配送任务分组方法、平台、电子设备及存储介质技术

本发明专利技术实施例涉及信息处理技术领域，公开了一种配送任务分组方法、平台、电子设备及存储介质。接收来自客户端的数据消息或指令；通过至少一个处理器，解析消息或指令，获取目标配送任务的特征数据以及各个待匹配配送任务的特征数据；根据预先训练的相似度模型，通过至少一个处理器计算目标配送任务分别与各个待匹配配送任务之间的相似度，其中，相似度模型根据已承载配送任务量为1的配送端对被指派的配送任务的接拒记录训练得到；根据相似度的计算结果，通过至少一个处理器从各个待匹配配送任务中选择与目标配送任务匹配的配送任务，并将匹配的配送任务与目标配送任务分为一组，能够提高配送任务分组的准确性。

Distribution task grouping method, platform, electronic equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
配送任务分组方法、平台、电子设备及存储介质
本专利技术涉及信息处理
，特别涉及一种配送任务分组方法、平台、电子设备及存储介质。
技术介绍
在实时配送领域中，调度平台进行配送任务调度时，由于配送任务较多，往往会给一个配送人员分配多个配送任务，而在分配配送任务的过程中，为了方便计算，配送平台会先对待配送的任务进行分组，将同一组的配送任务分配给同一个配送人员，而配送任务的分组方法主要是对根据配送任务的各个特征(例如两配送任务对应的订单商户距离差，用户距离差，配送对象打包时间间隔等)计算两两配送任务间的相似度，将相似度大于预设阈值的配送任务分到同一组。本申请的专利技术人发现，通过给配送任务的各个特征进行打分的方法来计算两两配送任务的相似度的方案中，各个技术特征实际能产生多大影响，即各个技术特征的打分比重无法准确的预估，因此分组结果也难以非常完全符合配送人员的实际需求，在这种情况下，配送人员拒单的可能性仍然比较大，配送任务的分组准确性不高。
技术实现思路
本专利技术实施方式的目的在于提供一种配送任务分组方法，可以提高配送任务分组的准确性，同时提升配送效率以及配送人员的配送体验。为解决上述技术问题，本专利技术的实施方式提供了一种配送任务分组方法，包括：接收来自客户端的数据消息或指令；通过至少一个处理器，解析消息或指令，获取目标配送任务的特征数据以及各个待匹配配送任务的特征数据；根据预先训练的相似度模型，通过至少一个处理器计算目标配送任务分别与各个待匹配配送任务之间的相似度，其中，相似度模型根据已承载配送任务量为N的配送端对被指派的配送任务的接拒记录训练得到；其中，N为大于0的自然数；根据相似度的计算结果，通过至少一个处理器从各个待匹配配送任务中选择与目标配送任务匹配的配送任务，并将匹配的配送任务与目标配送任务分为一组。本专利技术的实施方式还提供了一种配送任务分组平台，包括：接收模块，用于接收来自客户端的数据消息或指令；获取模块，用于通过至少一个处理器，解析消息或指令，获取目标配送任务的特征数据以及各个待匹配配送任务的特征数据；计算模块，用于根据预先训练的相似度模型，通过至少一个处理器计算目标配送任务分别与各个待匹配配送任务之间的相似度，其中，相似度模型根据已承载配送任务量为N的配送端对被指派的配送任务的接拒记录训练得到；其中，N为大于0的自然数；分组模块，用于根据相似度的计算结果，通过至少一个处理器从各个待匹配配送任务中选择与目标配送任务匹配的配送任务，并将匹配的配送任务与目标配送任务分为一组。本专利技术的实施方式还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器存储计算机程序，处理器运行程序时执行：包括存储器和处理器，存储器存储计算机程序，处理器运行程序时执行：接收来自客户端的数据消息或指令；通过至少一个处理器，解析消息或指令，获取目标配送任务的特征数据以及各个待匹配配送任务的特征数据；根据预先训练的相似度模型，通过至少一个处理器计算目标配送任务分别与各个待匹配配送任务之间的相似度，其中，相似度模型根据已承载配送任务量为N的配送端对被指派的配送任务的接拒记录训练得到，其中，N为大于0的自然数；根据相似度的计算结果，通过至少一个处理器从各个待匹配配送任务中选择与目标配送任务匹配的配送任务，并将匹配的配送任务与目标配送任务分为一组。本专利技术的实施方式还提供了一种非易失性存储介质，用于存储计算机可读程序，计算机可读程序用于供计算机执行如上的配送任务分组方法。本专利技术实施方式相对于现有技术而言，主要区别及其效果在于：通过至少一个处理器的解析处理，获取到目标配送任务的特征数据以及各个待匹配配送任务的特征数据；并根据预先训练的相似度模型，通过至少一个处理器计算可以得到目标配送任务分别与各个待匹配配送任务之间的相似度；由于相似度模型根据已承载配送任务量为N的配送端对被指派的配送任务的接拒记录训练得到，因此，建立的相似度模型能够尽量符合配送端的配送习惯，更加准确地预测各个配送任务的相似度；再通过至少一个处理器从各个待匹配配送任务中选择与目标配送任务匹配的配送任务，并将匹配的配送任务与目标配送任务分为一组，可以提高配送任务分组的准确性。另外，相似度模型的训练数据包括：特定配送端已承载的配送任务的特征数据、特定配送端被指派的下一个配送任务的特征数据、特定配送端对下一个配送任务的真实接拒结果；其中，特定配送端为从历史数据中确定的已承载配送任务量为1的配送端；和/或，多单配送端的选定配送任务的特征数据、多单配送端被指派的下一个配送任务的特征数据、多单配送端对所述下一个配送任务的真实接拒结果；其中，多单配送端为从历史数据中确定的已承载配送任务量大于1的配送端，选定配送任务为所述多单配送端已承载的多个配送任务中选定的一个配送任务。选择历史数据中确定的已承载配送任务量为1的配送端，或者，在多单配送端已承载的多个配送任务中选定的一个配送任务，作为选定配送任务，考虑特定配送端或多单配送端对下一个配送任务的真实接拒结果来对相似度模型进行训练，使得模型的训练结果更加准确；另外，特定配送端已承载的配送任务的任务开始时间与特定配送端被指派的下一个配送任务的指派时间的时间差在预设范围内；和/或，选定配送任务的任务开始时间与多单配送端被指派的下一个配送任务的指派时间的时间差在预设范围内。由于在实际实施中，各个待匹配的配送任务的指派时间与目标配送任务的任务开始时间之间差别不大，在训练模型时采用已承载的配送任务的任务开始时间与被指派的下一个配送任务的指派时间的时间差在预设范围内的历史数据，作为训练数据，可以使得模型能够更好地模拟实际情况，模型的预测结果尽可能接近真实。另外，根据相似度的计算结果，通过至少一个处理器从各个待匹配配送任务中选择与目标配送任务匹配的配送任务，包括：通过至少一个处理器从与目标配送任务的相似度超过预设阈值的待匹配配送任务中，选择相似度最高的待匹配配送任务作为目标配送任务的匹配配送任务。选择相似度最高的配送任务作为目标配送任务的匹配配送任务，使得分组结果尽可更加能准确。另外，各个待匹配的配送任务与目标配送任务之间的配送角度小于预设阈值，其中，配送角度根据两个配送任务的配送路线确定。设定各个待匹配的配送任务与目标配送任务之间的配送角度小于预设阈值，可尽量保证配送端在配送同一组的配送任务时配送难度不高。另外，特征数据至少包括以下之一或其任意组合：配送任务维度特征数据、用户维度特征数据、商户维度特征数据和客观因素维度特征数据，提供了一种具体的特征数据的类型，考虑多方面因素来确定两个配送任务间的相似度，更加全面准确。另外，商户维度特征数据至少包括商户的楼宇信息；用户维度特征数据至少包括用户的楼宇信息。考虑商户的楼宇信息和用户的楼宇信息，可用来衡量完成配送任务的难易程度。另外，在根据相似度的计算结果，通过至少一个处理器从各个待匹配配送任务中选择与目标配送任务匹配的配送任务，并将匹配的配送任务与目标配送任务分为一组之后，还包括：将目标配送任务和匹配的配送任务的状态标记为已匹配。将已经分组的配送任务的状本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种配送任务分组方法，其特征在于，包括：/n接收来自客户端的数据消息或指令；/n通过至少一个处理器，解析所述消息或指令，获取目标配送任务的特征数据以及各个待匹配配送任务的特征数据；/n根据预先训练的相似度模型，通过至少一个处理器计算所述目标配送任务分别与所述各个待匹配配送任务之间的相似度，其中，所述相似度模型根据已承载配送任务量为N的配送端对被指派的配送任务的接拒记录训练得到，其中，所述N为大于0的自然数；/n根据所述相似度的计算结果，通过至少一个处理器从所述各个待匹配配送任务中选择与所述目标配送任务匹配的配送任务，并将所述匹配的配送任务与所述目标配送任务分为一组。/n

