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地址匹配模型的训练方法、代收地址确定方法及相关设备 

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申请/专利权人:上海寻梦信息技术有限公司

摘要:本发明涉及物流技术领域,提供一种地址匹配模型的训练方法、代收地址确定方法及相关设备。地址匹配模型的训练方法包括:获得历史进入过代收点的收件地址;对收件地址进行归类,形成多组样本数据,每组样本数据包括一目标样本地址、与目标样本地址进入相同代收点的正样本地址及与目标样本地址进入不同代收点的负样本地址;基于每组样本数据训练一深度神经网络模型,深度神经网络模型最大化目标样本地址相对负样本地址的第一距离与目标样本地址相对正样本地址的第二距离之间的差值;以及,优化深度神经网络模型,生成地址匹配模型。本发明能够根据地址匹配模型确定准确的代收地址,提升用户的快递代收体验,并提升物流配送效率。

主权项:1.一种代收地址确定方法,其特征在于,包括:接收基于一当前收件地址的代收请求;对所述当前收件地址进行预处理,输入训练生成的地址匹配模型,获得历史进入过代收点的收件地址中与所述当前收件地址距离最近的一匹配收件地址;其中,所述地址匹配模型的训练过程包括:获得历史进入过代收点的收件地址;对所述收件地址进行归类,形成多组样本数据,每组所述样本数据包括一目标样本地址、与所述目标样本地址进入相同代收点的正样本地址及与所述目标样本地址进入不同代收点的负样本地址;其中,每组所述样本数据中,所述目标样本地址自所述收件地址中随机抽取,所述负样本地址与所述目标样本地址隶属相同配送区域且具有不同末端地址信息,所述末端地址信息为小区信息或街道信息;基于每组所述样本数据训练一深度神经网络模型,所述深度神经网络模型最大化所述目标样本地址相对所述负样本地址的第一距离与所述目标样本地址相对所述正样本地址的第二距离之间的差值;优化所述深度神经网络模型,生成所述地址匹配模型;将所述匹配收件地址的代收点确定为所述当前收件地址的代收地址;获得发出所述代收请求的用户端的当前所在地址;基于地图服务,获得自所述当前所在地址经所述代收地址到达所述当前收件地址的取件路线;判断所述取件路线与所述用户端的自所述当前所在地址至所述当前收件地址的历史轨迹是否重叠;若是,将所述取件路线发送至所述用户端;若否,将所述取件路线和所述历史轨迹及所述代收地址相对所述历史轨迹的位置信息发送至所述用户端。

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权利要求:

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