[发明专利]面向第三方物流的关键客户的融合式数据处理方法及系统

摘要

一种面向第三方物流的关键客户的融合式数据处理方法，所述的方法包括以下步骤：(1)从第三方物流的管理信息系统中取出与关键客户决策相关的数据，并进行数据清洗、转换、抽取，得到所需的原始数据；(2)依次通过不同的单项决策方法对原始数据进行评价，分别得到仓储决策因子D_s、运输决策因子D_t和经营收入决策因子D_i；(3)对得到的单项决策结果，采用改进的D－S证据算法，将多个结果融合成最终的决策结果，得到客户评价因子，(4)根据客户评价因子，从第三方物流的知识库中取出相应的关键因子进行匹配，如客户评价因子大于关键因子，判断为关键客户。并提供了融合式数据处理系统。本发明融合多种决策方法、决策结果可靠性强。

主权项

1、一种面向第三方物流的关键客户的融合式数据处理方法，所述的方法包括以下步骤：(1)、从第三方物流的管理信息系统中取出与关键客户决策相关的数据，并进行数据清洗、转换、抽取，得到所需的原始数据；(2)、依次通过不同的单项决策方法对原始数据进行评价，分别得到仓储决策因子D_s、运输决策因子D_t和经营收入决策因子D_i；(3)、对得到的单项决策结果，采用改进的D-S证据算法，将多个结果融合成最终的决策结果，得到客户评价因子，参见公式(1)：设m₁，m₂，m₃所对应的证据集为：F₁，F₂，F₃，并设证据集两证据i和j之间的冲突大小为K_ij，则：其中1≤i，j≤3，F₁，F₂，F₃为多个证据，分别由统计、预测和聚类方法产生：A₁、A₂、A₃分别表示每种方法得到的D_s、D_t、D_i，m_i(A_i)为证据i对该证据为关键客户的支持程度，表示所有证据之间的总体冲突程度，ε表示证据总体的可信度，ξ(A)，ζ(A)定义为计算公式，用于最后的关键客户支持度计算，m(A)为最终客户为关键客户的支持度，m(Φ)为最终客户不是关键客户的支持度，m(X)为最终客户不能确定是否为关键客户的支持度；(4)、根据客户评价因子，从第三方物流的知识库中取出相应的关键因子进行匹配，如客户评价因子大于关键因子，判断为关键客户。