本书聚焦复杂供应链网络建模与风险分析，基于多源异构供应链数据，结合复杂网络与知识图谱技术，从复杂供应链网络建模、复杂供应链网络多尺度结构特征挖掘、复杂供应链网络风险传播分析等方面，系统开展理论与方法研究，并以疫苗供应链、车载智能芯片供应链为例开展典型应用研究，对提高复杂供应链网络深层结构的可见性、推动国家产业链供应链韧性和稳定发展具有重要的理论意义和应用价值。

本书系统阐述了基于知识图谱的复杂供应链网络建模与风险分析方法，以疫苗供应链和芯片供应链为例开展了典型应用研究。

基于知识图谱的复杂供应链

网络建模与

风险分析研究

蔡梦思冯家伟何雨琪吕欣著

内 容 简 介

本书聚焦复杂供应链网络建模与风险分析，基于多源异构供应链数据，结合复杂网络与知识图谱技术，从复杂供应链网络建模、复杂供应链网络多尺度结构特征挖掘、复杂供应链网络风险传播分析等方面，系统开展理论与方法研究，并以疫苗供应链、车载智能芯片供应链为例开展典型应用研究，对提高复杂供应链网络深层结构的可见性、推动国家产业链供应链韧性和稳定发展具有重要的理论意义和应用价值。

本书适合管理科学与工程、供应链管理、大数据管理与应用等相关专业人员阅读与学习参考，也可供知识图谱、供应链韧性、供应链风险管理等领域的研究人员、工程技术人员和项目管理人员阅读。

本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。

版权所有，侵权必究。举报： 010?62782989， beiqinquan@tup.tsinghua.edu.cn。

图书在版编目 （CIP） 数据

基于知识图谱的复杂供应链网络建模与风险分析研究 / 蔡梦思等著. ?? 北京 :

清华大学出版社, 2026. 2. ?? ISBN 978?7?302?70855?1

Ⅰ. F252.1

中国国家版本馆CIP数据核字第2026R2F753号

责任编辑： 陈凯仁

封面设计： 刘艳芝

责任校对： 薄军霞

责任印制： 刘海龙

出版发行： 清华大学出版社

网址： https://www.tup.com.cn， https://www.wqxuetang.com

地址： 北京清华大学学研大厦A座

邮编： 100084

社总机： 010?83470000邮购： 010?62786544

投稿与读者服务： 010?62776969, c?service@tup.tsinghua.edu.cn

质量反馈： 010?62772015, zhiliang@tup.tsinghua.edu.cn

印装者： 三河市科茂嘉荣印务有限公司

经销： 全国新华书店

开本： 170mm×240mm印张： 9.25插页： 3字数： 191千字

版次： 2026年2月第1版印次： 2026年2月第1次印刷

定价： 69.00元

产品编号： 113059?01

前言

供应链是指一件产品在从生产、流通到提供给最终用户的过程中，以所有上下游企业和用户为节点，以物流、信息流和资金流为连接所形成的复杂网链。进入21世纪，全球产业链供应链呈现网络化、深层次整合、低成本运营、区域化集群、复杂化布局的发展趋势，并形成了结构复杂度高、上下游链条较长、多主体交互增强的复杂供应链网络。

复杂供应链网络是我国规模庞大、结构完整的工业体系的基石，保障了生产制造产业、生活服务产业以及国防、交通、能源等基础领域相关产业的平稳运行。然而，在当前全球多变局势下，我国供应链体系正遭受国际贸易摩擦、地缘政治冲突、突发公共卫生事件、突发自然灾害等多源不确定风险的冲击，供应链韧性与稳定面临严峻挑战并上升到国家战略高度。随着供应链网络风险和复杂性剧增，准确刻画并深度挖掘复杂供应链网络的深层结构特征，是发现供应链潜在风险、保障供应链稳定畅通的基础和首要前提。鉴于此，本书以满足供应链韧性提升和稳定发展需求为牵引，开展了复杂供应链网络建模与分析研究，重点研究了基于知识图谱的建模方法、多尺度结构特征挖掘方法以及供应链风险传播分析方法。本书的主要内容如下。

(1) 设计了复杂供应链网络多源异构数据获取与管理架构。本书从开放获取与非开放获取两个角度，系统梳理多源异构供应链数据来源及类型，并在此基础上开展复杂供应链网络数据获取方法、预处理方法及存储与管理方法研究，为后续复杂供应链网络建模与分析提供数据基础。

