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龙图腾网获悉广东省科学院广州地理研究所申请的专利一种大规模快递物流网络最大传播点集挖掘方法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：CN117408587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202311164164.3，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权一种大规模快递物流网络最大传播点集挖掘方法是由吴旗韬;李苑君;吴海玲;杨昀昊;李苑庭设计研发完成，并于2023-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大规模快递物流网络最大传播点集挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种大规模快递物流网络最大传播点集挖掘方法，包括以下步骤：获取快递物流网络信息，并提取快递物流网络信息中的有向信息，根据有向信息构建有向加权网络；将原始的KPP‑Pos模型关联所述有向加权网络，并注入方向和权重构建挖掘模型；采用启发式算法优化挖掘模型，直至挖掘模型输出最大距离接近度，根据最大距离接近度生成最大传播节点集。本发明的有益效果是：通过将原始的KPP‑Pos模型关联有向加权网络，并注入方向和权重构建挖掘模型，最后采用启发式算法优化挖掘模型，能够有效提升模型运算效率。

本发明授权一种大规模快递物流网络最大传播点集挖掘方法在权利要求书中公布了：1.一种大规模快递物流网络最大传播点集挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取快递物流网络信息，并提取所述快递物流网络信息中的有向信息，根据所述有向信息构建有向加权网络； 将原始的KPP-Pos模型关联所述有向加权网络，并注入方向和权重构建挖掘模型； 采用启发式算法优化所述挖掘模型，直至所述挖掘模型输出最大距离接近度，根据所述最大距离接近度生成最大传播节点集； 所述挖掘模型包括： 其中，K为有向加权网络中选出的k个节点组成的关键节点集，j为有向加权网络中除关键节点集之外中的全部节点组成的剩余节点集，n为有向加权网络的节点总数，wKj为关键节点集中的节点与节点j之间的距离接近度，rKj为关键节点集中的节点到节点j之间的距离，rjK为节点j到关键节点集中的节点之间的距离，w为权重； 所述采用启发式算法优化所述挖掘模型包括：选择所述有向加权网络中点重要值最大的节点作为关键节点集中首位成员，在剩余节点集中顺次选择节点加入所述关键节点集，并计算距离接近度，取距离接近度最高的节点填充所述关键节点集，直至所述挖掘模型输出最大距离接近度，根据所述最大距离接近度生成所述最大传播节点集。

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广东省科学院广州地理研究所，其通讯地址为：510070 广东省广州市先烈中路100号大院之一；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”。