【正文】 ，優(yōu)化供應鏈，發(fā)現(xiàn)異常移動等提供有用的信息。一類是將多維數(shù)據(jù)與路徑數(shù)據(jù)合并整體挖掘；另一類是分別挖掘多維數(shù)據(jù)和路徑數(shù)據(jù)。若將所有的數(shù)據(jù)集中到單個站點再用單機環(huán)境下的算法挖掘，將會造成大量數(shù)據(jù)傳輸和站點資源浪費。為了解決這一問題，本文提出了更新挖掘算法。大型零售商如 Walmart、 Target 和 Albertsons 已經(jīng)開始在它們的倉庫和物流中心部署RFID 系統(tǒng)，并要求供 應商在商品的小包裝上粘貼 RFID 標簽。 RFID 技術 用來跟蹤供應鏈中的移動物品， RFID 數(shù)據(jù)中最重要的部分就是物品的移動數(shù)據(jù)，又稱路徑數(shù)據(jù)或者痕跡數(shù)據(jù)， RFID 數(shù)據(jù)挖掘主要工作就是路徑數(shù)據(jù)挖掘。 2)以本文的 RFID 頻繁路徑挖掘算法為基礎，結(jié)合多維序列模式挖掘思想，提出兩類 RFID 多維路徑挖掘算法。因為供應鏈是分布的，所以 RFID 系統(tǒng)也是分布的。 4) RFID系統(tǒng)不斷收集移動物品的數(shù)據(jù)，需要先對數(shù)據(jù)庫更新后，再挖掘用戶需要的準確信息。隨著 RFID 技術的發(fā)展，生產(chǎn)商、分銷商、零售商能夠?qū)溨械膯蝹€物品的移動進行跟蹤。數(shù)據(jù)挖掘技術的出現(xiàn)和發(fā)展為人們解決了這一難題，通過數(shù)據(jù)挖掘技術及其分析工具可以從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中，提取潛在有用的信息和知識。主要創(chuàng)新點如下： 1)基于傳統(tǒng)的頻繁模式挖掘和序列模式挖掘方法不能有效解決 RFID 頻繁路徑挖掘的問題，本文在充分研究RFID 路徑數(shù)據(jù)特點的情況下，將 RFID 路徑數(shù)據(jù)分成若干 序列數(shù)據(jù)，在現(xiàn)有的頻繁模式和序列模式挖掘方法基礎上，提出了面向 RFID 的高效頻繁路徑挖掘算法。 3)提出了一種分布環(huán)境下的 RFID 頻繁路徑挖掘算法。這樣，不僅可以減少網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸量，也可以充分利用所有站點的計算能力，提高全局的挖掘速度。 近年來，射頻識別 (Radio Frequency Identification， RFID)技術快速發(fā)展，閱讀器與標簽成本不斷下降，標簽識別的準確率不斷提高。 這些海量數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)倉庫中，面對這種 “ 數(shù)據(jù)爆炸 ” 的現(xiàn)實，如何從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息已顯得尤為重要。在研究現(xiàn)有 RFID 數(shù)據(jù)挖掘方法的基礎上，本文主要在單機環(huán)境下RFID 頻繁路徑挖掘、 RFID 多維頻繁路徑挖掘、分布環(huán)境下的 RFID 頻繁路徑挖掘等幾方面做了深入的研究。這兩類算法適用于不同的數(shù)據(jù)集，可以有效提高 RFID 多維路徑挖掘的性能。本文利用各個站點挖掘頻繁路徑，再將結(jié)果存儲在路徑語法樹中，在站點之間傳輸 路徑語法樹來合并全局頻繁路徑。由于不斷加入數(shù)據(jù)，會造成存儲空間消耗過大，本文研究利用路徑編碼的方法，來壓縮路徑數(shù)據(jù)。閩 AZ箾 FTP 鈦 X飼 ?狛 ]P ?燚\? 琯嫼 b?袍 *﹁甒 ?]颙嫯 39。如還不能顯示，可以聯(lián)系我 q q 1627550258 ，提供原格式文檔。 4) RFID系統(tǒng)不斷收集移動物品的數(shù)據(jù)，需要先對數(shù)據(jù)庫更新后，再挖掘用戶需要的準確信息。因為供應鏈是分布的，所以 RFID 系統(tǒng)也是分布的。 2)以 本文的 RFID 頻繁路徑挖掘算法為基礎，結(jié)合多維序列模式挖掘思想，提出兩類 RFID 多維路徑挖掘算法。 RFID 技術用來跟蹤供應鏈中的移動物品， RFID 數(shù)據(jù)中最重要的部分就是物品的移動數(shù)據(jù)，又稱路徑數(shù)據(jù)或者痕跡數(shù)據(jù)， RFID 數(shù)據(jù)挖掘主要工作就是路徑數(shù)據(jù)挖掘。大型零售商如 Walmart、 Target 和 Albertsons 已經(jīng)開始在它們的倉庫和物流中心部署RFID 系統(tǒng)，并要求供應商在商品的小包裝上粘貼 RFID 標簽。