【摘 要】
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面临大数据稀疏的严峻形势,物流客户资源的优化工作急需适用的聚类方法.本文基于信息熵、互信息、资源距离熵和优势评价等问题,设计物流客户资源的关联性分布估计、原子行为
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面临大数据稀疏的严峻形势,物流客户资源的优化工作急需适用的聚类方法.本文基于信息熵、互信息、资源距离熵和优势评价等问题,设计物流客户资源的关联性分布估计、原子行为资源遴选、资源聚类和优势客户检测等算法,给出了信息熵架构下的物流资源优化聚类模型.通过实践验证,本模型具有高效遴选优势资源的效能,能为物流客户资源优化工作,提供可靠的适用性方案.
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