[发明专利]物流运单时效推送方法、系统、设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 202110332034.0 申请日: 2021-03-29
公开(公告)号: CN113034075A 公开(公告)日: 2021-06-25
发明(设计)人: 李玉娇 申请(专利权)人: 上海寻梦信息技术有限公司
主分类号: G06Q10/08 分类号: G06Q10/08;G06Q10/04;G06Q10/06;G06F16/9535;G06F16/958;H04L29/08
代理公司: 上海隆天律师事务所 31282 代理人: 夏彬
地址: 200050 上海市长宁*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 物流 运单 时效 推送 方法 系统 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种物流运单时效推送方法,其特征在于,所述方法包括:

采集待预测的物流运单数据,并从中提取待预测的物流运单特征;

将所述待预测的物流运单特征输入送达时长预测模型,获取输出的送达时长预测结果,所述送达时长预测结果包括预测送达时长和对应的预测概率;

确定所述预测送达时长中的最晚送达时长;

根据推送时长筛选规则,从除所述最晚送达时长之外的所述预测送达时长中选择待推送时长;

根据所述待推送时长、所述待推送时长的预测概率和所述最晚送达时长生成推送信息,并推送至用户端。

2.根据权利要求1所述的物流运单时效推送方法,其特征在于,所述提取待预测的物流运单特征,包括如下步骤:

根据所述待预测的物流运单数据中的起始地和目的地,确定可选的运输轨迹;

根据预设特征提取规则,从所述可选的运输轨迹中提取运输轨迹特征,作为待预测的物流运单特征。

3.根据权利要求2所述的物流运单时效推送方法,其特征在于,所述送达时长预测模型为基于历史物流运输数据训练得到的模型,所述方法还包括采用如下步骤训练所述送达时长预测模型:

采集历史物流运输数据,提取所述历史物流运输数据的运输轨迹特征,作为所述历史物流运输数据的物流运单特征;

基于所述历史物流运输数据的揽收时间和派送时间,计算送达时长;

基于计算得到的送达时长对所对应的物流运单特征进行标记;

基于标记后的物流运单特征训练所述送达时长预测模型。

4.根据权利要求1所述的物流运单时效推送方法,其特征在于,确定所述预测送达时长中的最晚送达时长,包括如下步骤:

将所述预测送达时长按照时长从小到大进行排序;

从最小的预测送达时长起,向后依次累加各个预测送达时长的预测概率,至累加值大于第一阈值时,停止累加;

将最后一个累加的预测概率所对应的预测送达时长作为最晚送达时长。

5.根据权利要求1所述的物流运单时效推送方法,其特征在于,从所述预测送达时长中选择待推送时长,包括如下步骤:

从所述预测送达时长中选择小于所述最晚送达时长的备选送达时长;

根据推送时长筛选规则,从所述备选送达时长中筛选得到所述待推送时长。

6.根据权利要求5所述的物流运单时效推送方法,其特征在于,所述根据推送时长筛选规则,从所述备选送达时长中筛选得到所述待推送时长,包括如下步骤:

从所述备选送达时长中筛选得到预测概率大于第二阈值的待推送时长。

7.根据权利要求6所述的物流运单时效推送方法,其特征在于,所述根据推送时长筛选规则,从所述预测送达时长中选择待推送时长之前,还包括如下步骤:

从所述预测送达时长中选择小于所述最晚送达时长的备选送达时长;

统计所述备选送达时长的概率之和;

判断所述备选送达时长的概率之和是否大于第四阈值,所述第四阈值小于或等于所述第二阈值;

如果是,则根据推送时长筛选规则,从所述预测送达时长中选择待推送时长;

如果否,则不选择待推送时长。

8.根据权利要求1所述的物流运单时效推送方法,其特征在于,所述根据推送时长筛选规则,从所述预测送达时长中选择待推送时长之前,还包括如下步骤:

判断所述最晚送达时长的预测概率是否大于第三阈值;

如果是,则不选择待推送时长;

如果否,则根据推送时长筛选规则,从所述预测送达时长中选择待推送时长。

9.根据权利要求5、7或8所述的物流运单时效推送方法,其特征在于,根据所述待推送时长、所述待推送时长的预测概率和所述最晚送达时长生成推送信息,包括如下步骤:

判断是否存在待推送时长;

如果存在待推送时长,则根据所述待推送时长、所述待推送时长的预测概率和所述最晚送达时长生成推送信息;

如果不存在待推送时长,则根据所述最晚送达时长生成推送信息。

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