CN105808784A - 推荐方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种推荐方法和装置。其中，该推荐方法包括：获取历史订单，并根据历史订单确定历史订单所在的多个热点区域；根据各热点区域的区域评价，以及各热点区域与目标配送员的距离，确定各热点区域与目标配送员对应的推荐分数；根据推荐分数从多个热点区域中筛选出与目标配送员匹配的目标热点区域；以及将目标热点区域推送给目标配送员。本发明实施例的推荐方法，极大的解决了配送员不知道去哪里等任务的问题，缩短了配送员配送订单的时间，提高了配送效率，提升了用户体验。

Description

推荐方法和装置
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种推荐方法和装置。
背景技术
目前，根据外卖的订单和配送员的配送能力的实际情况，配送员在一天做任务的过程中，会有几个迷茫的时间点。第一个是配送员早上上岗的时候，不知道去那里等任务，造成大量的配送员聚集在一起。第二个是配送员在完成一个任务后，到接到下一个任务的间隙，不知道该去哪里等任务，只有等待系统指派下一个任务后才会继续去执行任务，配送员缺乏对未来的任务进行预估判断的能力。因此，上述情况在配送员完成任务过程中都会对配送员的配送效率造成一定影响，导致配送员的配送效率低，浪费了不必要的时间，增加了配送的压力。
然而，虽然有些配送员对附近地理情况非常熟悉，对于有丰富经验的配送员来说可以对自己工作的小范围内的区域的历史任务情况做一个总结归纳，在自己没有任务的时候去这些区域等任务，但是配送员自己总结的区域毕竟有限，而且准确性也难以保证，让配送员根据实际情况做出最合理的选择到底去哪个区域等待任务是几乎不可能的事情。另外，对于新配送员来说，通常选择跟随有经验的配送员，选择大家都选择的区域等待任务，但是这样无疑会造成配送员扎堆的现象发生，由于每个区域的单位时间内的任务数量是一定的，所需要的配送员的数量也是一定的，这种扎堆的现象导致很多配送员接不到任务，再到达其它较远的区域去接任务，对于配送员的配送过程无异于是另一种时间的负担。因此，在实际操作过程中上述方法的可行性与效果都不能得到保证。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本发明的第一个目的在于提出一种推荐方法，该推荐方法极大的解决了配送员不知道去哪里等任务的问题，缩短了配送员配送订单的时间，提高了配送效率，提升了用户体验。
本发明的第二个目的在于提出一种推荐装置。
为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种推荐方法，包括：获取历史订单，并根据所述历史订单确定所述历史订单所在的多个热点区域；根据各热点区域的区域评价，以及所述各热点区域与目标配送员的距离，确定所述各热点区域与所述目标配送员对应的推荐分数；根据所述推荐分数从所述多个热点区域中筛选出与所述目标配送员匹配的目标热点区域；以及将所述目标热点区域推送给所述目标配送员。
本发明实施例的推荐方法，通过空间聚类的方法从历史订单的位置上挖掘出历史订单较多的多个热点区域，并通过基于空间上下文的推荐方法对多个热点区域进行评分，将评分高的热点区域推荐给空闲的配送员，使得配送员提前到评分高的热点区域等待任务，极大的解决了配送员不知道去哪里等任务的问题，缩短了配送员配送订单的时间，提高了配送效率，提升了用户体验。
为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种推荐装置，包括：获取模块，用于获取历史订单；第一确定模块，用于根据所述历史订单确定所述历史订单所在的多个热点区域；第二确定模块，用于根据各热点区域的区域评价，以及所述各热点区域与目标配送员的距离，确定所述各热点区域与所述目标配送员对应的推荐分数；筛选模块，用于根据所述推荐分数从所述多个热点区域中筛选出与所述目标配送员匹配的目标热点区域；以及推送模块，用于将所述目标热点区域推送给所述目标配送员。
