基于貝葉斯的批量集中采購網絡系統開發與研究

陳 立

(1．浙江工商大學 實驗室與設備管理處，浙江 杭州 310018； 2．浙江大學 計算機與科學學院,浙江 杭州 310058)

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基于貝葉斯的批量集中采購網絡系統開發與研究

陳 立1,2

(1．浙江工商大學 實驗室與設備管理處，浙江 杭州 310018； 2．浙江大學 計算機與科學學院,浙江 杭州 310058)

采用面向對象UML建模的系統分析方法，通過建立用例視圖、類視圖、對象交互視圖和活動視圖等系統模型視圖，構建了基于目錄分類與貝葉斯分類的批量集中采購網絡系統，以實現分類匯總、跨部門配送及網絡決策功能。同時也給出了系統安全設計及制度設計方案，使得基于貝葉斯的批量集中采購網絡系統具有實際運用價值，從而滿足了批量集中采購跨部門、跨地區的設備分類匯總、招標采購及配送要求，擴大了高校儀器設備批量集中采購的適用范圍。

網絡系統； 貝葉斯分類； 批量集中采購； UML

0 引 言

所謂批量集中采購，是指對一些通用性強、技術規格統一、便于集中的政府采購品目，由采購人按規定標準歸集采購需求后，交由集中采購機構統一組織采購的一種采購模式[1]。

批量集中采購雖然能較好地解決協議采購方式中品目協議價格高于市場價、采購人在協議供貨中任意選擇高配置機型、采購人員對供貨商選擇有明顯傾向性等，且帶來規模效應，但在實際操作中也存在問題[2-3]。

對于行政管理部門而言，其設備“滿足基本辦公需要”即可，但對于高校、研究所、醫院等部門而言，其采購需求專用性較強，技術規格也很難統一，所以無法體現在政府主管部門制定的采購目錄中。因此這類需求只能由各部門分散自行采購[4]。但觀察發現，類似設備的需求總量還是很大的，如果能對它們實現批量集中采購，將會大大拓展批量集中采購的適用范圍。對此，2013年提出將貝葉斯方法運用到批量集中采購中[5]。其思路是，借鑒高校在分散采購中常將不同型號及種類的設備組合起來進行招標的模式，利用貝葉斯方法，將原本按目錄分類方式進行的批量集中采購，拓展為基于招標條件組合的批量集中采購， 以彌補前者的局限性，從技術上擴大了批量集中采購的范圍。

但是，由于政府預算部門數量較大且地域分散，即便是同一個部門，上報的采購需求時間也不同。且由于采購人申報計劃后必須等待匯總成一定規模后才能進行招標，以及招標之后的用戶談判、簽約、送貨等一系列程序使采購周期漫長，直接影響了采購效率。此外批量集中采購前的大量信息匯總，以及采購結束后的信息分解與分散供貨等，全流程要完成大量的數據交換和組合，因此迫切需要一個網絡系統支持。以系統思想為指導，擬采用面向對象UML建模工具對系統的功能進行構建，同時對系統的安全設計和制度設計提出構思，從而實現跨部門、跨地區的設備分類匯總、招標采購及配送，擴大批量集中采購的適用范圍[6]。

1 系統的功能設計

1.1 基于貝葉斯的批量集中采購網絡系統功能分析

開發基于貝葉斯的批量集中采購網絡系統首先要認真分析業務需求，同時了解設備分類與批量集中采購及相關業務之間的聯系，在此基礎上滿足集中采購的規范化和未來進一步發展的要求，由此筆者認為批量集中采購系統應具備以下功能：

(1) 分類匯總。將設備進行兩次分類，包括目錄分類和貝葉斯分類。首先根據目前批量集中采購所采用的按目錄進行采購的方法，按目錄匹配分類，對不能按目錄匹配的設備再按照貝葉斯分類方法進行分類。所以分類功能應包含有一個目錄分類模塊和一個貝葉斯分類模塊。其中前者還包括一個管理目錄模塊，而后者包括漢字分詞模塊、樣本數據管理模塊和模型管理模塊。分類完畢后需要將不同部門的設備按同類型進行匯總，因此需要設計一個匯總模塊，可以預先設定規模點或時間點，當匯總達到預定規模或預定時間點時，即可打包并交給招標系統進行招標采購。此外，為了充分利用現有的招標采購系統，還需要一個與現有招標網絡接口的模塊，將分類匯總后的數據傳遞給招標采購系統，并接受招標完成的信息數據。

(2) 跨部門配送。由于批量集中采購是按照同類型的設備進行匯總采購，招標完成后的設備需要送達不同部門及不同人員，如何及時準確地將設備送達就顯得尤為重要。因此系統須有配送管理部分。該部分通過對客戶發送訂單進行統一集成，提供客戶整合的一站式供應鏈服務，包括訂單管理和配送跟蹤模塊，可以使用戶得到直觀且具體的貨物在途及送達情況，并可查詢某一票貨物的當前位置，從而在第一時間內掌握貨物處于運送過程中的哪一環節，所有的客戶都可以通過運單號和發貨日期查詢某一票貨物的當前位置，最大程度滿足客戶需求，提高客戶服務水平。

