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龍圖騰網恭喜中體彩印務技術有限公司申請的專利一種物流系統的全產品數據優化方法、電子設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119669945B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-17發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510182629.0，技術領域涉及：G06F18/2431；該發明授權一種物流系統的全產品數據優化方法、電子設備及存儲介質是由張立偉;孫浩;陳迪迪;李園園設計研發完成，并于2025-02-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種物流系統的全產品數據優化方法、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及數據處理技術領域，特別是涉及一種物流系統的全產品數據優化方法、電子設備及存儲介質，所述方法包括：接收預設時間段內的每一產品服務平臺發送的產品物流請求信息集，對每一產品物流請求信息進行解析，得到每一產品物流請求信息對應的若干產品物流特征，將產品的產品物流特征集和每一產品物流特征對應的優化后的目標特征權重輸入至訓練好的給定分類模型中，為產品分配出對應的目標物流指令；通過對每一產品物流特征的特征權重進行數據優化，使得為每一產品分配的物流指令更加合理，從而提高物流發送效率。

本發明授權一種物流系統的全產品數據優化方法、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種物流系統的全產品數據優化方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟： S100，接收預設時間段內的每一產品服務平臺發送的產品物流請求信息集， 其中，Ai為第i個產品物流請求信息，i=1，2，……，m，m為任一產品服務平臺發送的產品物流請求的數量； S200，對Ai進行解析，獲取到Ai對應的產品物流特征集， 其中，是指Ai對應的第j個產品物流特征，j=1，2，……，n，n為Ai對應的產品物流特征的數量； S300，將Ai對應的產品物流特征集Bi和每一對應的優化后的目標特征權重輸入至訓練好的給定分類模型中，通過給定分類模型的輸出結果為Bi對應的產品分配出對應的目標物流指令，以根據目標物流指令實現對Ai對應的產品的物流信息更新； 其中，所述方法通過如下步驟訓練得到給定分類模型： S10，獲取若干歷史產品對應的歷史產品物流特征集和每一歷史產品對應的預設物流指令，構建出樣本數據集； S20，對于預設隨機森林模型中的任一決策樹，從樣本數據集中隨機且有放回地抽取出若干條樣本作為決策樹的子訓練集； S30，將每一子訓練集中的若干歷史產品物流特征集輸入至預設隨機森林模型中的對應的決策樹中，得到每一決策樹的物流指令輸出結果； S40，根據每一子訓練集中的預設物流指令和每一決策樹的物流指令輸出結果對決策樹進行調參，得到訓練好的給定分類模型； 所述方法通過如下步驟獲取對應的目標特征權重： S310，獲取對應的若干個目標影響指標；所述目標影響指標為預先獲取的影響對應的目標特征權重的指標； S320，對每一目標影響指標對應的數據進行無量綱化處理，并根據處理后的數據獲取到每一目標影響指標對應的指標權重； S330，根據若干個目標影響指標的值和每一目標影響指標的指標權重，進行加權和的計算得到對應的目標影響因子； S340，將目標影響因子與對應的初始特征權重的乘積作為對應的目標特征權重。

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