本发明实施例的推荐装置，通过空间聚类的方法从历史订单的位置上挖掘出历史订单较多的多个热点区域，并通过基于空间上下文的推荐方法对多个热点区域进行评分，将评分高的热点区域推荐给空闲的配送员，使得配送员提前到评分高的热点区域等待任务，极大的解决了配送员不知道去哪里等任务的问题，缩短了配送员配送订单的时间，提高了配送效率，提升了用户体验。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本发明一个实施例的推荐方法的流程图；
图2是本发明一个具体实施例的推荐方法的流程图；
图3是本发明另一个实施例的推荐方法的流程图；
图4是本发明一个实施例的推荐装置的结构示意图；
图5是本发明一个具体实施例的推荐装置的结构示意图；以及
图6是本发明另一个实施例的推荐装置的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
图1是本发明一个实施例的推荐方法的流程图。
如图1所示，推荐方法包括：
S101，获取历史订单，并根据历史订单确定历史订单所在的多个热点区域。
具体地，先通过历史一段时间内的订单挖掘出出现订单比较多的热点区域。获取预设时间内的历史订单，其中，预设时间可以自行设置，例如，预设时间可以是之前的一天、之前的两天或者之前的一周时间。进而，对历史订单使用聚类算法，例如二分均值聚类算法，得到出现历史订单较多的多个热点区域。
S102，根据各热点区域的区域评价，以及各热点区域与目标配送员的距离，确定各热点区域与目标配送员对应的推荐分数。
在本发明的一个实施例中，多个热点区域的区域评价包括但不限于热点区域的位置、范围、历史订单数量、当前未分配的订单数量、可容纳配送员的数量、当前配送员的数量、当前配送员的需求量、已被推荐去往热点区域的配送员的数量中的一种或者多种。
具体地，在确定出多个热点区域之后，需要从多个热点区域中给空闲的配送员推荐一个对于该配送员而言最合适的热点区域，让该配送员去这个最合适的热点区域等待订单任务。因此，通过基于空间上下问的推荐算法为空闲的配送员推荐一个最合适的热点区域，其中，推荐算法需要考虑的特征包括空闲的配送员当前所处的位置、空闲的配送员的位置与热点区域的位置之间的距离、其余配送员的位置分布情况、热点区域中当前未分配的订单数量等，将上述描述的特征量化成分数，由此可以得到每个热点区域相对于空闲的配送员的推荐分数。
应当理解的是，空闲的配送员的位置与热点区域的位置之间的距离越大，则该热点区域的推荐分数就越低；热点区域中当前未分配的订单数量越多，则该热点区域的推荐分数就越高；热点区域中还需要的配送员越多，则该热点区域的推荐分数就越高；已去往热点区域的空闲配送员越多，则该热点区域的推荐分数就越低。通过推荐算法综合考虑多个影响热点区域的推荐分数的因素，从而可以准确的计算出该热点区域的推荐分数。
S103，根据推荐分数从多个热点区域中筛选出与目标配送员匹配的目标热点区域。
具体地，根据每个热点区域相对于空闲的配送员的推荐分数，为该空闲的配送员筛选出推荐分数最高的一个热点区域，或者筛选出推荐分数较高的一些热点区域。
S104，将目标热点区域推送给目标配送员。
具体地，将筛选出来的推荐分数最高的一个热点区域，或者推荐分数较高的一些热点区域推送给该空闲的配送员，以使该空闲的配送员去这些热点区域等待订单任务。
本发明实施例的推荐方法，通过空间聚类的方法从历史订单的位置上挖掘出历史订单较多的多个热点区域，并通过基于空间上下文的推荐方法对多个热点区域进行评分，将评分高的热点区域推荐给空闲的配送员，使得配送员提前到评分高的热点区域等待任务，极大的解决了配送员不知道去哪里等任务的问题，缩短了配送员配送订单的时间，提高了配送效率，提升了用户体验。
图2是本发明一个具体实施例的推荐方法的流程图。
如图2所示，推荐方法包括：
S201，获取历史订单，将历史订单按照预设时间间隔进行分组。
具体地，获取预设时间内的历史订单，其中，预设时间可以自行设置，例如，预设时间可以是之前的一天、之前的两天或者之前的一周时间。进而，对历史订单按照预设时间间隔进行分组，其中，预设时间间隔例如可以使一小时，换言之，将历史订单按照小时分成不同的组。
