Bài báo này đề cập đến thách thức cải thiện kết nối giữa sản phẩm, nhà sản xuất và nhà cung cấp nhằm tăng hiệu quả và khả năng phục hồi của chuỗi cung ứng toàn cầu. Chúng tôi nhấn mạnh những thách thức của các phương pháp tiếp cận hiện có trong việc thu thập dữ liệu đa phương thức phong phú về năng lực phức tạp, chứng nhận, hạn chế địa lý và hồ sơ nhà sản xuất trong thế giới thực. Chúng tôi trình bày PMGraph, một chuẩn mực công khai dành cho đồ thị chuỗi cung ứng đa phương thức song phương thức và không đồng nhất, bao gồm 8.888 nhà sản xuất, hơn 70.000 sản phẩm, hơn 110.000 liên kết nhà sản xuất-sản phẩm và hơn 29.000 hình ảnh sản phẩm. Dựa trên điều này, chúng tôi đề xuất Đồ thị Thuộc tính Đa phương thức Xếp tầng (C-MAG), một kiến trúc hai giai đoạn sắp xếp và tổng hợp các thuộc tính văn bản và hình ảnh thành các nhúng nhóm trung gian, sau đó truyền đồ thị không đồng nhất nhà sản xuất-sản phẩm thông qua truyền thông điệp đa tỷ lệ để cải thiện độ chính xác dự đoán liên kết. C-MAG cũng cung cấp hướng dẫn thực tế về hợp nhất nhận biết phương thức, duy trì hiệu suất dự đoán ngay cả khi có nhiễu trong thế giới thực.
