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柳樹的詩句范文第1篇

2、往事是塵封在記憶中的夢，而你是我唯一鮮明的記憶，那綠葉上的水珠，是思念的淚滴。

3、知識(shí)永遠(yuǎn)戰(zhàn)勝愚昧追求的夢想始終是個(gè)泡影，得到了什么了呢。付出的越多，卻失去的更多。

4、如果為了安全而不和大海在一起，船就失去了存在的意義。

5、必須記住我們學(xué)習(xí)的時(shí)間有限的。時(shí)間有限，不只由于人生短促，更由于人事紛繁。

6、節(jié)省時(shí)間，也就是使一個(gè)人的有限的生命，更加有效，而也即等于延長了人的生命。

7、這個(gè)世界，太寂寞了，我們太孤單了，很多時(shí)候我們都身不由己，只是沒人理解我們擺了。

8、時(shí)光飛逝，沒有回旋的余地，我們不能呆在回憶的小屋，總是迷失在過去。

9、那些屬于我們的青春、故事、幸福，如今，都不負(fù)存在了，現(xiàn)在我們又有什么渴望的呢？

10、時(shí)間是治愈傷痛最好的良藥，它能讓人學(xué)會(huì)遺忘，也能讓人學(xué)會(huì)放下，最美的年華是你遇到了誰，最深的紅塵是你錯(cuò)過了誰。

11、天生活在忙碌中想把你留住，卻又不知道自己在做什么。你仍然走拉，沒有一絲猶豫。秒針一點(diǎn)一點(diǎn)地走著，一周過去了，一個(gè)月過去了，一年過去了！我好像什么也沒做！只好無奈的=地嘆息著。望著窗外那霏霏的小雨，想得到一絲安慰。

12、凡是較有成就的科學(xué)工作者，毫無例外地都是利用時(shí)間的能手，也都是決心在大量時(shí)間中投入大量勞動(dòng)的人。

13、青春，它就如一輪初升的太陽，朝氣蓬勃，活力無限，在它那金燦燦的臉上，展現(xiàn)出我們孩童的天真與可愛。

14、青春需要我們?nèi)フ湎Вグ盐?。青春的時(shí)光在風(fēng)的指間滑落，在雨的洗禮中流逝。“莫等閑，白了少年頭，空悲切。”“青春須早為，豈能長少年。”青春若一去，遂不復(fù)返。不要讓青春在空虛的日子里悄悄逝去，也不要讓它在迷茫與困惑中被剝奪，當(dāng)雨水淋濕了你的青春時(shí)，要重新去擁有七彩的陽光。

15、是我的，就是我的，走了的，只能說明他從來沒有屬于過我，也許愛情是剛性的，婚姻卻是柔性的，我們都得學(xué)得妥協(xié)。

16、為何一轉(zhuǎn)眼，時(shí)光飛逝如電，磨不去的從前，就像一陣風(fēng)，吹落恩恩和怨怨，當(dāng)我深深感到無情歲月流逝，青春不再的時(shí)候，就想起了童安格的這首經(jīng)典老歌，它道出了每個(gè)人打心底迸發(fā)出的酸楚、無奈，充滿了一些滄桑的難言之語。

17、在人生和世界的激流中，他必然會(huì)像初冬從樹上飄落下來的最后一片枯葉，在西風(fēng)殘照中孤零零地漫無目的地飄舞。

18、們所多的是生力，遇見深林，可以辟成平地的，遇見曠野，可以栽種樹木的，遇見沙漠，可以開掘井泉的。

19、回首往事，日子中竟全是斑斕的光影，記憶的屏障中，曾經(jīng)心動(dòng)的聲音已漸漸遠(yuǎn)去。

20、不是時(shí)間忘了我，是你忘了帶走我，我左手是過目不忘的螢火，右手是十年一個(gè)漫長的打坐。

21、時(shí)間是不可占有的公有財(cái)產(chǎn)，隨著時(shí)間的推移，真理會(huì)愈益顯露。

22、人海茫茫知己難求，能擁有心靈相通、無話不談的知己是許多人的夢想，所以對待知己更應(yīng)坦誠相待，更要精心維護(hù)，知己是用心去相扶相幫的，可以心靈相依相偎。而不是要你去放縱，更不是讓情感無底限的瘋長。

23、時(shí)光在彈指間散沫，左手里的一世錦瑟繁華，終抵不過右手里半城零落煙沙。

24、太陽的光芒遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過月亮，但太陽永遠(yuǎn)只能獨(dú)自天馬行空，而月亮卻有星星相伴。世間萬物中，其實(shí)太陽最寂寞。

25、那段歲月，無論從何種角度讀你，你都完美無缺，你所缺少的部分，也早已被我用想象的畫筆填滿。

26、不要為已消逝之年華嘆息，須正視欲匆匆溜走的時(shí)光朝看水東流，暮看日西沉。

27、時(shí)間仿似一條直線，沒有起點(diǎn)，亦無終點(diǎn)。

28、那是可以讓我潸然淚下，讓我用一生去交換的笑容。

29、青春一去不復(fù)返，事業(yè)一縱永無成。

30、我愿意手拿帽子站在街角，請過路人把他們用不完的時(shí)間投在里面。

31、你的背影早已消失得無影無蹤，只剩下路口嘆息的我。

32、時(shí)光飛逝，停在哪里休息，哪里都有真情體現(xiàn)，我們不能害怕欺騙，把自己的熱情藏在心里。

33、時(shí)光飛逝，機(jī)會(huì)就在我們眼前，何時(shí)找到了靈感，何時(shí)就要把握機(jī)遇，我們需要智慧和勇氣去把握機(jī)會(huì)。

34、夢想家的缺點(diǎn)是害怕命運(yùn)。

35、合理安排時(shí)間，就等于節(jié)約時(shí)間。

36、我們?nèi)粢睿驮摓樽约航ㄔ煲环N充滿感受、思索和行動(dòng)的時(shí)鐘，用它來代替這個(gè)枯燥、單調(diào)、以愁悶來扼殺心靈，帶有責(zé)備意味和冷冷地滴答著的時(shí)間。

37、一分耕耘，一分收獲；要收獲的好，必須耕耘的好庸人費(fèi)心將是消磨時(shí)光，能人費(fèi)盡心計(jì)利用時(shí)間知識(shí)象燭光，能照亮一個(gè)人，也能照亮無數(shù)人。

38、青春是多彩的，它有著充滿綠意茵茵的溫馨，卻不能多得可以大把揮撒，“黑發(fā)不知勤學(xué)早，白首方恨讀書遲”，青春必須珍惜歲月。浪費(fèi)歲月的青春，就像秋天的一片落葉，無絲毫生機(jī)；失去青春的歲月，就像是一條干涸的小溪，永遠(yuǎn)也無法唱響奔向大海的戀歌。