(3) 查詢決策。從功能上看，基于貝葉斯的批量集中采購網絡系統不光是一個采購系統，還應該是一個信息系統。為了增加采購透明度、預防腐敗行為的發生，應增加查詢模塊和公示模塊。其中，采購單位和人員，商品名稱、數量、價格、預算等內容應一目了然，方便管理部門的監控和審查，同時任何人都可以對采購行為提出異議。該系統應提供多種形式的查詢方式，如報表打印和圖形分析等，并應含統計分析模塊，同時還應增加投訴建議管理模塊，以便對投訴建議作出及時回應。

(4) 系統維護。主要包括用戶權限管理、用戶修改密碼、數據備份和恢復、系統選項設置、系統日志、系統升級以及用戶操作指南等模塊。

1.2 系統設計與技術實現方法

基于貝葉斯的批量集中采購網絡系統采用UML建模技術進行系統分析設計[7], 通過建立用例視圖、類視圖、對象交互視圖和活動視圖這樣一系列的系統模型視圖來設計能夠為客戶、程序員以及任何參與開發過程的人員理解的多視角系統藍圖[8]。

1.2.1 用例視圖

用例模型是用于收集系統功能的建模技術，它使開發人員與客戶之間的交流更容易。圖1完整地表示了基于貝葉斯的批量集中采購網絡系統的用例模型，其形象地描述了設備分類匯總及采購配送的功能，并且從功能的角度指出了每個功能的執行者(角色)[9]。

圖1 用例視圖

系統主要有4類角色：系統管理員、采購用戶、中標單位、注冊用戶其中注冊用戶與采購用戶、中標單位、系統管理員之間是繼承關系, 采購用戶與系統管理員之間也是繼承關系,后者繼承了前者的所有功能。

與注冊用戶有關的用例包括驗證用戶和修改密碼。與采購用戶有關的用例包括設備信息錄入、設備分類匯總結果確認、不能批量集中采購設備情況說明管理、設備配送確認、設備配送查詢、驗證用戶和修改密碼。與中標單位有關的用例包括配送信息管理、管理自身信息、投訴及建議用例、用戶驗證和修改密碼。 系統管理員繼承了采購用戶的所有用例, 同時還包括批量集中采購目錄管理、分類模型管理、投訴建議管理同時還包括管理采購用戶和中標單位的用例。

1.2.2 類視圖

類模型是系統分析模型中最為重要的一個，它從面向對象的角度描述系統組成—類(對象) 及相互間的關系，類模型是面向對象分析的核心。類模型的識別過程一般是先識別一些比較基本和具體的類，然后利用類之間的關系去識別出更多的類。基于貝葉斯的批量集中采購網絡系統的類模型如圖2所示。

圖2 類模型視圖

1.2.3 對象交互視圖

對象交互模型包括順序模型和協作模型，其中順序模型側重于強調一組對象之間交互的時間順序，而協作模型則關注協作對象的空間特性。下面以用戶采購為例來說明對象交互模型在本系統中的應用[10]。用例用戶采購的步驟序列為：①用戶激活設備輸入界面，將設備信息輸入到系統中。②系統將所輸入的信息進行存儲，并將信息輸入到設備分類匯總模塊。③分類模塊依據集中采購目錄及貝葉斯分類模型進行分類、匯總，并將匯總好的設備交與用戶確認，不能分類的設備返回給用戶修改或提交情況說明。④將匯總好的設備信息通過接口模塊交予招標采購系統進行公開招標，并接受招標結果的數據，將流標的設備返給用戶修改或提交情況說明。同時將成功招標的設備信息傳給配送模塊。⑤配送模塊收到數據后生成訂單。⑥用戶收到設備后進行確認。如圖3就是用例協作模型。

圖3 協作圖

1.2.4 活動視圖

活動模型描述面向對象系統中完成一個操作所需的活動，或一個用例實例，顯示從活動到活動的控制流，其作用是對系統的動態行為建模。基于貝葉斯的批量集中采購網絡系統采購管理活動模型見圖4。

圖4 活動圖

2 系統的安全設計

基于貝葉斯的批量集中采購網絡系統，設備信息存儲、貝葉斯分類及目錄分類匯總功能運行都將依賴中心主機，大量數據需在中心主機和用戶之間傳遞，因此應在統一設計的原則下，在不同的安全層次，包括預防、檢測和恢復等各階段，防止信息的損壞、泄露或被非法修改，保證系統平臺的安全。而系統安全主要取決于以下幾個方面的內容：數據的備份與恢復、訪問控制策略、數據主機與外界的隔離[11]。

(1) 數據的備份與恢復。應對各種本地數據庫數據、采購鏡像系統數據庫數據、各種網絡電子進行數據資源整合和提供統一搜索服務。將所有應用系統連入智能存貯系統平臺，進行數據整合，整合后整個數據信息將位于統一的企業級存儲平臺之上，在統一的企業級存儲平臺上建立集中式的處理中心，更有效地完成業務處理，并極大地提高系統的可管理性，降低系統的管理難度及管理開銷，提高信息的可用性和共享性。另外，對于采購系統來說，數據丟失帶來的損失是巨大的，所以采用數據冗余技術來實現數據備份，并有選擇地對重要數據進行實時的異地熱備份，在出現異常情況時，最大限度地保障用戶不會丟失數據[12]。

