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龙图腾网获悉西安货达网络科技有限公司申请的专利一种基于云平台的物流运输个性化推荐路径规划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：CN120494243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510977752.1，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于云平台的物流运输个性化推荐路径规划方法及系统是由折大伟;章小花;崔智帅;季飞行;乔栋栋;张静霞设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云平台的物流运输个性化推荐路径规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于云平台的物流运输个性化推荐路径规划方法及系统，属于物流运输技术领域，通过构建融合道路路段、地理兴趣点及交通事件信息的异构交通图模型；采集多个用户的历史运输任务记录，基于交付行为生成用户语义意图标签，并将其映射至交通图节点与边属性中形成语义约束图结构；利用异构图神经网络对用户意图与路径可达性进行联合建模，生成路径评分序列；运输任务完成后采集异常事件，基于反向对齐误差动态更新语义意图标签映射关系；并将模型与映射模块部署于云平台，结合边缘设备实时获取交通状态，实现路径推荐在线生成与快速推送；本发明可有效提升路径推荐的个性化匹配度与实时响应能力，适用于复杂场景下的智能物流路径规划。

本发明授权一种基于云平台的物流运输个性化推荐路径规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云平台的物流运输个性化推荐路径规划方法，其特征在于：包括： 构建包含多个运输区域节点与路径边的异构交通图模型，所述交通图节点包括道路路段节点、地理兴趣点节点与交通事件节点，所述路径边包括时效关系边、地理邻接边与事件影响边； 其中构建包含多个运输区域节点与路径边的异构交通图模型包括： 获取覆盖多个运输区域的矢量道路数据、兴趣点分布数据及历史交通事件数据，并分别解析其空间位置与时间属性，初始化形成对应的道路路段节点、地理兴趣点节点与交通事件节点； 基于道路拓扑关系与兴趣点分布密度，构建道路节点与兴趣点节点之间的地理邻接边，采用基于多尺度网格划分的区域邻近度函数计算边权重； 采用区域邻近度函数定义边权重：；其中，di,j为节点i与j的欧式距离，为网格间兴趣点密度差，α、β为调节参数，将边权重大于设定阈值的节点对连接为地理邻接边； 根据历史交通事件与路径执行结果之间的时间滞后关系，构建事件节点与道路节点之间的事件影响边，采用递减加权机制表征事件持续性对路径通达性的影响程度； 遍历每个交通事件节点，计算其发生后的若干时间窗口内对周边道路的通行速度与路径实际执行情况产生的影响； 对每条路径中被事件影响的道路段添加事件影响边，并使用动态加权函数：；其中，Δt为事件的类型和等级确定，λ为衰减系数； 对所有节点与边结构进行多维属性编码，包括道路等级、兴趣点类型及事件紧急度，以生成支持异构图神经网络输入的图结构特征矩阵； 采集多个用户的历史运输任务记录，基于用户的交付行为与历史偏好生成用户语义意图标签，并将所述语义意图标签映射至所述交通图的节点与边属性中，形成语义约束图结构； 具体为：若用户偏好某一类道路结构，则将其意图标签映射为道路节点的“负偏好”属性；若用户选定特定中转仓或兴趣点作为停靠位置，则将对应兴趣点节点添加“高优先级”语义意图标签；若事件节点对用户路径偏差影响显著，则在事件边上嵌入“敏感标签”； 基于构建的语义约束交通图，通过异构图神经网络模型对每一运输任务的用户意图与路径可达性进行联合建模，生成路径评分序列； 具体包括：将交通图中各类节点根据其结构角色进行多子图划分，并分别构建嵌入空间，通过元路径引导实现节点特征对齐与语义关联初始建模；将用户当前运输任务的语义意图标签作为图状态初始化因子，对与意图标签强相关的节点集赋予上下文激活权重，形成语义驱动图结构起点；采用多视图异构图注意力机制，分别从结构视图、偏好视图与事件干扰视图聚合不同类型邻居信息，动态捕捉路径的语义通达性与行为契合度；对候选路径的历史评分依赖性进行正则化，最终输出用户定制化的路径评分序列，用于排序； 在每一运输任务完成后，采集其执行过程中出现的异常运输事件，分析与推荐路径之间的因果偏差关系，基于偏差路径与真实路径之间的反向对齐误差，动态更新语义意图映射关系； 将所述异构图神经网络模型及语义意图映射模块部署于云平台核心计算节点，并结合边缘计算设备实时获取本地交通状态，用于在线生成符合用户偏好的推荐路径结果。

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