(2) 提出了基于知识图谱的复杂供应链网络建模方法。针对数据稀缺条件下的复杂供应链网络精准化建模需求，本书提出了复杂供应链网络的知识图谱建模方法，以刻画供应链节点的异质性以及节点间的多元交互关系。基于多源异构供应链数据，逐步完成基于GPT?NER的供应链实体识别、基于文本相似度的供应链实体模糊匹配、结合LLM和知识图谱的供应链实体关系补全，最终构建出的复杂供应链网络知识图谱有效解决了深层供应链信息缺失的现实难题，提高了复杂供应链网络结构的可见性。

(3) 提出了复杂供应链网络多尺度结构特征挖掘方法。针对供应链网络的复杂性、异质性、多主体交互性等特点，本书结合供应链业务属性，提出了覆盖“点—链—团—网”多尺度的复杂供应链网络结构特征挖掘方法。首先，基于复杂供应链网络知识图谱中节点之间的多元异质关系，提取并构建多元供应链子网络； 然后，在点、链、团、网尺度上分别实现复杂供应链网络的核心节点识别、关键链路挖掘、合作联盟挖掘以及整体拓扑结构分析； 最后，提供了从微观到宏观解耦供应链网络结构复杂性的系统化解决方案。

(4) 提出了基于交互中断模型的复杂供应链网络风险传播分析方法。针对复杂供应链网络风险传播中多主体动态交互行为的异质性特征，本书在分析供应链风险传播过程的基础上，综合考虑级联效应、邻居节点影响、企业应对行为、恢复能力和风险承担能力等多类因素影响，提出了基于恢复能力的交互中断模型(RC?IDM)和基于风险转移的交互中断模型(RT?IDM)，实现了对不同风险扰动策略下企业交互行为和风险应对策略的建模分析，以及企业行为策略对供应链网络中断的影响评估，从而帮助理解复杂供应链网络风险传播机制并制定有效的供应链风险管理策略。

(5) 开展了以疫苗供应链和车载智能芯片供应链为例的复杂供应链网络建模分析应用实践。本书以疫苗供应链、车载智能芯片供应链为例，在利用人工收集和网络爬虫技术广泛获取供应链相关多源异构数据的基础上，开展基于知识图谱的复杂供应链网络建模方法、复杂供应链网络多尺度结构特征挖掘方法、基于交互中断模型的复杂供应链网络风险传播分析方法的实证研究，揭示了相关行业供应链网络结构特征及潜在风险，并为有效的供应链风险管理与韧性发展提供了管理启示。

本书是作者在国防科技大学系统工程学院从事博士后研究工作期间完成的。本书的完成离不开合作导师吕欣教授的悉心指导，以及大数据与复杂系统团队成员的大力支持和帮助。本书在撰写过程中参考了许多文献，本书的完成也离不开这些学者的贡献和启发。在此，谨向所有给予我指导、帮助与启发的各位老师和学者表示衷心感谢。本书的出版获得国家自然科学基金青年科学基金项目(项目编号： 72301285)的资助。

