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龙图腾网获悉浙江鸟潮供应链管理有限公司;拉扎斯网络科技(上海)有限公司申请的专利订单履约时长的预测方法与预测装置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：CN121119303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511651741.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权订单履约时长的预测方法与预测装置是由安杰;孔祥海;杜龙志设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本订单履约时长的预测方法与预测装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种订单履约时长的预测方法与预测装置，该方法涉及电子技术领域，该预测方法应用于多任务预测模型，多任务预测模型包括至少一层特征学习层，特征学习层包括任务学习层，任务学习层包括第一特征提取模块与任务间注意力机制模块，预测方法包括：响应于用户的商家浏览操作，获取原始数据；基于原始数据与第一特征提取模块，得到第一任务的第一特征以及第二任务的第二特征；基于原始数据与任务间注意力机制模块，得到任务关联特征；基于第一特征、第二特征与任务关联特征，得到目标融合特征；基于目标融合特征，得到第一预计送达时长与第二预计送达时长。基于本方案，能够减少两个预计送达时长的时间差，从而提高用户体验。

本发明授权订单履约时长的预测方法与预测装置在权利要求书中公布了：1.一种订单履约时长的预测方法，其特征在于，所述预测方法应用于多任务预测模型，所述多任务预测模型包括至少一层特征学习层，所述特征学习层包括任务学习层，所述任务学习层包括第一特征提取模块与任务间注意力机制模块，所述预测方法包括： 响应于用户的商家浏览操作，获取原始数据，所述原始数据包括：用户数据、商家数据与目标配送场景的数据； 基于所述原始数据与所述第一特征提取模块，得到第一任务的第一特征以及第二任务的第二特征；其中，所述第一特征用于表示针对所述第一任务进行特征提取得到的特征；所述第二特征用于表示针对所述第二任务进行特征提取得到的特征；所述第一任务用于预测商家浏览界面中的预计送达时长，所述第二任务用于预测提交订单界面中的预计送达时长； 基于所述原始数据与所述任务间注意力机制模块，得到所述第一任务与所述第二任务的关联权重；基于所述关联权重与所述原始数据，得到任务关联特征，所述任务关联特征用于表示所述第一任务与所述第二任务之间的关联性； 基于所述第一特征、所述第二特征与所述任务关联特征，得到目标融合特征； 基于所述目标融合特征，得到第一预计送达时长与第二预计送达时长；其中，所述第一预计送达时长为所述第一任务对应的时长，所述第二预计送达时长为所述第二任务对应的时长。

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浙江鸟潮供应链管理有限公司;拉扎斯网络科技(上海)有限公司，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区五常街道文一西路969号3幢5层569室；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”。

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