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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种用于跨城市物流需求预测的多粒度图学习系统，提出了一种新颖的多粒度图学习框架，通过学习动态用户图中的不变表示来进行跨城市物流需求预测。该框架包含两个阶段。在适应阶段，通过学习专门针对种子用户的不变表示，确保在不同城市之间用户表示的一致性。此外，通过将动态边信息如物流行为整合到静态边中，丰富用户嵌入。另采用可微分池化将对齐用户的嵌入聚合到区域中。在预测阶段，设计了基于元学习的多城市知识转移，利用目标城市的时空信息微调模型参数，实现城市自适应知识共享，并进一步预测物流揽件量和派件量需求。
主权项：1.一种用于跨城市物流需求预测的多粒度图学习系统，其特征在于：包括适应阶段和预测阶段，所述适应阶段：旨在在源域和目标域之间建立一致和不变的种子用户嵌入，并有效捕捉用户之间物流关系的动态，整合用户之间不断变化的物流关系并更新区域嵌入来增强用户图；所述预测阶段：旨在调整元知识来使其与目标城市的时空特征保持一致，以在数据稀缺的情况下有效利用元知识，并通过自适应参数更新学习在多个城市之间共享的模型参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种用于跨城市物流需求预测的多粒度图学习系统
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