備節(jié)點的屬性；

22、設(shè)備節(jié)點的屬性更新后，根據(jù)新的任務(wù)分配策略，對知識圖譜中各節(jié)點間的關(guān)系權(quán)重進行重新評估和調(diào)整；

23、將所有更新后的節(jié)點屬性與關(guān)系權(quán)重進行整合，生成優(yōu)化后的動態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈知識圖譜。

24、進一步的，利用雙階段深度q網(wǎng)絡(luò)在知識圖譜環(huán)境中動態(tài)調(diào)整并優(yōu)化產(chǎn)線配置與任務(wù)分配策略，在迭代學(xué)習(xí)過程中計算目標(biāo)q值并更新參數(shù)，以確定最終的產(chǎn)線配置和任務(wù)分配策略組合，包括：

25、計算新狀態(tài)與舊狀態(tài)效率的差異比例、舊狀態(tài)與新狀態(tài)之間的成本差額和新狀態(tài)與舊狀態(tài)之間的資源利用率差異比例，得到即時獎勵；

26、根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)預(yù)測下一個狀態(tài)，并選擇使當(dāng)前q網(wǎng)絡(luò)預(yù)測q值最大的動作作為對應(yīng)預(yù)測狀態(tài)下的最終動作；

27、將未來狀態(tài)和最終動作輸入目標(biāo)q網(wǎng)絡(luò)，得到未來狀態(tài)的q值預(yù)測；

28、將即時獎勵和未來狀態(tài)的q值預(yù)測融合，得到目標(biāo)q值。

29、進一步的，根據(jù)優(yōu)化后的動態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈知識圖譜，通過圖注意力網(wǎng)絡(luò)計算節(jié)點重要性權(quán)重，并結(jié)合風(fēng)險傳播模型進行產(chǎn)業(yè)趨勢預(yù)測、風(fēng)險傳播路徑分析和資源瓶頸識別，最終生成決策建議，包括：

30、從優(yōu)化后的動態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈知識圖譜中提取節(jié)點特征、邊特征和拓撲結(jié)構(gòu)信息；

31、利用圖注意力網(wǎng)絡(luò)對節(jié)點特征、邊特征和拓撲結(jié)構(gòu)信息進行處理，自動學(xué)習(xí)節(jié)點之間的關(guān)聯(lián)強度，并為每個節(jié)點分配一個重要性權(quán)重；

32、將節(jié)點重要性權(quán)重與預(yù)定義的風(fēng)險傳播模型結(jié)合，評估風(fēng)險在產(chǎn)業(yè)鏈中的傳播路徑和潛在影響，得到風(fēng)險傳播分析結(jié)果；

33、根據(jù)風(fēng)險傳播分析結(jié)果，對產(chǎn)業(yè)鏈的未來發(fā)展趨勢進行預(yù)測，包括識別產(chǎn)業(yè)鏈中的關(guān)鍵節(jié)點和潛在風(fēng)險點，得到產(chǎn)業(yè)趨勢預(yù)測結(jié)果；

34、對節(jié)點重要性權(quán)重、風(fēng)險傳播模型和產(chǎn)業(yè)趨勢預(yù)測結(jié)果進行分析，識別關(guān)鍵的風(fēng)險傳播節(jié)點和路徑，以及產(chǎn)業(yè)鏈中的資源瓶頸節(jié)點和潛在的資源短缺問題，生成決策建議，包括產(chǎn)線配置的調(diào)整、任務(wù)分配的優(yōu)化、風(fēng)險防控措施的制定、資源分配和調(diào)度的規(guī)劃。

35、第二方面，一種基于深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)業(yè)鏈圖譜建模系統(tǒng)，包括：

36、數(shù)據(jù)處理模塊，用于從產(chǎn)業(yè)鏈中采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，包括需求信息、資源狀態(tài)、工藝特征和運維數(shù)據(jù)，并對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，形成標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集；

