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基于聚类挖掘的供应链绩效评价的标杆选择法
引用本文:初颖,刘鲁,张巍.基于聚类挖掘的供应链绩效评价的标杆选择法[J].管理科学学报,2004,7(5):49-55.
作者姓名:初颖  刘鲁  张巍
作者单位:北京航空航天大学经济管理学院,北京,100083
基金项目:国家自然科学基金资助项目(70371004);教育部博士点基金资助项目(200000601).
摘    要:标杆法作为供应链绩效评价的一种方法具有重要的应用价值,而如何针对既定目标选 择合适的标杆并提供可信的依据是这类方法的瓶颈. 针对这个问题,提出利用基于密度的聚类 挖掘技术采集分析供应链的特征,为使用标杆法比较和改善供应链的绩效提供决策依据. 首先 对已知供应链的绩效指标值数据进行标准化处理,然后采用基于密度的聚类挖掘技术(改进的 K - 均值聚类方法) 进行分类,通过分析各类供应链的特点和差异解决了标杆选择的问题,最 后设计了一个算例说明方法的应用.

关 键 词:供应链    绩效评价    标杆法    基于密度的聚类    数据挖掘
文章编号:1007-9807(2004)05-0049-07
修稿时间:2003年5月15日

Benchmark selection for supply chain assessment based on clustering mining technology
Abstract:Benchmarking , which is one of the methods for supply chain assessment , has important application value ,while how to select appropriate benchmark is the bottleneck of this method. Aiming at this problem , this paper dis2 cusses how to collect and analyze the characteristics of supply chains with density-based clustering mining technolo2 gy , so that it can provide decision support to compare and improve supply chain performance with benchmarking. In the approach , firstly , the index values of supply chain performance are standardized. Then , they are classified by density-based clustering technology (improved K-average clustering method) . After the analysis of each cluster , the problemof benchmark selection is solved. Finally , a numerical example is given to illustrate the proposed approach
Keywords:SCM  performance assessment  benchmarking  density-based clustering method  data mining
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