[发明专利]物流运单时效推送方法、系统、设备及存储介质

说明书

本发明提供了一种物流运单时效推送方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：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。本发明可以基于送达时长预测模型进行送达时长预测，并且在与用户端进行交互时，不仅推送最晚送达时长，同时推送选择的待推送时长和预测概率，以提供更多的信息预测和推送服务。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种物流运单时效推送方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

在运单开始运送后，可以基于运单的情况对运算的预计送达日期进行预测。预测得到的预计送达日期可以推送给用户端，供用户查看和了解可能会送达的日期。然而，现有技术中针对于不稳定线路来说，预计送达日期的预测准确率比较低。虽然可以提供一个预测的最晚送达日期，但是部分运单有很大概率会在预测的最晚送达日期之前的某一天进行派件，导致预测结果不够准确，给用户体验也带来了不好的影响。

发明内容

针对现有技术中的问题，本发明的目的在于提供一种物流运单时效推送方法、系统、设备及存储介质，可以基于送达时长预测模型进行送达时长预测，并且在与用户端进行交互时，不仅推送最晚送达时长，同时推送选择的待推送时长和预测概率，以提供更多的信息预测和推送服务。

本发明实施例提供一种物流运单时效推送方法，包括如下步骤：

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。

在一些实施例中，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。

在一些实施例中，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。

在一些实施例中，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。

在一些实施例中，从所述预测送达时长中选择待推送时长，包括如下步骤：