(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211137748.7 (22)申请日 2022.09.19 (71)申请人 深圳市海络网络科技有限公司 地址 518000 广东省深圳市龙华区民治街 道北站社区创业 花园177-180栋1909 (72)发明人 李七一　 (74)专利代理 机构 北京华际知识产权代理有限 公司 11676 专利代理师 颜翠萍 (51)Int.Cl. G06Q 10/08(2012.01) G06F 16/906(2019.01) G06F 16/9537(2019.01) G06F 16/9538(2019.01) (54)发明名称 一种基于大数据的国际物流智慧管理系统 及方法 (57)摘要 本发明涉及国际物 流大数据分析技术领域， 具体为一种基于大数据的国际物流智慧管理系 统及方法， 包括构建国际物流信息管理平台， 获 取国际货物历史交易记录， 对各条历史交易记录 进行特征属性提取并进行分类； 分别对各类特征 交易记录提取未产生物流投诉的交易记录， 作为 各类特征交易记录的基准交易记录， 分别对基准 交易记录构建物流进程条； 对每一条新生成的交 易记录进行实际物流进程条的提取构建； 对每一 条新生成的交易记录进行物流进程状态监测； 计 算在各目标交易记录中目标物流进程节点对应 的托运人物 流关注度； 生 成对应目标物流进程节 点的异常提醒告知信息， 发送至托运人方， 实现 对托运人提前 预警告知物流进程异常。 权利要求书4页 说明书9页 附图2页 CN 115481955 A 2022.12.16 CN 115481955 A 1.一种基于大 数据的国际物流智慧管理方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 步骤S100： 构建国际物流信息管理平台， 允许操作人员完成身份验证后， 在所述国际物 流信息管理平台中对各单国际货物交易记录进行物流信息管理； 获取国际货物历史交易记 录， 对各条历史交易记录进行特征属 性提取； 基于所述特征属 性对所述国际物流信息管理 平台内的所有历史 交易记录进行分类， 得到若干类特 征交易记录； 步骤S200： 分别对各类特征交易记录提取未产生物流投诉的交易记录， 作为所述各类 特征交易记录的基准交易记录， 分别对所述基准交易记录构建物流进程条； 对每一条新生 成的交易记录进行实际物流进程条的提取构建； 步骤S300： 对每一条新生成的交易记录进行物流进程状态监测， 捕捉当前物流进程呈 现异常状态的交易记录， 设为 目标交易记录； 按照所述 目标交易记录的实际物流进程呈现 运行总时长， 提取在所述目标 交易记录所属特征 交易记录类别对应的物流进程条中对应的 物流进程节点， 设所述物流进程节点 为目标物流进程节点； 步骤S400： 提取各目标交易记录对应托运人的历史物流服务咨询信息； 计算在各目标 交易记录中所述目标物流进程节点对应的托 运人物流关注度； 步骤S500： 当各目标交易记录 中所述目标物流进程节点对应的托运人物流关注度 大于 系统设置的托运人物流关注度阈值时， 生成对应所述目标物流进程节点的异常提醒告知信 息， 发送至托 运人方， 实现对托 运人提前 预警告知物流进程异常。 2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的国际物流智慧管理方法， 其特征在于， 所述 步骤S100包括： 步骤S101： 获取国际货物历史交易记录， 捕捉在各条历史交易记录中交易商品呈现的 特征信息， 将所述特征信息作为所述各条历史交易记录的第一特征属 性； 所述交易商品呈 现的特征信息包括： 在生成交易订单当下， 标注的商品预发货时间周期、 在生成交易订单当 下， 标注的商品状态信息、 商品所属分类信息、 商品单位重量信息、 商品数量信息、 商品重量 信息； 其中， 所述商品状态信息包括预售状态信息、 现货状态信息； 步骤S102： 捕捉各条历史交易记录中各物流参与方呈现的特征信息， 将所述特征信息 作为所述各条历史交易记录的第二特征属性； 所述各物流参与方呈现的特征信息包括货 主/托运商信息、 承运商信息； 所述货主/托运商信息包括托运单上的装货地址信息、 收货托 运人的地址信息、 接单日期、 应提货日期、 应到货日期、 托运公里数； 所述承运商信息包括， 经过物流中心调度安 排后的启运 地地址信息、 派车日期、 出发日期； 步骤S103： 基于各条历史交易记录的第一特征属性、 第二特征属性， 在所有历史交易记 录中进行相似度匹配计算， 将第一特征属 性、 第二特征属 性之间呈现的相似度大于相似度 阈值的归为 一类特征交易记录， 得到若干类特 征交易记录 。 