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龙图腾网获悉福州为正科技有限公司申请的专利基于大数据分析的仓储物流嗅探方法、设备以及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：CN121581771B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610107023.5，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权基于大数据分析的仓储物流嗅探方法、设备以及介质是由陈玉珍设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的仓储物流嗅探方法、设备以及介质在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于大数据分析的仓储物流嗅探方法、设备以及介质，涉及物流技术领域，仓储物流嗅探方法包括：基于所有分仓的商品局部邻接矩阵确定商品全局邻接矩阵，基于各商品在所有分仓分别对应的局部多维属性特征确定各商品的全局多维属性特征；以商品全局邻接矩阵和全局多维属性特征作为观测数据构建概率图模型，通过概率图模型推理得到各商品的销售类型概率分布；基于商品全局邻接矩阵和各商品的销售类型概率分布构建商品关联关系图，商品关联关系图中的每个节点携带商品在各分仓的局部多维属性特征以及历史销量序列；将商品关联关系图输入时序图卷积网络，输出各商品在各分仓的预估需求量；基于预估需求量完成各分仓的库存分配。

本发明授权基于大数据分析的仓储物流嗅探方法、设备以及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的仓储物流嗅探方法，其特征在于，包括： 获取各分仓的所有商品的历史销售数据，并基于各所述分仓的所有商品的历史销售数据分别计算各所述分仓的商品局部邻接矩阵以及各所述分仓的各商品的局部多维属性特征，其中，所述商品局部邻接矩阵通过对应分仓内的各个商品之间的共同购买频次确定； 基于所有所述分仓的商品局部邻接矩阵确定商品全局邻接矩阵，以及基于各商品在所有所述分仓分别对应的局部多维属性特征确定各所述商品的全局多维属性特征； 以所述商品全局邻接矩阵和各所述商品的全局多维属性特征作为观测数据构建概率图模型，通过所述概率图模型推理得到各所述商品的销售类型概率分布，其中，所述概率图模型假设所述商品全局邻接矩阵基于商品的销售类型概率分布以及销售类型间的关联强度生成，且假设所述商品的全局多维属性特征基于所述商品的销售类型概率分布以及销售类型与属性特征的关联强度生成，所述销售类型概率分布表示商品归属于不同销售类型的概率分布； 基于所述商品全局邻接矩阵和各所述商品的销售类型概率分布构建商品关联关系图，其中，所述商品关联关系图中的每个节点表示商品，每个节点携带对应商品在各分仓的局部多维属性特征以及在各分仓的历史销量序列，每条边表示商品之间的关联关系； 将所述商品关联关系图输入预训练的时序图卷积网络，输出各所述商品在各所述分仓的预估需求量； 基于各所述分仓中各商品对应的预估需求量确定各所述分仓中各商品的补货量，并按照所述补货量完成各所述分仓的库存分配。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人福州为正科技有限公司，其通讯地址为：350000 福建省福州市高新区乌龙江中大道7号创新园二期17号楼15层A1506-2室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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