基于数据挖掘算法的高等学校物流服务管理研究

《ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing》：Study on Logistic Service Management of Colleges and Universities Based on Data Mining Algorithms

构建适应新形势的大型物流服务（LS）需政府支持、资源整合与市场机制推动，LS-DM系统结合数据挖掘与机器学习，仿真准确率89.7%、精确率87.8%，优于现有模型。细化管理措施，包括调整管理哲学、规章制度、提升绩效及建立监督评估机制，从而持续优化大学物流管理，提升师生服务及大学科学发展的基础。

　　

摘要

为了提升大学物流在社会化改革过程中的自我发展能力，有必要构建一个能够适应新形势的大型物流服务系统（LS）。具体措施如下：在政府部门的支持下，营造良好的外部环境；以资源整合为目标，构建合理的组织结构；以市场机制为推动力，推动高等教育的创新发展。文中提到了一些通过数据挖掘（DM）算法进一步改革大学物流的参考方法，这些算法研究了物流实体与独立学院之间的市场特征及互动关系。物流服务数据挖掘（LS-DM）方法在推进物流管理科学的同时，还能提升整个经济的效益。随着高等教育的快速发展，新的需求和模式对大学物流管理提出了更高的要求。在新形势下，必须倡导并实施精细化管理。要实施精细化管理，需要改变管理理念，优化规章制度，提升运营效率，并建立监控和评估进展的机制。这样一来，物流管理可以得到持续改进，学生和教师能够享受到更好、更满意的服务，从而为大学的科学发展奠定坚实基础。所提出的LS-DM系统结合了物流服务、数据挖掘和机器学习模型，模拟结果显示其准确率为89.7%，精确率为87.8%，优于现有模型的表现。