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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了基于用户偏好感知的人机混合物流派单系统，包括：用户偏好学习模块用于构建用户长期、短期偏好特征嵌入，通过自监督学习方法得到用户的长期偏好和短期偏好特征表示，然后进行用户订单的收件时间预测，及该预测时间的置信程度；混合派单决策模块利用预测的用户收件时间和置信度，输入派单决策循环神经网络，输出该订单对应的配送单位ID，分配订单至对应配送单位并完成单次配送任务的派遣。提升了物流服务质量、提高客户收件体验，并降低物流平台的人力配送成本。使物流平台及时改进提高服务质量，有利于面向平台更好服务客户、提升效率、创造更大收益。
主权项：1.基于用户偏好感知的人机混合物流派单系统，其特征在于：用户偏好学习模块和偏好感知的混合派单决策模块,所述用户偏好学习模块：接收快递用户的历史订单序列、商业用户收件区域位置、快递服务范围地图，构建用户收件时间自监督预测任务、用户长期偏好特征嵌入、短期偏好特征嵌入，通过自监督学习方法得到用户的长期偏好和短期偏好特征表示，然后进行用户订单的收件时间预测，及该预测时间的置信程度；所述偏好感知的混合派单决策模块：对用户下一次订单进行收件时间和置信度预测，利用预测的用户收件时间和置信度，输入派单决策循环神经网络，输出该订单对应的配送单位ID，使用混合派单环境分配订单至对应配送单位并完成单次配送任务的派遣。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 基于用户偏好感知的人机混合物流派单系统和方法
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