[发明专利]分配模型建立方法、分配方法以及相关装置

权利要求书

1.一种用于快递中配送件的分配模型建立方法，其特征在于，包括：

根据配送员的历史配送地址确定所述配送员的中心配送位置集；

基于第一样本订单集中各订单的特征取值和配送结果以及所述中心配送位置集进行监督学习，确定各项特征的权重以及关联关系，其中，所述各项特征至少包括：订单的配送地址和所述中心配送位置集的位置关系、配送件特征、与配送相关的客观因素特征、以及配送结果，所述配送结果表征配送员在该次配送订单的评价；

根据所述中心配送位置集、所述各项特征、所述各项特征的权重以及关联关系建立所述配送员的分配模型，所述分配模型用于预测所述配送员对配送订单的配送结果，以根据分配模型的输出结果为待配送订单选择配送员。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据配送员的历史配送地址确定所述配送员的中心配送位置集，包括：

根据所述历史配送地址的坐标进行聚合处理，得到至少一个中心配送位置。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第一样本订单集中各订单的特征取值和配送结果以及所述中心配送位置集进行监督学习，确定各项特征的权重以及关联关系，包括：

按照所述第一样本订单集中各个订单的用户评价分类所述各个订单；

基于所述各个订单的分类、所述各个订单的特征取值以及所述中心配送位置集进行分类学习，确定所述各项特征的权重以及所述各项特征之间的关联关系。

4.如权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述订单的配送地址和所述中心配送位置集的位置关系，包括：

订单的配送地址和所述中心配送位置集中与该配送地址最近的中心配送位置之间的距离。

5.如权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述配送件特征包括：配送件的重量和/或配送件的体积；所述与配送相关的客观因素特征包括：配送时间和/或配送时的天气。

6.如权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据第二样本订单集中各订单的特征取值和所述分配模型，预测所述第二样本订单集中各订单的配送结果；

对比预测的配送结果和实际配送结果，并根据对比结果优化所述分配模型。

7.一种用于快递中配送件的分配模型建立装置，其特征在于，所述装置包括：

中心确定模块，用于根据配送员的历史配送地址确定所述配送员的中心配送位置集；

权重及关系确定模块，用于基于第一样本订单集中各订单的特征取值和配送结果以及所述中心配送位置集进行监督学习，确定各项特征的权重以及关联关系，其中，所述各项特征至少包括：订单的配送地址和所述中心配送位置集的位置关系、配送件特征、配送时的客观因素特征、以及配送结果，所述配送结果表征配送员在该次配送订单的评价；

模型建立模块，用于根据所述中心配送位置集、所述各项特征、所述各项特征的权重以及所述各项特征之间的关联关系建立所述配送员的分配模型，所述分配模型用于预测所述配送员对配送订单的配送结果，以根据分配模型的输出结果为待配送订单选择配送员。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述中心确定模块具体用于：

根据所述历史配送地址的坐标进行聚合处理，得到至少一个中心配送位置。

9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述权重及关系确定模块包括：

分类子模块，用于按照所述第一样本订单集中各个订单的用户评价分类所述各个订单；

计算子模块，用于基于所述各个订单的分类、所述各个订单的特征取值以及所述中心配送位置集进行分类学习，确定所述各项特征的权重以及所述各项特征之间的关联关系。

10.如权利要求7或9所述的装置，其特征在于，所述订单的配送地址和所述中心配送位置集的位置关系，包括：

订单的配送地址和所述中心配送位置集中与该配送地址最近的中心配送位置之间的距离。