[发明专利]配送范围确定方法、装置、电子设备以及存储介质

权利要求书

1.一种配送范围确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多个地域区块内的历史行为数据和多个商户的历史订单数据；其中，所述多个地域区块内的历史行为数据包括：地域区块内的曝光量、地域区块内的点击量、商户的曝光量、商户的点击量；

根据所述多个地域区块内的历史行为数据和多个商户的历史订单数据，获取每个地域区块的目标商户集合，包括：根据所述多个地域区块内的历史行为数据和多个商户的历史订单数据，预测所述多个商户在所述多个地域区块上的转化率或订单数量；根据所述转化率或订单数量、所述多个商户的历史订单数据以及所述多个地域区块内的历史行为数据，获取所述每个地域区块的目标商户集合；

基于所述每个地域区块的目标商户集合，为所述多个商户确定配送范围；

其中，所述根据所述转化率或订单数量、所述多个商户的历史订单数据以及所述多个地域区块内的历史行为数据，获取所述每个地域区块的目标商户集合包括：根据所述转化率、每个地域区块的曝光率以及所述多个商户中各个商户的平均客单价，对多个商户进行组合优化，得到所述每个地域区块的目标商户集合；或，根据所述订单数量以及所述多个商户中各个商户的平均客单价，对多个商户进行组合优化，得到所述每个地域区块的目标商户集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个地域区块内的历史行为数据和多个商户的历史订单数据，预测所述多个商户在所述多个地域区块上的转化率或订单数量包括：

调用预测模型；

将所述多个商户的历史订单数据和所述多个地域区块的历史行为数据输入该预测模型，输出每个商户在每个地域区块的转化率或订单数量；

其中，所述预测模型用于根据商户的历史订单数据和地域区块的历史行为数据对所述商户在任一个地域区块的转化率或订单数量进行预测。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预测模型的训练过程包括：

对所述多个商户的历史订单数据和所述多个地域区块内的历史行为数据进行特征提取，得到多组第一特征、第二特征和第三特征；

基于所述多组第一特征、所述第二特征和所述第三特征，训练得到所述预测模型；

其中，所述第一特征为商户维度的曝光量和点击量中至少一项，以及商户维度的转化率或订单数量；所述第二特征为地域区块维度的曝光量和点击量中至少一项，以及所述地域区块维度的转化率或订单数量；所述第三特征为商户以及地域区块交叉维度的曝光量和点击量中至少一项，以及商户以及地域区块交叉维度的转化率或订单数量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个地域区块的目标商户集合，为所述多个商户确定配送范围包括：

根据每个商户对应的至少一个地域区块，生成每个商户的连通区域；

对所述每个商户的连通区域进行处理，得到每个商户的配送范围。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述每个商户的连通区域进行处理，得到每个商户的配送范围包括：

根据三级路网对所述每个商户的连通区域进行合并处理和/或孔洞突刺处理，得到所述每个商户的配送范围。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个地域区块的目标商户集合，为所述多个商户确定配送范围之后，所述方法还包括：

对所述多个商户的配送范围进行压缩，存储压缩后的区域数据。