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中标场景在智能寻源算法中的场景应用与项目部署

共计 30 章节
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01
课程导论
智能寻源与中标场景的定义 · 课程目标与学习路径 · 行业痛点与价值分析
课程导论智能寻源
02
寻源业务基础
传统寻源流程（RFI/RFP/RFQ… · 供应商生命周期管理 · 寻源策略分类
寻源业务基础RFI/RFP/RFQ
03
中标场景定义
中标的核心要素（价格 · 质量 · 交期
标场景定义标的核心要素
04
算法基础回顾
监督学习与无监督学习 · 回归与分类问题 · 特征工程与模型评估指标
算法基础回顾监督学习
05
数据采集与预处理
供应商历史数据采集 · 数据清洗与缺失值处理 · 数据标准化与归一化
数据采集预处理
06
特征工程实战
供应商画像特征构建 · 报价行为特征提取 · 文本特征（资质
特征工程实战供应商画像特征构…
07
中标预测模型（一）
逻辑回归模型原理 · 在寻源场景中的适用性分析 · 模型训练与调参
标预测模型逻辑回归模型原理
08
中标预测模型（二）
决策树与随机森林模型 · 特征重要性排序 · 过拟合与剪枝策略
标预测模型决策树
09
中标预测模型（三）
梯度提升树（XGBoost/Ligh… · 在大型寻源数据集上的性能对比
标预测模型XGBoost/Ligh
10
中标预测模型（四）
深度学习模型（MLP）尝试 · 序列模型（LSTM）在报价时序数据中…
标预测模型MLP
11
模型评估与选择
混淆矩阵与ROC曲线 · AUC值与KS值 · 交叉验证与模型稳定性测试
模型评估选择
12
智能推荐算法
基于内容的推荐（供应商能力匹配） · 协同过滤（相似寻源项目推荐） · 混合推荐策略
智能推荐算法基于内容的推荐
13
中标场景的排序学习
Learning to Rank（L… · Pointwise/Pairwise… · 在供应商排序中的应用
标场景的排序学习Learning
14
多目标优化
价格 · 质量 · 风险的多目标权衡
多目标优化价格
15
实时竞价与动态定价
基于中标概率的动态定价模型 · 博弈论在寻源中的应用 · 实时出价策略
实时竞价动态定价
16
自然语言处理在寻源中的应用
招标文件关键信息抽取（NER） · 供应商资质文本匹配 · 情感分析在评价中的应用
自然语言处理寻源
17
图神经网络与供应链网络
供应商关系图谱构建 · 图神经网络（GNN）节点分类 · 供应链风险传播预测
图神经网络供应链网络
18
强化学习在寻源中的应用
马尔可夫决策过程建模 · Q-learning与深度Q网络 · 自动谈判策略学习
强化学习寻源
19
系统架构设计
微服务架构与事件驱动架构 · 寻源引擎核心模块划分 · 高可用与可扩展性设计
系统架构设计微服务架构
20
数据管道与特征存储
实时数据流（Kafka/Flink）… · 离线批处理（Spark）ETL · 特征仓库（Feast）搭建
数据管道特征存储
21
模型服务化部署
模型序列化（ONNX/PMML） · RESTful API与gRPC接口… · 模型版本管理与A/B测试
模型服务化部署ONNX/PMML
22
容器化与编排
Docker镜像构建 · Kubernetes集群部署 · 自动扩缩容与资源监控
容器化编排
23
CI/CD与MLOps
持续集成/持续部署流水线 · 模型训练与部署自动化 · 模型监控与漂移检测
CI/CDMLOps
24
前端与可视化
中标结果仪表盘设计 · 供应商评分雷达图 · 寻源过程交互式流程图
前端可视化
25
安全与合规
数据隐私保护（差分隐私） · 模型可解释性（SHAP/LIME） · 供应链合规审计
安全合规
26
项目实战（一）
需求分析与数据准备 · 构建中标预测基线模型 · 特征工程迭代
项目实战需求分析
27
项目实战（二）
多模型集成与Stacking · 超参数自动搜索（Optuna） · 模型最终评估
项目实战Stacking
28
项目实战（三）
模型部署到Kubernetes · 编写REST API · 前端可视化集成
项目实战Kubernetes
29
项目实战（四）
A/B测试上线 · 模型监控面板搭建 · 性能调优与故障排查
项目实战A/B
30
课程总结与展望
智能寻源未来趋势（AI+区块链 · 联邦学习） · 职业发展路径与进阶学习资源
课程总结AI+