S202，根据各组历史订单的位置随机生成多个待选区域。
在本发明的一个实施例中，根据各组历史订单通过聚类算法计算至少一个热点区域。具体而言，先预先设置要将历史订单所在的区域分成小区域的总数，以及每个小区域的合理区域范围。例如，当分成的小区域为圆形区域时，每个小区域的合理区域范围即该区域的半径。然后，根据预设时间内的历史订单的位置随机生成多个待选区域，例如，随机生成两个待选区域。
S203，判断待选区域的数量是否达到数量阈值。
具体地，判断生成的待选区域的数量是否达到预先设置的区域总数，若待选区域的数量达到预先设置的区域总数，或者超过预先设置的区域总数，则将这些待选区域作为热点区域。
S204，若待选区域的数量未达到数量阈值，则进一步判断待选区域中历史订单的位置与待选区域的中心点位置的距离是否不超过距离阈值。
具体地，若待选区域的数量未达到预先设置的区域总数，则进一步判断待选区域中历史订单的位置与待选区域的中心点位置的距离是否不超过距离阈值，即判断待选区域的范围是否是预先设置的合理区域范围。
S205，若待选区域中历史订单的位置与待选区域的中心点位置的距离不超过距离阈值，则将待选区域确定为热点区域。
具体地，若待选区域中历史订单的位置与待选区域的中心点位置的距离是否不超过距离阈值，即待选区域的范围小于等于预先设置的合理区域范围，则将这些待选区域作为热点区域。
若待选区域中历史订单的位置与待选区域的中心点位置的距离超过距离阈值，即待选区域的范围大于预先设置的合理区域范围，则说明该待选区域中的历史订单的位置不够集中，将待选区域中历史订单的位置分布不集中的待选区域再分成两个待选区域，进而重复步骤S203-S205，直至待选区域的数量达到预先设置的区域总数，或者所有的待选区域的范围均小于预先设置的合理区域范围，将满足条件的待选区域均作为热点区域。
S206，根据各热点区域的区域评价，以及各热点区域与目标配送员的距离，确定各热点区域与目标配送员对应的推荐分数。
在本发明的一个实施例中，多个热点区域的区域评价包括但不限于热点区域的位置、范围、历史订单数量、当前未分配的订单数量、可容纳配送员的数量、当前配送员的数量、当前配送员的需求量、已被推荐去往热点区域的配送员的数量中的一种或者多种。具体地，在确定出多个热点区域之后，需要从多个热点区域中给空闲的配送员推荐一个对于该配送员而言最合适的热点区域，让该配送员去这个最合适的热点区域等待订单任务。因此，通过基于空间上下问的推荐算法为空闲的配送员推荐一个最合适的热点区域，其中，推荐算法需要考虑的特征包括空闲的配送员当前所处的位置、空闲的配送员的位置与热点区域的位置之间的距离、其余配送员的位置分布情况、热点区域中当前未分配的订单数量等，将上述描述的特征量化成分数，由此可以得到每个热点区域相对于空闲的配送员的推荐分数。
在本发明的一个实施例中，设置热点区域的区域评价的权重，并设置热点区域与目标配送员的距离的权重，对热点区域的区域评价和热点区域与目标配送员的距离的权重进行加权，以获得热点区域与目标配送员对应的推荐分数。具体地，为了提高热点区域相对于空闲的配送员的推荐分数的准确性，为配送员提供最合适的热点区域，还可以分别为热点区域的不同区域评价设置不同的权重，即在推荐算法考虑空闲的配送员当前所处的位置、空闲的配送员的位置与热点区域的位置之间的距离、其余配送员的位置分布情况、热点区域中当前未分配的订单数量等这些特征时，每个特征具有不同的权重，并为空闲的配送员与热点区域的距离这个因素设置权重。进而，通过加权的方式确定热点区域相对于空闲的配送员的推荐分数。
例如，将热点区域中当前未分配的订单数量以及空闲的配送员的位置与热点区域的位置之间的距离这两个特征的权重设置较高，将热点区域的位置、范围、目标配送员的需求量、已被推荐去往热点区域的目标配送员的数量这几个特征的权重设置较低。进而，通过加权的方式确定热点区域相对于空闲的配送员的推荐分数。
S207，根据推荐分数从多个热点区域中筛选出与目标配送员匹配的目标热点区域。
