基于決策樹算法的供應(yīng)商評(píng)估研究.pdf

1、供應(yīng)商企業(yè)與客戶企業(yè)之間的供應(yīng)鏈合作關(guān)系是管理學(xué)研究的熱點(diǎn)之一，但是，供應(yīng)鏈管理的技術(shù)支撐較為薄弱，需要進(jìn)一步研究如何挖掘高效、和諧、整體的供應(yīng)增值鏈條。供應(yīng)商評(píng)估是改善企業(yè)間戰(zhàn)略合作質(zhì)量的一項(xiàng)重要工作?；跀?shù)據(jù)挖掘理論的決策樹分類方法是一項(xiàng)相對(duì)成熟的技術(shù)，用來發(fā)現(xiàn)隱藏在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中有用的、可被理解的分類知識(shí)。
　　 文章主要內(nèi)容包括：闡述了供應(yīng)商評(píng)估課題的研究背景及意義，選擇了決策樹算法作為供應(yīng)商評(píng)估的理論依據(jù)，并較為詳細(xì)介紹了

2、決策樹方法的理論原理和實(shí)現(xiàn)過程。針對(duì)傳統(tǒng)決策樹分類算法的一些局限性，著重探討了基于決策樹算法的改進(jìn)方法，如：采用基于信息熵理論的方法對(duì)樣本數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行統(tǒng)籌分析，求出決策屬性取值；將基于最小描述路徑(MDLP)的劃分方法應(yīng)用于決策樹連續(xù)屬性離散化過程中；把粗糙集理論應(yīng)用于決策樹分類算法樣本數(shù)據(jù)的屬性約簡(jiǎn)；給出了一種基于粗糙集屬性依賴度的決策樹分類方法，并且將其應(yīng)用于供應(yīng)商評(píng)估分析中。
　　 以基于RosettaNet 協(xié)議的