技术领域
本发明涉及供应商选择与评价系统领域,尤其涉及一种基于可解释机器学习模型的供应商选择与评价数据的分析系统。
背景技术
将可解释机械学习模型运用到供应商匹配系统中,在日常的供应商评价分析中起到对计算模型与计算得分进行记忆的效果,在后续出现数据异常时可以预警提示,以提升分析系统的准确度,但现有的分析系统使用时存在弊端,在用户需求数据分析的过程中倾向配对的方式单一,难以确保准确找出对应的供应商,同时在检索对比检索的项目常常为供应商名称或者需求产品名称,检索对比难度大,难以匹配,另外,评价系统对于供应商的评价不够精准。
发明内容
本发明的目的是为了解决背景技术中存在的缺点,而提出的一种基于可解释机器学习模型的供应商选择与评价数据的分析系统。
为达到以上目的,本发明采用的技术方案为:一种基于可解释机器学习模型的供应商选择与评价数据的分析系统,包括计算设备、选择模块与供应商数据库,所述选择模块连接有倾向分析模块,所述倾向分析模块连接有判断模块,所述判断模块连接有项目分输入模块与供应商选出模块,所述项目分输入模块连接有检索对比模块,所述检索对比模块连接供应商选出模块,所述供应商数据库与判断模块之间连接有倾向对比模块,所述供应商数据库连接有评价系统,其中:
所述倾向分析模块用来通过用户语音文本进行分析对供应商寻求意向;
所述判断模块用来判断用户的寻求倾向是否可以在供应商数据库中被检索到,若检索到则通过供应商选出模块输出结果,若未检索到则进入项目分输入模块中进一步操作;
所述项目分输入模块使得用户的各个项目评分需求可以输入,所述检索对比模块根据输入的不同项目分检索得到对应的供应商;
所述评价系统用来对供应商评分。
优选的,所述倾向分析模块包括文本转化模块,所述文本转化模块连接有关键词提取模块,所述关键词提取模块连接有用户需求得出模块,所述文本转化模块将用户语音转化为文本,所述关键词提取模块用来提取文本中的关键词,所述用户需求得出模块根据关键词将用户需求提取出来。
优选的,所述供应商数据库中的供应商的评价项目包括有价格排名、供货范围、结算方式、批次合格率与供货及时率,用来对供应商进行评价。
优选的,所述供应商数据库包括数据输入模块与数据更新模块,所述数据输入模块用来将供应商信息输入,所述数据更新模块用来更新供应商数据。
优选的,所述评价系统包括项目编辑模块,所述项目编辑模块连接有权重设定模块,所述权重设定模块连接有项目评分模块,所述项目评分模块连接评价设定模块,所述项目评分模块包括评分范围与评分间隔数,所述项目编辑模块可以键入评价供应商的项目名称,所述权重设定模块设定不同项目所占分数权重,所述项目评分模块设定打分的范围与数值,所述评价设定模块根据权重计算后的综合得分对供应商进行评价设定。
优选的,所述计算设备包括存储器、处理器、机械学习库、模型与设备学习平台,所述存储器用来储存数据信息,所述处理器用来计算处理数据,所述机械学习库用来将权重计算模型与计算的数据记忆以后续判断供应商分数数据是否合理。
优选的,所述设备学习平台包括模型管理器、反馈管理器、安全管理器、资源管理器,所述模型管理器用来更新或者输入权重计算模型,所述反馈管理器用来实时给予用户反馈信息,所述安全管理器用来在整个系统异常时进行报警,所述资源管理器用来确保供应商数据库提可以进行信息存储。
优选的,所述计算设备还包括有网络接口,所述网络接口包括RJ-45接口,RJ-11接口,SC光纤接口,FDDI接口,AUI接口,BNC接口,Console接口。
优选的,所述检索对比模块包括用户数据收集,所述用户数据收集连接有评分数据分类模块,所述评分数据分类模块连接有综合评分计算模块,所述综合评分计算模块连接有供应商对位模块,所述评分数据分类模块用来将用户数据收集中的数据分类,所述综合评分计算模块用来将数据综合评分,所述供应商对位模块用来将所得数据匹配到供应商上。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
