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。

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IEEE TNSE、IEEE TCSS、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”。

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...