[发明专利]基于大数据的供应商投标行为分析预测方法

说明书

本发明涉及计算机领域中的人工智能领域，特别是涉及大数据分析领域，更为具体的说是涉及基于大数据的供应商投标行为分析预测方法。跳脱出传统的静态画像行为预测模式，利用人工智能聚类算法，通过对投标大数据的归并和分析，得到能够以特征值变化而动态调整的行为分析结果预测模型，从而指导招标方进行采购策略调整，提高采购成功率，节省招标组织成本，并且利用新的采购数据不断迭代优化预测模型，从而不断提高模型的准确度和广泛度。该以模型指导采购策略形成的方式，能够显著提升采购精细化管控和差异化管理水平。

技术领域

本发明涉及计算机领域中的人工智能领域，特别是涉及大数据分析领域，更 为具体的说是涉及基于大数据的供应商投标行为分析预测方法。

背景技术

供应商是向采购商供应所需资源的企业和个人，供应商为需求方提供包括原 材料、设备、能源、劳务或资金等产品或者服务。采购商选择供应商建立战略伙 伴关系、控制双方关系风险和制定动态的供应商评价体系是采购商最为关心的问 题。采购环节已经成为决定电子制造商成败的关键环节。供应商的评估与选择作 为供应链中正常运行的基础和前提条件，目前已经成为企业的研究重点和热点。

目前，采购商大都是采用招投标的形式选择适合自己的供应商。

招投标其实质是一种博弈行为，招标方通过优化、调整资质业绩条件、最高 限价、评分办法等采购策略与投标人展开博弈，投标方则通过调整报价、修改商 务、技术等响应信息等手段与招标方以及其他投标人进行博弈，不同的参与主体 有着各自不同的利益，并在决策时相互影响。伴随着采购需求和招标采购规模的 递增，招投标双方之间的博弈行为也日趋激烈。

随着互联网信息技术的高速发展，电子化招标投标因具有高效、规范、透明、 节约等特点而得以快速的发展和应用。电子化招投标可以借助网络的实时性和同 步性，打破纸质投标的地域和空间限制，帮助招投标各方节约大量的时间和经济 成本。

在电子招投标高速发展的过程中产生了大量有价值的招投标数据，如何利用 这些现有的供应商投标行为的大数据进行多维数据分析和高级应用，从而合理预 测供应商的潜在投标行为，并通过分析结果调整招标策略，指导招标环节公开的 各项条件，对降低流标风险，降低招标组织成本有着重要的作用和意义。

在数据的分析和预测中，模型的有效构建，以及其准确度和广泛性是决定对 供应商也就是潜在投标人掌握度的重要因素。只有真正的掌握潜在投标人的信息 和准确预测供应商的潜在投标行为，才能制定合理的招标计划，从而利用招标环 节产生巨大的管理效益和经济效益。

目前利用大数据进行行为预测的普遍方法是通过达标线的形式建立静态的 用户行为画像，从而根据消费者在相关网站的访问记录、消费记录等数据进行挖 掘、分析，从而预测获得消费者的喜好商品、心理价位等消费习惯。

但是这种方式并不适合于招投标领域。其原因是，在消费者行为分析过程中 其数据来源相对单一，并且用于用户行为的画像和标签表现相对稳定。因此，其 动态调整力度和适应性存在不足。但是，本领域的技术人员均晓得能源、建设、 制造行业的招投标规模庞大，与之对应的巨大的供应商群体形成的招投标数据的 体量和复杂程度与消费者用户画像大相径庭，其无法形成相对稳定的标签，因此， 现有的数据分析和行为预测模式无法再招投标领域得以应用。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，建立适合于能源、建设、制造行业等大规模 招投标领域的供应商动态投标行为分析预测方法，从而能够在不需要建立固定标 签等特征标识数据的前提下，建立招标数据与各供应商投标行为之间的关联规 则，从而掌握供应商潜在投标行为，合理调整采购策略，提高招标行为的成功率， 为后端生产、建设的进度提供有效保障。

为了解决上述技术问题，本发明公开了基于大数据的供应商动态投标行为分 析预测方法，包括以下步骤：

第一步：收集供应商历年的历史投标数据；