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图形神经网络（GNN）已在不同领域（例如运输，生物形式，语言处理和计算机视觉）中获得了吸引力。但是，关于将GNN应用于供应链网络的研究很明显。供应链网络在结构上本质上是图形的，使其成为应用GNN方法论的主要候选者。这开辟了一个可能性的世界，即使是最能力的供应链问题，也可以进行优化，预测和解决。这种方法的重大挫折在于没有现实世界的基准数据集，可以利用GNN进行研究和解决供应链问题。为了解决这个问题，我们提出了一个实际的基准数据集用于时间任务，该数据集是从孟加拉国领先的一家FMCG公司获得的，重点是用于生产目的的供应链规划。数据集将时间数据作为节点功能，以启用销售预示，生产计划和识别工厂问题。通过利用此数据集，研究人员可以使用GNN来解决众多供应链问题，从而进步供应链分析和计划领域。来源：https：//github.com/ciol-sust/supplygraph

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