政府采购中供应商的信用分析

摘要：

支持向量机(SVM)是在结构风险最小化的一种新的机器学习技术,在解决小样本、非线性及高维空间问题中具有独特的优势,适用于政府采购中对供应商进行信用分析.但供应商信用属性数据构成了高维空间的稀疏分布,不利于SVM的准确建模.由于主成分分析技术具有良好的去噪音特性,能够对信用属性数据进行有效地挖掘.因此,若将两者进行有机地结合,就能有效改善SVM输入样本的特性,从而提高SVM分类的准确率.

关键词：政府采购、信用分析、支持向量机

分类号：F720(中国国内贸易经济)

资助基金：国家社会科学基金05CJY020

在线出版日期：2008-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：41-44