一种基于大数据的订单业务处理方法、设备及计算机存储介质技术

本发明专利技术公开一种基于大数据的订单业务处理方法、设备及计算机存储介质，本发明专利技术通过通知外卖订单中商家周边范围内各配送人员进行抢单，统计商家周边范围内设定时间段中已抢单的各配送人员，并筛选商家周边范围内处于未配送状态的各配送人员，同时获取各未配送骑手的历史配送信息，分析各未配送骑手的配送信用度系数，并提取各未配送骑手的各外卖配送订单评价中评价星级和评价标签，分析各未配送骑手的平均外卖配送订单评价星级和外卖订单好评与差评标签数量比值，计算各未配送骑手的综合配送服务素质系数，筛选配送服务素质系数最高的未配送骑手进行接单配送，从而确保外卖订单配送资源能够均衡分配，增加用户的体验感。增加用户的体验感。增加用户的体验感。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的订单业务处理方法、设备及计算机存储介质


[0001]本专利技术涉及订单业务处理领域，涉及到一种基于大数据的订单业务处理方法、设备及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网的发展，外卖平台点餐、送餐已经成为现代人们的一种重要餐饮方式。随着外卖订单业务数量的提高，如何最快速度、最高效率的处理配送是外卖平台面临的问题。
[0003]目前，现有的外卖订单业务处理方法存在以下不足：
[0004]1、现有的外卖订单业务处理配送采用众包模式，即将外卖订单信息就近推送附近多个配送人员，配送人员通过抢单来进行外卖订单的分配，这样极易出现配送资源不均衡的问题，存在部分配送人员配送订单数量太多而无法准时送达的问题，造成用户长时间等待的情况，同时存在部分配送人员由于抢不到单而长时间等待配送订单的问题；
[0005]2、现有的外卖订单业务处理配送中，存在部分配送人员的配送服务素质差的问题，导致用户的外卖用餐体验感受到影响，从而无法满足用户的基本需求，使得用户对外卖平台产生抵触心理，进而导致外卖平台的用户流失；
[0006]为了解决以上问题，现设计一种基于大数据的订单业务处理方法、设备及计算机存储介质。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的订单业务处理方法、设备及计算机存储介质，本专利技术通过通知外卖订单中商家周边范围内各配送人员进行抢单，统计商家周边范围内设定时间段中已抢单的各配送人员，并筛选商家周边范围内处于未配送状态的各配送人员，同时获取商家周边范围内各未配送骑手的历史配送信息，分析各未配送骑手的配送信用度系数，并提取商家周边范围内各未配送骑手的各外卖配送订单评价中评价星级和评价标签，分析各未配送骑手的平均外卖配送订单评价星级和外卖订单好评与差评标签数量比值，计算商家周边范围内各未配送骑手的综合配送服务素质系数，筛选配送服务素质系数最高的未配送骑手进行接单配送，解决了
技术介绍
中存在的问题。
[0008]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0009]第一方面，本专利技术提供一种基于大数据的订单业务处理方法，包括以下步骤：
[0010]S1、配送人员筛选：通过提取外卖平台内生成的外卖订单中商家位置，筛选商家周边范围内各配送人员，并通知商家周边范围内各配送人员进行抢单；
[0011]S2、人员配送状态获取：通过统计商家周边范围内设定时间段中已抢单的各配送人员，分别获取商家周边范围内已抢单的各配送人员配送状态，筛选商家周边范围内处于未配送状态的各配送人员，并将处于未配送状态的配送人员记为未配送骑手；
[0012]S3、配送信用度系数分析：通过获取商家周边范围内各未配送骑手的历史配送信息，分析商家周边范围内各未配送骑手的配送信用度系数；
[0013]S4、订单评价星级提取：通过获取商家周边范围内各未配送骑手的各外卖配送订单评价，提取商家周边范围内各未配送骑手的各外卖配送订单评价中评价星级，分析商家周边范围内各未配送骑手的平均外卖配送订单评价星级；
[0014]S5、订单评价标签提取：通过提取商家周边范围内各未配送骑手的各外卖配送订单评价中评价标签，统计商家周边范围内各未配送骑手的各外卖配送订单评价标签；
[0015]S6、订单评价标签识别：通过提取外卖平台中订单评价好评、差评对应的各标签，识别商家周边范围内各未配送骑手的外卖订单好评标签数量和差评标签数量，分析各未配送骑手的外卖订单好评与差评标签数量比值；
[0016]S7、配送服务素质系数分析：通过计算商家周边范围内各未配送骑手的综合配送服务素质系数，并将各未配送骑手的综合配送服务素质系数进行对比，筛选综合配送服务素质系数最高的未配送骑手进行接单配送。
[0017]优选地，所述步骤S1中包括获取外卖平台内各配送人员的实时位置，分析外卖平台内各配送人员的实时位置与外卖订单中商家位置之间距离，若外卖平台内某配送人员的实时位置与外卖订单中商家位置之间距离小于设定的距离阈值，表明该配送人员在商家周边范围内，筛选统计商家周边范围内各配送人员。
[0018]优选地，所述步骤S2中包括统计商家周边范围内各未配送骑手，并按照设定顺序依次对商家周边范围内各未配送骑手进行编号，其中商家周边范围内各未配送骑手编号为1,2,...,i,...,n。
[0019]优选地，所述步骤S3中包括以下步骤：
[0020]S31、提取商家周边范围内各未配送骑手的历史配送信息中提前送达订单数量，构成各未配送骑手的历史配送信息中提前送达订单数量集合XA(x1a,x2a,...,x
i
a,...,x
n
a)，x
i
