北自所(北京)科技发展股份有限公司;北京邮电大学陈传军获国家专利权
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龙图腾网获悉北自所(北京)科技发展股份有限公司;北京邮电大学申请的专利一种基于改进K-means算法的订单分批方法和设备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：CN120725580B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511186879.8，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权一种基于改进K-means算法的订单分批方法和设备是由陈传军;翁迅;范宏强;刘俊杰;李顺;杨鸿雪设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进K-means算法的订单分批方法和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及聚类分析技术领域，具体涉及一种基于改进K‑means算法的订单分批方法和设备，其中，所述方法首先基于EIQ分析框架，采用one‑hot编码将订单映射为高维特征向量，并通过两阶段特征选择构建低维特征子集，以缓解“维度灾难”并提升特征代表性；其次，针对传统K‑means对初始中心敏感及欧氏距离在高维稀疏数据中的局限性，一方面使用轮盘赌的策略优化聚类中心的选取，降低局部最优风险，另一方面采用余弦距离替代欧氏距离，以方向相似性度量订单间的SKU重叠度，从而更精准聚合需求相似的订单至同一批次。
本发明授权一种基于改进K-means算法的订单分批方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于改进K-means算法的订单分批方法，其特征在于，包括： 获取订单信息； 通过one-hot编码对所述订单信息进行特征提取； 计算每个SKU在所述订单信息中的受订频次，并根据所述受订频次对所述SKU进行从高到低的排序； 根据排序结果，选取预设数量个排名靠前的SKU作为特征子集，构建所述订单的特征子向量和订单样本向量； 通过皮尔逊相关系数计算公式，计算所述订单样本向量中特征间的皮尔逊相关系数，若所述相关系数小于预设阈值，则在参与计算的两个特征中将所述受订频次小的特征记为待去除特征； 在所述订单的特征子向量中去除所述待去除特征，构建所述订单的低维特征集； 通过轮盘赌策略在所述低维特征集选取聚类中心； 根据所述低维特征集构建所述订单的低维特征向量，计算所述低维特征向量间的余弦距离； 根据所述聚类中心和所述余弦距离通过改进的K-means订单分批算法对订单进行聚类分批。
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