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摘 要：电子商务的进一步发展使供应链的广度和深度都有了很大的提高，也使供应链链 路 上的信息流流量和信息流曲线发生了大的改变。聚类分析是重要的数据挖掘技术，在科学研 究、工程应用等领城有着广泛的应用背景。文章提出的信息流模糊聚类算法是一种新型的模 拟分析信息流曲线的算法，通过模糊的信息流聚类算法，文章对传统供应链和EC环境下的供 应链信息流曲线进行模拟，并对EC环境下供应链信息流曲线的优化和相应的信息流功能优化 进行分析、研究，为EC环境下供应链发展提供理论支持。
关键词：EC供应链信息流曲线优化模糊聚类
中图分类号：FO62.5 文献标识码：A
文章编号：1004-4914(2008)02-255-02
一、电子商务与供应链的含义
供应链( Supply Chain Management.简称SCM)是当前管理领域中十分流行的技术。所谓 供应链，就是原材料供应商、零部件供应商、生产商、分销商、零售商、运输商等一系列企 业组成的价值链。物流、信息流、资金流是供应链链条上的重要环节，发挥着强大的整体竞 争优势。其中信息流在供应链的运作中起到协调和控制作用，其运行的好坏对供应链的运作 产生直接影响。已有研究表明：有效的信息共享和快速的信息交换可以大幅减少供应链节点 企业的库存，减少供应链上的牛鞭效应。
电子商务指企业通过电信网络进行的生产、销售和流通等活动，它不仅指基于因特网的 交易，而且指所有利用电子信息技术来解决问题、降低成木、增加价值和创造商机的商务活 动，包括通过网络实现从原材料查询、采购、产品展示、订购到出品、储运以及电子支付等 一系列经销过程。具体可以从狭义和广义两个层面来理解：狭义的电子商务( E- commerce) 指运用电子信息系统进行在线交易或开展商务，包括网上自动购物；广义的电子商务( E- b usiness)指应用信息技术来支持企业的整个运作流程，包括制定企业发展策略、提供销代支 持、连接合作伙伴、通过外部网(Extranet)将企业的各个部门与供应商和经销商连接，通过 内部网（intranet)进行内部通信。
二、基于信息流的数据聚类及其在信息流曲线中的应用
1.基于信息流的数据聚类。聚类分析是被广泛应用于许多研究领域的一种数据挖掘技术。聚 类是将包含n个数据对 象的集合X划分成组(或簇)，使得同簇中的数据对象具有相似性，而不同簇中的数据对象具 有相异性。目前国内外研究者们提出了多种基于最优化准则处理数据对象集的聚类算法，如 EM,DBSCAN等。本文采取的是Gomory-Hu算法。算法的基本思想是:用无向图来表示原始图像 ，将原始图像中的象素点与无向图G中的顶点一一对应，如果象素点间是垂直或水平相邻的 ，则在图G中对应这两个象素点的顶点间就存在一条弧；对于图像中的任意两个相邻象素点 在聚类时都可能被划分开，因此定义边元素作为分割相邻象素点对的线段，所有的边元素连 接起来就形成了象素点聚类的轮廓线。
Gomory-Hu算法采用递归方式对图进行处理:将无向图中的点分为原始点和收缩点两类， 图中的每个顶点都是原始顶点，如果一个图中的顶点多于两个，那么就选取两结点t，计算( s,1)并找出其中的最小值min3(s,t)，即为最小割值，根据该值所对应的割边将图分为Gs, G t两个子图，分别被称为s、t的收缩结点;依此递归，直至收缩结点变成原始节点为止。
2.模糊数据聚类算法在信息流曲线中的应用。根据Gomory-Hu算法，并综合考虑其在信息流领域的应用，得到以下模糊数据聚类算法 。
(1)构建供应链信息流流程图。传统供应链是由一系列紧密围绕于核心企业的众多合作企业组成的共同体，每一个共同 体都类似于一个“地球系”，而核心企业相当于“地球系”的核心——地球，是所有合作伙 伴企业旋转的重心，可以抽象出传统的供应链信息流流程图（见图1a）。
在今天的网络经济中，随着Internet的广泛应用，电子商务已深入运用到供应链的各个 环节，同时，电子商务的出现也引起了供应链中合作伙伴关系的变化，图1b构建的是EC下供 应链信息流流程图。
根据以上参数，利用模糊Gomory-Hu算法，便可以得到由无向图转化成的信息流截面流曲 线图。传统供应链信息流无向图见图2a， EC下供应链信息流无向图见图2b。
