[发明专利]一种为货主智能推荐承运商的方法及系统

权利要求书

1.一种为货主智能推荐承运商的方法，其特征在于，包括：

获取货主发布的货源信息；

获取各个承运商基于所述货源信息分别发布的报价信息；

根据各个承运商基于所述货源信息分别发布的报价信息，通过预先构建的智能推荐模型进行智能分析，输出各个承运商的评分排序结果，所述评分排序结果用于货主选择承运商。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预先构建智能推荐模型包括：

获取历史交易数据；

根据所述历史交易数据构建货主-商品-承运商的图数据库；

基于所述图数据库中的数据对神经网络模型进行训练，得到智能推荐模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取历史交易数据后，还包括：

对所述历史交易数据进行筛选和清洗，得到处理后的历史交易数据；

相应的，所述根据所述历史交易数据构建货主-商品-承运商的图数据库，包括：

根据所述处理后的历史交易数据构建货主-商品-承运商的图数据库。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取货主选择的承运商在承运货源时的交易数据；

基于所述交易数据对所述智能推荐模型进行优化，得到优化后的智能推荐模型。

5.一种为货主智能推荐承运商的系统，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取货主发布的货源信息；

第二获取模块，用于获取各个承运商基于所述货源信息分别发布的报价信息；

智能分析模块，用于根据各个承运商基于所述货源信息分别发布的报价信息，通过预先构建的智能推荐模型进行智能分析，输出各个承运商的评分排序结果，所述评分排序结果用于货主选择承运商。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，还包括：预先构建智能推荐模型的构建模块，所述构建模块包括：

获取单元，用于获取历史交易数据；

构建单元，用于根据所述历史交易数据构建货主-商品-承运商的图数据库；

训练单元，用于基于所述图数据库中的数据对神经网络模型进行训练，得到智能推荐模型。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述构建模块还包括：

处理单元，用于对所述历史交易数据进行筛选和清洗，得到处理后的历史交易数据；

相应的，所述构建单元具体用于：

根据所述处理后的历史交易数据构建货主-商品-承运商的图数据库。

8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，还包括：

第三获取模块，用于获取货主选择的承运商在承运货源时的交易数据；

优化模块，用于基于所述交易数据对所述智能推荐模型进行优化，得到优化后的智能推荐模型。