基于数据挖掘的车货信息匹配研究

作者:黄美华; 李君; 马炜; 王林荣
来源:浙江万里学院学报, 2017, 30(06): 66-71.
DOI:10.13777/j.cnki.issn1671-2250.2017.06.014

摘要

车货信息智能匹配是推动物流信息化全面发展的重要方法之一,传统的车货信息平台功能少,自动化信息匹配程度较低,用户未能及时找到合适的车货信息。随着大数据时代的到来,物流信息平台产生海量物流业务数据,使得车货匹配问题更为突出。由此,将数据挖掘技术运用到物流行业,实现有效的车货智能匹配,能够带动传统物流行业的发展,具有广泛的理论和较强的实践意义。文章用网页爬虫采集物流信息平台上的真实历史数据,以车货信息的特征为参数制定评价指标,通过去除噪声,运用C4.5决策树算法建立车货匹配模型。结果表明,所建模型的车货匹配精确度高达97%以上,能够实现智能有效的车货信息匹配,为促进现代物流业的发展起到一定的作用。

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