長沙首選運輸 第四方物流概念及分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)研究

第四方物流是在電子商務和第三方物流基礎上發(fā)展起來的可以滿足物流一體化、系統(tǒng)化的要求，可以最大限度地節(jié)約物流資源的整體供應鏈物流解決方案提供者。第四方物流最重要的作用是以IT技術為依托，最大限度地整合物流資源，以在整個供應鏈管理上，對資源進行分配。第四方物流是在第三方物流的基礎上發(fā)展起來的，第三方物流服務提供商已經運營了很長時間，系統(tǒng)中積攢了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)當中隱含了大量的可以輔助第四方物流進行諸如優(yōu)化策略中的路徑選擇、運輸載體選擇、第三方物流供應商選擇等決策的知識，如何將這些分布的數(shù)據(jù)轉化成決策欣據(jù)，成為第四方物流實現(xiàn)資源分配至關重要的一個問題。采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘辦法面臨著數(shù)據(jù)安全性、數(shù)據(jù)保密性、網(wǎng)絡帶寬等限制，為了解決這一問題，針對第四方物流系統(tǒng)的情況，本文將分布式數(shù)據(jù)挖掘應用到第四方物流系統(tǒng)中，輔助第四方物流有效地集成數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、挖掘知識，為供應鏈中資源的合理分配提供決策依據(jù)。

1 第四方物流

1.1 第四方物流的概念及背景

1996年第四方物流由埃森哲公司提出，他們給第四方物流的定義如下：“第四方物流供應商是一個供應鏈的集成商，它對公司內部和具有互補性的服務供應商所擁有的不同資源、能力和技術進行整合和管理，提供一整套供應鏈解決方案�！钡谒姆轿锪髦饕�是對制造企業(yè)或分銷企業(yè)的供應鏈進行監(jiān)控，在解決企業(yè)物流的基礎上，整合社會資源，解決物流信息充分共享、社會物流資源充分利用的問題。

第三方物流作為專業(yè)化的物流的一種形式，因其能提供良好的物流服務而在國內外得到了蓬勃發(fā)展，并且得到了各行業(yè)的廣泛認可，但隨著企業(yè)管理和服務能力的不斷延伸，特別是企業(yè)經營面IIf的業(yè)務內容越來越復雜，活動越來越細，客觀上要求企業(yè)在物流管理上不僅僅是針對某項活動戴某幾項活動進行有效的運作和管理，而是能有機地整合各種物流活動和相應的業(yè)務以及信息，從事全方位、系統(tǒng)化的管理，第三方物流提供商在綜合技術、集成技術、戰(zhàn)略和全球擴展能力上存在局限性，不得不轉而求助于咨詢公司、集成技術提供商等物流服務提供商，由其評佑、設計、制汀及運作全面的供應鏈集成方案，由此形成了第四方物流。

1.2 第四方物流的特點

第四方物流具有策劃、實施和監(jiān)督供應鏈管理的能力，其核心思想是企業(yè)集中于其核心能力的發(fā)展，把在銷售、運作和供應鏈管理上的責任移交給第四方物流。

第四方物流在現(xiàn)實的運作過程中，表現(xiàn)出來的功能特點如下：首先，第四方物流提供一整套完善的供應鏈解決方案；體現(xiàn)再造、供應鏈過程協(xié)作和供應鏈過程再設計的功能；實施流程一體化、系統(tǒng)集成和運作交接，執(zhí)行、承擔多個供應鏈職能和流程的運作。其次，第西方物流提供商充分利用一批服務提供商的能力，包括B2B、IT供應商、合同物流供應商、呼叫中心和電信增值服務商等，再加上客戶的能力和第四方物流提供商自身的能力，提供一個全方位的供應鏈解決方案，來滿足公司所面臨的廣泛而復雜的需求。

2 分布式數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是通過仔細分析大量數(shù)據(jù)來揭示有意義的新的關系、趨勢和模式的過程，通過數(shù)據(jù)挖掘可以用來發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的知識，可以充分利用已擁有的數(shù)據(jù)。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘基本上是一個本地的數(shù)據(jù)分析工具，僅能對本地數(shù)據(jù)集產生一定的理解性或概括性的知識。隨著網(wǎng)絡技術和分布式數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展和成熟，原來數(shù)據(jù)的集中式存儲和管理逐漸轉變?yōu)榉植际酱鎯�和管理，�?shù)據(jù)存儲方式的變化也必然會捉進數(shù)據(jù)挖掘技術及其系統(tǒng)結構的變化。由于實際應用中數(shù)據(jù)的安全性、私有性、保密性以及網(wǎng)絡的帶寬限制，使得首先將分散存儲的數(shù)據(jù)集中到一個數(shù)據(jù)庫中再進行挖掘的方法是不可行的，分布式數(shù)據(jù)挖掘技術就是在這個背景下產生的。

