CN108154336A - 一种基于物联网的物流末端储物*** - Google Patents

一种基于物联网的物流末端储物*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于物联网的物流末端储物***，包括物联网***、信息录入***、智能分拣***、存储***、投放***和取件***，所述信息录入***、智能分拣***、存储***、投放***和取件***分别和物联网***连接，还包括与物联网***进行数据交互的APP模块，所述投放***位于智能分拣***和存储***之间，所述取件***位于存储***远离投放***一侧，本发明解决了最后一公里的难题，突破了时间限制，用户可以在任何时间进行取件；突破了高度限制，用户可以在合适的高度取件，达到便捷存取的效果；突破了空间限制，包裹按大小存储在不同的存储箱，能合理利用空间；突破了速度限制，快递员可以很快的将多个包裹投入存储***中。

Description

一种基于物联网的物流末端储物***
技术领域
本发明涉及一种物流储物***，特别涉及一种基于物联网的物流末端储物***。
背景技术
末端服务是快递服务的重要环节，是快递业发展惠及百姓、服务民生的重要体现。而随着中国快递业务量的飞速增长，末端服务能力不足、服务质量不高、员工队伍不稳、基层网点量收增长不匹配等现象在部分地区有所显现，已经成为影响行业提质增效发展的重要瓶颈，亟待***研究解决。而基于信息化、基于数据资源的物流末端储物***在很大程度上能解决末端信息支撑问题，其次，在国内知名度较高的储物***就是顺丰、申通、韵达等合作研发的“丰巢”智能快递储物***。然而仍然存在着功能不完善、种类不多样的缺点，也无法做到个性化的定制。本发明可以在很大程度上弥补功能上的缺陷，通过多种智能模式给予使用者最佳的用户体验，本发明正迎合了快递行业需要的变革，使得智能存储***可以高效、准确地完成快递件的签收，并且时间配置灵活、效率高、成本低以及安全性高，也解决了客户没有时间及时取快递的难题。这相比传统方式更智能化、更人性化。
发明内容
本发明解决的技术问题是提供一种使得智能存储***可以高效、准确地完成快递件的签收，且时间配置灵活、效率高、成本低以及安全性高的一种基于物联网的物流末端储物***。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于物联网的物流末端储物***，包括物联网***、所述物联网***包括控制模块和存储模块，信息录入***、智能分拣***、存储***、投放***和取件***，所述信息录入***、智能分拣***、存储***、投放***和取件***分别和物联网***连接，还包括与物联网***进行数据交互的APP模块，所述投放***位于智能分拣***和存储***之间，所述取件***位于存储***远离投放***一侧。
进一步的是：所述信息录入***包括用于扫描包裹多面信息并进行录入的多个方向的扫码读取传感器，并将数据传入物联网***，所述物联网***的控制模块自动生成的包裹编号，录入的用户信息、包裹名称，并将数据存入存储模块内。
进一步的是：所述存储***包括多层具有不同大小的存放箱，每个存放箱上印有对该箱体进行编号二维码，所述每层存放箱固定在可围绕旋转的链条上，所述投放***包括用于将包括运送至不同层的包裹升降装置，所述包裹升降装置上设置有可进行上下运动的第一包裹放置箱，还包括驱动第一包裹放置箱进行旋转的第一旋转装置，所述存储***上还设置有用于扫描存储箱二维码的二维码读写传感器，所述二维码读写传感器位于投放***处，当二维码读写传感器扫描到相应的存储箱运动到投放***处时，链条停止转动，使得包裹能被投放到相应的存储箱内。
进一步的是：所述智能分拣***包括放料口，所述放料口与包裹升降装置之间设置有传送带，所述传送带侧边设置有光线感应装置，所述光线感应装置由多面点阵式排布的激光发射器和相对应的光线接收装置所构成，所述光线感应装置与物联网***连接，所述取件***包括设置在链条内侧的用于驱动存放箱翻倒的机械臂和取件升降装置，所述取件升降装置上设置有可进行上下运动的第二包裹放置箱，所述存放箱与链条之间设置有复位弹簧，所述取件升降装置外侧设置有电子锁解码***，所述电子锁解码***与物联网***连接。
