1　引言

　　物流RFID數(shù)據(jù)的采集與積累為期不長(zhǎng)，如何對(duì)它們進(jìn)行有效開(kāi)發(fā)利用的研究還處于起步狀態(tài)。雖然大家都認(rèn)識(shí)到這項(xiàng)研究工作具有重大意義，但是目前還沒(méi)有尋找到適用的方法和技術(shù)。物流貨物的RFID數(shù)據(jù)與乘客利用公交IC卡刷卡乘車(chē)數(shù)據(jù)有相似之處，所以考察公交IC卡數(shù)據(jù)的研究工作有一定的借鑒作用。文獻(xiàn)中有對(duì)公交IC數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)框架進(jìn)行探討的，利用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法，得到某些方面的匯總信息。但是文中沒(méi)有提出有效的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，所以沒(méi)能獲取深層次的決策支持信息。與乘客乘車(chē)一樣，運(yùn)載的貨物也處于一個(gè)時(shí)空不斷變化的動(dòng)態(tài)過(guò)程中，要想得到貨物在路網(wǎng)上的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，必須采用新的方法和技術(shù)。時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘的研究給解決此類(lèi)問(wèn)題提供了一種新的思路。

　　時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘即“從時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)”（Knowledge　Discovery　from　Spatio—Temporal　Data　bases），是指從時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)中提取用戶感興趣的時(shí)空模式與特征、時(shí)空與非時(shí)空數(shù)據(jù)的普遍關(guān)系及其它一些隱含在數(shù)據(jù)庫(kù)中的普遍的數(shù)據(jù)特征，它是KDD技術(shù)在時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用的延伸，是數(shù)據(jù)挖掘近幾年發(fā)展起來(lái)的一個(gè)新研究領(lǐng)域。針對(duì)由RFID設(shè)備獲取物流信息的需求，選擇時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘中的時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則的方法較為合適。文獻(xiàn)中研究移動(dòng)物體時(shí)空數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，為時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)提供基礎(chǔ)；文獻(xiàn)中對(duì)時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)行研究，得到了很多有趣的時(shí)空模式。上述算法適用于提取自由移動(dòng)物體活動(dòng)規(guī)律的情況。而在物流系統(tǒng)中，貨物的運(yùn)送受配送車(chē)輛和線路的影響，需要對(duì)以自由移動(dòng)物體為研究對(duì)象的時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行改進(jìn)，以適用于具有路線約束的貨物運(yùn)送時(shí)空模式的挖掘。

　　本文利用時(shí)空頻繁模式挖掘的基本思想，結(jié)合物流領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，對(duì)物流貨物運(yùn)送時(shí)空規(guī)律進(jìn)行提取，為物流公司線路優(yōu)化提供詳實(shí)科學(xué)的決策依據(jù)。借助于時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的時(shí)空頻繁模式來(lái)表示貨物在配送過(guò)程中的規(guī)律，如貨物于某時(shí)TIi從地點(diǎn)A裝載上車(chē)，于另一時(shí)間TIj從地點(diǎn)B卸載下車(chē)，這就是一個(gè)配送模式；當(dāng)貨物件數(shù)大于規(guī)定的閾值時(shí)，這就是一個(gè)頻繁的配送模式，反映了某一部分貨物的群體時(shí)空配送規(guī)律。結(jié)合有效的剪枝策略，可以獲取整個(gè)物流公貨物主要的時(shí)空流動(dòng)規(guī)律。這是對(duì)物流RFID數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空模式挖掘的新探索，為獲取貨物主要的時(shí)空流動(dòng)規(guī)律提供了新的方法與手段。

　　2　物流RFID數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)空模式挖掘的概念與符號(hào)定義

　　本文研究的對(duì)象是物流公司通過(guò)RFID設(shè)備獲取的貨物時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)。從某一物流公司的貨物配送數(shù)據(jù)庫(kù)中，可得到表1的記錄形式：

 　　從表1中可以看出，物流公司通過(guò)RFID技術(shù)詳細(xì)記錄了貨物的動(dòng)態(tài)信息，包括貨物從接貨到到達(dá)顧客手中所經(jīng)歷的地點(diǎn)與時(shí)間。有了這些信息，可以利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘哪些地點(diǎn)對(duì)或地點(diǎn)鏈?zhǔn)穷l繁出現(xiàn)的，據(jù)此可以進(jìn)行物流網(wǎng)優(yōu)化調(diào)整。

　　一個(gè)物流線路網(wǎng)G由一組不同的貨物配送線路Ii組成，且每條線路上分布有若干裝卸貨物的地點(diǎn)Sij?？梢员硎緸椋?