由于作者水平有限，本书难免存在不足之处，欢迎专家学者和读者朋友批评指正，提出宝贵意见，作者将不胜感激。

蔡梦思2025年8月

目录

第1章绪论

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

1.1.2研究意义

1.2国内外研究现状

1.2.1复杂供应链网络概念演进

1.2.2复杂供应链网络建模方法

1.2.3复杂供应链网络结构分析

1.2.4复杂供应链网络风险分析

1.2.5研究现状述评

1.3主要研究工作

1.3.1研究内容与组织结构

1.3.2技术路线

1.3.3创新点

第2章复杂供应链网络多源异构数据获取与管理架构

2.1多源异构供应链数据来源

2.1.1开源数据

2.1.2非开源数据

2.2供应链数据获取方法

2.2.1人工收集方法

2.2.2网络爬虫技术

2.3供应链数据清洗与管理

2.3.1供应链数据预处理

2.3.2供应链数据存储与管理

2.4本章小结

第3章基于知识图谱的复杂供应链网络建模方法研究

3.1问题描述

3.1.1问题分析

3.1.2流程设计

3.2基于GPT?NER的供应链实体识别

3.2.1GPT?NER框架

3.2.2公司数据仓库构建

3.2.3实体表示抽取

3.2.4KNN搜索

3.2.5GPT问答

3.3基于文本相似度的供应链实体模糊匹配

3.3.1Levenshtein距离计算

3.3.2实体相似度计算

3.3.3实体模糊匹配

3.4结合LLM和知识图谱的供应链实体关系补全

3.5复杂供应链网络知识图谱表示与存储

3.5.1知识表示

3.5.2知识存储

3.6本章小结

第4章复杂供应链网络多尺度结构特征挖掘方法研究

4.1问题描述

4.1.1问题分析

4.1.2流程设计

4.2基于知识图谱的复杂供应链网络构建

4.2.1供应链网络构建

4.2.2多元供应链子网络抽取

4.3面向“点”尺度的供应链网络核心节点识别方法

4.3.1节点度

4.3.2度中心性

4.3.3接近中心性

4.3.4介数中心性

4.3.5特征向量中心性

4.3.6邻域社区相异中心性

4.3.7DomiRank

4.3.8PageRank

4.3.9天眼评分

4.4面向“链”尺度的供应链网络关键链路挖掘方法

4.4.1边介数中心性

4.4.2边桥接性

4.4.3边可达性

4.4.4Jaccard系数

4.4.5扩散重要性

4.4.6边权重

4.4.7K?path中心性

4.5面向“团”尺度的供应链网络合作联盟挖掘方法

4.5.1Ego网络分析

4.5.2三角形结构分析

4.5.3网络社区发现

4.5.4K?核分解

4.6面向“网”尺度的供应链网络整体拓扑结构分析方法

4.6.1度分布

4.6.2网络密度

4.6.3网络平均路径长度

4.6.4网络效率

4.6.5网络模块度

4.6.6网络集聚系数

4.6.7最大连通片

4.7本章小结

第5章基于交互中断模型的复杂供应链网络

风险传播分析方法研究

5.1问题描述

5.1.1背景介绍

5.1.2问题分析

5.1.3流程设计

5.2风险扰动策略

5.2.1随机扰动策略

5.2.2目标扰动策略

5.3基于传染病模型的供应链风险传播模型

5.3.1模型假设

5.3.2SIR模型

5.3.3SIS模型

5.4基于交互中断的供应链风险传播模型

5.4.1模型假设

5.4.2供应链风险传播过程

5.4.3基于恢复能力的交互中断模型

5.4.4基于风险转移的交互中断模型

5.5风险扰动影响评估

5.5.1最大连通片比例

5.5.2网络中断比例

5.5.3全局网络效率

5.5.4网络鲁棒性R

5.5.5风险节点失效比例

5.6本章小结

第6章应用研究

6.1疫苗供应链网络知识图谱构建与风险分析

6.1.1案例背景

6.1.2数据来源

6.1.3疫苗供应链网络知识图谱构建

6.1.4疫苗供应链网络结构分析

6.1.5基于风险扰动评估的疫苗供应链网络风险分析

6.1.6结论

6.2车载智能芯片供应链网络知识图谱构建与风险分析

6.2.1案例背景

6.2.2数据来源

6.2.3车载智能芯片供应链网络知识图谱构建

6.2.4车载智能芯片供应链网络结构分析

6.2.5基于交互中断模型的车载智能芯片供应链网络风险分析

6.2.6结论

6.3本章小结

第7章结论与展望

7.1全书总结

7.2未来工作展望

参考文献

附录中英文缩略词对照表

蔡梦思，博士，国防科技大学系统工程学院副研究员，入选国家博士后创新人才支持计划、国防科技大学“德雅青年学者博士后”支持对象。研究方向为复杂网络与大数据分析，主持国家自然科学基金青年项目、国防科技大学学术新秀人才启动基金等，参与国家和军队重大重点项目近10项，在IEEETNSE、IEEETCSS、中国管理科学等知名刊物发表论文20余篇，出版学术专著1部，获湖南省系统仿真学会、湖南省系统工程与管理学会优秀博士学位论文，被评为国防科技大学“最美家人”。

