【机情无限 精彩毕设】机械2025届毕业设计（论文）中期检查优秀案例分享第三十五期——生鲜供应链风险知识表达及共享方法研究
学生姓名：摆中天
班 级：工业工程2021-01班
指导教师：何丽娜
毕设题目：生鲜供应链风险知识表达及共享方法研究
一、概况
1.选题意义
（1）理论意义：
1）弥补现有研究不足：当前生鲜供应链风险研究多聚焦于单一环节或特定风险，缺乏系统化、结构化的知识表达体系。本研究通过融合事故致因理论、本体论和知识图谱技术，构建了完整的风险知识框架，弥补了该领域在知识整合与共享方面的理论研究不足。
2）跨学科创新：研究结合管理学、信息科学和供应链理论，提出了一种跨学科的风险管理方法论，为供应链知识管理提供了新的研究视角和技术路径。
3）知识图谱技术的拓展应用：将知识图谱技术应用于生鲜供应链风险管理，不仅验证了该技术在复杂系统知识表达中的适用性，还为其在其他领域的应用提供了参考。
（2）实践意义：
1）提升风险管理效率：通过结构化的风险知识表达和共享，企业能够快速识别风险传导路径，制定精准的应对措施，从而降低运营损失。
2）打破信息孤岛：研究设计的共享机制和推荐系统促进了供应链各环节间的信息流动，增强了协同应对能力，尤其适合生鲜产品时效性强的特点。
（3）创新点
1）方法论创新：提出“理论框架+技术工具+共享机制”的全链条解决方案，将传统风险管理与前沿信息技术深度融合。
2）应用场景创新：针对生鲜供应链的多变性、复杂性，设计了动态知识更新和个性化推荐机制，增强了系统的实用性和适应性。
2.任务分解
（1）理论研究与框架设计：以事故致因理论与本体论为核心构建生鲜供应链风险知识表达的理论模型
（2）知识图谱模式层构建：以实体类层次体系、属性与关系设计知识图谱模式层
（3）数据层构建与知识抽取：基于对多源数据（学术文献、行业报告）收集与清洗，完成对风险实体（因素/事件/措施/应对措施）抽取及关系建模
（4）知识图谱实现与可视化：基于Neo4j存储与可视化，按供应链环节分模块展示。
二、已完成工作
（1）理论研究:确定以事故致因理论、本体论为理论核心，知识图谱，改进SCOR模型为工具完成知识表达内容；在已构建的知识图谱基础上使用语义推理完成风险知识推荐，并采用轻量化微信交互界面进行展示。
（2）知识图谱模式层构建：以实体类层次体系（风险因素、风险点、风险事件、应对措施、供应链环节）、实体属性与实体间关系为核心设计知识图谱模式层。类层次体系将依据不同实体的特性划分其各级概念类的标准进行构建；属性将依照语义精确性，继承性以及特异性进行设计；为突出论文研究重点将风险知识间关系设置为六大核心关系，其内容会在图3进行详细展示。为较为全面展示模式层内容，我将以图1风险点类层次构建部分内容，图2风险因素属性构建部分内容以及图3六大核心关系构建内容进行展示。
图1风险点类层次构建部分内容
图2 风险因素属性构建部分内容
图3 六大核心关系构建内容
（3）知识图谱数据层构建：数据层构建是基于图谱模式层的对风险知识的定义，对相关参考文献中所需的实体，属性以及关系进行抽取。对于数据层抽取我将采取先抽取风险事件与应对措施的实体与关系，并在风险事件抽取结果的基础上抽取风险点-风险因素的实体，属性以及关系。其数据层构建过程中共抽取194个实体及326组核心关系，并将其存储至对应的TXT文件中，从而为后续图谱可视化做铺垫。为较为全面展示其内容，将用下图4数据层抽取结果，图5风险点-风险因素属性实体抽取结果，图6风险点-风险因素属性抽取结果，图7风险点-风险因素关系抽取结果所示。
图4 数据层抽取结果
图5 风险点-风险因素属性实体抽取结果
图6 风险点-风险因素属性抽取结果
图7 风险点-风险因素关系抽取结果
（2）知识图谱可视化：结合Python工具在Neo4j运用Cypher语言将之前模式层与数据层的内容进行可视化，从而完成知识图谱的可视化表达。其以生鲜供应链风险知识为基点，以六个供应链环节（计划、生产、销售、配送、退货、采购）为框架进行展示。为展示整体效果又不失细节，为此我将展示图8知识图谱整体图和图9配送环节局部图。
图8 知识图谱整体图
图9配送环节局部图
（4）初步完成推荐算法构建：基于Python工具以初步完成推荐算法设计。
三、下一步工作计划
1.完善推荐算法：基于已有算法进行调试改善。
2.设计轻量化微信交互界面：基于推荐算法设计微信交互界面
3.实例验证：运用已有研究成果选取合适实例进行验证，并且提取优化方案与建议。
4.撰写论文结论与展望：基于论文已有内容撰写结论与未来展望，并对已有内容按照指导老师建议进行修改。
5.制作结题报告与PPT：按学校及老师要求完成结题答辩所需报告、PPT及其他材料。
问题一：在构建生鲜供应链风险知识图谱时，选择事故致因理论、本体理论和知识图谱技术相结合，这三种理论技术各自承担什么角色，又是如何协同工作的？
回答：首先，事故致因理论是理解风险产生和传播提供基础。将生鲜供应链风险分为风险因素、风险点、风险事件、应对措施及供应链环境，通过分析其相互关系，帮助识别风险根源和传导路径。其次，本体理论用于构建清晰的概念框架和逻辑结构。其定义风险知识的核心类、属性及其相互关系，使风险知识结构化、规范化，便于存储、检索和推理。然后，知识图谱技术以图结构组织风险知识，将实体作为节点，关系作为边，直观呈现知识全貌。其还具备语义处理和知识推理能力，方便快速查询和深度挖掘风险信息。最后，三者协同工作，事故致因理论确定风险框架，本体理论规范知识表达，知识图谱技术实现知识的可视化和推理应用，共同构建生鲜供应链风险知识表达体系。
问题二：在风险知识图谱构建过程中，数据层抽取采用半自动半人工化处理方法，如何保证人工处理部分的规范性和一致性？
回答：在人工处理部分，制定了详细且明确的操作指南准则。针对风险事件抽取、风险因素-风险点抽取等不同任务，都规定了具体的抽取规则和流程。在风险事件抽取时，明确了以各类风险事件发生词作为触发词，像“减产”“滞销”等，并针对不同生鲜供应链场景设置了对应的特征词表。人工校验时，严格依据这些规则进行判断，确保抽取的风险事件符合模式层的定义。
在毕业设计研究过程中，我深刻体会到理论联系实际的重要性。通过构建生鲜供应链风险知识图谱，我发现理论框架与实际应用之间存在差距，特别是在风险传导机制的表达和数据处理方法上需要进一步完善。这次研究让我认识到，扎实的理论基础和清晰的实践导向是学术研究的根本。
中期答辩让我意识到研究成果展示需要更加注重价值呈现。评委老师的建议使我明白，研究不仅要解决技术问题，更要突出实际应用价值。未来我将着重优化知识共享机制的设计，强化其在降低企业运营风险、提升供应链效率方面的实用价值。
这次研究经历是我学术道路上的重要转折点。我将以此为契机，继续深化理论研究，完善方法体系，努力为生鲜供应链风险管理提供切实可行的解决方案，为推动行业高质量发展贡献自己的力量。