【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物流数据管理，具体涉及一种跨境电商物流数据智能管理方法。
技术介绍
1、跨境电商运营过程中产生的物流数据记载了订单的订单时间和订单地址，对于跨境电商行业而言，为了保证消费体验，应当将订单尽快高效地完成，因此在进行物流运输过程中需要根据订单时间和订单地址将对应的物流数据进行分类，进而根据分类结果进行物流安排，提高订单的运顺效率。
2、由于物流数据繁杂，为了能够准确分类，现有技术中可采用迭代自组织聚类算法，该算法在聚类过程中不断更新获得的初始聚簇的聚簇中心点并对聚簇进行合并和分裂过程，能够获得准确优秀的分类结果。但是在传统的迭代自组织聚类算法中对于聚簇中心点的更新是直接计算质心进行修正的，并未考虑到聚簇内部的局部数据分布，导致修正的聚簇中心点并非最优结果，进而影响最终的物流数据分类结果。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中迭代自组织聚类算法对于聚簇中的聚簇中心点修正效果不好，进而影响物流数据分类的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种跨境电商物流数据智能管理方法，所...
【技术保护点】
1.一种跨境电商物流数据智能管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种跨境电商物流数据智能管理方法，其特征在于，所述二维样本空间的获取方法包括：
3.根据权利要求1所述的一种跨境电商物流数据智能管理方法，其特征在于，所述局部数据点分布特征的获取方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种跨境电商物流数据智能管理方法，其特征在于，所述类别代表程度的获取方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种跨境电商物流数据智能管理方法，其特征在于，所述候选偏移数据点的获取方法包括：
6.根据权利要求1所述的...
【技术特征摘要】
1.一种跨境电商物流数据智能管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种跨境电商物流数据智能管理方法，其特征在于，所述二维样本空间的获取方法包括：
3.根据权利要求1所述的一种跨境电商物流数据智能管理方法，其特征在于，所述局部数据点分布特征的获取方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种跨境电商物流数据智能管理方法，其特征在于，所述类别代表程度的获取方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种跨境电商物流数据智能管理方法，其特征在于，所述候选偏移数据点的获取方法包括：
6.根据权利要求1所述的一种跨境...
【专利技术属性】
技术研发人员：侯博伟，庄梓炀，
申请(专利权)人：深圳市瀚力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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