39、隔窗望月，清輝雖灑在我身上，我卻離那幸福光耀的源頭，千千萬萬里。

40、時(shí)間總是不經(jīng)意間從指縫中消失，在我們還來不及欣賞它的時(shí)候，它已經(jīng)一去不復(fù)返。

41、青春似一日之晨，它冰清玉潔，充滿著遐想與和諧。

42、在時(shí)間和現(xiàn)實(shí)的夾縫里，青春和美麗一樣，脆弱如風(fēng)干的紙。

43、我的日子一頁一頁地翻著，轉(zhuǎn)眼，由冬天一下翻到了夏天，衣服由繁入簡，鞋子由暖入涼，而我的意識(shí)依舊沉淪?？傇跒樽约旱男袨閷ふ液线m的理由，以辯護(hù)自己虛度光陰的無奈性必要性。不屑求得任何他人的理解，只為了讓住在同一個(gè)身體里的另一個(gè)帶有良知的我擺脫罪惡感，繼續(xù)消磨。我在消磨著時(shí)間，親手剪斷自己的生命。究竟一個(gè)生為人的人該如何存活呢？我始終在尋找答案，沒有方向地在消極的世界里折騰著，疲憊著。

44、一年，一歲，漸漸接近，偷偷遠(yuǎn)離，我整理凌亂的思緒，向新的一年邁去，又是一年芳草綠，捉不住時(shí)光豪不留情的越出手指的縫隙。

柳樹的詩句范文第2篇

關(guān)鍵詞：云物流；大數(shù)據(jù)；物流模式；變革

中圖分類號：F25

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

doi：10.19311/ki.16723198.2017.15.020

在互聯(lián)網(wǎng)全球化的今天，電子商務(wù)的盛行，從亞馬孫到京東，從京東到淘寶，每天成千上萬的客戶訂單，不斷的在海、陸、空穿梭往來，極大方便了人民生活。伴隨著與日俱增的大數(shù)量訂單，快件數(shù)量多，包裹派送慢，配送地區(qū)遠(yuǎn)等一系列的題困擾著物流行業(yè)的發(fā)展。2017年4月26日，G7吳海波在接受騰訊云采訪時(shí)表示：“云時(shí)代，大數(shù)據(jù)開啟云端物流的變革之門”，由此可見，云時(shí)代下大數(shù)據(jù)技術(shù)對云物流的影響已經(jīng)受到業(yè)內(nèi)人士的認(rèn)可，借助云計(jì)算物流平臺(tái)，有效利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，加強(qiáng)貨物流量和流向的預(yù)警預(yù)測，提升云物流創(chuàng)新改革有重要意義。

1云物流與大數(shù)據(jù)

1.1云物流

我國最早的云物流是北京星辰急便公司，始于2009年，距今有近8年的發(fā)展史，云物流最早是云物流快遞的簡稱，隨著科技的進(jìn)步，今天的云物流是云計(jì)算和大數(shù)據(jù)在物流行業(yè)上的具體應(yīng)用，它是基于云計(jì)算機(jī)處理技術(shù)，大規(guī)模的采用虛擬操控平臺(tái)，采用科學(xué)化系統(tǒng)化的物流流程，精細(xì)化的物流配送管理，以高效率進(jìn)行物流配置的運(yùn)輸方式和全方位的無縫隙配送網(wǎng)點(diǎn)等優(yōu)勢，迅速占據(jù)了國內(nèi)物流市場，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)物流信息資源、物流管理、物流倉儲(chǔ)管理有機(jī)結(jié)合協(xié)調(diào)發(fā)展，為物流發(fā)展提供更深層次、更完善的資源整合，有利于云物流數(shù)據(jù)架構(gòu)和發(fā)展，有利于資源優(yōu)化組合，實(shí)現(xiàn)資源共享，降低各項(xiàng)管理成本，提高其綜合服務(wù)效率，提高了客戶的滿意度。

2013年阿里聯(lián)合淘寶建立菜鳥驛站，2015年菜鳥提出：“借助大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)物流全球化發(fā)展”，先后在全國各地建立了500多個(gè)校園中儲(chǔ)倉，把菜鳥驛站代收的商品通過云物流發(fā)往全國各地，這種配送平臺(tái)大大縮短了收件時(shí)間，有些地區(qū)到菜鳥發(fā)快件，每單補(bǔ)貼0.2元，這種惠民策略增加大菜鳥的業(yè)務(wù)量，同時(shí)也提高了送貨效率，縮短了送貨時(shí)間，交通暢通的城市同城送貨只需2小時(shí)，這在一定程度上激勵(lì)網(wǎng)民再次購物，提高二次購物的幾率。經(jīng)過菜鳥近2年的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，它們的再次集合不同物流公司，組建團(tuán)隊(duì)協(xié)同配送，這種物流的聯(lián)盟再次推進(jìn)物流的快遞速度。

1.2大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是近幾年來各大領(lǐng)域競相涉足的地方，隨著各種網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的發(fā)展，大量的圖文、影像、檔案資料匯聚成海量數(shù)據(jù)資料，這些瞬間涌現(xiàn)不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)資料集達(dá)到一定規(guī)模時(shí)，就形成了錯(cuò)綜復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，企業(yè)端在吸收這些數(shù)據(jù)的時(shí)，需要透過錯(cuò)綜復(fù)雜表層現(xiàn)象，結(jié)合各個(gè)企業(yè)集團(tuán)結(jié)合自身特點(diǎn)或者需求，經(jīng)過細(xì)致的篩選、采擷、處理并整理成時(shí)效數(shù)據(jù)，為企業(yè)服務(wù)。大數(shù)據(jù)其特點(diǎn)是數(shù)據(jù)集類別多，類型復(fù)雜，數(shù)據(jù)龐大，數(shù)據(jù)處理用時(shí)短，速度快，有效率高，為眾多企業(yè)的發(fā)展提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持，催生著信息行業(yè)的迅速增長。例如大數(shù)據(jù)在芯片應(yīng)用，催生一體化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理服務(wù)器；大數(shù)據(jù)在醫(yī)療上應(yīng)用，提高病理分析的準(zhǔn)確率和臨床醫(yī)學(xué)研究的精確率，降低了疾病發(fā)病率和傳染率；在社會(huì)治安方面，通過監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，挖掘犯罪嫌疑人的心理行為，破獲多起重大案件，因此做好大數(shù)據(jù)的開發(fā)利用，有利于社會(huì)主義政治、經(jīng)濟(jì)全面發(fā)展。

