订单再投预测方法、装置和系统制造方法及图纸

本公开提供一种订单再投预测方法、装置和系统。订单再投预测装置在接收到信息采集终端上传的订单信息后，根据订单信息查询相应的用户标识，从数据库中提取出与用户标识相关联的用户行为历史数据和配送历史数据，将用户行为历史数据和配送历史数据提供给预设的订单再投预测模型，以得到相应的订单再投预测结果，将订单再投预测结果发送给信息采集终端进行显示。本公开通过利用用户行为历史数据和配送历史数据预先对订单再投进行预测，可有效减少订单再投的发生概率，提升投递效率。

Forecast method, device and system of order re delivery

【技术实现步骤摘要】
订单再投预测方法、装置和系统
本公开涉及信息处理领域，特别涉及一种订单再投预测方法、装置和系统。
技术介绍
随着电子商务的发展，用户足不出户就可实现购物，配送员会将用户所购物品送货上门，从而进一步提升了用户的购物体验。
技术实现思路
专利技术人通过研究发现，配送员在物品投递过程中，经常会发生在用户指定的收货地址处无人接收物品的情况。在这种情况下，配送员只能将该物品放在配送车上，并继续完成其它派送工作，待用户方便收货时对该物品再次进行派送。从而导致订单再投情况的发生。订单再投浪费了配送员的工作时间，降低了派送效率。同时订单再投还导致配送员无法有效利用配送车的空间，导致其他用户出现收货延迟的风险。目前，配送员会根据配送经验，对诸如写字楼、住宅区、商铺等不同区域采用不同的时段进行派送。但是仍无法有效降低订单再投率。为此，本公开提供一种根据用户行为历史数据和配送历史数据预先对订单再投进行预测以提升派送效率的方案。根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种订单再投预测方法，包括：在接收到信息采集终端上传的订单信息后，根据订单信息查询相应的用户标识；从数据库中提取出与用户标识相关联的用户行为历史数据和配送历史数据；将用户行为历史数据和配送历史数据提供给预设的订单再投预测模型，以得到相应的订单再投预测结果；将订单再投预测结果发送给信息采集终端进行显示。在一些实施例中，在接收到信息采集终端上传的订单信息后，还包括：根据订单信息确定出对应订单的订单属性；根据订单属性判断订单是否为用户自取订单；在订单不是用户自取订单的情况下，执行根据订单信息查询相应的用户标识的步骤。在一些实施例中，在订单不是用户自取订单的情况下，判定订单不会发生再投；将订单不会发生再投的判定结果发送给信息采集终端进行显示。在一些实施例中，订单再投预测结果为订单再投发生的概率值。在一些实施例中，将与用户标识相关联的用户信息发送给信息采集终端进行显示。在一些实施例中，上述方法还包括：收集用户的画像数据及订单历史数据；将画像数据及订单历史数据转换为用户行为历史数据和配送历史数据；将转换得到的用户行为历史数据和配送历史数据输入到待训练模型中，以得到输出结果；根据待训练模型的输出结果与订单再投情况的偏差，调整待训练模型的参数，以得到订单再投预测模型。根据本公开的一个或多个实施例的另一个方面，提供一种订单再投预测装置，包括：接收模块，被配置为接收信息采集终端上传的订单信息；用户标识查询模块，被配置为在接收模块接收到信息采集终端上传的订单信息后，根据订单信息查询相应的用户标识；信息提取模块，被配置为从数据库中提取出与用户标识相关联的用户行为历史数据和配送历史数据；预测模块，被配置为将用户行为历史数据和配送历史数据提供给预设的订单再投预测模型，以得到相应的订单再投预测结果；发送模块，被配置为将订单再投预测结果发送给信息采集终端进行显示。在一些实施例中，上述装置还包括：订单属性确定模块，被配置为在接收模块接收到信息采集终端上传的订单信息后，根据订单信息确定出对应订单的订单属性；识别模块，被配置为根据订单属性判断订单是否为用户自取订单；用户标识查询模块还被配置为在订单不是用户自取订单的情况下，执行根据订单信息查询相应的用户标识的操作。在一些实施例中，预测模块还被配置为在订单不是用户自取订单的情况下，判定订单不会发生再投；发送模块还被配置为将订单不会发生再投的判定结果发送给信息采集终端进行显示。在一些实施例中，订单再投预测结果为订单再投发生的概率值。在一些实施例中，发送模块还被配置为将与用户标识相关联的用户信息发送给信息采集终端进行显示。在一些实施例中，上述装置还包括：信息收集模块，被配置为收集用户的画像数据及订单历史数据；数据转换模块，被配置为将画像数据及订单历史数据转换为用户行为历史数据和配送历史数据；训练模块，被配置为将转换得到的用户行为历史数据和配送历史数据输入到待训练模型中，以得到输出结果，根据待训练模型的输出结果与订单再投情况的偏差，调整待训练模型的参数，以得到订单再投预测模型。根据本公开的一个或多个实施例的又一个方面，提供一种订单再投预测装置，包括：存储器，被配置为存储指令；处理器，耦合到存储器，处理器被配置为基于存储器存储的指令执行实现如上述任一实施例涉及的方法。根据本公开的一个或多个实施例的又一个方面，提供一种订单再投预测系统，包括如上述任一实施例涉及的订单再投预测装置，以及信息采集终端，被配置为采集订单信息，将订单信息上传给订单再投预测装置，并将订单再投预测装置下发的订单再投预测结果进行显示。根据本公开的一个或多个实施例的另一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质存储有计算机指令，指令被处理器执行时实现如上述任一实施例涉及的方法。通过以下参照附图对本公开的示例性实施例的详细描述，本公开的其它特征及其优点将会变得清楚。附图说明为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本公开一个实施例的订单再投预测方法的示例性流程图；图2为本公开另一个实施例的订单再投预测方法的示例性流程图；图3为本公开一个实施例的订单再投预测结果的示意图；图4为本公开另一个实施例的订单再投预测结果的示意图；图5为本公开一个实施例的订单再投预测装置的示例性框图；图6为本公开另一个实施例的订单再投预测装置的示例性框图；图7为本公开又一个实施例的订单再投预测装置的示例性框图；图8为本公开一个实施例的订单再投预测系统的示例性框图。具体实施方式下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种订单再投预测方法，包括：/n在接收到信息采集终端上传的订单信息后，根据所述订单信息查询相应的用户标识；/n从数据库中提取出与所述用户标识相关联的用户行为历史数据和配送历史数据；/n将所述用户行为历史数据和配送历史数据提供给预设的订单再投预测模型，以得到相应的订单再投预测结果；/n将所述订单再投预测结果发送给所述信息采集终端进行显示。/n

