[发明专利]一种基于LightGBM的供应商价值评价方法及系统

权利要求书

1.一种基于LightGBM的供应商价值评价方法，其特征在于，包括：

构建用于对供应商价值进行评分的评分指标；

获取训练样本集，并基于所述评分指标计算出所述训练样本集中每一训练样本的价值评分，构建训练数据集；其中，训练样本对应的评分指标的值作为训练时使用的训练数据，相应训练样本的价值评分作为训练时使用的标签数据；

利用所述训练数据集对LightGBM模型进行训练，得到价值评价模型；

获取待评价供应商对应的评分指标的值，利用所述价值评价模型，通过所述待评价供应商对应的评价指标的值，得到所述待评价供应商的价值评分。

2.如权利要求1所述的基于LightGBM的供应商价值评价方法，其特征在于，所述评分指标包括：基本评分指标、创新能力评分指标、财务状况评分指标，以及企业信誉评分指标；其中，

所述基本评分指标包括：供应商属性、供应商类型、供应商注册资本、供应商注册时长，以及参与度；

所述创新能力评分指标包括：供应商专利总数、供应商发明专利个数，以及供应商实用新型专利个数；

所述财务状况评分指标包括：供应商年报信息的完整程度、供应商是否具有连续的年报信息，以及供应商最近一次年报的经营状态；

所述企业信誉评分指标包括：供应商工商处罚总数、供应商最近一年的处罚数，以及供应商最近一年处罚数占处罚总数的比例。

3.如权利要求2所述的基于LightGBM的供应商价值评价方法，其特征在于，所述基于评分指标计算出训练样本集中每一训练样本的价值评分，包括：

基于训练样本对应的基本评分指标、创新能力评分指标、财务状况评分指标，以及企业信誉评分指标，分别计算出相应训练样本的基本评分、创新能力评分、财务状况评分，以及企业信誉评分；

为得到的基本评分、创新能力评分、财务状况评分，以及企业信誉评分，分别赋予不同的预设权重，并进行加权综合得到相应训练样本的价值评分。

4.如权利要求3所述的基于LightGBM的供应商价值评价方法，其特征在于，在计算基本评分时，通过为供应商属性和供应商类型分别打上1-100分的预设权重分值，对供应商属性和供应商类型进行数值化；通过等频离散化法对供应商注册资本和供应商注册时长进行离散化；并通过下列公式计算参与度：

其中，Score_参与度为参与度的值，w(j)为参与次数对应的最高分值，weakenFactor(t)为时间衰减因子，根据投标时间随统计的时间变化，k为统计周期数量，count(t)为每月参与的投标次数，b为常数。

5.如权利要求3所述的基于LightGBM的供应商价值评价方法，其特征在于，在计算创新能力评分时，采用Topsis算法模型对供应商专利总数、供应商发明专利个数，以及供应商实用新型专利个数进行评估。

6.如权利要求1-5任一项所述的基于LightGBM的供应商价值评价方法，其特征在于，所述利用所述训练数据集对LightGBM模型进行训练，包括：

使用交叉验证法对所述训练数据集进行划分，将所述训练数据集划分成预设数量的大小相同的互斥子数据集；

根据划分的子数据集对LightGBM模型进行训练；其中，每次训练时，选定子数据集中的一个作为验证集，其余的子数据集作为训练集对LightGBM模型进行训练，得预设数量的训练结果，对训练结果取均值作为最终的预测结果。