[发明专利]融合ICT供应链网络拓扑特征的产品份额趋势预测方法

权利要求书

1.融合ICT供应链网络拓扑特征的产品份额趋势预测方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：

步骤1，利用霍克斯过程对时序属性信息进行建模，将时序信息加入到节点对的拓扑连接边的条件概率表示中，学习供应商节点的时间拓扑嵌入向量表示，首先，将供应商的时序属性信息按时间先后顺序构造为邻居时序序列，然后，利用Hawkes点过程对邻居时序序列进行建模，最后，学习得到供应商节点的时间拓扑嵌入向量表示；

步骤2，对多行业复用供应链网络拓扑结构进行学习，得到供应商节点份额嵌入向量表示，首先，引入层向量表征不同行业的属性信息，将份额信息加入到节点对的拓扑连接边的条件概率表示中；其次，通过最大化网络中边的似然函数，训练融合行业属性的供应商节点份额拓扑嵌入向量；

步骤3，合并供应商节点的时间拓扑嵌入向量和供应商节点份额拓扑嵌入向量，训练市场趋势预测模型。

2.根据权利要求1所述的融合ICT供应链网络拓扑特征的产品份额趋势预测方法，其特征在于：步骤1中利用霍克斯过程对供应商时序邻居序列进行建模，推断出供应商节点x和目标邻居节点y在时间t处形成邻居序列的概率可用条件强度：

3.根据权利要求1所述的融合ICT供应链网络拓扑特征的产品份额趋势预测方法，其特征在于：步骤1中对网络中所有节点的邻居时序序列进行极大似然计算(优化目标函数)。

4.根据权利要求1所述的融合ICT供应链网络拓扑特征的产品份额趋势预测方法，其特征在于：步骤2中利用供应商行业属性信息，考虑到区分不同行业的问题，用来确定每个行业中所有节点对的边缘概率。

5.根据权利要求1所述的融合ICT供应链网络拓扑特征的产品份额趋势预测方法，其特征在于：步骤2中优化嵌入向量和行业向量的损失函数，通过使损失函数最小化，学习得到最佳的输出V_H，V_T和R，结合行业向量对每个行业每个供应商节点的份额分布嵌入向量进行加权，得到供应商节点份额嵌入向量表示。

6.根据权利要求1所述的融合ICT供应链网络拓扑特征的产品份额趋势预测方法，其特征在于：步骤3中合并供应商节点的时间拓扑嵌入向量和供应商节点份额拓扑嵌入向量，得到融合供应商行业属性信息、份额分布信息以及时序属性信息的产品份额趋势预测方法。