Mar, 2024

利用智能推荐系统作为首要的弹性度量 —— 基于数据驱动的供应链中断响应框架

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TL;DR利用智能推荐系统技术提出了一种新的数据驱动型供应链中断响应框架，并通过实际应用验证了概念模型，结果表明该框架可以作为有效的供应链中断缓解措施，在首次响应阶段帮助供应链参与者获得更好的反应性能。
发现论文，激发创造
  • 改进现代工业推荐系统的方法论

    改进现代工业化推荐系统的方法论，经验可推广至其他系统，适用于追求提高关键性能指标的工程师。

    Jul, 2023

  • 在线采购中的供应商推荐

    通过在线采购系统，我们提出了一个供应商发现的推荐系统，为道路货物在线采购提供个性化供应商推荐，考虑顾客需求和偏好。我们的初步结果在真实数据上取得了有希望的成果。

    Mar, 2024

  • 基于物联网人工智能的弹性供应链关键印象评估

    研究了基于 AIoT 技术的供应链，使用非线性模糊决策方法确定了影响弹性智能供应链最重要的组件，并通过理解这种评估来增强智能供应链。

    Jul, 2022

  • 供应链风险评估中的人工智能：系统文献综述和计量分析

    供应链风险评估 (SCRA) 通过整合人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术取得深刻的发展，彻底改变了预测能力和风险缓解策略，这一进化的重要性源于稳健的风险管理策略在确保现代供应链的运营韧性和连续性方面的关键作用。

    Dec, 2023

  • 供应链弹性的知识图谱视角

    为了提升供应链透明度与韧性，本研究采用知识图谱连接多种数据源，以达到三级供应商的透明度。通过知识图谱完善方法，预测供应网络中的空缺信息，同时应用图分析算法，识别关键实体，支持供应链管理自动化风险识别。

    May, 2023

  • 基于深度学习的社区韧性评级方法与技术系统特征

    该研究提出了一个集成的三层深度学习模型用于评估社区韧性水平，通过计算社区社会技术系统中的韧性、冗余和资源性的可测量特征，利用公开可获取的数据将空间区域的韧性水平划分为五个不同的级别，并分析了城市发展模式对社区韧性的影响，从而为社区韧性评估提供了新的视角。

    Nov, 2023

  • 推荐系统中的智能请求策略设计

    通过智能请求策略设计 (IRSD) 和提出 AdaRequest 框架，利用注意力神经网络捕捉用户的实时意图和统计推断衡量请求插入对用户购买的影响，有效提高瀑布推荐系统的更新频率和用户体验。

    Jun, 2022

  • 大数据 - 供应链管理框架的预测：数据预处理和机器学习技术

    本文旨在系统地确定和比较分析最新的供应链预测策略和技术，提出了一个包含大数据分析在供应链管理中的新框架，并讨论了预测对人力、库存和整个供应链的影响以及其优化方面的建议。

    Jul, 2023

  • 推荐系统中的数据稀缺现象：一项调查研究

    应对推荐系统中的数据稀缺问题，本文提出了多种策略，包括数据增强、自监督学习、迁移学习、广义学习和知识图谱利用，以缓解该挑战，并深入探讨了推荐系统领域中的挑战和未来发展方向，为研究人员和实践者提供宝贵的指导和启示，最终推动推荐系统领域的进展。

    Dec, 2023

  • 提升供应链弹性：基于机器学习的产品可用性日期预测方法及其应对中断方案

    通过多种回归模型，本文尝试预测通用电气（GE）燃气和汽轮机服务和制造业务物流运输的产品可用性日期，并表明树形算法（即 RF 和 GBM）提供了最佳的泛化误差和最佳性能。

    Apr, 2023