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龙图腾网获悉拓扑丝路(南京)科技有限公司申请的专利基于协同过滤算法的进出口供应链综合服务优化方法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：CN121599420B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610115738.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于协同过滤算法的进出口供应链综合服务优化方法是由裘嘉;吴仲夏设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于协同过滤算法的进出口供应链综合服务优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及供应链优化技术领域，公开了基于协同过滤算法的进出口供应链综合服务优化方法，包括以下步骤：步骤S101，生成二值交互状态及物品级全局零交互状态；步骤S102，生成通道膨胀系数；步骤S103，计算训练样本权重；步骤S104，计算交互倾向分数；步骤S105，汇总获得提前期总需求预测；步骤S106，倒推采购下达日期。本发明通过区分零交互样本成因，生成物品级全局零交互状态并计算通道膨胀系数，建立其与置信衰减权重的负相关映射，为模型训练提供差异化样本权重，避免通道共因删失导致的虚假零交互样本干扰模型学习；从而衔接需求预测与采购执行，让需求预测更贴合实际业务，保障进出口供应链的稳定运行。

本发明授权基于协同过滤算法的进出口供应链综合服务优化方法在权利要求书中公布了：1.基于协同过滤算法的进出口供应链综合服务优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S101，确定时间粒度采集分桶交互量，生成二值交互状态及物品级全局零交互状态； 步骤S102，计算通道内物品级全局零交互状态的时间序列相关性作为同步指标，计算跨通道基线相关性作为噪声指标，并取同步指标与噪声指标的比值生成通道膨胀系数； 步骤S102具体包括：接收物品级全局零交互状态及物品到通道映射，设定时间桶总数，针对每个物品构建包含所有时间桶位置数据的时间序列向量； 针对任一通道，构建归属于同一通道且互不相同的物品对集合，计算物品对集合内每组物品对的时间序列向量之间的线性相关强度，并计算线性相关强度的算术平均值作为同步指标； 构建归属于不同通道的跨通道物品对集合，计算跨通道物品对集合内每组物品对的时间序列向量之间的线性相关强度，并计算线性相关强度的算术平均值作为噪声指标； 将同步指标除以噪声指标与数值稳定项之和，得到通道膨胀系数，其中数值稳定项是大于零的常数； 步骤S103，建立通道膨胀系数与置信衰减权重的负相关映射，对无交互负样本赋值置信衰减权重，对有交互正样本赋值预设固定值，获得训练样本权重； 步骤S103具体包括：接收通道膨胀系数、物品到通道映射、二值交互状态及时间桶总数，对二值交互状态在所有时间桶内进行求和，若求和结果大于零，则训练窗口内二值交互状态取值为一，否则训练窗口内二值交互状态取值为零； 将常数一除以常数一与通道膨胀系数之和，得到零交互置信衰减权重，以实现通道膨胀系数与零交互置信衰减权重的负相关映射； 针对每一需求实体与物品对，若训练窗口内二值交互状态为一，则将训练样本权重赋值为常数一；若训练窗口内二值交互状态为零，则根据物品到通道映射查找对应的零交互置信衰减权重，并将训练样本权重赋值为零交互置信衰减权重； 步骤S104，以二值交互状态为拟合目标，将训练样本权重代入隐式协同过滤损失函数，最小化加权误差得到交互倾向分数； 步骤S105，将交互倾向分数转化为概率，结合剔除零交互时段后的单次平均消耗量计算期望需求，汇总获得提前期总需求预测； 步骤S106，统计历史到货数据提取通道提前期及需求波动对应的安全库存，并将提前期总需求预测叠加安全库存并扣减有效库存权益获得净采购量，依据目标到货日与通道提前期计算采购下达日期。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人拓扑丝路(南京)科技有限公司，其通讯地址为：210000 江苏省南京市秦淮区红花街道卡子门大街19号紫云智慧广场6号楼17层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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