[发明专利]模型生成方法及装置、信息获取方法及装置

说明书

本发明实施例提供了一种模型生成方法及装置、信息获取方法及装置，该模型生成方法包括：筛选出符合指定条件的货主用户；对于符合指定条件的货主用户，获取所述货主用户的运输历史记录；利用机器学习算法对获取的运输历史记录进行训练，生成承运指导价格评估模型。信息获取方法包括：接收信息获取请求，响应于所述信息获取请求，获取待运输货物信息；将所述待运输货物信息输入承运指导价格评估模型，得到待运输货物的承运指导价格。本发明实施例提供的技术方案在一定程度上解决了货物运输效率比较低的问题。

【技术领域】

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种模型生成方法及装置、信息获取方法及装置。

【背景技术】

货物运输的两大核心内容：一个是快捷、准确、节约的配送服务；一个是安全、可靠的货物运输与结算。最初货运状态还处在粗放型发展阶段，货物配送还停留在原始的司机找货和货找车阶段。然而，这种司机找货和货找车的方式，降低了货物运输的效率，成本比较高。因此，后来出现一种货物运输电子商务平台，车船会员可以使用移动终端将其空闲运力的信息发布到该平台，货主用户使用移动终端将待运输货物信息发布到该平台，该平台收到后，对其进行审核并分配车船进行运输。

然而，实际应用中，对于货主用户而言，最重要的无非是货物运输的价格，然而现有技术中，货主运输的价格需要货主用户与车主会员进行一对一商谈，缺少对货物运输的价格的客观评估，很容易导致双方商谈失败，降低了货物运输效率。

【发明内容】

有鉴于此，本发明实施例提供了一种模型生成方法及装置、信息获取方法及装置，在一定程度上解决了货物运输效率比较低的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种模型生成方法，包括：

筛选出符合指定条件的货主用户；

对于符合指定条件的货主用户，获取所述货主用户的运输历史记录；

利用机器学习算法对获取的运输历史记录进行训练，生成承运指导价格评估模型。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，筛选出符合指定条件的货主用户，包括：

获取各货主用户的运输历史记录，所述运输历史记录中包括每次运输的起始地和对应的货运量；

对于每个货主用户，针对相同的起始地，根据对应的货运量获取每个起始地的货运量总量；

根据预设的货运量阈值，判断是否存在货运量总量大于或者等于货运量阈值的起始地，如果存在，识别出对应的货主用户满足指定条件。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，根据所述货主用户的运输历史记录，并利用机器学习算法，生成承运指导价格评估模型，包括：

根据符合所述指定条件的货主用户的运输历史记录，获取符合所述指定条件的货主用户的运输统计数据，所述运输统计数据包括：可承运货物的种类、每年的货运总量、运输方式、起始地、目的地、每种货物的现运输单价、每个季节运输单价相比于全年平均单价的浮动率、承运价格的结付方式以及起始地、目的地、货物的种类与运输单价的一一映射关系；

对符合所述指定条件的货主用户的运输统计数据进行机器学习，生成承运指导价格评估模型。

第二方面，本发明实施例提供一种信息获取方法，包括：

接收信息获取请求，响应于所述信息获取请求，获取待运输货物信息；

将所述待运输货物信息输入承运指导价格评估模型，得到待运输货物的承运指导价格；其中，所述承运指导价格评估模型为利用上述模型生成方法生成的。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述方法还包括：