本文關(guān)鍵詞： 物流 客戶資源 大數(shù)據(jù) 資源優(yōu)化 距離熵　出處：《新疆大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：面臨大數(shù)據(jù)稀疏的嚴(yán)峻形勢,物流客戶資源的優(yōu)化工作急需適用的聚類方法.本文基于信息熵、互信息、資源距離熵和優(yōu)勢評價等問題,設(shè)計物流客戶資源的關(guān)聯(lián)性分布估計、原子行為資源遴選、資源聚類和優(yōu)勢客戶檢測等算法,給出了信息熵架構(gòu)下的物流資源優(yōu)化聚類模型.通過實踐驗證,本模型具有高效遴選優(yōu)勢資源的效能,能為物流客戶資源優(yōu)化工作,提供可靠的適用性方案.
[Abstract]:Faced with the severe situation of big data sparse, the optimization of logistics customer resources is in urgent need of applicable clustering methods. This paper is based on information entropy, mutual information, resource distance entropy and advantage evaluation. Design logistics customer resource distribution estimation, atomic behavior resource selection, resource clustering and superior customer detection algorithm, and give the logistics resources optimization clustering model based on information entropy. This model has the efficiency of selecting superior resources efficiently and can provide reliable applicability scheme for logistics customer resource optimization.
【作者單位】： 新疆財經(jīng)大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：教育部人文社會科學(xué)研究規(guī)劃項目(16XJJAZH003,14YJA860017) 新疆高�？茖W(xué)研究重點項目(XJEDU2016I064) 新疆財經(jīng)大學(xué)教改項目(2016JG0221)
【分類號】：F274;TP311.13
【正文快照】： 大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)資源可以最大限度的描述物流客戶資源,通過數(shù)據(jù)集約簡和互信息距離熵算法,可以檢測物流資源配置與客戶利益的關(guān)聯(lián)度,實現(xiàn)優(yōu)化聚類.1物流客戶資源聚類問題物流客戶資源優(yōu)化問題始終是物流業(yè)務(wù)的難點問題.近幾年比較典型的研究有:從供應(yīng)鏈與價值鏈、產(chǎn)業(yè)集群、現(xiàn)代科

【參考文獻】

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【共引文獻】

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6 冷昕s，

本文編號：1442596