数据处理方法、装置、可读存储介质和电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种数据处理方法、装置、可读存储介质和电子设备。本发明专利技术实施例通过确定多个候选调节信息和用于表征目标对象配送状态的配送状态信息，分别预测经过预定时间后对应的第二压力系数，再进一步根据所述各候选调节信息、配送状态信息和对应的第二压力系数确定表征应用所述候选调节信息后的目标对象的预测状态信息的调节系数，再根据各候选调节信息对应的调节系数选择目标调节信息调节目标对象的属性信息。所述方法可以预测通过不同候选调节信息调节配送压力后的服务质量，并基于预测结果选择最优的候选调节信息作为目标调节信息，对目标对象进行调整，提高调节配送压力的质量和效率。

Data processing method, device, readable storage medium and electronic equipment

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、可读存储介质和电子设备
本专利技术涉及计算机软件领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、可读存储介质和电子设备。
技术介绍
目前在外卖领域，通常会选择划分配送区域或配送团队的方法分配订单。在某些特定的时间或情况下外卖软件上的订单量剧增或骤减，例如天气变化、用餐高峰期/低峰期或举办活动的影响都有可能会导致订单增多或减少，进而使配送区域或配送团队的配送压力过大或过小，进而出现配送时间增长、服务质量下降或配送团队任务过少等问题。针对配送压力不稳定的情况，现有的调节配送压力的手段有多种，比如调整配送团队覆盖的配送网格内所有商户的可送餐半径、调整预计配送时长、修改客单价或配送费。但目前在配送压力过大时，会通过人工随机选择上述一种或多种调节手段调节配送压力，难以预测调节配送压力后的效果。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术实施例提供一种数据处理方法、装置、可读存储介质和电子设备，旨在通过预测不同候选调节信息调节配送压力后的效果确定最优的目标调节信息，提高调节配送压力过程的质量和效率。第一方面，本专利技术实施例公开了一种数据处理方法，所述方法包括：确定多个候选调节信息，所述候选调节信息包括对象标识和调节策略，其中，所述对象标识用于表征作为调节目标的目标对象，所述调节策略用于调节目标对象的属性信息；确定配送状态信息，所述配送状态信息用于表征所述目标对象的配送状态，至少包括第一压力系数，所述第一压力系数用于表征所述目标对象当前时刻的配送压力，所述目标对象为目标区域或目标资源集合；对于各候选调节信息，分别根据所述候选调节信息和第一压力系数预测经过预定时间后对应的第二压力系数；对于各候选调节信息，分别将所述候选调节信息、配送状态信息和对应的第二压力系数输入预先训练得到的调节系数模型中以确定对应的调节系数，所述调节系数用于表征应用所述候选调节信息后的目标对象的预测状态信息；根据所述各候选调节信息对应的调节系数选择目标调节信息；基于所述目标调节信息调节目标对象对应的属性信息。进一步地，所述对于各候选调节信息，分别根据所述候选调节信息和第一压力系数预测经过预定时间后的第二压力系数具体为：对于各候选调节信息，分别将所述候选调节信息和所述第一压力系数输入预先训练得到的压力系数模型以确定对应的第二压力系数，所述压力系数模型根据历史调节信息、第一压力系数和经过预定时间后的第二压力系数训练得到。进一步地，所述调节策略还包括对应的调节参数。进一步地，所述配送状态信息还包括以下至少一种：配送团队特征信息、历史订单信息、压力系数特征值、天气特征信息和订单处理信息。进一步地，所述训练所述调节系数模型的过程包括：获取多个历史调节信息、配送状态信息、第二压力系数和与所述各历史调节信息对应的多个历史任务的状态信息指标；根据所述各状态信息指标确定调节系数；将所述调节信息、配送状态信息、第二压力系数作为输入，将所述调节系数作为输出训练所述调节系数模型。进一步地，所述配送团队特征信息包括特定配送人员比例、预定周期内已有单量、预定周期内入单量、N个预定周期的平均压力系数，所述N为一个预先设定的整数。进一步地，所述历史订单信息包括历史配送时长特征值和历史客单价特征值。进一步地，所述压力系数特征值为第一压力系数和当前城市压力系数的差值。进一步地，所述天气特征信息包括天气、与所述天气对应的入单特征值。进一步地，所述订单处理信息包括入单特征值和当前单量出入速度。进一步地，所述对于各候选调节信息，根据所述候选调节信息对应的调节系数选择目标调节信息包括：获取对应的所述调节系数满足预设条件的至少一个候选调节信息；根据预设的优先级顺序对所述获取的各候选调节信息进行排序；确定优先级最高的候选调节信息为目标调节信息。进一步地，所述对于各候选调节信息，根据所述候选调节信息对应的调节系数选择目标调节信息包括：根据对应的调节系数从大到小对所述候选调节信息进行排序；确定最大的调节系数对应的候选调节信息为目标调节信息。