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基于贝叶斯概率的煤炭销售推荐薄利军;夏文杰;闫新庆【摘要】目前大型煤炭企业大多通过星型网络进行销售，其中运销公司作为网络中心，连接多个矿井与客户，维持煤炭企业和部分客户间的联盟关系。在煤炭交易中，矿井和客户通过随机抽样检测质量，确定交易价格。随机抽样影响了双方对煤炭质量的认同，并可能导致煤质纠纷。在研究中，通过对长期积累矿井和客户历史交易数据进行挖掘，提出应用贝叶斯概率方法，计算矿井和客户的信誉度及双方对煤质化验结果的适配度，使运销公司为矿井和客户推荐合适的交易方，减少了煤质纠纷，并确保了交易双方的利益。%Atpresent,thesalerelationinlargecoalenterpriseformsastar-likenetwork,inwhichthesaleandtransportationcompanyplaysacenterrole,connectingmultipleminesandcustomersandmaintainingthealliancebe-tweenthecoalenterpriseandcustomers.Incoaltrading,minesandcustomersexaminethecoalqualitythroughran-domsamplingtodeterminethetransactionprice.Buttherandomsamplingaffectstheiridentificationofthecoalqual-ity,andmayleadthedisputationoncoalquality.Inthisstudy,throughminingthelong-termaccumulatedtransac-tiondatabetweenminesandcustomers,aBayesianprobabilisticmethodisproposedtocalculatethecredibilityoftheminesandthecustomers,therelativeadaptiondegreeoncoalqualitybetweenthetwodealersoftransaction,andtorecommendthesuitabledealerforapossibletransaction,thussignificantlyreducingthecoalqualitydisputationandensuringtheprofitforbothparties.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2014(000)009【总页数】4页(P33-36)【关键词】贝叶斯概率;推荐选择;信誉度;煤炭销售【作者】薄利军;夏文杰;闫新庆【作者单位】华北水利水电大学信息工程学院，河南郑州450011;华北水利水电大学信息工程学院，河南郑州450011;华北水利水电大学信息工程学院，河南郑州450011【正文语种】中文【中图分类】TP18我国是一个能源消耗大国，在众多能源消耗中，煤炭能源占绝大部分。据预测，到2020年全国煤炭消费量将达到约48亿吨。目前，煤炭在我国一次能源消费结构中的比重在60%以上，煤炭工业仍具有较大的发展空间［1］。煤炭销售关系到国家的经济发展和企业的切身利益。在大型煤炭企业的销售中，矿井、运销公司和客户构成了星形网络，运销公司位于网络的中心。矿井通过内部结算方式将生产的煤炭销售给运销公司，运销公司再将煤炭销售给客户。由于煤炭运输的局限性，部分大型客户和煤炭企业构建了战略联盟关系。2006年以来，我国煤炭销售采用质量分级的发热量浮动计价政策，这使得煤炭产品在交易中的价格计算有了明确的标准，规避了传统吨煤计价政策所导致的质量与价格的偏离问题，但也带来了交易双方因检测值不同产生的贸易纠纷等新问题。同时市场环境的变化使得煤炭企业逐渐从片面追求利润最大转向构建战略联盟，形成了区域煤炭市场垄断供给局面［2］。但由于采样的随机性，矿井与客户对同一批煤采样得到的发热量值均不同，致使贸易纠纷的产生，影响交易双方的信誉。针对这一情况，本文通过对双方大量历史交易数据的深入研究，提出应用贝叶斯概率进行煤炭交易对象的选择推荐。贝叶斯概率主要用来表示事件在条件下发生的概率，其在邮件过滤、水文预测、数据挖掘等方面均有广泛应用［3－4］。在研究中，针对大型煤炭企业销售，根据双方以往交易次数所占各自交易比例和双方无争议交易次数，较真实和准确地预测双方下次成功交易的可能性，在此基础上提出应用贝叶斯概率计算交易双方的信誉度，使得运销公司比较各种可能交易对象的信誉度，实现销售的最优选择推荐，降低了交易双方产生贸易纠纷的可能，保证交易各方的利益。1贝叶斯概率贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯提出，用来描述两个