一种用于确定不同场景下骑手的背单量的方法及装置制造方法及图纸

一种用于确定不同场景下骑手的背单量的方法及装置，用以更准确地对不同场景下骑手的背单量进行推荐。该方法包括：确定骑手进行配送的指定配送场景及指定配送参数组合；从历史配送数据确定的对照关系中，确定出满足所述指定配送场景、所述指定配送参数组合及超时率不大于站点的指定超时率的推荐背单量，作为所述骑手进行配送的背单量；所述对照关系用于表征各配送场景的不同配送参数组合在不同背单量下对应的超时率；所述超时率为骑手单次配送过程中超时订单数占该次配送过程的总订单数的比例；所述不同配送参数组合为各配送参数的参数值不完全相同。数值不完全相同。数值不完全相同。

【技术实现步骤摘要】
一种用于确定不同场景下骑手的背单量的方法及装置


[0001]本申请涉及电子商务
，尤其涉及一种用于确定不同场景下骑手的背单量的方法及装置。

技术介绍

[0002]对于单点到多点的配送模式，骑手在站点统一取到该趟配送的所有订单商品后，再依次根据订单信息将商品配送至用户手中。目前，骑手单趟配送的背单量由站点的管理人员为每个骑手分配，此种背单量的确定方式过于依赖人工经验，当分配到骑手的背单量较大时，该骑手此趟配送超时的概率较大，当分配的背单量较小时，无法充分地发挥骑手的配送能力。
[0003]因此，目前亟需一种方案，用以更准确地对不同场景下骑手的背单量进行推荐。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种用于确定不同场景下骑手的背单量的方法及装置，用以更准确地对不同场景下骑手的背单量进行推荐。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种用于确定不同场景下骑手的背单量的方法，该方法包括：确定骑手进行配送的指定配送场景及指定配送参数组合；从历史配送数据确定的对照关系中，确定出满足所述指定配送场景、所述指定配送参数组合及超时率不大于站点的指定超时率的推荐背单量，作为所述骑手进行配送的背单量；所述对照关系用于表征各配送场景的不同配送参数组合在不同背单量下对应的超时率；所述超时率为骑手单次配送过程中超时订单数占该次配送过程的总订单数的比例；所述不同配送参数组合为各配送参数的参数值不完全相同。
[0006]上述技术发方案中，根据每个骑手的历史配送数据，通过算法模拟在不同场景下的不同配送参数组合在不同背单量下对应的超时率。在实际应用时，首先指定配送场景、配送参数组合以及站点的超时率，然后确定在骑手的超时率不大于站点的指定超时率的情况下，骑手单次配送的最大背单量，将此最大背单量作为骑手进行配送的背单量，充分合理地发挥了骑手的配送能力，从而可以在目标站点的履约质量被用户接受的前提下，尽可能地提升目标站点的订单量。
[0007]在一种可能的设计中，从历史配送数据确定对照关系，包括：针对任一骑手，获取所述骑手在历史N天中的各单次配送数据及所述骑手的历史特征；将任一单次配送数据及所述历史特征组合为一条样本数据；所述单次配送数据包括配送参数、背单量及超时率；针对同一配送场景下的各样本数据，训练所述配送场景下的分类模型；所述分类模型用于确定在不同配送参数组合下不同背单量对应的超时率。
[0008]在一种可能的设计中，从历史配送数据确定对照关系，包括：针对任一骑手，获取所述骑手在历史N天中的各单次配送数据及所述骑手的历史特征；将任一单次配送数据及所述历史特征组合为一条第一样本数据；所述单次配送数据包括配送参数、背单量及超时
率；针对同一配送场景下的各第一样本数据，训练所述配送场景下的分类模型；所述分类模型用于确定在不同配送参数组合下不同背单量对应的第一超时率；获取所述骑手在过去M天中的各单次配送数据；将任一单次配送数据及所述骑手在所述单次配送的背单量对应的第一超时率组合为一条第二样本数据；针对同一配送场景下的各第二样本数据，训练所述配送场景下的逻辑回归模型；所述逻辑回归模型用于确定在不同配送参数组合下不同背单量对应的第二超时率。
[0009]上述技术方案中，通过过去M天的配送数据对不同背单量对应的第一超时率进行优化，可以使最终确定的骑手的不同背单量对应的超时率更准确，进而可以使骑手的背单量推荐值更准确合理。
[0010]在一种可能的设计中，所述配送参数包括配送时长、笔件数、笔单价和载具；所述配送时长为单次配送的时间段长度；所述笔单价为单次配送中所有订单的订单总价格的均值所处的价格区间的档位；所述笔件数为单次配送中所有订单中商品总件数的均值所处的区间的档位；所述载具为骑手配送时使用的交通工具。
[0011]上述技术方案中，通过将订单的价格和订单中商品件数转换为对应的档位，可以实现数据的离散化，方便算法的参数控制。
[0012]在一种可能的设计中，所述骑手的历史特征为多个过去时长中单次配送过程的配送指标的均值、最大值、最小值、标准差和中位数；所述配送指标包括以下一项或多项：总订单数、超时订单数、订单超时率、配送剩余时长、订单前后时间差、系统预估配送时长。
[0013]在一种可能的设计中，所述获取所述骑手在历史N或M天中的各单次配送数据之前，还包括：剔除所述骑手单次配送的背单量低于站点的平均背单量且配送超时的配送数据。
