CN113641828A - 一种基于知识图谱的电网供应商画像成像方法和存储设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种基于知识图谱的电网供应商画像成像方法和存储设备。所述一种基于知识图谱的电网供应商画像成像方法，包括步骤：构建画像标签体系，并设置画像标签体系中每个标签的分析规则；构建图谱的本体结构及本体结构间的关系；获取目标供应商数据，并将目标供应商数据填充至图数据库中，构建知识图谱；结合知识图谱中的数据及每个标签的分析规则计算得每个标签的维度得分；根据每个标签的维度得分构建得供应商标签画像。通过上述步骤，实现从不同维度对供应商进行综合评价，为电网招标采购、供应商全息多维评价、质量监督业务运营决策场景提供辅助支撑，提供现代智慧供应链的基础支撑能力。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种基于知识图谱的电网供应商画像成像方法和存储设备。
背景技术
供应商全息多维评价是现代智慧供应链的专项建设内容之一。在传统供应商评价过程中，要实现电网物资供应商的全方位、全过程准确评价，需要对各品类物资供应商基本资质能力、社会征信信息及在国网现代供应链的招标采购、合同签订、物资生产、运输监控、物资交付、仓储配送、物资调配、安装调试、设备运行、退役废旧各个环节的履约、服务、质量信息进行统一收集，通过评价体系计算评分开展应用。
目前对供应商的评价主要是通过企业资产财务信息、主营产品信息、合同履约和合同评价等方面对供应商的综合实力和能力进行人工分级分类评价。通过主观经验人为设置的体系难以对供应商产品服务水平、质量水平、软硬件综合实力等方面得到更精细的评价，对日益精细化要求的物资招标采购、质量管控工作难以提供更有针对性、差异化的参考信息和策略支撑。
其中在申请号：2019105439361，名称为《一种电力行业物资设备的供应商画像的成像方法及使用方法》的申请文件中所采用的方案中对供应商的评价主要是通过对供应商企业相关的静态数据信息(如：企业资产财务信息、主营产品信息、合同履约和合同评价等)方面对供应商的综合实力和能力进行人工分级分类评价。通过主观经验人为设置的体系难以对供应商产品服务水平、质量水平、软硬件综合实力等方面得到更精细的评价，对日益精细化要求的物资招标采购、质量管控工作难以提供更有针对性、差异化的参考信息和策略支撑。
发明内容
为此，需要提供一种基于知识图谱的电网供应商画像成像方法，用以解决现有技术中供应商评价体系为主观经验人为设置导致的评价不准确的问题。具体技术方案如下：
一种基于知识图谱的电网供应商画像成像方法，包括步骤：
构建画像标签体系，并设置所述画像标签体系中每个标签的分析规则；
构建图谱的本体结构及所述本体结构间的关系；
获取目标供应商数据，并将所述目标供应商数据填充至图数据库中，构建知识图谱；
结合所述知识图谱中的数据及每个标签的分析规则计算得每个标签的维度得分；
根据所述每个标签的维度得分构建得供应商标签画像。
进一步的，所述“构建图谱的本体结构及所述本体结构间的关系”，具体还包括步骤：
构建每个本体的属性，及构建每个本体间的关系的属性。
进一步的，所述“获取目标供应商数据，并将所述目标供应商数据填充至图数据库中，构建知识图谱”，具体还包括步骤：
所述目标供应商数据包括：外部数据和内部数据；
通过第一指定业务系统的数据接口读取第一目标数据填充至图数据库中，所述第一目标数据包括以下中的一种或多种：本体数据、本体间的关系数据、本体的属性数据、本体间的关系的属性数据；
通过第二指定业务系统的数据接口读取第二目标数据填充至图数据库中。
进一步的，所述“根据所述每个标签的维度得分构建得供应商标签画像”，具体还包括步骤：
根据所述每个标签的维度得分及预设的评级阈值区间得供应商在各个标签维度的评级信息，形成供应商标签画像。
为解决上述技术问题，还提供了一种存储设备，具体技术方案如下：
一种存储设备，其中存储有指令集，所述指令集用于执行：
构建画像标签体系，并设置所述画像标签体系中每个标签的分析规则；
构建图谱的本体结构及所述本体结构间的关系；
获取目标供应商数据，并将所述目标供应商数据填充至图数据库中，构建知识图谱；
结合所述知识图谱中的数据及每个标签的分析规则计算得每个标签的维度得分；
根据所述每个标签的维度得分构建得供应商标签画像。
进一步的，所述指令集还用于执行：
所述“构建图谱的本体结构及所述本体结构间的关系”，具体还包括步骤：
构建每个本体的属性，及构建每个本体间的关系的属性。
进一步的，所述指令集还用于执行：所述“获取目标供应商数据，并将所述目标供应商数据填充至图数据库中，构建知识图谱”，具体还包括步骤：
