【摘要】传统的物流大数据不能有效过滤和挖掘物流中的实时动态,往往在运输过程中,运输的产品可能被破坏,为了修正传统的过滤方法中由于忽略了对大数据特征的提取,减少过滤效果和去噪处理对仿真结果的影响而导致的过滤精度低、柔性差的问题,文章基于支持向量机(SVM)设计了物流大数据有效信息提取算法。通过仿真实验得出的结论显示,SVM算法对大集群数据进行有效过滤与挖掘并提高了过滤精准度,提高系统对有效数据识别的性能能力。