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该研究以构建智能化的货源管理系统为目标，应用数据挖掘、预测建模和动态调控技术。通过建立重货的标准化验证机制，确保了对重货的准确识别和分类。同时，挖掘重货的重要标签，并全面准确地挖掘重货的信息，有助于更好地理解和分析重货的特性。离线相似货源挖掘和实时计算线上相似货源，帮助我们更好地理解和预测货源的变化趋势，并及时响应市场的变化。基于相似货源的分析，找出货源需求的共同特性，为决策提供有力的数据支持。同时，对货源生命周期进行动态划分，以及对货源不同生命周期的流量上下限进行合理设计和调控，进一步提高了运营效率。研究成果显著，为公司提供了精准的货源管理策略，提高了货源利用率和服务效率，降低了成本和风险。
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