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龙图腾网获悉广州市神州联保科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的订单匹配方法及系统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：CN120579787B 。

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：202511071938.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于机器学习的订单匹配方法及系统是由王成彪;谢云昌;余磊设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的订单匹配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的订单匹配方法及系统，包括获取维修订单与维修工数据。基于地理位置及维修类型，生成地理邻近且技能兼容的订单子集群，针对各子集群，依据维修订单，预测所需维修工数量下限并据此初始化分配池，在子集群内构建订单‑维修工二分图，应用图神经网络生成联合嵌入向量，执行多轮破坏‑修复优化循环：每轮随机移除部分订单分配，在修复阶段强制满足技能匹配与工时约束后重新插入；若约束冲突则动态扩展维修工分配池，迭代至方案收敛后，输出满足最终订单分配方案。本发明提升订单匹配的空间效率、资源配置合理性与精准度，保障约束兼容及适应性，优化服务效率与满意度。

本发明授权一种基于机器学习的订单匹配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的订单匹配方法，其特征在于，所述方法包括： 获取订单数据与维修工数据，所述订单数据包括地理位置、维修类型集合及预计维修时长，所述维修工数据包括技能集合、日最大工作时间； 基于订单的地理位置，通过密度聚类算法生成订单子集群； 基于订单子集群内订单总数、总预计工时及技能多样性指数，预测各订单子集群所需的维修工数量下限； 以维修工数量下限为初始值创建维修工分配池； 构建子集群内订单与维修工的二分图，通过图神经网络生成融合位置、维修类型及时长的联合嵌入向量； 基于所述联合嵌入向量执行多轮破坏修复循环，在每轮修复阶段强制满足技能匹配与工时约束，当约束无法满足时动态扩展维修工分配池，直至达到收敛条件；输出最终订单分配方案； 所述基于所述联合嵌入向量执行多轮破坏修复循环，在每轮修复阶段强制满足技能匹配与工时约束，当约束无法满足时动态扩展维修工分配池，直至达到收敛条件，包括： 采用加权概率移除预设比例的现有分配，其中技能匹配度低于阈值或工时负载超限的配对优先被移除； 基于再分配约束，为被移除的订单重新分配维修工，所述再分配约束包括维修工技能集合必须包含订单全部维修类型、单维修工分配订单总时长小于日最大工作时间与利用率阈值的乘积； 当修复阶段连续失败次数达到预设上限时，基于缺失技能类型与工时缺口量，从周边区域调入满足技能覆盖率达90%以上且历史工时利用率小于85%的候选维修工加入维修工分配池； 连续三轮循环的全局匹配度提升小于0.5%时，判定达到收敛条件。

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