[0001] 本发明涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测方法及系统。

[0002] 冷链物流作为现代物流体系中的重要组成部分，对于保障食品、药品等易腐易变商品的品质与安全具有至关重要的作用。然而，冷链物流运输需求的预测一直是一个复杂且难以准确把握的问题。传统的预测方法往往依赖于历史运输数据、市场趋势分析以及经验判断，这些方法在面对多变的市场环境和复杂的运输需求时，往往难以提供准确、及时的预测结果。

[0003] 随着数据挖掘技术的不断发展，相关技术开始尝试利用数据挖掘方法来对冷链物流运输需求进行预测。然而，现有的数据挖掘方法在处理冷链物流运输会话数据时，往往存在数据解析不够深入、特征提取不够全面以及预测模型不够精准等问题，导致预测结果仍然存在一定的误差和不确定性。

[0014] 下面结合说明书附图对本发明进行具体说明，图1是本发明一种实施例提供的基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测方法的流程示意图，下面对该基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测方法进行详细介绍。

[0015] 步骤S110，获取冷链物流运输会话的会话交互数据。

[0016] 本实施例中，服务器与冷链物流运输相关的多个客户端（如物流运输平台的调度系统、仓库管理系统、客户的下单平台等）建立了数据连接。这些客户端在冷链物流运输的各个环节中会产生大量的会话交互数据。例如，一个工厂作为客户，通过下单平台与冷链物流运输服务提供商进行交互。客户在下单平台上填写了订单信息，包括货物的种类（如A类药品）、运输的起始地（某工厂仓库）、目的地（城市中的批发商仓库）、期望的运输时间（希望在三天内送达）、对温度的要求（0 ‑ 4摄氏度）等。同时，物流运输平台的调度系统也会与服务器进行交互，例如告知服务器车辆的调度安排，如某辆冷藏车已经从车库出发前往工厂仓库装载货物，并且车辆的制冷设备状态良好，预计到达仓库的时间等信息。仓库管理系统也会向服务器发送信息，如工厂仓库的库存情况（目前有500箱A类药品可供运输）、货物的装载进度（已经装载了300箱A类药品）等。这些从不同客户端收集到的与冷链物流运输相关的各种信息构成了会话交互数据。服务器通过特定的数据接口和通信协议，例如基于HTTP协议的RESTful API或者消息队列（如RabbitMQ）等方式，将这些分散在各个客户端的信息收集起来，形成一个完整的冷链物流运输会话的会话交互数据集合。这些数据包含了文字信息、数字信息等多种形式，是后续进行物流需求预测等操作的基础数据来源。

[0017] 步骤S120，从所述会话交互数据中解析多个物流知识标签字段的会话交互路径数据，并将解析到的多个所述会话交互路径数据编码为多个有向流转图矢量集合。

[0018] 本实施例中，服务器首先构建一个物流知识标签字段的字典。这个字典涵盖了冷链物流运输领域中涉及的各类知识标签字段，例如“货物信息”（包含货物种类、数量、重量等）、“运输起点”、“运输终点”、“运输时间要求”、“温度要求”、“车辆信息”（包括车辆型号、制冷设备状况等）、“仓库信息”（库存、出入库情况等）。对于收集到的会话交互数据中的每个文本片段，服务器采用文本匹配算法进行处理。以刚才提到的客户在下单平台填写的订单信息为例，对于“A类药品”这个文本片段，服务器会按照预定义的顺序逐个与字典中的知识标签字段进行比对。通过比对发现“A类药品”属于“货物信息”这个物流知识标签字段。然后对于整个冷链物流运输会话，从起始点开始，按照时间顺序或者逻辑顺序进行整理。假设会话开始于客户在下单平台下单，那么按照顺序，首先确定“货物信息”相关的文本片段为节点。比如当识别到“A类药品”这个文本片段时，将其作为“货物信息”对应的图结构的一个节点，记录该节点在会话中的出现位置（如这是订单填写的第一步操作对应的信息）以及与前一个相关节点的关系（由于这是起始节点，无前一个相关节点，可标记为起始节点关系），同时记录该节点对应的物流知识标签字段的具体内容（即“A类药品”）。

[0019] 随着会话的进行，当物流运输平台调度系统告知车辆出发前往仓库时，“某辆冷藏车已经从车库出发前往工厂仓库装载货物，并且车辆的制冷设备状态良好，预计到达仓库的时间”这个文本片段被识别。其中“某辆冷藏车”等信息属于“车辆信息”这个物流知识标签字段，将其作为“车辆信息”对应的图结构的一个节点，它的出现位置在客户下单之后，与前一个节点（假设前一个节点是客户下单中的货物信息节点）的关系是基于时间顺序的先后关系。记录下这个节点对应的具体内容（车辆的型号、制冷设备状态和预计到达时间等）。

[0020] 在构建各个物流知识标签字段对应的会话交互路径时，以“货物信息”为例，将所有与货物信息相关的节点按照顺序进行连接。假设在后续还有关于货物重量、数量等信息的节点，将它们连接起来得到包含节点顺序（先货物种类，后货物数量、重量等）、节点关系（基于时间和逻辑顺序的先后关系）以及节点具体内容（如A类药品、500箱、总重量1吨等）的会话交互路径数据。

[0021] 将每一个文本片段对应的节点作为对应的物流知识标签字段的图结构中的顶点，根据会话交互路径数据中的节点顺序和关系，确定顶点之间的边的连接关系。例如在“货物信息”的图结构中，“A类药品”节点和“500箱”节点之间存在连接关系，对于这条边赋予一个初始权重值。这个初始权重值基于节点之间的距离（在会话中的先后顺序距离）、节点之间的关联程度（这里关联程度很高，因为数量是针对A类药品的数量）进行确定。假设“A类药品”节点编号为1，“500箱”节点编号为2，它们之间的距离较近且关联紧密，根据预先设定的算法（如距离越近、关联度越高权重越高的算法）赋予权重值0.8。

[0022] 服务器还会检测初始图结构中的孤立节点。例如在处理某个运输环节的会话时，可能由于数据传输错误，出现一个单独的“特殊包装要求”文本片段，它在当前的图结构中未与其它节点有连接关系。如果这个孤立节点是由于数据错误或者不完整导致的，服务器会根据它的上下文信息补充连接关系。比如通过查看前后的会话内容，发现这个特殊包装要求是针对A类药品的，就将其与“货物信息”中的“A类药品”节点建立连接。如果这个孤立节点与其它节点没有关联的独立信息，如某个误传的无关运输的随机编码信息，服务器基于预先定义的业务完整性模板判定不需要保留该孤立节点，并且根据物流业务逻辑重新优化初始图结构中的边的连接。例如如果发现某个车辆信息中的“备用轮胎数量”与其它节点的关系不符合业务逻辑（如在冷链物流中备用轮胎数量与运输的主要逻辑关联不大），可能调整边的连接或者去除这条边，生成优化后的图结构。

