配送参数的确定方法、确定装置、存储介质和电子设备制造方法及图纸

公开了一种配送参数的确定方法、确定装置、存储介质和电子设备。本发明专利技术实施例通过获取同一商户或同一类商户的历史配送数据，并根据历史配送数据获取商户的配送参数敏感度，进而根据配送参数敏感度确定商户的预测配送参数。由此，可以使得配送参数的确定更加合理且准确，同时提高商户的使用满意度。

【技术实现步骤摘要】
配送参数的确定方法、确定装置、存储介质和电子设备
本专利技术公开涉及数据处理
，具体涉及一种配送参数的确定方法、确定装置、存储介质和电子设备。
技术介绍
随着互联网的发展，O2O(OnlineToOffline，线上到线下)交易变得越来越普遍。对于O2O平台或物流公司而言，如何确定商品的配送参数是一个非常复杂的问题。通常配送参数的确定需要考虑商户与客户间的距离远近、路径规划、运力成本、天气和高峰时段等。但对部分商户而言，仍然可能存在配送参数不合理或不准确的问题。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术实施例提供了一种配送参数的确定方法、确定装置、存储介质和电子设备，能够根据商户的历史配送数据预测预定日期的配送参数，使得配送参数的确定更加合理且准确，提高商户的使用满意度。第一方面，本专利技术实施例提供了一种配送参数的确定方法，所述方法包括：获取同一商户或同一类商户的历史配送数据，其中，所述历史配送数据包括历史配送参数和对应的转化率，所述转化率表征所述商户的订单完成数量与被访问数量的比值；根据所述历史配送数据获取所述商户的配送参数敏感度，其中，所述配送参数敏感度用于表征配送参数的变化对营业参数的变化的影响程度；根据所述配送参数敏感度确定所述商户的预测配送参数。优选地，所述历史配送数据还包括所述历史配送参数对应的日期参数；根据所述历史配送数据获取所述商户的配送参数敏感度具体为：根据所述历史配送数据获取所述商户在预定日期的配送参数敏感度；根据所述配送参数敏感度确定所述商户的预测配送参数具体为：根据所述预定日期的配送参数敏感度确定所述商户在所述预定日期的预测配送参数。优选地，根据所述历史配送数据获取用户的配送参数敏感度包括：根据所述历史配送数据获取转化率预测模型；根据预定的配送参数范围确定第一参考配送参数和第二参考配送参数；根据所述转化率预测模型分别获取所述第一参考配送参数对应的转化率和所述第二参考配送参数对应的转化率；根据所述转化率计算所述配送参数敏感度。优选地，根据所述历史配送数据获取转化率预测模型包括：对所述历史配送参数进行线性回归，获取原始的转化率预测模型；对所述原始的转化率预测模型进行L2正则优化，获取所述转化率预测模型。优选地，根据所述转化率计算所述配送参数敏感度包括：根据所述第一参考配送参数和对应的转化率获取第一营业参数，其中，所述第一营业参数表征所述第一参考匹配参数与对应的转化率的乘积；根据所述第二参考配送参数和对应的转化率获取第二营业参数，其中，所述第二营业参数表征所述第二参考匹配参数与对应的转化率的乘积；根据所述第一配送参数与第二配送参数的差和所述第一营业参数与第二营业参数的差计算所述配送参数敏感度。优选地，所述第一参考配送参数为所述预定的配送参数范围的上限，所述第二参考配送参数为所述预定的配送参数范围的下限。优选地，所述配送参数敏感度为：所述第一营业参数与所述第二营业参数的差与所述第一配送参数与所述第二配送参数的差的比值的绝对值；或者包含所述绝对值的函数。第二方面，本专利技术实施例提供了一种配送参数的确定装置，所述装置包括：历史数据获取单元，用于获取同一商户或同一类商户的历史配送数据，其中，所述历史配送数据包括历史配送参数和对应的转化率，所述转化率表征所述商户的订单完成数量与被访问数量的比值；敏感度获取单元，用于根据所述历史配送数据获取所述商户的配送参数敏感度，其中，所述配送参数敏感度用于表征配送参数的变化对营业参数的变化的影响程度；配送参数预测单元，用于根据所述配送参数敏感度确定所述商户的预测配送参数。第三方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如第一方面中任一项所述的方法。第四方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如第一方面中任一项所述的方法。本专利技术实施例通过获取同一商户或同一类商户的历史配送数据，并根据历史配送数据获取商户的配送参数敏感度，进而根据配送参数敏感度确定商户的预测配送参数。由此，可以使得配送参数的确定更加合理且准确，同时提高商户的使用满意度。附图说明通过以下参照附图对本专利技术实施例的描述，本专利技术的上述以及其它目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：图1是本专利技术第一实施例的配送参数的确定方法的流程图；图2是本专利技术第一实施例的另一个可选的实现方式中根据历史配送数据获取配送参数敏感度的流程图；图3是本专利技术第一实施例的另一个可选的实现方式中确定L2正则化系数的示意图；图4是本专利技术第一实施例的又一个可选的实现方式中根据转化率计算配送参数敏感度的流程图；图5是本专利技术第二实施例的配送参数的确定装置的示意图；图6是本专利技术实施例的配送参数的确定方法的数据流程图；图7是本专利技术实施例的方法根据转化率预测模型得到商户的配送参数敏感度的数据流程图；图8是本专利技术实施例的应用场景界面示意图；图9是本专利技术实施例的电子设备的示意图。具体实施方式以下基于实施例对本专利技术公开进行描述，但是本专利技术公开并不仅仅限于这些实施例。在下文对本专利技术公开的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本专利技术公开。为了避免混淆本专利技术公开的实质，公知的方法、过程、流程、元件和电路并没有详细叙述。此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提供的附图都是为了说明的目的，并且附图不一定是按比例绘制的。除非上下文明确要求，否则整个说明书和权利要求书中的“包括”、“包含”等类似词语应当解释为包含的含义而不是排他或穷举的含义；也就是说，是“包括但不限于”的含义。在本专利技术公开的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本专利技术公开的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。对O2O平台或物流公司而言，需要考虑配送参数的确定问题。通常配送参数的确定需要考虑商户与客户间的距离远近、路径规划、运力成本、天气和高峰时段等，并通过训练模型预测配送参数。但部分商户的配送参数仍可能会出现预测不准确的问题。并且，由于所有商户的配送参数使用同一个模型确定，甚至可能会出现部分商户的配送参数预测异常的问题，影响商户正常工作。在以下的实施例中，以配送参数为配送费为例来进行说明，但是，本领域技术人员容易理解，与配送相关的其它配送参数也可以适用本专利技术实施例的方案。图1是本专利技术第一实施例的配送参数的确定方法的流程图。在本实施例中，以对商户的配送参数的确定过程为例进行说明。如图1所示，本实施例的方法包括如下步骤：步骤S100，获取同一商户或同一类商户的历史配送数据，其中，历史配送数据包括历史配送参数和对应的转化率。在本实施例中，转化率可以根据如下公式计算：转化率＝订单完成数量/被访问数量具体地，转化率为商户在历史配送数据中不同日期的订单完成数量与当日被访问数量的比值。在本实施例中，可以获取同一商户或相似的同一类商户的多组历史配送数据，由此，可以在后续获取同一商户或同一类商户的转化率预测模型，使得对同一商户或同一类商户而言，转化率的预测更加准确。应理解，可以根据实际需本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种配送参数的确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取同一商户或同一类商户的历史配送数据，其中，所述历史配送数据包括历史配送参数和对应的转化率，所述转化率表征所述商户的订单完成数量与被访问数量的比值；根据所述历史配送数据获取所述商户的配送参数敏感度，其中，所述配送参数敏感度用于表征配送参数的变化对营业参数的变化的影响程度；根据所述配送参数敏感度确定所述商户的预测配送参数。

