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龙图腾网恭喜深圳依时货拉拉科技有限公司申请的专利门址去重方法、装置、设备和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：CN114780660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210452234.4，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权门址去重方法、装置、设备和存储介质是由赵斌伟;王乐;武东旭;强成仓;石立臣设计研发完成，并于2022-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本门址去重方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种门址去重方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取目标地域范围内的每个门址，根据获取的门址构造基于地理位置的门址图数据结构；在所述获取的门址中选出全部门址重复对，为所述全部门址重复对打标，获得多个用于训练的样本门址重复对；使用所述门址图数据结构和所述多个样本门址重复对训练门址去重模型；使用训练好的门址去重模型处理所述门址图数据结构，得到处理结果；根据所述处理结果确定所述获取的门址中的每个门址重复对，并删除每个门址重复对中的任意一个门址。本申请实施例能够提升门址去重的效率。

本发明授权门址去重方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种门址去重方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标地域范围内的每个门址，根据获取的门址构造基于地理位置的门址图数据结构；在所述获取的门址中选出全部门址重复对，为所述全部门址重复对打标，获得多个用于训练的样本门址重复对；使用所述门址图数据结构和所述多个样本门址重复对训练门址去重模型；使用训练好的门址去重模型处理所述门址图数据结构，得到处理结果；根据所述处理结果确定所述获取的门址中的每个门址重复对，并删除每个门址重复对中的任意一个门址；所述使用所述门址图数据结构和所述多个样本门址重复对训练门址去重模型，包括：构建门址去重模型，所述门址去重模型是图神经网络模型；使用所述门址图数据结构和所述多个样本门址重复对迭代训练所述门址去重模型，在满足预设结束训练条件时，获得训练好的门址去重模型；其中，对所述门址去重模型的每次训练过程包括：获取所述门址图数据结构的邻接矩阵和节点属性特征矩阵，并输入所述门址去重模型，获取所述门址去重模型的输出数据，所述输出数据包括所述获取的门址中的每个门址的嵌入；从所述多个样本门址重复对中获取用于本次训练的目标样本门址重复对，将所述目标样本门址重复对作为正重复对，并根据所述目标样本门址重复对构造对应的负重复对；从所述输出数据中获取所述正重复对的嵌入和所述负重复对的嵌入，根据所述正重复对的嵌入和所述负重复对的嵌入计算本次训练的损失；根据所述损失判断是否满足停止预设结束训练条件；在判定满足时，结束训练，将本次训练好的所述门址去重模型作为训练好的门址去重模型；在判定不满足时，根据所述损失更新所述门址去重模型的网络参数，并对更新过网络参数的门址去重模型进行下一次训练。

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