摘 要：建设工程招投标是维护市场经济公平竞争和经济建设健康发展的一个重要举措。因投标过程中涉及大量交易活动而受各界关注。为提高建设工程招投标环节风险预警能力，避免违法违纪问题出现，文章采用聚类算法构建风险预警模型，探究工程招投标交易活动中风险预警方法，并进行实证分析。结果表明该方法对工程招投标过程中涉嫌的围标、串标行为风险预警效果显著，对行业监管部门和协会净化市场生态具有较高的借鉴性和推广性。
关键词：招投标；行为自律；风险预警；聚类算法
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.14.035
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）14-0133-04
Research on Application of Self-Discipline Risk Early Warning of Project Bidding Based on Clustering Algorithm
YIN Jiaming1，2, FEI Qing2
(1. Guizhou Normal University, Research Center for Switzerland, Guiyang 550001, China; 2. Guizhou Huizhu Big Data Co., Ltd., Guiyang 550001, China)
Abstract: Construction project bidding is an important measure to maintain fair competition of market economy and healthy development of economic construction. Due to a large number of transaction activities involved in the bidding process, it has attracted attention from all walks of life. In order to improve the risk early warning ability in construction project bidding link and avoid the problems of violation of law and discipline, this paper uses clustering algorithm to build a risk early warning model, explores the risk early warning methods in project bidding and trading activities, and makes an empirical analysis. The results show that this method has a significant effect on the risk early warning of suspected bid encirclement and collusion in the process of project bidding, and has high reference and popularization for the industry supervision departments and associations to purify the market ecology.
Keywords: bidding; behavior self-discipline; risk early warning; clustering algorithm
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作者简介：尹家明（1976.12—），男，汉族，贵州大方人，高级工程师， 项目管理硕士，研究方向：大数据战略及项目管理、数据商业智能挖掘 研究；费清（1994.10—），女，汉族，贵州贵阳人，大数据工程师，本科，研究方向：大数据项目管理、数据算法设计及数据挖掘。