【技术特征摘要】
1.一种配送参数的确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取同一商户或同一类商户的历史配送数据，其中，所述历史配送数据包括历史配送参数和对应的转化率，所述转化率表征所述商户的订单完成数量与被访问数量的比值；根据所述历史配送数据获取所述商户的配送参数敏感度，其中，所述配送参数敏感度用于表征配送参数的变化对营业参数的变化的影响程度；根据所述配送参数敏感度确定所述商户的预测配送参数。2.根据权利要求1所述的配送参数的确定方法，其特征在于，所述历史配送数据还包括所述历史配送参数对应的日期参数；根据所述历史配送数据获取所述商户的配送参数敏感度具体为：根据所述历史配送数据获取所述商户在预定日期的配送参数敏感度；根据所述配送参数敏感度确定所述商户的预测配送参数具体为：根据所述预定日期的配送参数敏感度确定所述商户在所述预定日期的预测配送参数。3.根据权利要求1或2所述的配送参数的确定方法，其特征在于，根据所述历史配送数据获取用户的配送参数敏感度包括：根据所述历史配送数据获取转化率预测模型；根据预定的配送参数范围确定第一参考配送参数和第二参考配送参数；根据所述转化率预测模型分别获取所述第一参考配送参数对应的转化率和所述第二参考配送参数对应的转化率；根据所述转化率计算所述配送参数敏感度。4.根据权利要求3所述的配送参数的确定方法，其特征在于，根据所述历史配送数据获取转化率预测模型包括：对所述历史配送参数进行线性回归，获取原始的转化率预测模型；对所述原始的转化率预测模型进行L2正则优化，获取所述转化率预测模型。5.根据权利要求3所述的配送参数的确定方法，其特征在于，根据所述转化率计算所述配送参数敏感度包括：根据所述第一参考配送参数和对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚建，
申请(专利权)人：北京小度信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11