【技术实现步骤摘要】
本专利技术提出了一种应用于供应商评价的多源数据处理方法和系统，属于数据融合处理。
技术介绍
1、随着全球化和数字化进程的加速，企业供应链管理日益复杂，供应商评价作为供应链管理的关键环节，其准确性和全面性直接影响到企业的运营效率和市场竞争能力。传统的供应商评价方法主要依赖于单一数据源，如企业内部的交易数据或供应商自我报告的信息，这种方法存在数据单一、信息片面、易受主观因素影响等问题，难以全面、客观地反映供应商的真实表现。
2、多源数据作为现代数据处理技术的重要特征，因其数据量大、来源广泛、结构多样等特点，为供应商评价提供了新的可能性。多源数据不仅包括企业内部的交易数据、财务报表等结构化数据，还涵盖了社交媒体评论、行业报告、市场调研等非结构化或半结构化数据。这些数据源共同构成了供应商评价的全面信息库，能够更加真实、全面地反映供应商的能力、质量和信誉等关键要素。
3、然而，多源数据的处理也面临着诸多挑战。首先，不同来源的数据格式、结构和质量标准各不相同，需要进行数据清洗、转换和标准化等预处理工作，以确保数据的一致性和可比性。其次，多源数据之间存在复杂的关系和潜在的冲突，需要通过合适的数据融合算法进行集成和整合，以形成全面、准确的综合数据集。最后，多源数据的处理和分析需要借助先进的机器学习、数据挖掘等智能技术，以提取关键评价指标和特征，为供应商评价提供有力支持。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种应用于供应商评价的多源数据处理方法和系统，用以解决上述
技术介绍
中提
2、本专利技术提出的一种应用于供应商评价的多源数据处理方法，所述方法包括：
3、s1、对不同来源的多源数据进行收集，并对收集到的多源数据进行预处理；
4、s2、根据供应商评价需求，确定主数据源以及相关数据源，基于预设的数据筛查规则，从主数据源中进行有效数据提取，并将提取的有效数据与相关数据源中的数据进行关联；
5、s3、将有效数据和有效相关数据进行融合，形成综合数据集，基于融合后的多源数据，构建供应商评价的指标体系；
6、s4、针对每个评价维度，构建数据处理模型，对多源数据进行深入分析，提取关键评价指标和特征，基于各维度的评价指标和特征，采用综合评价算法对供应商进行综合评价；
7、s5、根据综合评价算法的结果，输出供应商的综合评价报告，并将评价结果反馈给供应商和相关人员。
8、进一步的，所述s1，包括：
9、s11、通过采集脚本或api接口对不同来源的多源数据进行收集；
10、s12、将收集到的多源数据发送至云空间，所述云空间通过分层存储结构对接收到的多源数据进行存储；
11、s13、对存储的多源数据进行预处理，并对敏感数据进行加密处理，且对非敏感但涉及隐私的数据进行脱敏处理。
12、进一步的，所述s12，包括：
13、通过压缩算法对上传的多源数据进行压缩处理，获得压缩后的第一数据包，并对压缩后的数据包进行冗余备份，获得第二数据包，并通过多通道传输协议将第一数据包以及第二数据包分别发送至云空间；
14、云空间接收到第一数据包以及第二数据包后，将第二数据包存储至第二存储空间；将第一数据包存储至第一存储空间；
15、对第一存储空间内的第一数据包进行解压缩，并通过实时数据流处理层，采用流处理框架对第一存储空间内需要即时处理的数据源进行捕获；
16、并剔除错误或无效数据，实时分析处理后的数据，提取关键指标或进行初步的数据聚合；
17、在第一存储空间内构建分层的历史数据存储架构，利用对象存储和块存储结合，根据数据访问频率和重要性自动迁移数据；
18、引入数据归档策略，将长期不活跃但仍需保留的数据迁移至冷存储区域，利用搜索引擎技术为历史数据建立索引。
19、进一步的，所述s2，包括：
20、s21、通过多维度的数据源质量评估框架，基于预设阈值和权重，对各个数据源进行量化评分，识别出主数据源；
21、s22、针对主数据源，基于数据更新的频率自动调整提取时间间隔，利用正则表达式和机器学习模型识别并提取关键信息字段；
22、s23、提取过程中，基于数据质量二次校验机制，对历史数据、验证数据间的逻辑关系和一致性进行对比；
23、s24、在关联相关数据源时，通过共同标识，并结合多维度的关联策略，根据数据特点和业务需求，动态调整关联规则；