三、EC环境下信息流曲线优化分析
1.EC环境下供应链伙伴选择进一步优化。从供应链信息流流程图中（见图1a、1b）可以看出 ，在传统供应链中，合作伙伴的关系 存在着以下的缺陷：供应链孤立。在每一条供应链中，任何一个核心企业与其上游的供应商 和下游的分销商之间的关系是非常固定的，合作伙伴的选择受限。
而在EC环境下，形成网状供应链结构，任何一个核心企业的合作伙伴都可以为其他核心 企业提供产品或服务，那么，整条供应链在网络下就变成了一张“大网”。另外，合作伙伴 选择性增加，因为企业是无数的，任何一个企业在选择自己的合作伙伴时就不会再受地理因 素的影响，每个企业在选择其合作伙伴时都不再受空间的限制，这样就可以打破传统供应商 垄断的局面，每个企业都会致力于企业内部的发展，因为只有企业自身不断的发展，才会有 更多的合作伙伴，更多的业务往来。
2.EC环境下信息流牛鞭效应得到缓解。“牛鞭效应”，又称为“需求变异加速放大原理”， 是美国著名的供应链管理专家HauL.Lee教授对需求信息扭曲在供应链中传递的一种形象描述。其基本思想是：在传 统 信息传输过程中（见图1a），当供应链的各节点企业只根据来自其相邻的下级企业的需求信 息进行生产或供应决策时，需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上，产生逐级放大的现 象，达到源头的供应商时，其获得的需求信息和实际消费市场中的顾客需求信息发 生了很大的偏差，需求变异系数比分销商和零售商的需求变异系数大得多。
通过建立基于EC的供应链系统，供应链伙伴之间的信息传递由原来的线形结构变为网状 结构（见图1b）。分销商可以方便地查看零售商的库存情况，制定购销计划，而不必根据零 售商的订单来预测需求情况；制造商也可以访问分销商甚至零售商的库存数据，了解更准确 的需求信息，有效地避免由于多重预测所带来的信息失真。同时，通过互联网，供应链下游 成员也可以了解上游成员的生产能力和库存信息，有效缓解客户的焦虑，避免夸大订单所带 来的波动。基于EC的供应链系统，使企业内外部信息环境成为一个统一的平台，使供应链中 的信息得到充分共享，避免了企业决策中信息不确切和不及时问题的发生，从而缓解了“牛 鞭效应”。
3.EC环境下信息流价值度进一步提高。在供应链中，决定其信息流价值度的关键因素便是信 息公开度和信息传递的有效性。
V= f(x,y)
在上式中，V指信息流价值度，x指信息公开度，可以由链路中节点企业的网络路径的多 少来衡量；y指供应链信息传递有效性，由网络信息流最大流来决定。
从供应链信息流截面图可以看出，在传统供应链信息流过程中，一方面由于供应链中成 员企业间的信息流呈线性结构，造成了信息公开度不高；另一方面，由于路径选择缺乏可优 化性，导致信息传递有效性欠缺；并最终引发信息流价值度极不稳定（见图2a）。
在电子商务环境下，供应链中成员企业间的信息流呈现网络状，其节点企业的网络路径 较线性结构路径有很大的伸缩性，因此，信息公开度较前者有了很大的改进；另一方面，供 应链在EC环境下，由于网络信息流的出现，其信息流向路径选择呈多样性，因此供应链信息 传递有效性有了很大提高，并最终引发信息流价值度呈稳定上升趋势（见图2b）。
四、总结
电子商务是供应链不可缺少的支撑，同时也促进了供应链管理的发展。通过电子商务时 代的供应链管理，企业内部、企业、企业之间能及时地保持沟通，共享信息，并使传统的信 息流朝着信息增值流方向发展。在我国，供应链管理还处于发展阶段，其信息流还处于传统 信息流阶段，充分利用电子商务网络资源，使信息流实现从传统信息流向信息增值流的转变 就成为促进供应链发展的关键环节。关于传统供应链信息流曲线和EC环境下供应链信息流曲 线优化的研究，为今后相关方面的理论研究和具体实施提供了一定的理论支持。
参考文献：
1.宗瑜，金萍.网络流聚类算法及其在图象处理中的应用［J］. 皖西学院学报，2005(1 0)
2.裴海峰，徐晓静，史开泉. 模糊粗交流及其应用［J］.系统工程与电子技术，2006(11)
3.樊宇新. ＳＣＭ 与信息流和资金流及物流的统一整合［J］. 应用研究,2005(9)
4.张孟才，金飒.电子商务供应链合作伙伴关系的天体模型分析［J］.电子商务，2006 (11)
5.陈磊,孙济庆. 第三方物流信息管理与信息合作模型研究［J］.物流科技，2006
