面向第三方物流公共服务平台的智能分析系统的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·选题背景、目的 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状分析及存在的问题 | 第10-12页 |
| ·本文主要的研究工作和创新之处 | 第12-13页 |
| ·本文的结构 | 第13-14页 |
| 第二章 面向TPLPSP的智能分析系统的相关技术 | 第14-22页 |
| ·智能分析系统简介 | 第14页 |
| ·智能分析系统在物流中的应用 | 第14-16页 |
| ·智能分析系统中物流数据模型的相关知识 | 第16-18页 |
| ·物流数据模型与传统数据库的区别 | 第16-17页 |
| ·物流数据模型的创建步骤 | 第17-18页 |
| ·智能分析系统中物流分析模型的相关知识 | 第18-22页 |
| ·物流分析模型的创建过程 | 第18-19页 |
| ·物流分析模型中的关联规则挖掘 | 第19-22页 |
| 第三章 面向TPLPSP的智能分析系统 | 第22-29页 |
| ·智能分析系统的实施平台综述 | 第22-25页 |
| ·面向TPLPSP的智能分析系统的体系结构 | 第25-26页 |
| ·面向TPLPSP的智能分析系统的功能设计 | 第26-29页 |
| ·物流用户模块功能设计 | 第27页 |
| ·物流企业模块功能设计 | 第27-28页 |
| ·政府管理模块功能设计 | 第28-29页 |
| 第四章 多维物流数据模型设计 | 第29-48页 |
| ·物流数据模型描述 | 第29-30页 |
| ·物流数据模型的层次结构 | 第29-30页 |
| ·多维数据的生成步骤 | 第30页 |
| ·物流数据模型的主题设计 | 第30-31页 |
| ·物流数据模型的多维数据集的设计 | 第31-48页 |
| ·物流数据模型的多维数据 | 第32-35页 |
| ·物流数据模型的物流基础数据表 | 第35-37页 |
| ·物流数据模型的导入临时数据表 | 第37-38页 |
| ·物流数据模型的汇总业务数据表及其算法描述 | 第38-43页 |
| ·物流数据模型的分析基础数据表及其算法描述 | 第43-48页 |
| 第五章 物流分析模型设计 | 第48-57页 |
| ·物流分析模型描述 | 第48页 |
| ·物流分析算法的算法基础—Apriori算法 | 第48-51页 |
| ·Apriori算法描述 | 第49-50页 |
| ·Apriori算法的缺陷分析 | 第50-51页 |
| ·物流分析算法 | 第51-53页 |
| ·寻找频繁1-项集 | 第51-52页 |
| ·寻找频繁k-项集 | 第52-53页 |
| ·物流分析算法与Apriori算法的比较 | 第53-57页 |
| 第六章 智能分析系统的应用与分析 | 第57-64页 |
| ·基于多维物流数据模型的应用与分析 | 第57-60页 |
| ·在物流用户模块中的应用与分析 | 第57-58页 |
| ·在物流企业模块中的应用与分析 | 第58-59页 |
| ·在政府管理模块中的应用与分析 | 第59-60页 |
| ·物流分析模型的应用与分析 | 第60-64页 |
| 第七章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 学习期间发表（完成）的论文及参加的科研项目 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
