[发明专利]一种基于LightGBM的供应商价值评价方法及系统

说明书

本发明提供一种基于LightGBM的供应商价值评价方法及系统，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，并基于评分指标计算出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，利用价值评价模型，通过待评价供应商对应的评价指标的值，得到待评价供应商的价值评分。本发明当供应商数据有缺失时也可很好地进行评价，模型的鲁棒性和易用性极大地降低了供应商评价难度，减少了供应链的管理成本。

技术领域

本发明涉及机器学习技术领域，特别是指一种基于LightGBM的供应商价值评价方法及系统。

背景技术

随着大数据、人工智能等新技术在制造行业越来越广泛的应用，对企业与企业之间的合作提供了新思路。供应链管理可以提升企业的市场反应速度，大大缩短满足消费者需求的时间，从而使企业在这个快速变化的世界里获得无法复制的竞争优势。更多的企业意识到提升供应链管理水平的重要性。

对于生产型企业而言，供应商的优劣直接影响到产品的成本、质量和交货期及供应链的整体绩效。因此，科学、合理、客观地评价并选择供应商是供应链上核心企业的重要工作之一。但目前对于供应商的评价主要是基于评价人员的主观性进行的，在整个评价过程中主观性太强，由于评价人员的主观性造成的不确定因素也较多，不利于对供应商进行客观、公正的评价。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于LightGBM的供应商价值评价方法及系统，解决现有的对供应商价值进行评价的方法主观性太强的缺陷，实现对供应商高效客观的评价，降低供应商评价难度，减少管理成本。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于LightGBM的供应商价值评价方法，所述基于LightGBM的供应商价值评价方法包括：

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。

可选地，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。

进一步地，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。