[0023] 按照深度优先搜索顺序对优化后的图结构中的节点进行编号。例如在“货物信息”图结构中，按照节点在会话中出现的先后顺序依次编号。对于每一条边，根据该条边连接的两个节点的编号以及该条边的权重值进行编码。比如前面提到的“A类药品”节点编号为1，“500箱”节点编号为2，边的权重值为0.8，将其组合成一个编码向量[1, 2, 0.8]。最后将所有边的编码向量进行组合，生成有向流转图矢量集合。例如对于“货物信息”这个物流知识标签字段对应的图结构，生成的有向流转图矢量集合包含了所有边的编码向量，这些编码向量完整地描述了货物信息相关节点之间的关系、顺序和权重等信息。对其它物流知识标签字段（如“运输起点”、“运输终点”等）也进行同样的操作，得到多个有向流转图矢量集合。

[0024] 步骤S130，以第一设定数量为截取区间，以及以第二设定数量为移动间距，对每个所述有向流转图矢量集合进行截取，生成每个所述有向流转图矢量集合对应的第一有向图节点矢量片段集合。

[0025] 假设第一设定数量为5，第二设定数量为2。对于之前生成的某个有向流转图矢量集合（以“货物信息”对应的有向流转图矢量集合为例），这个集合包含了多个编码向量，表示货物信息相关节点之间的连接关系等信息。服务器从这个矢量集合的起始位置开始，以5个编码向量为一个截取区间。例如这个有向流转图矢量集合包含15个编码向量，那么第一次截取得到从第1个到第5个编码向量的片段。然后按照移动间距为2的规则，下一次截取就是从第3个到第7个编码向量的片段。每次截取得到的片段就是一个第一有向图节点矢量片段集合。这个第一有向图节点矢量片段集合包含了在截取区间内的节点关系、权重等信息的矢量表示。对于其它的有向流转图矢量集合（如“车辆信息”、“运输终点”等对应的有向流转图矢量集合）也按照同样的规则进行截取操作。每个有向流转图矢量集合经过这样的截取操作后，都生成了对应的第一有向图节点矢量片段集合，这些第一有向图节点矢量片段集合是对原始有向流转图矢量集合按照特定规则进行分割后的结果，为后续的交融操作提供了数据基础。

[0026] 步骤S140，对每个所述第一有向图节点矢量片段集合进行交融，并将交融生成的多个交融有向图节点集合矢量进行集成生成所述冷链物流运输会话的会话表征矢量数据。

[0027] 首先，服务器确定每个第一有向图节点矢量片段集合对应的第一深度学习网络。假设对于“货物信息”对应的第一有向图节点矢量片段集合，有一个专门的第一深度学习网络A，这个第一深度学习网络是预先根据冷链物流运输领域的特点和样例数据训练好的。第一深度学习网络A包括图自注意力层、特征交融层和空间嵌入表示层等结构。

[0028] 服务器将“货物信息”对应的第一有向图节点矢量片段集合加载到第一深度学习网络A中。在网络A中，首先依据图自注意力层对这个矢量片段集合进行图自注意力处理。例如，对于片段集合中的每个节点矢量，图自注意力层会根据节点之间的关系和自身的特征计算每个节点对其它节点的注意力权重。如果第一有向图节点矢量片段集合中有一个节点表示货物的重量，另一个节点表示货物的种类，图自注意力层会根据冷链物流运输的业务逻辑（如不同种类的货物可能有不同的重量范围标准）计算这两个节点之间的注意力权重。经过图自注意力处理后，生成第一模板图自注意力处理结果。

[0029] 接着，依据空间嵌入表示层对“货物信息”对应的第一有向图节点矢量片段集合进行空间嵌入表示，生成第一模板空间嵌入表示矢量片段集合。这个过程是将节点矢量在一个特定的空间中进行表示，以便更好地体现节点之间的空间关系。例如，将货物的重量、数量等节点矢量在一个与冷链物流运输相关的特征空间中进行嵌入表示，使得在这个空间中，重量和数量等节点之间的关系能够更符合物流业务逻辑。

[0030] 然后，依据特征交融层对第一模板空间嵌入表示矢量片段集合进行交融。在交融过程中，特征交融层会将不同节点的特征进行融合，例如将货物种类的特征与货物数量的特征进行融合，生成每个“货物信息”对应的模板交融有向图节点集合矢量。这个模板交融有向图节点集合矢量综合了货物信息相关节点的各种特征和关系。

[0031] 对于其它的第一有向图节点矢量片段集合（如“车辆信息”、“运输终点”等对应的集合），也按照各自对应的第一深度学习网络进行同样的操作，生成各自对应的交融有向图节点集合矢量。

[0032] 接下来，服务器确定每个交融有向图节点集合矢量的第一影响因子。例如，获取冷链物流应用详情，假设冷链物流应用详情包含会话交互数据的交互源服务的服务信息。如果某个交融有向图节点集合矢量是关于“货物信息”的，而交互源服务的服务信息显示这批货物是高价值的易腐货物（如进口的新鲜海鲜），那么与“货物信息”相关的交融有向图节点集合矢量的第一影响因子就会相对较高，因为对于高价值易腐货物，货物信息在整个冷链物流运输中的重要性更高。

[0033] 依据这个第一影响因子对每个交融有向图节点集合矢量进行优化，生成多个优化矢量集合。例如，如果“货物信息”的交融有向图节点集合矢量的第一影响因子为1.2（假设通过特定算法根据冷链物流应用详情计算得出），那么将这个矢量中的每个元素乘以1.2进行优化。

[0034] 最后，对多个优化矢量集合进行集成。将“货物信息”、“车辆信息”、“运输终点”等所有优化后的矢量集合按照一定的规则（如加权求和或者拼接等方式）进行集成，生成冷链物流运输会话的会话表征矢量数据。这个会话表征矢量数据综合了冷链物流运输会话中各个方面（货物、车辆、运输路线等）的信息，以矢量的形式表示整个会话的特征。

[0035] 步骤S150，依据所述会话表征矢量数据确定所述冷链物流运输会话的物流需求预测结果。

[0036] 本实施例中，服务器将之前生成的会话表征矢量数据加载到第二深度学习网络进行物流需求预测。这个第二深度学习网络也是根据样例学习数据预先训练好的。例如，第二深度学习网络是一个多层的神经网络结构，包含输入层、多个隐藏层和输出层。将会话表征矢量数据输入到第二深度学习网络的输入层，经过隐藏层的一系列复杂的计算和转换。

[0037] 假设在隐藏层中，根据冷链物流运输的各种业务规则和数据特征进行分析。例如，根据货物信息（种类、数量等）、车辆信息（制冷能力、运输能力等）以及运输路线（距离、运输时间要求等）等综合信息，在隐藏层中进行数据的特征提取和分析。

