物流工程的论文

第一条 工程硕士学员在修满规定的学分后，可以进入学位论文撰写阶段。 第二条 工程硕士学员学位论文指导老师的选择，以师生互选和工程硕士中心协调相结合的方式选定。 第三条 工程硕士导师选定后，学员应积极加强与导师的联系和沟通，在导师的指导下初步确定研究方向，通过查阅文献、收集资料和调查研究，结合所在行业工作特点及自身兴趣专长，与导师商讨拟定论文选题。 第四条 选题要求：工程硕士专业学位论文选题应直接来源于生产实际或具有明确的工程背景，其研究成果要有实际应用价值，论文拟解决的问题要有一定的技术难度和工作量，论文要具有一定的理论深度和先进性。鼓励学员结合工程硕士培养过程所学的理论知识，在调查研究的基础上，根据自身的工作经历选择题目。 第五条 项目管理领域工程硕士学位论文选题应注重工程性和项目导向性，应解决一个（或以上）完整的项目管理问题。鼓励学员选择建设工程、信息工程、制造工程、农业工程、国防工程等相关工程领域中，能促进项目管理理论发展的论题，以及提高项目管理应用水平的案例分析和实证研究等方面的论题，最好是有针对性地选择本人所在企业或部门的实际项目管理问题，运用项目管理理论和方法展开研究。 第六条 物流工程领域工程硕士学位论文选题应直接来源于物流领域实际工作部门，并与学生的本职工作联系紧密。论文可以是一个完整的工程技术项目，或某工程项目的子项目，必须有相关方案的比较、评估、设计计算和完整的图纸等相关文件；可以是某项规划、设计项目，必须有相应的技术经济比较；可以是新产品、新流程、新方法的设计和开发，必须有设计开发的全部技术资料以及分析；可以是某物流信息系统的设计和开发，必须有系统的相关技术文档以及相关软件；可以是经营管理的成果，必须有新的经营管理理论、方法和效果分析等。 第七条 项目管理领域工程硕士学位论文形式可以是项目管理理论方面的专题研究，也可以是将项目管理理论应用于所从事工作的解决问题的文章，以及典型性的项目管理案例研究。物流工程领域工程硕士学位论文形式可以是结合物流工程技术项目的论文，也可以是物流工程规划、设计、开发及成果分析研究的论文。 第八条 选题确定后，填写《工程硕士论文选题登记表》并在课程结束后的2-3个月内提交到工程硕士中心，逾期将不予受理。未能提交论文选题表的学员，不能进入论文开题阶段。

基于个性化技术的物流信息系统框架设计摘要】文中阐述了个性化技术的概念及特点，分析了传统物流管理信息系统存在的问题，并针对这些问题设计了一个基于个性化技术的物流管理信息系统的框架，最后对框架的实现技术进行了说明。【关键词】个性化；物流信息系统；数据挖掘现代物流在地区经济发展中的重要作用越来越为人们所认识。然而，随着网络物流资源的日趋丰富，人们要从浩瀚的信息之海中找到自己需要的信息越来越困难。传统的“人找信息”的服务模式已经越来越难以适应网络发展的要求，人们迫切需要一种能够根据用户的特点自动组织和调整信息的服务模式。于是个性化物流服务应运而生。1个性化技术概述1个性化概念及特点个性化服务是指针对不同用户的不同特点提供不同的服务策略和服务内容的服务模式[1]。个性化服务具有主动性，可定制性，智能性等特点。主动性是指根据用户提出的明确要求，或基于用户的学科、偏好等个人特征，主动向用户提供其可能需要的信息和服务。可定制性是指用户可以定制自己的兴趣爱好，呈现布局等。智能性是指个性化服务中使用了一些智能技术，如数据挖掘，聚类分析等，它能够根据用户的浏览习惯来更新用户的兴趣模型。2个性化技术简介推荐系统是个性化技术中最普遍的应用之一，根据用户行为和用户偏好自动地过滤用户不感兴趣的东西、预测用户感兴趣的东西。目前，常用的推荐技术有三类：基于内容的推荐技术、基于关联规则的推荐技术和协同过滤技术。①基于内容的推荐技术通过比较信息资源与用户的兴趣模型之间的相似性来推荐信息，它是信息过滤技术的延续与发展[2]。项目或者对象通过相关特征的属性来定义，系统基于用户评价对象的特征学习用户的兴趣，依据用户资源与待预测项目的匹配程度进行推荐。②基于关联规则的推荐（Association Rule-basedRecommendation）是以关联规则理论为基础，把已购商品作为规则头，把推荐对象作为规则体的一种推荐技术[2]。它可以发现不同商品在销售过程中的相关性。③协同过滤技术是目前应用最为广泛的推荐技术，它利用相似的行为和特征来进行个性化推荐。协同过滤技术基于历史用户数据找到与当前用户相似的用户群，并基于相似用户群的喜好向当前用户提供推荐。表1对以上三种推荐技术进行了简单的比较。限于篇幅，此处不再赘述。2传统物流信息系统存在的问题随着Internet技术、信息技术的不断发展以及信息量的不断扩大，越来越多的物流信息系统暴露出以下问题。1信息量大，查全不易当前的物流信息系统中信息量越来越庞大且动态变化、形式多种多样。在这个海量仓库里有配送、运输、仓库、物流广告等内部或外部信息，这些信息严重超载。因此，网络使得用户面临从信息不足逐渐过度到选择过多的问题上来。供参考