[发明专利]一种基于异质图对比学习的云ERP下知识补全方法及系统

说明书

本发明提供一种基于异质图对比学习的云ERP下知识补全方法及系统包括：获取原ERP下用户、需求、服务、厂商的特征以及用户‑需求交互数据、需求‑服务交互数据、服务厂商交互数据，建立邻接矩阵，初始化各实体表示向量；根据邻接矩阵构建异质图，并预定义元结构；计算异质图中元结构下用户、需求、服务和厂商的交换矩阵；设计对比损失函数，使同一实体在元结构下的表示向量相似性极小，更新实体对应的图编码器参数矩阵，计算异质图中实体的表示向量；计算用户与需求、需求与服务两两之间的相似性，根据相似性排名补全“用户‑需求‑服务”关系。本发明解决了现有技术中存在的服务数据的稀疏特性导致云ERP领域知识库缺失大量三元组的技术问题。

技术领域

本发明属于企业云数据管理维护领域，涉及一种基于异质图对比学习的云ERP下知识补全方法。

背景技术

企业资源计划(Enterprise Resource Planning，ERP)是一种依托于信息化软件产品的企业资源管理系统，云ERP指ERP的实施依托于大型云平台，企业依据自身的需求向云ERP厂商购买服务。云ERP领域知识库表示为其中，E表示所有实体的集合，包含用户、需求、服务、厂商四种实体，R表示所有关系的集合，包含同类实体之间与不同类实体之间的各种关系，F表示所有三元组(h，r，t)的集合(h，r∈E，t∈R)。企业管理数字化和用户需求多元化的爆炸式增长，云ERP厂商面临精准捕捉用户需求的挑战。云ERP厂商竞争愈加激烈，所提供服务的类型与数量不断增加，使得用户面临精准选择服务的挑战。云ERP领域知识库是缓解上述挑战的有效方案。

申请号为201510744647.X的发明专利《ERP单据的修订方法和ERP单据的修订系统》通过获取审批流程中的待修订EPR单据，作为第一类ERP单据；对第一类ERP单据的数据项进行修订，并将修订后的第一类ERP单据确定为第二类ERP单据；判断第二类ERP 单据中的经过修订的数据项是否与预设数据项匹配；在判定第一类ERP单据的数据项与预设数据项不匹配时，确定以第一类ERP单据作为审批流程的审核对象。前述专利的披露的技术方案以及现有技术中的服务数据的稀疏特性导致云ERP领域知识库缺失大量三元组，即存在领域知识库数据缺失的技术问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于如何解决服务数据的稀疏特性导致云ERP领域知识库缺失大量三元组的技术问题。

本发明是采用以下技术方案解决上述技术问题的：一种基于异质图对比学习的云ERP下知识补全方法，其特征在于，应用于云ERP服务精准推荐，所述方法包括：

获取云ERP特征数据及用户-需求交互数据、需求-服务交互数据、服务厂商交互数据，据以建立邻接矩阵，并依据所述云ERP特征数据初始化实体表示向量；

根据所述邻接矩阵构建异质图，并预置元结构；

计算所述异质图中每一所述元结构下的用户、需求、服务和厂商的交换矩阵；

预置对比损失函数，据以提高同一实体在所述元结构下的所述实体表示向量的相似性，并降低不同的所述实体在所述元结构下得到的所述实体表示向量的相似性，更新所述实体对应的图编码器参数矩阵，预置预测损失函数，据以更新参数矩阵得到实体表示向量；

计算所述实体表示向量间的相似性，据以排序处理所述实体间的关系得用户需求服务关系数据，以得到关系补全数据。

本发明补全云ERP领域知识库中实体间关系，即“用户-需求-服务”之间的关系，发现用户潜在需求，实现服务的精准推荐。依托异质图捕捉实体间高阶语义的优势，本发明采用异质图对比学习，挖掘用户、需求、服务、厂商间潜在的关系，实现“用户- 需求-服务”间的关系补全。

在更具体的技术方案中，所述获取云ERP特征数据及用户-需求交互数据、需求-服务交互数据、服务厂商交互数据，据以建立邻接矩阵，并依据所述云ERP特征数据初始化实体表示向量的步骤，包括：