[0038] 经过隐藏层的处理后，在输出层生成第一物流需求预测热力图。这个热力图以可视化的方式（这里可视化是一种便于理解的表示方式，实际在服务器内部以数据形式存在）展示了不同物流需求知识点的预测概率或者重要性程度。例如，在第一物流需求预测热力图中，温度要求这个物流需求知识点对应的区域显示为较高的热度（表示较高的概率或者重要性），因为根据会话表征矢量数据中的货物信息（A类药品），在冷链物流中对温度有严格要求。

[0039] 基于这个第一物流需求预测热力图确定冷链物流运输会话的物流需求知识点。例如，如果第一物流需求预测热力图中显示运输时间要求对应的区域热度也很高，那么就确定运输时间要求是这个冷链物流运输会话的重要物流需求知识点。服务器可以根据这些确定的物流需求知识点，为冷链物流运输的安排提供决策支持，例如安排合适的车辆、规划最佳的运输路线、确保货物在规定的温度和时间内送达等。

[0040] 基于以上步骤，本申请实施例有效提高了冷链物流运输需求的预测准确性，首先获取冷链物流运输会话的会话交互数据，并从中解析出多个物流知识标签字段的会话交互路径数据，进而将这些会话交互路径数据编码为多个有向流转图矢量集合。通过对这些有向流转图矢量集合进行截取和交融处理，生成了能够全面表征冷链物流运输会话的会话表征矢量数据。最终，依据该会话表征矢量数据，能够准确预测出冷链物流运输的物流需求，从而以便于冷链物流运输的调度和优化，显著提升了冷链物流运输的效率和效益。

[0041] 譬如，在一种可能的实施方式中，步骤S120包括：

[0042] 步骤S121，预先构建物流知识标签字段的字典，所述字典包含在冷链物流运输领域中涉及的知识标签字段。

[0043] 例如，包含货物相关的如“货物种类”“货物数量”“货物重量”“货物价值”“货物保质期”等；运输工具相关的“冷藏车车型”“冷藏车制冷能力”“冷藏车容积”“运输船舶类型”（如果涉及水路运输的话）等；运输路线相关的“运输起点”“运输终点”“途经站点”“运输距离”等；还有仓储相关的“仓库温度要求”“仓库库存容量”“仓库位置”等众多的知识标签字段。

[0044] 步骤S122，对于所述会话交互数据中的每个文本片段，通过文本匹配算法，按照预定义的顺序逐个与所述字典中的知识标签字段进行比对，并根据比对结果输出每个文本片段所属的物流知识标签字段。

[0045] 对于收集到的会话交互数据中的每个文本片段，服务器利用文本匹配算法，严格按照预定义的顺序逐个与字典中的知识标签字段进行比对。例如，在冷链物流运输会话交互数据中有一个文本片段为“100箱A类药品”，服务器会按照既定顺序与字典中的知识标签字段进行比对，通过比对发现“100箱”属于“货物数量”这个物流知识标签字段，“A类药品”属于“货物种类”这个物流知识标签字段。然后针对每一个冷链物流运输会话，从会话的起始点开始，依据冷链物流运输会话交互的时间顺序或者逻辑顺序进行仔细的整理。假设一个冷链物流运输会话起始于客户在下单平台输入订单信息。在这个过程中，当识别到与某个物流知识标签字段相关的文本片段时，就将这个文本片段作为该物流知识标签字段对应的图结构的一个节点。比如当识别到“A类药品”这个文本片段时，将其作为“货物种类”对应的图结构的一个节点。此时，服务器会精确记录该节点在冷链物流运输会话中的出现位置，由于这是订单信息输入的起始部分，所以会标记其准确的顺序位置，同时确定与前一个相关节点的关系，这里由于是起始节点，所以与前一个节点没有基于时间顺序或者业务逻辑的关系，可特殊标记为起始节点关系。并且对于这个节点，同时记录其对应的物流知识标签字段的具体内容，也就是“A类药品”。

[0046] 步骤S123，对于每一个冷链物流运输会话，从所述冷链物流运输会话的起始点开始，按照冷链物流运输会话交互的时间顺序或者逻辑顺序进行整理，在整理过程中当识别到一个物流知识标签字段相关的文本片段时，将该文本片段作为该物流知识标签字段对应的图结构的一个节点，记录该节点在所述冷链物流运输会话中的出现位置以及与前一个相关节点的关系，所述关系包括基于时间顺序的先后关系或者基于业务逻辑的因果关系等。以及，对于每一个节点，同时记录该节点对应的物流知识标签字段的具体内容。

[0047] 步骤S124，在构建该物流知识标签字段对应的会话交互路径时，将所有节点按照顺序进行连接，得到包含节点顺序、节点关系以及节点具体内容的会话交互路径数据。

[0048] 在构建该物流知识标签字段对应的会话交互路径时，服务器把所有相关的节点按照顺序进行连接。例如对于“货物种类”这个物流知识标签字段，如果后续又识别到“B类药品”这个节点，就按照先后顺序将“A类药品”和“B类药品”这两个节点连接起来，这样就得到包含节点顺序（先“A类药品”后“B类药品”）、节点关系（基于时间顺序的先后关系）以及节点具体内容（“A类药品”和“B类药品”）的会话交互路径数据。

[0049] 步骤S125，将每一个文本片段对应的节点作为对应的物流知识标签字段的图结构中的顶点，根据会话交互路径数据中的节点顺序和关系，确定顶点之间的边的连接关系，以及，对于每一条边分别赋予一个初始权重值，得到包含节点和初步连接关系的初始图结构，所述初始权重值基于节点之间的距离、节点之间的关联程度进行确定。

[0050] 接着，服务器将每一个文本片段对应的节点作为对应的物流知识标签字段的图结构中的顶点。根据会话交互路径数据中的节点顺序和关系，确定顶点之间的边的连接关系。例如在“货物种类”的图结构中，如果“A类药品”节点之后是“B类药品”节点，那么这两个顶点之间就存在一条边。对于每一条边，服务器要分别赋予一个初始权重值，从而得到包含节点和初步连接关系的初始图结构。这个初始权重值是基于节点之间的距离、节点之间的关联程度来确定的。如果两个节点在会话中的距离很近，且关联程度很高，那么权重值就会较大。比如在“货物种类”图结构中，“A类药品”和“B类药品”如果是在同一次订单中先后出现的货物种类，它们之间的距离较近，并且关联程度较高，因为都属于货物种类范畴且在同一订单下，根据预先设定的权重计算规则，可能会赋予一个较高的权重值，如0.8。

[0051] 步骤S126，检测所述初始图结构中的孤立节点，所述孤立节点是指在所述初始图结构中未与其它节点有连接关系的节点。

[0052] 步骤S127，如果所述孤立节点是由于数据错误或者不完整导致的孤立节点时，根据所述孤立节点的上下文信息补充连接关系，如果所述孤立节点与其它节点没有关联的独立信息，则基于预先定义的业务完整性模板判定是否需要保留该孤立节点，以及，根据物流业务逻辑重新优化所述初始图结构中的边的连接，生成优化后的图结构。

