第一篇检索作业总结

第一章检索任务

1.1检索课题

选定课题《基于大数据的智能物流管理平台研究》。

1.2确定选题所属学科

分析选定的课题所属的学科类目，通过“维普期刊”数据库的“高级检索”界面中，选择“分类号”检索，然后点击右侧“查看分类表”功能，查出课题所属的1至4级学科名称和对应的分类号。分别为[F]经济、[F2]经济计划与管理、[F25]物资经济、[F253]物资企业经营与管理。

1.3中英文检索词

根据选定的课题确定3个中、英文相互对照的检索关键词。分别为智能物流（intelligent logistics）、大数据（big data）、云计算（cloud computing）。

第二章检索策略与结果

2.1检索中文期刊文献

2.1.1 CNKI中国期刊全文数据库

（1）检索系统名称：CNKI中国期刊全文数据库
（2）检索表达式：篇名:(智能物流) and篇名:(大数据)
（3）检索到文献数量：9篇
（4）检索结果

图1 CNKI期刊检索

图2 CNKI期刊检索结果

（5）相关的题录型记录1条
题名：大数据时代的智能物流模式研究
作者：杨曙
文献来源：企业科技与发展. 2018,(05) 页码：112-113
（6）检索评价：相关性良好

2.1.2 维普期刊全文数据库

（1）检索系统名称：维普期刊全文数据库
（2）检索表达式：题名:(智能物流)
（3）检索到文献数量：152篇
（4）检索结果

图3 维普期刊检索

图4 维普期刊检索结果
（5）相关的题录型记录1条
题名：大数据时代的智能物流
作者：姚尧
机构：《中国经济信息》编辑部
文献来源：《中国经济信息》2013年第7期70-71,共2页
（6）检索评价：相关性良好

2.1.3 万方期刊数据库

（1）检索系统名称：万方期刊数据库
（2）检索表达式：题名:(智能物流) and 关键词:(云计算)
（3）检索到文献数量：32篇
（4）检索结果

图5 万方期刊检索

图6 万方期刊检索结果
（5）相关的题录型记录1条
题名：基于物联网及云计算的智能物流调度平台设计及实现
作者：赵建峰;梁伯栋;曾子铭
文献来源：《深圳职业技术学院学报》2018年第5期13-19,共7页
（6）检索评价：相关性良好

2.1.4 超星期刊全文

（1）检索系统名称：超星期刊全文
（2）检索表达式：关键词:(智能物流) and 关键词:(大数据)
（3）检索到文献数量：30篇
（4）检索结果

图7 超星期刊检索

图8 超星期刊检索结果

（5）相关的题录型记录1条
题名：基于大数据与智能控制的智能物流系统
作者：杨超;黎伟;魏永杰;马伟;张鑫;陈睿;黎晓蕾
文献来源：《内江科技》2020年第1期 P34-36，58页
（6）检索评价：相关性良好

2.2检索中文学位论文

2.2.1 CNKI博硕学位论文数据库

（1）检索系统名称：CNKI博硕学位论文数据库
（2）检索表达式：主题:(智能物流) and 主题:(大数据)
（3）检索到文献数量：15篇
（4）检索结果

图9 CNKI博硕学位论文检索

图10 CNKI博硕学位论文检索结果

（5）相关的题录型记录1条
题名：对面向工业4.0的智能物流建设的研究
作者：金彩红
培养院校：对外经济贸易大学
专辑：经济与管理科学
专题：宏观经济管理与可持续发展
分类号：F253.9
导师:叶梅
时间：2016年8月
（6）检索评价：相关性良好

2.2.2 万方学位论文数据库

（1）检索系统名称：万方学位论文数据库
（2）检索表达式：主题:(智能物流) and 主题:(大数据) and 主题:(云计算)
（3）检索到文献数量：134篇
（4）检索结果

图11 万方学位论文检索

图12 万方学位论文检索结果

（5）相关的题录型记录1条
题名：基于大数据的智慧云物流理论、方法及其应用研究
作者：王献美
培养院校：浙江理工大学
分类号：F252.24(物流经济)
导师：朱泽飞；李仁旺
时间：2015年11月
（6）检索评价：相关性良好

