摘要
物流企业在长期的运营过程中,积累了大量的动态数据,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。
Logisitics enterprise own huge dynamic data during the long-tern operating process. It is a common cognition tostrengthen mining these data. Most of the related research articles discussed and analyzed the applitation of traditional datamining in logistics information analysis aimed at static data source ignoring, the dynamic feature of logistics data. This pa-per puts forward the frame of logistics information analysis model based on dynamic data mining after clarifying the connota-tion of dynamic data mining. The model frame includes four modules: module of dynamic logistics data collection, moduleof dynamic logistics data processing, module of dynamic logistics data mining,and module of dynamic logistics data service.The paper analyzes these key technologies: dynamic logistics data collection technology, dynamic logistics data processingtechnology, dynamic data warehouse building technology and dynamic logistics data mining technology.
出处
《情报科学》
CSSCI
北大核心
2016年第1期15-19,33,共6页
Information Science
基金
国家自然科学基金项目(71373197)
关键词
动态数据挖掘
物流数据
物流信息
物流企业
动态数据仓库
dynamic data mining
logistics data
logistics information
logistics enterprise
dynamic data warehouse