[发明专利]订单热度预测及订单分配方法及设备

说明书

本申请公开了一种订单热度预测方法、订单分配方法及设备。所述订单热度预测方法，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，所述订单热度用于表征对所述目标订单进行组合配送的组合配送热门程度。所述订单分配方法，包括：获得针对待分配配送资源的目标订单预测得到的订单热度；选择用于为目标订单分配配送资源的订单分配决策策略；根据所述订单分配决策策略以及所述订单热度，为所述目标订单分配配送资源。采用上述方法，提供更合理的订单预测及优化分配方案，解决了订单分配优化的问题。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种订单热度预测方法及设备。本申请还涉及一种订单分配方法及设备。

背景技术

随着配送行业的发展，配送量日益加大，这在一定程度上对订单分配决策提出了更高的要求。

现有订单分配系统在进行决策时一般根据能够获取的已知信息进行订单优化分配。所谓已知信息包括当前已经产生的订单和当前备选配送资源，当前备选配送资源的一个例子为当前在线的骑手。然而，只基于已知信息进行优化求解得到的订单分配解可能仅对当前订单分配效果来说为较优解，随着未来新订单的产生该较优解很可能导致较差的订单分配效果。

因此，如何实现订单分配以提升订单分配优化效果是需要解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供的订单热度预测及订单分配方法，提供更合理的订单预测及优化分配方案，解决了订单分配优化的问题。

本申请实施例提供一种订单热度预测方法，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，所述订单热度用于表征对所述目标订单进行组合配送的组合配送热门程度。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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。