[发明专利]订单处理方法、系统及电子设备

权利要求书

1.一种订单处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取当前乘客历史特征数据；

获取地块历史特征数据；

获取当前乘客订单实时特征数据；

根据所述当前乘客历史特征数据、所述地块历史特征数据及所述当前乘客订单实时特征数据及预设接单时长预测模型，确定预测接单时长；

根据所述预测接单时长及预设规则，确定展示文案。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取地块历史特征数据，包括：

根据预设等级的空间索引编码对所述乘客历史订单信息进行处理，生成所述地块历史特征数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前乘客历史特征数据，包括：

根据乘客历史订单信息及预设画像生成规则，生成乘客接单画像特征及乘客耐心画像特征；

根据所述乘客接单画像特征及所述乘客耐心画像特征生成所述当前乘客历史特征数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前乘客订单实时特征数据，包括：

根据实时订单信息及看到订单的司机对应的司机历史订单信息，生成订单实时匹配特征数据；

根据所述订单实时匹配特征数据及所述实时订单信息，生成所述订单实时特征数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前乘客历史特征数据、所述地块历史特征数据及所述当前乘客订单实时特征数据及预设接单时长预测模型，确定预测接单时长之前，所述方法还包括：

筛选所述当前乘客历史特征数据、所述地块历史特征数据及所述当前乘客订单实时特征数据中的离散特征数据，并对所述离散特征数据进行连续化处理以生成连续特征数据；

筛选所述当前乘客历史特征数据、所述地块历史特征数据及所述当前乘客订单实时特征数据中的连续特征数据，并对所述连续特征数据进行标准化。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

对进行所述标准化处理后的所述连续特征数据进行向量初始化处理，以获取待处理向量；

根据所述特征显示交叉网络及所述待处理向量，生成第一向量；

根据所述特征隐式交叉网络及所述待处理向量，生成第二向量；

根据所述浅层记忆网络及所述待处理向量，生成第三向量；

根据所述第一向量、所述第二向量及所述第三向量及预设的处理方法，生成所述预测接单时长。

7.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，所述接单时长预测模型包括第一接单时长预测模型及第二接单时长预测模型，所述方法还包括训练接单时长预测模型，所述接单时长预测模型的训练过程包括：

选取出发城市及到达城市为同一城市的所述乘客历史订单信息作为第一训练样本组，所述第一训练样本组包括第一训练集及第一测试集；

选取出发城市及到达城市不为同一城市的所述乘客历史订单信息作为第二训练样本组，所述第二训练样本组包括第二训练集及第二测试集；

根据所述第一训练集，对所述第一接单时长预测模型进行训练，并根据所述第一测试集，验证所述第一接单时长预测模型是否满足预设的训练条件；

在所述第一接单时长预测模型满足预设的训练条件时，生成所述第一接单时长预测模型；

根据所述第二训练集，对所述第二接单时长预测模型进行训练，并根据所述第二测试集，验证所述第二接单时长预测模型是否满足预设的训练条件；

在所述第二接单时长预测模型满足预设的训练条件时，生成所述第二接单时长预测模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述当前乘客订单实时特征数据中出发城市与终点城市一致时，基于所述第一接单时长预测模型，生成第一预测接单时长；

在所述当前乘客订单实时特征数据中出发城市与终点城市不一致时，基于所述第二接单时长预测模型，生成第二预测接单时长；

根据当前时间、发单时间、所述第一预测接单时长、所述第二预测接单时长及所述预设规则，确定所述展示文案。