[发明专利]订单调控方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请公开了一种订单调控方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，涉及互联网技术领域，通过多种能够预测不同类型异常的异常预测模型，实现对待调控区域中的异常情况进行预测，进而确定相关的目标调控策略进行订单调控，降低异常情况的发生可能，实现了对区域中订单分配的提前调控，使调控的内容更加贴合区域当前的实际状况，降低订单调控误判事件的发生概率，智能性较好。所述方法包括：获取多个异常预测模型；将待调控区域的区域参数输入至多个异常预测模型，得到待调控区域的异常概率集合；根据异常概率集合，确定目标调控策略，按照目标调控策略对待调控区域当前产生的待分配订单进行调控。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，特别是涉及一种订单调控方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，在多数服务性产业中，用户对体验度的要求越来越高，使得终端能够为用户提供的服务越来越多，比如外卖行业已经成为人们日常生活的重要组成部分，让人们可以足不出户就享受消费和服务。在现如今的外卖行业中，为了给用户提供更加便捷的服务，很多提供外卖服务的线上平台会确定诸如外卖订单的接起时长、是否物流责取消等影响用户是否会继续在线上平台中下单点外卖的因素，按照这些因素对订单的处理过程进行调控。

相关技术中，线上平台统计在历史过程中某个城市的超时、投诉或者未接起的异常订单，对异常订单进行分析，确定影响该城市订单的因素，按照确定的因素对该城市订单的指派、接起等过程进行干预，实现对订单的调控，从而降低该城市中异常订单的数量。

在实现本申请的过程中，申请人发现相关技术至少存在以下问题：

针对城市确定的影响订单的因素是根据历史过程中的异常订单确定的，但是很有可能随着城市的发展，在确定该因素时，实际影响城市的因素已经发生改变，导致对订单的调控存在误判的风险，智能性较差。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种订单调控方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，主要目的在于解决目前对订单的调控存在误判的风险，智能性较差的问题。

依据本申请第一方面，提供了一种订单调控方法，该方法包括：

获取多个异常预测模型，所述多个异常预测模型通过对多个不同异常类型的异常订单的订单特征进行训练得到；

将待调控区域的区域参数输入至所述多个异常预测模型，得到所述待调控区域的异常概率集合，所述异常概率集合包括多个异常概率，所述多个异常概率是所述多个异常预测模型基于所述区域参数预测得到的；

根据所述异常概率集合，确定目标调控策略，按照所述目标调控策略对所述待调控区域当前产生的待分配订单进行调控。

可选地，所述获取多个异常预测模型，包括：

确定历史时间段，统计在所述历史时间段内发生的多个异常订单；

读取所述多个异常订单中每个异常订单的异常类型，将所述异常类型一致的订单划分到同一订单组，得到多个异常订单组；

对于所述多个异常订单组中每个异常订单组，提取所述异常订单组包括的全部异常订单的样本订单特征，得到多个样本订单特征，所述样本订单特征包括订单发生区域特征参数、订单配送特征参数和订单信息中的一种或一种以上；

按照所述多个样本订单特征中每个样本订单特征在所述异常订单组中的发生概率，对所述多个样本订单特征进行训练，构建所述异常订单组的异常预测模型；

分别对所述每个异常订单组进行样本订单特征提取以及样本订单特征训练，得到所述多个异常订单组的所述多个异常预测模型。

可选地，所述将待调控区域的区域参数输入至所述多个异常预测模型，得到所述待调控区域的异常概率集合，包括：