　　式中，G一物流線路網(wǎng)；L一線路集合；Ii一第i條配送線路；S一裝卸站點(diǎn)集合；Sij一第i條配送線路上的第i個(gè)裝卸點(diǎn)。

　　每條配送線路都有一定的發(fā)送頻率。線路上任何相鄰兩個(gè)地點(diǎn)之間的一段稱為線段，不同的線路之間會(huì)有部分相交或不相交的線段。貨物從某一起點(diǎn)可能需要一次或多次轉(zhuǎn)運(yùn)才到達(dá)收貨人的手中，形成一條裝卸點(diǎn)序列。當(dāng)某序列只包含兩個(gè)裝卸點(diǎn)，即起點(diǎn)與終點(diǎn)，說(shuō)明此次配送沒(méi)有中途轉(zhuǎn)運(yùn)；當(dāng)序列包含三個(gè)及以上裝卸點(diǎn)，即除起點(diǎn)與終點(diǎn)外，還包含中間的一個(gè)或幾個(gè)轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)，說(shuō)明此次配送中途進(jìn)行了轉(zhuǎn)運(yùn)。本文借助于時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的時(shí)空模式來(lái)表示貨物在配送網(wǎng)中的運(yùn)送情況，結(jié)合物流領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，定義配送線路模式這一術(shù)語(yǔ)來(lái)表示貨物在配送網(wǎng)中的時(shí)空狀態(tài)，見(jiàn)定義1。

　　定義1   時(shí)空配送線路模式：帶時(shí)間屬性的配送路線，是由帶時(shí)間屬性轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)所組成的序列，貨物在每個(gè)轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)上都會(huì)停留一段時(shí)間，所以時(shí)間屬性采用時(shí)間TI表示。如式（2）所示：

 　　式中，R一帶時(shí)間屬性的轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)集合和線路集合；
　　S一轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)集合；
　　Si一第i個(gè)轉(zhuǎn)運(yùn)站點(diǎn)；
　　T一所有轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)間集合；
　　ti一第i個(gè)轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)間；
　　L一轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)涉及的配送線路集合。

　　根據(jù)式（2）中的s={s1，s2…，Sy}所含轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)數(shù)量的不同，可分為直達(dá)的配送模式，即y=2，和轉(zhuǎn)運(yùn)的配送模式，即y>2。

　　為了便于利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在此用時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)配送模式的表達(dá)方式進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

　　定義2   直達(dá)路線的時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則：用時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則的表示方法描述的直達(dá)配送模式，即貨物于某一時(shí)間ti從裝載點(diǎn)si，裝載上車(chē)q1，于另一時(shí)間tj從卸載點(diǎn)sj卸載下車(chē)q2，就成一條配送的時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則ζi記為：

　　式中，ζi一帶時(shí)間屬性的直達(dá)路線的時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則:
　　si、sj一第i，j個(gè)裝卸點(diǎn)；
　　ti，tj一裝卸點(diǎn)所需時(shí)間段集合；
　　q1一裝載；
　　q2一卸載；
　　sup一支持?jǐn)?shù)；
　　m一滿足此條時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則的貨物件數(shù)。

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　　定義3   轉(zhuǎn)運(yùn)路徑的時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則：具有轉(zhuǎn)運(yùn)關(guān)系的兩個(gè)或兩個(gè)以上的直達(dá)路徑時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則的組合。在時(shí)間ti從線路li的裝卸點(diǎn)si裝載的貨物，于另一時(shí)間tj從裝卸點(diǎn)sj卸載，又于時(shí)間tk在裝卸點(diǎn)sj裝上線路lj的車(chē)上，再于另一時(shí)間tg從sn卸下?？捎檬剑?）表示:

 　　為了簡(jiǎn)化，用ζ*來(lái)表示轉(zhuǎn)運(yùn)路徑關(guān)聯(lián)規(guī)則，則有:

