[发明专利]异常运单特征确定方法、装置、设备和计算机可读介质

权利要求书

1.一种异常运单特征确定方法，包括：

获取预设时间段内的、目标城市的妥投运单信息集合；

对所述妥投运单信息集合进行预处理，得到运单特征组集合和一级时效运单指标值集合；

确定所述一级时效运单指标值集合中异常的一级时效运单指标值，得到一级时效运单指标异常值集合；

根据所述运单特征组集合和所述一级时效运单指标值集合，对预设的初始一级时效运单指标值生成模型进行训练，得到目标一级时效运单指标值生成模型；

基于预设的初始解释模型和所述目标一级时效运单指标值生成模型，确定所述一级时效运单指标异常值集合中每个一级时效运单指标异常值对应的异常运单特征组，得到异常运单特征组集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述运单特征组集合和所述一级时效运单指标值集合，对预设的初始一级时效运单指标值生成模型进行训练，得到目标一级时效运单指标值生成模型，包括：

对所述运单特征组集合中的各个运单特征组进行聚类处理，得到聚类运单特征组集合；

根据所述聚类运单特征组集合、所述一级时效运单指标值集合和所述一级时效运单指标异常值集合，对预设的初始一级时效运单指标值生成模型进行训练，得到目标一级时效运单指标值生成模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于预设的初始解释模型和所述目标一级时效运单指标值生成模型，确定所述一级时效运单指标异常值集合中每个一级时效运单指标异常值对应的异常运单特征组，得到异常运单特征组集合，包括：

基于预设的初始解释模型和所述目标一级时效运单指标值生成模型，从所述一级时效运单指标异常值集合中每个一级时效运单指标异常值对应的聚类运单特征组中选择出异常的聚类运单特征作为异常运单特征，以生成异常运单特征组，得到异常运单特征组集合。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于预设的初始解释模型和所述目标一级时效运单指标值生成模型，从所述一级时效运单指标异常值集合中每个一级时效运单指标异常值对应的聚类运单特征组中选择出异常的聚类运单特征作为异常运单特征，以生成异常运单特征组，包括：

利用所述聚类运单特征组、所述一级时效运单指标异常值和所述目标一级时效运单指标值生成模型，对所述初始解释模型进行训练，得到目标解释模型；

根据所述目标解释模型，确定所述聚类运单特征组中每个聚类运单特征对应的异常解释值，得到异常解释值集合；

基于所述异常解释值集合，从所述聚类运单特征组中选择出异常的聚类运单特征作为异常运单特征组，以生成异常运单特征组。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述利用所述聚类运单特征组、所述一级时效运单指标异常值和所述目标一级时效运单指标值生成模型，对所述初始解释模型进行训练，得到目标解释模型，包括：

根据所述聚类运单特征组，生成随机向量组和与所述随机向量组对应的模拟运单特征组集合；

利用所述模拟运单特征组集合、所述目标一级时效运单指标值生成模型和所述随机向量组，对所述初始解释模型进行训练，得到目标解释模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述一级时效运单指标值集合中异常的一级时效运单指标值，得到一级时效运单指标异常值集合，包括：

根据所述一级时效运单指标值集合中的各个一级时效运单指标值，确定质控上限值和质控下限值；

从所述一级时效运单指标值集合中选择出满足预设条件的一级时效运单指标值作为一级时效运单指标异常值，得到一级时效运单指标异常值集合，其中，所述预设条件是根据所述质控上限值和所述质控下限值进行设置的。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述妥投运单信息集合进行预处理，得到运单特征组集合和一级时效运单指标值集合，包括：

对所述妥投运单信息集合中的各个妥投运单信息进行数据清洗处理，得到清洗后的妥投运单信息集合；

基于所述清洗后的妥投运单信息集合，生成运单特征组集合和一级时效运单指标值集合。