进一步的是：所述电子锁解码***包括设置在取料口处的加密二维码生成装置、声纹识别装置和人脸识别装置，所述物联网***的存储模块内存储有用户的声纹信息和面部信息，所述加密二维码生成装置、声纹识别装置和人脸识别装置分别和物联网所述APP模块包括快递员单元、用户单元和管理员单元，所述用户单元包括取件单元，所述取件单元内设置有二维码解密识别单元。
进一步的是：还包括视觉高度测量模块，所述取料口有多个，所述多个取料口分别位于不同高度，所述视觉高度测量模块包括视觉摄像头，所述视觉摄像头用于对整个人体轮廓进行拍摄，利用混合高斯模型对视频中稳定的静态场景进行建模，把人体从场景中分离出来，然后提取人体轮廓的最高点作为头部特征点，最低点为脚步特征点，两个脚步特征点的中点作为垂足点，具体算法如下：设人体头顶点在世界坐标系下的齐次坐标为Mt＝(X,Y,Z,1)T，因此Mt在地面上的垂足点坐标为Mf＝(X,Y,0,1)T，Mf的图像点满足式子中的H则称为单应矩阵，是3×3的可逆矩阵，当单应矩阵H和图像点已知后，便可求得坐标分量X、Y，即确定了图像点Mf在世界坐标系下的位置，再由摄像机投影矩阵，根据公式 其中其中R是旋转矩阵，t是平移向量,(Xω,Yω,Zω,1)T是空间任意一点的平次坐标，(X,Y,1)T是其对应的图像点的其次坐标。fu，fv分别是横轴和纵轴方向上的焦距,s是倾斜因子,(u0,vo)T是主点，根据上述公式求得的Z即为人体高度。
进一步的是：所述用户单元还包括大数据关联规则推荐***，所述大数据关联规则推荐***用于对用户的包裹数据进行挖掘搜索候选规则，预测相关商品，其步骤如下：利用FP-Growth算法建立模型，在设定最小支持度阈值min-support和最小置信度阈值min-confidence后进行频繁模式挖掘，产生频繁项集，进一步筛选后生成关联规则，最后用提升度lift作为置信度的互补指标，来保障规则的可靠性；
其中：支持度和置信度是用来表示关联规则的强度，支持度为S,S用于给定数据集的频繁程度：
置信度为C,Y在包含X的事务中出现的频繁程度：
提升度为L，L反映了关联规则中的A与B的相关性，：若提升度>1且越高表明正相关性越高，提升度<1且越低表明负相关性越高，提升度＝1表明A与B相互独立，没有相关性；
其中，X、Y代表两个包裹事物，σ(x∪y)表示项集{X,Y}的支持度计数，N表示事务的总数，σ(x)表示项集X的支持度计数，P(Y|X)表示含有X的条件下同时含有Y的概率，P(Y)表示不含X的条件下却含有Y的概率。
进一步的是：所述用户单元还包括个性化推荐***，所述个性化推荐***还包括相似度计算模块，所述相似度计算模块包括采用协同过滤Memory-based的基于用户user-base和基于项目item-based的邻居算法，进行余弦相似度计算，具体步骤为：
步骤一：遍历用户包裹数据集中每一个商品，
步骤二：从这些商品出发，找到每个商品的购买用户，
步骤三：从这些用户出发，找到每个用户购买的其他商品，
步骤四：记录该用户购买的其他商品，作为该商品的候选邻居，
步骤五：当邻居关系确定后进行遍历，计算两两邻居的相似度；
其中，设产品i和产品j，将商品的评分作为一个向量，这个向量是所有用户针对商品i的评分，两个商品之间的相似度，是通过计算这两个商品向量间的夹角得到的，具体公式如下：
公式中Uij表示所有评分过产品i和产品j的用户的集合，Ri,u表示用户u对产品i的评分，Rj,u表示用户u对产品j的评分。
本发明的有益效果是：解决了最后一公里的难题，突破了时间限制，用户可以在任何时间进行取件；突破了高度限制，用户可以在合适的高度取件，达到便捷存取的效果；突破了空间限制，包裹按大小存储在不同的存储箱，能合理利用空间；突破了速度限制，快递员可以很快的将多个包裹投入存储***中。保障了用户的信息安全，二维码采用RSA&MD5多层嵌套加密技术，使得用户的购物信息不会外泄，同时保证了包裹的防丢放错，采用了二次加密技术，提供多样化多方位的技术：二维码扫描、人脸识别、声纹识别供用户选择，进行身份验证。推进“互联网+”快递，采用移动互联、物联网、大数据、云计算等多种信息技术，优化服务网络布局，提升运营管理效率，拓展协同发展空间，推动服务模式变革，进一步完善信息化运营平台，实现了用户的个性化定制。
