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J-GLOBAL ID：201802270189990695   整理番号：18A1811294

航空貨物ロジスティックス管理のための非構造ビッグデータ解析【JST・京大機械翻訳】

UNSTRUCTURED BIG DATA ANALYTICS FOR AIR CARGO LOGISTICS MANAGEMENT

著者 (2件)： Wu Pei-Ju (Department of Transportation and Logistics, Feng Chia University, Taichung, Taiwan) ,  Yang Chun-Kai (Department of Transportation and Logistics, Feng Chia University, Taichung, Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SOLI  ページ： 274-278  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 航空貨物ロジスティックスは,迅速な流通において重要な役割を果たし,場所間で迅速に出荷される。しかし,非構造化大規模データによる航空貨物ロジスティックスのビジネス知識を調査した研究はほとんどない。したがって,本研究では,航空貨物ロジスティックスの重要な問題に取り組むためにハイブリッドデータマイニングモデルを開発し,航空ロジスティックスを管理するようなものに対する運用戦略を生成した。提案したハイブリッドデータマイニングモデルの解析結果からの航空貨物ロジスティックスの8つの重要なテーマは,滑走路拡張,航空貨物プラットフォーム,特別なロジスティックスと認証,電子商取引ロジスティックス,協力,ネットワーク拡張,市場観測,および航空機変換である。さらに,革新拡散理論と資源依存性理論を,ハイブリッドデータマイニングモデルの経験的結果に組み込んで,以下の航空貨物ロジスティックス戦略を生成した。「適切な方法で革新的航空ロジスティックスを開発し,航空ロジスティックス性能を強化するための戦略的協力を確立する」。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 航空機 ,  ネットワーク ,  データマイニング ,  滑走路 ,  構造形成 ,  *ロジスティックス ,  *航空輸送 ,  *航空貨物 ,  データ解析 ,  電子商取引
準シソーラス用語： 大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 航空貨物 ,  ロジスティックス ,  ビッグデータ ,  解析