物流知识图谱是如何实现的？

文章摘要：物流知识图谱通过对内部外部大量的非结构化数据和公共知识进行整合，构建以企业、人、地、物为主体的大规模语义网络，帮助物流企业供应链管理在供应链的上下游管理、知识共享、智能物流等方面实现供应链管理的智能化。

物流知识图谱通过对内部外部大量的非结构化数据和公共知识进行整合，构建以企业、人、地、物为主体的大规模语义网络，帮助物流企业供应链管理在供应链的上下游管理、知识共享、智能物流等方面实现供应链管理的智能化。

供应链上下游实体监控——关联关系挖掘与实时舆情监控

它通过建立以企业、法人、董事会、自然人为主体、债券、任职法人、供应链上下游、竞争合作、生产采购等为关系的企业关系链图，对监控主体的关联族谱、隐式关系、工作法人、供应链上下游、竞争合作、生产采购等进行挖掘。

通过建立企业关系链图，对供应链中的监控实体及其关联企业进行实时风险异常监测，第一时间掌握供应链上下游情况，及时做出响应，规避风险。

智力推理

上、下与等效推理指对于图谱中的物或企业主体，可以根据父子关系和等价关系，增加信息的使用范围。举例来说，供应商 A的货物出现质量问题，就可以对同一地域、同上游供应商、同行业、下游供应商等主体进行关注，以减少损失。

企业和事物的所有参数与实际情况的一致性，就是保证信息确实定性，确定企业和事物的所有参数。比如 B下游的经销商削减订单，但从其运营数据可以判断其却在拓展渠道，从而可以判断出还有别的竞品介入，可以让商务人员第一时间处理，抓住机会。

语义网构造

企业内部语义网络将企业内部书籍与开放数据、开放知识与外部媒体内容相结合，并引入开元技术和工具，使用结构化方法、统计方法和深度学习，将多源、异构数据整合起来，从而构建了企业之间、企业与产品之间、产品与科技、科技与科技、企业内部人与人之间关系的企业内部语义网，以帮助企业在供应链关系和市场研究领域更好地利用数据。

以上就是物流知识图谱实现供应链管理的智能化的三方面。

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