供应商评价中的数据挖掘及其应用

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电子商务系统在人们的日常的经济生活中,得到了越来越广泛的应用。电子商务公司企业通过信息化系统收集到的用户数据也日益增多,但是单凭人工分析处理,并不能从这些宝贵而又庞大的用户信息和交易数据中提取出来有用的信息。所以近些年来,很多电子商务公司都引进了先进的数据挖掘分析软件,来分析处理这些庞大而又藏着巨大的有价值信息的数据。而在电子商务公司中使用的比较多的数据挖掘技术是推荐技术。推荐系统主要用来帮助用户处理过量的信息,并提供给用户个性化的建议,内容和服务。本文主要讨论了数据挖掘技术的基本概念和推荐系统的基本算法。首先,在介绍数据挖掘系统的时候,我们主要介绍了数据挖掘系统的分类方法,以及数据挖掘系统怎么和数据库系统进行整合。而对于推荐系统我们则主要介绍了推荐的经典算法,最后提出一种基于决策树的商品推荐算法,并且对具体的实验结果做了详细的论证。然后,研究了数据挖掘技术在供应商评价中的应用,通过充分利用燃料管理系统产生的大量数据,专注于交叉覆盖算法和供应商评估核盖算法的研究,进一步消除了供应商评价中的人为干扰因素,并提高供应商绩效评估的实时性。在综合分析的基础上侧重于分析理论和方法上取得的成果,从而构建战略性供应商的选择和评价模型,并通过数据挖掘的方法对企业供应商使用集群和神经网络的历史交易数据进行分析和分类,从而达到评价供应商的目的,并讨论了具体的实施步骤。
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