一种采购大数据管理系统的制作方法

1.本发明涉及一种采购数据管理领域，尤其涉及一种涉及采购大数据的管理系统。


背景技术：

2.企业信息化建设通过计算机技术的部署来提高企业的生产运营效率，降低运营风险和成本，从而提高企业整体管理水平和持续经营的能力。目前很多企业通过采购形式采购各类信息化系统，企业采购信息化系统供应商的质量与信息化项目成功与否息息相关，采购供应商的选择、采购合同的订立在很大程度上决定了企业的生存和可持续发展，因此如何进行供应商评估成为一个研究的课题。
3.目前企业对于供应商的评估基本上都是制定相应的资格条件，对于满足资格条件的供应商再采用专家对供应商提供的各类材料进行评估，这些材料包括：企业资质、采购系统软著、采购系统演示等。但是就供应商与采购流程相关记录的管理尚未形成，。


技术实现要素：

4.为此，需要提供一种能够系统、科学地管理采购大数据的方案。
5.为实现上述目的，发明人提供了一种采购大数据管理系统，包括如下模块，存储模块，所述存储模块用于存储采购信息，所述采购信息包括采购说明，还用于存储至少两个采购信息之间的采购内容相似度，
6.采购相似度值计算模块，所述采购相似度值计算模块用于执行步骤，对第一采购说明进行核心内容甄选，得到第一内容，对第一内容进行文本分词，得到第一分词结果，根据所述第一分词结果构建第一内容词向量，所述第一内容词向量包括各分词和各分词的词频，对第二采购说明进行核心内容甄选，得到第二内容，对第二内容进行文本分词，得到第二分词结果，根据所述第二分词结果构建第二核内容词向量，所述第二内容词向量包括各分词和各分词的词频，
7.所述采购相似度值计算模块用于根据第一内容词向量与第二内容词向量的余弦相似度或简单共有词相似度计算采购内容相似度。
8.具体地，所述存储模块还用于存储企业信息，还存储采购信息与参与企业之间的联系。
9.具体地，所述存储模块在接收到新的采购信息后，若新的采购信息的参与企业与已存储的采购信息的至少一家参与企业相同，才计算新的采购信息与所述已存储的采购信息之间的采购内容相似度，并保存新的采购信息与已存储的采购信息之间的采购内容相似度。
10.具体地，所述存储模块在接收到新的采购信息后，计算新的采购信息与已存储的采购信息之间的采购内容相似度，并保存新的采购信息与已存储的采购信息之间的采购内容相似度。
11.进一步地，采购相似度值计算模块用于对采购说明进行核心内容甄选，具体包括
步骤，识别采购说明中的模板化内容，包括招标公告、招标须知、合同条款、投标文件格式要求，删除所述模板化内容，得到甄选后的内容。
12.具体地，进行词性标注，对于第一内容词向量和第二内容词向量中的名词向量和动词向量提升权重。
13.进一步地，还包括标题识别模块，所述标题识别模块用于对第一内容及第二内容采用正则表达式进行标题识别，所述标题包括大标题、小标题、正标题和副标题；对标题进行分词和词性标注，
14.所述采购相似度值计算模块用于对所述第一内容词向量中的标题句子分词得到的词向量增加权重；还用于对所述第二内容词向量中的标题句子分词向量增加权重。
15.进一步地，还包括供应商评分模块，所述供应商评分模块用于根据预设规则，计算企业相对于其参与的各采购信息之间的供应商评分。
16.具体地，所述存储模块还用于存储企业及企业所参与的采购信息之间的供应商评分。
17.区别于现有技术，上述技术方案能够存储多个采购信息，以各个采购信息作为节点，以采购信息中的采购说明作为基础，能够计算各节点之间的采购内容相似度，从而能够快速判定多次采购流程之间的相关性，为整体地评价采购体系提供参照。
附图说明
18.图1为具体实施方式所述的采购大数据管理系统模块图；
19.图2为具体实施方式所述的采购内容相似度计算方法图。
20.附图标记说明：
21.101、存储模块，
22.102、采购相似度值计算模块；