[0053] 之后，服务器会检测初始图结构中的孤立节点。所谓孤立节点，就是在初始图结构中未与其它节点有连接关系的节点。例如在处理某一运输环节的会话数据构建的图结构中，出现了一个单独的“特殊包装要求”文本片段对应的节点，这个节点在当前的图结构中未与其它节点有连接关系。如果这个孤立节点是由于数据错误或者不完整导致的孤立节点时，服务器会根据孤立节点的上下文信息补充连接关系。假设这个“特殊包装要求”节点出现在“A类药品”货物相关的会话部分，通过查看前后的会话内容，发现这个特殊包装要求是针对A类药品的，那么就将其与“货物种类”中的“A类药品”节点建立连接。如果这个孤立节点与其它节点没有关联的独立信息，比如某个误传的与冷链物流运输毫无关系的随机编码信息对应的节点，服务器就基于预先定义的业务完整性模板判定是否需要保留该孤立节点。如果根据业务完整性模板，这个节点对于整个冷链物流运输业务逻辑没有任何价值，那么就判定不需要保留该节点。并且根据物流业务逻辑重新优化初始图结构中的边的连接。例如如果发现某个车辆信息中的“备用轮胎数量”节点与其它节点的关系不符合业务逻辑（在冷链物流中备用轮胎数量与运输的主要逻辑关联不大），服务器可能调整边的连接或者去除这条边，从而生成优化后的图结构。

[0054] 步骤S128，按照深度优先搜索顺序或者广度优先搜索顺序对所述优化后的图结构中的节点进行编号，以及，对于每一条边，根据该条边连接的两个节点的编号以及该条边的权重值进行编码，具体将起始节点编号、结束节点编号和边的权重值组合成一个编码向量。

[0055] 步骤S129，将所有边的编码向量进行组合，生成有向流转图矢量集合。

[0056] 最后，服务器按照深度优先搜索顺序对优化后的图结构中的节点进行编号。例如在“货物种类”图结构中，按照节点在会话中出现的先后顺序依次编号。对于每一条边，根据该条边连接的两个节点的编号以及该条边的权重值进行编码。比如前面提到的“A类药品”节点编号为1，“B类药品”节点编号为2，边的权重值为0.8，那么就将起始节点编号、结束节点编号和边的权重值组合成一个编码向量[1, 2, 0.8]。将所有边的编码向量进行组合，就生成了有向流转图矢量集合。这个有向流转图矢量集合完整地描述了该物流知识标签字段对应的图结构中节点之间的关系、顺序和权重等信息。对于其它的物流知识标签字段对应的图结构，服务器也按照同样的流程进行操作，从而生成多个有向流转图矢量集合，这些有向流转图矢量集合将为后续的冷链物流运输会话的处理提供重要的数据基础。

[0057] 在一种可能的实施方式中，步骤S140包括：

[0058] 步骤S141，确定每个所述第一有向图节点矢量片段集合对应的第一深度学习网络。

[0059] 步骤S142，将每个所述有向流转图矢量集合对应的所述第一有向图节点矢量片段集合加载到对应的所述第一深度学习网络进行交融，生成每个所述有向流转图矢量集合对应的交融有向图节点集合矢量。

[0060] 步骤S143，确定每个所述交融有向图节点集合矢量的第一影响因子。

[0061] 步骤S144，依据所述第一影响因子对每个所述交融有向图节点集合矢量进行优化，生成多个优化矢量集合。

[0062] 步骤S145，对所述多个优化矢量集合进行集成，生成所述冷链物流运输会话的会话表征矢量数据。

[0063] 在一种可能的实施方式中，所述第一影响因子的确定步骤，包括：

[0064] 获取冷链物流应用详情，所述冷链物流应用详情包含所述会话交互数据的交互源服务的服务信息。

[0065] 基于每个所述物流知识标签字段与所述冷链物流应用详情的关联关系，确定每个所述交融有向图节点集合矢量的第一影响因子。

[0066] 本实施例中，由于冷链物流运输涉及多个不同的物流知识标签字段，每个字段对应的第一有向图节点矢量片段集合都有其特定的第一深度学习网络。例如，对于“货物种类”这个物流知识标签字段对应的第一有向图节点矢量片段集合，服务器确定其对应的第一深度学习网络为网络A。这个网络A是预先根据大量的冷链物流运输相关数据以及对应的业务逻辑训练得到的，它具有特定的网络结构和参数，专门用于处理与“货物种类”相关的矢量片段集合。同样，对于“运输起点”对应的第一有向图节点矢量片段集合，有对应的网络B，每个网络都针对特定的物流知识标签字段进行了优化设计。

[0067] 接着，服务器将每个有向流转图矢量集合对应的第一有向图节点矢量片段集合加载到对应的第一深度学习网络进行交融。以“货物种类”对应的第一有向图节点矢量片段集合加载到网络A为例，在网络A内部，包含多个处理层。这些处理层会对输入的矢量片段集合进行复杂的计算和处理。例如，网络A中的卷积层会对矢量片段集合中的各个元素进行卷积操作，提取其中的局部特征。在交融过程中，网络A会综合考虑第一有向图节点矢量片段集合中的各个节点矢量之间的关系。假设这个片段集合中包含了“A类药品”“B类药品”等货物种类相关节点的矢量信息，网络A会根据冷链物流运输中货物种类之间的相互关系（如A类药品和B类药品在储存温度、运输要求等方面的差异与联系）进行交融操作。通过这个过程，生成每个有向流转图矢量集合对应的交融有向图节点集合矢量。对于“货物种类”对应的有向流转图矢量集合，经过网络A的交融操作后，得到了一个融合了“货物种类”相关节点矢量特征和关系的交融有向图节点集合矢量。

[0068] 然后，获取冷链物流应用详情，其中包含会话交互数据的交互源服务的服务信息。例如，交互源服务的服务信息可能包含货物的来源地、目的地、客户的特殊要求等。如果是从某个特定药厂运输药品（如需要冷藏运输），这个药厂的药品可能具有特殊的运输要求（如对温度和湿度的敏感性）。基于每个物流知识标签字段与冷链物流应用详情的关联关系来确定第一影响因子。对于“货物种类”对应的交融有向图节点集合矢量，如果这批货物是高价值的A类药品且运输距离较长，根据预先设定的关联关系评估算法，可能确定其第一影响因子为1.2。这是因为高价值和长距离运输使得货物种类在整个冷链物流运输中的重要性更高，需要更多的关注和资源分配。

[0069] 仍以“货物种类”对应的交融有向图节点集合矢量为例，如果其第一影响因子为1.2，那么服务器会将这个矢量中的每个元素乘以1.2进行优化。这个优化过程是根据冷链物流运输的实际需求和各个物流知识标签字段的重要性来调整矢量的表示，使得优化后的矢量能够更好地反映在当前冷链物流应用场景下各个因素的重要性。通过这个操作，生成多个优化矢量集合。每个优化矢量集合都对应一个物流知识标签字段，如“货物种类”“运输起点”等，并且这些优化矢量集合都经过了基于第一影响因子的调整，更符合冷链物流运输的实际情况。

