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申请/专利权人：国网英大国际控股集团有限公司
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的商圈树构建方法及系统，包括：收集未在册供应商的数据；基于数据仓库技术对数据进行预处理，得到预处理后的数据；基于预处理后的数据构建目标评估模型；基于目标评估模型预测未在册供应商与商圈树中供应商的供需关系，当供需关系满足预设条件时，将未在册供应商加入商圈树构建出新的商圈树。本发明通过不断完善并细化商圈树结构，有助于核心企业掌握供应链上下游情况以及供应商间的供需关系，便于对一级供应商提供的产品服务进行全流程的质量追溯，以及还能有效撮合供应商间的贸易关系，为商圈树中的中小企业提供信任背书，使得中小企业能够更加快速地获得融资福利，加快供应链资金流通速度，提升产品服务质量。
主权项：1.一种基于机器学习的商圈树构建方法，其特征在于，包括：收集未在册供应商的数据，包括：收集未在册供应商的注册信息、经营资质、经营范围以及贸易背景并汇总为数据集合；基于数据仓库技术对所述数据进行预处理，得到预处理后的数据；基于所述预处理后的数据构建目标评估模型；基于所述目标评估模型预测所述未在册供应商与商圈树中供应商的供需关系，当所述供需关系满足预设条件时，将所述未在册供应商加入商圈树构建出新的商圈树；所述基于所述预处理后的数据构建评估模型，包括：对所述预处理后的数据进行特征构建与特征选择，得到所述预处理后的数据的显著特征；基于所述显著特征将所述预处理后的数据分割为训练数据、验证数据和测试数据；利用所述训练数据，采用决策树、朴素贝叶斯和神经网络算法训练评估模型；确定最佳算法，利用所述测试数据计算训练生成的评估模型的最终准确率；基于所述最终准确率，利用所述验证数据对训练生成的最佳算法对应的评估模型的参数进行调整，得到目标评估模型；所述对所述预处理后的数据进行特征构建与特征选择，得到所述预处理后的数据的显著特征，包括：对所述预处理后的数据进行特征提取和数据降维处理，得到所述预处理后的数据的显著特征，其中，通过使用相关系数、卡方检验、平均互信息、条件熵、后验概率、逻辑回归权重方法，筛选出显著特征，摒弃非显著特征。
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百度查询： 国网英大国际控股集团有限公司 一种基于机器学习的商圈树构建方法及系统
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