a表示为第i个未配送骑手的历史配送信息中提前送达订单数量；
[0021]S32、同时提取商家周边范围内各未配送骑手的历史配送信息中准时送达订单数量，构成各未配送骑手的历史配送信息中准时送达订单数量集合XB(x1b,x2b,...,x
i
b,...,x
n
b)，x
i
b表示为第i个未配送骑手的历史配送信息中准时送达订单数量；
[0022]S33、并提取商家周边范围内各未配送骑手的历史配送信息中超时送达订单数量，构成各未配送骑手的历史配送信息中超时送达订单数量集合XC(x1c,x2c,...,x
i
c,...,x
n
c)，x
i
c表示为第i个未配送骑手的历史配送信息中超时送达订单数量；
[0023]S34、计算商家周边范围内各未配送骑手的配送信用度系数ξ
i
表示为商家周边范围内第i个未配送骑手的配送信用度系数，α、β、χ表示为提前送达、准时送达、超时送达订单对应的权重影响比例系数，其中α+β+χ＝1。
[0024]优选地，所述步骤S4中包括统计商家周边范围内各未配送骑手的各外卖配送订单评价星级，构成商家周边范围内各未配送骑手的各外卖配送订单评价星级集合W
i
R(w
i
r1,w
i
r2,...,w
i
r
j
,...,w
i
r
m
)，w
i
r
j
表示为商家周边范围内第i个未配送骑手的第j个外卖配送订单评价星级，并计算商家周边范围内各未配送骑手的平均外卖配送订单评价星级
表示为商家周边范围内第i个未配送骑手的平均外卖配送订单评价星级。
[0025]优选地，所述步骤S6中包括统计商家周边范围内各未配送骑手的外卖订单好评标签数量，构成商家周边范围内各未配送骑手的外卖订单好评标签数量集合YP
好
(y1p
好
,y2p
好
,...,y
i
p
好
,...,y
n
p
好
)，y
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的订单业务处理方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、配送人员筛选：通过提取外卖平台内生成的外卖订单中商家位置，筛选商家周边范围内各配送人员，并通知商家周边范围内各配送人员进行抢单；S2、人员配送状态获取：通过统计商家周边范围内设定时间段中已抢单的各配送人员，分别获取商家周边范围内已抢单的各配送人员配送状态，筛选商家周边范围内处于未配送状态的各配送人员，并将处于未配送状态的配送人员记为未配送骑手；S3、配送信用度系数分析：通过获取商家周边范围内各未配送骑手的历史配送信息，分析商家周边范围内各未配送骑手的配送信用度系数；S4、订单评价星级提取：通过获取商家周边范围内各未配送骑手的各外卖配送订单评价，提取商家周边范围内各未配送骑手的各外卖配送订单评价中评价星级，分析商家周边范围内各未配送骑手的平均外卖配送订单评价星级；S5、订单评价标签提取：通过提取商家周边范围内各未配送骑手的各外卖配送订单评价中评价标签，统计商家周边范围内各未配送骑手的各外卖配送订单评价标签；S6、订单评价标签识别：通过提取外卖平台中订单评价好评、差评对应的各标签，识别商家周边范围内各未配送骑手的外卖订单好评标签数量和差评标签数量，分析各未配送骑手的外卖订单好评与差评标签数量比值；S7、配送服务素质系数分析：通过计算商家周边范围内各未配送骑手的综合配送服务素质系数，并将各未配送骑手的综合配送服务素质系数进行对比，筛选综合配送服务素质系数最高的未配送骑手进行接单配送。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的订单业务处理方法，其特征在于：所述步骤S1中包括获取外卖平台内各配送人员的实时位置，分析外卖平台内各配送人员的实时位置与外卖订单中商家位置之间距离，若外卖平台内某配送人员的实时位置与外卖订单中商家位置之间距离小于设定的距离阈值，表明该配送人员在商家周边范围内，筛选统计商家周边范围内各配送人员。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的订单业务处理方法，其特征在于：所述步骤S2中包括统计商家周边范围内各未配送骑手，并按照设定顺序依次对商家周边范围内各未配送骑手进行编号，其中商家周边范围内各未配送骑手编号为1,2,...,i,...,n。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的订单业务处理方法，其特征在于：所述步骤S3中包括以下步骤：S31、提取商家周边范围内各未配送骑手的历史配送信息中提前送达订单数量，构成各未配送骑手的历史配送信息中提前送达订单数量集合XA(x1a,x2a,...,x
i
a,...,x
n
a)，x
i
a表示为第i个未配送骑手的历史配送信息中提前送达订单数量；S32、同时提取商家周边范围内各未配送骑手的历史配送信息中准时送达订单数量，构成各未配送骑手的历史配送信息中准时送达订单数量集合XB(x1b,x2b,...,x
i
b,...,x
n
b)，x
i
b表示为第i个未配送骑手的历史配送信息中准时送达订单数量；S33、并提取商家周边范围内各未配送骑手的历史配送信息中超时送达订单数量，构成各未配送骑手的历史配送信息中超时送达订单数量集合XC(x1c,x2c,...,x
i
c,...,x
n
c)，x
i
c表示为第i个未配送骑手的历史配送信息中超时送达订单数量；S34、计算商家周边范围内各未配送骑手的配送信用度系数
ξ
i
表示为商家周边范围内第i个未配送骑手...

【专利技术属性】
技术研发人员：李浩，
申请(专利权)人：武汉字节空间科技有限公司，
类型：发明
国别省市：