[发明专利]一种订单取消概率的预测方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种订单取消概率的预测方法，其特征在于，包括：

在查找到与服务请求方发起的服务订单相匹配的服务提供方之后，获取目标特征信息；所述目标特征信息包括：目标订单的特征信息，所述服务请求方的特征信息和所述服务提供方的特征信息，所述目标订单为查找到所述相匹配的服务提供方之后生成的订单；

利用目标预测模型对所述目标特征信息进行处理，得到所述目标订单的取消概率；所述取消概率包括：所述服务提供方取消所述目标订单的第一取消概率，和所述服务请求方取消所述目标订单的第二取消概率；

若所述取消概率大于预设取消概率，确定所述服务请求方发起所述目标订单的发起位置；获取目标区域内，历史目标订单的发起位置，其中，所述历史目标订单为所述目标订单之前被取消的服务订单，所述目标区域为所述目标订单所处围栏区域；基于所述目标订单的发起位置和所述历史目标订单的发起位置生成目标区域内的热力图，其中，所述热力图中包括各个位置发起的服务订单被取消的数量和/或概率；根据所述热力图的信息采用所述目标预测模型进行预测，得到目标订单的新取消概率，若所述新取消概率大于预设取消概率，则为所述服务请求方查找新的服务提供方，和/或，为所述服务提供方查找新的服务请求方；

所述目标预测模型的训练过程如下：

构建训练样本集，其中，所述训练样本集中包括完整连续的目标历史时段内的多个训练样本，每个训练样本包括：历史特征信息和标签信息，所述历史特征信息包括：历史服务订单的订单信息，历史服务订单所对应服务提供方和服务请求方的特征信息，所述标签信息用于表征所述历史服务订单是否被取消；利用所述训练样本集训练初始预测模型，得到所述目标预测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标预测模型为集成树模型；

利用目标预测模型对所述目标特征信息进行处理，得到所述目标订单被取消的概率包括：

利用所述集成树模型对所述目标特征信息进行处理，得到所述目标订单的取消概率。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述取消概率小于所述预设取消概率，则向所述服务请求方和所述服务提供方分别发送所述目标订单的订单信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相匹配的服务提供方的数量为多个，且所述目标特征信息的数量为多个；

利用目标预测模型对所述目标特征信息进行处理，得到所述目标订单的取消概率包括：利用所述目标预测模型对每个目标特征信息进行处理，得到每个目标订单的取消概率；

若所述取消概率大于预设取消概率，则为所述服务请求方查找新的服务提供方，和/或，为所述服务提供方查找新的服务请求方包括：若每个目标订单的取消概率大于所述预设取消概率，则为所述服务请求方查找新的服务提供方，和/或，为所述服务提供方查找新的服务请求方。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若多个目标订单的取消概率中包含小于所述预设取消概率的目标取消概率，则确定所述目标取消概率所对应的服务请求方和服务提供方；

向所述目标取消概率所对应的服务请求方和服务提供方发送对应的目标订单的订单信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标预测模型包括第一目标预测模型和第二目标预测模型；

利用目标预测模型对所述目标特征信息进行处理，得到所述目标订单被取消的概率包括：

分别利用所述第一目标预测模型和所述第二目标预测模型对所述目标特征信息进行处理，得到所述服务提供方取消所述目标订单的第一取消概率和所述服务提供方取消所述目标订单的第二取消概率。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标预测模型包括：深度神经网络模型和集成树模型。