本文選題：網(wǎng)購物流 + 數(shù)據(jù)挖掘��； 參考：《重慶大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)迅猛發(fā)展和計(jì)算機(jī)信息技術(shù)快速普及的背景下,我國電子商務(wù)市場規(guī)模日益穩(wěn)定擴(kuò)大,網(wǎng)絡(luò)購物的發(fā)展前景也更加廣闊。而網(wǎng)購客戶規(guī)模的持續(xù)增長,也促進(jìn)了物流服務(wù)行業(yè)業(yè)務(wù)量的激增,為其快速發(fā)展提供良好的契機(jī)。在此形勢下,物流服務(wù)業(yè)作為一項(xiàng)增值業(yè)務(wù)已經(jīng)逐漸成為我國國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)之一。信息化建設(shè)是我國本土網(wǎng)購物流配送行業(yè)發(fā)展的必經(jīng)之路,也是物流領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)�？茖W(xué)的分類方法是物流資源信息化建設(shè)的基礎(chǔ),然而行業(yè)管理層和操作層從主觀上和經(jīng)驗(yàn)上的分類缺乏科學(xué)理論支撐以及客觀數(shù)據(jù)基礎(chǔ),導(dǎo)致資源類別間的相似性越來越近,資源類別信息越來越繁雜,制約了網(wǎng)購物流配送企業(yè)在“專而靈”業(yè)務(wù)方向上的發(fā)展。另一方面,當(dāng)前網(wǎng)購業(yè)務(wù)逐步轉(zhuǎn)變到具有偏好推送功能的服務(wù)模式,以客戶需求為導(dǎo)向的物流服務(wù)成為形勢所趨。同時(shí),物流資源信息化的過程中往往缺乏具有較高擴(kuò)展性的科學(xué)表征方法,這也成為物流行業(yè)資源共享和信息化發(fā)展的瓶頸,總而言之,便捷高效性、推送匹配性以及擴(kuò)展兼容性是網(wǎng)購物流配送資源配置管理以及信息化建設(shè)的三個(gè)主要需求。本文結(jié)合當(dāng)前的大數(shù)據(jù)這一研究熱點(diǎn),以逆向探究的思路對物流資源進(jìn)行研究。充分利用物流行業(yè)實(shí)際運(yùn)營過程中的海量樣本數(shù)據(jù),提出面向任務(wù)的網(wǎng)購物流配送資源的分類及其信息化表征方法。具體內(nèi)容如下:①對網(wǎng)購物流配送資源業(yè)務(wù)的特性及其需求進(jìn)行研究。對物流資源的類別體系以及屬性結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,研究了網(wǎng)購物流配送資源分類及信息化表征的需求,提出了面向網(wǎng)購物流配送任務(wù)決策屬性及其對應(yīng)資源類別體系的概念,最后概述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、粗糙集、本體概念的基本理論,為后續(xù)的研究提供了基礎(chǔ)。②提出了面向任務(wù)的網(wǎng)購物流配送資源分類方法。探討了基于決策表的屬性約簡方法,并提出基于互信息的物流資源屬性約簡方法。在屬性約簡的基礎(chǔ)上,結(jié)合ID3算法提出了基于屬性重要度的物流資源分類方法,探討了基于可信度CD的不相容信息處理方法,最終挖掘出面向任務(wù)的網(wǎng)購物流配送資源分類規(guī)則。③提出了面向任務(wù)的網(wǎng)購物流配送資源信息化表征方法。論述了構(gòu)建網(wǎng)購物流配送資源本體的需求,提出了資源信息庫構(gòu)建的原則,分析基于本體模型的網(wǎng)購物流配送資源的類、類的等級以及類的屬性結(jié)構(gòu)。通過OWL對模型進(jìn)行描述,并通過protégé工具構(gòu)建具有推送匹配能力的本體資源信息庫,最后通過算例驗(yàn)證了資源分類方法的合理性和信息化表征方法的有效性。
[Abstract]:Under the background of the rapid development of Internet technology and the rapid popularization of computer information technology, the scale of e-commerce market in our country is increasing steadily and expanding day by day, and the development prospect of online shopping is wider and wider. The continuous growth of online shopping customers also promotes the surge of logistics service business, and provides a good opportunity for its rapid development. In this situation, logistics service industry as a value-added business has gradually become one of the pillar industries in the development of our national economy. Information construction is the only way for the development of local online shopping logistics distribution industry, and it is also a research hotspot in the field of logistics. The scientific classification method is the foundation of logistics resources informatization construction. However, the classification of industry management and operation level lacks of scientific theory support and objective data base, which leads to the similarity between resource categories getting closer and closer. Resource category information is becoming more and more complicated, which restricts the development of online shopping logistics distribution enterprises. On the other hand, the current online shopping business gradually changes to the service mode with the preference push function, and the customer demand oriented logistics service becomes the trend of the situation. At the same time, in the process of logistics resources informatization, there is often a lack of scientific representation method with high expansibility, which has become the bottleneck of logistics industry resource sharing and informatization development. In short, it is convenient and efficient. Push matching and extended compatibility are the three main requirements of online shopping logistics distribution resource allocation management and information construction. Combined with the current research focus of big data, this paper studies logistics resources with the idea of reverse exploration. Taking full advantage of the massive sample data in the actual operation of logistics industry, this paper proposes a task-oriented classification and information representation method of logistics distribution resources for online shopping. The specific contents are as follows: 1. Research on the characteristics and requirements of online shopping logistics distribution resource business. This paper analyzes the classification system and attribute structure of logistics resources, studies the requirements of classification and information representation of logistics distribution resources for online shopping, and puts forward the concept of decision-making attribute and corresponding resource category system for logistics distribution task oriented to online shopping. Finally, the basic theory of data mining technology, rough set and ontology concept is summarized, which provides the basis for further research. 2. A task-oriented classification method of logistics distribution resources for online shopping is proposed. The attribute reduction method based on decision table is discussed, and the attribute reduction method of logistics resources based on mutual information is proposed. Based on attribute reduction and ID3 algorithm, a classification method of logistics resources based on attribute importance is proposed, and the incompatible information processing method based on credibility CD is discussed. Finally, a task-oriented representation method of online shopping logistics distribution resources is proposed. This paper discusses the requirements of constructing the ontology of logistics distribution resources of online shopping, puts forward the principles of constructing resource information database, and analyzes the class, the grade and the attribute structure of the class of logistics distribution resources of online shopping based on ontology model. The model is described by OWL, and the ontology resource database with push matching ability is constructed by prot 茅 g 茅 tool. Finally, the rationality of the resource classification method and the effectiveness of the information representation method are verified by an example.
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F724.6;F259.2

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本文編號：1942187