2.3检索中文专利文献

2.3.1 CNKI专利数据库

（1）检索系统名称：CNKI专利数据库
（2）检索表达式：主题:(智能物流) and 主题:(云计算)
（3）检索到文献数量：25篇
（4）检索结果

图13 CNKI专利检索

图14 CNKI专利检索结果

（5）相关的题录型记录1条
题名：一种基于云计算的物联网智能物流系统
专利类型： 发明公开
申请(专利)号：CN202210037210.2
申请日：2022-01-13
申请公布号：CN114386913A
公开公告日：2022-04-22
申请人：合肥仓小强供应链管理有限公司
地址：230000 安徽省合肥市新站区铜陵北路双景佳苑14-1902室
发明人：胡加喜;席习;罗周凯;司文锐
专辑：信息科技
专题：计算机软件及计算机应用
分类号：G06Q10/08;G06Q10/06
主分类号：G06Q10/08
国省代码： 34
（6）检索评价：相关性良好

2.3.2 万方专利数据库

（1）检索系统名称：万方专利数据库
（2）检索表达式：题名:(智能物流) and 题名:(大数据)
（3）检索到文献数量：37篇
（4）检索结果

图15 万方专利检索

图16 万方专利检索结果

（5）相关的题录型记录1条
题名：一种基于大数据的智能物流配送系统
专利类型： 实用新型
申请(专利)号：CN202121561265.0
申请日：2021-07-09
申请公布号：CN215814234U
公开公告日：2022-02-11
申请人：重庆公共运输职业学院
地址：402260 重庆市江津区双福街道祥福大道638号
发明人：刘康;方丹;陈艳
分类号：G06Q10/08(2012.01);G;G06;G06Q;G06Q10
主分类号：G06Q10/08(2012.01);G06Q10/04(2012.01);G06K7/10(2006.01)；G06V10/10(2022.01);H04L67/12(2022.01);G01D21/02(2006.01);G06Q10/08;G06Q10/04;G06K7/10;G06V10/10;H04L67/12;G01D21/02
国省代码： 重庆;50
（6）检索评价：相关性良好

2.4检索外文期刊文献

2.4.1 EI数据库

（1）检索系统名称：EI数据库
（2）检索表达式：Compendex for 1884-2023: (((intelligent logistics) WN TI) AND (JA WN DT)
（3）检索到文献数量：214篇
（4）检索结果

图17 EI期刊检索结果

（5）相关的题录型记录1条
题名：Intelligent Analysis of Logistics Information Based on Dynamic Network Data
作者：Yang, Pengbo
机构：Department of Economics and Trade, Henan Polytechnic Institute, Henan, Nanyang; 473000, China
文献来源: Journal of Control Science and Engineering, Volume 2022, 2022
（6）检索评价：相关性良好

2.4.2 ScienceDirect数据库

（1）检索系统名称：ScienceDirect数据库
（2）检索表达式：Title:(intelligent logistics)
（3）检索到文献数量：49篇
（4）检索结果

图18 ScienceDirect期刊检索结果

（5）相关的题录型记录1条
题名：Intelligent logistics scheduling model and algorithm based on Internet of Things technology
作者：Ning Lei
机构：Business College, Xi ’an International University, Xi’an, Shaanxi 710077, China
文献来源: Alexandria Engineering Journal 5 June 2021Volume 61, Issue 1 (Cover date: January 2022)Pages 893-903
（6）检索评价：相关性良好

2.4.3 SpringerLink全文数据库

（1）检索系统名称：SpringerLink全文数据库
（2）检索表达式：title:(intelligent logistics)
（3）检索到文献数量：20篇
（4）检索结果

图19 SpringerLink期刊检索

图20 SpringerLink期刊检索结果

（5）相关的题录型记录1条
题名：Intelligent Logistics Systems
作者：Roman Gumzej
文献来源:Intelligent Logistics Systems for Smart Cities and Communities pp 89–100
（6）检索评价：相关性良好

2.5检索外文会议文献

2.5.1 EI数据库

（1）检索系统名称：EI数据库
（2）检索表达式：Compendex for 2020-2023: (((intelligent logistics) WN AB) AND ((big data) WN AB)) AND (CA WN DT)
（3）检索到文献数量：82篇
（4）检索结果

