随着物流业在商业中的地位越来越重要,对物流方向上的研究也越来越多。无线射频技术(RFID)在物流领域的广泛应用,也促进了它的发展。　　 物流网中,物流中转站是整个网络中的主要组成部分,而在一个物流网中,中转站的数目非常庞大。研究表明,即使随机移走整个WWW的80％的节点,也不会影响整个internet的正常运行,但是,如果其中少量的关键节点收到攻击而失效,就能使整个的internet处于瘫痪的状态。物流网,作为一个复杂网络也具有同样的性质,因此找到物流网的关键节点,从而加强对这些关键节点的管理和保护,会对整个物流网的稳定产生很大的影响。　　 本文的主要创新点和工作内容是:　　 1.本文提出了基于贝叶斯网的漏读数据填补方法对RFID数据进行预处理,它不同于以往的数据处理方法,以往的方法都是以一个RFID阅读器为处理单位,以RFID原始数据为粒度,以平滑过滤的方法对数据进行填补,填补的数据具有不准确性(有漏读或多读数据),而且对于高层次的数据挖掘是无用的。本方法是在物流路径上对RFID数据进行填补,重现物品在物流中的流通路径,不会增加多余的数据,具有精简性和较高的准确率。　　 2.对物流网进行区域划分,在区域内寻找关键节点,区域的划分可以使整个网络便于管理和更加的稳定,这个关键点就可作为这个区域的核心,去对整个物流网小区域指挥调度。它不同于一般的关键点挖掘方法,从整个网络中寻找关键节点。　　 3.对网络节点的重要性度量量进行分析,提出节点的重要度表达式,该表达式形式简单,易于计算且不失客观性。