2.1 分布式數(shù)據(jù)挖掘的概念

所謂分布式數(shù)據(jù)挖掘，就是使用分布式算法，風邏輯上或物理上分布的數(shù)據(jù)源中發(fā)現(xiàn)知識的過程。典型地，這種環(huán)境以異種數(shù)據(jù)、多用戶、大規(guī)模數(shù)據(jù)量為特征。

典型的分布式數(shù)據(jù)挖掘算法的兩個基本步驟是：局部數(shù)據(jù)分析，生成局部數(shù)據(jù)模型(局部知識)；組合不同數(shù)據(jù)站點上的局部數(shù)據(jù)模型，得到全局數(shù)據(jù)模型(全局知識)。

2.2 關鍵技術

分布式數(shù)據(jù)挖掘不同于傳統(tǒng)的集中式的數(shù)據(jù)挖掘，是在分布的、異構的數(shù)據(jù)上進行挖掘，對數(shù)據(jù)集成和知識吸收提出了更高的要求，所以分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)需要解決的關鍵技術有：a.數(shù)據(jù)收集(Data Integration)。收集數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)挖掘的第一階段，集中式的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)先從關系數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)表，然后把它存放到一個數(shù)據(jù)倉庫戴數(shù)據(jù)集市中，因此在分布式數(shù)據(jù)挖掘中所有的挖掘過程應提供一個一致的存儲結構，以方便從邏輯上戴物理上分布的數(shù)據(jù)源中收集數(shù)據(jù)。b.并行數(shù)據(jù)挖掘。采用并行算法對數(shù)據(jù)進行挖掘可以克服數(shù)據(jù)挖掘算法時間復雜度很高的缺點，目前已經出現(xiàn)了不少分布式和并行的數(shù)據(jù)挖掘算法，如并行挖掘關聯(lián)規(guī)則的算法CD(_countDistribution)、CaD(Candidate Distribution)、DD(Data Distribution)，以及Park等人提出的PDM等。c.知識吸收。通過數(shù)據(jù)挖掘算法從幾個數(shù)據(jù)集中提取知識進行知識吸收，然后用這些數(shù)據(jù)挖掘過程中產生的知識片斷結合成一個完整的知識來完成知識推理過程。d.分布式軟件引擎。應用開發(fā)主要是開發(fā)軟組件，然后再把它們組合起來，現(xiàn)在比較流行的分布式組件模型是CORBA、ActiveX/DCOM和Java Beans。

2.3 體系結構

目前已出現(xiàn)了許多基于不同技術的分布式數(shù)據(jù)挖掘體系結構。張學明等研究了一種基于CORBA技術并采用多線程并行數(shù)據(jù)挖掘機制的分布式并行體系結構；陳剛對基于移動Agent技術的分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)結構進行了研究；侯敬軍等則提出了一重基于Web Services的分布式體系結構，可實現(xiàn)分布式異構環(huán)境下的大容量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘；Krishnaswamy研究了一種用于電子商務應用的基于異構和分布式環(huán)境的聯(lián)邦式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)；Omer Rana等提出了一種基于組件技術的具有良好可擴展性的分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)框架，該框架可以方便地集成第三方插件和用戶自定義組件。

3 第四方物流分布式數(shù)據(jù)挖擁系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

第四方物流最重要的作用是以IT技術為依托，最大限度地整合物流資源，以在整個供應鏈管理上對資源進行分配。而在整合外界資源進行優(yōu)化決策時，關鍵問題在于路徑、運輸載體和第三方物流供應商的選擇上。第三方物流提供商在運營過程中積攢了大量的物流解決數(shù)據(jù)，其中包含了豐富的路徑選擇和運輸載體選擇的知識，成為第四方物流進行優(yōu)化決策中最真實的決策依據(jù)。這些數(shù)據(jù)存在于不同的第三方物流提供商信息系統(tǒng)中，而且數(shù)據(jù)是異構的。結合第四方物流系統(tǒng)的這些特點，參考Kargupta在1996年提出的數(shù)據(jù)挖掘代理的分布式數(shù)據(jù)挖掘代理系統(tǒng)(PADMA)，提出了第四方物流決策支持的分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)框架(4PLDMA)。

3.1 應用程序

由客戶評價模塊、物流方案設計模塊、路徑優(yōu)化選擇模塊、第三方物流供應商選擇模塊等組成，實現(xiàn)用戶和計算機之間的交互，具有擴展性和健壯性等特點，預留了接口以用于新的功能模塊的追加，在應用程序實現(xiàn)上，4PLDMA采用Java技術。