图21 EI会议检索结果

（5）相关的题录型记录1条
题名：Construction of Smart Logistics Model Based on Big Data
作者：Guo,Xin
机构：Shandong Vocational and Technical University of International Studies, 276826, China
文献来源: Journal of Physics: Conference Series, Volume 1533, Issue 4, June 17, 2020
（6）检索评价：相关性良好

第三章结果分析与体会

4.1中文文献检索数据库

4.1.1 CNKI中国知网

CNKI中国知网,大家最为熟知的综合性全文数据库,收录包括期刊、博硕士论文、会议论文、报纸、年鉴、引文库、中国经济社会大数据研究平台等学术文献资源,学科含社会科学、自然科学和技术科学。特点是检索结果多,学科覆盖最广,内容齐全,学科范围综合。

4.1.2 万方数据库

万方数据库集期刊论文、学位论文、会议论文或报告、科技报告、专利、标准、科技成果、法规、地方志、视频等十余种知识资源类型,覆盖自然科学、工程技术、医药卫生、农业科学、哲学政法、社会科学、科教文艺等全学科领域。特点是收录时间最短,年代稍远的文献查不到,但现刊收录最好。

4.1.3 维普网

维普数据库涵盖自然科学、工程技术、农业、医药卫生、经济、教育和图书情报等学科的数万余种中文期刊数据资源,包含自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学和图书情报7类知识资源类型。特点是收录时间最久，但医学类期刊文献较少。

4.1.4 超星

超星收录的电子图书内容丰富,包括经典理论、哲学、社科、经济、语言文字、文学、数理化、生物、工业技术、计算机等50余个学科门类。特点是主要以与专业课程相关的文献为主,文献数量较少。
4.2外文文献检索数据库

4.2.1 EI

EI数据库收录科学各学科领域核心期刊中论文,不仅将所收录论文的作者、标题、摘要、关键词、作者所属单位团体、论文来源期刊等数据条目编成索引,而且还将收录论文所引用的参考文献条目编制成引文索引。特点是具有引文索引,避免了采用专业术语标引数据库条目所产生的问题，引文索引克服了采用传统的主题索引查找相关文献时遇到的困难。

4.2.2 ScienceDirect

ScienceDirect是全球最著名的科技全文数据库之一。其出版了 2500 多种期刊和 11000 种图书，世界超过 1/4 的被引用科技论文来自此平台，世界20%的科研论文发表在此平台。该数据库涉及计算机科学、工程技术、能源科学、环境科学、材料科学、数学、物理、化学、天文学、医学、生命科学、商业及经济管理、社会科学等众多学科,且大部分期刊被SCI、SSCI、EI 收录。特点是主要提供 Elsevier发表的期刊和书籍的全文文章。

4.2.3 SpringerLink

SpringerLink是全球最大的在线科学、技术和医学领域学术资源平台。Springer每天都会新增高品质的内容:学会刊物、参考工具书、会刊、专著、手册、实验室指南及更多内容。文献全部提供参考文献链接、检索结果以及最新的语义链接等功能，使用户可于更短时间之内获得更精确的搜索结果和相关内容。特点是数据库文章检索字段项目少，检索文章以主题为主，无作者、机构等检索字段，但检索范围逐级兼容。

第二篇论文综述

基于大数据的智能物流管理平台研究
摘要：随着互联网技术的发展，社会趋向于网络化和信息化。大数据技术应用越来越广泛，对各行各业的发展带来了巨大的影响，分析物流管理系统现状，结合大数据技术和云计算技术为物流行业带来的创新思维，构建一个基于大数据的智能物流管理平台。
关键词：智能物流;大数据;云计算

第1章研究背景和意义

1.1现状分析

本人近期通过查询研究多篇有关物流管理的论文，分析物流管理平台现状，发现目前现有的物流管理平台存在以下四种问题。

1.1.1数据资源分散

物流公司发展迅速，竞争激烈，物流信息不被流转和共享，形成信息孤岛，造成物流配送成本始终居高不下，严重影响了消费者的利益。

1.1.2数据利用率偏低

目前大部分物流管理系统仍然停留在数据录入、查询、删除和修改等基本功能层面上，数据仅仅用于和数据库的读写交互，没有通过现代先进技术加以分析，发挥数据的真正价值。

1.1.3获取手段落后

目前物流数据的采集仍然以条形码为主，射频识别技术(RFID)较条形码具有防水、防磁、耐高温、读取距离大、安全性高，存储数据容量更大等优势，但因成本高尚未得到普及。

