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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2024-03-12
摘要
近年來，包括最近的大流行在內，供應鏈的脆弱性及其在衝擊傳播中的作用已多次得到強調。然而，儘管微觀數據的重要性日益受到認可，但企業間的數據仍然很少。在本研究中，我們將供應鏈網路的重建表述為鏈路預測問題，並使用機器學習（特別是梯度提升）來解決它。我們在三個不同的供應鏈資料集上測試了我們的方法，結果表明它運作良好並且優於三個基準。對特徵重要性的分析表明，我們預測的關鍵數據是公司的行業、位置和規模。為了評估在沒有生產網路資料可用時重建網路的可行性，我們嘗試使用在另一個資料集上訓練的模型來預測資料集，結果表明該模型的效能雖然仍然優於隨機預測器，但大幅惡化。