在物流RFID数据库中挖掘时空模式  

Mining Spatio-Temporal Patterns in Logistics RFID Databases

作　　者：赵秀丽[1,2] 徐维祥[3] 

机构地区：[1]国家重点实验室(北京交通大学),北京100044 [2]山东轻工业学院商学院,山东济南250353 [3]北京交通大学交通运输学院,北京100044

出　　处：《物流技术》2011年第9期101-104,124,共5页Logistics Technology

基　　金：轨道交通控制与安全国家重点实验室支撑项目(RCS2009ZT007);北京市科委课题(Z090506006309011);国家科技支撑项目(2009BAG12A10)

摘　　要：对传统的关联规则进行改进,结合时间和空间属性,提出了适合在物流RFID数据库中挖掘时空频繁模式的一些相关概念:频繁装(卸)货地点、频繁直达路径和频繁转运路径等。利用这些概念和有效的剪枝策略能快速准确地挖掘出物流RFID数据库中隐含的非平凡模式,可为物流公司的科学管理与线路优化提供及时准确的决策依据。In this paper, the traditional association rules are improved and applied to logistics RFID databases. Some recurring spatio-temporal patterns are discovered such as frequent loading/unloading places, frequent direct route and frequent transshipment route. By these concepts and effective pruning strategies, the hidden non-trivial patterns can be effectively extracted from the logistics RFID databases. These patterns can provide timely and accurate information to support scientifics logistic management and optimization.

关 键 词：数据挖掘 时空关联规则 物流RFID数据库 

分 类 号：TP391.45[自动化与计算机技术—计算机应用技术]