3.2 挖掘協(xié)調器

該構件是系統(tǒng)的核心部件之一，它是整個系統(tǒng)的協(xié)調器，負責數(shù)據(jù)挖掘要求分析和結果集成。具體過程如下：響應應用程序的數(shù)據(jù)挖掘請求，并對挖掘請求進行分析，確定挖掘的條件和目標；針對分析的結果首先查詢案例庫，查詢是否有符合的數(shù)據(jù)挖掘結果，有符合條件的則將結果直接返回應用程序。如果不存在符合條件的結果，開始動態(tài)驅動數(shù)據(jù)疙掘分布式組件，獲得分布式組件的挖掘結果，在集成知識庫的指導下應用推理邏輯對中間結果進行集成，并在結果的基礎上進行綜合性挖掘，最后將挖掘結果返回應用程序。在技術實現(xiàn)上，該部分應用Agent技術，充當管理Agent的角色。

3.3 數(shù)據(jù)挖掘分布式組件

該組件部署在第三方物流信息系統(tǒng)處，負責接收挖掘協(xié)調器戴本地信息系統(tǒng)應用程序傳來的挖掘請求，進行第三方物流信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘分析，通過調用4PLDAM中數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)挖掘操作方法對本地數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，并將結果返回給挖掘協(xié)調器。該組件由任務協(xié)調器、挖掘操作模塊、數(shù)據(jù)預處理模塊組成。

任務協(xié)調器：接受來自挖掘協(xié)調器或本地信息系統(tǒng)應用程序的數(shù)據(jù)挖掘請求，進行數(shù)據(jù)挖掘任務分析，決定調用哪些操作方法，應用于哪些數(shù)據(jù)源，并激活數(shù)據(jù)預處理模塊和挖掘操作模塊進行協(xié)同工作，完成數(shù)據(jù)挖掘任務，并將結果返回給調用者。

數(shù)據(jù)預處理模塊：數(shù)據(jù)預處理模塊是該組件中最重要的部分，整個4PLDAM系統(tǒng)的數(shù)據(jù)預處理工作是在該模塊中進行的，主要功能是定義數(shù)據(jù)源、格式化數(shù)據(jù)源以及過濾數(shù)據(jù)源，包括以下子功能：a.數(shù)據(jù)映射。將源表中的數(shù)據(jù)映射成ID形式，并生成對照表(ID和原始值的對照)。此功能的目的是把不同形式的數(shù)據(jù)映射成統(tǒng)一的、可供挖掘模塊操作的形式。b.類型映射。對源表中所列數(shù)據(jù)類型進行強制類型轉換。之所以需要這個功能，是因為在數(shù)據(jù)庫中不同的數(shù)據(jù)類型很多，數(shù)據(jù)挖掘算法只支持其中最基本的幾種。c.列映射。從源表中提取所需要的列，以減少數(shù)據(jù)量，提高系統(tǒng)的效率。d.挖掘操作模塊。由該模塊來調用數(shù)據(jù)挖掘庫中的挖掘操作方法，并按照方法中的操作順序和挖掘算法對本地數(shù)據(jù)進行挖掘，并將結果返回給任務協(xié)調器。該組件也采用多Agent技術來實現(xiàn)，充當任務Agent的角色，在該組件內部各模塊應用Agent技術的集中式模式來實現(xiàn)。

3.4 數(shù)據(jù)挖掘庫

數(shù)據(jù)挖掘庫是系統(tǒng)的核心部分，該庫存儲的是各種挖掘操作方法，以供挖掘協(xié)調器和數(shù)據(jù)挖掘分布式組件的調用。每個方法中包括數(shù)據(jù)準備和數(shù)據(jù)挖掘算法在內的所有挖掘操作，且這些操作信息是有順序的(用戶進行這些操作的順序)，這是因為一個數(shù)據(jù)挖掘操作在整個知識發(fā)現(xiàn)過程中往往不是孤立的，一個操作的結果可能是下一個操作的輸入。另外方法中還保存挖掘操作的參數(shù)設置。

數(shù)據(jù)挖掘庫的特點：a.可擴充性。該庫為用戶提供了增加挖掘操作方法、設置挖掘操作方法參數(shù)的API，提高了系統(tǒng)的可擴充性。b.集成性。挖掘操作方法可以用多種語言實現(xiàn)，在數(shù)據(jù)挖掘庫中用XML的方式保存。