    把除裝卸點(diǎn)si之外同一條線路l1上的其它所有裝卸點(diǎn)稱為sielse，那么可以單獨(dú)地把某個(gè)裝卸點(diǎn)的裝卸載貨物情況看成一個(gè)特殊的時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則。

      定義4     裝載點(diǎn)的時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則：于某一時(shí)間ti從裝卸點(diǎn)si裝載的貨物，將于其后時(shí)間tielse在同配送線路的其它sielse卸載，用關(guān)聯(lián)規(guī)則形式表示：

      式中的0nζi表示裝載點(diǎn)的時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則。

　　定義5   卸載點(diǎn)的時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則：貨物于先于某一時(shí)間的時(shí)間從裝卸點(diǎn)Si裝載，于時(shí)間ti在裝卸點(diǎn)sielse卸載，用關(guān)聯(lián)規(guī)則的形式表示：

　　式（6）中的Offζi、表示卸載點(diǎn)的時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則。

　　這樣裝卸點(diǎn)、裝卸點(diǎn)對(duì)、裝卸點(diǎn)鏈在時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則上就有了統(tǒng)一的表述方式。

　　定義6  頻繁模式：當(dāng)某個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持?jǐn)?shù)大于一個(gè)設(shè)定的閾值時(shí)，這條關(guān)聯(lián)規(guī)則就是有趣的，是一個(gè)頻繁模式。這個(gè)設(shè)定的閾值稱為最小支持?jǐn)?shù)，用minsup表示。對(duì)應(yīng)上述各種規(guī)則就有了各自的頻繁模式。頻繁直達(dá)路徑的關(guān)聯(lián)規(guī)則是指在路線l；上，于某一時(shí)間t從裝卸點(diǎn)s裝載的貨物，將于某一時(shí)間tj從裝卸點(diǎn)sj卸載，用F=（f，I，q.）（，，q）pup=≥minsup]表示，所有的F‘組成的集合用Fζi表示。同理可得頻繁轉(zhuǎn)運(yùn)路徑Fζ*，頻繁的裝載點(diǎn)F0nζ，頻繁的卸載點(diǎn)Foffζ等概念。

　　3　物流 

　　RFID數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)空模式挖掘的算法設(shè)計(jì)要想在上千萬(wàn)條記錄中找出這些有趣的時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則是一件相當(dāng)不容易的事情，必須依靠有效的剪枝策略。根據(jù)物流專業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)，可以得到以下的性質(zhì)：

　　性質(zhì)1：線路]i上頻繁的直達(dá)路徑必然頻繁的裝卸點(diǎn)集合中?？梢灾庇^地想象，沒(méi)有很多貨物發(fā)運(yùn)的裝載點(diǎn)，不可能成為頻繁直達(dá)路徑的前項(xiàng)；沒(méi)有很多貨物到達(dá)的卸載點(diǎn)，不可能成為頻繁直達(dá)路徑的后項(xiàng)。

     性質(zhì)2：線路]i和]j；頻繁轉(zhuǎn)運(yùn)路徑必然發(fā)生在包含在具有轉(zhuǎn)運(yùn)可能性的裝卸點(diǎn)的頻繁直達(dá)路徑的集合中。因?yàn)轭l繁轉(zhuǎn)運(yùn)路線時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則是用兩個(gè)或兩個(gè)以上的直達(dá)路徑時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則的組合進(jìn)行表示，所以頻繁轉(zhuǎn)運(yùn)路徑必定出現(xiàn)在頻繁直達(dá)路徑的集合中。

      利用這些定義和性質(zhì)，就可以進(jìn)行物流配送數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)空頻繁模式挖掘。

　?。?）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。根據(jù)物流配送數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，得到各線路各個(gè)時(shí)段的貨物裝卸點(diǎn)OD矩陣。

　?。?）設(shè)定minsup的值，尋找滿足式（8）所列條件的頻繁裝載點(diǎn)集合FOnζ.和頻繁卸載點(diǎn)集合FOffζ，如式（9），（10）所示。