[0070] 最后，服务器对多个优化矢量集合进行集成，生成冷链物流运输会话的会话表征矢量数据。这个集成过程是将各个优化矢量集合按照一定的规则进行组合。例如，对于“货物种类”“运输起点”“运输车辆”等多个物流知识标签字段对应的优化矢量集合，服务器可能采用加权求和的方式进行集成。假设“货物种类”优化矢量集合的权重为0.3，“运输起点”优化矢量集合的权重为0.2，“运输车辆”优化矢量集合的权重为0.5（这些权重是根据冷链物流运输业务逻辑和经验确定的），将各个优化矢量集合乘以对应的权重后进行求和，得到的结果就是冷链物流运输会话的会话表征矢量数据。这个会话表征矢量数据综合了冷链物流运输会话中各个方面（货物、运输起点、运输车辆等）的信息，以一种统一的矢量形式表示了整个冷链物流运输会话的特征，为后续的物流需求预测等操作提供了重要的数据基础。

[0071] 在一种可能的实施方式中，所述步骤S120之后，还包括：以第三设定数量为截取区间，以及以第四设定数量为移动间距，对每个所述有向流转图矢量集合进行截取，生成每个所述有向流转图矢量集合对应的第二有向图节点矢量片段集合。

[0072] 步骤S140还可以包括：

[0073] 对每个所述第一有向图节点矢量片段集合进行交融，并将交融生成的多个第一交融有向图节点子集合矢量进行集成生成第一会话表征矢量子数据，以及对每个所述第二有向图节点矢量片段集合进行交融，并将交融生成的多个第二交融有向图节点子集合矢量进行集成生成第二会话表征矢量子数据。

[0074] 将所述第一会话表征矢量子数据与所述第二会话表征矢量子数据进行集成生成所述冷链物流运输会话的会话表征矢量数据。

[0075] 本实施例中，首先要以第三设定数量为截取区间，以第四设定数量为移动间距，对每个有向流转图矢量集合进行截取，从而生成每个有向流转图矢量集合对应的第二有向图节点矢量片段集合。假设第三设定数量为8，第四设定数量为3。对于某个有向流转图矢量集合，例如“货物信息”对应的有向流转图矢量集合，这个有向流转图矢量集合包含了一系列表示货物信息相关节点关系、权重等信息的矢量。服务器从这个有向流转图矢量集合的起始位置开始，以8个矢量为一个截取区间。比如这个有向流转图矢量集合总共有30个矢量，那么第一次截取就得到从第1个到第8个矢量的片段。然后按照移动间距为3的规则，下一次截取就是从第4个到第11个矢量的片段，以此类推。每次截取得到的片段就是一个第二有向图节点矢量片段集合。这个过程会对每一个有向流转图矢量集合都进行操作，无论是“货物信息”“运输起点”还是“运输车辆”等对应的有向流转图矢量集合，都按照相同的规则生成各自对应的第二有向图节点矢量片段集合。

[0076] 接下来服务器要对每个第一有向图节点矢量片段集合进行交融，并将交融生成的多个第一交融有向图节点子集合矢量进行集成生成第一会话表征矢量子数据，同时对每个第二有向图节点矢量片段集合进行交融，并将交融生成的多个第二交融有向图节点子集合矢量进行集成生成第二会话表征矢量子数据。

[0077] 对于第一有向图节点矢量片段集合的操作，服务器针对每个第一有向图节点矢量片段集合确定其对应的第一深度学习网络。例如对于“货物种类”对应的第一有向图节点矢量片段集合，有对应的深度学习网络A。将这个片段集合加载到网络A中进行交融。在网络A内部，有着特定的结构和算法来处理这个交融过程。网络A中的各个层会对输入的矢量片段进行操作。比如在卷积层中，会对矢量中的元素进行卷积运算，以提取局部特征。在全连接层中，会将不同节点的特征进行综合处理。通过这样的过程，生成多个第一交融有向图节点子集合矢量。然后将这些第一交融有向图节点子集合矢量按照一定的规则进行集成，生成第一会话表征矢量子数据。这个集成过程可能涉及到加权求和或者拼接等操作，具体取决于预先设定的业务逻辑和算法。例如，如果有三个第一交融有向图节点子集合矢量，分别为矢量A、矢量B和矢量C，根据它们在冷链物流运输中货物种类相关的重要性设定权重，假设矢量A的权重为0.3，矢量B的权重为0.4，矢量C的权重为0.3，那么通过加权求和的方式将它们集成起来得到第一会话表征矢量子数据。

[0078] 对于第二有向图节点矢量片段集合，同样的过程也会发生。以“运输起点”对应的第二有向图节点矢量片段集合为例，有对应的深度学习网络B。将这个片段集合加载到网络B中进行交融。网络B会根据自身的结构和算法对输入的矢量片段进行处理。例如在网络B的隐藏层中，会根据运输起点相关的业务逻辑，如不同地区的运输起点对冷链设备的要求差异等，对矢量片段中的节点信息进行融合。通过这个交融过程，生成多个第二交融有向图节点子集合矢量。然后按照类似的集成规则，如根据这些子集合矢量在运输起点相关信息中的重要性设定权重，将它们集成起来生成第二会话表征矢量子数据。

[0079] 最后，服务器要将第一会话表征矢量子数据与第二会话表征矢量子数据进行集成生成冷链物流运输会话的会话表征矢量数据。这个集成过程同样是基于预先设定的规则。例如，如果第一会话表征矢量子数据主要侧重于货物本身的信息，如货物种类、数量等，而第二会话表征矢量子数据侧重于运输相关的信息，如运输起点、运输车辆等。根据冷链物流运输业务中货物和运输的整体重要性比例，假设货物信息的权重为0.4，运输相关信息的权重为0.6。服务器将第一会话表征矢量子数据乘以0.4，第二会话表征矢量子数据乘以0.6，然后将这两个结果相加，得到最终的冷链物流运输会话的会话表征矢量数据。这个会话表征矢量数据综合了从不同角度（第一有向图节点矢量片段集合和第二有向图节点矢量片段集合）对冷链物流运输会话进行处理得到的信息，以一种全面的矢量形式表示了整个冷链物流运输会话的特征，为后续依据这个会话表征矢量数据进行物流需求预测等操作提供了完整的数据基础。

