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基于语义网和簇偏好的冷链物流推荐方法及装置
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发明专利
专利类型 -
已下证
专利状态 -
2021116673603
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2021116673603 | 专利名称 | 基于语义网和簇偏好的冷链物流推荐方法及装置 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06Q10/0834(2023.01),G06F16/9536(2019.01),G06F18/22(2023.01),G06F18/231(2023.01),G06F40/30(2020.01),G06Q30/0601(2023.01),G06N20/00(2019.01) |
| 申请人 | 淮阴工学院 | 申请地址 | 223005 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号 |
| 发明人 | 李翔 | 申请日期 | 2021-12-30 |
| 下证状态 | 已下证 | 更新时间 | 2026-09-19 17:17:27 |
| 专利摘要 | 本发明公开了基于语义网和簇偏好的冷链物流推荐方法及装置，首先对用户、车源和历史订单信息进行数据清洗和整理，按照其原有结构构建冷链物流知识图谱；接着使用知识表示的TransR算法将知识图谱的实体和关系嵌入到低维向量，并计算用户间的语义相似度；再利用社区发现算法对用户进行聚类获得用户簇；然后根据聚类结果构建用户簇偏好矩阵和偏好子图，利用余弦相似度计算出用户簇和各用户对应的相似度，取最相似的TopN为邻近集，依据邻近集中用户对车源的评分预测出用户簇对车源的评分，按降序排列得到评分推荐列表，同时计算用户簇偏好子图中车源实体和其他车源实体的相似度，按降序排列得到语义推荐列表；最后取语义推荐列表和评分推荐列表的交集作为最终推荐列表。该方法充分利用语义网的语义关系，深层次地挖掘用户兴趣，并利用用户簇偏好进行推荐，可以有效应对一车多单的情况，增加车辆满载率。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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