所述目标供应商数据包括：外部数据和内部数据；
通过第一指定业务系统的数据接口读取第一目标数据填充至图数据库中，所述第一目标数据包括以下中的一种或多种：本体数据、本体间的关系数据、本体的属性数据、本体间的关系的属性数据；
通过第二指定业务系统的数据接口读取第二目标数据填充至图数据库中。
进一步的，所述指令集还用于执行：所述“根据所述每个标签的维度得分构建得供应商标签画像”，具体还包括步骤：
根据所述每个标签的维度得分及预设的评级阈值区间得供应商在各个标签维度的评级信息，形成供应商标签画像。
本发明的有益效果是：构建画像标签体系，并设置所述画像标签体系中每个标签的分析规则；构建图谱的本体结构及所述本体结构间的关系；获取目标供应商数据，并将所述目标供应商数据填充至图数据库中，构建知识图谱；结合所述知识图谱中的数据及每个标签的分析规则计算得每个标签的维度得分；根据所述每个标签的维度得分构建得供应商标签画像。通过上述步骤，实现从不同维度对供应商进行综合评价，为电网招标采购、供应商全息多维评价、质量监督业务运营决策场景提供辅助支撑，提供现代智慧供应链的基础支撑能力。
附图说明
图1为具体实施方式所述一种基于知识图谱的电网供应商画像成像方法的流程图；
图2为具体实施方式所述一种基于知识图谱的电网供应商画像成像方法的业务流程示意图；
图3为具体实施方式所述一种存储设备的模块示意图。
附图标记说明：
300、存储设备。
具体实施方式
为详细说明技术方案的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合具体实施例并配合附图详予说明。
请参阅图1至图2，在本实施方式中，一种基于知识图谱的电网供应商画像成像方法可应用在存储设备上，所述存储设备包括但不限于：个人计算机、服务器、通用计算机、专用计算机、网络设备、嵌入式设备、可编程设备、智能移动终端等。具体实现如下：
步骤S101：构建画像标签体系，并设置所述画像标签体系中每个标签的分析规则。其中画像标签体系可根据实际业务需求制定，主要为能体现出在该业务范围对供应商比较关心的一些资质、能力要求。例如在电网物资采购领域对供应商比较关注的点有：履约能力、资质能力、生产供货能力、成本费用控制能力、运行质量、售后服务能力等。设计的标签体系在后续的基于图谱的图分析时需针对性的设置每个标签的分析规则并得到一个量化数值。
步骤S102：构建图谱的本体结构及所述本体结构间的关系。在本实施方式中，本体主要包括：供应商、企业征信、项目、自然人、评价记录等，关系包括：控股(供应商-供应商)、中标(供应商-项目)、评价(评价记录-供应商)、法人(自然人-供应商)、股东(自然人-供应商)、违约(供应商-企业征信)等。图谱本体及关系结构体系设计完成后，进一步的所述“构建图谱的本体结构及所述本体结构间的关系”，具体还包括步骤：
构建每个本体的属性，及构建每个本体间的关系的属性。例如：
供应商本体包含的属性有：企业名称、所属省份、所在城市、成立日期、地址、行业标签、注册资本、注册资金单位、统一社会信用号、注册单位地址、经营状态、行业类型、企业类型。
中标(供应商-项目)关系包含的属性有：中标日期、中标金额。
步骤S103：获取目标供应商数据，并将所述目标供应商数据填充至图数据库中，构建知识图谱。其中所述“获取目标供应商数据，并将所述目标供应商数据填充至图数据库中，构建知识图谱”，具体还包括步骤：
所述目标供应商数据包括：外部数据和内部数据；
通过第一指定业务系统的数据接口读取第一目标数据填充至图数据库中，所述第一目标数据包括以下中的一种或多种：本体数据、本体间的关系数据、本体的属性数据、本体间的关系的属性数据；
通过第二指定业务系统的数据接口读取第二目标数据填充至图数据库中。具体可如下：目标供应商数据主要包含内部数据和外部数据两个部分，内部数据包括招标采购信息、供应商评价信息、合同信息等，外部数据包括供应商企业基本信息、实际控制人信息、涉诉信息、专利信息、股权信息等。内部数据通过第一指定业务系统的数据接口，选取本体数据、本体间的关系数据、本体的属性数据、本体间的关系的属性数据，填充到图数据库中；外部数据通过第二指定业务系统的数据接口读取第二目标数据(如天眼查、企业征信等站点)填充到图数据库中。
步骤S104：结合所述知识图谱中的数据及每个标签的分析规则计算得每个标签的维度得分。以下以供应商履约能力这个标签维度来进行具体说明，同样地其它标签维度亦会根据其预设的分析规则来进行计算得其维度得分。
具体如下：