1.1.4数据安全性不高

物流管理系统存储了顾客大量私密信息，可以接触到以上信息的人群很多，容易泄露顾客隐私，造成安全隐患。

1.2研究背景

虽然强大的数据挖掘、数据分析、数据决策等功能为物流管理平台的建立带来了翻天覆地的改变，但如何使用大数据技术应用于物流管理平台具体要求表现为以下三方面。

1.2.1实现海量数据存储

物流行业是一个连续24小时工作无间断的行业，无处不在的信息感知和采集终端，时时刻刻都在为物流行业采集数据。如何从中提取高附加值的数据是智能物流管理平台需要解决的问题。

1.2.2实现复杂数据处理

海量物流数据类别繁多，包括各种格式的文档、图片、报表、图像和音频等组成的非结构化数据，不同类别的数据在存储、查询、统计、更新等操作上，物流管理平台必须采用不同的技术来处理。

1.2.3实现智能手段分析

利用分布式计算、并行技术对物流数据加以清理、整合、挖掘和分析，发现庞大数据的潜在关系和价值，可实现运输路线的优化、物流配送的精准选址以及车辆的合理调配。

1.3 研究意义

1.3.1配送选址

由于目前物流配送业务具有客户众多且分布区域广泛、物品种类繁多但批量小的特点，为了提高配送的效率，要充分考虑配送中心选址的科学性和合理性。在大数据背景下，利用云计算技术分析物流配送资源空间分布、交通运输最短路径、客户分布地理特性等因素，能够最优化物流管理平台配送选址效能。

1.3.2物流运输

物联网大数据对物流企业的影响极大，基GPS、GIS、GMS等一系列跟踪定位技术，实现了运输路径监控、物流资源信息跟踪、车辆引擎故障预防等功能，有利于车辆合理调度、优化行车路线、商品途中信息查询、减少物品破损率和丢失率、提高到货时效、实时联系客户以及意外情况的处理，加强物流运作对客户的透明性，从而提升顾客满意度，使企业与客户建立长期的利益合作关系。

1.3.3库存策略

在一定区域内建立一级配送中心，直接获取客户需求，并通过数据仓库、数据挖掘技术对历史订单产品的需求量、仓库的装卸货能力、包装能力进行分析，进而预测未来客户对物品品种和数量的需求，制定相应的采购、入库、出库等策略。由一级配送中心向外辐射，建立各城市的二级配送站点，辅助一级配送中心送货，从而有效避免货物囤积过期、供不应求等状况，达到优质的服务水平。

1.3.4客户管理

智能物流管理平台数据库存储的数据除了物资、配送等信息外，大量的客户信息也是可以被大数据分析和利用的。大数据应用的价值还表现在深人了解客户、优化客户服务方面。利用大数据技术，识别客户习惯与偏好，为用户提供更加专业化和个性化的服务，例如推送合适的物流优惠服务，有助于建立稳定的客户群，并不断吸引新客户，从而增加业务量，提高企业竞争优势。
第2章平台设计

2.1智能物流体系框架

智能物流是一种面向服务、高效智能和集成的现代物流运作模式，通过把各类物流资源的虚拟化和物流能力的服务化，以物流服务链的方式进行统一的智能化管理和运营，实现智能化、高效的信息共享与过程协同，为物流的全过程提供可按需获取和使用、安全可靠以及质量保证的物流服务。基于智能物流的基本概念，并结合云计算相关技术，设计出一种面向服务的智能物流体系框架，如图22所示。
智能物流体系框架由请求端、大数据应用服务平台和提供端三部分组成。请求端的服务对象包括供应商、制造商、经销商以及顾客在内的所有客户，他们通过各种终端设备向应用服务平台提出物流服务请求。提供端利用条形码、RFID、电子标签和无线传感器等技术实现对货物信息的智能感知及识别，并通过虚拟化整合与自动化形成虚拟资源池，解除了物流硬资源和软管理上的紧密耦合关系。业务层主要用以协调系统之间的业务流转，向用户提供开发所需的SDK、可被外部调用的Web Service及各种业务服务等。大数据应用服务平台是在大数据相关技术的支撑下，为智能物流的综合管理提供操作平台的服务，包括向提供端提供用户管理、信息发布管理、系统管理和维护等功能，以及向请求端提供智能匹配和车辆调度管理等。

