数据挖掘技术在物流信息系统中的应用  

作　　者：郭红涛[1] 郭永红[2] 郭朝彬[2] 

机构地区：[1]中兴通讯股份有限公司 [2]华北水利水电学院

出　　处：《科技信息》2009年第4期262-263,共2页Science & Technology Information

摘　　要：KDD(Knowledge Discovery in Databases的缩写)是人工智能技术和数据库技术相交叉的一个热门研究领域,已经受到越来越多的关注。数据挖掘(Data Mining,简称DM)是KDD的一个十分重要的步骤,其内容涉及数据集成、各种知识模式的提取、知识的评价与表示等。信息化物流网络体系产生的巨大数据流,使企业很难根据这些数据进行准确、高效的决策。数据挖掘技术能够帮助决策者快速、准确地做出决策,实现对物流过程的控制,提高企业的运作效率,降低整个过程的物流成本。

关 键 词：数据挖掘 物流 知识模式 运输成本 关联分析 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP311.1[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]