[发明专利]一种虚假妥投行为的判别方法和装置

说明书

本发明公开了一种虚假妥投行为的判别方法和装置，涉及物流配送技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取训练数据，所述训练数据的标签指示了所述妥投订单所属配送人员的妥投行为是否为虚假妥投行为；根据所述训练数据及标签，对预先构建的机器学习模型进行训练以获取训练后的妥投行为判别模型；获取目标妥投订单对应的目标输入数据；根据所述目标输入数据，采用所述妥投行为判别模型确定所述目标妥投订单所属配送人员的妥投行为是否为虚假妥投行为。该实施方式避免了对妥投地址或配送人员对应定位信息的高度依赖，提高了虚假妥投行为判别方法的可靠性以及准确性。

技术领域

本发明涉及物流配送技术领域，尤其涉及一种虚假妥投行为的判别方法和装置。

背景技术

随着物流配送业务量的增加，虚假妥投问题日益凸显，影响了用户体验，而虚假妥投行为则是指配送人员在物流配送过程中在点击订单妥投完成之后才将订单货物配送至对应收货地点的行为。

目前，主要通过判断妥投地址与配送人员对应的定位信息是否一致的方式，来确定配送人员的妥投行为是否为虚假妥投行为。但在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：现有的虚假妥投行为的判别方法对妥投地址以及配送人员的定位信息有较强的依赖性，当妥投地址模糊或者配送人员定位缺失时，无法判别或无法精准判别配送人员是否进行了虚假妥投行为。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种虚假妥投行为的判别方法和装置，能够基于配送人员对应的配送区域信息、妥投信息、轨迹信息等多维度信息，采用机器学习模型判断配送人员的妥投行为是否为虚假妥投行为，避免了对妥投地址或配送人员对应定位信息的高度依赖，提高了虚假妥投行为判别方法的可靠性以及准确性。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种虚假妥投行为的判别方法，包括：

获取训练数据，所述训练数据指示了妥投订单所属配送人员对应的配送区域信息、妥投信息、轨迹信息，所述训练数据的标签指示了所述妥投订单所属配送人员的妥投行为是否为虚假妥投行为；

根据所述训练数据及标签，对预先构建的机器学习模型进行训练以获取训练后的妥投行为判别模型；

获取目标妥投订单对应的目标输入数据，所述目标输入数据指示了所述目标妥投订单所属配送人员对应的配送区域信息、妥投信息、轨迹信息；

根据所述目标输入数据，采用所述妥投行为判别模型确定所述目标妥投订单所属配送人员的妥投行为是否为虚假妥投行为。

可选地，所述获取训练数据，包括：

获取配送人员的标识信息及对应的妥投订单信息；

根据所述标识信息，获取配送人员对应的配送区域信息及轨迹信息；

根据所述妥投订单信息，确定配送人员对应的妥投信息。

可选地，根据所述标识信息，获取配送人员对应的配送区域信息，包括：

根据所述标识信息，获取配送人员对应的配送区域，以确定所述配送区域对应的配送区域面积以及所归属的配送站点；

根据所述配送区域、所述配送站点，确定所述配送人员对应的平均配送距离，以生成配送区域信息；

所述配送区域信息指示了所述配送人员对应的配送区域、配送区域面积、配送站点、平均配送距离。

可选地，根据所述标识信息，获取配送人员对应的轨迹信息，包括：

根据所述标识信息，获取所述标识信息对应的一个或多个定位设备回传的定位数据，所述定位数据指示了时间以及配送人员的位置信息；