图22 智能物流体系框架

2.2融入大数据服务的智能物流体系框架

为了满足物流行业的海量结构化以及非结构化数据共享及数据间的交互需求，实现查询动态生成数据服务，达到物流行业大数据透明访问且高效利用的需求，提出基于数据分析的智能物流管理平台设计如图23所示。
考虑到智能物流管理平台的数据包括地理信息、车辆运行路径、社交媒体等多种数据格式，且物流配送站点遍布全国各地，选用分布式技术将有利于数据的有效管理。分布式存储技术可以利用网络，将分散在不同地方的资源组成一个虚拟的存储设备，从而提高系统的存取效率，增强系统的可靠性。
位于数据源之上、应用模块之下的中间层：智能物流管理大数据服务，具有数据服务注册、建模、动态生成、请求分解、结果组装等功能。能够向上层应用模块提供数据检索、数据分析和数据可视化等服务。
采用基于大数据的智能物流管理平台，一方面能够确保物流数据被合理、有限制地访问，并预测这些数据为基础设施带来的价值。另一方面能够帮助应用开发者获得访问数据的途径并集成多个数据源。

图23 智能物流管理平台大数据服务框架

第3章结束语

在大数据技术的推动下，将为物流行业带来一次巨大的变革。决策行为将不再凭借经验和直觉，而是基于信息感知和采集终端获得的海量数据的分析和预测。在大数据时代，适应快速变化的市场，挖掘隐藏在海量数据中的价值，并运用先进的技术做好数据分析、管理和预测，构建智能化的物流管理平台，将促进物流企业的迅速发展，为物流市场带来欣欣向荣的繁荣景象。

参考文献

[1]姚尧.大数据时代的智能物流[J].信息与电脑,2020,32(20):190-191.
[2]郑玉飞.物联网背景下智能物流的发展分析[J].中国储运,2022,10(08):108-109.
[3]杨曙.大数据时代的智能物流模式研究[J].企业科技与发展,2018,(05):112-113.
[4]谭一新.石景生.大数据时代基于物联网和云计算的智能物流发展模式分析[J].数字通信世界,2018,(12):149.
[5]李佳.基于大数据云计算的智慧物流模式重构[J].中国流通经济,2019(2):20-29.
[6]Ning Lei.Intelligent logistics scheduling model and algorithm based on Internet of Things technology[J].Alexandria Engineering Journal,2021,61(05): 893-903.
[7]杨钰沣,张祺,仲淑敏.我国智能物流行业发展现状及问题研究[J].纳税,2018,12(21):197.
[8]任超.基于区块链的智能物流数据分析平台研究与实现[D].电子科技大学,2020:85.
[9]Roman Gumzej.Intelligent Logistics Systems[J].Intelligent Logistics Systems for Smart Cities and Communities,2022,3(04):89-100.

总结

学习了《中外文献检索》这门课程，我才发现，通过图书馆的电子资源，我们可以查询到许许多多的有用文献，对我们的学习具有相当大的作用，另外，还让我形成了借助这些数据库进行自主学习的习惯，只要有需要我就会在这些数据库中查询自己感兴趣的东西，用来丰富自己的综合知识。通过该课程的学习，我了解到了很多我以前所不知道的东西，以前在需要学习资料的时候不知道在哪里找，而现在完全不用茫然无头绪了，各种数据库所包含的强大的检索功能和丰富的信息资源，给我提供了很大的帮助。
当然要学好也不是很容易，我们必须多练习、多搜索，经常去查询、去摸索，并且要仔细的静下心来学习，只有真正熟悉了各种数据库的检索方法，掌握正确的检索方法，才能够快速而准确的找到自己真正所需要的文献资料。