云计算环境下物流路径数据挖掘研究

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1、云计算环境下物流路径数据挖掘研究DataMiningofLogisticalPathundertheCloudComputing1n●EnVlrOnment2013年4月合肥工业大学本论文经答辩委员会全体委员审查，确认符合合肥工业大学硕士学位论文质量要求。答辩委员会签名：(工作单位、职称)主席：j；沙中(日哳极乞}翻缸殷委贝[c：zl：书域吴铤兮肥L业大孚酬数枥爱晖导师：铆巴础戈皆引杈掘明∥0独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别

2、加以标志和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得金目曼王些太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签字：何袖襄签字日期：加圬年甲月刁日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解金g巴王些太堂有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅或借阅。本人授权金月曼王些厶堂可以将学位论文的全部或部分论文内容编入有关数据库进

3、行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名l何栩烫签字日期：2。7；年十fiJ刁日学位论文作者毕业后去向：工作单位：通讯地址：⋯名：印丑记签字日期．≯f；年。月刁日电话：邮编：云计算环境下物流路径数据挖掘研究摘要随着企业物流信息化水平不断提高，互联网的普遍运用，产生了海量的物流数据，大量的数据中隐藏着重要的信息。为了提高企业的核心竞争力，给客户提供更优质的物流服务，物流企业需要不断提高决策效率，因此如何从大量的物流数据中获取

4、有价值的信息，辅助企业日常经营活动中的决策，成为企业面临的一个重要问题。通过对物流的路径数据进行数据挖掘分析，发现频繁移动的路径模式，从而获取关于货物流向的知识，预测货物的移动信息，找出异常的移动货物。通过频繁的路径模式，还可以深入了解物品在移动过程中的详细情况，以及这些频繁的路径隐含着的一些移动趋势信息。通过发现的频繁路径模式，可以为企业物流业务经营提供有力的决策支持，从而优化物流环节，从而降低整个物流成本。本文在系统的介绍了数据挖掘、云计算和物流路径相关理论基础上，阐述了物流路径频繁模式挖掘理

5、论知识，并针对物流路径数据特点，采用云计算的MapReduce模型对数据挖掘的序列模式基本算法进行并行化改进，最后用改进的算法对物流路径进行挖掘分析，发现频繁路径模式。在相关研究理论的基础上，本文首先对物流路径频繁模式挖掘进行了相关研究。先阐述了物流路径频繁模式应用，接着，由于物流路径是一种序列数据，参考序列模式的相关定义，定义了物流路径频繁模式挖掘的相关概念，并采用序列模式挖掘算法中的基于Apriori思想的算法发现物流路径频繁模式。接着针对物流路径数据的特点，采用了MapReduce并行计算模

6、型，对序列模式挖掘的基本算法AprioriAll进行改进。由于基于Apriori思想的序列模式挖掘算法对物流路径数据进行分析时，需要多次扫描数据库，并且会产生大量无用的候选序列，当数据量很大时，会占用大量的计算资源。MapReduce是云计算环境的并行计算模型，本文将序列模式挖掘的算进进行并行化改进，使之能适用于MapReduce计算模型。最后将改进的算法用于物流路径频繁模式发现，研究结果表明本文的研究思想是可行的。关键词：物流路径；云计算；数据挖掘；序列模式DataMiningofLogisti

7、calPathundertheCloudComputingEnvironmentABSTRACTWiththeimprovementoftheenterprise’slogisticsinformationtechnologyandthewidespreaduseoftheInternet，amassivelogisticsdatahasbeenproduced，andthereisimportantinformationhiddeninthedata．Inordertoimprovethecor

8、ecompetitivenessandtoprovidecustomerswithmorequalitylogisticsservices，thelogisticsenterpriseneedtoconstantlyimprovetheefficiencyofdecision‘making，SOhowtoobtainvaluableinformationfromalargenumberoflogisticsdatatosupportthedailydecision—makingbe