[发明专利]一种货源信息的推荐方法及一种计算机设备

说明书

本发明涉及一种货源信息的推荐方法及计算机设备，该方法包括：从数据库中采集用户信息，对用户信息进行预处理并建立特征模型；基于特征模型，对用户的行为进行加权处理，并获取到用户偏好货物二维数组和用户偏好路线二维数组；根据用户货物偏好二维数组获取货物之间的第一相似度，根据第一相似度预测兴趣货物；根据用户路线偏好二维数组获取路线之间的第二相似度，根据第二相似度预测兴趣路线。通过对用户信息进行模型处理，融入算法预测兴趣货源信息，提高了用户配货的效率。

技术领域

本发明涉及物流货物运输、数据处理领域，尤其涉及一种货源信息的推 荐方法，同时还涉及一种计算机设备。

背景技术

在大宗物流货物运输领域，传统的货物匹配时，用户必须开车到货代现 场进行配货付款，在特定的时间、地点，被动地接受有限的资源。即使随着 互联网的兴起逐渐改变了这种传统、落后的方式，但传统的互联网模式，需 要用户在电脑网站平台上操作，而移动互联网虽然给用户带来丰富货源、简 单便捷，但海量的货源往往也让用户困惑，鉴于货车司机的年龄、文化水平 等因素，用户往往不知道自己如何更快捷的得到自己想要的货源信息，从海 量的货源中找到最适合用户路线的货源成为一件复杂的事。

综上，用户如何高效便捷配货成为亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明所要的解决的技术问题是针对现有技术的缺陷，提供一种货源信 息的推荐方法及计算机设备。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

一种货源信息的推荐方法，该方法包括：

对采集的用户数据进行预处理得到用户的属性信息；

分析所述属性信息，形成用户关联多个属性信息的特征模型；

从所述特征模型中，分析出用户偏好货物信息的第一二维数组和用户偏 好路线信息的第二二维数组；

根据所述第一二维数组获取多个货物信息之间的第一相似度信息，根据 所述第二二维数组获取多条路线信息之间的第二相似度信息；

根据所述第一相似度信息，输出相似度最高的货物信息；

根据所述相似度最高的货物信息和所述第二相似度信息，输出相似度最 高的路线信息；

将所述相似度最高的货物信息和所述相似度最高的路线信息进行处理， 生成相似度高的货源信息，并推荐给用户。

本发明的有益效果是：通过对用户信息进行分析、挖掘、构建数据模型， 基于数据模型进行计算，以预测用户对货源需求的未来行为，为用户筛选出 最合适的货源信息，大幅度提高了用户配货的效率。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步地，所述用户数据为用户基础数据、车辆基础数据、历史交易数 据和实时位置数据；

所述预处理的过程，包括：

对所述用户基础数据、所述车辆基础数据、所述历史交易数据和所述实 时位置数据进行特征提取、分类、去重和删除操作后获取用户的多个属性信 息；其中所述用户的多个属性信息包括和货源相关的行为信息、偏好信息、 交易信息和位置信息。

所述上述进一步技术特征的有益效果是：

通过用户基础数据、车辆基础数据、历史交易数据和实时位置数据，即 通过用户基本信息、以及结合用户日常运输路线、日常配货的特征分析用户 行为，并为用户筛选出最合适的货源信息,扩大了货源信息量。

进一步地，所述分析的过程包括：

将所述多个属性信息按照对应的用户，建立关联；