【技术实现步骤摘要】
订单分配方法和装置
本专利技术涉及计算机领域，具体而言，涉及一种订单分配方法和装置。
技术介绍
相关技术中，在产生订单之后，需要及时的对订单进行分配，以便分配后运输车能够快速将订单对应的货物发送到买主手中。然而，现有技术中，在分配订单的过程中，通常是由电脑进行固定的分配，或者由人工进行订单的分配。然而，若是电脑固定分配，则分配的订单与运输车并不一定合适。若是人工进行订单分配，则需要消耗大量人力。因此，现有的订单分配方法的效率低。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种订单分配方法和装置，以至少解决订单分配效率低的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种订单分配方法，包括：获取待分配的目标订单对应的第一知识图谱与多辆运输车中每一辆运输车分别对应的第二知识图谱；将上述第一知识图谱与上述第二知识图谱输入到目标识别模型中，其中，上述目标识别模型为使用样本数据预先训练的用于将上述目标订单分配给上述多辆运输车中的目标运输车的神经...
【技术保护点】
1.一种订单分配方法，其特征在于，包括：/n获取待分配的目标订单对应的第一知识图谱与多辆运输车中每一辆运输车分别对应的第二知识图谱；/n将所述第一知识图谱与所述第二知识图谱输入到目标识别模型中，其中，所述目标识别模型为使用样本数据预先训练的用于将所述目标订单分配给所述多辆运输车中的目标运输车的神经网络模型，所述样本数据中包括样本订单的知识图谱与样本运输车的知识图谱，所述样本订单被标注有被分配给所述样本运输车中的第一运输车；/n获取所述目标识别模型输出的识别结果，其中，所述识别结果用于指示将所述目标订单分配给所述目标运输车；/n将所述目标订单分配给所述目标运输车。/n
【技术特征摘要】
1.一种订单分配方法，其特征在于，包括：
获取待分配的目标订单对应的第一知识图谱与多辆运输车中每一辆运输车分别对应的第二知识图谱；
将所述第一知识图谱与所述第二知识图谱输入到目标识别模型中，其中，所述目标识别模型为使用样本数据预先训练的用于将所述目标订单分配给所述多辆运输车中的目标运输车的神经网络模型，所述样本数据中包括样本订单的知识图谱与样本运输车的知识图谱，所述样本订单被标注有被分配给所述样本运输车中的第一运输车；
获取所述目标识别模型输出的识别结果，其中，所述识别结果用于指示将所述目标订单分配给所述目标运输车；
将所述目标订单分配给所述目标运输车。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述多辆运输车中所述每一辆运输车的第二知识图谱包括：
从数据库中查找所述每一辆运输车的所述第二知识图谱；
在查找到所述每一辆运输车的所述第二知识图谱的情况下，调用所述每一辆运输车的所述第二知识图谱；
在未查找到所述多辆运输车中的第二运输车的第二知识图谱的情况下，获取所述第二运输车的参数信息，根据所述参数信息生成所述第二运输车的所述第二知识图谱，并将所述第二运输车的所述第二知识图谱存储到所述数据库中。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述第二运输车的所述第二知识图谱存储到所述数据库中之后，所述方法还包括：
在所述多辆运输车中的第三运输车的参数信息发生变化的情况下，获取发生变化的所述参数信息；
按照发生变化的所述参数信息更新所述第三运输车的所述第二知识图谱；
保存更新后的所述第二知识图谱。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述目标订单分配给所述目标运输车之后，所述方法还包括：
获取待分配的第二订单；
比对所述第二订单与所述目标订单的相似度；
在所述相似度大于预定阈值的情况下，将所述第二订单分配给所述目标运输车。
5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，在将所述目标订单分配给所述目标运输车之后，所述方法还包括：
向所述目标运输车发送通知消息，其中，所述通知消息中携带有装载所述目标订单中的货物的装货时间、装货位置。
6.一种订单分配装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取待分配的目标订...
【专利技术属性】
技术研发人员：李青，
申请(专利权)人：上海明略人工智能集团有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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