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龙图腾网恭喜北京明略软件系统有限公司申请的专利一种地址推荐方法、装置、设备及可读介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114399254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210016013.2，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权一种地址推荐方法、装置、设备及可读介质是由梁秀钦;李芳媛;齐云飞;徐凯波设计研发完成，并于2022-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地址推荐方法、装置、设备及可读介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种地址推荐方法、装置、设备及可读介质，其中，地址推荐方法包括：获取对比地址和目标对象输入的待查询地址，其中，对比地址为历史订单的收货地址，待查询地址为待查询的收货地址；将待查询地址和对比地址输入预设的地址匹配模型进行匹配，得到匹配结果；按照匹配结果从对比地址中确定符合预设条件的目标地址，并将目标地址推荐给目标对象。本申请通过将历史订单的收货地址作为训练样本进行训练，获得地址匹配模型，完成对收货地址的匹配，本申请能够仅仅基于快递的收货信息来进行地址聚类，向目标对象进行地址推荐。

本发明授权一种地址推荐方法、装置、设备及可读介质在权利要求书中公布了：1.一种地址推荐方法，其特征在于，包括：获取对比地址和目标对象输入的待查询地址，其中，所述对比地址为历史订单的收货地址，所述待查询地址为待查询的收货地址；将所述待查询地址输入预设的地址匹配模型进行匹配，得到匹配结果；按照所述匹配结果从所述对比地址中确定符合预设条件的目标地址，并将所述目标地址推荐给所述目标对象；将所述待查询地址输入预设的地址匹配模型进行匹配之前，所述方法还包括按照如下方式获取所述地址匹配模型：获取样本集，其中，所述样本集包括训练样本集和验证集，所述训练样本集和所述验证集均为预先处理的所述历史订单的收货地址；将所述训练样本集输入预训练模型进行训练，得到中间模型；利用所述验证集对所述中间模型进行验证，并在所述中间模型对所述验证集的识别准确率达到目标阈值时，将所述中间模型确定为所述地址匹配模型；在所述中间模型对所述验证集的识别准确率未达到所述目标阈值时，继续使用所述训练样本集训练所述中间模型，直至所述中间模型对所述验证集的识别准确率达到所述目标阈值时，将所述中间模型确定为所述地址匹配模型；所述获取样本集包括：获取所述历史订单的收货地址对应的地址区域和送货员数据；将所述地址区域相同且所述送货员数据相同的所述收货地址划分为第一样本集，将所述地址区域相同且所述送货员数据不同的所述收货地址划分为第二样本集，将所述地址区域不同且所述送货员数据相同的所述收货地址划分为第三样本集，将所述地址区域不同且所述送货员数据不同的所述收货地址划分为第四样本集；在所述中间模型对所述验证集的识别准确率未达到所述目标阈值时，继续使用所述训练样本集训练所述中间模型包括：根据所述中间模型对所述训练样本集和所述验证集的识别结果确定目标函数的损失值；继续使用所述训练样本集训练所述中间模型，并在训练过程中根据所述损失值调整所述中间模型的内部参数，直至所述中间模型对所述验证集的识别准确率达到所述目标阈值时，将所述中间模型确定为所述地址匹配模型；所述内部参数包括第一概率区间、第二概率区间、第三概率区间以及第四概率区间；其中，所述第一概率区间为与所述第一样本集对应的所述预训练模型的第一初始参数，所述第二概率区间为与所述第二样本集对应的所述预训练模型的第二初始参数，所述第三概率区间为与所述第三样本集对应的所述预训练模型的第三初始参数，所述第四概率区间为与所述第四样本集对应的所述预训练模型的第四初始参数；所述将所述训练样本集输入预训练模型进行训练，得到中间模型包括：将所述第一样本集、所述第二样本集、所述第三样本集以及所述第四样本集输入所述预训练模型进行训练，以调整所述第一概率区间、所述第二概率区间、所述第三概率区间以及所述第四概率区间的值，直至所述第一概率区间、所述第二概率区间、所述第三概率区间以及所述第四概率区间不变的情况下，得到中间模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京明略软件系统有限公司，其通讯地址为：100084 北京市海淀区中关村东路1号院1号楼10层A1002；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。