具体地，根据每个热点区域相对于空闲的配送员的推荐分数，为该空闲的配送员筛选出推荐分数最高的一个热点区域，或者筛选出推荐分数较高的一些热点区域。
S208，将目标热点区域推送给目标配送员。
具体地，将筛选出来的推荐分数最高的一个热点区域，或者推荐分数较高的一些热点区域推送给该空闲的配送员，以使该空闲的配送员去这些热点区域等待订单任务。
本发明实施例的推荐方法，通过空间聚类的方法从历史订单的位置上挖掘出历史订单较多的多个热点区域，并通过基于空间上下文的推荐方法对多个热点区域进行评分，将评分高的热点区域推荐给空闲的配送员，使得配送员提前到评分高的热点区域等待任务，极大的解决了配送员不知道去哪里等任务的问题，缩短了配送员配送订单的时间，提高了配送效率，提升了用户体验。
图3是本发明另一个实施例的推荐方法的流程图。
如图3所示，推荐方法包括：
S301，获取历史订单，并根据历史订单确定历史订单所在的多个热点区域。
具体地，先通过历史一段时间内的订单挖掘出出现订单比较多的热点区域。获取预设时间内的历史订单，其中，预设时间可以自行设置，例如，预设时间可以是之前的一天、之前的两天或者之前的一周时间。进而，对历史订单使用聚类算法，例如二分均值聚类算法，得到出现历史订单较多的多个热点区域。
S302，根据各热点区域的区域评价，以及各热点区域与目标配送员的距离，确定各热点区域与目标配送员对应的推荐分数。
在本发明的一个实施例中，多个热点区域的区域评价包括但不限于热点区域的位置、范围、历史订单数量、当前未分配的订单数量、可容纳配送员的数量、当前配送员的数量、当前配送员的需求量、已被推荐去往热点区域的配送员的数量中的一种或者多种。
具体地，在确定出多个热点区域之后，需要从多个热点区域中给空闲的配送员推荐一个对于该配送员而言最合适的热点区域，让该配送员去这个最合适的热点区域等待订单任务。因此，通过基于空间上下问的推荐算法为空闲的配送员推荐一个最合适的热点区域，其中，推荐算法需要考虑的特征包括空闲的配送员当前所处的位置、空闲的配送员的位置与热点区域的位置之间的距离、其余配送员的位置分布情况、热点区域中当前未分配的订单数量等，将上述描述的特征量化成分数，由此可以得到每个热点区域相对于空闲的配送员的推荐分数。
应当理解的是，空闲的配送员的位置与热点区域的位置之间的距离越大，则该热点区域的推荐分数就越低；热点区域中当前未分配的订单数量越多，则该热点区域的推荐分数就越高；热点区域中还需要的配送员越多，则该热点区域的推荐分数就越高；已去往热点区域的空闲配送员越多，则该热点区域的推荐分数就越低。通过推荐算法综合考虑多个影响热点区域的推荐分数的因素，从而可以准确的计算出该热点区域的推荐分数。
S303，根据推荐分数从多个热点区域中筛选出与目标配送员匹配的目标热点区域。
具体地，根据每个热点区域相对于空闲的配送员的推荐分数，为该空闲的配送员筛选出推荐分数最高的一个热点区域，或者筛选出推荐分数较高的一些热点区域。
S304，生成目标热点区域的附加信息，并将附加信息与目标热点区域推送给目标配送员。
具体地，将筛选出来的推荐分数最高的一个热点区域，或者推荐分数较高的一些热点区域附加上附加信息，例如“该区域订单多”、“该区域当前空闲配送员少”、“距离该区域近”等信息，将热点区域与附加信息同时推送给该空闲的配送员，以使该配送员去热点区域等待订单任务，或者根据附加信息从一些热点区域中筛选出自己希望去的热点区域。
本发明实施例的推荐方法，将评分高的热点区域和热点区域对应的附加信息推荐给空闲的配送员，使得配送员可以通过附加信息更好的了解热点区域，进而选择更适合自己的热点区域去等待任务，缩短了配送员配送订单的时间，提高了配送效率，进一步提升了用户体验。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种推荐装置。
图4是本发明一个实施例的推荐装置的结构示意图。
如图4所示，推荐装置包括：获取模块100、第一确定模块200、第二确定模块300、筛选模块400和推送模块500。
具体地，获取模块100用于获取历史订单。
第一确定模块200用于根据历史订单确定历史订单所在的多个热点区域。
