本發(fā)明涉及智能采購，具體為基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能采購控管一體化系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著科技的快速發(fā)展，智能化采購系統(tǒng)在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，智能化采購系統(tǒng)通過使用先進(jìn)的技術(shù)和算法，為企業(yè)提供高效、準(zhǔn)確和可靠的采購管理解決方案，在申請(qǐng)?zhí)枮?02211075841.x發(fā)明專利中公開了“一種采購清單生成方法及組件，本技術(shù)提供的物料采購系統(tǒng)包括：物料組維護(hù)模塊、采購單據(jù)分析模塊以及采購清單生成模塊，使得系統(tǒng)能夠基于采購單據(jù)自動(dòng)得到相應(yīng)的采購清單，而無需人工分析同一物料的不同可替代品的購買份額；并且，物料采購系統(tǒng)中的物料組維護(hù)模塊能夠?qū)⒖上嗷ヌ娲奈锪蠚w類至同一組，從而能夠快速確定同一物料的有哪些替代品，因此本技術(shù)能夠快速確定同一物料有哪些替代品以及不同可替代品的購買份額，效率較高。相應(yīng)地，本技術(shù)提供的一種采購清單生成方法及組件，也同樣具有上述技術(shù)效果?！?；

2、上述對(duì)比文件解決了無法自動(dòng)生成采購清單等問題，但是系統(tǒng)在運(yùn)行時(shí)，由于數(shù)據(jù)庫并沒有存儲(chǔ)與采購相關(guān)的知識(shí)圖譜，當(dāng)用戶需要獲取采購相關(guān)流程以及政策時(shí)，系統(tǒng)無法以問答的形式向用戶提供及時(shí)的反饋，并且也不能根據(jù)上一階段的銷售數(shù)據(jù)對(duì)下一階段的采購需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，需要完全依賴人為制定采購計(jì)劃，計(jì)劃中的數(shù)據(jù)可能不具備科學(xué)性以及合理性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能采購控管一體化系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能采購控管一體化系統(tǒng)，包括采購計(jì)劃生成單元；

3、采購咨詢單元，所述采購咨詢單元利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具對(duì)多個(gè)采購網(wǎng)站的數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取，按行將數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞處理，得到多個(gè)詞匯，通過查詢?cè)~典獲取每個(gè)詞匯的詞向量，確定每行的詞向量平均值，根據(jù)詞向量平均值計(jì)算出行與行之間的余弦相似度值，刪除冗余數(shù)據(jù)，通過neo4j數(shù)據(jù)模型對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而構(gòu)建出知識(shí)圖譜，將獲取到的問句文本數(shù)據(jù)傳輸至意圖識(shí)別模型中，得到該問句文本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的模板問句后，利用模板問句在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行查詢，將獲取到的數(shù)據(jù)通過可視化界面進(jìn)行輸出；

4、模型參數(shù)分析單元，所述模型參數(shù)分析單元獲取本次采購涉及到的物品名稱后，根據(jù)物品名稱在歷史數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行查詢，從而獲取該物品的每階段內(nèi)銷售相關(guān)數(shù)據(jù)，將獲取到的銷售相關(guān)數(shù)據(jù)輸入至采購預(yù)測(cè)模型后，確定出最優(yōu)權(quán)值和閾值，根據(jù)已存在的銷售相關(guān)數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，對(duì)兩組數(shù)據(jù)的相似度值進(jìn)行計(jì)算，根據(jù)相似度值判定當(dāng)前模型精度；

5、供應(yīng)商選擇單元，所述供應(yīng)商選擇單元從數(shù)據(jù)庫中獲取需要采購的物品對(duì)應(yīng)所有供應(yīng)商相關(guān)信息，將每個(gè)供應(yīng)商相關(guān)信息對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，得到對(duì)應(yīng)的矩陣，利用處理器根據(jù)矩陣以及對(duì)應(yīng)的權(quán)重進(jìn)行計(jì)算，從而得到第一參數(shù)值，由多約束模型對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行計(jì)算分析，得出每個(gè)供應(yīng)商相關(guān)信息對(duì)應(yīng)的第二參數(shù)值，利用適應(yīng)度函數(shù)根據(jù)第一參數(shù)值和第二參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，從而得到每個(gè)供應(yīng)商相關(guān)信息對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)值，將適應(yīng)度函數(shù)值最大的供應(yīng)商確定為最佳供應(yīng)商。

