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本发明公开了一种基于动态多任务图卷积的冷链多温混配推荐方法及装置，对货源信息和车源信息标签作标记处理和定义，得到标签空间和标签集合，由途径路线得到动态更新数据集；利用PMI分别基于冷链货源信息标签集合和冷链车源信息标签集合计算标签权重，构建货源关联图、车货源关联图以及动态更新关联图；将货源与车货源关联图输入GAT，通过计算注意力相关系数更新节点邻域新特征集合，输入GCN使用新权重得到关键特征表示，再通过Softmax分类选择推荐合适温度。本发明使用图注意力网络和图卷积神经网络结合多任务动态更新方法对分类有重要的作用和意义，普遍适用于动态匹配选择冷链物流中货源信息和车源信息，提高运载效率，减少运输成本以及空车率。

发明目的：针对上述问题，本发明提供了一种基于动态多任务图卷积的冷链多温混配推荐方法及装置，能够有效地对多图结构的提取特征以及不依赖图结构进行节点动态更新，解决车货匹配不是最优问题。

我国冷链物流的发展还处于起步阶段，冷链物流成本居高不下，使得在冷链物流中常常因节约成本而出现“断链”现象。配送作为冷链物流中极为重要环节，它占据着冷链物流成本的很大比重。现有技术中冷链配载通过供需方提出的订单量，在车辆装载最大化的情况下计算出冷链配载路线，实现冷链货物运输。

对冷链多温混配中的最佳车货源配送进行动态选择，在现有的方法中，更多的是基于路径的最优、最短距离等路线上的推荐，温度并非首选，这样导致车辆不能满载运输，以及随着订单动态批量增加，不能实现最优化路线，出现冷链车辆碳排量增大，冷链物流成本提高。针对这些问题，本发明在途径路线中对不同车货源匹配进行选择时，以温度为首位，车辆配载最大化的前提下综合动态货物信息和动态路线给出最优选择，提升运输效率同时节约了运输成本，实现供需双方共赢。

此技术是淮阴工学院李翔研发，淮阴工学院，位于江苏省淮安市，宗旨和业务范围是“培养高等学历人才，促进社会发展。工学类、理学类、经济学类、管理学类、文学类、法学类、艺术学类和农学类学科本科学历教育工程硕士研究生学历教育相关科学研究技术开发继续教育专业培训学术交流与咨询服务会议展览服务”。

 与现有技术相比，此技术产生的有益效果：

1、本发明构建车货源关联图、货源关联图和动态更新关联图，构建标签之间连边时，利用标签间共现信息，使每个节点不只带有自身信息，还可以表示邻域特征，在车货源推荐匹配时，依据关联图可以深度探索不同标签之间的隐藏关系，更全面的获得特征，最终获得更准确的分类概率。

2、本发明对关联图分别使用GAT计算注意力相关系数后，以车货源关联图关键特征为主，动态更新关联图关键特征为辅，对车货源关联图中节点的注意力相关系数进行判断更新，在最终分类中强化重要节点，弱化次要节点，使输出结果更加层次分明、清晰化。

3、本发明对关联图的结构特征进行权重筛选以及判断，对注意力相关系数进行阈值划分，依据不同等级相关系数计算出图结构特征的权重，更新图结构提取出新节点邻域特征集合，使增强效果更有目的性，更加准确。

4、本发明采用GAT和GCN在不被原有图结构干扰下，最大程度得到动态更新后的关联图，将动态更新后重要的数据信息赋予原节点，使得在推荐结果以及捕获标签之间的隐藏关系更加全面。

5、本发明对冷链多温混配中的最佳车货源配送进行动态选择，在现有的方法中，更多的是基于路径的最优、最短距离等路线上的推荐，而本发明着重点为多温混配，其中温度的合适为首选，其次加入为动态路线更新、动态货物更新等因素再次选择最优，这种做法可以做到冷链车‑货的最优适配，同时大大提升了运输效率。

技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地保定，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。