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龙图腾网获悉深圳市明心数智科技有限公司申请的专利跨境物流数据协同优化方法、装置、电子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：CN120851300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511340336.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权跨境物流数据协同优化方法、装置、电子设备及存储介质是由陈大伟;曾伟祥;王学腾;徐凌子;何中卿;徐坤扬;赵山;谢琼冰设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨境物流数据协同优化方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及跨境物流数据协同优化技术领域，揭示了一种跨境物流数据协同优化方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：将特征数据输入至预设预测网络中，以得到第一预测值，以及对特征数据进行初步脱敏，并将所述脱敏区域数据集中的脱敏特征数据输入至所述预设预测网络中得到第二预测值；计算每个特征数据的预测误差，获取脱敏等级，并对所述区域数据集中的特征数据进行脱敏处理，得到脱敏后的目标区域数据集；将目标脱敏特征数据输入至预设全局模型中，得到优化方案。本发明的有益技术效果：实现了动态调整脱敏粒度的能力，有效解决了传统静态脱敏方法在数据价值调整上的不足。

本发明授权跨境物流数据协同优化方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种跨境物流数据协同优化方法，其特征在于，所述方法包括： 将指定待优化区域的区域数据集中的特征数据输入至预设预测网络中，以得到每个特征数据对应的第一预测值，以及对所述区域数据集中的特征数据进行初步脱敏，得到脱敏后的脱敏区域数据集；其中，所述区域数据集包括多个特征数据，所述区域数据集的形成方式为：获取所述指定待优化区域的多个订单文本数据；通过预设图注意力网络提取各个所述订单文本数据中的特征数据，以形成所述区域数据集，所述预设预测网络为LSTM预测网络，所述预设预测网络包括输入层隐藏层以及输出层，其中输入层用于接收区域数据集，隐藏层用于捕捉区域数据集中的时序依赖关系，输出层用于预测未来货运需求； 将所述脱敏区域数据集中的脱敏特征数据输入至所述预设预测网络中，以得到每个脱敏特征数据对应的第二预测值； 根据每个特征数据对应的第一预测值和第二预测值计算每个特征数据的预测误差； 根据所述预测误差获取每个特征数据的脱敏等级； 根据预设脱敏等级与脱敏策略对应表，对所述区域数据集中的特征数据进行脱敏，得到暂时区域数据集； 将所述暂时区域数据集中预设脱敏等级低于预设等级的特征数据添加高斯噪声，以得到目标区域数据集； 将所述目标区域数据集中的目标脱敏特征数据输入至预设全局模型中，得到所述待优化区域的优化方案； 所述将所述目标区域数据集中的目标脱敏特征数据输入至预设全局模型中，得到所述待优化区域的优化方案的步骤之前，还包括： 获取多个预设本地模型上传的模型梯度参数以及特征贡献度； 基于每个所述预设本地模型的特征贡献度调整对应的模型梯度参数的聚合权重； 基于所有的模型梯度参数计算每个所述模型梯度参数对应的偏移值； 根据每个所述模型梯度参数对应的偏移值设定对应的模型梯度参数噪声，以得到每个所述预设本地模型的目标模型梯度参数； 基于每个所述预设本地模型的模型梯度参数以及对应的所述聚合权重进行聚合，得到所述预设全局模型。

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