6、優(yōu)選的，所述采購咨詢單元包括信息收集模塊和相似度計(jì)算模塊，所述信息收集模塊利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具對(duì)多個(gè)采購網(wǎng)站的數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取，將獲取的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，刪除空格、空值以及特殊符號(hào)后，按行將數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞處理，得到多個(gè)詞匯，所述相似度計(jì)算模塊通過查詢?cè)~典獲取每個(gè)詞匯的詞向量，確定每行的詞向量平均值，根據(jù)詞向量平均值計(jì)算出行與行之間的余弦相似度值，當(dāng)相似度值大于預(yù)設(shè)值時(shí)，將刪除其中一行的所有數(shù)據(jù)，直至判定所有行之間的余弦相似度值均小于預(yù)設(shè)值后，將余下的所有數(shù)據(jù)傳輸至存儲(chǔ)設(shè)備中。

7、優(yōu)選的，所述采購咨詢單元還包括知識(shí)圖譜構(gòu)建模塊和數(shù)據(jù)查詢模塊，所述知識(shí)圖譜構(gòu)建模塊利用三元組表示法將獲取到的所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成三元組格式數(shù)據(jù)，通過neo4j數(shù)據(jù)模型對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而構(gòu)建出知識(shí)圖譜，將其存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫中，所述數(shù)據(jù)查詢模塊將獲取到的問句文本數(shù)據(jù)傳輸至意圖識(shí)別模型中，通過意圖識(shí)別模型進(jìn)行分析，得到該問句文本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的模板問句后，利用模板問句在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行查詢，將獲取到的數(shù)據(jù)通過可視化界面進(jìn)行輸出，所述意圖識(shí)別模型具體為：

8、h＝(w1w(t-2)+w1w(t-1)+w3w(t+1)+w4w(t+2))/2m

9、其中，w1,w2,w3,w4表示投影層的參數(shù)，w(t-1),w(t-2),w(t+1),w(t+2)分別表示輸入單詞的左右兩側(cè)的上下文單詞的one-hot向量，h表示投影層的輸出向量，m表示輸出系數(shù)。

10、優(yōu)選的，所述模型參數(shù)分析單元包括物品數(shù)據(jù)調(diào)取模塊和參數(shù)確定模塊，所述物品數(shù)據(jù)調(diào)取模塊獲取本次采購涉及到的物品名稱后，根據(jù)物品名稱在歷史數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行查詢，從而獲取該物品的每階段內(nèi)銷售相關(guān)數(shù)據(jù)，其中銷售相關(guān)數(shù)據(jù)包括物品單價(jià)、物品類型、物品評(píng)論、物品庫存剩余量和物品采購日期，所述參數(shù)確定模塊將獲取到的銷售相關(guān)數(shù)據(jù)輸入至采購預(yù)測(cè)模型后，對(duì)初始化權(quán)值以及閾值進(jìn)行設(shè)定后，利用反復(fù)迭代極大似然估計(jì)方法得到超參數(shù)，從而確定出最優(yōu)權(quán)值和閾值。

11、優(yōu)選的，所述模型參數(shù)分析單元還包括模型訓(xùn)練模塊和精度判斷模塊，所述模型訓(xùn)練模塊通過多組數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型后，根據(jù)已存在的銷售相關(guān)數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，對(duì)兩組數(shù)據(jù)的相似度值進(jìn)行計(jì)算，所述精度判斷模塊根據(jù)相似度值判斷當(dāng)前模型精度是否符合要求，若相似度值低于預(yù)設(shè)值時(shí)，則判定當(dāng)前模型精度不符合要求，重新對(duì)初始化權(quán)值以及閾值進(jìn)行設(shè)定，若相似度值高于預(yù)設(shè)值時(shí)，則判定當(dāng)前模型精度符合要求。

