[发明专利]一种供应链数据向量化和可视化处理方法及装置

权利要求书

1.一种供应链数据向量化方法，包括：

获取企业主数据；所述企业主数据包括内部子企业信息和外部业务合作企业信息；

从所述企业主数据中提取所述内部子企业信息和外部业务合作企业信息；

利用特征词提取模型，从所述内部子企业信息中提取第一分词，从所述外部业务合作企业信息中提取第二分词；

将所述内部子企业信息与所述第一分词输入文本转换模型，以及，将所述外部业务合作企业信息与所述第二分词输入文本转换模型；

其中，所述文本转换模型包括基于时序的第一子模型和基于词频统计的第二子模型；所述第一子模型用于根据输入数据中各项内容的向量表示、所述各项内容的位置信息以及输入分词的向量表示，确定输入数据的第一特征向量；所述第二子模型用于根据输入数据中各项内容的词频统计，以及输入分词的词频统计，确定输入数据的第二特征向量；

将所述内部子企业信息和所述外部业务合作企业信息各自对应的第一和第二特征向量进行融合，得到所述内部子企业信息和所述外部业务合作企业信息各自的融合向量；

将所述内部子企业信息和所述外部业务合作企业信息各自的融合向量进行融合，得到对应于所述企业主数据的目标特征向量。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

对所述目标特征向量进行降维处理，得到降维特征向量；

基于所述企业主数据的降维特征向量以及其它企业主数据的降维特征向量，计算两两企业主数据间相似度距离；

根据所述两两企业主数据间相似度距离以及距离阈值，对各条企业主数据进行聚类；

基于聚类结果，显示对应于各条企业主数据的网络结构。

3.一种供应链数据可视化处理方法，包括：

显示用于编辑企业主数据的交互界面；

接收基于所述交互界面输入的距离阈值；

基于所述距离阈值，以及多条企业主数据中两两企业主数据间相似度距离，将所述多条企业主数据聚类成多个类簇；所述两两企业主数据间相似度距离基于根据权利要求1所述的方法获取的所述多条企业主数据各自的目标特征向量而确定；

根据所述多个类簇，确定所述多条企业主数据的网络结构；其中，所述网络结构包括若干组节点，其中的每个分组对应于所述多个类簇中的一个类簇，每个分组中的各节点分别代表归属于对应类簇的各条企业主数据；

显示所述网络结构。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述显示所述网络结构，包括：

对于任意的第一类簇对应的第一分组中的每个节点，对其它节点所代表企业主数据与该节点所代表企业主数据间相似度距离进行融合，得到对应于该节点的融合距离；

从所述第一分组的各节点中，选取对应融合距离最低的节点作为所述第一分组的基准节点；

建立所述第一分组中其它节点与所述基准节点之间的连接边；

显示所述第一分组中的节点及连接边。

5.根据权利要求3或4所述的方法，还包括：

接收基于所述交互界面输入的针对任意的第一节点的第一点击指令；

根据所述第一点击指令，高亮显示所述第一节点所属的第一分组，并显示所述第一分组中各节点所代表的各条企业主数据的数据内容。

6.根据权利要求3所述的方法，其中，在所述显示所述网络结构之前，还包括：

接收基于所述交互界面输入的搜索条件；

基于所述搜索条件，从所述多个类簇中选取目标类簇；其中，所述目标类簇包含与搜索条件相匹配的目标数据；

所述显示所述网络结构，包括：

区别显示对应于所述目标类簇的目标分组和其它分组。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述区别显示对应于所述目标类簇的目标分组和其它分组，包括

将所述目标分组中的每个节点依次作为当前节点进行相似度距离判断；所述相似度距离判断包括：计算当前节点所代表企业主数据与所述目标数据间相似度距离，如果计算的相似度距离小于所述距离阈值，则建立当前节点与所述目标数据对应的目标节点之间的连接边；

在所述相似度距离判断结束后，高亮并放大显示所述目标分组中的节点和连接边。