例如供应商履约能力计算包括两个部分，一个是供应商本身的履约率计算(权重系数为1)，一个是通过图查询得到的供应商干系人(与供应商相关的自然人、分支机构等)履约率计算(权重系数为0.5)，计算规则如下：
供应商合同履约率＝正常履约合同数/签订合同总数*1；
供应商干系人(法人、分支机构等)履约率＝正常履约合同数/签订合同总数*0.5；
最终供应商履约率＝(供应商合同履约率+供应商干系人(法人、分支机构等)履约率)/2。
步骤S105：根据所述每个标签的维度得分构建得供应商标签画像。所述“根据所述每个标签的维度得分构建得供应商标签画像”，具体还包括步骤：根据所述每个标签的维度得分及预设的评级阈值区间得供应商在各个标签维度的评级信息，形成供应商标签画像。
以上整个业务流程可归纳为如图2所示。
构建画像标签体系，并设置所述画像标签体系中每个标签的分析规则；构建图谱的本体结构及所述本体结构间的关系；获取目标供应商数据，并将所述目标供应商数据填充至图数据库中，构建知识图谱；结合所述知识图谱中的数据及每个标签的分析规则计算得每个标签的维度得分；根据所述每个标签的维度得分构建得供应商标签画像。通过上述步骤，实现从不同维度对供应商进行综合评价，为电网招标采购、供应商全息多维评价、质量监督业务运营决策场景提供辅助支撑，提供现代智慧供应链的基础支撑能力。
请参阅图2至图3，在本实施方式中，一种存储设备300的具体实施方式如下：
一种存储设备300，其中存储有指令集，所述指令集用于执行：
构建画像标签体系，并设置所述画像标签体系中每个标签的分析规则；
构建图谱的本体结构及所述本体结构间的关系；
获取目标供应商数据，并将所述目标供应商数据填充至图数据库中，构建知识图谱；
结合所述知识图谱中的数据及每个标签的分析规则计算得每个标签的维度得分；
根据所述每个标签的维度得分构建得供应商标签画像。
其中画像标签体系可根据实际业务需求制定，主要为能体现出在该业务范围对供应商比较关心的一些资质、能力要求。例如在电网物资采购领域对供应商比较关注的点有：履约能力、资质能力、生产供货能力、成本费用控制能力、运行质量、售后服务能力等。设计的标签体系在后续的基于图谱的图分析时需针对性的设置每个标签的分析规则并得到一个量化数值。
在本实施方式中，本体主要包括：供应商、企业征信、项目、自然人、评价记录等，关系包括：控股(供应商-供应商)、中标(供应商-项目)、评价(评价记录-供应商)、法人(自然人-供应商)、股东(自然人-供应商)、违约(供应商-企业征信)等。图谱本体及关系结构体系设计完成后，进一步的，所述指令集还用于执行：
所述“构建图谱的本体结构及所述本体结构间的关系”，具体还包括步骤：
构建每个本体的属性，及构建每个本体间的关系的属性。例如：
供应商本体包含的属性有：企业名称、所属省份、所在城市、成立日期、地址、行业标签、注册资本、注册资金单位、统一社会信用号、注册单位地址、经营状态、行业类型、企业类型。
中标(供应商-项目)关系包含的属性有：中标日期、中标金额。
进一步的，所述指令集还用于执行：所述“获取目标供应商数据，并将所述目标供应商数据填充至图数据库中，构建知识图谱”，具体还包括步骤：
所述目标供应商数据包括：外部数据和内部数据；
通过第一指定业务系统的数据接口读取第一目标数据填充至图数据库中，所述第一目标数据包括以下中的一种或多种：本体数据、本体间的关系数据、本体的属性数据、本体间的关系的属性数据；
通过第二指定业务系统的数据接口读取第二目标数据填充至图数据库中。具体可如下：目标供应商数据主要包含内部数据和外部数据两个部分，内部数据包括招标采购信息、供应商评价信息、合同信息等，外部数据包括供应商企业基本信息、实际控制人信息、涉诉信息、专利信息、股权信息等。内部数据通过第一指定业务系统的数据接口，选取本体数据、本体间的关系数据、本体的属性数据、本体间的关系的属性数据，填充到图数据库中；外部数据通过第二指定业务系统的数据接口读取第二目标数据(如天眼查、企业征信等站点)填充到图数据库中。
以下以供应商履约能力这个标签维度来进行具体说明，同样地其它标签维度亦会根据其预设的分析规则来进行计算得其维度得分。具体如下：
例如供应商履约能力计算包括两个部分，一个是供应商本身的履约率计算(权重系数为1)，一个是通过图查询得到的供应商干系人(与供应商相关的自然人、分支机构等)履约率计算(权重系数为0.5)，计算规则如下：
供应商合同履约率＝正常履约合同数/签订合同总数*1；
供应商干系人(法人、分支机构等)履约率＝正常履约合同数/签订合同总数*0.5；
最终供应商履约率＝(供应商合同履约率+供应商干系人(法人、分支机构等)履约率)/2。
进一步的，所述指令集还用于执行：所述“根据所述每个标签的维度得分构建得供应商标签画像”，具体还包括步骤：
