基于多维画像的B2B跨境供需智能匹配方法与流程

本发明涉及数据处理，具体为基于多维画像的b2b跨境供需智能匹配方法。

背景技术：

1、目前，传统方法通常仅依赖单一层次聚类算法进行供需群体划分，缺乏对聚类结果内部连通密度的校验与修正；这导致聚类过程中极易产生边缘节点归属错误以及簇群过度细碎的碎片化问题，最终划分出的供需群体在内部紧密程度和实际业务逻辑上缺乏一致性，无法真实反映跨区域产业集聚形态，使得后续基于簇群的筛选和推荐失去了稳定可靠的数据基础。

2、此外，传统方法在生成匹配优先级时，大多局限于产能、合规、历史履约等静态硬性指标，未能将沟通响应效率、时区协同难度和报价与预算的价格重叠度等动态软性商务因素纳入排序调整体系；同时，用户发出的区域偏好、质量等级、信用评级等筛选指令仅作为简单的过滤条件，无法反向影响排序权重，导致推荐结果与用户实际采购预期及实时业务场景严重脱节，且最终输出形式单一，缺乏分层视觉引导和多端适配能力，降低了推荐信息的可读性和采纳效率。

技术实现思路

1、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于多维画像的b2b跨境供需智能匹配方法，包括：

2、获取跨境供应链中供需双方的基础交易数据，对基础交易数据进行清洗与标准化处理以构建供方企业画像和需方企业画像；

3、从供方企业画像中提取产能维度数据，从需方企业画像中提取采购量维度数据，根据产能维度数据和采购量维度数据确定供需双方的初步匹配指数；

4、获取供方企业所在地区的贸易政策维度数据和需方企业所在地区的进口法规维度数据，根据贸易政策维度数据和进口法规维度数据确定供需双方的合规适配系数；根据初步匹配指数和合规适配系数确定供需双方的综合匹配评分；

5、获取供方企业的历史履约维度数据和需方企业的信用评级维度数据，根据历史履约维度数据和信用评级维度数据确定供需双方的信任权重值；获取供需双方的市场波动维度数据和物流距离维度数据，根据市场波动维度数据和物流距离维度数据分别确定时效性修正因子和成本影响参数；

6、根据综合匹配评分、信任权重值、时效性修正因子和成本影响参数生成供需双方的匹配优先级排序；基于匹配优先级排序构建跨境供需关联网络，对跨境供需关联网络中各节点进行层级聚类，得到若干供需匹配簇群；

7、获取用户的筛选调整指令，在供需匹配簇群中锁定与筛选调整指令对应的目标匹配子集，根据目标匹配子集生成调整后的匹配推荐列表；根据调整后的匹配推荐列表在跨境供需平台中向供需双方推送对应的匹配推荐信息。

