[发明专利]一种集成电路供应链隐式关系智能发现计算方法

权利要求书

1.一种集成电路供应链隐式关系智能发现计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、基于深度学习神经网络建立供应链商户业务分解模型，并基于网络大数据对分解模型进行训练，获得训练后的供应链商户业务分解模型；

步骤二、通过网络大数据获取集成电路供应链各个商户的信息并将其作为输入导入供应链商户业务分解模型，并由分解模型输出得到各个商户的业务方向；

步骤三、在基于深度学习神经网络构建商户业务关联度计算模型，并通过分解得到的集成电路供应链已知业务信息对关联度计算模型进行训练，得到训练后的关联度计算模型；

步骤四、利用互联网并结合分解得到的商户业务方向，获取集成电路供应链商户除集成电路供应链以外的商户，并通过商户业务分解模型对其进行分解，获得业务方向；

步骤五、由步骤二中集成电路供应链商户分解的业务方向与步骤四中除集成电路供应链以外的商户分解获得的业务方向作为输入，通过训练后的关联度计算模型计算两个商户之间的业务合作关联度；

步骤六、根据输出的关联度判断集成电路供应链各商户与其他商户之间的隐式关系。

2.根据权利要求1所述的一种集成电路供应链隐式关系智能发现计算方法，其特征在于：所述步骤一中对供应链商户业务分解模型进行训练时，通过网络大数据获取多种商户的基本信息，再将商户的基本信息分别导入分解模型，由分解模型分解输出各个商户对应的业务方向，最后再基于反演方法由网络大数据对分解后的商户业务方向进行反演验证。

3.根据权利要求2所述的一种集成电路供应链隐式关系智能发现计算方法，其特征在于：所述反演验证后出现分解前后不对应的信息时，调整分解模型的分解规律，然后再进行分解反验证，直至验证输出的信息与分解前信息一致即视为训练完成。

4.根据权利要求1所述的一种集成电路供应链隐式关系智能发现计算方法，其特征在于：所述步骤二中对集成电路供应链上每个节点的商户信息进行提取总结，然后利用分解模型对节点商户进行业务分解，分解后输出的数据信息分别存储在对应商户名的文件夹中。

5.根据权利要求1所述的一种集成电路供应链隐式关系智能发现计算方法，其特征在于：所述步骤三中已知的业务信息包括步骤二分解得到的各个商户的业务方向和集成电路供应链路线上业务之间的关联度数据，所述步骤三中关联度计算具体计算方法由下式计算

其中ε表示两组业务之间的关联度，T为抽取的时间段，A_T表示在T时间段内该商户与其他商户之间类似业务来往次数，μ表示关联度计算模型的函数阈值。

6.根据权利要求1所述的一种集成电路供应链隐式关系智能发现计算方法，其特征在于：所述步骤四中获取除集成电路供应链以外的商户时，根据分解集成电路供应链各个商户得到的业务方向查找存在与其相关的商户，并提取查找出的商户信息导入商户业务分解模型进行分解。

7.根据权利要求1所述的一种集成电路供应链隐式关系智能发现计算方法，其特征在于：所述步骤五业务输入前对两组业务方向进行判别，当业务方向相同时则视为隐式同行竞争关系，无法输入模型计算；当业务方向不同时即可输入计算模型。

8.根据权利要求1所述的一种集成电路供应链隐式关系智能发现计算方法，其特征在于：所述步骤六中对计算获得的业务合作关联度进行排序，挑选出具有业务关联度的相关业务对应的各个商户标记为该商户重点合作对象，并确定为隐式合作关系；反之为即为不相关的商户。