發(fā)布時(shí)間：2020-04-26 10:33

【摘要】：在物流領(lǐng)域中，建立完善的物流信用體系是規(guī)范市場(chǎng)秩序、提升行業(yè)文明水平的重要措施。本文以某省交通物流云平臺(tái)項(xiàng)目為背景，對(duì)物流企業(yè)信用評(píng)級(jí)的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行研究。目前物流信用評(píng)級(jí)主要存在以下兩個(gè)問題：1)當(dāng)前物流企業(yè)信用評(píng)級(jí)的方法主要為經(jīng)驗(yàn)型方法，這些方法還不夠精確和客觀。2)物流企業(yè)的執(zhí)法、運(yùn)政等數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于綜合執(zhí)法系統(tǒng)和運(yùn)政信息管理系統(tǒng)等政府機(jī)關(guān)管理的系統(tǒng)中，這些數(shù)據(jù)涉及隱私，在對(duì)于這些數(shù)據(jù)進(jìn)行集成的時(shí)候需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行隱私保護(hù)。 針對(duì)上述問題，本論文在對(duì)數(shù)據(jù)集成的隱私保護(hù)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等相關(guān)技術(shù)進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上，提出了一種基于差分隱私的數(shù)據(jù)集成方法以及基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的物流企業(yè)信用評(píng)級(jí)方法，并基于上述方法設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)物流企業(yè)信用評(píng)級(jí)系統(tǒng)。測(cè)試及應(yīng)用表明，該系統(tǒng)是可行及有效的。 與其他類似系統(tǒng)相比，本文工作具有以下特點(diǎn)： 1)提出了一種基于差分隱私的數(shù)據(jù)集成方法。該方法針對(duì)數(shù)據(jù)集成時(shí)的噪聲不可控問題，提出了一種分布式噪聲添加方法；針對(duì)數(shù)據(jù)集成時(shí)Join操作向其他數(shù)據(jù)源暴露關(guān)鍵數(shù)據(jù)的問題，提出了一種匿名Join操作方法。 2)提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的物流企業(yè)信用評(píng)級(jí)方法。為了提高物流企業(yè)信用評(píng)級(jí)的精確度，該方法對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的精確度和收斂時(shí)間進(jìn)行改進(jìn)。與ACO-B算法相比，，該方法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的K2評(píng)分提高了1.75，收斂時(shí)間加快了5.87%。 3)在上述兩種方法的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了物流企業(yè)信用評(píng)級(jí)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括隱私數(shù)據(jù)集成計(jì)劃客戶端，隱私數(shù)據(jù)集成引擎及信用評(píng)級(jí)引擎等模塊。 4)將系統(tǒng)應(yīng)用于某省的交通物流云計(jì)算平臺(tái)，以SaaS服務(wù)的形式為該云平臺(tái)用戶提供貨運(yùn)市場(chǎng)誠信評(píng)價(jià)服務(wù)。試運(yùn)行情況表明，該系統(tǒng)擁有98.50%的評(píng)級(jí)正確率。
【圖文】：

第三章 信用評(píng)級(jí)中的隱私保護(hù)關(guān)鍵技術(shù)研究究了信用評(píng)級(jí)的隱私保護(hù)的關(guān)鍵技術(shù)，包括數(shù)據(jù)集成中的多個(gè)數(shù)據(jù)n 操作方法和分布式噪聲添加方法。并對(duì)數(shù)據(jù)集成的隱私保護(hù)技術(shù)方和性能的分析和數(shù)據(jù)測(cè)試。成的隱私保護(hù)技術(shù)據(jù)集成的隱私保護(hù)方法的數(shù)據(jù)集成過程-1 所示，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成過程包括如下幾個(gè)步驟：計(jì)數(shù)據(jù)集成方案，即對(duì)于數(shù)據(jù)源之間的表連接和數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)倉庫之設(shè)計(jì)，并對(duì)數(shù)據(jù)源的特定屬性的轉(zhuǎn)換、清洗、過濾方案進(jìn)行設(shè)計(jì)。接數(shù)據(jù)源，開始執(zhí)行上述方案。數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換、清洗、過濾后傳輸?shù)綌?shù)據(jù)倉庫。據(jù)倉庫管理集成的數(shù)據(jù)并對(duì)外發(fā)布。

物流企業(yè)信用評(píng)級(jí)技術(shù)研究與系統(tǒng)實(shí)在數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫之前，Director 節(jié)點(diǎn)為每一組 Join 操作的數(shù)源設(shè)置數(shù)據(jù)源交換順序，然后根據(jù)這個(gè)交換順序進(jìn)行數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)交換。據(jù)源通過數(shù)據(jù)的密文交換對(duì) Director 設(shè)置的敏感屬性進(jìn)行分布式的噪聲添加；于屏蔽屬性同樣通過數(shù)據(jù)的密文交換進(jìn)行可交換的加密操作，完成屬性的屏蔽
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP18;TP309

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 王靜;;基于中小物流企業(yè)價(jià)值的信用評(píng)級(jí)體系研究[J];經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯;2008年03期

2 劉英華;楊炳儒;馬楠;曹丹陽;;分布式隱私保護(hù)數(shù)據(jù)挖掘研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2011年10期

3 李楊;溫雯;謝光強(qiáng);;差分隱私保護(hù)研究綜述[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2012年09期

4 何宗耀;王翔;;蜂群—蟻群自適應(yīng)優(yōu)化算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2012年01期

本文編號(hào)：2641407