1.3云物流與大數(shù)據(jù)的結(jié)合

在新的社會(huì)主義形態(tài)里，大數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)整合，為企業(yè)發(fā)展指明道路，云物流和大數(shù)據(jù)的結(jié)合，優(yōu)化物流運(yùn)營實(shí)施方案，改善物流行政管理，實(shí)施智能預(yù)警防御。云物流基于大數(shù)據(jù)和四通八達(dá)的網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)為依托，集合線上商家物虛擬商品和線下客戶的大量訂單，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)處理以及云計(jì)算規(guī)劃，借助專業(yè)化的物流系統(tǒng)，靈活的海陸空配送路線，智能化的信息跟蹤服務(wù)，全面到位物流配送服務(wù)，為線下客戶提供優(yōu)質(zhì)的配送服務(wù)，物品保管服務(wù)和網(wǎng)上信息管理服務(wù)，極大方便了網(wǎng)民購物，豐富了人民物質(zhì)生活，提高人民生活滿意度；同時(shí)還有利于云物流增值業(yè)務(wù)的實(shí)現(xiàn)，也有利于云端物流發(fā)展增值創(chuàng)收，提高員工的積極性；通過云物流的配送，有利于商家建立物流信用度，提高商家銷量，促進(jìn)電子商務(wù)大規(guī)模發(fā)展，為下一次云服務(wù)奠定良好的基礎(chǔ)。

2大數(shù)據(jù)和云物流的創(chuàng)新對物流行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的提升

隨著互聯(lián)網(wǎng)的資源共享，大數(shù)據(jù)和云物流處理技術(shù)的革新，云物流行業(yè)借助各方面的優(yōu)勢，提高物流工作效率，具體表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

大數(shù)據(jù)處理技術(shù)創(chuàng)新提高物流配送效率?；诖髷?shù)據(jù)的調(diào)研每天大量郵件在配送過程中，經(jīng)常出現(xiàn)多次性送達(dá)，許多在職人員經(jīng)常不在家，或者不在單位，造成許多快件不快，包裹滯留，信息滯納，還給快件公司增加派送次數(shù)，基于此，江蘇云柜網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司，研發(fā)了云物流櫥柜，極大解決了郵件簽收問題，既方便了郵件的配送，也方便了客戶取件，舍去客戶簽字認(rèn)證時(shí)間，提高了每單的配送效率。

通過集成管理提高了物流整體效益。經(jīng)過大數(shù)據(jù)監(jiān)控電商訂單統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，目前北京成為我國最大的物流收貨基地，杭州、義烏成為最大的發(fā)貨地，京東根據(jù)這些數(shù)據(jù)在全國各地大型電商供應(yīng)地，建立配倉的基地，按類目設(shè)置倉庫，采用低費(fèi)保管方案，吸引各企業(yè)以及中小賣家入駐，根據(jù)在線電子訂單，直接組裝配送，每天完成22萬份訂單的派送，這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫還在不定時(shí)的增長，從訂單到組裝，從組裝在到配送完成，只需200多員工的協(xié)作，由此看見，商品集成管理，不僅從源頭節(jié)約物流成本，降低各個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生的費(fèi)用，壓縮了1/3的配送時(shí)間，從根本上提高了物流配送效率，從而提高了物流行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。

云物流有效提高社會(huì)資源利用率。云物流的發(fā)展，把各地大大小小的物流公司吸收進(jìn)來，將零星分散物流數(shù)據(jù)、物流設(shè)備和人員進(jìn)行重新定位，不但可以壯大了公司力量，豐富了人力物力財(cái)力，又避免了投資風(fēng)險(xiǎn)；結(jié)合不同物流公司的特點(diǎn)，進(jìn)行物流資源社會(huì)化整合，擴(kuò)大公司物流配送專線，建立統(tǒng)一直營管理平臺(tái)；優(yōu)化物流公司人員配置，各司其職優(yōu)化服務(wù)，建立多渠道多方位配送服務(wù)；采取合理物流取件發(fā)件程序，提高物流公路運(yùn)輸率，避免車隊(duì)重復(fù)配置，節(jié)約物流配送成本，降低物流監(jiān)管費(fèi)用和車隊(duì)養(yǎng)護(hù)費(fèi)用，這種優(yōu)勢互補(bǔ)高效節(jié)能的整合，提高物流服務(wù)效率、管理效率和物流資源利用率，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)云物流公司集中有效資源，有的放矢合理利用，全面化發(fā)展，促進(jìn)云物流公司綜合實(shí)力的提高。

精準(zhǔn)的大數(shù)據(jù)指揮物流科學(xué)決策。隨著大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)的信息，為云物流的物流發(fā)展，提供了科學(xué)的決策依據(jù)。例如云物流利用車隊(duì)運(yùn)輸監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，在節(jié)假日線靈活調(diào)整送貨線路，確保物流派送準(zhǔn)時(shí)到達(dá)。今年4月吳海峰在騰訊大會(huì)上提到，通過G7物流車隊(duì)數(shù)據(jù)，可以分析當(dāng)下那條路線業(yè)務(wù)繁忙，那條路線車隊(duì)路況出現(xiàn)問題，這些不起眼的數(shù)據(jù)，都潛在巨大的挖掘價(jià)值，通過車隊(duì)出行路線和路況交通可以預(yù)測交通事故的發(fā)生幾率，經(jīng)過這些科學(xué)預(yù)警，及時(shí)進(jìn)行科學(xué)決策，適度調(diào)整行車路線，確保車隊(duì)安全。

3大稻菹驢拓創(chuàng)新云物流配送新模式

新形勢下，美團(tuán)利用大數(shù)據(jù)構(gòu)建了美團(tuán)外賣美食平臺(tái)，滴滴運(yùn)用大數(shù)據(jù)構(gòu)建一套無障礙出行平臺(tái)，非凡借助大數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)綠色旅行平臺(tái)，今天，云物流將運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)開拓創(chuàng)新構(gòu)建一個(gè)物流行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)新模式，為云物流向系統(tǒng)化、社會(huì)化、標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展邁出了一大步。

3.1構(gòu)建一個(gè)綜合性物流基地新模式

今天我國有270多家在冊物流公司，每天260多萬包裹在快遞之間來回傳遞，這些數(shù)據(jù)每天都在不斷的增長，從這些表面數(shù)字可以看出，物流行業(yè)有巨大發(fā)展?jié)摿?，結(jié)合物流數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu)，構(gòu)建一個(gè)綜合性物流發(fā)展平臺(tái)，把不同的生產(chǎn)廠家以及商和物流公司對接，建立一個(gè)多商家倉儲(chǔ)平臺(tái)，吸收融合當(dāng)前物流公司，整合優(yōu)質(zhì)物流專線，結(jié)合大數(shù)據(jù)處理訂單，實(shí)行智能化專線配送。目前我國物流公司匯集國內(nèi)外品牌，其中不乏有實(shí)力的順豐、德邦、潤德外國注資物流，更有國家實(shí)力的中國郵政，阿里旗下的菜鳥驛站，以及天天快遞，韻達(dá)快遞，圓通快遞，這些規(guī)模不一，資質(zhì)不同的物流企業(yè)，以為商家和客戶服務(wù)為宗旨，組建一個(gè)大型綜合物流配貨平臺(tái)，實(shí)行綜合經(jīng)營統(tǒng)一管理，根據(jù)商家類目進(jìn)行規(guī)范化管理，根據(jù)訂單及時(shí)發(fā)貨統(tǒng)一配送，確保物品安全準(zhǔn)時(shí)送達(dá)客戶，同時(shí)加強(qiáng)物流公司協(xié)調(diào)配合能力，完善各項(xiàng)服務(wù)制度，定時(shí)進(jìn)行員工培訓(xùn)，提高服務(wù)能力和服務(wù)意識(shí)，堅(jiān)持構(gòu)建一個(gè)科學(xué)化管理的綜合性能物流配送平臺(tái)。

