復雜網絡視角下供應鏈信任測度模型研究.pdf

1、隨著全球經濟化發(fā)展，供應鏈上企業(yè)內外部環(huán)境變得越來越復雜。供應鏈網絡中節(jié)點企業(yè)眾多、企業(yè)性質差異等導致企業(yè)間信任危機頻發(fā)，迫切需要管理者運用新的理論和方法來審視供應鏈上存在的問題，對復雜形勢下的供應鏈信任管理進行研究。
　　本研究將復雜網絡的統(tǒng)計特性和中心性與供應鏈網絡聯系，發(fā)現其在供應鏈信任中的含義。其次，將供應鏈信任關系轉化成供應鏈網絡，采用隨機抽樣將已知鏈接劃分為測試集和訓練集，根據算法規(guī)則測算出每對有可能合作企業(yè)間的信任度

2、，并形成一個信任度矩陣，利用評價指標AUC對文中信任度算法的結果進行評價，從而判斷供應鏈信任測度算法的精確度。最后，對YP能源企業(yè)供應鏈網絡進行實證分析，構建YP能源企業(yè)供應鏈信任測度模型，利用五種算法預測“未知信任”和“未來信任”，并評價了算法的精確度。結果表明：YP能源企業(yè)供應鏈網絡是典型的小世界網絡，具有無標識度網絡特性，整個供應鏈網絡的信任關系面對隨機攻擊具有魯棒性，而面對蓄意攻擊則表現出脆弱性，節(jié)點的介數中心性和接近中心性具有

3、不同的層級性；五種算法單獨測算供應鏈信任度時，RWR算法預測供應鏈網絡信任的精確度達到79.52%，計算信任度值效果最好，用LP算法預測效果好于Katz算法，意味著在YP能源企業(yè)供應鏈網絡中考慮局部路徑的效果明顯好于考慮全部路徑，CN算法預測信任度值的效果最差，而且較其他四種算法的精確度有明顯的差別；以RWR算法為基準進行耦合，RWR算法和Katz算法耦合效果要優(yōu)于與CN、PA、LP算法耦合效果，四種耦合算法的精確度都高達80%以上，R