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公开（公告）号CN123014296A | 申请号CN202611139918.3 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人南京信息工程大学 |
分类号G06Q10/04(2023.01), G06Q10/0631(2023.01), G06Q10/083(2024.01), G06F16/951(2019.01), G06F18/15(2023.01), G06F18/213(2023.01), G06F18/241(2023.01), G06F18/25(2023.01), G06F18/27(2023.01), G06F18/20(2023.01), G06N3/045(2023.01), G06N3/048(2023.01), G06N3/047(2023.01), G06N5/01(2023.01), G06N20/20(2019.01) | 申请日2026-07-30 | 公开日2026-10-30 |
发布日期2026-10-30 | 文档 ID84661699251800002 | 源数据页码80 |
专利语言zh | ||
本发明公开了突发事件下融合粗细粒度文本数据的供应链需求预测方法，涉及供应链需求预测技术领域。本发明包括：获取目标产品对应的结构化业务数据、社交媒体文本数据并分别进行预处理，得到结构化特征数据和文本数据；根据文本数据提取对应文本的粗粒度情感特征和细粒度情感特征，从而得到对应时间周期的粗粒度情感数据和细粒度情感数据；将对应时间周期的粗粒度情感数据、细粒度情感数据与结构化特征数据进行融合得到预测输入数据；对预测输入数据进行标准化处理，并输入需求预测模型得到需求预测结果。本发明能够提高不同粒度情感信息的利用程度，增强预测输入数据对需求变化的表征能力，提高突发事件下供应链需求预测的准确性和稳定性。
附图 1