汽车产业链协同商务平台动态联盟管理系统研究与实现

针对建立和管理大型分布式协同商务平台进行研究,以动态联盟为组织结构,建立汽车产业链协同商务平台管理系统,解决汽车产业链协同商务平台"一对多"与"多对多"业务协作特点.平台总体结构划分为平台管理、应用服务、集成接口三部分,同时采用五层架构设计来提高程序的可移植性和可维护性,使平台实现和支持汽车产业链协作业务并为平台管理和建设提供了良好的模式.     

计算机扑克智能博弈研究综述

计算机博弈是人工智能领域的“果蝇”,备受人工智能领域研究者的关注,已然成为研究认知智能的有利平台。扑克类博弈对抗问题可建模成边界确定、规则固定的不完美信息动态博弈,计算机扑克 AI 需要具备不完全信息动态决策、对手误导欺诈行为识别以及多回合筹码和风险管理等能力。首先梳理了以德州扑克为代表的计算机扑克智能博弈的发展历程,其次针对计算机扑克智能博弈典型模型算法、关键技术以及存在的主要问题进行了综述分析,最后探讨了计算机扑克智能博弈的未来发展趋势和应用前景。     

制造企业资讯服务平台架构的设计

制造企业信息化建设由以业务流程管理为中心向以知识管理为中心转变,针对这一要求,本文提出一种制造企业资讯服务平台架构的设计。在基础型系统之上,增加多个可由客户定制的增值子模块,包括:信息策略定义子系统、互联网信息抓取子系统、信息研发协同子系统、跨部门知识管理协同子系统。该平台的实施对企业的成本控制、技术更新、市场开拓可起到有效的决策支持和推动作用。     

基于行为均衡分析的多学科协同决策机制设计

针对求解不确定、动态和分布式的多学科设计优化问题时所面临的挑战,提出了一种基于行为均衡分析的多学科协同决策机制。在行为博弈分析框架下,通过采用折衷决策支持问题建立学科设计团队的基本决策模型,利用理性反应集刻画团队之间的交互作用和耦合关系,结合社会偏好理论、认知演算和前景理论来描述团队之间行为均衡的实现过程,该机制为多学科设计博弈的动态演化过程提供了一个有效的建模工具。     

考虑平台网络外部性的分享经济中三方演化博弈分析

以使用权分享为主要特征的分享经济打破了原有经济系统的平衡,改变了参与者的决策行为.针对参与者(平台、所有者和分享者)行为决策对分享经济系统稳定性产生的影响,基于平台的网络外部性、参与者行为的交互影响以及有限理性的假设条件,构建由“平台-所有者-分享者”3个博弈主体组成的演化博弈模型,运用演化博弈理论和李雅普诺夫判别法分析模型均衡点的渐近稳定性及系统的演化稳定策略.最后探讨平台的网络外部性、参与者机会主义成本以及平台监管力度等对此动态系统稳定性的影响,为参与者的行为决策提供理论参考.     

SAAS模式的典型应用——中企开源数字商务平台应用案例

中企开源数字商务平台(以下简称数商平台)是全面服务于中小企业的网站建设、在线商务、网络营销、客户管理以及移动商务的完整解决方案.它全面支持SLA(服务水平协议),全面支持按需使用、按服务收费的运营模式.平台为以加强企业宣传为目的,不仅提供企业网站的各种通用功能,而且实现了多业务流程、功能的整合和优化,使潜在客户快速了解企业与产品,并通过多种互动方式将潜在客户转化为客户.     

客户需求Bayes-Nash均衡多目标推理求解方法

针对需求信息不完备的情况,以及产品配置中客户满意度和企业产品成本冲突问题,提出一种基于客户需求的多目标推理求解方法.该方法引入Bayes-Nash均衡理论建立产品多域节点之间的均衡模型;以企业和客户作为决策主体,企业产品成本和客户满意度作为博弈的收益函数,在结构、性能和成本域相似度最大值搜索的基础上确定博弈双方的策略集;采用模拟退火算法求解Nash均衡解,得出符合博弈双方利益的产品配置方案.最后以某车间自动导引运输车配置推理为例,证明了文中方法的有效性.     

基于改进K-Means聚类的煤炭交易者信誉度划分

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。     

反向移动电子商务平台的设计与实例分析

反向移动电子商务平台的交易过程与传统电子商务模式相反,在此平台上交易的商品是无形的信息,并且商家对提供信息的移动用户进行反向支付。文章介绍了反向移动电子商务平台的概念及其优点,同时详细分析了反向移动电子商务平台的业务流程,并结合业务流程给出了实例分析。     

IA支撑50亿美元

12月10日,英特尔公司副总裁兼首席信息官桑德拉·莫里斯女士在京宣布,英特尔公司通过符合“络世达网”标准的电子商务平台所发生的交易额已经达到了每年50亿美元,占公司整个电子商务平台交易总额的10％。这50亿美元包括30亿美元的客户订单和20亿美元的供应商采购。     

基于BPM的快速应用开发平台的设计

本文详细介绍了现在企业级应用开发的特点,同时阐述了BPM基本思想,分析了现在企业的业务系统迫切需要能够快速定制、灵活调整、自由扩展和自行维护,以使企业迅速应对市场、技术、客户、服务和管理等方面的不断变化和发展。基于BPM基本思想,本文设计了一个快速构造企业应用的应用开发平台,并给予了具体实现。     

企业级移动互联微信信智能服务平台设计实现研究

《移动互联微信信智能服务平台》致力于为企业打造优秀的公众服务平台,提升客户消费体验与服务.通过定制微信信服务的商家或者企业,可以为客户提供有价值信息的订阅;添补微信O2O业务流程中的沟通环节的缺失;提升客户的商业咨询活跃度、促进移动消费习惯;提升客户的服务体验,拉近与客户之间的关系.本文介绍企业级移动互联微信智能服务平台设计实现模块组成.     

