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申请/专利权人：安徽省优质采科技发展有限责任公司
摘要：本发明适用于数据处理技术领域，提供了基于知识图谱和神经网络的供应商甄选评估方法，包括以下步骤：构建面向项目的知识图谱模型，利用供应商数据构建供应商知识图谱；利用项目和用户标签信息，通过知识图谱表示学习捕获低阶与高阶特征，将两个知识图谱中实体和关系的语义信息嵌入低维的向量空间中，获得项目和用户的统一表示；利用深度神经网络和加入注意力机制的递归神经网络来提取项目和用户的潜在特征；利用学习到的用户和项目的潜在特征来预测相应的评分，根据分数结果进行排序，将供应商与用户进行匹配推荐。本发明通过建立知识图谱数据库，将数据向量化，构建供应商甄选数据模型，甄选出优质供应商并排名，有利于促成招标采购交易。
主权项：1.基于知识图谱和神经网络的供应商甄选评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：通过对数据进行预处理、定义模型、数据导入以及数据可视化构建面向项目的知识图谱模型，利用供应商数据构建供应商知识图谱；其中，需要通过项目嵌入反映项目实体的特征，先构建以项目为中心的知识图谱，再利用KGCN对知识图谱进行表示学习，得到项目实体表示向量；利用项目和用户标签信息，通过知识图谱表示学习捕获低阶与高阶特征，将两个知识图谱中实体和关系的语义信息嵌入低维的向量空间中，从而获得项目和用户的统一表示；利用深度神经网络和加入注意力机制的递归神经网络来提取项目和用户的潜在特征；利用学习到的用户和项目的潜在特征来预测相应的评分，根据分数结果进行排序，将供应商与用户进行匹配推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽省优质采科技发展有限责任公司 基于知识图谱和神经网络的供应商甄选评估方法
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