基于物流信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、計算機(jī)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，使得社會信息化、商業(yè)智能化越來越發(fā)展劇烈，經(jīng)濟(jì)全球化、一體化也越來越為現(xiàn)代物流業(yè)所追求，促使物流也需要充分利用信息技術(shù)來提升市場競爭力和利潤。從企業(yè)級的大量數(shù)據(jù)中搜尋有決策支持作用的信息就需要用到相關(guān)技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就變得非常的重要。
　　數(shù)據(jù)挖掘有很多種，而關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘使用的最為廣泛。使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)可以在CRM(Customer Relationship Management)、ERP(

2、Enterprise Resource Planning)等業(yè)務(wù)中應(yīng)用，為企業(yè)提供更加合理、適用的管理方案，為運營提供優(yōu)化的資源分配方案，使資源利用最大化、成本消費最小化，提高服務(wù)質(zhì)量和客戶滿意度，增大企業(yè)的盈利。一般的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，都默認(rèn)所有的物品的價值一樣，進(jìn)行挖掘時沒有對每種物品所帶來的利潤價值進(jìn)行考慮，而企業(yè)所關(guān)心的是獲利，所以這樣的數(shù)據(jù)挖掘就沒有真正從企業(yè)的興趣度出發(fā)進(jìn)行實施。另外由于需要進(jìn)行挖掘的數(shù)據(jù)量一般都是企業(yè)級，非

3、常巨大，所以當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)存不夠時及使用多次掃描數(shù)據(jù)庫的算法時，就會進(jìn)行大量的I/O操作，從而影響了運行時間和效率。
　　本論文進(jìn)行了深入研究，首先介紹了物流信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相關(guān)知識和概念，并參考在此范圍內(nèi)研究人員的成果，提出了一種基于劃分技術(shù)的加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法---WPARAlgorithm。通過將該算法加載到SQL Server2008中，采用SQL Server2008進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，對該數(shù)據(jù)集進(jìn)行挖掘并改變不同的參數(shù)進(jìn)行

4、挖掘，同時使用SQL Server提供的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法對該數(shù)據(jù)集在相同條件下進(jìn)行了挖掘，對兩個算法的性能進(jìn)行比較，驗證了WPARAlgorithm的優(yōu)越性。
　　WPARAlgorithm將大數(shù)據(jù)庫劃分為可以放在內(nèi)存中的小分塊，每次都單獨對一塊進(jìn)行操作，即這些操作都在內(nèi)存中進(jìn)行，避免了大量的I/O操作，提高了算法的速度。同時，對連接步驟進(jìn)行了壓縮和優(yōu)化避免了模式匹配操作，以提高性能。并采用了以利潤為基礎(chǔ)的加權(quán)方法。根據(jù)企業(yè)的需要