[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备和可读存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标服务点的当前服务状态和历史服务属性，所述当前服务状态至少包括所述目标服务点当前待服务目标数量，所述历史服务属性至少包括所述目标服务点历史已服务目标数量；

基于预先训练的当前服务时间预测模型，确定所述当前服务状态所对应的当前服务时间，所述当前服务时间用于表征所述目标服务点中当前待服务目标被服务完成所需的时间；

基于预先训练的未来服务时间预测模型，确定所述历史服务属性所对应的未来服务时间，所述未来服务时间用于表征所述目标服务点在未来预定时间内对新增待服务目标被服务完成所需的时间；以及

基于所述当前服务时间和所述未来服务时间，确定所述目标服务点所对应的待服务时间。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述未来服务时间预测模型包括多个未来服务时间预测子模型；

所述基于预先训练的未来服务时间预测模型，确定所述历史服务属性所对应的未来服务时间，包括：

将所述历史服务属性分别输入各未来服务时间预测子模型，确定各未来服务时间预测子模型输出的中间数据；以及

对各中间数据进行数据融合处理，以确定所述历史服务属性所对应的未来服务时间。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对各中间数据进行数据融合处理，以确定所述历史服务属性所对应的未来服务时间，包括：

确定各未来服务时间预测子模型的模型误差；以及

以各未来服务时间预测子模型的模型误差作为权重，对各中间数据进行加权平均处理，以确定所述历史服务属性所对应的未来服务时间。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前服务时间和所述未来服务时间，确定所述目标服务点所对应的待服务时间，包括：

将所述当前服务时间和所述未来服务时间相加，以确定所述目标服务点所对应的待服务时间。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预先训练的当前服务时间预测模型，确定所述当前服务状态所对应的当前服务时间，包括：

对所述当前服务状态进行数据预处理，确定所述当前服务状态对应的第一数据；以及

将所述第一数据输入预先训练的当前服务时间预测模型，以确定所述当前服务状态所对应的当前服务时间。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当前服务时间预测模型基于逻辑回归模型或者时间序列模型构建，所述未来服务时间预测模型至少包括基于XGBoost构建的未来服务时间预测子模型、基于神经网络模型构建的未来服务时间预测子模型和基于长短期记忆模型构建的未来服务时间预测子模型中的一个或多个。

7.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标服务点的当前服务状态和历史服务属性，所述当前服务状态至少包括所述目标服务点当前待服务目标数量，所述历史服务属性至少包括所述目标服务点历史已服务目标数量；

第一确定模块，用于基于预先训练的当前服务时间预测模型，确定所述当前服务状态所对应的当前服务时间，所述当前服务时间用于表征所述目标服务点中当前待服务目标被服务完成所需的时间；

第二确定模块，用于基于预先训练的未来服务时间预测模型，确定所述历史服务属性所对应的未来服务时间，所述未来服务时间用于表征所述目标服务点在未来预定时间内对新增待服务目标被服务完成所需的时间；以及

第三确定模块，用于基于所述当前服务时间和所述未来服务时间，确定所述目标服务点所对应的待服务时间。

8.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。

9.一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内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述的方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述的方法。