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龙图腾网获悉中体彩印务技术有限公司申请的专利一种物流系统的全产品数据优化方法、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119669945B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510182629.0，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种物流系统的全产品数据优化方法、电子设备及存储介质是由张立伟;孙浩;陈迪迪;李园园设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物流系统的全产品数据优化方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种物流系统的全产品数据优化方法、电子设备及存储介质，所述方法包括：接收预设时间段内的每一产品服务平台发送的产品物流请求信息集，对每一产品物流请求信息进行解析，得到每一产品物流请求信息对应的若干产品物流特征，将产品的产品物流特征集和每一产品物流特征对应的优化后的目标特征权重输入至训练好的给定分类模型中，为产品分配出对应的目标物流指令；通过对每一产品物流特征的特征权重进行数据优化，使得为每一产品分配的物流指令更加合理，从而提高物流发送效率。

本发明授权一种物流系统的全产品数据优化方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种物流系统的全产品数据优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S100，接收预设时间段内的每一产品服务平台发送的产品物流请求信息集， 其中，Ai为第i个产品物流请求信息，i=1，2，……，m，m为任一产品服务平台发送的产品物流请求的数量； S200，对Ai进行解析，获取到Ai对应的产品物流特征集， 其中，是指Ai对应的第j个产品物流特征，j=1，2，……，n，n为Ai对应的产品物流特征的数量； S300，将Ai对应的产品物流特征集Bi和每一对应的优化后的目标特征权重输入至训练好的给定分类模型中，通过给定分类模型的输出结果为Bi对应的产品分配出对应的目标物流指令，以根据目标物流指令实现对Ai对应的产品的物流信息更新； 其中，所述方法通过如下步骤训练得到给定分类模型： S10，获取若干历史产品对应的历史产品物流特征集和每一历史产品对应的预设物流指令，构建出样本数据集； S20，对于预设随机森林模型中的任一决策树，从样本数据集中随机且有放回地抽取出若干条样本作为决策树的子训练集； S30，将每一子训练集中的若干历史产品物流特征集输入至预设随机森林模型中的对应的决策树中，得到每一决策树的物流指令输出结果； S40，根据每一子训练集中的预设物流指令和每一决策树的物流指令输出结果对决策树进行调参，得到训练好的给定分类模型； 所述方法通过如下步骤获取对应的目标特征权重： S310，获取对应的若干个目标影响指标；所述目标影响指标为预先获取的影响对应的目标特征权重的指标； S320，对每一目标影响指标对应的数据进行无量纲化处理，并根据处理后的数据获取到每一目标影响指标对应的指标权重； S330，根据若干个目标影响指标的值和每一目标影响指标的指标权重，进行加权和的计算得到对应的目标影响因子； S340，将目标影响因子与对应的初始特征权重的乘积作为对应的目标特征权重。

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