6.姚卫新.电子商务条件下闭环供应链物流网络的设计［J］.管理科学，2005(12)
(作者单位：太原科技大学经济与管理学院 山西太原 030024)
(責编：小青)
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。
关键词：EC供应链信息流曲线优化模糊聚类
中图分类号：FO62.5 文献标识码：A
文章编号：1004-4914(2008)02-255-02
一、电子商务与供应链的含义
供应链( Supply Chain Management.简称SCM)是当前管理领域中十分流行的技术。所谓 供应链，就是原材料供应商、零部件供应商、生产商、分销商、零售商、运输商等一系列企 业组成的价值链。物流、信息流、资金流是供应链链条上的重要环节，发挥着强大的整体竞 争优势。其中信息流在供应链的运作中起到协调和控制作用，其运行的好坏对供应链的运作 产生直接影响。已有研究表明：有效的信息共享和快速的信息交换可以大幅减少供应链节点 企业的库存，减少供应链上的牛鞭效应。
电子商务指企业通过电信网络进行的生产、销售和流通等活动，它不仅指基于因特网的 交易，而且指所有利用电子信息技术来解决问题、降低成木、增加价值和创造商机的商务活 动，包括通过网络实现从原材料查询、采购、产品展示、订购到出品、储运以及电子支付等 一系列经销过程。具体可以从狭义和广义两个层面来理解：狭义的电子商务( E- commerce) 指运用电子信息系统进行在线交易或开展商务，包括网上自动购物；广义的电子商务( E- b usiness)指应用信息技术来支持企业的整个运作流程，包括制定企业发展策略、提供销代支 持、连接合作伙伴、通过外部网(Extranet)将企业的各个部门与供应商和经销商连接，通过 内部网（intranet)进行内部通信。
二、基于信息流的数据聚类及其在信息流曲线中的应用
1.基于信息流的数据聚类。聚类分析是被广泛应用于许多研究领域的一种数据挖掘技术。聚 类是将包含n个数据对 象的集合X划分成组(或簇)，使得同簇中的数据对象具有相似性，而不同簇中的数据对象具 有相异性。目前国内外研究者们提出了多种基于最优化准则处理数据对象集的聚类算法，如 EM,DBSCAN等。本文采取的是Gomory-Hu算法。算法的基本思想是:用无向图来表示原始图像 ，将原始图像中的象素点与无向图G中的顶点一一对应，如果象素点间是垂直或水平相邻的 ，则在图G中对应这两个象素点的顶点间就存在一条弧；对于图像中的任意两个相邻象素点 在聚类时都可能被划分开，因此定义边元素作为分割相邻象素点对的线段，所有的边元素连 接起来就形成了象素点聚类的轮廓线。
Gomory-Hu算法采用递归方式对图进行处理:将无向图中的点分为原始点和收缩点两类， 图中的每个顶点都是原始顶点，如果一个图中的顶点多于两个，那么就选取两结点t，计算( s,1)并找出其中的最小值min3(s,t)，即为最小割值，根据该值所对应的割边将图分为Gs, G t两个子图，分别被称为s、t的收缩结点;依此递归，直至收缩结点变成原始节点为止。
2.模糊数据聚类算法在信息流曲线中的应用。根据Gomory-Hu算法，并综合考虑其在信息流领域的应用，得到以下模糊数据聚类算法 。
(1)构建供应链信息流流程图。传统供应链是由一系列紧密围绕于核心企业的众多合作企业组成的共同体，每一个共同 体都类似于一个“地球系”，而核心企业相当于“地球系”的核心——地球，是所有合作伙 伴企业旋转的重心，可以抽象出传统的供应链信息流流程图（见图1a）。
在今天的网络经济中，随着Internet的广泛应用，电子商务已深入运用到供应链的各个 环节，同时，电子商务的出现也引起了供应链中合作伙伴关系的变化，图1b构建的是EC下供 应链信息流流程图。
根据以上参数，利用模糊Gomory-Hu算法，便可以得到由无向图转化成的信息流截面流曲 线图。传统供应链信息流无向图见图2a， EC下供应链信息流无向图见图2b。
三、EC环境下信息流曲线优化分析
1.EC环境下供应链伙伴选择进一步优化。从供应链信息流流程图中（见图1a、1b）可以看出 ，在传统供应链中，合作伙伴的关系 存在着以下的缺陷：供应链孤立。在每一条供应链中，任何一个核心企业与其上游的供应商 和下游的分销商之间的关系是非常固定的，合作伙伴的选择受限。