(2) 訪問控制策略。對于用戶對應用服務器的訪問，可采用多樣的身份認證機制。為防止身份認證的單一性， 可將PKI/CA數字證書和Kerberos 身份認證方式組合使用， 也可采用基于IC卡和USBKey等硬件的身份認證。根據操作系統的安全特性和功能完成用戶、用戶組的訪問控制，并對其訪問權限進行設置。同時為保證操作系統的安全，關掉不必要的服務，如Telnet、Ftp、SendMail及安裝反病毒軟件等[13]。

(3) 數據主機與外界的隔離。應提供Web服務器的安全性套接字層(Security Sockets Layer，SSL)和系統口令保護。SSL將對傳輸中的數據進行加密，可以在IE 和IIS之間建立安全的通信連接，從而防止數據在網絡傳輸過程中被竊聽、攔截和欺騙[14]。

3 系統的制度設計

一個好的系統還需要與之配套的制度，才能有效運轉，基于貝葉斯的批量集中采購網絡系統應包括內部審計、監察機構的獨立監督，以及采購管理與執行部門的自查自糾[15]。內部審計內容包括：集中采購預算執行、計劃申請與審批等過程是否符合規定程序；對流標及用戶提交的不符合集中采購的設備進行審計，以判斷用戶是否有規避集中采購的嫌疑。獨立監督的內容包括：貝葉斯樣本庫的修訂是否合理；集中采購職能部門和采購人員的履行職責情況、供應商投標配送情況，以及執行廉潔自律制度情況。采購管理與執行部門自查自糾主要是對采購程序的合規性、采購人員是否合格等內容進行自我檢查與評估。

此外，為了提高采購的效率，有必要在現有批量集中采購供應商履約用戶評價的基礎上，探索建立完整的供應商履約記錄，對履約好、用戶評價高的用戶評標中給予一定的加分獎勵。對供貨周期過長的供應商進行預警，一旦發現供貨商或采購人員有不當行為，供應商的商品信息將永久性地從商品采購信息庫中刪除。

4 結 語

為了適應政府采購的快速發展，實現了一種跨越時間、地域的集中方式，提高批量集中采購的適用范圍，本文提出了基于貝葉斯的批量集中采購網絡系統框架。利用UML建模技術建立了系統的分析與設計模型視圖，提出了數據安全設計方案及制度設計方案。本文對基于貝葉斯的批量集中采購作出了有益的嘗試，不但具有理論和現實意義，而且從技術路線上也是可行的。但是，系統工作效率的高低主要取決于采購目錄涵蓋面的廣泛性，貝葉斯樣本庫的準確性目前主要還有賴于人工更新和補充。如何利用網絡對招標完成的項目自動進行處理并且補充到目錄及樣本庫中是下一步工作的重點。

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[4] 中華人民共和國財政部．政府采購貨物和服務招標投標管理辦法[Z].中華人民共和國財政部文告 ，2004-09-11：18.

[5] 陳 立．基于貝葉斯分類的高校設備批量集中采購[J]．實驗技術與管理，2014，31(5)：230-233．

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[12] 王 洪， 肖振宇．基于Cordys平臺的煤礦設備管理系統的數據安全設計[J]．煤礦機械，2010，31(12)：241-243．

[13] 姚 軍．校園網接入模式的研究與實現[J]．西安科技大學學報，2006，26(4)：545-548．

[14] 殷 茗，趙嵩正．基于Web的采購招標系統的分析與設計[J]．計算機應用與軟件，2006，23(2)：50-52．

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Development and Research on Network System of Large-quantity Buying Based on Bayes Theory

CHENLi1,2

(1．Laboratory and Equipment Department，Zhejiang Gongshang University，Hangzhou 310018，China；2．College of Computer Science， Zhejiang University， Hangzhou 310058， China)

Narrow application is the development bottleneck of Large-Quantity Buying of Instruments and Equipment in universities now. The article has built a network system of large-quantity buying system based on directory classification combined with Bayesian classification by the means of system analysis of object-oriented UML modeling to achieve the function of classification subtotal, cross-sectoral distribution and network policy decision, The paper also discussed the system security and system design, so that made the large-quantity buying system have practical application value. The system realizes a cross-sectoral and cross-regional equipment classification subtotal, tenders and distribution and expand the use of large-quantity buying.

network system； Bayes classification； large-quantity buying system； UML

2014-07-20

浙江省社會科學界聯合會研究課題(2014Z051)；浙江省教育廳科研項目(Y201432308)

陳 立(1973-)，男，浙江余姚人，學士，科長，工程師，主要從事高校儀器設備采購及管理工作、計算機技術應用研究等。

Tel.：13957140413； E-mail：clmghy@163.com

TP 391;F 253

A

1006-7167(2015)05-0256-04