【技术实现步骤摘要】
配送时长获取、配送时长预测模型生成的方法、装置
本申请涉及数据处理领域，具体涉及两种配送时长的获取方法，两种配送时长预测模型的生成方法，一种配送时长处理方法，两种配送时长的获取装置，两种配送时长预测模型的生成装置，以及一种电子设备和一种计算机存储介质。
技术介绍
随着电子商务的快速发展，越来越多的用户选择网上购物，例如网上订餐，网上买衣服等等，因而加大了配送资源的配送量，这在一定程度对配送平台准确预测配送资源的配送时长提出了更高的要求。现有技术针对预测配送资源的配送时长所采用的技术手段一般是配送平台通过订单用户和商户之间的配送距离和配送资源的位置信息等数据预测出来的。但是在实际的配送过程中，由于配送资源的配送能力存在差异，就使得不同的配送资源配送同一订单对应的订单时长存在差异。例如，配送资源刚进入配送行业，其在对配送路线等信息不熟悉的情况下，就会使得预测的配送时长和实际的配送时长偏差会较大，从而造成提供给订单用户的预测的配送时长不准确。因此，如何提升预测配送资源的配送时长的准确性，成为本领域技术人员亟
【技术保护点】
1.一种配送时长的获取方法，其特征在于，包括：/n获取目标订单；/n根据目标订单确定目标配送资源；/n获取所述目标配送资源的历史订单配送时长、所述目标配送资源的当前订单数量和所述目标配送资源的配送级别数据，所述目标配送资源的配送级别数据是用于表征所述目标配送资源配送经验的数据；/n根据所述目标订单、所述历史订单配送时长、所述当前订单数量和所述配送级别数据，获取所述目标配送资源针对所述目标订单的配送时长。/n
【技术特征摘要】
1.一种配送时长的获取方法，其特征在于，包括：
获取目标订单；
根据目标订单确定目标配送资源；
获取所述目标配送资源的历史订单配送时长、所述目标配送资源的当前订单数量和所述目标配送资源的配送级别数据，所述目标配送资源的配送级别数据是用于表征所述目标配送资源配送经验的数据；
根据所述目标订单、所述历史订单配送时长、所述当前订单数量和所述配送级别数据，获取所述目标配送资源针对所述目标订单的配送时长。
2.一种配送时长预测模型的生成方法，其特征在于，包括：
获取订单样本、对应于所述订单样本的配送资源样本的历史订单配送时长样本、对应于所述订单样本的配送资源样本的当前订单数量样本、对应于所述订单样本的配送资源样本的配送级别数据样本、所述配送资源样本针对所述订单样本的配送时长样本；
根据所述订单样本、所述历史订单配送时长样本、所述当前订单数量样本、所述配送级别数据样本和所述配送时长样本，生成配送时长预测模型，所述时长预测模型用于根据待配送订单、对应于所述待配送订单的配送资源的历史订单配送时长、对应于所述待配送订单的配送资源的当前订单数量、对应于所述待配送订单的配送资源的配送级别数据，预测所述配送资源针对所述待配送订单的配送时长。
3.一种配送时长的获取方法，其特征在于，包括：
获取目标配送资源的历史订单配送时长、所述目标配送资源在配送所述历史订单时持有订单数量和所述目标配送资源在配送历史订单时所述目标配送资源对应的配送级别数据；
根据所述历史订单配送时长、所述在配送所述历史订单时持有订单数量和所述在配送所述历史订单时所述目标配送资源对应的配送级别数据，获取所述目标配送资源配送后续订单的配送时长。
4.一种配送时长预测模型的生成方法，其特征在于，包括：
获取历史订单样本、对应于所述历史订单样本的配送资源样本的历史订单配送时长样本、对应于所述历史订单样本的配送资源样本在配送历史订单时持有订单数量样本、对应于所述历史订单样本的配送资源样本在配送所述历史订单时所述配送资源样本对应的配送级别数据样本、所述配送资源样本配送后续订单的配送时长样本；
根据所述历史订单样本、所述历史订单配送时长样本、所述持有订单数量样本、所述配送级别数据样本和所述配送时长样本，生成配送时长预测模型，所述时长预测模型用于根据后续订单、对应于所述后续订单的配送资源的历史订单配送时长、对应于所述后续订单的配送资源的持有订单数量、对应于所述后续订单的配送资源的配送级别数据，预测所述配送资源配送所述后续订单的配送时长。
5.一种配送时长处理方法，其特征在于，包括：
获取目标订单；
获取所述目标订单的配送条件；
获取配送条件与所述目标订单的配送条件匹配的历史订单的配送时长；
将所述历史订单的配送时长发送给所述目标订单对应的目标用户所使用的终端，或者，展示所述历史订单的配送时长。
6.一种配送时长的获取装置，其特征在于，包括：
目标订单获取单元，用于获取目标订单；
目标配送资源确定单...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖玲，
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
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