【技术特征摘要】
1.一种配送任务分组方法，其特征在于，包括：
接收来自客户端的数据消息或指令；
通过至少一个处理器，解析所述消息或指令，获取目标配送任务的特征数据以及各个待匹配配送任务的特征数据；
根据预先训练的相似度模型，通过至少一个处理器计算所述目标配送任务分别与所述各个待匹配配送任务之间的相似度，其中，所述相似度模型根据已承载配送任务量为N的配送端对被指派的配送任务的接拒记录训练得到，其中，所述N为大于0的自然数；
根据所述相似度的计算结果，通过至少一个处理器从所述各个待匹配配送任务中选择与所述目标配送任务匹配的配送任务，并将所述匹配的配送任务与所述目标配送任务分为一组。


2.根据权利要求1所述的配送任务分组方法，其特征在于，所述相似度模型的训练数据包括：
特定配送端已承载的配送任务的特征数据、所述特定配送端被指派的下一个配送任务的特征数据、所述特定配送端对所述下一个配送任务的真实接拒结果；其中，所述特定配送端为从历史数据中确定的已承载配送任务量为1的配送端；
和/或，多单配送端的选定配送任务的特征数据、所述多单配送端被指派的下一个配送任务的特征数据、所述多单配送端对所述下一个配送任务的真实接拒结果；其中，所述多单配送端为从历史数据中确定的已承载配送任务量大于1的配送端，所述选定配送任务为所述多单配送端已承载的多个配送任务中选定的一个配送任务。


3.根据权利要求2所述的配送任务分组方法，其特征在于，
所述特定配送端已承载的配送任务的任务开始时间与所述特定配送端被指派的下一个配送任务的指派时间的时间差在预设范围内；和/或，
所述选定配送任务的任务开始时间与所述多单配送端被指派的下一个配送任务的指派时间的时间差在预设范围内。


4.根据权利要求1至3中任一项所述的配送任务分组方法，其特征在于，所述根据所述相似度的计算结果，通过至少一个处理器从所述各个待匹配配送任务中选择与所述目标配送任务匹配的配送任务，包括：
通过至少一个处理器从与所述目标配送任务的相似度超过预设阈值的待匹配配送任务中，选择相似度最高的待匹配配送任务作为所述目标配送任务的匹配配送任务。


5.根据权利要求1至3中任一项所述的配送任务分组方法，其特征在于，
所述各个待匹配的配送任务与所述目标配送任务之间的配送角度小...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏钰衡，
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