Preemptive Security Through Information Analytics

ABSTRACT

Business security and threat actors continue to play a dangerous cat-and-mouse game with businesses intellectual property, customer data, and business reputations at stake. Businesses need to delve into a new way of doing business security to break out of this game. Businesses are sitting on repositories full of security-relevant data that is not being capitalized upon with the current information security and physical security organizations within businesses. This article poses the introduction of a data scientist role and a new supporting central data correlation technology platform based on big data predictive analytics into business security functions. The goal is to intelligently and autonomously identify, correlate and pinpoint normally innocuous or unnoticed security event attributes to allow security personnel to preemptively remediate physical and information risks before exploitation or loss of intellectual property occurs.     

The credit game on network supplier and customer based on big data

In this paper, we make B2C transaction as the research object, to analyze the transaction credit game on network supplier and customer based on big data. In the condition of considering the cost of B2C network supplier improving commodity credit, and the cost of B2C customer analyzing and managing network supplier commodity credit big data, constructing the credit game relationship model, analyzing the game process and the influence factors, and simulating the game process using System Dynamics theory model. The research only is a part of the research on B2C network supplier and customer transaction credit relationship, and is a part of the research on B2C network supplier and customer transaction process in big data environment, this paper is only to illustrate the variation that big data bring to B2C network supplier and customer transaction behavior. To the application and research of big data in network transaction credit management, this paper research result has a certain reference value.     

基于 RIA Flex 与 J2EE 的工作流信息系统的研究与应用

针对我国土地管理信息系统使用的现状与Web系统的弊端．在工作流技术的基础上整合RIA Flex富客户端技术及J2EE企业级平台,并应用于阜新市国土资源局土地储备交易管理系统。对该系统的实际设计及客户使用结果表明,固定的T作流技术提高客户的工作效率．RIA Flex与J2EE整合降低系统设计的复杂度,同时解决不同浏览器之间的兼容性的问题。     

数据挖掘技术在证券客户关系中的应用

研究证券管理问题,客户关系管理系统(CRM)是现代经营管理科学与现代信息技术结合的科学问题.数据挖掘技术是有效地利用现有数据资源的重要手段.重点是针对数据挖掘技术在证券客户关系管理中的具体问题.运用数据仓库技术建立了客户交易行为数据仓库,并运用聚类技术完成了基于证券公司客户交易行为数据仓库的证券公司客户细分.基于数据挖掘的CRM是对传统企业管理思想的一个创新,充分体现了管理的科学性和艺术性.对企业的经营决策和客户关系管理都具有相当重要的作用和意义.     

基于FLEX构建RIA应用的研究与实现

本文以FLEX技术作为富互联网应用(RIA)程序解决方案,使用PHP程序设计语言在Linux平台中的数据库服务器MYSQL上对某跨国公司内部业务管理的开发进行研究与设计。笔者主要采用Flex技术为程序界面进行前台设计,用面向服务架构的中间件平台实现后台业务逻辑, 对企业的客户信息,产品信息,出货信息,进货信息,进销存信息查询及盘点等业务活动进行统一、有序和高效率的管理。     

面向银行业务的交易量预测与告警研究

银行一般都有多种交易系统并存,当这些分散的交易系统出现故障时,运维人员难以从海量的日志中定位故障。针对以上问题,使用SparkStreaming、Spark ML、Hadoop、ELK等技术,基于决策树回归模型,设计并实现了一个面向银行业务的交易量预测与告警平台。该平台能够实时监控各交易系统近期交易量,并对各个交易系统不同时段的交易量进行预测,预测值作为交易系统交易量的动态阈值,平台能够根据阈值对异常的系统进行实时告警。真实环境下的运行结果表明,平台很好地满足了银行交易系统运维的需求。     

基于背景的个性化客户行为模型研究

针对商业客户的背景信息对其消费行为的影响问题,提出了一种基于背景的商业客户行为模型的构建方法。该方法不仅收集了包含三级粒度背景信息的某大学学生客户的网上交易数据并按依赖于交易数据项的统计量对客户进行分组,还利用朴素贝叶斯(NB和TAN)及分组和统计关系数据库(GAC-RDB)分类器学习了各客户分组的背景和非背景预测函数,同时使用各预测变量的受试者运行特征曲线下面积(AUC)值,对客户背景在预测客户购买行为时的作用进行了定量的比较和分析。研究结果表明:背景信息对客户特别是个性化客户(单一客户)的消费决策具有良好的预测效果。     

Customer entrepreneurship on digital platforms: Challenges and solutions for platform business models

Drawing on the mixed methods of qualitative research and agent‐based simulation, this study examines: (a) how end‐users use digital platforms to become customer–entrepreneurs undertaking commercial activities on platforms; and (b) how platform providers can convert this customer entrepreneurship into a revenue stream. Considering that end‐users have traditionally been defined as passive and uncharged actors in platform business models, an in‐depth understanding of their commercial activities and the viable revenue model to monetize this emerging customer practice is warranted. Our qualitative study reveals that customer–entrepreneurs make substantial use of platform offerings to advertise their products; communicate with end‐consumers; and accept payments. These commercial activities are largely exercised for free on platforms, even though they could otherwise serve as a source of revenue. On this point, our simulation results identify two pricing models achieving the generation of nearly identical revenues over time. First, platform providers may charge both advertising and transaction fees, which maximize the survival of professional customer–entrepreneurs. Second, platform businesses may levy advertising fees only, which maximizes the survival of informal customer–entrepreneurs operating on a micro‐scale and part‐time basis. This study offers theoretical, methodological, and managerial implications for platform studies.