發(fā)布時(shí)間：2017-12-26 09:23

  本文關(guān)鍵詞：基于云分類挖掘的物流信息智能分析方法研究　出處：《情報(bào)科學(xué)》2016年11期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：目前的物流信息分類分析模型與方法難以適應(yīng)于分布、異構(gòu)的大數(shù)據(jù)環(huán)境。云分類挖掘?qū)崿F(xiàn)了云計(jì)算與分類挖掘的結(jié)合,其核心是實(shí)現(xiàn)分類挖掘算法的Map Reduce并行化。在構(gòu)建基于云分類挖掘的物流信息智能分析模式的基礎(chǔ)上,以KNN算法為例,探索了并行的物流信息分類分析算法及其實(shí)現(xiàn),研究設(shè)計(jì)了Map Reduce并行化的Map函數(shù)和Reduce函數(shù)。最后,分析了本方法的優(yōu)勢(shì)。
【作者單位】： 武漢東湖學(xué)院管理學(xué)院;武漢大學(xué)信息資源研究中心;
【分類號(hào)】：F252;;G250.2
【正文快照】： 1傳統(tǒng)分類挖掘在物流信息分析中的應(yīng)用研究回顧分類挖掘的應(yīng)用非常廣泛,如用于組織的客戶分類、市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、安全管理等。將分類挖掘應(yīng)用于物流信息分析,實(shí)現(xiàn)物流信息分析的智能化,近年來成為眾多物流組織、物流企業(yè)的選擇,相應(yīng)的集成物流信息采集、分析、處理的

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