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申请/专利权人：广东美亚商旅科技有限公司

摘要：本发明涉及一种用户机票订单管理的信息化标签方法及系统，通过基于预设的神经网络模组，以监听获取用户构建的订单数据；在同时刻下，调用所述订单数据中携带的出发地信息和目的地信息，经所述神经网络模组的线性节点处理，生成线性节点路径；通过所述的线性节点路径，在云端数据库中监听用户所反馈的行程信号；将用户所反馈的各个行程信号标注于线性节点路径上，并判断所述线性节点路径是否标注完整，若否，则认定为用户行程未结束，持续监听；若是，则认定为用户行程结束，以在预存于用户ID下的地图子数据库上对应的标注出线性节点路径；以提高订单处理效率、实时行程跟踪、简化用户体验、改善订单准确性，并提供个性化服务。

主权项：1.一种用户机票订单管理的信息化标签方法，其特征在于，包括步骤：基于预设的神经网络模组，以监听获取用户构建的订单数据；在同时刻下，调用所述订单数据中携带的出发地信息和目的地信息，经所述神经网络模组的线性节点处理，生成线性节点路径；通过所述的线性节点路径，在云端数据库中监听用户所反馈的行程信号；将用户所反馈的各个行程信号标注于线性节点路径上，并判断所述线性节点路径是否标注完整，若否，则认定为用户行程未结束，持续监听；若是，则认定为用户行程结束，以在预存于用户ID下的地图子数据库上对应的标注出线性节点路径；训练所述神经网络模组的步骤，包括：选择出CNN卷积神经网络模块和RNN循环神经网络模块；在预设的数据库中选取历史订单数据，以对所述历史订单数据进行特征提取而得到第一训练集和第二训练集、以及第一验证集和第二验证集；其中，通过CNN卷积神经网络模块提取历史订单数据中的时间关系和空间关系作为所述第一训练集；通过RNN循环神经网络模块提取历史订单数据中的演变关系和字义关系作为所述第二训练集，所述第一验证集和第二验证集分别为历史订单数据中的实际数据，以用于一一对应验证第一训练集和第二训练集；在一个时刻下，CNN卷积神经网络模块对提取得到的第一训练集进行区域性特征标定，所述的区域性特征标定包括用于标定第一训练集中出发地与目的地的空间关系、和标定第一训练集中旅行日期的时间关系；在一个时刻下，RNN循环神经网络模块对提取得到的第二训练集进行序列性特征标定，所述的序列性特征标定包括用于标定第二训练集中座位号与航班信息之间的演变关系、和标定第二训练集中用户姓名的字义关系；在所述神经网络模组的嵌入层中，将离散的空间关系、时间关系、演变关系和字义关系转换为连续的训练向量；将所述第一验证集添加于CNN卷积神经网络模块的第一输出层、并将所述第二验证集添加于RNN循环神经网络模块的第二输出层，基于所述历史订单数据将第一验证集和第二验证集进行特征融合，进一步带动所述第一输出层和第二输出层融合构成神经网络模组的输出层；在所述神经网络模组的输出层中，输出所述训练向量对应的训练用线性节点路径，并基于所述的训练用线性节点路径经过神经网络模组的输出层，以对所述输出层上融合后的验证集进行优化，再基于训练集的优化通过反向传播对整个神经网络模组进行调优；调用所述订单数据中携带的出发地信息和目的地信息，经所述神经网络模组的线性节点处理，生成线性节点路径的步骤，包括：将所述订单数据输入至神经网络模组的嵌入层中，进行离散识别；其中，基于所述订单数据中的空间关系、时间关系、演变关系和字义关系，以通过所述的离散识别至少确定出与订单数据对应的出发地信息、目的地信息和航班信息；基于所述航班信息，确定出从所述出发地信息至目的地信息中所有的碍口节点，并利用所有的碍口节点生成对应的线性节点路径；利用神经网络模组的输出层中输出所述的线性节点路径。

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