[发明专利]订单热度预测及订单分配方法及设备

权利要求书

1.一种订单热度预测方法，其特征在于，包括：

获得待分配配送资源的目标订单；

根据所述目标订单获取历史订单信息，获取所述目标订单对应的历史订单的特征数据；

根据所述历史订单的特征数据预测所述目标订单的订单热度，其中，所述订单热度为未来的热度，用于表征获得所述目标订单的当前时间开始直至未来特定时间为止的一段时间内对所述目标订单进行组合配送的组合配送热门程度；

其中，所述订单热度为下述任一热度数据：

包含所述目标订单的订单配送组合的订单数量；

包含所述目标订单的订单配送组合的配送代价向量；

其中，所述订单配送组合为从获得所述目标订单的当前时间开始直至未来特定时间为止的特定时间段内可与所述目标订单配送组合配送的订单以及所述目标订单形成的订单配送组合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取订单样本、对应于所述订单样本的样本热度数据、对应于所述订单样本的样本特征数据；

根据所述订单样本、对应于所述订单样本的样本热度数据、对应于所述订单样本的样本特征数据，训练基于机器学习的热度预测模型；

所述根据所述历史订单的特征数据预测所述目标订单的订单热度，包括：

将所述目标订单对应的历史订单特征数据以及所述目标订单的基础数据，输入所述热度预测模型，得到所述目标订单的订单热度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标订单的基础数据包括所述目标订单的至少下述一种数据：预计送达时间、预计出餐时间、提取位置信息以及配送位置信息；

和/或，

所述目标订单对应的历史订单特征数据包括至少下述一种数据：所述目标订单对应的实体对象的历史配送特征数据、所述实体对象所在区域的历史配送特征数据；其中，所述实体对象的历史配送特征数据包括所述实体对象的下述任意数据：历史订单平均数量、历史平均订单距离，历史订单平均配送时长；所述所在区域的历史配送特征数据包括所述所在区域的下述任意数据：历史订单平均数量、历史平均订单距离，历史订单平均配送时长、历史订单配送组合的平均订单数量、配送资源的平均取餐距离。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标订单获取历史订单信息，获取所述历史订单的特征数据，包括：

获取所述目标订单对应的实体对象信息；

获取所述实体对象的历史配送特征数据和/或，所述实体对象所在区域的历史配送特征数据，作为所述历史订单的特征数据；

其中，

所述获取所述实体对象的历史配送特征数据，包括：

获取参考时段内所述实体对象的历史订单信息，根据所述实体对象的历史订单信息确定所述实体对象的历史配送特征数据；

所述获取所述实体对象所在区域的历史配送特征数据，包括：

获取所述参考时段内所述实体对象所在区域的历史订单信息，根据所述实体对象所在区域的历史订单信息确定所述所在区域的历史配送特征数据。

5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，还包括：

获取所述历史订单信息中的历史订单的生成时间，根据生成时间确定所述历史订单对应的时间片；

获取所述时间片对应的配送环境数据以及用于表征配送区域承运订单和运力情况的配送压力数据，作为所述历史订单的配送条件特征数据。