附图说明
图1为储物***示意图。
图2为储物***电连接示意图。
图3为储物***使用流程图。
图中标记为：存储箱1、链条2、第一包裹放置箱3、包裹升降装置4、第二包裹放置箱5、取件升降装置6。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。
如图1至图3所示的一种基于物联网的物流末端储物***，包括物联网***、所述物联网***包括控制模块和存储模块，信息录入***、智能分拣***、存储***、投放***和取件***，所述信息录入***、智能分拣***、存储***、投放***和取件***分别和物联网***连接，还包括与物联网***进行数据交互的APP模块，所述投放***位于智能分拣***和存储***之间，所述取件***位于存储***远离投放***一侧，当存在包裹时，快递员进行存件，包裹逐一通过信息录入***、智能分拣***将包裹进行信息录入同时与物联网***进行信息交互，同时将包裹分配至存储***内，通过投放***将包裹投放至存储***的具***置处，在取件时，再通过APP模块向物联网***发出取件信号，由取件***进行取件操作，此种结构可以高效、准确地完成快递件的签收，并且时间配置灵活、效率高、成本低以及安全性高，也解决了客户没有时间及时取快递的难题。
具体的是，所述信息录入***包括用于扫描包裹多面信息并进行录入的多个方向的扫码读取传感器，并将数据传入物联网***，确保无论快递单贴在哪，都能将运动中随意放置的包裹的信息录入所述物联网***的控制模块自动生成的包裹编号，录入的用户信息、包裹名称，并将数据存入存储模块内，所述存储***包括多层具有不同大小的存放箱，每个存放箱上印有对该箱体进行编号二维码，所述每层存放箱固定在可围绕旋转的链条2上，所述链条2由两端的齿轮提供转动动力来源，所述投放***包括用于将包括运送至不同层的包裹升降装置4，所述包裹升降装置4上设置有可进行上下运动的第一包裹放置箱3，还包括驱动第一包裹放置箱3进行旋转的第一旋转装置，所述存储***上还设置有用于扫描存储箱1二维码的二维码读写传感器，所述二维码读写传感器位于投放***处，当二维码读写传感器扫描到相应的存储箱1运动到投放***处时，链条2停止转动，使得包裹能被投放到相应的存储箱1内。所述智能分拣***包括放料口，所述放料口与包裹升降装置4之间设置有传送带，所述传送带侧边设置有信息录入***和光线感应装置，所述光线感应装置由多面点阵式排布的激光发射器和相对应的光线接收装置所构成，所述光线感应装置与物联网***连接，所述取件***包括设置在链条2内侧的用于驱动存放箱翻倒的机械臂和取件升降装置6，所述取件升降装置6上设置有可进行上下运动的第二包裹放置箱5，所述存放箱与链条2之间设置有复位弹簧，所述取件升降装置6外侧设置有电子锁解码***，所述电子锁解码***与物联网***连接；
上述具体操作方式为：当存在包裹时，快递员进行存件，将大量包裹一起投入放料口处，包裹依次在传输带上向前传输，使得包裹逐一通过快递单信息录入***，并开始与物联网***进行交互。用二维码读取传感器多方面扫描包裹信息并进行录入，确保无论快递单贴在哪，都能将运动中随意放置的包裹的信息录入。同时将数据经协议传递给录入物联网***，并将自动生成的包裹编号，录入的用户信息、包裹名称存入物联网***内，当包裹信息录入完毕后，传送带将包裹传送智能分拣***，并开始与物联网***进行交互，由多面点阵式排布的激光发射器和相对应的光线接收装置所构成的光线感应传感器开始作用。在包裹通过水平光线时，部分激光束被其遮挡，通过检测被包裹遮挡的光束量，估测包裹形状大小，再将数据存入数据库中，包裹经过智能分拣***后，有物联网***给包裹进行分配存储箱1，物联网将将包裹存储位置传送至投放***和存储***，在进入投放***时，第一旋转装置驱动第一包裹放置箱3向传送带方向旋转，使得包裹能被投入第一包裹放置箱3内，再由升降***将包括升至指定层数，存储***内的链条2驱动存储箱1转动，当二维码读写传感器扫描到相应的存储箱1运动到投放***处时，链条2停止转动，使得包裹能被投放到相应的存储箱1内，完成存储操作，在取料时，客户打开APP模块使用取件功能，APP模块、物联网***和取件***，过网络层协议进行通信，取件***通过比对已存包裹及其所在存储箱1的编号，确定存放箱，然后与物联网***进行交互，让存放箱在机械臂的推动下往外翻倒，将箱内包裹倾倒至第二包裹放置箱5内，取件升降装置6将第二包裹放置箱5下降，人工打开电子锁，使得人工能实现取件操作。
