田桂丰，谌 颃，尹帮治

（1广州理工学院 广东 广州 510540）

（2广州科技贸易职业学院 广东 广州 511442）

（3河源开放大学 广东 河源 517000）

1 引言

自2012年以来，日本和美国等西方发达资本主义国家启动了国家级大数据开发战略。目前，对大数据的研究已经成为全球商业界的一个热点。随着全球环保意识的提高，绿色供应链管理在过去10年中受到了研究者和实践者的广泛关注。传统上，组织会考虑诸如成本、质量和交付等标准来评估供应商的业绩[1]。尽管对供应商选择的传统标准进行了大量的研究，但是考虑到环境问题的研究却相当有限。

2 企业大数据信息识别模型的建立

灰色关联评价系统通过计算各评价对象与评价标准的关联度来评价其等级。由于系统中不同指标的维度并不总是一致的，而且不同指标之间的数量级差异很大，因此很难直接进行比较。因此，要消除尺寸的影响，需要进行归一化处理。这个步骤可以使索引无量纲，并且在相同的数量级。通过比较各目标与标准的加权关联度，得到最大灰色关联度。然后通过比较 最大值来实现排序或分类。

指标权重的计算一直采用主观评价法，如层次分析法。由于评价者的客观因素，评价结果会有所不同。熵表示信息论中系统的无序程度。信息熵值越低，无序度越低，信息的利用价值越高。相反，熵值越高，信息的无序度越高，信息的利用价值越低[2]。判断矩阵承载了信息，可以根据系统信息的有序度和效用值计算熵。……