[发明专利]一种耗材选取的方法和装置

说明书

本发明公开了一种耗材选取的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取目标订单数据的多个维度的特征数据；将多个维度的特征数据输入到预训练的耗材选取模型中，确定目标订单数据的目标耗材，其中，耗材选取模型是根据多个历史订单数据的多个维度的特征数据和每个历史订单数据对应的耗材数据训练得到的。该实施方式实现了耗材选取的智能化、合理化，提高了耗材选取的效率，降低了耗材浪费成本。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种耗材选取的方法和装置。

背景技术

耗材如电商系统的订单耗材，是用来盛装订单中的物品以实现物流配送。目前，对耗材的选取一般是人工根据经验判断选取或者是业务系统根据单一条件进行选取，但是在人工经验不足或者条件不全面时，易导致耗材选取的合理性不佳且效率较低，造成耗材浪费成本增加。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种耗材选取的方法和装置，能够根据目标订单数据的多个维度的特征数据和预先训练的耗材选取模型确定目标耗材，实现耗材选取的智能化、合理化，提高耗材选取的效率，降低了耗材浪费成本。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种耗材选取的方法，包括：

获取目标订单数据的多个维度的特征数据；

将所述多个维度的特征数据输入到预训练的耗材选取模型中，确定所述目标订单数据对应的目标耗材；

其中，所述耗材选取模型是按照以下方式训练得到的：获取多个历史订单数据和每个所述历史订单数据对应的耗材数据，每个所述历史订单数据包括多个维度的特征数据；根据多个历史订单数据的多个维度的特征数据和所述耗材数据进行训练，得到所述耗材选取模型。

可选地，根据多个历史订单数据的多个维度的特征数据和所述耗材数据进行训练，得到所述耗材选取模型，包括：

根据多个历史订单数据中每个所述历史订单数据的每个维度的特征数据和所述耗材数据进行训练，得到与每个维度对应的决策树模型；组合各个维度对应的决策树模型，得到所述耗材选取模型。

可选地，将所述多个维度的特征数据输入到预训练的耗材选取模型中，确定所述目标订单数据对应的目标耗材，包括：

将所述目标订单数据的每个维度的特征数据输入到所述耗材选取模型中，确定与所述目标订单数据的所述维度对应的耗材选择结果；根据所述目标订单数据的各个维度对应的耗材选择结果确定所述目标耗材。

可选地，将所述目标订单数据的每个维度的特征数据输入到所述耗材选取模型中，确定与所述目标订单数据的所述维度对应的耗材选择结果，包括：将所述目标订单数据的每个维度的特征数据与所述耗材选取模型中对应维度的特征数据范围进行匹配，以匹配得到的特征数据范围所对应的耗材选择结果作为所述目标订单数据的所述维度对应的耗材选择结果；

根据所述目标订单数据的各个维度对应的耗材选择结果确定所述目标耗材，包括：根据所述目标订单数据的各个维度对应的耗材选择结果，确定与所述目标订单数据对应的各个耗材的选择概率，根据所述选择概率从所述各个耗材中选择满足预设概率的一个作为所述目标耗材。

可选地，将所述目标订单数据的每个维度的特征数据与所述耗材选取模型中对应维度的特征数据范围进行匹配，包括：

若所述目标订单数据中仅包括一个物品，则将所述物品在所述目标订单数据的每个维度的特征数据与所述耗材选取模型中对应维度的特征数据范围进行匹配；

若所述目标订单数据中包括多个物品，则确定所述多个物品在所述目标订单数据的每个维度的特征数据之和，将所述特征数据之和与所述耗材选取模型中对应维度的特征数据范围进行匹配。