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龙图腾网恭喜鱼快创领智能科技(南京)有限公司申请的专利一种基于用户行为习惯的货运套箱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：CN119358975B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411907188.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于用户行为习惯的货运套箱方法是由郑毅设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用户行为习惯的货运套箱方法在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于用户行为习惯的货运套箱方法，包括以下步骤：S1、利用传统套箱方法套成的历史运单数据集，并存入数据库，通过运单异步数据同步服务访问数据库获取指定用户信息；S2、使用S1获取的数据，对历史运单数据集中运单特征进行提取并分组；S3、计算运单特征相似度权重；S4、使用S1获取的数据，对历史运单数据集中运单中的位置进行提取，并对其中的拆重装箱位置点进行编码并分组；S5、将位置点数据变更为位置权重二维矩阵；S6、重复步骤S1~S5，记录并更新特征权重系数和位置权重二维矩阵；S7、将特征权重系数和位置权重二维矩阵导出至特征权重及位置矩阵模型中。

本发明授权一种基于用户行为习惯的货运套箱方法在权利要求书中公布了：1.一种基于用户行为习惯的货运套箱方法，其特征在于：模型的训练包括以下步骤：S1、利用传统套箱方法套成历史运单数据集WaybillArray[W1I1O1,W2I2O2,…,WnInOn]，并存入数据库中，再通过运单异步数据同步服务访问数据库获取指定用户User的历史运单数据集；所述数据库为部署在服务器上的mysql数据库；所述运单异步数据同步服务为部署在服务器上的python程序；所述WaybillArray为历史运单数据数组；其中，所述W1～Wn代表不同的运单号，所述I1～In代表运单号对应的进口订单，O1～On代表运单号对应的出口订单；S2、使用S1获取的数据，对WaybillArray中运单特征进行提取并分组，得到相同特征的运单数P以及特征值X；所述获取的数据为历史运单数据集；S3、计算运单特征权重系数；步骤S3中，计算运单特征权重系数的公式为： 其中：A为特征相似度，P为相同特征的运单数，W为某特征权重系数，X为特征值；S4、使用S1获取的数据，对WaybillArray中运单中的位置进行提取，并对其中的拆重装箱位置点进行编码并分组，得到运单的经纬度编码FT以及相同编码的出现次数Q；所述数据为历史运单数据集；所述编码采用geohash算法；S5、位置点数据变更为位置权重二维矩阵，创建位置权重二维矩阵，对编码后的运单分组进行遍历，基于geohash编码后得到的经纬度编码FT以及编码出现的次数Q，建立经纬度编码FT与出现次数Q的对应关系并更新二维矩阵；S6、重复步骤S1～S5，不断的记录并更新特征权重系数和位置权重二维矩阵；S7、将更新的特征权重系数和位置权重二维矩阵从数据库中导入特征权重及位置矩阵模型中；用户的使用方法包括如下步骤：K1、根据用户的用户名，将对应数据从特征权重及位置矩阵模型中提取并导入数据模型；所述对应数据为运单的特征权重系数和位置权重二维矩阵；所述数据模型为用于计算最优匹配结果的计算模型；K2、将订单池中的数据提取并导入数据模型中；所述订单池中的数据为待套箱订单数据，存储在order数据库中的数据；K3、通过数据模型将订单池中的数据与特征权重及位置矩阵模型中的数据进行匹配，计算最优的匹配结果；K4、向用户反馈最优匹配结果；步骤K3包括以下子步骤：K31、用户根据进口订单InOrder，匹配出库订单OutOrder1...OutOrdern，计算运单特征相似度并排序，得到特征排序组FeatureSort；K32、用户根据进口订单InOrder，匹配出库订单OutOrder1...OutOrdern，计算位置相似度并排序，得到位置排序组PositionSort；K33、合并特征排序组和位置排序组，得到匹配结果。

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