通过判断模块的作用,倾向分析模块用来通过用户语音文本进行分析对供应商寻求意向,之后通过判断模块用来判断用户的寻求倾向是否可以在供应商数据库中被检索到,若检索到则通过供应商选出模块输出结果,若未检索到则进入项目分输入模块中进一步操作,即通过项目分输入模块,根据用户对不同项目的得分需求进行评分,以此通过检索对比模块找出相应的供应商,大大提升了供应商系统分析的精确度。
通过检索对比模块的作用,评分数据分类模块用来将用户数据收集中的数据分类,所述综合评分计算模块用来将数据综合评分,所述供应商对位模块用来将所得数据匹配到供应商,通过此方式寻找出供应商数据库中的所需供应商更为精准,也大大降低了系统检索的计算负担,利于分析系统的正常运行工作。
通过评价系统的设置,通过项目编辑模块可以键入评价供应商的项目名称,权重设定模块设定不同项目所占分数权重,项目评分模块设定打分的范围与数值,评价设定模块根据权重计算后的综合得分对供应商进行评价设定,由此得出供应商评分更为精确,以及时筛选出分值较低的供应商,以避免过多的供应商导致分析系统负担过重的现象发生。
在倾向分析模块用来通过用户语音文本进行分析对供应商寻求意向时,通过判断模块用来判断用户的寻求倾向是否可以在供应商数据库中被检索到,若检索到则通过供应商选出模块输出结果,其中判断模块通过倾向分析模块来对供应商数据库中的供应商进行对应匹配,由于供应商数据库中的供应商的评价项目包括有价格排名、供货范围、结算方式、批次合格率与供货及时率,因此依据客户倾向寻求对应供应商更为精准。
附图说明
图1为本发明一种基于可解释机器学习模型的供应商选择与评价数据的分析系统的原理图;
图2为本发明一种基于可解释机器学习模型的供应商选择与评价数据的分析系统的计算设备的原理图;
图3为本发明一种基于可解释机器学习模型的供应商选择与评价数据的分析系统的评价系统的原理图;
图4为本发明一种基于可解释机器学习模型的供应商选择与评价数据的分析系统的供应商数据库原理图;
图5为本发明一种基于可解释机器学习模型的供应商选择与评价数据的分析系统的检索对比模块原理图。
具体实施方式
以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例,本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。
如图1-图5所示的一种基于可解释机器学习模型的供应商选择与评价数据的分析系统,包括计算设备、选择模块与供应商数据库,选择模块连接有倾向分析模块,倾向分析模块连接有判断模块,判断模块连接有项目分输入模块与供应商选出模块,项目分输入模块连接有检索对比模块,检索对比模块连接供应商选出模块,供应商数据库与判断模块之间连接有倾向对比模块,供应商数据库连接有评价系统,其中:
倾向分析模块用来通过用户语音文本进行分析对供应商寻求意向;
判断模块用来判断用户的寻求倾向是否可以在供应商数据库中被检索到,若检索到则通过供应商选出模块输出结果,若未检索到则进入项目分输入模块中进一步操作;
项目分输入模块使得用户的各个项目评分需求可以输入,检索对比模块根据输入的不同项目分检索得到对应的供应商;
评价系统用来对供应商评分。
倾向分析模块包括文本转化模块,文本转化模块连接有关键词提取模块,关键词提取模块连接有用户需求得出模块,文本转化模块将用户语音转化为文本,关键词提取模块用来提取文本中的关键词,用户需求得出模块根据关键词将用户需求提取出来。
