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龙图腾网恭喜浙江万村联网快递有限公司申请的专利基于知识库管理系统的快递业务问题解决方法及系统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：CN119740941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510247621.8，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权基于知识库管理系统的快递业务问题解决方法及系统是由章学博;陈帅;黄齐昌设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识库管理系统的快递业务问题解决方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及快递业务管理技术领域，公开了基于知识库管理系统的快递业务问题解决方法及系统，先获取包裹形态和语义特征，经结构化分析、生成异常标记矩阵、建立映射关系等操作得到图谱节点状态矩阵，再据此得到多级校准参数，构建跨模态映射函数簇获得包裹特征矩阵，进而设计知识库检索排序机制生成知识推荐列表，最后基于列表生成解决方案并反哺知识库；该方法通过多模态数据处理和知识库的运用，显著提升了快递业务处理的准确性和效率，增强了知识库的实用性和适应性，为快递业务智能化发展提供有力支持。

本发明授权基于知识库管理系统的快递业务问题解决方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于知识库管理系统的快递业务问题解决方法，其特征在于，所述方法包括：获取包裹形态几何拓扑矩阵，形成包裹形态特征集合；获取面单语义关键词向量，形成面单语义特征集合；对包裹形态几何拓扑矩阵进行结构化分析，将包裹划分为三个包裹优先级，并对面单语义关键词向量生成异常标记矩阵；建立包裹优先级与异常标记矩阵的多对多映射关系，生成关联矩阵；根据关联矩阵动态生成图谱节点状态矩阵；根据图谱节点状态矩阵，得到多级校准参数；基于多级校准参数，构建跨模态映射函数簇，得到包裹特征矩阵；针对包裹特征矩阵，设计知识库检索排序机制，生成知识推荐列表；基于知识推荐列表，生成快递业务问题的解决方案，并将新生成的解决方案反哺知识库，实现知识库的自我更新迭代；所述根据关联矩阵动态生成图谱节点状态矩阵包括：将关联矩阵解构为优先级向量和异常标记向量两个子矩阵；以优先级向量为骨架，以异常标记向量为修饰，通过随机游走算法生成具有动态结构的跨模态语义关联图；跨模态语义关联图中每个节点代表一个包裹优先级类别，节点间的边代表包裹优先级间的跃迁概率；对跨模态语义关联图进行嵌入式学习，获得图谱节点状态矩阵；所述根据图谱节点状态矩阵，得到多级校准参数包括：以图谱节点状态矩阵为输入，通过堆叠降噪自编码器提取隐层特征向量；对隐层特征向量进行软阈值化变换，以隐层特征向量的幅值作为显著性得分，生成形态特征衰减因子的权重系数矩阵和语义补偿系数的权重系数矩阵；对形态特征衰减因子的权重系数矩阵和语义补偿系数的权重系数矩阵进行归一化处理，得到归一化后的形态特征衰减因子权重向量和归一化后的语义补偿系数权重向量；将归一化后的形态特征衰减因子权重向量与隐层特征向量进行点积运算，得到形态特征衰减因子；将归一化后的语义补偿系数权重向量与隐层特征向量进行点积运算，得到语义特征补偿系数；由形态特征衰减因子和语义特征补偿系数，构成多级校准参数；所述构建跨模态映射函数簇，得到包裹特征矩阵包括：以包裹形态特征集合为形态特征矩阵A，以面单语义特征集合为语义特征矩阵B，生成形态特征矩阵A与语义特征矩阵B的语义关联矩阵M；通过矩阵分解方法对语义关联矩阵M进行三元拆解，生成语义主题矩阵T、形态语义匹配矩阵P、语义形态匹配矩阵Q；将形态特征矩阵A与语义形态匹配矩阵Q做乘积运算，得到第一矩阵；将语义特征矩阵B与形态语义匹配矩阵P做乘积运算，得到第二矩阵；所述第一矩阵与第二矩阵的维度相同；将形态特征衰减因子作为第一矩阵的权重，将语义特征补偿系数作为第二矩阵的权重，将第一矩阵和第二矩阵进行融合，建立跨模态映射函数簇；根据跨模态映射函数簇，得到包裹特征矩阵。

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浙江万村联网快递有限公司，其通讯地址为：311199 浙江省杭州市临平区东湖街道超峰西路6号2幢4楼403室；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”。