【摘 要】
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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
【基金项目】
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浙江省公益技术应用研究项目(2017C31040);宁波市自然科学基金项目(2015A610130)
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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
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