供应商数据库中的供应商的评价项目包括有价格排名、供货范围、结算方式、批次合格率与供货及时率,用来对供应商进行评价。
供应商数据库包括数据输入模块与数据更新模块,数据输入模块用来将供应商信息输入,数据更新模块用来更新供应商数据。
评价系统包括项目编辑模块,项目编辑模块连接有权重设定模块,权重设定模块连接有项目评分模块,项目评分模块连接评价设定模块,项目评分模块包括评分范围与评分间隔数,项目编辑模块可以键入评价供应商的项目名称,权重设定模块设定不同项目所占分数权重,项目评分模块设定打分的范围与数值,评价设定模块根据权重计算后的综合得分对供应商进行评价设定。
计算设备包括存储器、处理器、机械学习库、模型与设备学习平台,存储器用来储存数据信息,处理器用来计算处理数据,机械学习库用来将权重计算模型与计算的数据记忆以后续判断供应商分数数据是否合理。
设备学习平台包括模型管理器、反馈管理器、安全管理器、资源管理器,模型管理器用来更新或者输入权重计算模型,反馈管理器用来实时给予用户反馈信息,安全管理器用来在整个系统异常时进行报警,资源管理器用来确保供应商数据库提可以进行信息存储。
计算设备还包括有网络接口,网络接口包括RJ-45接口,RJ-11接口,SC光纤接口,FDDI接口,AUI接口,BNC接口,Console接口。
检索对比模块包括用户数据收集,用户数据收集连接有评分数据分类模块,评分数据分类模块连接有综合评分计算模块,综合评分计算模块连接有供应商对位模块,评分数据分类模块用来将用户数据收集中的数据分类,综合评分计算模块用来将数据综合评分,供应商对位模块用来将所得数据匹配到供应商上。
通过判断模块的作用,倾向分析模块用来通过用户语音文本进行分析对供应商寻求意向,之后通过判断模块用来判断用户的寻求倾向是否可以在供应商数据库中被检索到,若检索到则通过供应商选出模块输出结果,若未检索到则进入项目分输入模块中进一步操作,即通过项目分输入模块,根据用户对不同项目的得分需求进行评分,以此通过检索对比模块找出相应的供应商,大大提升了供应商系统分析的精确度;通过检索对比模块的作用,评分数据分类模块用来将用户数据收集中的数据分类,所述综合评分计算模块用来将数据综合评分,所述供应商对位模块用来将所得数据匹配到供应商,通过此方式寻找出供应商数据库中的所需供应商更为精准,也大大降低了系统检索的计算负担,利于分析系统的正常运行工作;通过评价系统的设置,通过项目编辑模块可以键入评价供应商的项目名称,权重设定模块设定不同项目所占分数权重,项目评分模块设定打分的范围与数值,评价设定模块根据权重计算后的综合得分对供应商进行评价设定,由此得出供应商评分更为精确,以及时筛选出分值较低的供应商,以避免过多的供应商导致分析系统负担过重的现象发生;在倾向分析模块用来通过用户语音文本进行分析对供应商寻求意向时,通过判断模块用来判断用户的寻求倾向是否可以在供应商数据库中被检索到,若检索到则通过供应商选出模块输出结果,其中判断模块通过倾向分析模块来对供应商数据库中的供应商进行对应匹配,由于供应商数据库中的供应商的评价项目包括有价格排名、供货范围、结算方式、批次合格率与供货及时率,因此依据客户倾向寻求对应供应商更为精准。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。
机译: 用于机器学习模型的图形可解释性的分析系统
机译: 用于自动配置用于训练基于机器学习的对话系统的机器学习模型的训练数据的系统和方法,该系统和方法包括基于被识别为异常的训练数据的实例来播种训练样本或策划训练数据的语料库
机译: 用于自动配置基于机器学习的对话系统的训练机器学习模型的训练数据的系统和方法,包括基于异常的训练数据标识的实例的训练样本或创建训练数据的语料库