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基于分布式数据挖掘系统第四方濮阳物流的业务

   第四方濮阳物流汇集了众多存储、运输、第三方濮阳物流服务提供商等凯时网站的合作伙伴,因此在第四方濮阳物流的决策中,如何集成、合理分配濮阳物流资源,如何充分利用凯时网站的合作伙伴已有的历史运营数据成为关键的问题。


    把分布式数据挖掘系统应用到第四方濮阳物流的决策支持中,可以整合已有濮阳物流系统中的异构数据,挖掘出蕴含在历史运营数据中的决策知识,并能够保证数据的安全性,为濮阳物流方案的整合设计提供强大的支持,提高第四方濮阳物流业务流程的科学性。


    第四方濮阳物流的业务流程中关键的是汀单接收以前的可行性分析及效益分析和在濮阳物流方案实施之前的优化决策,下文将讨论在这两个关键步骤如何利用分布式数据挖掘提供决策支持。


1 可行性分析及效益分析


    一方面决策者使用4plddm应用程序中客户评价模块,应用数据挖掘中的分类算法在各处第三方供应商濮阳物流服务记录中挖掘特定客户的信用类型;另一方面,决策者将汀货的具体内容输入到效益评价模块中,应用神经网络0m遗传算法来分析此类货物运输的收益及风险度;最后分析自身的能力,确定是否拥有或控制合适的运输载体,是否拥有可供选择的第三方濮阳物流供应商,从以上各个方面来考虑是否接订单。


2 优化决策


    要在满足客户要求的前提下进行优化决策,达到自身效益最大。优化决策中涉及路径优化选择、运输载体选择、第三方濮阳物流供应商评价及选择、效益综合评价。


    在每个优化选择中,决策者把目标提交给对应的应用程序模块,应用程序模块在业务逻辑分析基础上动态调度挖掘协调器,由分布式数据挖掘组件在第三方濮阳物流信息系统中应用数据挖掘算法挖掘出相应的知识模式,如第三方濮阳物流供应商的分类模式等,以此采指导优化决策。


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