3.2打造一個(gè)有特色的一站式云物流配送模式

從源頭到客戶，建立一個(gè)快速便捷的一站式配送模式。從京東驛站的建立之初，這種運(yùn)行模式便有了雛形，到今天的菜鳥驛站，一站式購物鏈條已經(jīng)形成，可是這些僅限于大中城市一些商家，縱觀我國電子商務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀，許多經(jīng)營有道的線下小店經(jīng)常零零散散的隱藏在偏僻的小城鎮(zhèn)里，這給一站式物流配送提出了難題，筆者結(jié)合我國現(xiàn)狀，借鑒國外一站式供應(yīng)配貨模式，提議打造一個(gè)頭特色的一站式物流配送模式，眾所周知，江南一帶，男女體型瘦小，他們生產(chǎn)的服裝不適合北方人，因此，可以在當(dāng)?shù)亟⒁粋€(gè)江南服裝直達(dá)式一站配送物流模式，僅供江南區(qū)域配送。例如我國江西和山東兩省，正在建立一個(gè)省內(nèi)直達(dá)物流專線，把各自區(qū)域內(nèi)的線上零售商進(jìn)行登記備案，物流公司免費(fèi)上門取貨，送到統(tǒng)一配貨區(qū)，發(fā)往外地，這種集成共享與協(xié)同調(diào)度，有力支持了云物流的發(fā)展，目前著力建設(shè)有地方特色的一站式云物流配送模式，帶動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展。

構(gòu)建無人化智能物流配送新模式。目前我國許多企業(yè)實(shí)行無人化操作間，例如君樂寶無人灌裝技術(shù)，長城汽車的無人裝配車間，以及機(jī)器人餐飲行業(yè)的應(yīng)用等等，這些無疑表明，構(gòu)建無人化智能配送模式指日可待。我國是一個(gè)居住率高的國家，互聯(lián)網(wǎng)的普及把我們這個(gè)大國緊密的聯(lián)系在一起，每天大量的快件飛往不同地區(qū)，時(shí)時(shí)刻刻在耗費(fèi)大量的人力資源，因此構(gòu)建無人化智能配送新模式，建立無人化裝配車間，實(shí)行無人化訂單打印，全程化機(jī)器人自動(dòng)配倉，無人車隊(duì)或者飛機(jī)配送，在最后一公里的配送中，采用無人配送專車，送入云柜，讓生活在城市里和生活在山區(qū)里的老百姓體驗(yàn)購物的便捷，真正實(shí)現(xiàn)無縫隙、無盲點(diǎn)配送，從根本上解決配送難的問題。

4結(jié)束語

我國每天的包裹發(fā)件總量占世界排名第一，是當(dāng)前美國、英國、德國等幾個(gè)國家的總和，但是我國物流公司數(shù)量多，規(guī)模小，綜合實(shí)力不高，許多發(fā)達(dá)國家紛紛試水中國物流，面對中國居住區(qū)域，難以實(shí)現(xiàn)全面配送，偏遠(yuǎn)農(nóng)村配送問題一直制約著物流的前進(jìn)，隨著科學(xué)技術(shù)的日新月日，大數(shù)據(jù)和云物流為物流行業(yè)模式的變革、發(fā)展、創(chuàng)新，提供了技術(shù)支持，通過大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)信息，有利于物流公司分析預(yù)警、科學(xué)決策和精準(zhǔn)配送；通過云物流的計(jì)算運(yùn)用，有效利用社會(huì)資源優(yōu)化整合，提高云物流的配送效率，努力打造一個(gè)高效、智能云物流配送新模式，提高我國物流行業(yè)的綜合實(shí)力，參與國際物流配送競爭，把我國貿(mào)易推向全球。

參考文獻(xiàn)

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柳樹的詩句范文第3篇

eSATA是什么接口標(biāo)準(zhǔn)?

eSATA的全稱是External Serial ATA(外部串行ATA)，顧名思義它是SATA接口的外部擴(kuò)展規(guī)范。換言之，eSATA就是“外置”版的SATA，它是用來連接外部而非內(nèi)部SATA設(shè)備。例如擁有eSATA接口，你可以輕松地將SATA硬盤與主板的eSATA接口連接，而不用打開機(jī)箱更換SATA硬盤。

相對于SATA接口來說，eSATA在硬件規(guī)格上有些變化，數(shù)據(jù)線接口連接處加裝了金屬彈片來保證物理連接的牢固性和穩(wěn)定性，而eSATA線纜能夠插拔2000次，這也為eSATA搶班奪權(quán)創(chuàng)造了很好的條件。原有的SATA是采用L形插頭區(qū)別接口方向，而eSATA則是通過插頭上下端不同的厚度及凹槽來防止誤插，它同樣支持熱拔插。雖然改變了接口方式，但eSATA底層的物理規(guī)范并未發(fā)生變化，仍采用了7針數(shù)據(jù)線，所以僅僅需要改變接口物理特征，便可以實(shí)現(xiàn)對SATA設(shè)備的兼容。

eSATA接口(左)是平的．而SA／A接口是L形的

普通3．5英寸硬盤的最高數(shù)據(jù)傳輸率為60MB／s，在使用外置3．5英寸的硬盤盒時(shí)，USB2，0或IEEE 1394的接口速度會(huì)成為數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠款i。如果使用外置RAID 5存儲(chǔ)設(shè)備，由于并行多硬盤可以提供更高的讀寫速度，那么USB2．0以及1394B接口最高480Mbps的接口帶寬更會(huì)嚴(yán)重地限制硬盤的性能發(fā)揮。eSATA最高卻可提供3000Mbps的數(shù)據(jù)傳輸速度，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于USB2．0和IEEE1394，因此，eSATA是一個(gè)非常不錯(cuò)的解決方案，而且eSATA外置存儲(chǔ)設(shè)備在搭配SATA硬盤后，中間無需橋接芯片的轉(zhuǎn)換，是一種原生的存儲(chǔ)設(shè)備接口。eSATA接口在傳輸速度，易用性以及經(jīng)濟(jì)性方面所體現(xiàn)出的強(qiáng)大優(yōu)勢使其成為USB 2．0,1394B等接口最佳代任者。

eSATA接口所提供的高傳輸速度可以完美應(yīng)付標(biāo)清視頻制作所需要每秒鐘27M／秒(10BIT無壓縮)的速度要求，并可以同時(shí)支持兩層以上的制作要求，解決了USB 2．0、1394b速度不夠的問題。同樣在HDV制作方面，eSATA接口對最高標(biāo)準(zhǔn)的HDV視頻格式可以完美的輕松應(yīng)付。

