[发明专利]一种外卖配送时间的预测方法、装置及电子设备在审

专利信息
申请号: 201810073747.8 申请日: 2018-01-25
公开(公告)号: CN108491951A 公开(公告)日: 2018-09-04
发明(设计)人: 冯钦林;金昕 申请(专利权)人: 北京三快在线科技有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/08
代理公司: 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 代理人: 莎日娜
地址: 100083 北京市海*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 配送 订单信息 预测 装置及电子设备 预测模型 综合考虑 准确度
【说明书】:

发明提供了一种外卖配送时间的预测方法、装置及电子设备,所述方法包括:接收订单信息;基于所述订单信息对应的商家、所述商家当前未完成的订单数目和配送员接到的订单数目,通过第一预测模型,得到针对所述订单信息的第一等待时间,所述订单信息的第一等待时间为所述订单信息生成至准备配送之间的等待时间;基于所述第一等待时间、所述订单信息对应的配送距离,通过第二预测模型,得到针对所述订单信息的第二等待时间,所述订单信息的第二等待时间为所述订单信息生成至配送至目的地之间的等待时间。解决了在先技术中没有综合考虑商家出餐时间和配送员的等待时间对总配送时间的影响,从而不能准确预测总配送时间的问题,能够预测商家出餐时间和配送员的等待时间,提高了总配送时间的预测准确度。

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术领域,尤其涉及一种外卖配送时间的预测方法、装置及电子设备。

背景技术

随着网络的迅速发展,网上订外卖方便了人们的生活。然而,外卖的配送时间往往直接影响人们对商家的评分。因此,预测配送时间以提示用户,可以缓解用户等待外卖时的焦虑。

在先技术中,通过两种方案预测配送时间。第一种方案,根据配送场景人工提取调特征,使用RF(Random Forest,随机森林)和线性回归算法预测外卖配送时间。第二种方案,通过机器学习和深度学习构建针对商家出餐时间的预测模型,以预测各订单的商家出餐时间。

可以看出,上述两种方案没有综合考虑商家出餐时间和配送员的等待时间对总配送时间的影响,从而不能准确预测总配送时间。

发明内容

本发明提供一种外卖配送时间的预测方法、装置及电子设备,以解决现有技术中外卖配送时间预测的上述问题。

根据本发明的第一方面,提供了一种外卖配送时间的预测方法,所述方法包括:

接收订单信息;

基于所述订单信息对应的商家、所述商家当前未完成的订单数目和配送员接到的订单数目,通过第一预测模型,得到针对所述订单信息的第一等待时间,所述订单信息的第一等待时间为所述订单信息生成至准备配送之间的等待时间;

基于所述第一等待时间、所述订单信息对应的配送距离,通过第二预测模型,得到针对所述订单信息的第二等待时间,所述订单信息的第二等待时间为所述订单信息生成至配送至目的地之间的等待时间。

根据本发明的第二方面,提供了一种外卖配送时间的预测装置,所述装置包括:

订单信息接收模块,用于接收订单信息;

第一等待时间预测模块,用于基于所述订单信息对应的商家、所述商家当前未完成的订单数目和配送员接到的订单数目,通过第一预测模型,得到针对所述订单信息的第一等待时间,所述订单信息的第一等待时间为所述订单信息生成至准备配送之间的等待时间;

第二等待时间预测模块,用于基于所述第一等待时间、所述订单信息对应的配送距离,通过第二预测模型,得到针对所述订单信息的第二等待时间,所述订单信息的第二等待时间为所述订单信息生成至配送至目的地之间的等待时间。

根据本发明的第三方面,提供了一种电子设备,包括:

处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现前述外卖配送时间的预测方法。

根据本发明的第四方面,提供了一种可读存储介质,其特征在于,当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时,使得电子设备能够执行前述外卖配送时间的预测方法。

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