一、科研平台概述
电子商务大数据处理工程技术研究中心的主要目的是加强电子商务与现代物流基础理论、关键信息技术和新兴服务方式之间的深度交叉、融合，加快物联网、云计算、大数据等关键技术成果在电子商务与现代物流产业的快速转化，促进电子商务、网络营销等新兴服务方式在各产业的广泛应用，加快河南省电子商务与物流产业发展步伐。
研究中心致力于加强产、学、研技术合作，是电子商务与物流专业人才培养、科研成果转化以及技术推广应用基地，并积极推动对电子商务与现代物流产业转型、升级。
二、科研平台负责人简介
张瑞玲，女，1964.12，博士，教授，硕导，研究方向智能计算与电子商务，河南省高等学校计算机教育研究会理事，河南省优秀专家，河南省教师教育专家，河南省优秀科技特派员，河南省劳动模范，河南省教育厅学术技术带头人，洛阳市优秀专家，洛阳师范学院科研管理处处长。近年来，主持国家级自然科学基金项目2项，获河南省科技进步二等奖3项，洛阳市科技进步二等奖3项。公开发表论文80余篇，其中40余篇发表在核心期刊，EI、SCI收录30余篇。主持或参与完成河南省科技攻关、河南省基础与前沿、河南省成果转化项目15项，主持河南省教学改革项目6项，主编或副主编教材10余部。
三、科研队伍及人才培养情况
1.主要技术带头人
柴跃廷，教授，电子商务交易技术国家工程实验室主任，主要技术带头人，电子商务学科建设带头人。众智科学与工程国际联盟（Association of Crowd Science and Engineering，ACE）执行委员会主席。1991年毕业于清华大学自动化系。柴跃廷教授现任清华大学电子商务交易技术国家工程实验室主任。作为项目负责人成功完成国家863计划、国家支撑计划等重大项目20余项。获省部级科技进步奖3项，获科技部企业信息化先进企业奖等2项，获清华大学教学科研成果奖5项，出版著作6部，在国内外重要刊物及会议发表论文100余篇。
王岚，教授，九三学社社员。中国计算机学会高级会员，九三学社洛阳师范学院副主委，市九三学社妇委会委员，洛阳市优秀青年科技专家，市优秀教师、市优秀专家。主要研究方向：计算机应用、数据挖掘等。国内外专业学术期刊上发表论文20余篇，主持省厅级项目10余项，其中主持“基于关联规则挖掘的企业分析型CRM的研究与开发”等省科技攻关项目2项，并参与“基于粗概念格模型的电子商务领域本体的构建、映射与合并研究”等国家级自然科学基金项目及多项省级项目，获得科研奖励20余项，获得洛阳市优秀青年科技奖一等奖1项，河南省科技进步二等奖1项，洛阳市科技进步二等奖2项，主持的与洛阳轴承集团保持器有限责任公司等协作完成的省科技攻关项目在2013年获洛阳市科技进步二等奖、河南省教育厅科技进步二等奖、河南省青年软件设计大赛二等奖，并作为主要完成人获河南省高等教育省级教学成果二等奖1项，省级教学成果鉴定1项，《Web日志挖掘的预处理及路径补全算法的研究》、《基于时间加权的协同过滤算法》等多篇论文获河南省教育厅优秀论文一、二等奖。
2.技术队伍
本中心在岗科技人员共26人，其中教授6人，占23%，副教授7人，占27%，博士16人，占62%；博士生导师1人，硕士生导师5人；河南省优秀专家2名，河南省高等学校创新人才培养工程培养对象2名，河南省优秀骨干青年教师5名，河南省教育厅学术技术带头人3名，洛阳市优秀青年科技专家3名。
四、科研平台的主要研究方向及研究内容
1.主要研究方向
电子商务大数据数处理工程研究中心根据区域经济发展的特点，结合我省国民经济发展与建设的迫切需求，在近期将围绕电子商务物流大数据集成与管理、物流配送的智能调度、智能物流大数据云服务等方面大力开展电子商务和现代物流的创新探索工作。
2.研究内容
1）电子商务物流大数据集成与管理关键技术
