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申请/专利权人：武汉理工大学
申请日：2024-01-10
公开（公告）日：2024-05-24
公开（公告）号：CN118071238A
主分类号：G06Q10/0835
分类号：G06Q10/0835;G06F18/23
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.11#实质审查的生效;2024.05.24#公开
摘要：本发明公开一种基于轨迹聚类的分时段外卖配送频繁路线的挖掘方法、系统及设备，涉及大数据分析领域。本发明方法实时更新路径规划信息：通过挖掘分时段的频繁路线，能够实时更新路径规划信息，以适应动态变化的配送需求和路况。这有助于提高外卖员的配送效率和收入。本发明创造采用高效的聚类算法和频繁模式挖掘算法，可以降低计算复杂度，提高路径规划的效率。这使得该方法在实际应用中更加可行和实用。本发明创造能够适应大规模的配送网络，具有良好的扩展性。这有助于提升外卖配送的效率和优化配送路径。
主权项：1.一种基于轨迹聚类的分时段外卖配送频繁路线的挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.数据采集，由各区域配送中心的各配送员佩戴的位置信息记录仪采集位置信息，然后将位置信息上传至云服务器；步骤2.数据清洗，根据每次配送的起点和终点的位置，先将每次配送时间段内起点和终点位置之间的位置信息组成位置信息序列，得到一条配送轨迹，去除配送轨迹中缺失经度、纬度的位置点和位置信息异常值；步骤3.数据格式化，利用基于速度对配送轨迹进行分段；步骤4.频繁路线识别，通过包括时间段划分、轨迹段特征提取、轨迹段聚类、轨迹段数据聚合的步骤，识别出配送轨迹中的频繁路线，提取频繁路线的起点和终点以及所处的时间段，与频繁路线一起存入配送轨迹备选数据库。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉理工大学 一种基于轨迹聚类的分时段外卖配送频繁路线的挖掘方法、系统及设备
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