目录

第1章绪论

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

1.1.2研究意义

1.2国内外研究现状

1.2.1复杂供应链网络概念演进

1.2.2复杂供应链网络建模方法

1.2.3复杂供应链网络结构分析

1.2.4复杂供应链网络风险分析

1.2.5研究现状述评

1.3主要研究工作

1.3.1研究内容与组织结构

1.3.2技术路线

1.3.3创新点

第2章复杂供应链网络多源异构数据获取与管理架构

2.1多源异构供应链数据来源

2.1.1开源数据

2.1.2非开源数据

2.2供应链数据获取方法

2.2.1人工收集方法

2.2.2网络爬虫技术

2.3供应链数据清洗与管理

2.3.1供应链数据预处理

2.3.2供应链数据存储与管理

2.4本章小结

第3章基于知识图谱的复杂供应链网络建模方法研究

3.1问题描述

3.1.1问题分析

3.1.2流程设计

3.2基于GPT-NER的供应链实体识别

3.2.1GPT-NER框架

3.2.2公司数据仓库构建

3.2.3实体表示抽取

3.2.4KNN搜索

3.2.5GPT问答

3.3基于文本相似度的供应链实体模糊匹配

3.3.1Levenshtein距离计算

3.3.2实体相似度计算

3.3.3实体模糊匹配

3.4结合LLM和知识图谱的供应链实体关系补全

3.5复杂供应链网络知识图谱表示与存储

3.5.1知识表示

3.5.2知识存储

3.6本章小结

第4章复杂供应链网络多尺度结构特征挖掘方法研究

4.1问题描述

4.1.1问题分析

4.1.2流程设计

4.2基于知识图谱的复杂供应链网络构建

4.2.1供应链网络构建

4.2.2多元供应链子网络抽取

4.3面向“点”尺度的供应链网络核心节点识别方法

4.3.1节点度

4.3.2度中心性

4.3.3接近中心性

4.3.4介数中心性

4.3.5特征向量中心性

4.3.6邻域社区相异中心性

4.3.7DomiRank

4.3.8PageRank

4.3.9天眼评分

4.4面向“链”尺度的供应链网络关键链路挖掘方法

4.4.1边介数中心性

4.4.2边桥接性

4.4.3边可达性

4.4.4Jaccard系数

4.4.5扩散重要性

4.4.6边权重

4.4.7K-path中心性

4.5面向“团”尺度的供应链网络合作联盟挖掘方法

4.5.1Ego网络分析

4.5.2三角形结构分析

4.5.3网络社区发现

4.5.4K-核分解

4.6面向“网”尺度的供应链网络整体拓扑结构分析方法

4.6.1度分布

4.6.2网络密度

4.6.3网络平均路径长度

4.6.4网络效率

4.6.5网络模块度

4.6.6网络集聚系数

4.6.7最大连通片

4.7本章小结

第5章基于交互中断模型的复杂供应链网络

风险传播分析方法研究

5.1问题描述

5.1.1背景介绍

5.1.2问题分析

5.1.3流程设计

5.2风险扰动策略

5.2.1随机扰动策略

5.2.2目标扰动策略

5.3基于传染病模型的供应链风险传播模型

5.3.1模型假设

5.3.2SIR模型

5.3.3SIS模型

5.4基于交互中断的供应链风险传播模型

5.4.1模型假设

5.4.2供应链风险传播过程

5.4.3基于恢复能力的交互中断模型

5.4.4基于风险转移的交互中断模型

5.5风险扰动影响评估

5.5.1最大连通片比例

5.5.2网络中断比例

5.5.3全局网络效率

5.5.4网络鲁棒性R

5.5.5风险节点失效比例

5.6本章小结

第6章应用研究

6.1疫苗供应链网络知识图谱构建与风险分析

6.1.1案例背景

6.1.2数据来源

6.1.3疫苗供应链网络知识图谱构建

6.1.4疫苗供应链网络结构分析

6.1.5基于风险扰动评估的疫苗供应链网络风险分析

6.1.6结论

6.2车载智能芯片供应链网络知识图谱构建与风险分析

6.2.1案例背景

6.2.2数据来源

6.2.3车载智能芯片供应链网络知识图谱构建

6.2.4车载智能芯片供应链网络结构分析

6.2.5基于交互中断模型的车载智能芯片供应链网络风险分析

6.2.6结论

6.3本章小结

第7章结论与展望

7.1全书总结

7.2未来工作展望

参考文献

附录中英文缩略词对照表