[发明专利]一种物流路线的推荐方法、装置、设备及介质在审
申请号: | 201910090591.9 | 申请日: | 2019-01-30 |
公开(公告)号: | CN109871991A | 公开(公告)日: | 2019-06-11 |
发明(设计)人: | 李旭安;任海洋 | 申请(专利权)人: | 深圳市快金数据技术服务有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/08 |
代理公司: | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司 11514 | 代理人: | 安娜 |
地址: | 518000 广东省深圳市福田*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 物流路线 收件地址 用户推荐 维度 用户体验度 预先建立 转换模型 转换 统一 | ||
1.一种物流路线的推荐方法,其特征在于,包括:
获取用户输入的发件地址和收件地址;
根据所述发件地址和收件地址,获取所述发件地址和收件地址对应的所有待选物流路线;
获取每条所述待选物流路线的运费和时效;
根据预先建立的转换模型,将每条所述待选物流路线的所述时效转换成运费维度的时效费用;
根据所述时效费用和所述运费,获得每条所述待选物流路线的综合值;
根据所述综合值,向用户推荐物流路线。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述根据预先建立的转换模型,将每条所述待选物流路线的所述时效转换成运费维度的时效费用的步骤之前,还包括:
获取市场上所有样本物流路线的历史运费和历史时效;
根据所述历史运费和历史时效,获得关系模型;
根据所述关系模型,获得每条所述样本物流路线的所述历史运费和相应的所述历史时效的比值;
将所述比值分为若干段;
采用机器学习算法,基于相应的所述历史运费和历史时效,利用预先设定的转换公式,计算每段比值对应的系数因子;
记录每段比值对应的所述系数因子,建立转换模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述比值包括三段,分别为:0-0.5,0.5-1,大于1;
当比值在0-0.5之间,系数因子为0.3;
当比值在0.5-1之间,系数因子为0.1;
当比值大于1,系数因子为0.05。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述转换公式为:
其中,FS表示当前物流路线的时效转换成运费维度的时效费用;F表示当前物流路线的运费;T表示当前物流路线的时效;To表示最优时效路线的最优时效;θ表示系数因子。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述时效费用和所述运费,获得每条所述待选物流路线的综合值,包括:
采用综合值计算公式,根据所述时效费用和所述运费,获得每条所述待选物流路线的综合值;
所述综合值计算公式为:
W=F+FS
其中,W表示当前物流路线的综合值;F表示当前物流路线的运费。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据预先建立的转换模型,将每条所述待选物流路线的所述时效转换成运费维度的时效费用,包括:
对比每条所述待选物流路线的时效,获得最优时效路线;
根据所述最优时效路线的最优时效,基于预先建立的转换模型,将每条所述待选物流路线的所述时效转换成运费维度的时效费用。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
实时更新所述待选物流路线的时效;
根据更新后的时效和所述运费,实时更新每条所述待选物流路线的综合值。
8.一种物流路线的推荐装置,其特征在于,包括:
地址获取模块,用于获取用户输入的发件地址和收件地址;
路线获取模块,用于根据所述发件地址和收件地址,获取所述发件地址和收件地址对应的所有待选物流路线;
参数获取模块,用于获取每条所述待选物流路线的运费和时效;
转换模块,用于根据预先建立的转换模型,将每条所述待选物流路线的所述时效转换成运费维度的时效费用;
综合值计算模块,用于根据所述时效费用和所述运费,获得每条所述待选物流路线的综合值;
路线推荐模块,用于根据所述综合值,向用户推荐物流路线。
9.一种物流路线的推荐设备,其特征在于,包括处理器、输入设备、输出设备和存储器,所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接,其中,所述存储器用于存储计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述处理器被配置用于调用所述程序指令,执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
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