隨著的eSATA接口逐漸出現(xiàn)在計(jì)算機(jī)主板(如ASUS PBB)和eSATA接口卡上，如元谷這樣的越來越多的外置硬盤存儲(chǔ)設(shè)備廠商，在其所新推出的設(shè)備上也使用eSATA接口為主要的傳輸接口?；谟脩魧?shù)據(jù)安全性的進(jìn)一步需求，一些專業(yè)外置磁盤陣列廠商也在其產(chǎn)品線中將eSATA接口列為標(biāo)準(zhǔn)配置，在保持高速度的基礎(chǔ)上還提供了RAID 0、1、3、5、6級別的安全防護(hù)，同時(shí)也提供了USB2．0、1394B接口，實(shí)現(xiàn)了最高的產(chǎn)品通用性以及易用性。比如強(qiáng)氧科技的OxyGen SDOBSE，就是以高速的e-SATA為基礎(chǔ)，同時(shí)還提供了全面的接口解決方案。

隨著技術(shù)的發(fā)展，越來越多的eSATA設(shè)備都會(huì)相繼涌現(xiàn)出來必將會(huì)對標(biāo)、高清視頻編輯應(yīng)用起到更加重要的作用。

硬盤接口的沿革

最早期的ATA每秒傳輸速率只有8．33MB(PIO Mode 2)，但受限於ISA的頻寬，所以一秒只有4MB的速度。后來另外幾家廠商為了改善這些缺點(diǎn)，聯(lián)合幾家CD-ROM的廠商制定了Enhanced IDE，在原來的ATA之外，支援可抽取存取設(shè)備(如CD-ROM等等)的ATAP(ATA Packet Interface)規(guī)格，而且它提供了PIO Mode 3和DMA Mode 1的資料傳輸速率，在開啟DMA Mode 1時(shí)，最高傳輸速率可達(dá)13．3MB／sec，后來 些硬碟廠商又提出Fast ATA和Fast ATA-2，F(xiàn)ast ATA和Enhanced DE差別在Fast ATA不支援可抽取存取設(shè)備，然而Fast ATA-2不但將ATAP規(guī)格列入，也增加了PIO Mode 4和DMA Mode 2，兩者最高傳輸速率部是16．6MB／sec，不管是哪些廠商提出所謂的Enhanced IDE或是Fast ATA-2，在美國國家標(biāo)準(zhǔn)學(xué)會(huì)都稱之為ATA-2(ATA Extension)，后來又不斷的演進(jìn)，又推出了ATA-4(因?yàn)锳TA-3并沒有推出新的傳輸介面，所以不多做介紹)，就是現(xiàn)在所謂的Ultra DMA／33，Ultra DMA是最新一代的ATA規(guī)格，將并入目前的ATA-4，新型的Ultra DMA／33傳輸速率最高可達(dá)33MB／s，至於和ATA-2／3最大的差別是Ultra DMA／33是并列傳輸，所以比非并列的ATA 2／3快很多。這種并行的ATA最終發(fā)展到了Ultra DMA／133。

說到底，IDE技術(shù)還是并行的技術(shù)，所以又叫做P-ATA。這種技術(shù)存在著連接2個(gè)產(chǎn)品時(shí)共享帶寬等的限制，對于速度越來越快的硬盤和光驅(qū)，越來越難以適應(yīng)，所以，S-ATA應(yīng)運(yùn)而生。S-ATA采用了串行的方式，最原始的指標(biāo)都要超出傳統(tǒng)的IDE很多。不過，SATA雖然流行，但不能說完美。SATAII就是在這個(gè)背景下誕生的。S-ATA Ⅱ技術(shù)產(chǎn)品將突破SATA技術(shù)面臨的一些局限，其中最主要一點(diǎn)是對原本相對較低性能的提高，其次則是可靠性的改善。SATA2．0。的規(guī)格特征：首先是支持NCQ(Native Command Queue，本機(jī)命令隊(duì)列)，由于磁道捕捉時(shí)間和轉(zhuǎn)速的改善和優(yōu)化，硬盤可更有效的進(jìn)行信息捕捉／讀／寫數(shù)據(jù)。同時(shí)，由于硬盤讀寫頭更加有效的轉(zhuǎn)動(dòng)，也使機(jī)械部件之間的磨損減少，增加了硬盤的壽命。其次，SATA 2．0可將性能／帶寬提升至300MB／秒，性能上的飛躍使SATA 2．0成為企業(yè)工作站和入門級服務(wù)器性價(jià)比最好的選擇。

柳樹的詩句范文第4篇

關(guān)鍵詞： 協(xié)議識(shí)別； 正則表達(dá)式； 數(shù)據(jù)流前端檢測； DPI

中圖分類號： TN911.7?34； TP393 ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； 文章編號： 1004?373X（2014）23?0058?04

Abstract： With the demand of quick response capability in the information war， the network protocol identification needs to be efficient and quick. The protocol identification method based on deep packet inspection （DPI） can achieve high accuracy， however it brings about mass calculation because of inspection of all packets. The protocol identification method based on port inspection is fast， but its accuracy is low. A new protocol identification method based on data?flow front?end detection is proposed and the system implementation way is given in this paper. The simple fast advantage of port?based method and the accuracy advantage of DPI method are combined in this method. The experimental results show that the new protocol identification method can achieve high accuracy， and decrease the identification time by nearly 80% in comparison with the DPI methods.

Keywords： protocol identification； regular expression； data?flow front?end detection； DPI

0 ； 引 ； 言

現(xiàn)在信息戰(zhàn)都追求高速反應(yīng)，高速機(jī)動(dòng)，要求對協(xié)議進(jìn)行高效快速識(shí)別，以盡快達(dá)到對協(xié)議識(shí)別的高準(zhǔn)確性。傳統(tǒng)的協(xié)議識(shí)別技術(shù)是端口識(shí)別[1]，這種識(shí)別具有較高的效率。但是隨著網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的發(fā)展，原有的基于端口映射的協(xié)議識(shí)別技術(shù)局限性越來越明顯。特別是在信息化軍事戰(zhàn)場上，這種識(shí)別方式的應(yīng)用性幾乎為零。一種基于深度報(bào)文檢測（Deep Payload Inspection，DPI）的方法[2]，可以通過分析報(bào)文中的內(nèi)容，根據(jù)預(yù)先定義的大量模式（域值、關(guān)鍵字或者正則表達(dá)式），對報(bào)文中的內(nèi)容進(jìn)行匹配，尋找匹配項(xiàng)，并確定報(bào)文所屬的應(yīng)用層協(xié)議，從而判定整個(gè)數(shù)據(jù)流所屬的協(xié)議類型。雖然DPI方法可以達(dá)到很高的識(shí)別準(zhǔn)確性，但是也存在以下問題：計(jì)算量大，需要對數(shù)據(jù)流的所有數(shù)據(jù)包內(nèi)容進(jìn)行檢測，從而使得采用DPI方法困難且價(jià)格昂貴；用戶的隱私保護(hù)，由于DPI需要檢測數(shù)據(jù)包的全部負(fù)載，導(dǎo)致用戶的隱私數(shù)據(jù)內(nèi)容泄露。

