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随着数据挖掘理论及其应用研究的不断深入,数据挖掘技术在企业信息决策支持系统中显示出越来越重要的作用,已经成为企业信息化战略建设的重要组成部分。对于物流企业而言,大量的实物流、信息流以及资金流是其共同特点,采用数据挖掘技术对这些信息进行深入分析,对提高物流企业的运作效率、降低其运营成本具有重要意义。目前,已经出现了各种专业数据挖掘工具,但只有精通数据挖掘技术的专家才能熟练使用;而且纵向数据挖掘工具的开发成本又较高,如果直接在物流企业的信息系统中实施,必将增加其信息化建设的成本。物流行业中对数据挖掘技术日益增长的需求与应用数据挖掘技术的高成本之间的矛盾是本论文研究的出发点。论文全面研究了SOA(Service-OrientedArchitecture)架构、WCF(Windows Communication Foundation)开发技术及数据挖掘理论,通过分析数据挖掘技术在物流管理中的应用需求,以WCF为开发框架,在现代物流管理平台中设计基于SOA的数据挖掘服务,这些服务包括数据上传服务、数据清洗服务、数据挖掘算法服务和OLAP(On-Line AnalyticalProcessing)服务等。在数据挖掘服务的实现方面,论文研究了大文件上传、元数据管理、ETL(Extraction-Transformation-Loading,数据抽取、转换和加载)规则设计、数据挖掘算法封装、OLAP可视化等关键技术,并设计、开发了部分实例,讨论了如何在C/S(Client/Server,客户机/服务器)模式、B/S(Browser/Server,浏览器/服务器)模式及Windows Mobile等不同平台中调用WCF服务。在数据挖掘服务的应用方面,论文结合开源WebGIS(Web-Based GeographicInformation System)——MapEasy,对其二次开发后实现了动态标注、标注管理、标注查询,以及路径规划功能,并在此基础上开发了物流运输系统的实例,对配送路径、运输绩效问题进行智能分析,成功将上述部分关键技术进行了综合应用。对于数据挖掘服务的评价,论文分析了基于服务质量的评价策略,建立了具有通用性和专属性的完整的服务评价的本体及相应的评价因子,给出了数据挖掘服务的评价过程。同时采用了欧几里德距离法来判断数据挖掘服务之间的相似性,以对服务资源进行合理分配。论文的创新点主要体现在以下几个方面:(1)提出了一种采用WCF框架来设计基于SOA的数据挖掘服务的方法;(2)分析了实现数据挖掘服务需要解决的各种关键技术,结合WebGIS技术,将设计的数据挖掘服务成功应用到物流运输系统中;(3)基于Qos(Quality of Service)的评价方法来对数据挖掘服务进行评价和选择,取得了良好效果。论文的研究成果及创新内容不仅满足了物流企业对数据挖掘技术的需求,为企业节省了信息化成本,符合未来企业实现信息集成和业务敏捷性的趋势;而且,采用WCF框架开发数据挖掘服务也是为适应未来IT系统架构及其开发模式而进行的一种有效尝试。本论文得到国家十一·五支撑计划课题(项目编号:2006BAH02A06)的资助。