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申请/专利权人：深圳市瀚力科技有限公司

摘要：本发明涉及物流数据管理技术领域，具体涉及一种跨境电商物流数据智能管理方法。该方法基于物流数据的订单时间和订单地址构建二维样本空间，进而获得物流数据点。在对物流数据点进行迭代自组织聚类的过程中，首先分析初始聚簇中每个物流数据点的类别代表程度，根据类别代表程度即可筛选出偏移物流数据点。聚簇中心点指向偏移物流数据点的方向即为偏移方向。利用偏移方向上的数据分布获得偏移程度，通过偏移程度和偏移方向对聚簇中心点进行修正，获得物流数据类别。本发明实施例通过优化物流数据分类过程中的迭代自组织聚类算法，获得分类效果好的物流数据类别，实现了对跨境电商物流数据的有效管理。

主权项：1.一种跨境电商物流数据智能管理方法，其特征在于，所述方法包括：根据跨境电商平台中的物流数据的订单时间和订单地址构建二维样本空间，获得所述二维样本空间中的物流数据点；对所述物流数据点利用迭代自组织聚类算法进行聚类，获得物流数据类别；迭代自组织聚类算法中对聚簇中心点的修正方法为：在每次迭代过程中获得初始聚簇；在一个初始聚簇中，根据每个物流数据点的位置以及局部数据点分布特征获得每个物流数据点的类别代表程度，根据所述类别代表程度筛选出候选偏移数据点；根据每个候选偏移数据点的所述类别代表程度，以及每个候选偏移数据点与其他候选偏移数据点的距离，获得每个候选偏移数据点的偏移概率；根据所述偏移概率筛选出对应初始聚簇的偏移物流数据点；将所述初始聚簇的聚簇中心点到所述偏移物流数据点的方向作为偏移方向，根据偏移方向上及其反方向上的数据分布特征，获得偏移程度；根据所述偏移程度和所述偏移方向对所述聚簇中心点进行修正，获得修正聚簇；所述局部数据点分布特征的获取方法包括：任选一个物流数据点作为目标物流数据点；根据预设k值获取目标物流数据点的第一k邻域，将所述目标物流数据点与第一k邻域中的第一邻域数据点之间的平均距离，作为第一分布距离；根据预设k值获得初始聚簇中的聚簇中心点的第二k邻域，将聚簇中心点与所述第二k邻域中的第二邻域数据点之间的平均距离，作为所述聚簇中心点与所述目标物流数据的第二分布距离；将所述第一分布距离与所述第二分布距离的比值作为所述目标物流数据点的所述局部数据点分布特征；所述类别代表程度的获取方法包括：将所述目标物流数据点与所述聚簇中心点之间的距离、所述第一分布距离和所述局部数据点分布特征累加，获得类别偏离程度，将所述类别偏离程度进行负相关映射并归一化，获得所述目标物流数据点的所述类别代表程度。

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