本文創(chuàng)新地結(jié)合兩種方法提出一種綜合快速協(xié)議識(shí)別算法并進(jìn)行了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，通過對數(shù)據(jù)流的前端數(shù)據(jù)包進(jìn)行深度包檢測來進(jìn)行協(xié)議識(shí)別，不僅具有基于端口方法快速執(zhí)行的特點(diǎn)，同時(shí)又具有DPI方法識(shí)別準(zhǔn)確性的優(yōu)勢。在真實(shí)數(shù)據(jù)流上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比較完全基于深度包檢測的方法，該方法可以達(dá)到類似的識(shí)別精度，而且識(shí)別時(shí)間減少了將近80%。

1 ； 系統(tǒng)采用的識(shí)別方法

在基于深度包檢測的方法中，數(shù)據(jù)流的所有數(shù)據(jù)包都要進(jìn)行模式匹配，但協(xié)議匹配并非總發(fā)生在數(shù)據(jù)流的末端。通過一個(gè)實(shí)驗(yàn)分析來探測到底在一段數(shù)據(jù)流中檢測深度需要多大，即需要檢測多少個(gè)數(shù)據(jù)包才能識(shí)別應(yīng)用層協(xié)議。實(shí)驗(yàn)采用從互聯(lián)網(wǎng)下載的真實(shí)數(shù)據(jù)流負(fù)載，其中包括典型協(xié)議HTTP，F(xiàn)TP，POP3，DHCP，SMTP，MSN，BitTorrent等協(xié)議的數(shù)據(jù)包。協(xié)議識(shí)別系統(tǒng)采用基于深度包檢測的協(xié)議識(shí)別方法[3?4]，添加一些調(diào)試語句來收集以下信息：數(shù)據(jù)包的協(xié)議匹配在什么地方發(fā)生，即匹配發(fā)生在數(shù)據(jù)流的哪個(gè)數(shù)據(jù)包上。通過實(shí)驗(yàn)分析得到了如圖1所示的結(jié)果。其中橫軸表示協(xié)議匹配成功完成時(shí)匹配數(shù)據(jù)包在數(shù)據(jù)流中的位置，縱軸表示所有的數(shù)據(jù)流上發(fā)生協(xié)議匹配的次數(shù)。

<；E：＼LIHUI＼12月＼12.4＼現(xiàn)代電子技術(shù)201423＼Image＼03t1.tif>；

圖1 數(shù)據(jù)包匹配深度圖

從圖1中可以看到大部分協(xié)議匹配的完成只需檢測數(shù)據(jù)流的前幾個(gè)數(shù)據(jù)包就可以實(shí)現(xiàn)。這是因?yàn)閰f(xié)議運(yùn)行的初期通常需要進(jìn)行控制報(bào)文的交換，而這些交換報(bào)文通常是這種協(xié)議特有的，可以成為進(jìn)行協(xié)議識(shí)別的特征。這個(gè)實(shí)驗(yàn)提出了一種新的協(xié)議識(shí)別方法，即通過檢測網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中數(shù)據(jù)流最有意義的數(shù)據(jù)包，通常為數(shù)據(jù)流的前N個(gè)數(shù)據(jù)包，就可以成功地完成協(xié)議識(shí)別，在第3節(jié)討論[N]的具體取值。對數(shù)據(jù)流的前端數(shù)據(jù)包進(jìn)行深度包檢測，具有以下優(yōu)點(diǎn)：達(dá)到接近于基于端口號方法的快速協(xié)議識(shí)別速度；盡量保護(hù)隱私數(shù)據(jù)。

2 ； 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

2.1 ； 數(shù)據(jù)流前端數(shù)據(jù)包檢測

在協(xié)議識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)中，只對數(shù)據(jù)流的前[N]個(gè)數(shù)據(jù)包進(jìn)行深度包檢測。由于在網(wǎng)絡(luò)傳輸層以上的數(shù)據(jù)傳輸都是以數(shù)據(jù)流為單位，因此在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流的基礎(chǔ)上進(jìn)行協(xié)議識(shí)別。在本系統(tǒng)中采用<；源IP，目的IP，端口號>；所定義的一組報(bào)文來描述數(shù)據(jù)流。協(xié)議識(shí)別在<；源IP，目的IP，端口號>；三元組所定義的數(shù)據(jù)流上進(jìn)行，一條數(shù)據(jù)流屬于某個(gè)協(xié)議或者不屬于某個(gè)協(xié)議，協(xié)議識(shí)別采用基于正則表達(dá)式的字符串匹配來進(jìn)行深度包檢測，在第3節(jié)中會(huì)詳細(xì)介紹。

當(dāng)新的數(shù)據(jù)流報(bào)文出現(xiàn)時(shí)，協(xié)議識(shí)別系統(tǒng)將產(chǎn)生新的流標(biāo)志來標(biāo)識(shí)此數(shù)據(jù)流，完成對此數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)包檢測后，記錄該數(shù)據(jù)流識(shí)別狀態(tài)，如已識(shí)別或尚未識(shí)別。當(dāng)發(fā)現(xiàn)新的數(shù)據(jù)包屬于舊有數(shù)據(jù)流，則判斷數(shù)據(jù)流的識(shí)別標(biāo)識(shí)，若該數(shù)據(jù)流已識(shí)別，則識(shí)別系統(tǒng)跳過后續(xù)報(bào)文；若尚未識(shí)別，識(shí)別系統(tǒng)將該數(shù)據(jù)流送至匹配引擎匹配，根據(jù)匹配結(jié)果確定協(xié)議分類；尚不能分類的數(shù)據(jù)流則需保留協(xié)議識(shí)別狀態(tài)，以便后續(xù)報(bào)文到來時(shí)繼續(xù)進(jìn)行識(shí)別。對于暫時(shí)不能識(shí)別的數(shù)據(jù)流，可以保存識(shí)別狀態(tài)，即記錄當(dāng)前數(shù)據(jù)流識(shí)別過程進(jìn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)移時(shí)轉(zhuǎn)移到了哪個(gè)狀態(tài)；當(dāng)再次遇到該數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)包時(shí)，可以將保存的狀態(tài)恢復(fù)，繼續(xù)進(jìn)行識(shí)別。采用這種方法不必對數(shù)據(jù)流重新進(jìn)行識(shí)別，可以節(jié)省協(xié)議識(shí)別時(shí)間。