[0014]上述技术方案中，如果骑手单次配送的背单量低于站点的平均背单量并且该次配送超时，表明该趟配送没有充分发挥骑手的配送能力，使用该次配送数据得到的背单量推荐值偏低，因此，认为该趟配送数据属于低质量样本，应将其剔除。
[0015]在一种可能的设计中，所述方法还包括：使用ROC曲线下与坐标轴围成的面积评估标准对所述分类模型的准确性进行验证；根据所述目标站点的准时率、订单总数、每小时完成的订单量是否提升对所述逻辑回归模型的准确性进行验证。
[0016]第二方面，本申请实施例提供一种用于确定不同场景下骑手的背单量的装置，包括：
[0017]确定模块，用于确定骑手进行配送的指定配送场景及指定配送参数组合；
[0018]处理模块，用于从历史配送数据确定的对照关系中，确定出满足所述指定配送场景、所述指定配送参数组合及超时率不大于站点的指定超时率的推荐背单量，作为所述骑手进行配送的背单量；所述对照关系用于表征各配送场景的不同配送参数组合在不同背单量下对应的超时率；所述超时率为骑手单次配送过程中超时订单数占该次配送过程的总订单数的比例；所述不同配送参数组合为各配送参数的参数值不完全相同。
[0019]在一种可能的设计中，所述处理模块，还用于针对任一骑手，获取所述骑手在历史N天中的各单次配送数据及所述骑手的历史特征；将任一单次配送数据及所述历史特征组合为一条样本数据；所述单次配送数据包括配送参数、背单量及超时率；针对同一配送场景下的各样本数据，训练所述配送场景下的分类模型；所述分类模型用于确定在不同配送参
数组合下不同背单量对应的超时率。
[0020]在一种可能的设计中，所述处理模块，还用于针对任一骑手，获取所述骑手在历史N天中的各单次配送数据及所述骑手的历史特征；将任一单次配送数据及所述历史特征组合为一条第一样本数据；所述单次配送数据包括配送参数、背单量及超时率；针对同一配送场景下的各第一样本数据，训练所述配送场景下的分类模型；所述分类模型用于确定在不同配送参数组合下不同背单量对应的第一超时率；获取所述骑手在过去M天中的各单次配送数据；将任一单次配送数据及所述骑手在所述单次配送的背单量对应的第一超时率组合为一条第二样本数据；针对同一配送场景下的各第二样本数据，训练所述配送场景下的逻辑回归模型；所述逻辑回归模型用于确定在不同配送参数组合下不同背单量对应的第二超时率。
[0021]在一种可能的设计中，所述配送参数包括配送时长、笔件数、笔单价和载具；所述配送时长为单次配送的时间段长度；所述笔单价为单次配送中所有订单本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于确定不同场景下骑手的背单量的方法，其特征在于，所述方法包括：确定骑手进行配送的指定配送场景及指定配送参数组合；从历史配送数据确定的对照关系中，确定出满足所述指定配送场景、所述指定配送参数组合及超时率不大于站点的指定超时率的推荐背单量，作为所述骑手进行配送的背单量；所述对照关系用于表征各配送场景的不同配送参数组合在不同背单量下对应的超时率；所述超时率为骑手单次配送过程中超时订单数占该次配送过程的总订单数的比例；所述不同配送参数组合为各配送参数的参数值不完全相同。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从历史配送数据确定对照关系，包括：针对任一骑手，获取所述骑手在历史N天中的各单次配送数据及所述骑手的历史特征；将任一单次配送数据及所述历史特征组合为一条样本数据；所述单次配送数据包括配送参数、背单量及超时率；针对同一配送场景下的各样本数据，训练所述配送场景下的分类模型；所述分类模型用于确定在不同配送参数组合下不同背单量对应的超时率。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从历史配送数据确定对照关系，包括：针对任一骑手，获取所述骑手在历史N天中的各单次配送数据及所述骑手的历史特征；将任一单次配送数据及所述历史特征组合为一条第一样本数据；所述单次配送数据包括配送参数、背单量及超时率；针对同一配送场景下的各第一样本数据，训练所述配送场景下的分类模型；所述分类模型用于确定在不同配送参数组合下不同背单量对应的第一超时率；获取所述骑手在过去M天中的各单次配送数据；将任一单次配送数据及所述骑手在所述单次配送的背单量对应的第一超时率组合为一条第二样本数据；针对同一配送场景下的各第二样本数据，训练所述配送场景下的逻辑回归模型；所述逻辑回归模型用于确定在不同配送参数组合下不同背单量对应的第二超时率。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述配送参数包括配送时长、笔件数、笔单价和载具；所述配送时长为单次配送的时间段长度；所述笔...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘世欢，傅广垣，
申请(专利权)人：上海壹佰米网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：