[0080] 在一种可能的实施方式中，步骤S150包括：

[0081] 步骤S151，将所述会话表征矢量数据加载到第二深度学习网络进行物流需求预测，生成第一物流需求预测热力图。

[0082] 本实施例中，这个第二深度学习网络是预先经过大量的冷链物流运输相关数据训练而成的，具有特定的网络结构和参数，能够对输入的会话表征矢量数据进行有效的分析处理。当将会话表征矢量数据输入到第二深度学习网络时，第二深度学习网络中的各个层开始工作。例如，输入层接收会话表征矢量数据，然后将其传递到隐藏层。隐藏层包含多个神经元，这些神经元根据预先设定的权重和激活函数对输入的数据进行复杂的计算。在这个过程中，第二深度学习网络依据冷链物流运输的业务逻辑和数据特征进行分析。假设会话表征矢量数据中包含了货物种类、数量、运输起点、运输车辆等多方面的信息，网络会根据这些信息在隐藏层中进行数据的特征提取和分析。对于货物种类，如果是A类药品，网络会根据以往A类药品运输的相关数据和经验（这些数据已经在网络训练过程中被学习），分析其对温度、湿度、运输时间等方面的潜在需求。对于运输车辆，如果是某一型号的冷藏车，第二深度学习网络会考虑其制冷能力、容积等因素对物流需求的影响。经过隐藏层的多层处理后，在输出层生成第一物流需求预测热力图。

[0083] 这个第一物流需求预测热力图以一种数据可视化（这里的可视化更多是从数据表示的角度，便于理解其意义）的方式展示了不同物流需求知识点的预测概率或者重要性程度。例如，在热力图中，温度要求这个物流需求知识点对应的区域可能显示为较高的热度值。这是因为根据会话表征矢量数据中的货物种类（如A类药品），在冷链物流中对温度有严格要求，所以网络根据训练得到的知识和当前输入的数据，判断温度要求在这个冷链物流运输会话中的重要性较高。同样，如果货物数量较大，可能运输时间要求对应的区域也会显示出较高的热度，因为大量货物可能需要更合理的运输时间安排来确保货物的新鲜度和质量。

[0084] 步骤S152，基于所述第一物流需求预测热力图确定所述冷链物流运输会话的物流需求知识点。

[0085] 本实施例中，如果所述第一物流需求预测热力图中某个物流需求知识点对应的区域热度值超过了预先设定的阈值，那么这个知识点就被确定为冷链物流运输会话的重要物流需求知识点。例如，除了前面提到的温度要求和运输时间要求，如果所述第一物流需求预测热力图中显示货物包装要求对应的区域热度也较高，那么货物包装要求也被确定为这个冷链物流运输会话的物流需求知识点。服务器可以根据这些确定的物流需求知识点，为冷链物流运输的实际安排提供决策支持。例如，根据温度要求来调整冷藏车的制冷参数，根据运输时间要求规划最佳的运输路线，根据货物包装要求确保货物在运输过程中的安全性等。这样，通过对第一物流需求预测热力图的分析，能够准确地确定冷链物流运输会话中的关键物流需求知识点，从而有效地指导冷链物流运输的各个环节。

[0086] 在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

[0087] 步骤S101，获取样例会话交互数据序列，所述样例会话交互数据序列包括多个模板冷链物流运输会话的模板会话交互数据以及每个模板冷链物流运输会话的先验物流需求知识点数据。

[0088] 例如，样例会话交互数据序列中包含了不同类型货物（如A类药品、B类药品等）在不同运输场景（如从工厂到批发商、从批发商到零售商等）下的模板会话交互数据。对于一个关于A类药品从工厂运输到批发商的模板冷链物流运输会话，其模板会话交互数据可能包括货物的详细信息（如品种为A药品（A药品为A类药品下的某一种药品），数量为100箱，重量为1吨等）、运输的起点（某工厂仓库的具体地址）、运输的终点（某批发商仓库的具体地址）、运输时间要求（希望在3天内送达）、温度要求（0 ‑ 4摄氏度）等信息。同时，每个模板冷链物流运输会话都有对应的先验物流需求知识点数据，例如对于这个A类药品运输的会话，先验物流需求知识点数据可能明确指出温度要求是非常关键的因素，运输时间要求也很重要，并且可能还包含一些特殊的包装要求（如采用透气但保湿的包装材料）等。

[0089] 步骤S102，从所述模板会话交互数据中解析多个物流知识标签字段的模板会话交互路径数据，并将解析到的多个所述模板会话交互路径数据编码为多个模板有向流转图矢量集合。

[0090] 例如，对于上述A类药品运输的模板会话交互数据，服务器构建物流知识标签字段的字典，其中包含货物信息、运输起点、运输终点、运输时间要求、温度要求、包装要求等标签字段。然后，对于模板会话交互数据中的每个文本片段，通过文本匹配算法按照预定义的顺序逐个与字典中的知识标签字段进行比对。例如，“100箱A药品”这个文本片段通过比对被确定属于货物信息这个物流知识标签字段。之后，对于每一个模板冷链物流运输会话，从起始点开始按照时间顺序或者逻辑顺序进行整理。当识别到一个物流知识标签字段相关的文本片段时，将其作为该物流知识标签字段对应的图结构的一个节点。比如，识别到“100箱A药品”这个节点，记录它在模板冷链物流运输会话中的出现位置（假设是在订单信息填写的开始部分）以及与前一个相关节点的关系（如果是起始节点，标记为起始节点关系），同时记录该节点对应的物流知识标签字段的具体内容（即100箱A药品）。在构建该物流知识标签字段对应的模板会话交互路径时，将所有节点按照顺序进行连接。例如，在货物信息这个标签字段下，如果还有关于A药品重量的节点，将它们按顺序连接起来得到包含节点顺序、节点关系以及节点具体内容的模板会话交互路径数据。然后，将每一个文本片段对应的节点作为对应的物流知识标签字段的图结构中的顶点，根据模板会话交互路径数据中的节点顺序和关系，确定顶点之间的边的连接关系，并对每一条边赋予一个初始权重值。这个初始权重值基于节点之间的距离、节点之间的关联程度确定。例如，在货物信息的图结构中，“100箱A药品”节点和“1吨重量”节点之间的距离较近且关联程度高，根据设定的算法赋予一个较高的权重值。之后，检测初始图结构中的孤立节点，如果孤立节点是由于数据错误或者不完整导致的，根据其上下文信息补充连接关系；如果与其它节点没有关联的独立信息，则基于预先定义的业务完整性模板判定是否保留该节点，并根据物流业务逻辑重新优化边的连接，生成优化后的图结构。最后，按照深度优先搜索顺序对优化后的图结构中的节点进行编号，对于每一条边，根据连接的两个节点的编号以及边的权重值进行编码，将所有边的编码向量组合起来，生成模板有向流转图矢量集合。

[0091] 步骤S103，以所述第一设定数量为截取区间，以及以所述第二设定数量为移动间距，对每个所述模板有向流转图矢量集合进行截取，生成每个所述模板有向流转图矢量集合对应的第一模板有向图节点矢量片段集合。

[0092] 步骤S104，将所述每个所述模板有向流转图矢量集合对应的第一模板有向图节点矢量片段集合加载到对应的所述第一深度学习网络中进行交融，并将交融生成的每个所述模板有向流转图矢量集合对应的模板交融有向图节点集合矢量进行集成生成模板会话表征矢量数据。

