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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113836263A(43)申请公布日2021.12.24(21)申请号202111088051.0(22)申请日2021.09.16(71)申请人上海东普信息科技有限公司地址201700上海市青浦区外青松公路5045号508室U区44号(72)发明人杨周龙王豹李斯(74)专利代理机构北京市京大律师事务所11321代理人姚维(51)Int.Cl.G06F16/33(2019.01)G06F16/35(2019.01)G06Q10/08(2012.01)权利要求书3页说明书13页附图4页(54)发明名称快递末端码的生成方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本发明涉及物流运输领域,公开了快递末端码的生成方法、装置、设备及存储介质,用于提高计算快递末端码的工作效率。快递末端码的生成方法包括:获取快递订单数据集,并对所述快递订单数据集进行处理,生成处理后的快递订单数据集;对所述处理后的快递订单数据集进行向量化,生成快递订单特征向量集;对所述快递订单特征向量集进行分类处理,生成多个快递订单特征向量映射集,根据多个快递订单特征向量映射集进行压缩处理,生成快递订单末端码映射集;获取待查询快递订单数据,结合所述快递订单末端码映射集生成目标快递末端码。CN113836263ACN113836263A权利要求书1/3页1.一种快递末端码的生成方法,其特征在于,所述快递末端码的生成方法包括:获取快递订单数据集,并对所述快递订单数据集进行处理,生成处理后的快递订单数据集;对所述处理后的快递订单数据集进行向量化,生成快递订单特征向量集;对所述快递订单特征向量集进行分类处理,生成多个快递订单特征向量映射集,并根据所述多个快递订单特征向量映射集进行压缩处理,生成快递订单末端码映射集;获取待查询快递订单数据,结合所述快递订单末端码映射集生成目标快递末端码,所述目标快递末端码用于指示派送的快递柜或者派送的快递驿站。2.根据权利要求1所述的快递末端码的生成方法,其特征在于,所述获取快递订单数据集,并对快递订单数据集进行处理,生成处理后的快递订单数据集包括:获取快递订单数据集,对所述快递订单数据集进行预处理,生成预处理后的快递订单数据集;对所述预处理后的快递订单数据集进行数据清洗,生成处理后的快递订单数据集。3.根据权利要求1所述的快递末端码的生成方法,其特征在于,所述对所述处理后的快递订单数据集进行向量化,生成快递订单特征向量集包括:调用预置的分词算法对处理后的快递订单数据集中的每个处理后的快递订单数据进行分词,生成与每个处理后的快递订单数据对应的快递订单数据词组,得到快递订单数据词组集;基于预置的向量模型与所述快递订单数据词组集,得到快递订单词语向量集和N元快递订单词语向量集,N为正整数;调用哈希桶在向量模型的隐藏层中对所述快递订单词语向量集和N元快递订单词语向量集进行计算,生成快递订单词语向量集;基于预置的向量函数,对所述快递订单词语向量集进行计算,生成快递订单特征向量集。4.根据权利要求1所述的快递末端码的生成方法,其特征在于,所述对所述快递订单特征向量集进行分类处理,生成多个快递订单特征向量映射集,并根据所述多个快递订单特征向量映射集进行压缩处理,生成快递订单末端码映射集包括:读取所述快递订单特征向量集中每个快递订单特征向量对应的快递订单末端码,得到快递订单末端码集合,并调用预置的随机函数基于所述快递订单末端码集合在所述快递订单特征向量集中进行特征向量选取,得到多个目标快递订单特征向量;计算每个目标快递订单特征向量与所述快递订单特征向量集中其他每个快递订单特征向量的相似度,生成与每个目标快递特征向量对应的特征向量相似度集,得到多个特征向量相似度集;将每个特征向量相似度集中大于或者等于相似度阈值的特征向量相似度确定为目标特征相似度,得到目标特征相似度集,并将目标特征相似度集对应的快递订单特征向量进行分类整合,生成与每个特征向量相似度集对应的快递订单特征向量映射集,得到多个快递订单特征向量映射集,快递订单特征向量映射集包括快递订单特征向量末端码集合;基于所述多个快递订单特征向量映射集中的每个快递订单特征向量映射集进行压缩计算,生成快递订单末端码映射集。2CN113836263A权利要求书2/3页5.根据权利要求4所述的快递末端码的生成方法,其特征在于,所述基于所述多个快递订单特征向量映射集中的每个快递订单特征向量映射集进行压缩计算,生成快递订单末端码映射集包括:对所述多个快递订单特征向量映射集中的每个快递订单特征向量映射集进行均值计算,生成与每个快递订单特征向量映射集对应的快递订单向量均值;对所述多个快递订单特征向量映射集中的每个快递订单特征向量映射集进行目标映射末端码的提取,生成