37、知識融合模塊，用于對標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集中的文本型數(shù)據(jù)進行語義向量化處理，并對多關(guān)系圖譜進行節(jié)點嵌入，生成融合文本與結(jié)構(gòu)特征的實體低維表示；

38、圖譜構(gòu)建模塊，用于利用融合文本與結(jié)構(gòu)特征的實體低維表示構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈知識圖譜，其中，節(jié)點表示產(chǎn)業(yè)鏈中的不同實體，邊表示實體間的關(guān)系；

39、強化學(xué)習(xí)模塊，用于通過雙階段深度q網(wǎng)絡(luò)，動態(tài)優(yōu)化產(chǎn)線配置與任務(wù)分配策略，生成優(yōu)化后的動態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈知識圖譜；

40、決策支持模塊，用于根據(jù)優(yōu)化后的產(chǎn)業(yè)鏈知識圖譜，進行產(chǎn)業(yè)趨勢預(yù)測、風(fēng)險傳播路徑分析和資源瓶頸識別，最終生成決策建議。

41、第三方面，一種計算設(shè)備，包括：

42、一個或多個處理器；

43、存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，當(dāng)所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執(zhí)行，使得所述一個或多個處理器實現(xiàn)所述的方法。

44、第四方面，一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)中存儲有程序，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)所述的方法。

45、本發(fā)明的上述方案至少包括以下有益效果：

46、通過采集產(chǎn)業(yè)鏈中的需求信息、資源狀態(tài)、工藝特征和運維數(shù)據(jù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并進行預(yù)處理形成標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集，能夠全面反映產(chǎn)業(yè)鏈的運行狀態(tài)和特征。這有助于消除數(shù)據(jù)孤島，提高數(shù)據(jù)的可用性和一致性。對標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集中的文本型數(shù)據(jù)進行語義向量化處理，并對多關(guān)系圖譜進行節(jié)點嵌入，生成融合文本與結(jié)構(gòu)特征的實體低維表示。這種方法能夠充分利用文本數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中的信息，捕捉實體之間的復(fù)雜關(guān)系，提高實體表示的準(zhǔn)確性和豐富性。

47、根據(jù)實體低維表示構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈本體，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化文本和非結(jié)構(gòu)化建筑信息模型，并進一步構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈知識圖譜。這有助于將產(chǎn)業(yè)鏈中的實體、關(guān)系和屬性進行形式化表示，形成可計算、可推理的知識體系，為產(chǎn)業(yè)鏈的分析和優(yōu)化提供有力的支持。通過雙階段深度q網(wǎng)絡(luò)動態(tài)優(yōu)化產(chǎn)線配置與任務(wù)分配策略，并將優(yōu)化結(jié)果更新至知識圖譜的節(jié)點屬性與關(guān)系權(quán)重，生成優(yōu)化后的動態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈知識圖譜。這種方法能夠?qū)崟r響應(yīng)產(chǎn)業(yè)鏈中的變化，提高生產(chǎn)效率和資源利用率，降低生產(chǎn)成本，增強產(chǎn)業(yè)鏈的競爭力。

48、根據(jù)優(yōu)化后的動態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈知識圖譜，通過圖注意力網(wǎng)絡(luò)計算節(jié)點重要性權(quán)重，并結(jié)合風(fēng)險傳播模型進行產(chǎn)業(yè)趨勢預(yù)測、風(fēng)險傳播路徑分析和資源瓶頸識別。這有助于提前發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈中的潛在問題和風(fēng)險，為決策提供支持，避免或減少損失。最終生成的決策建議基于全面的數(shù)據(jù)分析和深入的模型推理，具有科學(xué)性和針對性。這些建議能夠指導(dǎo)產(chǎn)業(yè)鏈中的企業(yè)進行合理的產(chǎn)線配置、任務(wù)分配、風(fēng)險防控和資源調(diào)度，提高產(chǎn)業(yè)鏈的整體運行效率和穩(wěn)定性。