[发明专利]一种确定交付点的方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本申请提供一种确定交付点的方法、装置及计算机可读存储介质，方法包括：获取多个订单信息中每个订单信息对应的历史行驶轨迹；基于每个所述历史行驶轨迹中包括的多个轨迹点，确定每个所述订单信息对应的轨迹末端点，所述轨迹末端点用于表征所述历史行驶轨迹中的实际交付点；根据所述多个订单信息的轨迹末端点进行聚类，得到各个类簇的聚类中心；若所述类簇满足第一预设条件，则将所述聚类中心确定为所述类簇的目的地对应的交付点，所述类簇的目的地为所述类簇中轨迹末端点对应的目的地。本申请可以准确地确定目的地对应的交付点，节省配送员寻找交付点的时间，提高配送员的配送效率，进而可以提升配送员和客户的体验。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种确定交付点的方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，在即时配送领域的货品配送过程中，配送员需要在到达目的地(如建筑物等)附近后，自行寻找到交付点(如建筑物的出入口)，再和客户联系，让客户取件或送货上楼。然而，如果上述目的地对于配送员比较陌生，那么配送员会花费较多时间寻找交付地，这会降低配送效率，影响配送员的体验，进而可能导致配送超时，降低客户的满意度。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种确定交付点的方法、装置及计算机可读存储介质，可以准确地确定交付点，可以提高外卖的配送效率，提高配送员和客户的体验。

具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：

根据本申请的第一方面，提出了一种确定交付点的方法，包括：

获取多个订单信息中每个订单信息对应的历史行驶轨迹；

基于每个所述历史行驶轨迹中包括的多个轨迹点，确定每个所述订单信息对应的轨迹末端点，所述轨迹末端点用于表征所述历史行驶轨迹中的实际交付点；

根据所述多个订单信息的轨迹末端点进行聚类，得到各个类簇的聚类中心；

若所述类簇满足第一预设条件，则将所述聚类中心确定为所述类簇的目的地对应的交付点，所述类簇的目的地为所述类簇中轨迹末端点对应的目的地。

在一实施例中，所述根据所述多个订单信息的轨迹末端点进行聚类，得到各个类簇的聚类中心，包括：

确定每个所述轨迹末端点的邻域子样本集，所述邻域子样本集中的样本为所述多个订单信息的轨迹末端点中满足第二预设条件的轨迹末端点；

根据各所述邻域子样本集中所述样本的个数确定各个所述类簇的核心对象；

将所述多个订单信息的轨迹末端点划分到各个所述核心对象的对应类簇中，并生成所述类簇的聚类中心。

在一实施例中，所述确定每个所述轨迹末端点的邻域子样本集，包括：

确定聚类邻域参数和样本距离度量方式，所述聚类邻域参数包括最大类簇样本距离；

基于所述样本距离度量方式，确定每个目标轨迹末端点的基于所述最大类簇样本距离的邻域子样本集，所述满足第二预设条件的轨迹末端点包括与所述目标轨迹末端点之间的距离小于或等于所述最大类簇样本距离的轨迹末端点。

在一实施例中，所述聚类邻域参数还包括最小类簇样本数量；

所述根据各所述邻域子样本集中所述样本的个数确定各个所述类簇的核心对象，包括：

确定各所述目标轨迹末端点的邻域子样本集中所述样本的个数；

将所述样本的个数与所述最小类簇样本数量进行比较；

若所述样本的个数大于或等于所述最小类簇样本数量，则将所述目标轨迹末端点确定为对应类簇的核心对象。

在一实施例中，所述根据所述多个订单信息的轨迹末端点进行聚类之后，所述方法还包括：