23.103、供应商评分模块。
具体实施方式
24.为详细说明技术方案的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合具体实施例并配合附图详予说明。
25.这里请看图1，为一种采购大数据管理系统，包括如下模块，存储模块100，所述存储模块用于存储采购信息，所述采购信息包括采购说明，还用于存储至少两个采购信息之间的采购内容相似度，
26.采购相似度值计算模块102，所述采购相似度值计算模块用于执行步骤，对第一采购说明进行核心内容甄选，得到第一内容，对第一内容进行文本分词，得到第一分词结果，根据所述第一分词结果构建第一内容词向量，所述第一内容词向量包括各分词和各分词的词频，对第二采购说明进行核心内容甄选，得到第二内容，对第二内容进行文本分词，得到第二分词结果，根据所述第二分词结果构建第二核内容词向量，所述第二内容词向量包括各分词和各分词的词频，所述采购相似度值计算模块用于根据第一内容词向量与第二内容词向量的余弦相似度或简单共有词相似度计算采购内容相似度。
27.上述技术方案能够存储多个采购信息，以各个采购信息作为节点，以采购信息中
的采购说明作为基础，能够计算各节点之间的采购内容相似度，从而能够快速判定多次采购流程之间的相关性，为整体地评价采购体系提供参照。
28.请参阅图2，本实施例的采购相似度值计算模块102用于执行的采购内容相似度评价方法，包括如下步骤，
29.s101对第一采购说明进行核心内容甄选，得到第一内容，对第一内容进行文本分词，得到第一分词结果，根据所述第一分词结果构建第一词向量，所述第一词向量包括各分词和各分词的词频，s102对第二采购说明进行核心内容甄选，得到第二内容，对第二内容进行文本分词，得到第二分词结果，根据所述第二分词结果构建第二词向量，所述第二词向量包括各分词和各分词的词频，s103计算所述第一内容词向量与第二内容词向量的余弦相似度或简单共有词相似度，计算结果作为采购内容相似度。
30.其中，采购说明可以为采购流程中记载采购特征的较为主要的文件，具体地，对采购特征的记载文件可以包括采购招标文件、或采购需求文档。第一采购说明对应第一采购流程，第二采购说明对应第二采购流程。采购流程无论是否成功招标，相关文档都可以收纳并依照本方案进行分析。本方案针对采购说明中出现的词向量进行分析比对，词向量约接近说明采购相关文档的相似程度越高。
31.上述技术方案能够通过设置的采购说明通过词向量属性的分析与比较，进行不同次的采购内容相似度的比对，能够快速判定多次采购流程之间的相关性，为评价采购体系提供参照。在采购数据管理系统的一些实施例中，能够在收录采购信息的时候，计算收录进入采购信息的时候，能够以新的采购信息为节点，可以存储新的采购信息与已有的所有采购信息节点的采购内容相似度，建立一个节点与节点间通过采购内容相似度联系的存储数据关系。
32.在其他一些具体的实施例中，采购相似度值计算模块102用于对采购说明进行核心内容甄选，包括步骤，
33.识别采购说明中的模板化内容，包括招标公告、招标须知、合同条款、投标文件格式要求，删除所述模板化内容，得到第一内容。识别采购说明中的模板化内容，可以通过识别段落关键词来实现。申请人发现在实际应用中，关于采购说明的模板化内容均大同小异，因而有较多相似的分词结构，将模板化内容纳入评价体系中可能会导致相似度的值不当地升高。因而通过识别删除木版画内容，进行核心内容甄选，能够更好地排除采购说明中的模板化内容对相似度判断的影响，达到更好地评价相似度的技术效果。
34.其他一些具体的实施例中，为了进一步排除分词结果中的噪声，申请人还进一步设置如下方案：
35.采购相似度值计算模块102对第一内容进行文本分词后还进行步骤，词性标注，还可以计算得到第一名词向量v
tn
和第一动词向量v
tv
