[发明专利]物流订单匹配方法、装置以及电子设备在审
申请号: | 201811020289.8 | 申请日: | 2018-09-03 |
公开(公告)号: | CN110874700A | 公开(公告)日: | 2020-03-10 |
发明(设计)人: | 王兵;张晓梦 | 申请(专利权)人: | 菜鸟智能物流控股有限公司 |
主分类号: | G06Q10/08 | 分类号: | G06Q10/08;G06K9/62 |
代理公司: | 北京清源汇知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11644 | 代理人: | 冯德魁;窦晓慧 |
地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 物流 订单 匹配 方法 装置 以及 电子设备 | ||
1.一种物流订单匹配方法,其特征在于,包括:
获取物流订单的订单请求信息中携带的物流地址,确定物流对象收发范围覆盖所述物流地址的配送端;
将所述订单请求信息和所述配送端的特征信息输入物流匹配评价模型进行匹配,获得所述配送端对物流订单的匹配度;其中,所述物流匹配评价模型基于历史物流订单的物流订单数据、与所述物流订单数据对应的揽收特征获得;
从所述配送端中筛选出匹配度满足设定匹配阈值的候选配送端集合。
2.根据权利要求1所述的物流订单匹配方法,其特征在于,包括:
基于所述匹配度向所述候选配送端集合中配送端推送所述物流订单。
3.根据权利要求2所述的物流订单匹配方法,其特征在于,所述基于所述匹配度向所述候选配送端集合中配送端推送所述物流订单,包括:
根据所述候选配送端集合中配送端对所述物流订单的匹配度从高到低的顺序,对所述候选配送端集合中配送端进行分层;每个分层对应各自的推送优先级,且推送优先级越高的分层的配送端对所述物流订单的匹配度越高;
按照推送优先级从高到底的顺序依次向每个分层的配送端推送所述物流订单。
4.根据权利要求2所述的物流订单匹配方法,其特征在于,所述基于所述匹配度向所述候选配送端集合中配送端推送所述物流订单,包括:
向所述候选配送端集合中对所述物流订单的匹配度最高的配送端推送所述物流订单。
5.根据权利要求1所述的物流订单匹配方法,其特征在于,所述物流匹配评价模型,包括:分类子模型和融合子模型;
其中,所述分类子模型,用于根据输入的物流订单的订单请求信息和配送端的特征信息,对物流订单和配送端二者进行匹配计算,输出配送端对物流订单的初始匹配度;
所述融合子模型,用于根据输入的配送端的离线服务特征、实时揽件特征以及所述分类子模型获得的所述初始匹配度,对物流订单和配送端二者进行匹配计算,输出配送端对物流订单的匹配度。
6.根据权利要求5所述的物流订单匹配方法,其特征在于,所述融合子模型中,所述离线服务特征、所述实时揽件特征和所述初始匹配度设有各自对应的匹配权重,且所述匹配权重基于所述物流订单所处的业务场景进行配置。
7.根据权利要求1所述的物流订单匹配方法,其特征在于,所述物流对象收发范围覆盖所述物流地址的配送端,包括下述至少一项:
所处地理位置与所述物流地址的距离小于设定揽收距离的所有配送端,揽收的历史物流订单的物流地址与所述物流地址二者属于同一最小物流网格单元的配送端,实时地理位置与所述物流地址的距离小于设定阈值的配送端。
8.根据权利要求1至7任意一项所述的物流订单匹配方法,其特征在于,所述物流匹配评价模型的训练方式包括:
收集历史物流订单的物流订单数据;
对所述物流订单数据进行数据过滤,和/或,在至少一个特征维度对所述物流订单数据进行量化;
对量化后的物流订单数据在至少一个特征维度进行特征构建,生成所述物流订单数据对应的揽收特征;
将构建好所述揽收特征作为模型训练的输入,训练成功后获得所述物流匹配评价模型的模型特征参数。
9.根据权利要求8所述的物流订单匹配方法,其特征在于,所述物流订单数据,包括下述至少一项:
物流订单的寄件人信息、配送端的特征信息、物流订单状态属性信息和物流订单状态变化时间节点信息。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理