电子商务物流大数据主要包括企业、消费者以及电子商务平台中的交易信息构成的交易数据，传感器、RFID、GPS等物联网设备采集到的感知数据，交易和物流过程中产生的交互数据。交易数据可以从电子商务平台获取和积累，本项目将重点研究感知数据和交互数据的获取、集成与管理技术。
l 基于分布式车载感知平台的感知数据获取关键技术
以商用车为研究对象，以驾驶员驾控行为感知、车辆运动状态感知为核心，基于CAN总线技术，实现车上各种感知及控制模块共享各种传感信号。根据已有的商用车中相关的CAN协议，结合基于主动安全和车联网的汽车传感平台研究的成果，开展商用车传感网络平台总线相关协议的研究。实现物流过程中传感器、RFID、GPS等物联网设备数据的实时感知和传输。
l 交互数据的分布式采集与数据抽取技术
电子商务与现代物流是数据密集型应用，数据来源包括用户基本信息、用户在网络上发表的关于商品的评论信息、商品介绍等，数据类型涉及结构化数据、图片、文本、视频等半结构化和非结构化信息。如何对这些海量多源、异构信息进行有效集成与融合是提高电子商务物流效率基础和关键。重点研究以下关键技术：研究电子商务数据源发现与选择、分布式电子商务数据抓取、电子商务信息抽取等技术，实现电子商务物流大数据的快速集成。
2）物流配送的智能调度研究
从经济和时间等方面进行考虑，建立兼顾效率和效益的多目标路径规划模型，对运输行车轨迹进行路径规划，利用智能优化算法对运输车辆进行智能调度；通过建立城市物流配送系统优化模型，结合实时更新的城市地理位置信息，车辆实时运输信息和运输过程中运输时间窗的特点，根据实际情况作出反应，执行应急措施，从而达到提高配送效率，减小运营成本，提高运输质量等应用价值。
3）基于车联网信息的车辆状态及驾控行为分析
通过大数据分析方法，辨识车辆运行状态以及提取车辆运行规律。进行基于大数据信息融合的驾驶行为分析，根据车辆的运行状况、驾驶员的交通道路环境等数据，对疲劳驾驶、跑偏驾驶、占道驾驶、紧急转弯、一般转弯、加速、减速以及匀速驾驶共八种驾驶行为进行识别模型及算法研究，实现基于驾驶行为的主动安全系统。
4）基于电子商务物流大数据分析的物流配送中心选址优化
随着电子商务的广泛普及，网络购物已经成为人们日常消费的首要选择，物流配送作为电子商务活动的一个重要的、直接与消费者相连的环节，对电子商务的顺利开展以及改善用户购物体验发挥着重要作用。从物流角度来来看，配送几乎包括了所有的物流功能要素，是物流的一个缩影或在较小范围中物流全部活动的体现。因此，配送中心的形成和发展，是电子商务和物流系统大规模化的必然结果。而配送中心选址又是配送中心所有工作的首要环节，配送中心位置恰当与否，直接关系到整个配送的效率，同时也影响到物流成本以及用户的购物体验。本项目将以电子商务物流大数据分析为基础，研究物流配送中心选址优化算法，从而提高物流配送效率，改善用户购物体验。
5）智能物流大数据云服务
传统的RFID技术结合云计算和面向服务开发等技术，形成智能物流大数据云服务解决方案。大数据云服务需要具有通用性的特点，以满足规模化的共性需求，但同时也需要能及时满足用户不断变化的个性化需求，才可以吸引企业用户使用这些智能信息服务。云计算方式通过将车联网信息的基础应用模块化，建立领域的公共模型和可供配置的云服务，并可实现二次开发，以大规模定制的方式，直接复用领域模型与解决方案，并针对用户需求进行个性化的演化，完成待构建应用的敏捷开发，从而快速地响应用户提出的个性化需求，为用户提供高满意度的服务。
五、近年来取得的成就（包括研究成果，所获奖励和荣誉）
近年来，获得省级人民政府科技进步奖8项，省部级以上科研项目27项，在研相关研究项目8项。
六、科研平台的获批时间，获批部门
河南省科学技术厅2016年12月27下发文件，批准成立电子商务大数据处理河南省工程技术研究中心