【摘 要】
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将射频识别(radio frequency identification，RFID)技术引入供应链管理，可以跟踪物流网络中移动物品的运动轨迹，为用户决策提供有力支持。商品流动会产生大量的结构数据，这些数据的存储方法以及基于此类数据集的频繁路径的挖掘是RFID物流挖掘中的主要问题之一。首先提出基于图的联机分析处理(online analytical processing,OLAP)架构，用图来表示物
【机 构】
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扬州大学信息工程学院,江苏扬州 225009 东南大学计算机科学与工程学院,江苏南京 210096
【出 处】
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2010全国现代制造集成技术(CMIS)学术会议
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将射频识别(radio frequency identification，RFID)技术引入供应链管理，可以跟踪物流网络中移动物品的运动轨迹，为用户决策提供有力支持。商品流动会产生大量的结构数据，这些数据的存储方法以及基于此类数据集的频繁路径的挖掘是RFID物流挖掘中的主要问题之一。首先提出基于图的联机分析处理(online analytical processing,OLAP)架构，用图来表示物品流动的路径信息，在此基础上提出了基于RFID数据的频繁图挖掘算法(frequent graph mining algorithm on RFID data sets，RMine)，来对RFID频繁路径数据进行挖掘。实验结果与算法分析都表明，RMine算法能够有效快速地挖掘物流频繁图集。
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