3.5 集成知識庫

將局部數(shù)據(jù)挖掘結果集成全局數(shù)據(jù)挖掘結果是分布式數(shù)據(jù)挖掘中一個重要的階段，目前對多分類器的集成研究較為成熟，多分類器的組合方法包括傳統(tǒng)的擇多判決法(如投票表決法、計分法等)、線性加權組合方法、模糊推理法以及通過分析樣本特征而動態(tài)選擇分類器的方法等，把這些集成方法寫成XML的形式存儲在知識庫，指導挖掘協(xié)調器的結果集成。

3.6 案例庫

在物流方案設計中，由于客戶業(yè)務具有一定的穩(wěn)定性和相似性，所以方案中涉及的優(yōu)化策略會相同或相似，另外進行一次數(shù)據(jù)挖掘將花費很多的系統(tǒng)資源，因此應該把挖掘的結果連同挖掘的要求存儲在案例庫中，實現(xiàn)挖掘結果的充分利用和共享。

4 基于分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)第四方物流的業(yè)務流程

第四方物流匯集了眾多存儲、運輸、第三方物流服務提供商等合作伙伴，因此在第四方物流的決策中，如何集成、合理分配物流資源，如何充分利用合作伙伴已有的歷史運營數(shù)據(jù)成為關鍵的問題。

把分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)應用到第四方物流的決策支持中，可以整合已有物流系統(tǒng)中的異構數(shù)據(jù)，挖掘出蘊含在歷史運營數(shù)據(jù)中的決策知識，并能夠保證數(shù)據(jù)的安全性，為物流方案的整合設計提供強大的支持，提高第四方物流業(yè)務流程的科學性。

第四方物流的業(yè)務流程中關鍵的是汀單接收以前的可行性分析及效益分析和在物流方案實施之前的優(yōu)化決策，下文將討論在這兩個關鍵步驟如何利用分布式數(shù)據(jù)挖掘提供決策支持。

4.1 可行性分析及效益分析

一方面決策者使用4PLDDM應用程序中客戶評價模塊，應用數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法在各處第三方供應商物流服務記錄中挖掘特定客戶的信用類型；另一方面，決策者將汀貨的具體內容輸入到效益評價模塊中，應用神經網(wǎng)絡0M遺傳算法來分析此類貨物運輸?shù)氖找婕帮L險度；最后分析自身的能力，確定是否擁有或控制合適的運輸載體，是否擁有可供選擇的第三方物流供應商，從以上各個方面來考慮是否接訂單。

4.2 優(yōu)化決策

要在滿足客戶要求的前提下進行優(yōu)化決策，達到自身效益最大。優(yōu)化決策中涉及路徑優(yōu)化選擇、運輸載體選擇、第三方物流供應商評價及選擇、效益綜合評價。

在每個優(yōu)化選擇中，決策者把目標提交給對應的應用程序模塊，應用程序模塊在業(yè)務邏輯分析基礎上動態(tài)調度挖掘協(xié)調器，由分布式數(shù)據(jù)挖掘組件在第三方物流信息系統(tǒng)中應用數(shù)據(jù)挖掘算法挖掘出相應的知識模式，如第三方物流供應商的分類模式等，以此采指導優(yōu)化決策。

5 總結與展望

第四方物流是一種介于制造企業(yè)和運輸企業(yè)之間的電子物流服務平臺，同時也是鏈式管理的結合體，其通過Internet的技術支持，使“全球貿易網(wǎng)絡”成為可能。第四方物流最大的特點是對物流資源進行整合，實現(xiàn)資源的最合理分配，節(jié)約成本。如何從異構的信息系統(tǒng)中分析數(shù)據(jù)成為一個關鍵的問題，本文提出了第四方物流分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)及部分技術實現(xiàn)，解決了數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)安全性和保密性等問題，設計了在分布式數(shù)據(jù)挖掘基礎上第四方物流的業(yè)務流程，大大改進了第四方物流決策的正確性和可靠性。未來幾年，我國將成為全球制造基地，迫切需要建立與之配套的強大的物流配送體系。文中提出的分布式數(shù)據(jù)挖掘的第四方物流系統(tǒng)將在物流配送體系的決策系統(tǒng)中發(fā)揮巨大的作用。

長沙首選運輸于2005年7月7日開始個人經營貨運信息(原星沙貨運停車場) 原名“順風貨運信息部”，2005年工商注冊為“長沙縣金大地貨運配載服務部”，交通局命名“長沙縣貨運二站”�，F(xiàn)名：“長沙縣湘龍首選貨運站”，經營項目信息配載、貨運代理、物流管理、貨物運輸、企業(yè)物流外包、辦公室寫字樓廠房拆遷移等，服務范圍為廣泛。

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