24、s25、在关联后，进行一致性校验；并建立反馈机制，将一致性校验的结果反馈给数据收集和处理环节，同时，根据反馈结果不断优化关联规则和校验算法，形成闭环的迭代优化过程。
25、进一步的，所述s22，包括：
26、实时或定期监测主数据源的更新日志或时间戳，对每次数据更新的时间间隔进行记录，并对历史更新频率数据进行分析，获得分析结果；
27、根据分析结果，设定初始的数据提取时间间隔，通过动态调整机制，当监测到数据更新频率发生变化时，自动调整提取时间间隔以匹配新的更新速度；
28、针对结构化数据，通过正则表达式对关键信息字段进行定位和提取；
29、对于非结构化或半结构化数据，通过现有命名实体识别模型识别并提取关键信息；
30、结合正则表达式和命名实体识别模型，构建混合提取策略；
31、实时监控提取过程，记录每个提取任务的关键指标，通过异常检测机制，当提取过程中出现异常时，触发报警并采取相应的应急措施；
32、通过提取结果校验机制，对提取出的数据进行初步校验，基于提取结果的数据质量分析，评估提取策略的有效性；根据分析结果，对混合策略进行优化调整。
33、进一步的，所述s3，包括：
34、s31、对多源数据之间的异构性问题进行识别并处理；并将不同来源的数据转换为统一格式；
35、s32、基于数据的多维度指标，通过层次分析法以及模糊综合评价法并结合专家库设计数据权重分配机制；并通过权重的动态调整策略，对权重分配机制进行动态调整；
36、s33、通过融合算法对数据进行融合，在融合过程中，进行异常值检测和数据清洗机制；
37、s34、融合完成后，通过比对历史数据、行业基准以及业务逻辑对融合后的数据进行验证和评估；
38、s35、根据供应商评价的需求和目标，将指标体系划分为多个维度；在每个维度下，进一步细化评价指标，形成多层次的指标体系结构；建立指标动态调整机制，根据影响因素，对指标体系进行动态调整。
39、进一步的，所述s33，包括：
40、根据数据特性（如数据量、数据分布、异构程度等）和业务需求，进行融合算法选择；利用统计方法对数据中的异常值进行再次检测，对异常值进行剔除或修正；并对再次检测后的多源数据进行清洗；
41、根据选定的融合算法和数据特性，制定融合策略本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种应用于供应商评价的多源数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种应用于供应商评价的多源数据处理方法，其特征在于，所述S1，包括：
3.根据权利要求2所述一种应用于供应商评价的多源数据处理方法，其特征在于，所述S12，包括：
4.根据权利要求1所述一种应用于供应商评价的多源数据处理方法，其特征在于，所述S2，包括：
5.根据权利要求4所述一种应用于供应商评价的多源数据处理方法，其特征在于，所述S22，包括：
6.根据权利要求1所述一种应用于供应商评价的多源数据处理方法，其特征在于，所述S3，包括：
7.根据权利要求1所述一种应用于供应商评价的多源数据处理方法，其特征在于，所述S33，包括：
8.根据权利要求1所述一种应用于供应商评价的多源数据处理方法，其特征在于，所述S4，包括：
9.根据权利要求1所述一种应用于供应商评价的多源数据处理方法，其特征在于，所述S5，包括：
10.一种用于实现如权利要求1所述的应用于供应商评价的多源数据处理方法的
...【技术特征摘要】
1.一种应用于供应商评价的多源数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种应用于供应商评价的多源数据处理方法，其特征在于，所述s1，包括：
3.根据权利要求2所述一种应用于供应商评价的多源数据处理方法，其特征在于，所述s12，包括：
4.根据权利要求1所述一种应用于供应商评价的多源数据处理方法，其特征在于，所述s2，包括：
5.根据权利要求4所述一种应用于供应商评价的多源数据处理方法，其特征在于，所述s22，包括：
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：向瑞，曹彧，晋高产，
申请(专利权)人：北京长城电子商务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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