8、优选的，基础交易数据包括历史订单量和交易频次；

9、对基础交易数据进行清洗与标准化处理以构建供方企业画像和需方企业画像，包括：

10、根据历史订单量确定供方企业的供货稳定性评分和需方企业的需求持续性评分；

11、根据交易频次确定供方企业的客户黏性参数和需方企业的供应商依赖参数；

12、对供货稳定性评分、需求持续性评分、客户黏性参数和供应商依赖参数进行标准化编码转换，构建供方企业画像和需方企业画像。

13、优选的，供方企业画像还包括产品质量维度数据，需方企业画像还包括质量标准维度数据；

14、根据初步匹配指数和合规适配系数确定供需双方的综合匹配评分，包括：

15、根据产品质量维度数据和质量标准维度数据确定供需双方的质量契合度参数；

16、获取供方企业的认证资质维度数据和需方企业的准入要求维度数据，根据认证资质维度数据和准入要求维度数据确定供需双方的资质符合度参数；

17、根据质量契合度参数、资质符合度参数、初步匹配指数和合规适配系数确定供需双方的综合匹配评分。

18、优选的，根据质量契合度参数、资质符合度参数、初步匹配指数和合规适配系数确定供需双方的综合匹配评分，包括：

19、获取供方企业产品的检测报告维度数据和需方企业指定的检测机构维度数据，根据检测报告维度数据和检测机构维度数据确定供需双方的检测互认参数；

20、将检测互认参数与质量契合度参数、资质符合度参数、初步匹配指数和合规适配系数进行加权融合，以确定供需双方的综合匹配评分。

21、优选的，根据综合匹配评分、信任权重值、时效性修正因子和成本影响参数生成供需双方的匹配优先级排序，包括：

22、获取供需双方的沟通响应维度数据和时区差异维度数据，根据沟通响应维度数据和时区差异维度数据分别确定协作效率参数和协同难度参数；

23、根据综合匹配评分、信任权重值、时效性修正因子、成本影响参数、协作效率参数和协同难度参数生成供需双方的匹配优先级排序。

24、优选的，基于匹配优先级排序构建跨境供需关联网络，对跨境供需关联网络中各节点进行层级聚类，得到若干供需匹配簇群，包括：

25、根据匹配优先级排序中各供需对的综合匹配评分和信任权重值计算各画像向量之间的互补度和竞争度，得到双向适配指数；

26、将双向适配指数作为边权重信息构建跨境供需关联网络；

27、基于跨境供需关联网络中各节点的边权重信息和节点度值确定聚类中心种子点，根据聚类中心种子点与其余各节点之间的适配距离进行层次聚合，将适配距离满足预设阈值范围的节点归入同一簇群，得到若干供需匹配簇群。

28、优选的，在对跨境供需关联网络中各节点进行层级聚类，得到若干供需匹配簇群之后，还包括：

29、获取跨境供需关联网络的连通密度分布数据，将连通密度高于预设密度阈值的区域划分为独立的供需匹配簇群；

30、将层次聚合得到的簇群与独立的供需匹配簇群进行合并去重，得到最终的供需匹配簇群。

31、优选的，获取用户的筛选调整指令，在供需匹配簇群中锁定与筛选调整指令对应的目标匹配子集，包括：

32、获取用户对目标区域市场的偏好选择信息，基于偏好选择信息更新供需匹配簇群中的区域过滤条件；

33、获取用户对产品质量等级和企业信用评级的联合筛选条件，将联合筛选条件与供需匹配簇群中对应的画像向量进行比对；

34、根据区域过滤条件或比对结果在供需匹配簇群中锁定目标匹配子集，目标匹配子集为目标匹配簇群或目标匹配节点。

35、优选的，根据目标匹配子集生成调整后的匹配推荐列表，包括：

36、获取供方企业的报价区间维度数据和需方企业的预算范围维度数据，根据报价区间维度数据和预算范围维度数据确定供需双方的价格重叠度参数；

37、根据价格重叠度参数对匹配优先级排序进行二次调整，将二次调整后的结果映射至目标匹配子集中，生成调整后的匹配推荐列表。

38、优选的，根据调整后的匹配推荐列表在跨境供需平台中向供需双方推送对应的匹配推荐信息，包括：

39、根据目标匹配子集中各匹配节点的适配指数排序结果确定各匹配节点的展示优先级；

40、基于展示优先级为各匹配节点分配不同的视觉层级标识，构建分层可视化的匹配结果界面；

41、将调整后的匹配推荐列表同步分发至网页端、移动端和大屏端，以便向供需双方推送匹配推荐信息。

42、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

43、本发明在初步层级聚类之后，通过引入基于连通密度的独立簇群扫描机制，并将两类聚类结果进行合并去重，能够有效消除单一层次聚合算法可能产生的边缘节点误归或簇群碎片化问题，确保最终输出的供需匹配簇群在内部边密度上具有高度一致性，使得聚类结果更加贴合真实市场中的产业集聚形态，避免因算法偏差导致的供需群体划分失真，为后续用户筛选提供了更加稳定、更具说服力的数据底盘；

44、本发明通过将沟通响应效率、时区协同难度以及报价与预算的价格重叠度作为二次调整因子，嵌入主排序流程，并允许用户通过区域偏好、质量等级和信用评级等实时筛选指令，逆向锁定并重构目标子集的展示逻辑，使得匹配优先级不仅取决于产能、法规等静态硬指标，还能根据软性商务因素和用户即时操作意图进行动态加权修正，有效解决静态评分与用户实际采购预期脱节的问题，同时通过分层视觉标识与多端同步分发，提升了推荐结果的可读性和转化效率。