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龍圖騰網獲悉合肥工業大學申請的專利融合車主偏好的車貨匹配方法、裝置、存儲介質和電子設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115186175B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210634790.3，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權融合車主偏好的車貨匹配方法、裝置、存儲介質和電子設備是由凌海峰;易煥美;孫見山;袁昆;錢洋;劉業政;姜元春;柴一棟;陳夏雨;徐旺設計研發完成，并于2022-06-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本融合車主偏好的車貨匹配方法、裝置、存儲介質和電子設備在說明書摘要公布了：本發明提供了一種融合車主偏好的車貨匹配方法、裝置、存儲介質和電子設備，涉及車貨匹配技術領域。本發明充分利用了車主歷史行為序列信息，歷史行為是對車主偏好的一種體現，有些偏好是靜態的或隨時間緩慢變化的，有些偏好是動態的實時變化的，它們從不同的角度展現了車主的偏好，所以結合這兩種不同類型的偏好形式能夠更好的反映車主的個性化偏好。在此基礎上，本發明提出了一種新的車貨匹配方法思路，即“預測+決策”，通過建立深度學習模型有效挖掘車主長短期偏好，提高預測的精度，再將偏好預測的結果融合到車貨匹配決策模型的構建過程中，有效提高車貨匹配效率，降低匹配成本，提升車主滿意度與粘性，因此在實際應用中更具價值。

本發明授權融合車主偏好的車貨匹配方法、裝置、存儲介質和電子設備在權利要求書中公布了：1.一種融合車主偏好的車貨匹配方法，其特征在于，該方法包括： 獲取車貨相關數據；所述車貨相關數據包括：車主數據、歷史貨源數據、車主歷史交互行為序列數據以及待匹配貨源數據；且所述車主歷史交互行為序列數據為按時間排序的車主在網絡貨運平臺中實際運輸并給出好評的貨源數據； 基于車貨相關數據預測車主對待匹配貨源的綜合偏好；所述綜合偏好為車主與待匹配貨源產生交互行為的概率； 獲取考慮綜合偏好、車輛裝載率和匹配成本的車貨匹配決策模型； 獲取所述車貨匹配決策模型的最優解作為車貨匹配結果； 所述車貨匹配決策模型，包括： 目標函數： 其中， 表示平臺對于車主綜合偏好的偏重程度； 表示平臺對于車輛裝載率的偏重程度； 表示平臺對于降低匹配成本的偏重程度； 、 、 分別表示綜合偏好得分率、裝載率、匹配成本， ， ； 表示車主v對貨源c的綜合偏好； 為車主v對貨源c匹配的決策變量；且 進而得到車貨匹配決策變量矩陣： 分別為待匹配車主數量和待匹配貨源數量； 為車主v當前位置與貨源c起點的距離； 為車主v擁有車輛的車長、載重和容積； 為貨源c的長度、重量和體積； D為給定的可匹配的最大距離； 約束條件： 條件1：每位車主至多匹配一個貨源，表示為： ， 條件2：每個貨源至多匹配一位車主，表示為： ， 條件3：每位車主匹配的貨源長度不超過車輛長度，表示為： ， ， 條件4：每位車主匹配的貨源重量不超過車輛載重，表示為： ， ， 條件5：每位車主匹配的貨源體積不超過車輛容積，表示為： ， ， 條件6：每位車主距離匹配貨源的起點不超過最大匹配距離，表示為： ， ， 其中，分別為車主集和貨源集。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥工業大學，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市包河區屯溪路193號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。