數(shù)據(jù)流協(xié)議識(shí)別算法如下所示，其中對每段數(shù)據(jù)流，只檢測前[N]個(gè)數(shù)據(jù)包。

1. while （新的數(shù)據(jù)包p到達(dá)）

2. ； if <；p（源IP），p（目的IP），p（端口號）>；未知

3. ； ； ； ； Con_id = ； 為<；p（源IP），p（目的IP），p（端口號）>；分配的連接號

4. ； ； ； ； if ； （能識(shí)別Con_id）

5. ； ； ； ； ； ； return 協(xié)議類型

6. ； ； ； ； else

7. ； ； ； ； ； ； 保存Con_id協(xié)議識(shí)別最新狀態(tài)

8. ； else

9. ； ； ； Con_id = ； 已保存的<；p（源IP），p（目的IP），p（端口號）>；連接號

10. ； ； 恢復(fù)最新識(shí)別狀態(tài)

11. ； ； if ； （能識(shí)別Con_id）

12. ； ； ； ； ； return 協(xié)議類型

13. ； ； else

14. ； ； ； ； 保存Con_id協(xié)議識(shí)別最新狀態(tài)

數(shù)據(jù)流匹配算法只掃描一次數(shù)據(jù)流，隨著數(shù)據(jù)包的輸入，可以在輸入的任何位置完成識(shí)別，而無需重復(fù)掃描數(shù)據(jù)包；對未識(shí)別的數(shù)據(jù)流，從當(dāng)前識(shí)別狀態(tài)而不是初始狀態(tài)繼續(xù)進(jìn)行匹配，提高了整個(gè)協(xié)議識(shí)別速度。

2.2 ； 基于正則表達(dá)式的數(shù)據(jù)包檢測

協(xié)議特征提取可以通過對協(xié)議的相關(guān)文檔的研究，找出協(xié)議交互過程有的且必定出現(xiàn)的固定字段。若協(xié)議中只有惟一的固定字段，就選取該字段作為協(xié)議的特征串；若存在多個(gè)固定字段，則對協(xié)議的實(shí)際報(bào)文進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，選取出現(xiàn)頻率最高的字段作為協(xié)議的特征串。

正則表達(dá)式[5]是采用某種模式去匹配一類字符串的公式，主要用于文本搜索、程序語言編譯器等領(lǐng)域。作為一種形式語言，正則表達(dá)式定義了一套自己的描述方式：完整的正則表達(dá)式是由兩種字符構(gòu)成的字符模式，其殊字符稱為“元字符”，其他的普通ASCII字符稱為“文字”。描述一組可匹配的字符串時(shí)不用明確地列舉出所有的確切形式，而是通過元字符描述子串或者單個(gè)字節(jié)的特征。在正則表達(dá)式中，既可以使用ASCII字符，也可以使用十六進(jìn)制數(shù)?；谡齽t表達(dá)式的模式匹配就是將這一字符模式與所搜索的字符串進(jìn)行匹配。正則表達(dá)式比固定字符串具有更強(qiáng)的表達(dá)能力和更好的靈活性，因此采用正則表達(dá)式代替固定字符串表示協(xié)議的特征。

例如對于文件傳輸協(xié)議FTP，通常服務(wù)器會(huì)傳輸字符串“220”表示服務(wù)器已準(zhǔn)備好，接下來會(huì)傳輸一段數(shù)據(jù)，其中包含字符串“FTP”，在“220”和“FTP”之間會(huì)有一些ASCII字符串。根據(jù)這些特性，可以將協(xié)議FTP的協(xié)議特征用正則表達(dá)式“^220*FTP”來表示。

2.3 ； 基于正則表達(dá)式的字符串匹配

字符串匹配問題，就是在一個(gè)文本[T=t1t2…tn]中找出某個(gè)特定模式串[p=p1p2…pn]的所有出現(xiàn)位置。其中[T]和[p]都是有限字母表[Σ]上的字符序列。匹配算法使用一個(gè)固定長度的窗口來搜索模式串，在窗口內(nèi)檢驗(yàn)?zāi)Ｊ绞欠衿ヅ?，然后從左向右不斷地移?dòng)窗口，直到掃描完整個(gè)文本。利用自動(dòng)機(jī)進(jìn)行字符串匹配[6]只需對每個(gè)文本字符檢查一次，并且檢查每個(gè)文本字符的時(shí)間為常數(shù)。因此對長度為[n]的文本，建立自動(dòng)機(jī)后匹配算法的時(shí)間為[（n）。]

4 ； ； 結(jié) ； 論

本文提出一種基于數(shù)據(jù)流前端檢測的協(xié)議識(shí)別方法并進(jìn)行了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，結(jié)合了基于端口方法的快速簡單和基于DPI的準(zhǔn)確性的優(yōu)點(diǎn)。系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)表明此種方法識(shí)別準(zhǔn)確率高，相比傳統(tǒng)方法識(shí)別時(shí)間減少將近80%。

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柳樹的詩句范文第5篇

【關(guān)鍵詞】客戶流失 客戶維系與挽留 預(yù)警模型 電信企業(yè)

一、引言

隨著電信企業(yè)之間的競爭加劇，電信運(yùn)營商不斷推出新的套餐和新的業(yè)務(wù)，希望能夠爭取到更多的市場份額。但同時(shí)也在很大程度上加大了客戶的不穩(wěn)定性，使得客戶離網(wǎng)現(xiàn)象頻繁發(fā)生。研究表明，一個(gè)公司如果將其顧客流失率降低5%，利潤就能增加25%至85%。由此可見，大量的客戶流失讓運(yùn)營商蒙受巨大損失。

結(jié)合客戶細(xì)分的思想，本文提出了一種新的電信企業(yè)客戶流失預(yù)警模型。

二、相關(guān)定義

（一）客戶流失的定義與分類

客戶流失只指客戶因?yàn)槟承┰蚺c電信運(yùn)營商解除服務(wù)合同的行為?？蛻艚獬?wù)合同的原因有多種多樣，但歸納起來主要有如下幾類：自然流失：是指客戶因?yàn)槠髽I(yè)不能給提供所期望的產(chǎn)品和服務(wù)（如不能提供寬帶上網(wǎng)功能等）或者某些客觀因素（如到異地工作或下崗等）而選擇離網(wǎng)所導(dǎo)致的客戶流失；惡意流失：是指客戶因?yàn)閭€(gè)人私欲因素（如惡意欠費(fèi)后為了逃避繳費(fèi)等）而選擇離網(wǎng)所導(dǎo)致的客戶流失；競爭流失：是指客戶因?yàn)槠髽I(yè)競爭對手因素（如競爭對手提供了更優(yōu)惠的資費(fèi)政策）而選擇離網(wǎng)所導(dǎo)致的客戶流失；失望流失：是指客戶因?yàn)槠髽I(yè)服務(wù)質(zhì)量因素（如網(wǎng)絡(luò)覆蓋或服務(wù)態(tài)度等）而選擇離網(wǎng)所導(dǎo)致的客戶流失。