12、優(yōu)選的，所述采購計(jì)劃生成單元包括預(yù)測(cè)結(jié)果生成模塊和人工審核模塊，所述預(yù)測(cè)結(jié)果生成模塊利用采購預(yù)測(cè)模型根據(jù)上一階段的銷售相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)下一階段的采購需求進(jìn)行計(jì)算，從而得到采購需求預(yù)測(cè)結(jié)果，所述人工審核模塊將采購需求預(yù)測(cè)結(jié)果通過可視化界面進(jìn)行輸出，由人工對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行審核，若審核通過，則對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析，從而制定出完整的采購計(jì)劃，反之則利用采購預(yù)測(cè)模型重新進(jìn)行分析。

13、優(yōu)選的，所述供應(yīng)商選擇單元包括供應(yīng)商信息獲取模塊和第一參數(shù)生成模塊，所述供應(yīng)商信息獲取模塊從數(shù)據(jù)庫中獲取需要采購的物品對(duì)應(yīng)所有供應(yīng)商相關(guān)信息，其中供應(yīng)商相關(guān)信息包括物品單價(jià)、生產(chǎn)時(shí)間、質(zhì)保期限、合格率、運(yùn)輸費(fèi)用、企業(yè)信用以及技術(shù)水平，所述第一參數(shù)生成模塊將每個(gè)供應(yīng)商相關(guān)信息對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，得到對(duì)應(yīng)的矩陣，設(shè)定每類數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的權(quán)重后，利用處理器根據(jù)矩陣以及對(duì)應(yīng)的權(quán)重進(jìn)行計(jì)算，從而得到第一參數(shù)值。

14、優(yōu)選的，所述供應(yīng)商選擇單元還包括第二參數(shù)生成模塊和最佳供應(yīng)商確定模塊，所述第二參數(shù)生成模塊根據(jù)采購需求對(duì)供應(yīng)商相關(guān)信息設(shè)定多個(gè)約束條件后，由多約束模型對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行計(jì)算分析，得出每個(gè)供應(yīng)商相關(guān)信息對(duì)應(yīng)的第二參數(shù)值，將不符合約束條件的供應(yīng)商相關(guān)信息第二參數(shù)值設(shè)置為0，所述最佳供應(yīng)商確定模塊利用適應(yīng)度函數(shù)根據(jù)第一參數(shù)值和第二參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，從而得到每個(gè)供應(yīng)商相關(guān)信息對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)值，按照適應(yīng)度函數(shù)值對(duì)供應(yīng)商相關(guān)信息進(jìn)行排序，以表格的形式通過可視化界面進(jìn)行輸出，將適應(yīng)度函數(shù)值最大的供應(yīng)商確定為最佳供應(yīng)商。

15、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

16、1、本發(fā)明通過采購咨詢單元根據(jù)采購網(wǎng)站中的內(nèi)容構(gòu)建知識(shí)圖譜，將其存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)中，利用意圖識(shí)別模型對(duì)獲取的問句文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到適用于數(shù)據(jù)庫查詢方式的模板問句后，根據(jù)該問句在數(shù)據(jù)庫中獲取答案，使得用戶在對(duì)于采購流程以及政策進(jìn)行提問時(shí)，能夠及時(shí)獲取相關(guān)問題的答案，并且提問時(shí)不需要按照固定的格式進(jìn)行輸出，也能夠得到及時(shí)的反饋；

17、2、本發(fā)明通過模型參數(shù)分析單元對(duì)于多組與物品相關(guān)的銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定模型運(yùn)行參數(shù)，這樣能夠使得模型在預(yù)測(cè)時(shí)能夠更加準(zhǔn)確，并且采購計(jì)劃生成單元會(huì)對(duì)模型生成的采購需求預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行人工審核，制定出完整的采購計(jì)劃，不需要完全依賴人為制定采購計(jì)劃，同時(shí)計(jì)劃中的數(shù)據(jù)更加合理科學(xué)，降低出錯(cuò)的概率，供應(yīng)商選擇單元會(huì)根據(jù)所有的供應(yīng)商信息進(jìn)行計(jì)算和分析，得出當(dāng)前最佳供應(yīng)商，便于用戶能夠根據(jù)數(shù)據(jù)分析對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行選擇。