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基于聚类和关联规则的港口生产数据挖掘研究
一、研究背景
随着经济全球化的加速和物流的发展，港口作为物流、贸易、并且集运、储存等多种功能的综合节点，已经成为国际贸易的重要载体。而港口生产数据挖掘研究是针对港口生产过程中产生的数据进行分析、挖掘、处理，旨在发掘裨益总体业务的关联信息或提供特定信息的决策支持模型。本文主要研究基于聚类与关联规则的港口生产数据挖掘，旨在利用这两种技术，挖掘出港口运营、货物运输及其它产生的数据中的关联规律，为港口的生产运营提供有效的支持。
二、研究内容
1.港口生产数据的分析
港口中涉及到的产生数据很多，例如船舶在港时间、卸货量、装货量、货品种类、集装箱数量等信息。组织这些数据并进行分析，对于改善港口生产运营效率、提高货物处理能力意义重大。通过聚类分析，将大量港口数据进行分类处理，实现数据降维，为后面的数据挖掘提供便利。
2.港口生产数据挖掘
基于聚类和关联规则的港口生产数据挖掘方法，可以从大量数据中挖掘出相关联的信息，以支持港口的生产运营。关联规则中，可以挖掘出哪些货物出现的时间、地点、运输方式与其他货物有关联，从而实现货物匹配。同时应用聚类分析方法，挖掘出和港口不同生产参数之间的正负相关性，从而提高港口的管理水平和运营效率。
三、研究意义
1.改善港口的运营效率
通过对港口生产数据进行聚类分析和关联规则挖掘，可以发现物流过程中产生的有关港口运营、货物运输等相关联的关系，并适时调整港口的生产布局及调度，提高生产效率。
2.加速数据分析和处理速度
在进行港口生产数据处理时，避免了传统方法浪费时间的问题。使港口生产数据处理更高效、更精确，并且减少错误率，能够及时发现问题并加以处理。
四、研究总结
港口生产数据挖掘研究是一个较为复杂的任务，分析的数据涉及的领域较为广泛。在本文中，基于聚类和关联规则的港口生产数据挖掘方法得以有效应用，发现其中隐藏的规律和路径。因为本文的方法，港口管理者们可以得出更精准和高效的数据，为港口生产运营提供了有力的支持。
然而，在实际应用中，聚类和关联规则的算法还有很多局限性，需要继续深入研究和完善。未来的研究将进一步探讨其他数据挖掘算法及其在港口生产数据中的有效应用，使港口生产运营更加智能化和高效化。