知识增强型供应链信息管理框架：基于知识图谱与图神经网络的整合研究

为解决供应链管理中数据整合与分析效率低下的问题，研究人员提出了一种结合知识库(KB)和图神经网络(GNN)的知识增强框架。该研究通过构建KB整合领域知识与异构数据，生成结构化图谱，并利用GNN编码节点与边关系，显著提升了节点分类、链接预测等任务的性能。成果为工业4.0背景下的供应链智能化提供了高效解决方案。

　　

在全球化与外包趋势的推动下，现代工业企业依赖庞大的供应商网络生产复杂产品，但供应链数据的异构性和海量性导致传统分析方法效率低下。人工智能(AI)虽能处理非结构化数据，但其"黑箱"特性和高训练成本阻碍了实际应用。为此，瑞典皇家理工学院的研究团队在《Journal of Industrial Information Integration》发表研究，提出知识增强框架，通过融合知识库(KB)与图神经网络(GNN)实现供应链数据的智能化管理。

研究采用三项关键技术：1) 基于规则构建KB，将7000余家制造商数据转化为含多类型节点（如企业、服务）和边（如合作关系）的图谱；2) 设计异构GNN编码器，聚合节点特征与类型信息生成嵌入向量；3) 应用嵌入向量完成节点分类、链接预测等推理任务。公共数据集验证显示，该框架显著优于传统方法。

研究结果部分：

• KB构建：通过匹配行业关键词与标准，将表格数据转化为包含制造商属性、服务类型等要素的知识图谱。
• GNN编码：提出的特征增强方法同步处理节点类型（如^ISO认证
  ）与数值特征，提升嵌入质量。
• 案例验证：在节点分类中准确识别供应商等级，链接预测F1值达0.92，较基线LSTM提升31%。

结论表明，该框架有效弥合了领域知识与AI的语义鸿沟，其KB-GNN协同机制为供应链风险管理、供应商动态评估等场景提供新范式。未来可扩展至跨语言数据整合，推动工业4.0生态的智能化升级。