检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]复旦大学管理学院,上海200433 [2]上海电机学院,上海201306 [3]上海理工大学管理学院,上海200093
出 处:《物流科技》2014年第6期11-14,共4页Logistics Sci-Tech
基 金:上海理工大学校人文社科基金项目;项目编号:12XSY08;上海理工大学博士基金项目;项目编号:1D10303002
摘 要:电子商务环境下,高质量的物流服务成为快递供应链上各环节商家和客户关注的焦点。大数据时代背景下,数据挖掘方法可以更有效帮助快递企业管理其物流服务风险。首先构建了B2C快递物流风险评价指标体系,然后结合粗糙集和支持向量机建立了物流风险评价框架模型,最后结合算例进行了应用研究,对风险信息集进行了识别和分类。Under the electronic conuneree environment, high quality logistics service has become the focus of business and customer on the express supply chain. In the age of big data, data mining method can more effectively help express enterprises manage their logistics service risk. Firstly, we establish the B2C express logistics risk evaluation index system, and then set up logistics risk evaluation model based on rough set and support vector machine. Finally, we carry on the application study combining with examples by identifying and classifying the risk information set.
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