基于数据挖掘的供应商关系管理方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·研究对象和内容 | 第13-14页 |
| ·研究思路与研究方法 | 第14-15页 |
| ·论文的组织安排及创新点 | 第15-17页 |
| 2 文献综述 | 第17-42页 |
| ·供应商关系管理的理论综述 | 第17-20页 |
| ·供应商关系管理的定义 | 第17-18页 |
| ·供应商关系管理的内容 | 第18页 |
| ·供应商关系管理的应用 | 第18-20页 |
| ·电子供应链的发展现状 | 第20-25页 |
| ·网络时代的供应链管理 | 第20-21页 |
| ·电子供应链的理论模型 | 第21-24页 |
| ·供应商关系管理的新趋势 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘相关方法综述 | 第25-40页 |
| ·数据挖掘概述 | 第25-29页 |
| ·k-均值算法 | 第29-33页 |
| ·粗糙集理论 | 第33-36页 |
| ·遗传算法 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 3 基于子空间聚类的供应商分类方法 | 第42-54页 |
| ·供应商分类方法的类型 | 第42-45页 |
| ·变量加权k-均值子空间聚类算法 | 第45-46页 |
| ·供应商动态分类的k-均值子空间聚类方法 | 第46-49页 |
| ·供应商行为数据 | 第47-48页 |
| ·行为数据矩阵 | 第48页 |
| ·供应商动态分类模型 | 第48-49页 |
| ·实例分析 | 第49-53页 |
| ·背景及数据 | 第49-51页 |
| ·分类过程 | 第51-52页 |
| ·结果分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 4 基于粗糙集的供应商评价体系 | 第54-72页 |
| ·供应商评价体系构建的重要问题 | 第54-58页 |
| ·评价体系的设计 | 第54-55页 |
| ·评价体系的策略 | 第55-56页 |
| ·评价体系的执行 | 第56-58页 |
| ·粗糙集的不确定信息处理 | 第58-60页 |
| ·数据预处理 | 第58-59页 |
| ·决策表约简 | 第59-60页 |
| ·数据推理 | 第60页 |
| ·供应商绩效的粗糙集评价体系 | 第60-66页 |
| ·供应商绩效评价体系模型 | 第61-63页 |
| ·基于粗糙集的综合评价方法 | 第63-65页 |
| ·评价体系的构建流程 | 第65-66页 |
| ·实例分析 | 第66-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 5 基于遗传DEA 规划的供应商选择模型 | 第72-91页 |
| ·供应商选择决策的关键因素 | 第72-75页 |
| ·供应商选择的流程分析 | 第72-73页 |
| ·供应商选择的标准确定 | 第73-74页 |
| ·供应商选择的方法综述 | 第74-75页 |
| ·遗传多目标优化的基本思想 | 第75-78页 |
| ·遗传多目标规划 | 第75-76页 |
| ·目标规划方法 | 第76-78页 |
| ·DEA 的基本模型和性质 | 第78-81页 |
| ·供应商选择的遗传DEA 规划模型 | 第81-87页 |
| ·供应商选择的决策过程模型 | 第81-82页 |
| ·决策流程描述 | 第82-84页 |
| ·供应商选择模型的建立 | 第84-87页 |
| ·实例分析 | 第87-89页 |
| ·本章小结 | 第89-91页 |
| 6 基于数据挖掘的SRM 智能决策支持系统设计 | 第91-103页 |
| ·SRM 的数据挖掘解决方案 | 第91-94页 |
| ·IDSS 的总体结构 | 第94-96页 |
| ·IDSS 的系统分析与设计 | 第96-102页 |
| ·系统开发的总体视图 | 第97-98页 |
| ·IDSS 的数据建模与分析 | 第98-100页 |
| ·IDSS 的过程设计 | 第100-101页 |
| ·IDSS 的界面设计 | 第101-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 结论 | 第103-106页 |
| 参考文献 | 第106-116页 |
| 附录A SRM 数据仓库星型结构模型 | 第116-117页 |
| 在学研究成果 | 第117-119页 |
| 致谢 | 第119页 |
