面向B2C电商平台的订单分拣优化研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-16页 |
| 1.2 研究意义及研究目的 | 第16页 |
| 1.2.1 研究意义 | 第16页 |
| 1.2.2 研究目的 | 第16页 |
| 1.3 国内外的研究综述 | 第16-19页 |
| 1.3.1 货位分配研究综述 | 第17-18页 |
| 1.3.2 订单分批研究综述 | 第18-19页 |
| 1.4 本文研究的主要内容及组织结构 | 第19-21页 |
| 1.4.1 主要内容 | 第19-21页 |
| 1.4.2 组织结构 | 第21页 |
| 1.5 论文的创新点 | 第21-22页 |
| 第二章 相关概念及理论概述 | 第22-32页 |
| 2.1 B2C电子商务与物流过程 | 第22-25页 |
| 2.1.1 B2C电子商务 | 第22-23页 |
| 2.1.2 B2C电子商务物流过程 | 第23-25页 |
| 2.2 订单分拣相关理论 | 第25-28页 |
| 2.2.1 分拣模式 | 第25页 |
| 2.2.2 订单分拣流程 | 第25-26页 |
| 2.2.3 分拣路径 | 第26-28页 |
| 2.3 数据挖掘相关理论 | 第28-30页 |
| 2.3.1 关联规则算法 | 第28-29页 |
| 2.3.2 聚类算法 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 货位分配模型与算法研究 | 第32-42页 |
| 3.1 问题描述 | 第32页 |
| 3.2 基于关联规则的货位分配 | 第32-35页 |
| 3.3 算法 | 第35-37页 |
| 3.4 实验分析 | 第37-41页 |
| 3.4.1 ASA算法分析 | 第38-39页 |
| 3.4.2 因子分析 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 订单分批模型算法研究 | 第42-51页 |
| 4.1 问题描述 | 第42页 |
| 4.2 问题假设及符号说明 | 第42-43页 |
| 4.3 模型构建 | 第43-44页 |
| 4.4 算法 | 第44-45页 |
| 4.4.1 Canopy算法初始聚类 | 第44-45页 |
| 4.4.2 K-means算法 | 第45页 |
| 4.5 实验分析 | 第45-50页 |
| 4.5.1 订单数据处理 | 第45-46页 |
| 4.5.2 采用随机储位分配策略的订单分批 | 第46-49页 |
| 4.5.3 采用储位优化之后的订单分批 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 全文总结 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第56页 |