【技术特征摘要】
1.一种订单再投预测方法，包括：
在接收到信息采集终端上传的订单信息后，根据所述订单信息查询相应的用户标识；
从数据库中提取出与所述用户标识相关联的用户行为历史数据和配送历史数据；
将所述用户行为历史数据和配送历史数据提供给预设的订单再投预测模型，以得到相应的订单再投预测结果；
将所述订单再投预测结果发送给所述信息采集终端进行显示。


2.根据权利要求1所述的方法，在接收到信息采集终端上传的订单信息后，还包括：
根据所述订单信息确定出对应订单的订单属性；
根据所述订单属性判断所述订单是否为用户自取订单；
在所述订单不是用户自取订单的情况下，执行根据所述订单信息查询相应的用户标识的步骤。


3.根据权利要求2所述的方法，还包括：
在所述订单不是用户自取订单的情况下，判定所述订单不会发生再投；
将所述订单不会发生再投的判定结果发送给所述信息采集终端进行显示。


4.根据权利要求1所述的方法，其中，
所述订单再投预测结果为订单再投发生的概率值。


5.根据权利要求1所述的方法，还包括：
将与所述用户标识相关联的用户信息发送给所述信息采集终端进行显示。


6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，还包括：
收集用户的画像数据及订单历史数据；
将所述画像数据及订单历史数据转换为用户行为历史数据和配送历史数据；
将转换得到的用户行为历史数据和配送历史数据输入到待训练模型中，以得到输出结果；
根据所述待训练模型的输出结果与订单再投情况的偏差，调整所述待训练模型的参数，以得到订单再投预测模型。


7.一种订单再投预测装置，包括：
接收模块，被配置为接收信息采集终端上传的订单信息；
用户标识查询模块，被配置为在接收模块接收到信息采集终端上传的订单信息后，根据所述订单信息查询相应的用户标识；
信息提取模块，被配置为从数据库中提取出与所述用户标识相关联的用户行为历史数据和配送历史数据；
预测模块，被配置为将所述用户行为历史数据和配送历史数据提供给预设的订单再投预测模型，以得到相应的订单再投预测结果；
发送模块，被配置为将所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑晓琳，徐沛，梁晓飞，张泽南，甄鼎丞，王喜春，夏继光，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11