及第一其他词向量v
to
，过滤停用词和业务常用词；对第二内容进行文本分词后还进行步骤，词性标注，得到第二名词向量v
tn
和第二动词向量v
tv
及第二其他词向量v
to
，过滤停用词和业务常用词。在本实施例中，进行词性标注有助于区分各分词的词性，同时过滤停用词和业务常用词也能够避免大同小异的业务用词影响到相似度判断，一些实施例中的业务常用词，如软件信息化建设项目常用词包括：高内聚、低耦合、微服务等。业务领域常见词可以通过人工标注。进而能够排除噪声，更好地比较不同采购说明的相似度。
36.在其他一些具体的实施例中，采购相似度值计算模块102还用于执行步骤，对第一内容词向量中的第二名词向量和第二动词向量提升权重；对第二内容词向量中的第二名词向量和第二动词向量提升权重。在采购的核心内容中，独具特色的便是采购核心内容中多变的名词和动词，故提升名词和动词权重有助于区分不同的采购说明内容，进而使得采购相似度的判断更加地科学有效。
37.在其他一些具体的实施例中，采购相似度值计算模块102还用于执行步骤，对第一内容采用正则表达式进行标题识别，所述标题包括大标题、小标题、正标题和副标题；对标题进行分词和词性标注，形成第一标题句子词向量，对所述第一内容词向量中的第一标题句子词向量增加权重；对第二内容采用正则表达式进行标题识别，所述标题包括大标题、小标题、正标题和副标题；对标题进行分词和词性标注，形成第二标题句子词向量，对所述第一内容词向量中的第二标题句子词向量增加权重。进行标题识别有助于对采购说明的主要内容进行定位和把控，通过正则表达式识别文本标题能够更加地准确高效，在识别出标题后对标题含有的词向量增加权重，更能够突出采购说明中的重点的分词，使得相似度的评判更加科学，相似度评分更能反映不同采购说明的相似度。
38.在另一些实施例中，采购相似度值计算模块102还用于执行包括如下步骤：
39.剔除招标文件模版化内容，比如：招标公告、招标须知、合同条款、投标文件格式要求、评标办法等。
40.招标文件中采购内容处理每个句子采用正则表达式进行标题识别，形成标题列表t
l
。再对标题句子进行分词和词性标注处理，形成名词向量v
tn
和动词向量v
tv
及其他词向量v
to
,向量的维度就是不重复词的并集，每一个维度的权重就是词频。
41.对招标文件中采购内容其他每个句子进行分词和词性标注处理,形成名词向量v
cn
和动词向量v
cv
及其他词向量v
co
,向量的维度就是不重复词的并集，每一个维度的权重就是词频。
42.过滤掉停用词。
43.过滤掉业务领域常用词，如软件信息化建设项目常用词：高内聚、低耦合、微服务等。业务领域常见词可以通过人工标注。
44.提升标题句子分词形成名词向量v
tn
和动词向量v
tv
及其他词向量v
to
的每一个维度权重，权重为词频乘以加权系数δt(δt》1，标题重要性高于正文内容)。
45.合并标题和正文其他内容所形成的词向量并对同一个词的每一个维度权重值进行相加，得到：
46.名词词向量：vn＝v
tn
∪v
cn
47.动词词向量：vt＝v
tv
∪v
cv
48.其他词词向量：vo＝v
to
∪v
co
49.提升名词词向量vn和动词词向量v
t
中每一个维度的权重，即名词词向量vn每一个维度的权重值为词频乘以δn,动词词向量v
t
每一个维度的权重值为词频乘以δv(δn》1,δv》1,采购核心内容多以名词和动词为主，故提升名词和动词权重)。
50.合并名词词向量vn、动词词向量v
t
和其他词词向量vo形成最终采购招标文件词向量v。
51.对需要比较的两次采购的招标文件按上述步骤进行处理，获得两次采购词向量，
分别记为：vi和vj。计算词向量的余弦相似度或简单共有词作为相似度c(i,j)。
