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时间:2019-01-05
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1、基于动态数据挖掘的物流信息分析模型研究*本文为国家自然科学基金项目“基于动态数据挖掘的物流信息智能分析研究”(项目编号:71373197)的成果之一。作者简介:张玉峰,女,1946年生,武汉大学信息管理学院教授,博士生导师,主要研究方向为信息系统工程、人工智能、知识管理与电子商务,e-mail:yfzhang9@163.com。曾奕棠,女,1978年生,武汉大学信息管理学院博士生,主要研究方向为电子商务与知识管理。张玉峰,曾奕棠(武汉大学信息资源研究中心,湖北武汉430072)[摘要]物流企业在长期的运营过程中,积累了
2、大量的动态数据,加强这些数据价值的挖掘,已成为一种共同认知。不过,目前已有的相关研究,多是探讨与分析针对静态数据源的传统数据挖掘技术在物流信息分析中的应用,而忽略了物流数据的动态性。本文在理清动态数据挖掘内涵的基础上,提出了基于动态数据挖掘的物流信息分析模型的框架。该模型框架主要包括四个功能模块:动态物流数据收集模块、动态物流数据处理模块、动态物流数据挖掘模块、动态物流数据服务模块。同时,还对动态物流数据采集技术、动态物流数据处理技术、动态数据仓库构建技术、动态物流数据挖掘技术等关键技术进行了分析。[关键词]动态数据挖
3、掘;物流数据;物流信息;物流企业;动态数据仓库ResearchontheModelofLogisticsInformationAnalysisBasedonDynamicDataMiningZhangYufeng,ZengYitang(CenterfortheStudiesofInformationResourceofWuhanUniversity,430072)Abstract:Logisiticsenterpriseownhugedynamicdataduringthelong-ternoperatingproce
4、ss.Itisacommoncognitiontostrengthenminingthesedata.However,mostoftherelatedresearcharticlesdiscussedandanalyzedtheimplicationoftraditionaldatamininginlogisticsinformationanalysisaimedtostaticdatasource,ignoringthedynamicfeatureoflogisticsdata.Thispaperputsforwar
5、dtheframeoflogisticsinformationanalysismodelbasedondynamicdatamining,afterclarifyingtheconnotationofdynamicdatamining.Themodelframeincludesfourmodules:moduleofdynamiclogisticsdatacollection,moduleofdynamiclogisticsdataprocessing,moduleofdynamiclogisticsdataminin
6、g,andmoduleofdynamiclogisticsdataservice.Thepaperanalyzesthesekeytechnologies:dynamiclogisticsdatacollectiontechnology,dynamiclogisticsdataprocessingtechnology,dynamicdatawarehousebuildingtechnology,andynamiclogisticsdataminingtechnology.Keywords:dynamicdatamini
7、ng;logisticsdata;logisticsinformation;logisticsenterprise;dynamicdatawarehouse物流业是融合运输业、仓储业、货代业和信息业等的复合型服务产业,在国民经济发展和社会生活中发挥着重要作用。国家发展与改革委员会有关官员在2013中国物流与采购信息化推进大会上透露,将于近期将正式发布的《物流业中长期发展规划(2012-2020年)》确定了四大发展目标:10社会化、专业化水平进一步提升;物流企业竞争力显著增强;物流基础设施衔接更加顺畅;物流整体运行效率显
8、著提高[1]。要实现这四个目标,离不开物流信息化的支持,离不开对物流信息资源的高效开发与利用。随着物流业的高速发展,物流信息的时效性变得越来越短,对物流信息资源的开发利用已从以往简单的静态数据源向动态数据源转变。如果无法从动态数据源中分析出有用的信息,则将影响到物流企业的竞争力,阻碍物流业的进一步发展。1物流数据的动态性信息流贯穿
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