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龙图腾网获悉深圳市橡树黑卡网络科技有限公司申请的专利会员订单处理方法、装置、设备及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：CN119295188B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411805332.7，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权会员订单处理方法、装置、设备及存储介质是由高泗俊;林晓莉;梁宏源;谢志刚;崔健设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本会员订单处理方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及订单处理技术领域，公开了一种会员订单处理方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：采集多平台会员信息并构建会员图结构进行节点特征提取，得到多维度会员特征向量；对多维度会员特征向量和待处理订单数据进行特征融合，得到会员‑订单融合特征向量；进行订单分类，得到订单分类结果和处理优先级；进行多平台协同整数规划和求解，得到跨平台订单分配方案；进行会员价值评估，得到动态会员价值得分和层级划分信息；将动态会员价值得分和层级划分信息输入基于深度Q网络的动态权益分配模型进行权益分配策略优化，得到个性化会员权益组合，该方法能够综合利用多平台数据、实现智能订单处理和动态权益分配。

本发明授权会员订单处理方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种会员订单处理方法，其特征在于，所述方法包括： 采集多平台会员信息并构建会员图结构进行节点特征提取，得到多维度会员特征向量； 对所述多维度会员特征向量和待处理订单数据进行特征融合，得到会员-订单融合特征向量； 基于所述会员-订单融合特征向量进行订单分类，得到订单分类结果和处理优先级； 基于所述订单分类结果和所述处理优先级进行多平台协同整数规划和求解，得到跨平台订单分配方案；具体包括：基于所述订单分类结果和所述处理优先级，对每个订单分配一个权重系数，权重系数计算公式为：权重=α*分类得分+β*优先级，其中α和β为预设的平衡参数，得到订单权重列表；根据各平台的处理能力和专长领域，构建平台订单适配度矩阵，矩阵元素aij表示平台i处理订单j的适配度，适配度范围为0-1；基于所述订单权重列表和所述平台订单适配度矩阵，构建目标函数，并设置三个约束条件：每个订单只能分配给一个平台，每个平台的订单处理量不超过平台最大处理能力，预设类型订单的跨平台分配比例不超过预设阈值；将所述目标函数和所述三个约束条件组合，构建多平台协同整数规划模型，所述多平台协同整数规划模型的决策变量为每个订单在各平台的加权得分，目标为最大化总体订单处理效益；将所述多平台协同整数规划模型输入交互式优化求解器，设置求解参数包括最大迭代次数、收敛阈值和时间限制，启动求解过程，从所述交互式优化求解器获取求解结果，提取决策变量的最优值，将决策变量为1的订单-平台对组合成跨平台订单分配方案； 基于所述跨平台订单分配方案和订单处理结果进行会员价值评估，得到动态会员价值得分和层级划分信息； 将所述动态会员价值得分和所述层级划分信息输入基于深度Q网络的动态权益分配模型进行权益分配策略优化，得到个性化会员权益组合；具体包括：将所述动态会员价值得分和所述层级划分信息组合为状态向量S，状态向量S包含会员价值得分、会员层级、历史权益使用率，将状态向量S输入深度Q网络，该深度Q网络包含3个隐藏层，每层分别有256、128、64个神经元，使用ReLU激活函数，得到Q值矩阵；基于所述Q值矩阵，使用ε-贪心策略选择权益分配动作，其中ε值根据会员层级动态调整，得到初始权益分配方案；对所述初始权益分配方案进行可行性检查，确保满足预设的权益分配规则和资源约束，通过迭代调整方案中的权益项，得到有效权益分配方案；将所述有效权益分配方案应用于会员，并在固定时间窗口内收集会员对权益的使用反馈，基于预设的奖励函数计算即时奖励值；基于所述即时奖励值和预设的折扣因子，计算累积奖励，并将经验元组存入容量为10000的经验回放池；从所述经验回放池中随机采样大小为64的小批量经验数据，使用双Q学习算法更新目标Q网络的参数，并将更新后的目标Q网络参数以软更新方式复制到评估Q网络，直至达到预设的收敛条件，输出个性化会员权益组合。

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