第二确定模块300用于根据各热点区域的区域评价，以及各热点区域与目标配送员的距离，确定各热点区域与目标配送员对应的推荐分数。其中，多个热点区域的区域评价包括但不限于热点区域的位置、范围、历史订单数量、当前未分配的订单数量、可容纳配送员的数量、当前配送员的数量、当前配送员的需求量、已被推荐去往热点区域的配送员的数量中的一种或者多种。
筛选模块400用于根据推荐分数从多个热点区域中筛选出与目标配送员匹配的目标热点区域。
推送模块500用于将目标热点区域推送给目标配送员。
需要说明的是，前述对推荐方法的实施例的解释说明也适用于该实施例的推荐装置，其实现原理类似，此处不再赘述。
本发明实施例的推荐装置，通过空间聚类的方法从历史订单的位置上挖掘出历史订单较多的多个热点区域，并通过基于空间上下文的推荐方法对多个热点区域进行评分，将评分高的热点区域推荐给空闲的配送员，使得配送员提前到评分高的热点区域等待任务，极大的解决了配送员不知道去哪里等任务的问题，缩短了配送员配送订单的时间，提高了配送效率，提升了用户体验。
图5是本发明一个具体实施例的推荐装置的结构示意图。
如图5所示，推荐装置包括：获取模块100、第一确定模块200、第二确定模块300、筛选模块400和推送模块500，其中，第一确定模块200包括：分组子模块210和计算子模块220。
具体地，分组子模块210用于将历史订单按照预设时间间隔进行分组。
计算子模块220用于根据各组历史订单，通过聚类算法计算至少一个热点区域。其中，计算子模块220还用于根据各组历史订单的位置随机生成多个待选区域，并判断待选区域的数量是否达到数量阈值，在待选区域的数量未达到数量阈值时，进一步判断待选区域中历史订单的位置与待选区域的中心点位置的距离是否不超过距离阈值，以及在待选区域中历史订单的位置与待选区域的中心点位置的距离不超过距离阈值时，将待选区域确定为热点区域。
在本发明的一个实施例中，第二确定模块300还用于设置热点区域的区域评价的权重，并设置热点区域与目标配送员的距离的权重，对热点区域的区域评价和热点区域与目标配送员的距离的权重进行加权，以获得热点区域与目标配送员对应的推荐分数。
需要说明的是，前述对推荐方法的实施例的解释说明也适用于该实施例的推荐装置，其实现原理类似，此处不再赘述。
本发明实施例的推荐装置，通过空间聚类的方法从历史订单的位置上挖掘出历史订单较多的多个热点区域，并通过基于空间上下文的推荐方法对多个热点区域进行评分，将评分高的热点区域推荐给空闲的配送员，使得配送员提前到评分高的热点区域等待任务，极大的解决了配送员不知道去哪里等任务的问题，缩短了配送员配送订单的时间，提高了配送效率，提升了用户体验。
图6是本发明另一个实施例的推荐装置的结构示意图。
如图6所示，推荐装置包括：获取模块100、第一确定模块200、第二确定模块300、筛选模块400、推送模块500和生成模块600。
具体地，生成模块600用于生成目标热点区域的附加信息。
推送模块500还用于将附加信息与目标热点区域推送给目标配送员。
需要说明的是，前述对推荐方法的实施例的解释说明也适用于该实施例的推荐装置，其实现原理类似，此处不再赘述。
本发明实施例的推荐装置，将评分高的热点区域和热点区域对应的附加信息推荐给空闲的配送员，使得配送员可以通过附加信息更好的了解热点区域，进而选择更适合自己的热点区域去等待任务，缩短了配送员配送订单的时间，提高了配送效率，进一步提升了用户体验。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (12)

1.一种推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取历史订单，并根据所述历史订单确定所述历史订单所在的多个热点区域；
根据各热点区域的区域评价，以及所述各热点区域与目标配送员的距离，确定所述各热点区域与所述目标配送员对应的推荐分数；
根据所述推荐分数从所述多个热点区域中筛选出与所述目标配送员匹配的目标热点区域；以及
将所述目标热点区域推送给所述目标配送员。
