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龙图腾网获悉广州云徙科技有限公司申请的专利一种基于图神经网络的新茶饮销量预测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：CN119273387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202411329147.5，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种基于图神经网络的新茶饮销量预测方法及系统是由陈新宇;包志刚;李柱新设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的新茶饮销量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的新茶饮销量预测方法及系统，所述方法利用图神经网络，搭建了基于空间特征与时序特征训练出来的算法模型，可以分别对不同的节假日、促销活动、天气状况、门店商圈、消费人群这些场景下进行门店销量预测。通过构建基于门店的图网络拓扑结构，采用无向有权图对门店信息数据进行建模，充分考虑周边门店对当前门店的影响，来对每个门店的销量进行预测，解决了新茶饮行业因商品生命周期短、老品退化、商品上新速度快等行业特性导致常规方法预测不准的问题，降低了商品的缺货次数和库存成本，从而提高门店收益。

本发明授权一种基于图神经网络的新茶饮销量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的新茶饮销量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据收集阶段，收集历史不同时间点的门店商品销量数据和门店基础特征层数据； 所述门店基础特征层数据包括数值类型数据和枚举类型数据两大类； S2、门店商品销量数据的预处理阶段，使用箱线图技术与变异系数结合的方式对销量异常数据进行检测，销量异常数据包括异常高的销量数据、异常低的销量数据和销量数据缺失的情况； 所述异常高的销量数据是指超过95%分位的销量数据，所述异常低的销量数据是指低于5%分位的销量数据，对异常高和异常低的销量数据分别进行平滑处理，以此保留销量本身的时序规律； 所述销量数据缺失的情况，使用相似门店、相似类别、相似商品、相似年、相似季度、相似月和相似星期的取值方式，对历史销量缺失值进行填补； S3、门店基础特征层数据的预处理阶段，对于数值类型数据，根据数据分布进行分桶处理，将其转换成枚举型特征；对于枚举类型数据，转化成Embedding嵌入向量，得到预处理后所有特征数据；另外取出上述所有特征数据对应的历史销量数据，建立起特征数据和销量之间的学习样本； S4、预测模型训练阶段，利用图神经网络，将Embedding嵌入向量经过池化层、融合层和全连接层，训练预测模型； 其中，预测模型在经过Embedding嵌入层之后，分别将空间特征流入图卷积网络层，将时间特征流入LSTM层；在LSTM层中，设置了遗忘门、输入门和输出门进行状态的更新； 对时序特征以及空间特征加载到同个批次的不同窗口向量矩阵,通过反向传播更新参数,更新输出不同窗口向量矩阵,并加权平均到相同维度进行融合； 其中，门店商圈的空间特征抽取方式如下： 通过经纬度进行欧氏距离计算,其中,将目标门店作为中心节点,将其他门店与中心节点的欧氏距离作为第一距离特征； 依据各个城市GDP,将其他门店所在城市的GDP与中心节点所在城市GDP相减并取绝对值进行归一化,作为第二距离特征； 将其他门店所在商圈的GDP与中心节点所在商圈GDP相减并取绝对值进行归一化,作为第三距离特征； 将第一、二和三距离特征赋予一定的权重,分别将第一、二和三距离特征相乘权重并且累加得到第四距离特征； S5、预测阶段，利用已训练好的模型，预测未来时间节点的销售量。

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