基于数据挖掘的供应商关系管理方法研究

论文摘要

本论文以电子供应链环境为背景,供应商关系管理（SRM）为研究对象,数据挖掘为工具,对供应商关系管理的三个核心问题,供应商分类,评价和选择的决策方法进行了深入的研究,并且提出了系统化的供应商关系管理的数据挖掘解决方案。本论文研究的创新点包括:（1）基于子空间聚类算法的供应商动态分类方法。以供应商行为属性的数据分析为基础,提出基于变量加权的k-均值子空间聚类算法（FW-Kmeans）建立供应商动态分类模型。该模型在保留k-均值算法处理大规模供应商行为数据能力的同时,克服了子空间聚类算法普遍存在的稀疏矩阵处理的缺陷。对比传统的静态分类,新方法通过对决策结果的对比和调整,能够得到动态、合理的供应商分类结果。（2）基于粗糙集的供应商绩效评价体系。该体系能够适应电子供应链环境,采用平衡记分卡思想建立评价体系结构,以关键绩效指标确定评价标准。同时根据粗糙集无需任何先验知识,依据知识的粒度性处理不完备信息,能够在保留关键信息的前提下得到知识的最小表达等优点,提出基于粗糙集的综合评价方法,解决了评价体系中客观约简决策属性并设置权重等关键问题。比较传统的运筹学方法,新评价体系的层次清晰,易于理解和操作,能够系统、有效的对供应商绩效进行评价。（3）基于遗传DEA规划的供应商选择模型。该模型综合了数据包络分析（DEA）以相对效率的量化衡量为基础,避免确定各指标在优先意义下的权数,对输入输出指标有较大的包容性等特点;以及遗传算法具有的学习性、进化性和多向性全局搜索的特征,高效、客观的解决多属性输入输出,多目标规划的供应商选择问题。比较传统的多目标规划方法,新模型提高了决策的可扩展性,适应性和效率。（4）以电子供应链环境为背景的供应商关系管理的数据挖掘解决方案。建立了供应商关系管理智能决策支持系统（IDSS）的总体结构,并分别从系统开发的总体视图,数据建模与分析,过程设计和界面设计几个方面进行了系统分析与设计。比较传统的采购信息系统,新方案和IDSS具有系统化,网络化和智能化特征,有助于企业在电子供应链环境中获得优势。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 研究对象和内容
• 1.3 研究思路与研究方法
• 1.4 论文的组织安排及创新点
• 2 文献综述
• 2.1 供应商关系管理的理论综述
• 2.1.1 供应商关系管理的定义
• 2.1.2 供应商关系管理的内容
• 2.1.3 供应商关系管理的应用
• 2.2 电子供应链的发展现状
• 2.2.1 网络时代的供应链管理
• 2.2.2 电子供应链的理论模型
• 2.2.3 供应商关系管理的新趋势
• 2.3 数据挖掘相关方法综述
• 2.3.1 数据挖掘概述
• 2.3.2 k-均值算法
• 2.3.3 粗糙集理论
• 2.3.4 遗传算法
• 2.4 本章小结
• 3 基于子空间聚类的供应商分类方法
• 3.1 供应商分类方法的类型
• 3.2 变量加权k-均值子空间聚类算法
• 3.3 供应商动态分类的k-均值子空间聚类方法
• 3.3.1 供应商行为数据
• 3.3.2 行为数据矩阵
• 3.3.3 供应商动态分类模型
• 3.4 实例分析
• 3.4.1 背景及数据
• 3.4.2 分类过程
• 3.4.3 结果分析
• 3.5 本章小结
• 4 基于粗糙集的供应商评价体系
• 4.1 供应商评价体系构建的重要问题
• 4.1.1 评价体系的设计
• 4.1.2 评价体系的策略
• 4.1.3 评价体系的执行
• 4.2 粗糙集的不确定信息处理
• 4.2.1 数据预处理
• 4.2.2 决策表约简
• 4.2.3 数据推理
• 4.3 供应商绩效的粗糙集评价体系
• 4.3.1 供应商绩效评价体系模型
• 4.3.2 基于粗糙集的综合评价方法
• 4.3.3 评价体系的构建流程
• 4.4 实例分析
• 4.5 本章小结
• 5 基于遗传DEA 规划的供应商选择模型
• 5.1 供应商选择决策的关键因素
• 5.1.1 供应商选择的流程分析
• 5.1.2 供应商选择的标准确定
• 5.1.3 供应商选择的方法综述
• 5.2 遗传多目标优化的基本思想
• 5.2.1 遗传多目标规划
• 5.2.2 目标规划方法
• 5.3 DEA 的基本模型和性质
• 5.4 供应商选择的遗传DEA 规划模型
• 5.4.1 供应商选择的决策过程模型
• 5.4.2 决策流程描述
• 5.4.3 供应商选择模型的建立
• 5.5 实例分析
• 5.6 本章小结
• 6 基于数据挖掘的SRM 智能决策支持系统设计
• 6.1 SRM 的数据挖掘解决方案
• 6.2 IDSS 的总体结构
• 6.3 IDSS 的系统分析与设计
• 6.3.1 系统开发的总体视图
• 6.3.2 IDSS 的数据建模与分析
• 6.3.3 IDSS 的过程设计
• 6.3.4 IDSS 的界面设计
• 6.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 附录A SRM 数据仓库星型结构模型
• 在学研究成果
• 致谢