2.如权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，所述根据所述历史订单确定所述历史订单所在的多个热点区域，包括：
将所述历史订单按照预设时间间隔进行分组；以及
根据各组历史订单，通过聚类算法计算至少一个热点区域。
3.如权利要求2所述的推荐方法，其特征在于，所述根据各组历史订单，通过聚类算法计算至少一个热点区域，包括：
根据各组历史订单的位置随机生成多个待选区域；
判断待选区域的数量是否达到数量阈值；
若所述待选区域的数量未达到所述数量阈值，则进一步判断所述待选区域中历史订单的位置与所述待选区域的中心点位置的距离是否不超过距离阈值；以及
若所述待选区域中历史订单的位置与所述待选区域的中心点位置的距离不超过距离阈值，则将所述待选区域确定为热点区域。
4.如权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，所述根据每个热点区域的区域评价，以及所述每个热点区域与目标配送员的距离，确定所述每个热点区域与所述目标配送员对应的推荐分数，包括：
设置热点区域的区域评价的权重，并设置所述热点区域与目标配送员的距离的权重，对所述热点区域的区域评价和所述热点区域与目标配送员的距离的权重进行加权，以获得所述热点区域与所述目标配送员对应的推荐分数。
5.如权利要求1-4任一项所述的推荐方法，其特征在于，所述多个热点区域的区域评价包括热点区域的位置、范围、历史订单数量、当前未分配的订单数量、可容纳配送员的数量、当前配送员的数量、当前配送员的需求量、已被推荐去往热点区域的配送员的数量中的一种或者多种。
6.如权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，还包括：
生成所述目标热点区域的附加信息，并将所述附加信息与所述目标热点区域推送给所述目标配送员。
7.一种推荐装置，其特征在于，包括以下步骤：
获取模块，用于获取历史订单；
第一确定模块，用于根据所述历史订单确定所述历史订单所在的多个热点区域；
第二确定模块，用于根据各热点区域的区域评价，以及所述各热点区域与目标配送员的距离，确定所述各热点区域与所述目标配送员对应的推荐分数；
筛选模块，用于根据所述推荐分数从所述多个热点区域中筛选出与所述目标配送员匹配的目标热点区域；以及
推送模块，用于将所述目标热点区域推送给所述目标配送员。
8.如权利要求7所述的推荐装置，其特征在于，所述第一确定模块包括：
分组子模块，用于将所述历史订单按照预设时间间隔进行分组；以及
计算子模块，用于根据各组历史订单，通过聚类算法计算至少一个热点区域。
9.如权利要求8所述的推荐装置，其特征在于，所述计算子模块还用于：
根据各组历史订单的位置随机生成多个待选区域，并判断待选区域的数量是否达到数量阈值，在所述待选区域的数量未达到所述数量阈值时，进一步判断所述待选区域中历史订单的位置与所述待选区域的中心点位置的距离是否不超过距离阈值，以及在所述待选区域中历史订单的位置与所述待选区域的中心点位置的距离不超过距离阈值时，将所述待选区域确定为热点区域。
10.如权利要求7所述的推荐装置，其特征在于，所述第二确定模块还用于：
设置热点区域的区域评价的权重，并设置所述热点区域与目标配送员的距离的权重，对所述热点区域的区域评价和所述热点区域与目标配送员的距离的权重进行加权，以获得所述热点区域与所述目标配送员对应的推荐分数。
11.如权利要求7-10任一项所述的推荐装置，其特征在于，所述多个热点区域的区域评价包括热点区域的位置、范围、历史订单数量、当前未分配的订单数量、可容纳配送员的数量、当前配送员的数量、当前配送员的需求量、已被推荐去往热点区域的配送员的数量中的一种或者多种。
12.如权利要求7所述的推荐装置，其特征在于，还包括：
生成模块，用于生成所述目标热点区域的附加信息；以及
所述推送模块还用于将所述附加信息与所述目标热点区域推送给所述目标配送员。
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