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龙图腾网获悉朗新科技集团股份有限公司申请的专利新能源汽车充电站点推荐方法、系统、设备、介质及产品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：CN120525314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511023496.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权新能源汽车充电站点推荐方法、系统、设备、介质及产品是由余心悦;田泽康;黄飞设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本新能源汽车充电站点推荐方法、系统、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明提供一种新能源汽车充电站点推荐方法、系统、设备、介质及产品，涉及智能交通技术领域，该方法包括：获取目标新能源车辆的多维度目标特征数据和实时曝光站点特征数据；将多维度目标特征数据和实时曝光站点特征数据输入至充电站点推荐模型中，得到由充电站点推荐模型输出的目标新能源车辆对应的充电站点推荐结果；充电站点推荐模型是基于标记有正负样本标签的训练样本，对深度学习模型进行训练得到的；其中，标记有负样本标签的训练样本在训练过程中是通过权重系数进行训练贡献调整的。本发明为用户提供更精准的充电站点推荐结果。

本发明授权新能源汽车充电站点推荐方法、系统、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种新能源汽车充电站点推荐方法，其特征在于，包括： 获取目标新能源车辆的多维度目标特征数据和实时曝光站点特征数据，其中，所述多维度目标特征数据包括所述目标新能源车辆中的目标用户端在历史时段选择充电站点时产生的行为特征数据；所述实时曝光站点特征数据为所述目标新能源车辆在当前行驶过程中，所述目标用户端实时浏览目标曝光站点时产生的行为特征数据；所述目标曝光站点表示被所述目标用户端进行浏览且未确定选择的充电站点； 将所述多维度目标特征数据和所述实时曝光站点特征数据输入至充电站点推荐模型中，得到由所述充电站点推荐模型输出的所述目标新能源车辆对应的充电站点推荐结果；所述充电站点推荐模型是基于标记有正负样本标签的训练样本，对深度学习模型进行训练得到的；其中，标记有负样本标签的训练样本在训练过程中是通过权重系数进行训练贡献调整的；在训练过程中对标记有所述负样本标签的所述训练样本设置对应的负样本权重系数，是通过负样本加权公式计算得到的，所述负样本加权公式具体为： ； 其中，表示负样本权重系数，和表示超参数，表示曝光站点浏览总时长，表示曝光站点展示总数量，表示曝光站点互动次数，表示曝光站点时长信息，表示重复曝光站点比例，表示简单负样本，表示简单负样本对应的负样本权重系数，表示样本曝光站点； 所述充电站点推荐模型是通过以下步骤训练得到的： 根据样本用户画像信息和样本用户历史统计特征，构建样本用户特征，其中，所述样本用户画像信息为样本新能源车辆中的样本用户端对应的用户画像；所述样本用户历史统计特征包括所述样本用户端在历史时刻确定选择的充电站点对应的站点特征、时间特征、经纬度特征和充电站号特征； 根据预设充电站投放区域内的充电站点画像信息、配套设施信息、充电历史成功率信息和充电站点历史吸引率，构建样本站点特征；其中，所述充电站点历史吸引率是基于在历史时刻被所述样本用户端确定选取的充电站点与所述样本用户端之间的距离计算得到的； 根据所述样本用户端在历史时刻浏览样本曝光站点时，对应的用户实时经纬度和曝光时间，构建样本实时曝光特征数据； 根据多个所述样本用户历史统计特征和多个所述样本实时曝光特征数据，构建样本用户历史序列特征； 根据所述样本用户端在历史时刻产生的曝光站点浏览总时长、曝光站点展示总数量、曝光站点互动次数、曝光站点时长信息和重复曝光站点比例，构建样本用户站点选择行为特征；其中，所述曝光站点时长信息表示所述样本曝光站点与订单充电站点之间的时长，所述订单充电站点为所述样本用户端在样本订单中确定的充电站点； 根据所述样本用户特征、所述样本站点特征、所述样本用户历史序列特征和所述样本实时曝光特征数据，生成所述训练样本； 对确定所述样本曝光站点被所述样本用户端选取为所述订单充电站点的所述训练样本标记正样本标签，并对未标记所述正样本标签的所述训练样本标记负样本标签，以构建得到训练样本集； 基于所述训练样本集，对所述深度学习模型进行训练，得到所述充电站点推荐模型。

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