基于变精度粗集的软件项目投标风险挖掘与规避研究

谢刚，男，1977年生，2006年华中科技大学管理学院管理科学与工程专业毕业，获管理学博士学位，2007年湖北省优秀博士论文获得者，现在中国科学院科技政策与管理科学研究所从事博士后研究工作。研究方向为系统优化与决策、项目风险管理、人工智能、能源与环境政策等。任国际期刊International Journal of Project OrganizatiOn and Management编委在International Journai of Project Management，International Journal of Approximate Reasoning等国际期刊上发表论文多篇。

第1章　软件项目投标风险规避一问题讨论

1.1　软件项目及其风险管理

1.1.1　项目管理的基本理论

1.1.2　软件项目管理

1.1.3　风险管理相关概念

1.1.4　软件项目风险管理的框架体系

1.1.5　几种软件项目风险管理模型

1.2　投标理论研究的发展现状

1.3　软件项目投标

1.4　软件项目投标风险因素和本研究数据来源

1.4.1　软件项目投标风险因素

1.4.2　数据来源

1.5　软件项目投标风险知识发现

1.5.1　知识发现与数据挖掘

1.5.2　KDD过程

1.6　软件项目投标风险规避的基本流程

1.7　研究目的及意义

第2章　变精度粗集及其在风险管理中的应用

2.1　粗糙集理论

2.1.1　粗糙近似

2.1.2　知识约简

2.1.3　分类质量

2.1.4　经典粗糙集的应用特点

2.2　扩展的粗糙集——变精度粗集

2.3　粗糙集在风险管理中的应用

2.4　VPRS的应用拓展概况

第3章 基于VPRS的风险信息Web搜索与文本挖掘算法

3.1　引言

3.2　Web搜索与文本挖掘

3.3　基于VPRS的Web搜索与文本挖掘一般过程

3.4　基于VPRS的风险信息Web搜索

3.4.1　基于LSI的Web文档检索

3.4.2　基于粗糙集的近似文档排序

3.4.3　基于VPRS的风险信息Web文档搜索算法

3.4.4　算例

3.5　基于VPRS的Web风险信息文本挖掘

3.5.1　分类信息表

3.5.2　VPRS模型近似区域

3.5.3　从概率决策表中计算最小决策规则

3.5.4　算例

3.6　结语

第4章　基于VPRS的软件项目投标风险测度群决策算法

4.1　引言

4.2　软件项目投标风险要素

4.3　相关理论

4.3.1　群决策理论

4.3.2　层次分析法

4.4　风险测度群决策算法设计

4.4.1　专家权重相同假设条件下的风险测度算法

4.4.2　专家权重不同假设条件下的风险测度算法

4.5　风险测度β稳定区间

……

第5章　基于VPRS的软件项目投标风险规则挖掘算法

第6章　基于全寿命周期的软件项目投标动态风险规避研究

第7章　基于VPRS的软件项目投标风险规避群决策支持系统

第8章　总结与展望

参考文献2100433B

正文语种: 简体中文

开本: 32

ISBN: 7560943802

条形码: 9787560943800

尺寸: 20.2 x 14.6 x 1.2 cm

重量: 200 g

《基于变精度粗集的软件项目投标风险挖掘与规避研究》是作者近年来在软件项目管理和投标领域的研究成果。《基于变精度粗集的软件项目投标风险挖掘与规避研究》对投标理论研究的发展现状作出了评述，分析了软件项目投标过程中的风险因素，研究了变精度粗集(VPRS)在软件项目投标风险规避领域的适用性；介绍了VPRS在Web搜索与文本挖掘上的应用，为获得软件项目投标风险信息提供了新途径；结合VPRS和层次分析法(AHP)中的判断矩阵方法，在专家权重相同和可能不同两种情况下，分别提出了软件项目投标风险测度的新算法；设计了基于VPRS及其扩展的风险规则获取算法，从经验数据中发现风险规律和知识，用于风险预测；建立了基于全寿命周期的软件项目投标动态风险规避体系；在理论分析的基础上，建立了软件项目投标风险规避群决策支持系统构架和应用实例。

投标商要在激烈的竞争中中标，按期完成合同项目并取得预期回报，对项目进行投标风险分析和规避是关键。本课题的研究内容为基于粗糙集的投标风险相关要素、类型和特征，投标风险决策模型及支持系统。它能为招标投标决策提供支持技术，显著提高投标决策的质量和效率、减少项目损失，丰富决策理论和方法。 2100433B

项目对服务挖掘的机理、框架和模型进行了深入的探讨。首先通过对服务挖掘机理的研究，揭示并论证了客户行为与服务内容及时机之间的内在规律，提出了基于客户行为分析的指标体系，分析了个体行为偏差对服务属性的影响方式和影响程度；其次以概念、机理、内在规律等理论研究为基础，界定了服务挖掘的构成要素，提出了基于客户行为分析的服务挖掘框架以及各层次的内部结构；最后通过分析客户行为、客户服务数据库、标准服务规范与服务内容和服务时机之间的关系，构造了基于客户行为分析的服务挖掘三个算法模型，即客户共性特征子模型、客户行为分析子模型和服务规则匹配子模型。本课题研究的关键问题是客户群共性特征的提取，客户个体影响因子的确定，服务规则的匹配与调节机制的建立。项目公开发表论文23篇，三大检索收录5篇，国内重要期刊发表5篇，博士学位论文2篇，硕士学位论文11篇。 2100433B