摘要
本发明涉及物流数据处理技术领域,公开了一种物流业务数据查询方法,包括:采集多源物流业务数据,从多个数据源采集原始业务数据,对原始业务数据进行清洗处理,得到预处理业务数据;从预处理业务数据中提取时间周期和网点特征,对提取的特征进行筛选;按照时间顺序将预处理业务数据划分为历史数据和实时数据,根据分析目标选择机器学习算法构建分析模型,使用历史数据对选定模型进行训练,将实时数据输入训练完成的模型中,输出检测结果;构建知识图谱,接收用户的自然语言查询请求,输出查询结果。本发明解决了传统物流数据分散、格式不统一的问题,显著提升数据的完整性和可用性,形成闭环的分析流程,大幅提升物流业务管理的效率与精准度。
技术关键词
业务数据查询方法
知识图谱构建系统
构建知识图谱
实时数据
网点特征
机器学习算法
计算机可读指令
自然语言
订单
业务数据查询装置
物流数据处理技术
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字段
生成特征向量
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