本申请公开一种运单的合单方法、装置及存储介质和电子设备；其中，所述合单方法包括：根据获取的配送运单确定的配送运单集，确定所述配送运单集中预合单的候选配送运单对的合单概率；根据所述候选配送运单对以及所述合单概率，构建所述候选配送运单对的数据结构关系图；根据所述数据结构关系图以及所述合单概率，将满足要求的所述候选配送运单对确定为目标配送运单对，从而能够提高合单的准确率。从而能够提高合单的准确率。从而能够提高合单的准确率。
【技术实现步骤摘要】
一种运单的合单方法、装置及存储介质和电子设备
[0001]本申请涉及一种计算机应用
，具体涉及一种运单的合单方法和装置。本申请同时涉及一种计算机存储介质和电子设备。
技术介绍
[0002]线上购物已成为一种常规生活方式。例如：线上订餐。现有线上订餐服务，即外卖服务，需要用户通过线上平台选购餐品，生成订单。在完成支付后形成运单，分配所述运单的配送员，购买餐品会通过所述配送员到取餐地址进行取餐，之后配送到目的地址，从而完成外卖配送任务的执行。
技术实现思路
[0003]本申请提供一种运单的合单方法，以解决现有技术中由于合并订单准确率低而导致的配送效率低的问题。
[0004]本申请提供一种运单的合单方法，包括：
[0005]根据获取的配送运单确定的配送运单集，确定所述配送运单集中预合单的候选配送运单对的合单概率；
[0006]根据所述候选配送运单对以及所述合单概率，构建所述候选配送运单对的数据结构关系图；
[0007]根据所述数据结构关系图以及所述合单概率，将满足要求的所述候选配送运单对确定为目标配送运单对。
[0008]在一些实施例中，所述根据获取的配送运单组成的配送运单集，确定所述配送运单集中预合单的候选配送运单对的合单概率，包括：
[0009]对获取的所述配送运单根据设置的筛选条件进行筛选，确定所述候选配送运单；
[0010]将所述候选配送运单确定为所述配送运单集；
[0011]根据所述配送运单集，确定所述候选配送运单对的所述合单概率。
[0012]在一些实施例中，所述对获取的所述配送运单根据设置的筛选条件进行筛选，确定所述候选配送运单，包括：
[0013]确定所述配送运单是否满足运单标识唯一性筛选要求；
[0014]若是，则确定所述配送运单是否满足配送位置筛选要求；
[0015]若是，则将所述配送运单确定为所述候选配送运单。
[0016]在一些实施例中，所述确定所述配送运单是否满足配送运单标识筛选要求，包括：
[0017]比较配送运单之间的运单标识，确定所述运单标识的字段是否相同；
[0018]若否，则确定所述配送运单满足所述运单标识唯一性筛选要求。
[0019]在一些实施例中，所述确定所述配送运单是否满足配送位置筛选要求，包括：
[0020]确定所述配送运单之间的配送提取点是否在配送目的点之间；
[0021]若否，则确定所述配送运单之间的所述配送提取点之间的距离，是否满足距离范
围要求；和/或，确定所述配送运单之间的所述配送提取点与所述配送目的点之间的夹角，是否满足夹角范围要求；
[0022]若是，则确定所述配送运单满足所述配送位置筛选要求。
[0023]在一些实施例中，当所述确定所述配送运单是否满足配送位置筛选要求为是时，还包括：
[0024]确定所述配送运单是否满足配送时间筛选要求。
[0025]在一些实施例中，所述确定所述配送运单是否满足配送时间筛选要求，包括：
[0026]确定所述配送运单之间的配送剩余时间的差值，是否满足时间范围要求；
[0027]若是，则确定所述配送运单满足所述配送时间筛选要求。
[0028]在一些实施例中，所述根据获取的配送运单确定的配送运单集，确定所述配送运单集中预合单的候选配送运单对的合单概率，包括：
[0029]根据所述配送运单集中两两组对的所述配送运单，确定所述候选配送运单对；
[0030]将提取的所述候选配送运单对的特征数据，输入到神经网络模型的特征融合层中，对所述特征数据进行特征融合处理，确定所述融合特征向量；
[0031]将所述融合特征向量输入到所述神经网络模型中的隐藏层进行预测；
[0032]根据所述预测的预测结果，确定所述合单概率。
[0033]在一些实施例中，所述根据获取的配送运单确定的配送运单集，确定所述配送运单集中预合单的候选配送运单对的合单概率，包括：
[0034]根据所述配送运单集中两两组对的所述配送运单，确定所述候选配送运单对；
[0035]提取所述候选配送运单对的特征数据；
