对物流的认识论文1000字

基于个性化技术的物流信息系统框架设计摘要】文中阐述了个性化技术的概念及特点，分析了传统物流管理信息系统存在的问题，并针对这些问题设计了一个基于个性化技术的物流管理信息系统的框架，最后对框架的实现技术进行了说明。【关键词】个性化；物流信息系统；数据挖掘现代物流在地区经济发展中的重要作用越来越为人们所认识。然而，随着网络物流资源的日趋丰富，人们要从浩瀚的信息之海中找到自己需要的信息越来越困难。传统的“人找信息”的服务模式已经越来越难以适应网络发展的要求，人们迫切需要一种能够根据用户的特点自动组织和调整信息的服务模式。于是个性化物流服务应运而生。1个性化技术概述1个性化概念及特点个性化服务是指针对不同用户的不同特点提供不同的服务策略和服务内容的服务模式[1]。个性化服务具有主动性，可定制性，智能性等特点。主动性是指根据用户提出的明确要求，或基于用户的学科、偏好等个人特征，主动向用户提供其可能需要的信息和服务。可定制性是指用户可以定制自己的兴趣爱好，呈现布局等。智能性是指个性化服务中使用了一些智能技术，如数据挖掘，聚类分析等，它能够根据用户的浏览习惯来更新用户的兴趣模型。2个性化技术简介推荐系统是个性化技术中最普遍的应用之一，根据用户行为和用户偏好自动地过滤用户不感兴趣的东西、预测用户感兴趣的东西。目前，常用的推荐技术有三类：基于内容的推荐技术、基于关联规则的推荐技术和协同过滤技术。①基于内容的推荐技术通过比较信息资源与用户的兴趣模型之间的相似性来推荐信息，它是信息过滤技术的延续与发展[2]。项目或者对象通过相关特征的属性来定义，系统基于用户评价对象的特征学习用户的兴趣，依据用户资源与待预测项目的匹配程度进行推荐。②基于关联规则的推荐（Association Rule-basedRecommendation）是以关联规则理论为基础，把已购商品作为规则头，把推荐对象作为规则体的一种推荐技术[2]。它可以发现不同商品在销售过程中的相关性。③协同过滤技术是目前应用最为广泛的推荐技术，它利用相似的行为和特征来进行个性化推荐。协同过滤技术基于历史用户数据找到与当前用户相似的用户群，并基于相似用户群的喜好向当前用户提供推荐。表1对以上三种推荐技术进行了简单的比较。限于篇幅，此处不再赘述。2传统物流信息系统存在的问题随着Internet技术、信息技术的不断发展以及信息量的不断扩大，越来越多的物流信息系统暴露出以下问题。1信息量大，查全不易当前的物流信息系统中信息量越来越庞大且动态变化、形式多种多样。在这个海量仓库里有配送、运输、仓库、物流广告等内部或外部信息，这些信息严重超载。因此，网络使得用户面临从信息不足逐渐过度到选择过多的问题上来。供参考

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