三、客戶流失預(yù)警模型的構(gòu)建

（一）客戶細(xì)分

客戶細(xì)分有多種方法，如依據(jù)客戶的性別、年齡、支付能力、信用度等均可對客戶進(jìn)行分類。在客戶流失預(yù)警模型中，我們依據(jù)客戶對企業(yè)的貢獻(xiàn)大小進(jìn)行分類，主要分為以下三種：高價(jià)值客戶、普通價(jià)值客戶、低價(jià)值客戶。假定企業(yè)每月均攤到每個(gè)客戶的日常維護(hù)成本為C，則各類客戶定義如下：高價(jià)值客戶：是指月均話費(fèi)大于等于kC的客戶；普通價(jià)值客戶：是指月均話費(fèi)介于1C到kC之間的客戶；低價(jià)值客戶：是指月均話費(fèi)小于1C的客戶。

（二）模型數(shù)據(jù)屬性分析

影響客戶流失預(yù)警判定的數(shù)據(jù)屬性通常多種多樣，這些屬性之間存在著或強(qiáng)或弱的相關(guān)關(guān)系，以全部屬性作為細(xì)分標(biāo)準(zhǔn)顯然過于復(fù)雜，并且也難于在實(shí)時(shí)環(huán)境中識(shí)別和追溯目標(biāo)；而任意選取其中某個(gè)或某幾個(gè)屬性又會(huì)影響對客戶流失行為的解釋力度，降低預(yù)警效果。因此，較為有效的方法是從這些相互關(guān)聯(lián)的影響屬性中，通過約簡算法抽取對客戶流失行為起關(guān)鍵影響的屬性；或者對這些屬性進(jìn)行抽取整合，重新構(gòu)造少數(shù)關(guān)鍵指標(biāo)，這些指標(biāo)是原有影響屬性（或稱因子）的線性組合，能綜合原有影響屬性的最大信息，相互之間的相關(guān)性較小。

（三）流失客戶的特征挖掘

基于慢啟動(dòng)的頻繁模式挖掘算法。在傳統(tǒng)的頻繁模式挖掘研究中，項(xiàng)（Item）是一個(gè)文字，在交易數(shù)據(jù)庫中，它可以代表商品，在分類時(shí)，它可以代表屬性的值。設(shè)I={Il，I2，...，Im}為項(xiàng)的全集，D={Tl，T2，...，Tn}為事務(wù)數(shù)據(jù)庫，其中，每個(gè)事務(wù)Ti（i[1，2，…，n]）包含事務(wù)ID號TID和一個(gè)I中項(xiàng)的子集Itemset。

定義一：I的子集XI稱作項(xiàng)集或模式。項(xiàng)集X的支持度計(jì)數(shù)supes_count（X）為D中包含項(xiàng)集X的事務(wù)數(shù)，X的支持度sup-port（X）=supes_count（X）/|D|，其中|D|是D中事務(wù)的個(gè)數(shù)。

定義二：對于預(yù)先指定的最小支持度閥值δ，如果項(xiàng)集（模式）X的支持度滿足：support（X）δ，則稱項(xiàng)集（模式）X是頻繁的。

定義三（頻繁數(shù)）：頻繁數(shù)是指在事務(wù)數(shù)據(jù)D中，數(shù)據(jù)項(xiàng)的支持度大于最小支持度閾值的所有數(shù)據(jù)項(xiàng)個(gè)數(shù)的總和，記為R。定義4（最高頻繁項(xiàng)次數(shù)）：最高頻繁項(xiàng)次數(shù)是指在所有的頻繁模式中項(xiàng)數(shù)最高的頻繁項(xiàng)的項(xiàng)的個(gè)數(shù)值，記為M。

定義判決函數(shù)f為頻繁項(xiàng)次數(shù)和頻繁數(shù)的如下線性組合：f=αR+βM，其中，α和β為權(quán)重因子，滿足α+β=1。

基于上述公式，可給出基于慢啟動(dòng)的頻繁模式挖掘算法的實(shí)現(xiàn)步驟如下：

（1）最小支持度閾值指數(shù)遞增過程）Step1：取一個(gè)較小的δ值作為初始最小支持度閾值，根據(jù)式（1）計(jì)算判決函數(shù)f的值f1?！璖tepi：取2i-1δ作為最小支持度閾值，計(jì)算判決函數(shù)值fi，若fi≤fi-1，轉(zhuǎn)入步驟i+1。Stepi+1：取2iδ作為最小支持度閾值，計(jì)算判決函數(shù)值fi+1，若fi+1>fi，轉(zhuǎn)入步驟i+2。

（2）最小支持度閾值線性遞增過程）Stepi+2：取2i-1δ+ζ作為最小支持度閾值，計(jì)算判決函數(shù)值fi+2，若fi+2≤fi，轉(zhuǎn)入步驟i+3?！?/p>

Stepi+1+k：取2i-1δ+（k-1）ζ作為最小支持度閾值，計(jì)算判決函數(shù)值fi+l+k，若fi+l+k>fi+k，結(jié)束。這樣最小支持度閾值線性遞增過程結(jié)束，得到最小的判決函數(shù)值fi+k，以及最終最小支持度閾值2iδ+（k-1）ζ。

客戶流失預(yù)警模型的建模過程主要包括如下幾個(gè)步驟：

①數(shù)據(jù)抽取：首先，從業(yè)務(wù)系統(tǒng)中抽取離；②網(wǎng)客戶數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合；對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合中的數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性約簡，并將約簡后的屬性集合作為模型的訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)集合；③采用基于慢啟動(dòng)的頻繁模式挖掘算法對模型的訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)集合進(jìn)行頻繁模式挖掘，并基于挖掘得到的流失客戶特征構(gòu)建分類器；④輸入新的客戶數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)集合；對測試數(shù)據(jù)集合中的數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性約簡，并將約簡后的屬性集合作為模型的測試輸入數(shù)據(jù)集合；⑤采用基于慢啟動(dòng)的頻繁模式挖掘算法對模型的測試輸入數(shù)據(jù)集合中的每個(gè)用戶對應(yīng)的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行頻繁模式挖掘；⑥將挖掘得到的新用戶的特征與分類器中的特征集合進(jìn)行模式匹配，判定該用戶是否會(huì)具有離網(wǎng)傾向。將有離網(wǎng)傾向的客戶集反饋給客戶維系與挽留系統(tǒng)，為客戶服務(wù)部門開展客戶維系與挽留工作提供決策參考。

四、結(jié)論

本文實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分組模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有較好的逼近能力和泛化能力，同時(shí)也在一定程度上減少了訓(xùn)練時(shí)間。本文作者創(chuàng)新點(diǎn)：提出了一種用于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)逼近的新方法，將分組的思想與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合應(yīng)用于函數(shù)的逼近。

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