52.其他一些具体的实施例中，所述存储模块101还用于存储企业信息，还存储采购信息与参与企业之间的联系。通过设置存储模块存储采购信息与参与企业之间的联系，能够让采购数据管理系统中的节点网络更加完善，在对企业信息进行计算的时候能够调用相关的采购信息、采购内容相似度进行计算，还可以通过采购信息将企业进行串联。
53.另一些具体的实施例中，所述存储模块101在接收到新的采购信息后，若新的采购信息的参与企业与已存储的采购信息的至少一家参与企业相同，才计算新的采购信息与所述已存储的采购信息之间的采购内容相似度，并保存新的采购信息与已存储的采购信息之间的采购内容相似度。例如，存储模块存储有采购信息a、b，其中采购信息a的参与企业有a、b、c，采购信息b的参与企业有d、e、f，此时并不需要计算采购内容相似度来连接a与b，只有当新录入了采购信息c，存储系统检索到采购信息c的参与企业有c、g、h，此时需要建立采购信息c与a之间的联系，因此计算采购信息c与采购信息a之间的采购内容相似度，仍不需要计算和存储采购信息c与采购信息b之间的采购内容相似度。上述计算采购内容相似度仅在通过参与企业发生联系的采购信息之间进行计算和存储，节省了数据管理系统所需要的计算量，以及数据存储量，使得采购数据管理系统的运行更加有效率。
54.其他的一些实施例中，所述存储模块在接收到新的采购信息后，计算新的采购信息与已存储的采购信息之间的采购内容相似度，并保存新的采购信息与已存储的采购信息之间的采购内容相似度。对新的采购信息记录其与所有已存储的采购信息的内容相似度，能够更加完备、具体地对采购信息进行全方位的记录。
55.在其他一些进一步的实施例中，采购数据管理系统还包括供应商评分模块103，所述供应商评分模块用于根据预设规则，计算企业相对于其参与的各采购信息之间的供应商评分。预设规则可以根据用户需要自行确定，例如，基于供应商企业参与过的采购信息的采购内容相似度来计算供应商相对与特定采购信息之间的适配程度。通过将供应商进行相对于特定采购信息的评分，能够更好地展现供应商与特定采购信息之间的适配程度，有助于提升采购数据的阳光化、透明化。
56.一些进一步的实施例中，所述存储模块101还用于存储企业及企业所参与的采购信息之间的供应商评分。存储供应商评分能够使得采购数据管理系统的数据更加地完善。
57.在其他一些实施例中，供应商评分模块103还用户进行，s1计算采购内容相似度，s2计算供应商服务相似度，s3计算供应商商务评分，计算供应商投标报价匹配度，
58.s4计算第一供应商的总评分，所述第一供应商的总评分与所述采购内容相似度、所述供应商服务内容相似度、所述供应商商务评分、所述供应商投标报价匹配度均为正相关。
59.其中，采购内容相似度是该供应商的历史采购内容与本次采购内容的相似度，供应商服务相似度是该供应商的历史采购内容考虑时间因素得到的数值，供应商报价匹配度是该供应商的报价考虑采购内容相似度后得到的数值。在一些实施例中，可设置将供应商的评分ai＝sci*δc eci*δe pci*δp。
60.其中遍历所有参与本次投标的供应商，分别计算供应商采购内容相似度sci、供应商商务评分值eci、供应商投标报价匹配度pci。δc、δe、δp为权重值。
61.上述方案能够通过计算供应商的服务相似度，计算供应商商务评分，计算供应商
投标报价匹配度，从多个维度判定供应商是否具有相关的合作价值，上述方案提出了供应商的评分方法，能够提升自动化程度，为用户选择采购方提供了参考，能够提升程序对供应商选择的自动化程度以及公平性。
62.供应商评分模块103进行供应商服务相似度的计算方法包括如下步骤：
63.获取所述第一供应商参与过的历次投标的单次采购内容相似度，历次投标的单次采购内容相似度乘以历次投标时间校正因子的结果进行累和，得到供应商服务相似度，所述历次投标时间校正因子与历次投标的发生时间正相关。在一些具体的实施例中，供应商服务相似度的计算方式可以是：
