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面向电子商务的谈判支持系统研究

2020-12-11阅读(804)

面向电子商务的谈判支持系统研究

论文摘要

近年来,计算机、网络及通信技术取得的重大突破推动了互联网在各领域的应用普及,促进了企业与企业（B2B）、企业与顾客（B2C）电子商务的迅猛发展,电子商务的发展打破了地域界限,推进了商务全球化进程,使国际商务谈判更加频繁。而由于人力、成本、工作量、时间、距离等因素,采用面对面这种传统的谈判方式不太现实,因而面向电子商务的谈判支持系统成为一个新兴的重要研究领域,如何实现异地的远程商务谈判、如何为谈判双方提供即时有效支持等问题已经成为完善电子商务功能,推动电子商务发展所迫切需要解决的问题。本文在国内外研究基础上,以电子商务中商务洽谈整个过程为主线,全面分析并建立了面向电子商务的谈判支持系统（Ec-NSS:Negotiation Support System for Electronic Commerce）,并以Ec-NSS中的Web信息采集、谈判案例检索、谈判模型构建三个问题为例进行了深入分析和探讨。本文主要研究内容包括：第一、提出了本文研究的切入点----面向电子商务谈判决策支持系统的概念和范围界定,阐述了Ec-NSS的信息采集、谈判案例检索、谈判模型构建三个问题的解决思路。第二、提出了电子商务谈判支持系统的总体框架,对该Ec-NSS的业务流程、体系结构、功能模块等进行了深入研究,并以此为基础构建了“以支持电子商务谈判为中心”的Ec-NSS系统,实现对电子商务谈判中的谈判信息、谈判案例、谈判模型等全方位管理。第三、根据商务谈判所需信息采集的特点以及相关的信息搜索技术和挖掘技术,提出了采用面向谈判主体的信息采集机制,从海量的信息中采集商务谈判所需信息。结合种子站点和合适的抽取规则实现了谈判信息采集。最后对该种信息采集进行了验证,结果证明该方法具有较高的查全率与查准率,且系统耗费时间资源少,抽取速度快,满足了互联网中信息抽取的快速性要求。第四、根据商务谈判案例复杂、定量与定性属性相结合的特点,提出了基于改进AHP和NN算法的案例检索与匹配机制,采用改进层次分析法求得案例属性权重,采用语义距离求得属性之间的相似度,然后采用最近相邻检索算法求解问题案例与旧案例相似度。通过试验表明该方法具有良好的适用性、准确性,是案例检索与匹配的有效方法。第五、构建了基于改进型遗传算法的商务谈判模型,根据实际谈判情况,在模型中加入了谈判者对商品属性的偏爱、谈判策略等影响因子,使得谈判模型的运行结果更符合实际情况。在此基础上设计了Agent-Agent通讯模式来解决由于时空而引起的谈判双方不能同时在线的问题。最后对该模型进行了验证,结果证明该模型具有精确、高效并节省时间。最后设计实现了一个面向钢材电子商务谈判支持的原型系统（Usteel-EcNSS）。该原型系统结合杭州城北金属材料交易市场的实际需求,将本论文中的网络谈判信息采集和谈判模型应用到系统中,对面向电子商务的谈判支持系统应用做了有益的探索,为企业采集高质量的谈判信息、跨时空的商务谈判都提供了有力支持。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.2 选题意义
  • 1.3 研究思路及创新点
  • 1.3.1 研究思路
  • 1.3.2 创新点
  • 1.4 本文组织结构
  • 1.5 本章小结
  • 第2章 相关理论研究回顾及Ec-NSS范围界定
  • 2.1 电子商务谈判的相关理论
  • 2.2 电子商务谈判支持系统综述
  • 2.2.1 谈判支持系统的含义和内涵
  • 2.2.2 电子商务谈判支持系统研究现状
  • 2.2.3 电子商务谈判决策支持系统存在的问题
  • 2.3 Ec-NSS范围界定
  • 2.4 Ec-NSS的技术基础
  • 2.4.1 网络信息采集基本理论和方法
  • 2.4.2 层次分析法和最近相邻检索法
  • 2.4.3 谈判模型构建的理论和方法
  • 2.5 本章小结
  • 第3章 电子商务谈判支持系统的总体框架
  • 3.1 面向电子商务谈判支持系统的三维结构分析
  • 3.1.1 Ec-NSS中的商品信息分析
  • 3.1.2 Ec-NSS中的谈判案例分析
  • 3.1.3 Ec-NSS中的谈判模型分析
  • 3.2 面向电子商务谈判支持系统的框架模型
  • 3.2.1 Ec-NSS系统的工作原理
  • 3.2.2 Ec-NSS系统的功能框架
  • 3.3 面向电子商务谈判支持系统的结构指标分析
  • 3.3.1 基于主题搜索引擎的商品信息采集分析
  • 3.3.2 基于改进AHP和NN方法的谈判案例检索分析
  • 3.3.3 基于改进GA的商务谈判模型构建分析
  • 3.4 面向电子商务谈判支持系统的技术关键分析
  • 3.4.1 WEB数据挖掘技术
  • 3.4.2 信息抽取技术
  • 3.4.3 案例构建技术
  • 3.4.4 智能代理技术
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 面向电子商务谈判的商品信息采集
  • 4.1 问题提出
  • 4.2 WEB信息搜索
  • 4.2.1 分布式并行处理方法
  • 4.2.2 基于聚类分析的多叉树深度优先算法
  • 4.2.3 Key-Sensitive-Rank算法
  • 4.3 WEB信息抽取
  • 4.3.1 WEB信息抽取的基本原理
  • 4.3.2 信息抽取算法
  • 4.4 电子商务谈判商品信息采集实验分析
  • 4.5 本章小结
  • 第5章 商务谈判案例检索与匹配机制研究
  • 5.1 问题的提出
  • 5.2 商务谈判案例检索与匹配机制构建
  • 5.2.1 案例属性权重的获取
  • 5.2.2 案例属性的相似度
  • 5.2.3 相似案例检索
  • 5.3 谈判案例构建与存储
  • 5.4 案例分析
  • 5.5 本章小结
  • 第6章 面向电子商务的谈判模型构建
  • 6.1 问题的提出
  • 6.2 基于改进型遗传算法的商务谈判模型
  • 6.2.1 编码方法
  • 6.2.2 初始谈判方案的制定
  • 6.2.3 适应度函数的设计
  • 6.2.4 终止规则
  • 6.2.5 谈判模型运行流程
  • 6.3 电子商务谈判模型实验分析
  • 6.4 本章小结
  • 第7章 面向钢材电子商务的谈判支持原型系统
  • 7.1 系统概述
  • 7.2 Usteel-EcNSS系统的体系结构与实现技术
  • 7.2.1 Usteel-EcNSS系统体系结构
  • 7.2.2 实现技术
  • 7.3 Usteel-EcNSS系统的功能
  • 7.3.1 面向城北Usteel-EcNSS系统的钢材信息采集
  • 7.3.2 面向城北Usteel-EcNSS系统的谈判案例检索
  • 7.3.3 面向城北Usteel-EcNSS系统的商务谈判模型支持
  • 7.4 本章小结
  • 第8章 总结与展望
  • 8.1 本文总结
  • 8.2 对未来工作的展望
  • 参考文献
  • 附录1 攻读博士期间发表的主要相关论著
  • 附录2 攻读博士期间承担和参加的项目
  • 附录3 攻读博士期间获得的奖项和荣誉
  • 致谢

    • 相关论文文献

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