根据所述每个标签的维度得分及预设的评级阈值区间得供应商在各个标签维度的评级信息，形成供应商标签画像。
以上整个业务流程可归纳为如图2所示。
构建画像标签体系，并设置所述画像标签体系中每个标签的分析规则；构建图谱的本体结构及所述本体结构间的关系；获取目标供应商数据，并将所述目标供应商数据填充至图数据库中，构建知识图谱；结合所述知识图谱中的数据及每个标签的分析规则计算得每个标签的维度得分；根据所述每个标签的维度得分构建得供应商标签画像。通过上述步骤，实现从不同维度对供应商进行综合评价，为电网招标采购、供应商全息多维评价、质量监督业务运营决策场景提供辅助支撑，提供现代智慧供应链的基础支撑能力。
需要说明的是，尽管在本文中已经对上述各实施例进行了描述，但并非因此限制本发明的专利保护范围。因此，基于本发明的创新理念，对本文所述实施例进行的变更和修改，或利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，直接或间接地将以上技术方案运用在其他相关的技术领域，均包括在本发明的专利保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于知识图谱的电网供应商画像成像方法，其特征在于，包括步骤：
构建画像标签体系，并设置所述画像标签体系中每个标签的分析规则；
构建图谱的本体结构及所述本体结构间的关系；
获取目标供应商数据，并将所述目标供应商数据填充至图数据库中，构建知识图谱；
结合所述知识图谱中的数据及每个标签的分析规则计算得每个标签的维度得分；
根据所述每个标签的维度得分构建得供应商标签画像。
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的电网供应商画像成像方法，其特征在于，所述“构建图谱的本体结构及所述本体结构间的关系”，具体还包括步骤：
构建每个本体的属性，及构建每个本体间的关系的属性。
3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的电网供应商画像成像方法，其特征在于，所述“获取目标供应商数据，并将所述目标供应商数据填充至图数据库中，构建知识图谱”，具体还包括步骤：
所述目标供应商数据包括：外部数据和内部数据；
通过第一指定业务系统的数据接口读取第一目标数据填充至图数据库中，所述第一目标数据包括以下中的一种或多种：本体数据、本体间的关系数据、本体的属性数据、本体间的关系的属性数据；
通过第二指定业务系统的数据接口读取第二目标数据填充至图数据库中。
4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的电网供应商画像成像方法，其特征在于，所述“根据所述每个标签的维度得分构建得供应商标签画像”，具体还包括步骤：
根据所述每个标签的维度得分及预设的评级阈值区间得供应商在各个标签维度的评级信息，形成供应商标签画像。
5.一种存储设备，其中存储有指令集，其特征在于，所述指令集用于执行：
构建画像标签体系，并设置所述画像标签体系中每个标签的分析规则；
构建图谱的本体结构及所述本体结构间的关系；
获取目标供应商数据，并将所述目标供应商数据填充至图数据库中，构建知识图谱；
结合所述知识图谱中的数据及每个标签的分析规则计算得每个标签的维度得分；
根据所述每个标签的维度得分构建得供应商标签画像。
6.根据权利要求5所述的一种存储设备，其特征在于，所述指令集还用于执行：
所述“构建图谱的本体结构及所述本体结构间的关系”，具体还包括步骤：
构建每个本体的属性，及构建每个本体间的关系的属性。
7.根据权利要求5所述的一种存储设备，其特征在于，所述指令集还用于执行：所述“获取目标供应商数据，并将所述目标供应商数据填充至图数据库中，构建知识图谱”，具体还包括步骤：
所述目标供应商数据包括：外部数据和内部数据；
通过第一指定业务系统的数据接口读取第一目标数据填充至图数据库中，所述第一目标数据包括以下中的一种或多种：本体数据、本体间的关系数据、本体的属性数据、本体间的关系的属性数据；
通过第二指定业务系统的数据接口读取第二目标数据填充至图数据库中。
8.根据权利要求5所述的一种存储设备，其特征在于，所述指令集还用于执行：所述“根据所述每个标签的维度得分构建得供应商标签画像”，具体还包括步骤：
根据所述每个标签的维度得分及预设的评级阈值区间得供应商在各个标签维度的评级信息，形成供应商标签画像。
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