[发明专利]对概率供应链信息的查询应答

权利要求书

1.一种用于预测物流网络(LN)中的可推论事件(E3)的方法，包括如下步骤：

生成描述所述物流网络(LN)的至少一部分的结构的贝叶斯网络(BN)，所述物流网络(LN)包括用于登记事件(E1，E2，E3)的多个门(G1，G2，G3)；

接收对依赖于所述物流网络(LN)中的基本事件(E1，E2)的组合的可推论事件(E3)的查询(Q)；

针对与所接收的查询(Q)相关的多个时间点对所述贝叶斯网络(BN)进行实例化；以及

借助于复杂事件处理、根据所实例化的贝叶斯网络(BN)来推断对所述可推论事件(E3)的预测(P)，

其中，所述贝叶斯网络(BN)包括节点(N1，N2，N3)和边(K1，K2)，其中，所述贝叶斯网络(BN)的每个节点(N1，N2，N3)包括表示所述基本事件(E1，E2)中之一的概率分布的概率函数，并且其中，所述边(K1，K2)表示所述基本事件(E1，E2)之间的条件相关性，以及

其中，对所述贝叶斯网络(BN)进行实例化是通过针对所述多个时间点中的每个时间点创建所述贝叶斯网络(BN)的适合副本(B1，B2，B3，B4)来执行的，其中，通过下述方式使所述适合副本(B1，B2，B3，B4)适合于登记在所述物流网络(LN)中的基本事件(E1，E2)：修改所述适合副本的节点或者修改所述节点的概率函数使得所登记的基本事件(E1，E2)的概率为1以便反映事件被登记。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述贝叶斯网络(BN)进行实例化包括在所述多个时间点中的每个时间点在所述物流网络(LN)中构建一个贝叶斯网络(BN)。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述贝叶斯网络(BN)的所述节点中的至少一部分节点(N3)依赖于所述贝叶斯网络(BN)中的其他节点(N1，N2)，这表示与所述至少一部分节点(N3)相对应的可推论事件(E3)依赖于所述物流网络(LN)中的基本事件(E1，E2)，并且其中，所述推断对所述可推论事件(E3)的预测至少部分地基于所述贝叶斯网络(BN)中的所述至少一部分节点(N3)。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述查询(Q)和/或所述可推论事件(E3)包括条件，其中，所述条件为时间条件和/或对象的可用性。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述条件为所述对象的基于时间的可用性。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述查询(Q)是使用查询语言表示的。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述查询语言为SPARQL。

8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述查询(Q)通过所实例化的贝叶斯网络(BN)进行评估。

9.根据权利要求1或2所述的方法，其中，当在所述物流网络(LN)中发生基本事件(E1，E2)时，基于所述贝叶斯网络(BN)中的更新信息来重复对所述可推论事件(E3)的预测。

10.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述贝叶斯网络(BN)的适合副本(B1，B2，B3，B4)的所述节点(N1，N2，N3)的状态是基于表示所述物流网络(LN)中的基本事件的数据来设定的。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述数据以RDF格式来表示。