而在EC环境下，形成网状供应链结构，任何一个核心企业的合作伙伴都可以为其他核心 企业提供产品或服务，那么，整条供应链在网络下就变成了一张“大网”。另外，合作伙伴 选择性增加，因为企业是无数的，任何一个企业在选择自己的合作伙伴时就不会再受地理因 素的影响，每个企业在选择其合作伙伴时都不再受空间的限制，这样就可以打破传统供应商 垄断的局面，每个企业都会致力于企业内部的发展，因为只有企业自身不断的发展，才会有 更多的合作伙伴，更多的业务往来。
2.EC环境下信息流牛鞭效应得到缓解。“牛鞭效应”，又称为“需求变异加速放大原理”， 是美国著名的供应链管理专家HauL.Lee教授对需求信息扭曲在供应链中传递的一种形象描述。其基本思想是：在传 统 信息传输过程中（见图1a），当供应链的各节点企业只根据来自其相邻的下级企业的需求信 息进行生产或供应决策时，需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上，产生逐级放大的现 象，达到源头的供应商时，其获得的需求信息和实际消费市场中的顾客需求信息发 生了很大的偏差，需求变异系数比分销商和零售商的需求变异系数大得多。
通过建立基于EC的供应链系统，供应链伙伴之间的信息传递由原来的线形结构变为网状 结构（见图1b）。分销商可以方便地查看零售商的库存情况，制定购销计划，而不必根据零 售商的订单来预测需求情况；制造商也可以访问分销商甚至零售商的库存数据，了解更准确 的需求信息，有效地避免由于多重预测所带来的信息失真。同时，通过互联网，供应链下游 成员也可以了解上游成员的生产能力和库存信息，有效缓解客户的焦虑，避免夸大订单所带 来的波动。基于EC的供应链系统，使企业内外部信息环境成为一个统一的平台，使供应链中 的信息得到充分共享，避免了企业决策中信息不确切和不及时问题的发生，从而缓解了“牛 鞭效应”。
3.EC环境下信息流价值度进一步提高。在供应链中，决定其信息流价值度的关键因素便是信 息公开度和信息传递的有效性。
V= f(x,y)
在上式中，V指信息流价值度，x指信息公开度，可以由链路中节点企业的网络路径的多 少来衡量；y指供应链信息传递有效性，由网络信息流最大流来决定。
从供应链信息流截面图可以看出，在传统供应链信息流过程中，一方面由于供应链中成 员企业间的信息流呈线性结构，造成了信息公开度不高；另一方面，由于路径选择缺乏可优 化性，导致信息传递有效性欠缺；并最终引发信息流价值度极不稳定（见图2a）。
在电子商务环境下，供应链中成员企业间的信息流呈现网络状，其节点企业的网络路径 较线性结构路径有很大的伸缩性，因此，信息公开度较前者有了很大的改进；另一方面，供 应链在EC环境下，由于网络信息流的出现，其信息流向路径选择呈多样性，因此供应链信息 传递有效性有了很大提高，并最终引发信息流价值度呈稳定上升趋势（见图2b）。
四、总结
电子商务是供应链不可缺少的支撑，同时也促进了供应链管理的发展。通过电子商务时 代的供应链管理，企业内部、企业、企业之间能及时地保持沟通，共享信息，并使传统的信 息流朝着信息增值流方向发展。在我国，供应链管理还处于发展阶段，其信息流还处于传统 信息流阶段，充分利用电子商务网络资源，使信息流实现从传统信息流向信息增值流的转变 就成为促进供应链发展的关键环节。关于传统供应链信息流曲线和EC环境下供应链信息流曲 线优化的研究，为今后相关方面的理论研究和具体实施提供了一定的理论支持。
参考文献：
1.宗瑜，金萍.网络流聚类算法及其在图象处理中的应用［J］. 皖西学院学报，2005(1 0)
2.裴海峰，徐晓静，史开泉. 模糊粗交流及其应用［J］.系统工程与电子技术，2006(11)
3.樊宇新. ＳＣＭ 与信息流和资金流及物流的统一整合［J］. 应用研究,2005(9)
4.张孟才，金飒.电子商务供应链合作伙伴关系的天体模型分析［J］.电子商务，2006 (11)
5.陈磊,孙济庆. 第三方物流信息管理与信息合作模型研究［J］.物流科技，2006
6.姚卫新.电子商务条件下闭环供应链物流网络的设计［J］.管理科学，2005(12)
(作者单位：太原科技大学经济与管理学院 山西太原 030024)
(責编：小青)
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。