　　（3）利用性質(zhì)1來(lái)尋找頻繁直達(dá)路徑集合。由于一條路線上會(huì)有不同的車(chē)次，所以要用一個(gè)矩陣來(lái)表示各條路線不同車(chē)次的頻繁直達(dá)路徑，如（11）所示。

 　　式中Fζi表示線路li上的頻繁直達(dá)路徑集合，F(xiàn)ζij表示路線li上第j個(gè)車(chē)次頻繁直達(dá)路徑集合。

　?。?）獲取頻繁轉(zhuǎn)運(yùn)路徑集合。在頻繁直達(dá)路徑集合式（11）中，針對(duì)具有轉(zhuǎn)運(yùn)可能的裝卸點(diǎn)，根據(jù)貨物號(hào)進(jìn)行跟蹤，利用性質(zhì)2來(lái)尋找頻繁轉(zhuǎn)運(yùn)路徑集合，如（12）所示。

 　　式中Fζ表示線路l上的頻繁轉(zhuǎn)運(yùn)路徑集合，F(xiàn)‘表示路線l；上第j個(gè)頻繁轉(zhuǎn)運(yùn)路徑集合。

　　4  實(shí)驗(yàn)及其結(jié)果分析

　　為了能簡(jiǎn)單有效地說(shuō)明上述算法，我們從物流配送線路網(wǎng)中截取兩條具有代表性的單向線路l1和l2，它們有一個(gè)共同的裝卸點(diǎn)C。如圖1所示。

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　　第一步根據(jù)貨物配送數(shù)據(jù)，得到線路l和l各個(gè)裝卸點(diǎn)裝卸貨物的件數(shù)，時(shí)間精度取到小時(shí)，見(jiàn)表2和表3。

 　　根據(jù)車(chē)輛的出行信息，可以得到線路l1和l2各裝卸點(diǎn)的時(shí)間列表，見(jiàn)表4和表5。

　　第二步在各條路線每個(gè)車(chē)次裝卸點(diǎn)OD中，獲取大于最小支持?jǐn)?shù)的各頻繁裝卸點(diǎn)。在本例中，設(shè)定minsup=10，則表2和表3中頻繁的裝卸有（AB）、（EFC），頻繁的下客裝卸點(diǎn)（BCD）、（CG）.如圖2和圖3所示：

　　根據(jù)性質(zhì)1可以得到線路l1上頻繁的直達(dá)路徑有: 

　　簡(jiǎn)記為A==>C，如圖4所示。

　　線路l2上頻繁的直達(dá)路徑有：

       簡(jiǎn)記為C==>G，如圖5所示。

       第四步在具有轉(zhuǎn)運(yùn)可能的裝卸點(diǎn)c，對(duì)貨物進(jìn)行跟蹤，搜尋出這些貨物中后來(lái)又上另一輛貨車(chē)的貨物件數(shù)超過(guò)設(shè)定轉(zhuǎn)運(yùn)支持?jǐn)?shù)的裝卸點(diǎn)，如圖6所示。

　　通過(guò)上述的實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證本文提出的物流RFID數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)李模式挖掘方法能快速獲取頻繁裝卸點(diǎn)、頻繁直達(dá)路徑和頻繁轉(zhuǎn)運(yùn)路徑等。這些信息就可以為庫(kù)存控制和線路優(yōu)化提供決策依據(jù)。

　　5 結(jié)論及展望

　　隨著各種檢測(cè)設(shè)備與RFID技術(shù)的投入使用，物流公司的信息部門(mén)每天都可采集并存儲(chǔ)大量貨物運(yùn)送方面的數(shù)據(jù)，但是這些積累的海量物流時(shí)空數(shù)據(jù)并未得到有效的組織和利用，很多潛在的物流運(yùn)送線路規(guī)律并未發(fā)現(xiàn)，造成了數(shù)據(jù)資源的浪費(fèi)。本文提出了利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)抽取這些隱含在數(shù)據(jù)中的潛在有用的規(guī)律。但是時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘方法在很多方面都需要進(jìn)一步完善才能應(yīng)用到物流領(lǐng)域中，本文只是在這方面做了一些探索，需要進(jìn)一步研究的內(nèi)容還有很多，比如時(shí)空模式的可視化，挖掘算法的智能化，挖掘結(jié)果的后處理與利用問(wèn)題等。