面向采购供应链大脑模型训练的数据集管理方法

本发明涉及供应链风险技术领域，具体涉及面向采购供应链大脑模型训练的数据集管理方法。该方法通过采购供应链上各供应商产品的历史异常数据，分析各供应商产品的初始供应风险，并进一步结合供应链上游多供应商产品之间的依赖关系，分析初始供应风险指标的变化相关以及上游产品供给情况，对供应商产品的初始风险进行动态修正；按照修正后供应链的总供应风险进行划分并以划分结果进行分级存储。本发明通过动态风险波动分析以及多级供应链修正机制，实现了对采购供应链数据的精准分类与分级存储，为采购供应链大脑模型在智能采购推荐、风险预警等任务中提供更清晰可靠的训练数据基础。