[发明专利]信息输出方法和装置

权利要求书

1.一种信息输出方法，其特征在于，所述方法包括：

获取当前订单的订单数据；

从所述当前订单的订单数据中提取所述当前订单的特征向量，其中，所述当前订单的特征向量用于描述所述当前订单的特征；

将所述当前订单的特征向量输入至预先训练的出单时长预估模型，得到所述当前订单的出单时长，其中，所述出单时长预估模型用于表征特征向量与出单时长的对应关系；

输出所述当前订单的出单时长；

其中，所述方法还包括获取样本订单的特征向量和样本订单的出单时长；将所述样本订单的特征向量作为输入，将所述样本订单的出单时长作为输出，训练得到所述出单时长预估模型；所述样本订单包括出单类别为第一类别和第二类别，所述第一类别用于表征在订单的配送资源到达订单所属商家之后订单未出单的情况；所述第二类别用于表征在订单的配送资源到达订单所属商家之前订单已出单的情况；

所述获取样本订单的特征向量和样本订单的出单时长包括：获取第一历史订单的订单数据和出单时长；从所述第一历史订单的订单数据中提取所述第一历史订单的特征向量作为样本订单的特征向量，其中，所述样本订单的特征向量用于描述所述第一历史订单的特征；获取所述第一历史订单的出单类别；若所述第一历史订单的出单类别是所述第一类别，则将所述第一历史订单的出单时长作为样本订单的出单时长；若所述第一历史订单的出单类别是所述第二类别，则获取所述第一历史订单所对应的第一出单时长、所述第一历史订单所属商家的平均出单时长和第一时间差，其中，所述第一时间差是所述第一历史订单的配送资源到达所述第一历史订单所属商家的时间与所述第一历史订单所属商家接收所述第一历史订单的时间的时间差；基于所述第一历史订单所对应的第一出单时长、所述第一历史订单所属商家的平均出单时长和所述第一时间差，生成样本订单的出单时长。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述样本订单的特征向量作为输入，将所述样本订单的出单时长作为输出，训练得到出单时长预估模型，包括：

执行以下训练步骤：将所述样本订单的特征向量输入至深层神经网络，得到所述样本订单的预估出单时长，利用所述样本订单的预估出单时长和所述样本订单的出单时长，确定所述深层神经网络的预估准确率，若所述预估准确率大于预设准确率阈值，则将所述深层神经网络作为所述出单时长预估模型；

响应于确定所述预估准确率不大于预设准确率阈值，调整所述深层神经网络的参数，并继续执行所述训练步骤。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一历史订单所对应的第一出单时长、所述第一历史订单所属商家的平均出单时长和所述第一时间差，生成样本订单的出单时长，包括：

获取所述第一历史订单所对应的第一出单时长的第一权重、所述第一历史订单所属商家的平均出单时长的第二权重和所述第一时间差的第三权重；

基于所述第一历史订单所对应的第一出单时长、所述第一权重、所述第一历史订单所属商家的平均出单时长、所述第二权重、所述第一时间差和所述第三权重，生成样本订单的出单时长。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一历史订单所对应的第一出单时长、所述第一权重、所述第一历史订单所属商家的平均出单时长、所述第二权重、所述第一时间差和所述第三权重，生成样本订单的出单时长，包括：

计算所述第一历史订单所对应的第一出单时长与所述第一权重的乘积、所述第一历史订单所属商家的平均出单时长与所述第二权重的乘积和所述第一时间差与所述第三权重的乘积的和，将所得到的和作为样本订单的出单时长。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一历史订单所对应的第一出单时长是通过如下步骤获取的：

获取所述第一历史订单所属商家的至少一个第二历史订单的出单时长；

从所述至少一个第二历史订单的出单时长中选取出预设数目第二历史订单的出单时长；

计算所选取出的第二历史订单的出单时长的平均值，并作为所述第一历史订单所对应的第一出单时长。