在上述基础上，所述电子锁解码***包括设置在取料口处的加密二维码生成装置、声纹识别装置和人脸识别装置，所述物联网***的存储模块内存储有用户的声纹信息和面部信息，所述加密二维码生成装置、声纹识别装置和人脸识别装置分别和物联网所述APP模块包括快递员单元、用户单元和管理员单元，所述用户单元包括取件单元，所述取件单元内设置有二维码解密识别单元；
具体操作为：在取件时，取件***会经过二次加密，具体可为RSA&MD5多层嵌套加密二维码、声纹识别或基于OpenCV技术的人脸识别脸识别，进行开箱识别，二维码可由APP模块进行扫码解码操作，所述的识别RSA&MD5多层嵌套加密二维码的扫码功能，采用GoogleZxing框架，用于二维码的生成与识别，在每个存放箱上印有二维码，并且融合RSA&MD5多层嵌套加密技术，并且将公钥和私钥进行保存，赋予客户端相应的角色，箱体上的二维码只有传送带处的二维码读写传感器以及用户界面的扫码功能有权限对其进行解密识别，进一步保护了用户的隐私；所述声纹识别功能，用声音传感器接收并提取用户声音特征和说话内容信息，将声纹信息与数据库中已知用户的声纹进行1:1比对验证和1:N的检索，并且还将用户所读出的数字声音与***动态给定的数字内容进行验证。当且仅当声纹与内容都匹配才验证成功，保证了取货的安全性，所述基于OpenCV技术的人脸识别功能，在***从摄像头拍摄的图像或短视频文件中，通过级联分类器，检测图像或视频流中目标。并进行灰度化和直方图均衡化，用Canny边缘检测器排除部分区域，然后通过Hear特征和LBP特征检测人脸。把检测到的人脸与数据库中的人脸模型进行比对，如果匹配成功，找出对应用户，让用户通过验证。这使得取货更加快速便捷。
在上述基础上，还包括视觉高度测量模块，所述取料口有多个，所述多个取料口分别位于不同高度，所述视觉高度测量模块包括视觉摄像头，所述视觉摄像头用于对整个人体轮廓进行拍摄，利用混合高斯模型对视频中稳定的静态场景进行建模，把人体从场景中分离出来，然后提取人体轮廓的最高点作为头部特征点，最低点为脚步特征点，两个脚步特征点的中点作为垂足点，具体算法如下：设人体头顶点在世界坐标系下的齐次坐标为Mt＝(X,Y,Z,1)T，因此Mt在地面上的垂足点坐标为Mf＝(X,Y,0,1)T，Mf的图像点满足式子中的H则称为单应矩阵，是3×3的可逆矩阵，当单应矩阵H和图像点已知后，便可求得坐标分量X、Y，即确定了图像点Mf在世界坐标系下的位置，再由摄像机投影矩阵，根据公式 其中其中R是旋转矩阵，t是平移向量,(Xω,Yω,Zω,1)T是空间任意一点的平次坐标，(X,Y,1)T是其对应的图像点的其次坐标。fu，fv分别是横轴和纵轴方向上的焦距,s是倾斜因子，(u0,vo)T是主点，根据上述公式求得的Z即为人体高度，通过检测人体高度，为用户安排合适高度的取料口，使得用户在取货时更轻松便捷。
在上述基础上，所述用户单元还包括大数据关联规则推荐***，所述大数据关联规则推荐***用于对用户的包裹数据进行挖掘搜索候选规则，预测相关商品，其步骤如下：利用FP-Growth算法建立模型，在设定最小支持度阈值min-support和最小置信度阈值min-confidence后进行频繁模式挖掘，产生频繁项集，进一步筛选后生成关联规则，最后用提升度lift作为置信度的互补指标，来保障规则的可靠性；
其中：支持度和置信度是用来表示关联规则的强度，支持度为S，S用于给定数据集的频繁程度：
置信度为C,Y在包含X的事务中出现的频繁程度：
提升度为L，L反映了关联规则中的A与B的相关性，：若提升度>1且越高表明正相关性越高，提升度<1且越低表明负相关性越高，提升度＝1表明A与B相互独立，没有相关性；
