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龙图腾网获悉浙江工商大学申请的专利一种供应链中断风险识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120893813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510831382.0，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种供应链中断风险识别方法及系统是由郭飞鹏;赵莉娟;王晓蓬;刘东升;周伟设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种供应链中断风险识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种供应链中断风险识别方法及系统，属于供应链风险智能控制技术领域，构建本体知识库并计算其中文章的风险相关性分数；构建马尔可夫决策过程，基于强化学习推荐更新，将供应链中断风险环境建模为四元组，其中，状态空间包含文章特征向量，当前文章数据库中的候选文章集合及其评分；动作空间包含推荐或不推荐文章给风险管理者的动作；奖励函数根据用户反馈来奖励或者负奖励；状态转移概率，基于推荐结果更新本体知识库，生成新状态；结合当前文章评分与未来状态的最大预期奖励，计算Q值；基于Q值进行动作选择；风险管理者对推荐文章进行相关和不相关标记，然后根据反馈结果来更新本体知识库。

本发明授权一种供应链中断风险识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种供应链中断风险识别方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1：构建本体知识库；本体知识库构建，具体包括如下步骤： 步骤1.1：获取知识；整合多元数据源，包括结构化数据、非结构化文本及领域知识库，其中非结构化文本通过自然语言处理技术提取语义特征； 供应链风险识别所需的数据类型包括结构化数据、非结构化数据和领域知识库； 步骤1.2：构建异构数据接口进行知识输入； 步骤1.3：知识提取；抽取供应链实体、风险关联关系及风险事件时空属性，生成主体、关系、客体形式的三元组； 步骤1.4：本体建模；基于本体结构O=C,R,A,T,I进行建模，类C表示供应链风险领域知识的基本概念或类别，关系R表示类之间的关系，作为对象属性描述供应链节点间层级关系，属性A表示类别的不同特征，是量化风险特征指标的数据属性，对象T表示属性的数据类型值，实例标识符I表示各自类的内容和上下文； 步骤1.5：知识存储；将本体知识以三元组形式存储于数据库，并建立时间戳索引； 步骤1.6：动态更新； 步骤2：计算本体知识库中文章的风险相关性分数，得到相关性评分； 步骤3：基于强化学习的推荐更新，具体包括如下步骤： 步骤3.1：构建马尔可夫决策过程，将供应链中断风险环境建模为四元组M=S,A,R,P，其中，S表示状态空间，包含文章特征向量，当前文章数据库中的候选文章集合及其评分；A表示动作空间，推荐或不推荐文章给风险管理者；R表示奖励函数，根据用户反馈来奖励或者负奖励；P表示状态转移概率，基于推荐结果更新本体知识库，生成新状态； 步骤3.2：结合当前文章评分与未来状态的最大预期奖励，计算Q值； 步骤3.3：基于Q值进行动作选择； 步骤3.4：风险管理者对推荐文章进行相关和不相关标记，然后根据反馈结果来更新本体知识库。

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