64.1)初始化供应商采购内容相似度sc为0。
65.2)遍历供应商参与过的每次投标计算单次采购内容相似度，记为ci，同时计算每次采购的时间校正因子ti。
66.3)累加供应商采购内容相似度，sc＝sc ci*ti。
67.4)最终累加值sc供应商采购内容相似度。
68.时间校正因子与历次投标发生的时间正相关，可以某次投标发生的时间越是接近当前时间，时间校正因子的值也就越大。考虑到投标内容、供应商资质等会随着时间的变化而变化，而且随着的时间的流逝它们在投标过程中的参考价值会越来越弱，因此针对具有时间因素的实体引入时间校正因子t。在一些实施例中，时间校正因子t定义如下：
69.1)定义基准时间为1970年1月1日0点0分0秒。
70.2)计算历史投标a的投标时间与基准时间的时间差δta，单位为秒。
71.3)计算本次投标时间与基准时间的时间差δt，单位为秒。
72.4)则t＝δta/δt。
73.基准时间可以根据需要自行设置。在另一些具体的实施例中，
74.第i次投标时的所述时间校正因子ti满足：
75.ti＝(ti-t0)/(tc-t0)
76.ti为第i次投标时间，tc为本次投标时间，t0为基准时间常数。通过上述时间校正因子，能够使得越靠近当前时间的采购流程具有更高的影响值，从而更好地解决供应商评分的实用性的问题。
77.其他一些进一步的具体实施例中，供应商评分模块103进行供应商投标价格匹配度的计算方法包括如下步骤，
78.获取所述第一供应商参与过的历次投标采购内容相似度，获取所述第一供应商参与过的历次投标报价，根据投标报价匹配度＝投标采购内容相似度/投标报价，获得历次的投标报价匹配度，将历次投标报价匹配度乘以历次投标时间校正因子的结果进行累和，得到供应商投标价格匹配度，所述历次投标时间校正因子与历次投标的发生时间正相关。
79.如在某些实施例中，方案进行报价匹配度的计算：
80.单次投标报价匹配度计算算法如下：
81.1)获取供应商参与的投标报价金额pi
82.2)计算单次采购内容相似度ci。
83.3)基于采购内容相似度计算单次投标报价匹配度δp，计算公式为：δp＝ci/pi。
84.供应商投标报价匹配度计算算法如下：
85.1)初始化供应商投标报价匹配度pc为0。
86.2)遍历供应商参与的每次投标计算单次报价匹配度δpi，同时计算每次采购的时间校正因子ti。
87.3)累计供应商投标报价匹配度pc＝pc δpi*ti。完成所有单次报价匹配度乘时间校正因子的结果的累加。通过上述设置，能够使得越靠近当前时间的采购流程具有更高的影响值，从而量化供应商的投标报价匹配度，从而更好地解决供应商评分的实用性的问题。
88.其他一些具体的实施例中，本方案还进行步骤，投标商务分评价计算供应商投标商务分评价计算算法如下：
89.1)初始化供应商商务分评价值ec为0。
90.2)遍历供应商参与过的每次投标，获得商务评分值，这里的商务评分值指企业参与过了投标评比，按照标书中商务评分中规定的办法进行评分所获得的商务评分值。如果不是按百分制计算就归一化为百分制，记为ei，同时计算每次采购的时间调整因子ti。
91.3)累加供应商采购内容相似度，ec＝ec ci*ti。
92.4)最终累加值ec为投标商务评评价值。通过上述设置，能够使得越靠近当前时间的采购流程具有更高的影响值，从而量化供应商的当前的商务评分值，从而更好地解决供应商评分的实用性的问题。
93.需要说明的是，尽管在本文中已经对上述各实施例进行了描述，但并非因此限制本发明的专利保护范围。因此，基于本发明的创新理念，对本文所述实施例进行的变更和修改，或利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，直接或间接地将以上技术方案运用在其他相关的技术领域，均包括在本发明的专利保护范围之内。