為了解決這一問題，本文提出了更新挖掘算法。若將所有的數(shù)據(jù)集中到單個站點再用單機環(huán)境下的算法挖掘，將 會造成大量數(shù)據(jù)傳輸和站點資源浪費。一類是將多維數(shù)據(jù)與路徑數(shù)據(jù)合并整體挖掘；另一類是分別挖掘多維數(shù)據(jù)和路徑數(shù)據(jù)。我們對路徑數(shù)據(jù)挖掘技術作了深入的研究，挖掘出現(xiàn)頻率較高的路徑，為用戶了解物品的移動規(guī)律和趨勢，優(yōu)化供應鏈，發(fā)現(xiàn)異常移動等提供有用的信息。 RFID 標簽價格進一步下降，人們可以在單個商品上粘貼標簽，跟蹤供應鏈 中單個物品的移動軌跡，如何管理和組織 RFID系統(tǒng)收集的海量數(shù)據(jù)將成為研究利用 RFID技術管理供應鏈的重點。由于不斷加入數(shù)據(jù)，會造成存儲空間消耗過大，本 文研究利用路徑編碼的方法，來壓縮路徑數(shù)據(jù)。本文利用各個站點挖掘頻繁路徑，再將結(jié)果存儲在路徑語法樹中，在站點之間傳輸路徑語法樹來合并全局頻繁路徑。這兩類算法適用于不同的數(shù)據(jù)集，可以有效提高 RFID 多維路徑挖掘的性能。在研究現(xiàn)有 RFID 數(shù)據(jù)挖掘方法的基礎上，本文主要在單機環(huán)境下RFID 頻繁路徑挖掘、 RFID 多維頻繁路徑挖掘、分布環(huán)境下的 RFID 頻繁路徑挖掘等幾方面做了深入的研究。這些海量數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)倉庫中，面對這種 “ 數(shù)據(jù)爆炸 ” 的現(xiàn)實，如何從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息已顯得尤為重要。 近年來，射頻識別 (Radio Frequency Identification， RFID)技術快速發(fā)展，閱讀器與標簽成本不斷下降，標簽識別的準確率不斷提高。這樣，不僅可以減少網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸量，也可以充分利用所有站點的計算能力，提高全局的挖掘速度。 3)提出了一種分布環(huán)境下的 RFID 頻繁路徑挖掘算法。主要創(chuàng)新點如下： 1)基于傳統(tǒng)的頻繁模式挖掘和序列模式挖掘方法不能有效解決 RFID 頻繁路徑挖掘的問題，本文在充分研究RFID 路徑數(shù)據(jù)特點的情況下，將 RFID 路徑數(shù)據(jù)分成若干序列數(shù)據(jù)，在現(xiàn)有的頻繁模式和序列模式挖掘方法基礎上，提出了面向 RFID 的高效頻繁路徑挖掘算法。數(shù)據(jù)挖掘技術的出現(xiàn)和發(fā)展為人們解決了這一難題，通過數(shù)據(jù)挖掘技術及其分析工具可以 從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中，提取潛在有用的信息和知識。隨著 RFID 技術的發(fā)展，生產(chǎn)商、分銷商、零售商能夠?qū)溨械膯蝹€物品的移動進行跟蹤。 4) RFID系統(tǒng)不斷收集移動物品的數(shù)據(jù)，需要先對數(shù)據(jù)庫更新后，再挖掘用戶需要的準確信息。因為供應鏈是分布的，所以 RFID 系統(tǒng)也是分布的。 2)以本文的 RFID 頻繁路徑挖掘算法為基礎，結(jié)合多維序列模式挖掘思想，提出兩類 RFID 多維路徑 挖掘算法。 RFID 技術用來跟蹤供應鏈中的移動物品， RFID 數(shù)據(jù)中最重要的部分就是物品的移動數(shù)據(jù)，又稱路徑數(shù)據(jù)或者痕跡數(shù)據(jù)， RFID 數(shù)據(jù)挖掘主要工作就是路徑數(shù)據(jù)挖掘。大型零售商如 Walmart、 Target 和 Albertsons 已經(jīng)開始在它們的倉庫和物流中心部署RFID 系統(tǒng)，并要求供應商在商品的小包裝上粘貼 RFID 標簽。為了解決這一問題，本文提出了更新挖掘算法。若將所有的數(shù)據(jù)集中到單個站點再用單機環(huán)境下的算法挖掘，將會造成大量數(shù)據(jù)傳輸和站點資源浪費。一類是將多維數(shù)據(jù)與路徑數(shù)據(jù)合并整體挖掘；另一類是分別挖掘多維數(shù)據(jù)和路徑數(shù)據(jù)。我們對路徑數(shù)據(jù)挖掘技術作了深入的研究，挖掘出現(xiàn)頻率較 高的路徑，為用戶了解物品的移動規(guī)律和趨勢，優(yōu)化供