其中，X、Y代表两个包裹事物，σ(x∪y)表示项集{X,Y}的支持度计数，N表示事务的总数，σ(x)表示项集X的支持度计数，P(Y|X)表示含有X的条件下同时含有Y的概率，P(Y)表示不含X的条件下却含有Y的概率，并将相关性高的产品以广告投放的形式推荐至APP模块内。
在上述基础上，所述用户单元还包括个性化推荐***，所述个性化推荐***还包括相似度计算模块，所述相似度计算模块包括采用协同过滤Memory-based的基于用户user-base和基于项目item-based的邻居算法，进行余弦相似度计算，具体步骤为：
步骤一：遍历用户包裹数据集中每一个商品，
步骤二：从这些商品出发，找到每个商品的购买用户，
步骤三：从这些用户出发，找到每个用户购买的其他商品，
步骤四：记录该用户购买的其他商品，作为该商品的候选邻居，
步骤五：当邻居关系确定后进行遍历，计算两两邻居的相似度；
其中，设产品i和产品j，将商品的评分作为一个向量，这个向量是所有用户针对商品i的评分，两个商品之间的相似度，是通过计算这两个商品向量间的夹角得到的，具体公式如下：
公式中Uij表示所有评分过产品i和产品j的用户的集合，Ri,u表示用户u对产品i的评分，Rj,u表示用户u对产品j的评分，通过相似度计算将相似度高的几种产品以广告投放的形式推荐至APP模块内，此种方式通过找到和当前用户最近的其他用户的包裹数据集合，过滤掉当前用户已有的包裹数据，并将其推荐给用户。或通过当前用户的历史包裹数据，找到相似产品，来帮助用户找到他们喜欢的商品如服装，运动产品，电子产品，书籍。在计算近邻后，按相似度进行筛选，将最类似的商品实时的在客户端应用的用户界面中以广告的形式投放给用户，并通过大量分析用户的行为，给不同用户提供不同的个性化广告。最终保证了推荐结果的新颖性，并且符合用户的逻辑，给用户惊喜度和更好的体验，为用户推荐个性化商品，满足用户的商品推荐需求。需要补充的是，大数据***包含与运营商业模式相结合的推荐***，该***由面向大数据的关联规则推荐算法以及个性化的商业推荐引擎所构成。都通过大量分析用户的行为，将最终的推荐结果以广告的形式投放在用户界面。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于物联网的物流末端储物***，其特征在于：包括物联网***、所述物联网***包括控制模块和存储模块，信息录入***、智能分拣***、存储***、投放***和取件***，所述信息录入***、智能分拣***、存储***、投放***和取件***分别和物联网***连接，还包括与物联网***进行数据交互的APP模块，所述投放***位于智能分拣***和存储***之间，所述取件***位于存储***远离投放***一侧。
2.如权利要求1所述的一种基于物联网的物流末端储物***，其特征在于：所述信息录入***包括用于扫描包裹多面信息并将数据录入物联网***的多个方向的扫码读取传感器，所述物联网***的控制模块自动生成的包裹编号，录入的用户信息、包裹名称，并将数据存入存储模块内。
3.如权利要求2所述的一种基于物联网的物流末端储物***，其特征在于：所述存储***包括多层具有不同大小的存放箱，每个存放箱上印有对该箱体进行编号二维码，所述每层存放箱固定在可围绕旋转的链条(2)上，所述投放***包括用于将包括运送至不同层的包裹升降装置(4)，所述包裹升降装置(4)上设置有可进行上下运动的第一包裹放置箱(3)，还包括驱动第一包裹放置箱(3)进行旋转的第一旋转装置，所述存储***上还设置有用于扫描存储箱(1)二维码的二维码读写传感器，所述二维码读写传感器位于投放***处，当二维码读写传感器扫描到相应的存储箱(1)运动到投放***处时，链条(2)停止转动，使得包裹能被投放到相应的存储箱(1)内。
4.如权利要求3所述的一种基于物联网的物流末端储物***，其特征在于：所述智能分拣***包括放料口，所述放料口与包裹升降装置(4)之间设置有传送带，所述传送带侧边设置有光线感应装置，所述光线感应装置由多面点阵式排布的激光发射器和相对应的光线接收装置所构成，所述光线感应装置与物联网***连接，所述取件***包括设置在链条(2)内侧的用于驱动存放箱翻倒的机械臂和取件升降装置(6)，所述取件升降装置(6)上设置有可进行上下运动的第二包裹放置箱(5)，所述存放箱与链条(2)之间设置有复位弹簧，所述取件升降装置(6)外侧设置有电子锁解码***，所述电子锁解码***与物联网***连接。
