摘要
本发明涉及数据处理领域,提供一种基于供应链全链路数据的智能预测推荐方法及系统。该方法包括:采集多源异构供应链数据并进行标准化处理,获得标准化数据集;根据所述标准化数据集,对供应链状态特征进行量化建模,获得供应链状态特征向量;基于所述供应链状态特征向量,通过异构图神经网络进行供应链实体关系建模,获得图嵌入向量;根据所述图嵌入向量,通过多目标优化算法对候选集进行动态生成,获得动态候选集;基于所述动态候选集进行用户需求的个性化匹配,获得推荐结果。本发明实现了供应链的智能化推荐,提升了决策效率,降低了运营成本。