亚马逊物流系统分析(亚马逊身份信息系统)

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四、亚马逊物流系统分析相关图片展示

亚马逊物流系统分析公开的一种公路干线物流的货源推荐方法，通过智能移动终端采集司机行为数据和货源数据，在公路干线物流交易系统后台建立相应数据库，经过对离线司机历史行为数据特征、线上司机实时数据特征和货源数据特征进行提取分析，经过相应计算引擎(1)对货源打上的标签；(2)判定司机对一个货源的喜好度，并对货源进行排序；(3)对货源进行评分并排序；采用加权式混合推荐策略计算出最终的推荐结果，不仅提高了货源被查阅或者拨打电话的几率，也避免司机为了查阅大量货源信息而造成大量的时间浪费，还提高了司机获取自己所需货源的效率、增加了货运的成交率，同时减少了公路干线物流交易系统的零电话反馈率，增加了货主的发货体验。亚马逊物流系统分析用于获取和分析数据的系统(100、108、110)，诸如若干个服务器(108)，所述数据关于与可连接互联网的用户设备相关的在线用户行为和其他活动，所述用户设备可选地为移动设备，该系统被配置成从多个数据源采集(404、408)数据，其中采集的所述数据至少包括从用户设备(104、104a、104b、105、217、402)获取的个人用户级数据和表明整个用户群体、活动设备或测量的服务上的行为和人口统计特征的统计级数据(107a、211)，其中所述用户级数据是优选地使用具有受控的构成的至少一个用户研究小组(216)采集的，进一步优选地从所述用户小组中的每个参与者的多个设备采集的，所述采集的数据表明互联网、内容、媒体、应用程序和/或设备使用；利用本体的元数据方案将获得的用户级数据和统计级数据组织(406)到分类数据集中，所述数据集优选是多义的；基于所述用户级数据和统计级数据的结合确定电子交付物(112、206、416)，其中统计级数据被用于校准用户级数据；在关于使用的设备或在线行为的若干感兴趣因素方面，所述交付物具有动态地可选择的、优选地用户可选择的范围，所述感兴趣因素优选地包括应用程序使用、应用程序分布、内容使用、内容分布、应用程序货币化、用户人口统计、设备分布、设备特征、设备使用和/或时间因素。

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