5.如权利要求4所述的一种基于物联网的物流末端储物***，其特征在于：所述电子锁解码***包括设置在取料口处的加密二维码生成装置、声纹识别装置和人脸识别装置，所述物联网***的存储模块内存储有用户的声纹信息和面部信息，所述加密二维码生成装置、声纹识别装置和人脸识别装置分别和物联网所述APP模块包括快递员单元、用户单元和管理员单元，所述用户单元包括取件单元，所述取件单元内设置有二维码解密识别单元。
6.如权利要求5所述的一种基于物联网的物流末端储物***，其特征在于：还包括视觉高度测量模块，所述取料口有多个，所述多个取料口分别位于不同高度，所述视觉高度测量模块包括视觉摄像头，所述视觉摄像头用于对整个人体轮廓进行拍摄，利用混合高斯模型对视频中稳定的静态场景进行建模，把人体从场景中分离出来，然后提取人体轮廓的最高点作为头部特征点，最低点为脚步特征点，两个脚步特征点的中点作为垂足点，具体算法如下：设人体头顶点在世界坐标系下的齐次坐标为Mt＝(X,Y,Z,1)T，因此Mt在地面上的垂足点坐标为Mf＝(X,Y,0,1)T，Mf的图像点满足式子中的H则称为单应矩阵，是3×3的可逆矩阵，当单应矩阵H和图像点已知后，便可求得坐标分量X、Y，即确定了图像点Mf在世界坐标系下的位置，再由摄像机投影矩阵，根据公式其中其中R是旋转矩阵，t是平移向量,(Xω,Yω,Zω,1)T是空间任意一点的平次坐标，(X,Y,1)T是其对应的图像点的其次坐标。fu，fv分别是横轴和纵轴方向上的焦距,s是倾斜因子,(u0,vo)T是主点，根据上述公式求得的Z即为人体高度。
7.如权利要求5所述的一种基于物联网的物流末端储物***，其特征在于：所述用户单元还包括大数据关联规则推荐***，所述大数据关联规则推荐***用于对用户的包裹数据进行挖掘搜索候选规则，预测相关商品，其步骤如下：利用FP-Growth算法建立模型，在设定最小支持度阈值min-support和最小置信度阈值min-confidence后进行频繁模式挖掘，产生频繁项集，进一步筛选后生成关联规则，最后用提升度lift作为置信度的互补指标，来保障规则的可靠性；
其中：支持度和置信度是用来表示关联规则的强度，支持度为S,S用于给定数据集的频繁程度：
置信度为C,Y在包含X的事务中出现的频繁程度：
提升度为L，L反映了关联规则中的A与B的相关性，：若提升度>1且越高表明正相关性越高，提升度<1且越低表明负相关性越高，提升度＝1表明A与B相互独立，没有相关性；
其中，X、Y代表两个包裹事物，σ(x∪y)表示项集{X,Y}的支持度计数，N表示事务的总数，σ(x)表示项集X的支持度计数，P(Y|X)表示含有X的条件下同时含有Y的概率，P(Y)表示不含X的条件下却含有Y的概率。
8.如权利要求7所示的一种基于物联网的物流末端储物***，其特征在于：所述用户单元还包括个性化推荐***，所述个性化推荐***还包括相似度计算模块，所述相似度计算模块包括采用协同过滤Memory-based的基于用户user-base和基于项目item-based的邻居算法，进行余弦相似度计算，具体步骤为：
步骤一：遍历用户包裹数据集中每一个商品，
步骤二：从这些商品出发，找到每个商品的购买用户，
步骤三：从这些用户出发，找到每个用户购买的其他商品，
步骤四：记录该用户购买的其他商品，作为该商品的候选邻居，
步骤五：当邻居关系确定后进行遍历，计算两两邻居的相似度；
其中，设产品i和产品j，将商品的评分作为一个向量，这个向量是所有用户针对商品i的评分，两个商品之间的相似度，是通过计算这两个商品向量间的夹角得到的，具体公式如下：
公式中Uij表示所有评分过产品i和产品j的用户的集合，Ri,u表示用户u对产品i的评分，Rj,u表示用户u对产品j的评分。
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