[0093] 假设第一设定数量为5，第二设定数量为2。对于之前生成的A类药品运输对应的模板有向流转图矢量集合，如果这个模板有向流转图矢量集合包含20个编码向量，那么从起始位置开始，以5个编码向量为一个截取区间，第一次截取得到从第1个到第5个编码向量的片段，然后按照移动间距为2的规则，下一次截取就是从第3个到第7个编码向量的片段，以此类推，这样就生成了第一模板有向图节点矢量片段集合。

[0094] 对于A类药品运输对应的第一模板有向图节点矢量片段集合，将其加载到对应的第一深度学习网络中。这个第一深度学习网络具有特定的结构，例如包含图自注意力层、特征交融层等。在网络中，首先依据图自注意力层对第一模板有向图节点矢量片段集合进行图自注意力处理。图自注意力层会根据节点之间的关系和自身的特征计算每个节点对其它节点的注意力权重。例如，在货物信息相关的节点矢量片段中，如果有表示A药品数量和重量的节点，图自注意力层会根据冷链物流运输中数量和重量之间的关系（如不同数量的A药品可能对应不同的重量范围标准）计算这两个节点之间的注意力权重。经过图自注意力处理后，再依据特征交融层对处理结果进行交融，生成每个模板有向流转图矢量集合对应的模板交融有向图节点集合矢量。之后，将这些模板交融有向图节点集合矢量进行集成。例如，可能通过加权求和或者拼接等方式将不同模板交融有向图节点集合矢量组合起来，生成模板会话表征矢量数据。

[0095] 步骤S105，将所述模板会话表征矢量数据加载到第二深度学习网络进行物流需求预测，生成第二物流需求预测热力图，并依据所述第二物流需求预测热力图与对应的先验物流需求知识点数据计算预测误差参数。

[0096] 步骤S106，依据所述预测误差参数对多个所述第一深度学习网络以及所述第二深度学习网络进行训练。

[0097] 本实施例中，在网络的隐藏层中，根据货物信息、运输要求等综合信息进行分析处理，在输出层生成第二物流需求预测热力图。这个第二物流需求预测热力图展示了不同物流需求知识点的预测概率或者重要性程度。然后，将第二物流需求预测热力图与对应的先验物流需求知识点数据进行对比，计算预测误差参数。例如，如果先验物流需求知识点数据中表明温度要求是非常重要的因素，而第二物流需求预测热力图中显示温度要求的预测重要性较低，那么就会产生较大的预测误差。

[0098] 依据预测误差参数对多个第一深度学习网络以及第二深度学习网络进行训练。如果预测误差较大，说明网络的参数需要调整。根据预测误差参数，通过反向传播算法等方式，对多个第一深度学习网络和第二深度学习网络中的权重等参数进行调整，使得网络在后续的预测中能够更准确地预测物流需求知识点，不断提高网络的准确性和可靠性，从而更好地适应冷链物流运输会话中的物流需求预测任务。

[0099] 在一种可能的实施方式中，步骤S103之后，所述方法还包括：以第三设定数量为截取区间，以及以第四设定数量为移动间距，对每个所述模板有向流转图矢量集合进行截取，生成每个所述模板有向流转图矢量集合对应的第二模板有向图节点矢量片段集合。

[0100] 步骤S104包括：

[0101] 步骤S1041，将每个所述模板有向流转图矢量集合对应的第一模板有向图节点矢量片段集合加载到对应的所述第一深度学习网络中进行交融，并将交融生成的每个所述模板有向流转图矢量集合对应的第一模板交融有向图节点子集合矢量进行集成生成第一模板会话表征矢量子数据。

[0102] 步骤S1042，将每个所述模板有向流转图矢量集合对应的第二模板有向图节点矢量片段集合加载到对应的所述第一深度学习网络中进行交融，并将交融生成的每个所述模板有向流转图矢量集合对应的第二模板交融有向图节点子集合矢量进行集成生成第二模板会话表征矢量子数据。

[0103] 步骤S1043，将所述第一模板会话表征矢量子数据与所述第二模板会话表征矢量子数据进行集成生成所述模板冷链物流运输会话的模板会话表征矢量数据。

[0104] 假设第三设定数量为8，第四设定数量为3。同样以A类药品运输对应的模板有向流转图矢量集合为例，如果这个集合包含30个编码向量，从起始位置开始，以8个编码向量为一个截取区间，第一次截取得到从第1个到第8个编码向量的片段，然后按照移动间距为3的规则，下一次截取就是从第4个到第11个编码向量的片段，以此类推，生成第二模板有向图节点矢量片段集合。

[0105] 对于A类药品运输对应的第一模板有向图节点矢量片段集合，加载到第一深度学习网络后，经过网络的处理生成第一模板交融有向图节点子集合矢量，然后集成得到第一模板会话表征矢量子数据。对于第二模板有向图节点矢量片段集合，同样加载到第一深度学习网络，经过处理后集成得到第二模板会话表征矢量子数据。

[0106] 最后，根据预先设定的规则，可能给第一模板会话表征矢量子数据和第二模板会话表征矢量子数据分别赋予一定的权重（如第一模板会话表征矢量子数据权重为0.4，第二模板会话表征矢量子数据权重为0.6），然后将它们按照权重进行加权求和，得到模板冷链物流运输会话的模板会话表征矢量数据。

[0107] 在一种可能的实施方式中，每个所述第一深度学习网络包括图自注意力层和特征交融层，步骤S104还可以包括：

[0108] 依据所述图自注意力层对每个所述模板有向流转图矢量集合对应的第一模板有向图节点矢量片段集合进行图自注意力处理，生成第一模板图自注意力处理结果。

[0109] 依据所述特征交融层对每个所述模板有向流转图矢量集合对应的所述第一模板图自注意力处理结果进行交融，生成每个所述模板有向流转图矢量集合对应的模板交融有向图节点集合矢量。

[0110] 将每个所述模板有向流转图矢量集合对应的模板交融有向图节点集合矢量进行集成，生成模板会话表征矢量数据。

[0111] 在一种可能的实施方式中，每个所述第一深度学习网络包括还包括空间嵌入表示层，所述依据所述图自注意力层对每个所述模板有向流转图矢量集合对应的第一模板有向图节点矢量片段集合进行图自注意力处理，生成第一模板图自注意力处理结果之后，还包括：

[0112] 依据所述空间嵌入表示层对每个所述模板有向流转图矢量集合对应的第一模板有向图节点矢量片段集合进行空间嵌入表示，生成第一模板空间嵌入表示矢量片段集合。

[0113] 所述依据所述特征交融层对每个所述模板有向流转图矢量集合对应的所述第一模板图自注意力处理结果进行交融，生成每个所述模板有向流转图矢量集合对应的模板交融有向图节点集合矢量，包括：

