基于改进K-Means聚类的煤炭交易者信誉度划分

摘要：

针对目前煤炭销售中存在的煤炭质量信息分散性与质量计价政策对其质量精确性要求的矛盾，提出了采用对初始聚类中心优化选取的K-Means聚类算法，对大型煤炭企业及其联盟客户煤炭质量检验数据进行系统分析和挖掘，获得双方质量检验行为统计规律，进行交易双方信誉度等级划分，将不确定性的质量指标转化为确定性的交易者质量检验行为评价。该研究一方面可为煤炭企业在发生交易者质量纠纷情况下合理划分质量检验责任提供参考，监督和指导矿井和客户的质检管理工作；另一方面可以为煤炭企业提供销售决策辅助支持。

关键词：信誉度、供应链、聚类中心、质量检验、K-Means聚类

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省高校科技创新人才No.2011HAIST020；河南省基础与前沿研究计划No.132300410081。

在线出版日期：2014-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：231-236,241