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龙图腾网恭喜深圳依时货拉拉科技有限公司申请的专利订单价值分层方法、计算机可读存储介质及计算机设备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：CN113935688B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202111205192.6，技术领域涉及：G06Q10/0836；该发明授权订单价值分层方法、计算机可读存储介质及计算机设备是由吕伟峰;王惠敏设计研发完成，并于2021-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本订单价值分层方法、计算机可读存储介质及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明适用于物流领域，提供了一种订单价值分层方法、计算机可读存储介质及计算机设备，包括获取订单的历史交易数据样本；根据订单的历史交易数据样本进行建模，选取每个订单的相关特征；将相关特征输入到机器学习模型，机器学习模型根据相关特征以订单被完成为目的，并根据增益值的大小进行相关特征的重要度排序；根据相关特征的重要度排序筛选重要特征作为回归模型的输入，以订单被完成为目的，输出重要特征对应的权重值；计算重要特征的特征值，将特征值与重要特征对应的权重值相乘，对乘积求和，得到订单得分；根据订单得分进行排序，并根据排序将订单分成多层。使得订单价值不受当前供需及司机水平的影响。

本发明授权订单价值分层方法、计算机可读存储介质及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种订单价值分层方法，其特征在于，包括： 获取订单的历史交易数据样本； 根据订单的历史交易数据样本进行建模，选取每个订单的相关特征；所述订单的历史交易数据样本包括：订单起点特征、订单终点特征、订单备注特征、订单价格里程特征和调度货主用户特征；所述相关特征包括：订单地理属性、货主属性、备注属性和价格里程；所述订单地理属性包括：订单起点特征和订单终点特征，所述订单起点特征包括起点履约率、起点响应率和起点配对率；所述订单终点特征包括终点履约率、终点响应率和终点配对率； 将相关特征输入到机器学习模型，机器学习模型根据相关特征以订单被完成为目的，并根据增益值的大小进行相关特征的重要度排序，输出根据相关特征的重要度排序筛选出的重要特征； 将筛选出的重要特征作为回归模型的输入，以订单被完成为目的，输出重要特征对应的权重值；所述重要特征的增益值大于预定增益值； 计算重要特征的特征值，将特征值与重要特征对应的权重值相乘，对乘积求和，得到订单得分；所述备注属性的特征值包括备注预测履约率； 根据订单得分进行排序，并根据排序将订单分成多层。

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