[0114] 依据所述特征交融层对每个所述模板有向流转图矢量集合对应的所述第一模板空间嵌入表示矢量片段集合进行交融，生成每个所述模板有向流转图矢量集合对应的模板交融有向图节点集合矢量。

[0115] 本实施例中，当服务器将每个模板有向流转图矢量集合对应的第一模板有向图节点矢量片段集合加载到对应的第一深度学习网络中进行交融，并生成模板会话表征矢量数据时，首先涉及到图自注意力层的操作。对于每一个模板有向流转图矢量集合对应的第一模板有向图节点矢量片段集合，例如在处理与A类药品冷链运输相关的模板有向流转图矢量集合对应的第一模板有向图节点矢量片段集合时，图自注意力层会依据冷链物流运输中的业务逻辑关系对这个片段集合进行图自注意力处理。在这个片段集合中，可能包含了货物的数量、重量、品种等货物信息相关的节点矢量，以及运输起点、预计到达时间等运输相关的节点矢量。图自注意力层会根据节点自身的特征以及节点之间的关系来计算注意力权重。比如对于货物信息中的“100箱A药品”这个节点和“1吨重量”这个节点，由于在冷链物流中，A药品的数量和重量之间存在着一定的关联关系（不同数量的A药品会对应不同的总重量，而重量又会影响运输成本、运输工具的选择等），图自注意力层会根据这种内在的逻辑关系计算这两个节点之间的注意力权重。如果在运输相关的节点中，运输起点是距离工厂较近的小型仓库，预计到达时间较短，图自注意力层会考虑到这种时间和地点的关系，计算运输起点和预计到达时间这两个节点之间的注意力权重。通过这样的计算，为每个节点在整个片段集合中的重要性进行重新评估，从而生成第一模板图自注意力处理结果。这个结果包含了经过注意力权重调整后的节点矢量信息，更能体现出在冷链物流运输业务逻辑下各个节点之间的相对重要性。

[0116] 如果第一深度学习网络还包括空间嵌入表示层，那么在图自注意力层生成第一模板图自注意力处理结果之后，空间嵌入表示层会对每个模板有向流转图矢量集合对应的第一模板有向图节点矢量片段集合进行空间嵌入表示，生成第一模板空间嵌入表示矢量片段集合。在冷链物流运输的情境下，不同的物流知识标签字段对应的节点矢量在空间中的表示具有特殊的意义。例如，货物信息相关的节点矢量（如A药品的数量、重量等）和运输相关的节点矢量（如运输起点、预计到达时间等）可以被嵌入到一个与冷链物流运输相关的特征空间中。这个特征空间的维度可能是根据冷链物流运输中的各种因素确定的，比如货物的物理特性、运输的地理空间、时间要求等。对于货物信息中的节点矢量，空间嵌入表示层会根据A药品的种类特性、数量和重量（影响储存和运输的空间占用）等因素，将这些节点矢量在特征空间中进行嵌入表示。同样，对于运输相关的节点矢量，会根据运输起点的地理位置（不同地区的气候、交通条件等）、预计到达时间（与运输距离、运输速度等相关）等因素进行空间嵌入表示。这样生成的第一模板空间嵌入表示矢量片段集合能够更好地体现出不同类型节点矢量在冷链物流运输这个大框架下的空间关系，有助于后续的特征交融操作。

[0117] 接下来，依据特征交融层对每个模板有向流转图矢量集合对应的第一模板空间嵌入表示矢量片段集合进行交融，生成每个模板有向流转图矢量集合对应的模板交融有向图节点集合矢量。在这个交融过程中，特征交融层会综合考虑第一模板空间嵌入表示矢量片段集合中的各种信息。以A类药品冷链运输为例，在第一模板空间嵌入表示矢量片段集合中，货物信息和运输信息等不同类型的节点矢量在特征空间中有了特定的表示。特征交融层会将货物信息中的A药品的数量、重量等因素与运输信息中的运输起点、预计到达时间等因素进行交融。例如，某种易失效的药品可能需要从距离工厂更近且交通便利的运输起点出发，并且在较短的预计到达时间内送达，特征交融层会根据这种内在的联系将相关的节点矢量特征进行融合。通过这种交融操作，生成每个模板有向流转图矢量集合对应的模板交融有向图节点集合矢量。这个矢量集合综合了货物和运输等多方面的信息，并且这些信息是经过空间嵌入表示和特征交融处理后的结果，更符合冷链物流运输的实际业务逻辑。

[0118] 最后，将每个模板有向流转图矢量集合对应的模板交融有向图节点集合矢量进行集成，生成模板会话表征矢量数据。对于不同的模板有向流转图矢量集合（可能对应不同类型的冷链物流运输场景，如A类药品、B类药品等的运输），它们各自的模板交融有向图节点集合矢量包含了各自场景下的货物和运输等综合信息。在集成过程中，服务器会根据预先设定的规则进行操作。例如，如果有两个模板有向流转图矢量集合，一个是A类药品运输相关的，一个是B类药品运输相关的，它们对应的模板交融有向图节点集合矢量在集成时，可能会根据冷链物流运输中这两种货物类型的常见比例、重要性等因素来确定权重。假设A类药品运输在整体冷链物流运输中的权重为0.4，B类药品运输的权重为0.6，那么将A类药品运输对应的模板交融有向图节点集合矢量乘以0.4，B类药品运输对应的模板交融有向图节点集合矢量乘以0.6，然后将这两个结果进行求和或者拼接等操作，最终生成模板会话表征矢量数据。这个模板会话表征矢量数据综合了各个模板有向流转图矢量集合对应的货物和运输等多方面的信息，以一种统一的形式表示了整个模板冷链物流运输会话的特征，为后续在第二深度学习网络中进行物流需求预测等操作提供了有效的数据基础。

[0119] 图2示出了本发明实施例提供的用于实现上述的基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测方法的基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测系统100的硬件结构意图，如图2所示，基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测系统100可包括处理器110、机器可读存储介质120、总线130以及通信单元140。

[0120] 机器可读存储介质120可以存储数据和/或指令。在一些实施例中，机器可读存储介质120可以存储从外部终端获取的数据。在一些实施例中，机器可读存储介质120可以存储基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测系统100用来执行或使用来完成本发明中描述的示例性方法的数据及/或指令。

[0121] 在具体实现过程中，一个或多个处理器110执行机器可读存储介质120存储的计算机可执行指令，使得处理器110可以执行如上方法实施例的基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测方法，处理器110、机器可读存储介质120以及通信单元140通过总线130连接，处理器110可以用于控制通信单元140的收发动作。

[0122] 处理器110的具体实现过程可参见上述基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测系统100执行的各个方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

[0123] 此外，本发明实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中预设有计算机可执行指令，当处理器执行所述计算机可执行指令时，实现如上基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测方法。

[0124] 应当注意的是，为了简化本发明披露的表述，从而帮助对一个或以上发明实施例的理解，前文对本发明实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。