3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的国际物流智慧管理方法， 其特征在于， 所述 步骤S200包括： 步骤S201： 对每一条基准交易记录按照国际货物托运流程， 提取默认物流进程节点； 所 述默认物流进程节点包括询价节 点、 接单节 点、 货物处理分装节点、 报关节点、 清关节点、 派 送节点； 基于各默认物流进程节点之间呈现的先后次序， 构建对应每一条基准交易记录的 物流进程条； 步骤S202： 基于各类特征交易记录中所有基准交易记录对应的物流进程条， 计算在所权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115481955 A 2述各类特征交易记录中， 各个相邻物流进程节点之间的平均过渡时长， 将各个所述平均过 渡时长作为所述各类特 征交易记录的基准节点过渡时间； 步骤S203： 捕捉在每一类特征交易记录中， 每一默认物流进程节点的平均运行时长； 对 各条新生成的交易记录提取特征属 性， 判断所属特征交易记录的类别； 提取在所述各条新 生成的交易记录中出现的各物流进程节点， 若在新生成的交易记录中捕捉到某个相邻物流 进程节点之 间的平均过渡时间大于对应的所述基准节点过渡时长， 在所述某个相 邻物流进 程节点中插入显示一个异常进程节点， 平均过渡时间与对应的所述基准节点过渡时长之间 的偏差时长 即为所述异常进程节点对应的运行时长， 对所述各条新生成的交易记录提取最 终得到的实际物流进程条。 4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的国际物流智慧管理方法， 其特征在于， 所述 步骤S300包括： 步骤S301： 获取每一新生成的交易记录所属特征交易记录的类别， 基于所述类别对应 的物流进程条， 捕捉提取在所述每一新生成的交易记录中出现的每一个默认物流进程节 点， 获取各所述默认物流进程节点对应的平均运行时长， 构建节点时长序列 其中， t1,t2,…,tn分别表示在所述每一新生 成的交易记录中出现的第1、 2、 …、 n个默认物流 进程节点的平均运行时长； 步骤S302： 提取在所述每一新生成的交易记录中， 实时出现的各实际物流进程节点， 捕 捉各实际物流进程节点对应的运行时长， 构建节点时长序列 其 中， t1’,t2’,…,tm’分别表示在所述每一新生 成的交易记录中， 实时出现的第1、 2、 …、 m个实 际物流进程节 点的平均运行时长； 若n≠ m， 初步判断所述 实际物流进程状态 为异常状态， 转 步骤S303； 若n＝m， 初步判断所述实际物流进程状态为 正常状态； 步骤S303： 提取节点时长序列 和节点时长序列 构造一个n ×m的矩阵网格P， 矩阵网格P内共k个矩阵元素； 第g个网格pg＝(tg， t′g)， 计算节点时长序列 与节点时长序列 之间的节点时长正 规化距离： 其中， L(pg)表示tg与t′g之间的距离， βg为加权系数， βg>0； 步骤S304： 限制tg‑1≤tg且t’g‑1≤t’g； 限制tg‑1‑tg≤1且t’g‑1‑t’g≤1； 限制p1＝(t1， t′1)， pk＝(tn， t′m)； 限制|tg‑t′g|≤window， 且window≥0， window表示窗口大小； 计 算累计加权系 数值： 得到节点时长序列 和节点时长序列 之间的重叠相似度 当重叠相似度 小于设置阈值时， 判断所述实际物流进程状态为异常状态。 5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的国际物流智慧管理方法， 其特征在于， 所述 步骤S400包括： 步骤S401： 采集托运人的所有历史物流服务咨询信息； 捕捉托运人在所述目标物流进 程节点对应的运行时长内向客服发起物流信息咨询的次数d1、 捕捉托运人在所述目标物流权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115481955 A 3