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龙图腾网获悉南宁师范大学申请的专利一种多标签文本分类物流供应商推荐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：CN117216270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202311160481.8，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种多标签文本分类物流供应商推荐方法是由李松钊;陆建波;马小雅;隆广庆设计研发完成，并于2023-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多标签文本分类物流供应商推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多标签文本分类物流供应商推荐方法，涉及网络物流技术领域，包括：获取制造商和供应商信息的历史文本集，并进行预训练，得到训练样本集；基于双向门控循环单元，建立训练样本集的文本特征图；根据文本特征图构建文本异构矩阵；对文本特征图进行语义注意力融入，并进行标注，生成多标签文本特征图；将多标签文本特征图与文本异构矩阵相乘获得多标签文本分类模型；将图卷积神经网络与多标签文本分类模型融合，得到基于图卷积神经网络的多标签文本分类物流供应商推荐模型，对特征图进行分类，输出得到预测结果；对预测结果进行评价，得到评价结果。本发明解决了制造商和供应商的匹配效率低下的问题。

本发明授权一种多标签文本分类物流供应商推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种多标签文本分类物流供应商推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取制造商和供应商信息的历史文本集，并进行预训练，得到训练样本集； S2、基于双向门控循环单元，建立训练样本集的文本特征图； S3、根据文本特征图构建文本异构矩阵； S4、对文本特征图进行语义注意力融入，并进行标注，生成多标签文本特征图，具体包括： 将文本表示与标签表示相乘得到匹配矩阵： 将匹配矩阵Vh通过线性变换得到： 其中，为权重参数； 将Bh通过softmax函数获取文本与标签匹配的权值矩阵，即得到多标签文本特征图 其中，Mh反映了文本和标签之间的关联关系； S5、将多标签文本特征图与文本异构矩阵相乘获得多标签文本分类模型，为： ； S6、将图卷积神经网络与多标签文本分类模型融合，得到基于图卷积神经网络的多标签文本分类物流供应商推荐模型，具体包括： 将多标签文本特征分类和图卷积神经网络技术融合，得到基于图卷积神经网络的多标签文本分类物流供应商推荐模型为： 其中，为归一化文本特征矩阵或者归一化标签矩阵，为第层权重矩阵，为第层和第层输出，Relu为激活函数；表示激活函数，为归一化邻接矩阵，X为输入特征，W为权重矩阵； 模型损失函数如下： 其中，n为文本个数，为标签个数，表示第i个混合文本第j个标签的真实 值，表示第i个混合文本第j个标签的预测结果，根据计算推荐概率与实际结果之间 的误差，若计算结果不满足实际需求，则会更新权重再次计算； S7、将待分类的制造商和供应商信息的多标签文本特征图输入基于图卷积神经网络的多标签文本分类物流供应商推荐模型，输出得到预测结果； S8、对预测结果进行评价，得到评价结果； S9、将评价结果和预测结果作为最终的推荐结果并输出。

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