第二方面，本专利技术实施例公开了一种数据处理装置，所述装置包括：第一信息确定模块，用于确定多个候选调节信息，所述候选调节信息包括对象标识和调节策略，其中，所述对象标识用于表征作为调节目标的目标对象，所述调节策略用于调节目标对象的属性信息；第二信息确定模块，用于确定配送状态信息，所述配送状态信息用于表征所述目标对象的配送状态，至少包括第一压力系数，所述第一压力系数用于表征所述目标对象当前时刻的配送压力，所述目标对象为目标区域或目标资源集合；第一预测模块，用于对于各候选调节信息，分别根据所述候选调节信息和第一压力系数预测经过预定时间后对应的第二压力系数；第二预测模块，用于对于各候选调节信息，分别将所述候选调节信息、配送状态信息和对应的第二压力系数输入预先训练得到的调节系数模型中以确定对应的调节系数，所述调节系数用于表征应用所述候选调节信息后的目标对象的预测状态信息；信息筛选模块，用于根据所述各候选调节信息对应的调节系数选择目标调节信息；属性调节模块，用于基于所述目标调节信息调节目标对象对应的属性信息。进一步地，所述第一预测模块具体为：第一预测单元，用于将所述各调节信息和所述第一压力系数输入预先训练得到的压力系数模型以确定对应的第二压力系数，所述压力系数模型根据历史的调节信息、第一压力系数和经过预定时间后的第二压力系数训练得到。进一步地，所述调节策略还包括对应的调节参数。进一步地，所述配送状态信息还包括以下至少一种：配送团队特征信息、历史订单信息、压力系数特征值、天气特征信息和订单处理信息。进一步地，所述训练所述调节系数模型的过程包括：获取多个历史调节信息、配送状态信息、第二压力系数和与所述各历史调节信息对应的多个历史任务的状态信息指标；根据所述各状态信息指标确定调节系数；将所述调节信息、配送状态信息、第二压力系数作为输入，将所述调节系数作为输出训练所述调节系数模型。进一步地，所述配送团队特征信息包括特定配送人员比例、预定周期内已有单量、预定周期内入单量、N个预定周期的平均压力系数，所述N为一个预先设定的整数。进一步地，所述历史订单信息包括历史配送时长特征值和历史客单价特征值。进一步地，所述压力系数特征值为第一压力系数和当前城市压力系数的差值。进一步地，所述天气特征信息包括天气、与所述天气对应的入单特征值。进一步地，所述订单处理信息包括入单特征值和当前单量出入速度。进一步地，所述信息筛选模块包括：信息获取单元，用于获取对应的所述调节系数满足预设条件的至少一个候选调节信息；第一排序单元，用于根据预设的优先级顺序对所述获取的各候选调节信息进行排序；第一信息确定单元，用于确定优先级最高的候选调节信息为目标调节信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n确定多个候选调节信息，所述候选调节信息包括对象标识和调节策略，其中，所述对象标识用于表征作为调节目标的目标对象，所述调节策略用于调节目标对象的属性信息；/n确定配送状态信息，所述配送状态信息用于表征所述目标对象的配送状态，至少包括第一压力系数，所述第一压力系数用于表征所述目标对象当前时刻的配送压力，所述目标对象为目标区域或目标资源集合；/n对于各候选调节信息，分别根据所述候选调节信息和第一压力系数预测经过预定时间后对应的第二压力系数；/n对于各候选调节信息，分别将所述候选调节信息、配送状态信息和对应的第二压力系数输入预先训练得到的调节系数模型中以确定对应的调节系数，所述调节系数用于表征应用所述候选调节信息后的目标对象的预测状态信息；/n根据所述各候选调节信息对应的调节系数选择目标调节信息；/n基于所述目标调节信息调节目标对象对应的属性信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
确定多个候选调节信息，所述候选调节信息包括对象标识和调节策略，其中，所述对象标识用于表征作为调节目标的目标对象，所述调节策略用于调节目标对象的属性信息；
确定配送状态信息，所述配送状态信息用于表征所述目标对象的配送状态，至少包括第一压力系数，所述第一压力系数用于表征所述目标对象当前时刻的配送压力，所述目标对象为目标区域或目标资源集合；
对于各候选调节信息，分别根据所述候选调节信息和第一压力系数预测经过预定时间后对应的第二压力系数；
对于各候选调节信息，分别将所述候选调节信息、配送状态信息和对应的第二压力系数输入预先训练得到的调节系数模型中以确定对应的调节系数，所述调节系数用于表征应用所述候选调节信息后的目标对象的预测状态信息；
根据所述各候选调节信息对应的调节系数选择目标调节信息；
基于所述目标调节信息调节目标对象对应的属性信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对于各候选调节信息，分别根据所述候选调节信息和第一压力系数预测经过预定时间后的第二压力系数具体为：
对于各候选调节信息，分别将所述候选调节信息和所述第一压力系数输入预先训练得到的压力系数模型以确定对应的第二压力系数，所述压力系数模型根据历史调节信息、第一压力系数和经过预定时间后的第二压力系数训练得到。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调节策略还包括对应的调节参数。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述配送状态信息还包括以下至少一种：配送团队特征信息、历史订单信息、压力系数特征值、天气特征信息和订单处理信息。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练所述调节系数模型的过程包括：
获取多个历史调节信息、配送状态信息、第二压力系数和与所述各历史调节信息对应的多个历史任务的状态信息指标；
根据所述各状态信息指标确定调节系数；
将所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：许晓舟，陈明锟，陈宁，
申请(专利权)人：拉扎斯网络科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31