[0036]对所述特征数据进行特征融合处理，确定融合特征向量；
[0037]将所述融合特征向量输入到神经网络模型中进行预测；
[0038]根据所述预测的预测结果，确定所述合单概率。
[0039]在一些实施例中，所述对所述特征数据进行特征融合处理，确定融合特征向量，包括：
[0040]根据所述特征数据计算与所述特征数据对应的所述候选配送运单对的相似度；
[0041]计算所述特征数据之间的平均值；
[0042]计算所述特征数据之间的差值；
[0043]将所述相似度、所述平均值和所述差值进行所述特征融合处理，确定与所述候选配送运单对对应的所述融合特征向量。
[0044]在一些实施例中，所述对所述特征数据进行特征融合处理，确定融合特征向量，包括：
[0045]根据所述特征数据计算与所述特征数据对应的所述候选配送运单对的相似度；
[0046]计算所述特征数据之间的平均值；
[0047]将所述相似度和所述平均值进行所述特征融合处理，确定与所述候选配送运单对对应的所述融合特征向量。
[0048]在一些实施例中，所述对所述特征数据进行特征融合处理，确定融合特征向量，包括：
[0049]根据所述特征数据计算与所述特征数据对应的所述候选配送运单对的相似度；
[0050]计算所述特征数据之间的差值；
[0051]将所述相似度和所述差值进行所述特征融合处理，确定与所述候选配送运单对对应的所述融合特征向量。
[0052]在一些实施例中，所述对所述特征数据进行特征融合处理，确定融合特征向量，包括：
[0053]计算所述特征数据之间的平均值；
[0054]计算所述特征数据之间的差值；
[0055]将所述平均值和所述差值进行所述特征融合处理，确定与所述候选配送运单对对应的所述融合特征向量。
[0056]在一些实施例中，所述根据所述候选配送运单对以及对应的所述合单概率，构建所述候选配送运单对的数据结构关系图，包括：
[0057]根据所述合单概率，选择满足概率要求的所述候选配送运单对；
[0058]根据选择的所述候选配送运单对构建数据结构关系无向图。
[0059]在一些实施例中，所述根据所述数据结构关系图以及所述合单概率，将满足要求的所述候选配送运单对确定为目标配送运单对，包括：
[0060]根据对所述数据结构关系无向图的遍历，生成所述数据结构关系无向图中度的度索引表；
[0061]根据所述度索引表中记录的所述度和所述候选配送运单对的运单标识，以及与所述候选配送运单对对应的所述合单概率，确定从所述数据结构关系无向图中待移除顶点；
[0062]记录并移除所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种运单的合单方法，其特征在于，包括：根据获取的配送运单确定的配送运单集，确定所述配送运单集中预合单的候选配送运单对的合单概率；根据所述候选配送运单对以及所述合单概率，构建所述候选配送运单对的数据结构关系图；根据所述数据结构关系图以及所述合单概率，将满足要求的所述候选配送运单对确定为目标配送运单对。2.根据权利要求1所述的运单的合单方法，其特征在于，所述根据获取的配送运单组成的配送运单集，确定所述配送运单集中预合单的候选配送运单对的合单概率，包括：对获取的所述配送运单根据设置的筛选条件进行筛选，确定所述候选配送运单；将所述候选配送运单确定为所述配送运单集；根据所述配送运单集，确定所述候选配送运单对的所述合单概率。3.根据权利要求2所述的运单的合单方法，其特征在于，所述对获取的所述配送运单根据设置的筛选条件进行筛选，确定所述候选配送运单，包括：确定所述配送运单是否满足运单标识唯一性筛选要求；若是，则确定所述配送运单是否满足配送位置筛选要求；若是，则将所述配送运单确定为所述候选配送运单。4.根据权利要求3所述的运单的合单方法，其特征在于，所述确定所述配送运单是否满足配送运单标识筛选要求，包括：比较配送运单之间的运单标识，确定所述运单标识的字段是否相同；若否，则确定所述配送运单满足所述运单标识唯一性筛选要求。5.根据权利要求3所述的运单的合单方法，其特征在于，所述确定所述配送运单是否满足配送位置筛选要求，包括：确定所述配送运单之间的配送提取点是否在配送目的点...
【专利技术属性】
技术研发人员：韦于思，张嘉琦，
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：
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