CN106611315A - 一种业务的关联信息预估方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种业务的关联信息预估方法及装置，该方法包括：根据指定业务，确定与所述指定业务匹配的业务提供方；根据确定的各所述业务提供方，获取各所述业务提供方针对所述指定业务预设的参考信息，其中，所述参考信息反映所述指定业务的业务场景和业务代价；根据获取的各所述参考信息，预估所述指定业务的关联信息。通过上述方法，由于可以根据多个业务提供方的参考信息预估所述关联信息，因此，所述预估方法的依据充足，可以提高获得的预估结果的可靠性。

Description

一种业务的关联信息预估方法及装置

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种业务的关联信息预估方法及装置。

背景技术

随着信息技术的发展，业务提供方可以通过互联网为用户提供各种业务，从而可以提高用户生活和工作便利性。例如，所述业务可以是网络存储业务、云计算业务、视频点播业务、物流业务、电子商务业务，等等。

对于每一项业务，可能有多个业务提供方能够提供该项业务，可以认为所述多个业务提供方与该项业务匹配。则用户可以从匹配的所述多个业务提供方中自由选择一个业务提供方，进而从选择的该业务提供方获得该项业务的相应服务。在实际应用中，每个业务提供方都有自己的网站，用户在选择业务提供方时，可以分别去每个业务提供方的网站查询相关信息，用户操作比较繁琐，目前，为了简化用户的操作，针对一项业务，一般可以在互联网上该业务的公共业务平台上集成与该业务匹配的各业务提供方，则用户可以通过该公共业务平台选择业务提供方。

目前，公共业务平台或者使用该公共业务平台的其他业务提供方，还可以在用户可获得的该业务的服务的基础上，为用户提供该业务的关联业务。在提供关联业务时，可能要预估出该业务的关联信息，进而基于预估出的关联信息提供该关联业务，其中，该关联信息可以包括反映该业务的代价或资源消耗情况的信息，或需要根据该信息确定的其他信息等。

例如，对于网络存储业务，其关联业务可以是数据恢复业务，在这种情况下，网络存储业务的关联信息可以是：该网络存储业务发生数据误删的异常情况时，恢复误删的数据时可能耗费的计算机资源；又例如，对于物流业务或电子商务业务，其关联业务可以是运费险业务，在这种情况下，对应的关联信息可以是：为物流业务预估出的运费险赔付额度；等等。

但是，在现有技术中，在预估该业务的关联信息时，一般是在设定的取值区间里随机指定一个数值作为预估的所述关联信息，现有技术中的这种预估方法缺乏依据，获得的预估结果可靠性较差。

发明内容

本申请实施例提供一种业务的关联信息预估方法及装置，用以解决现有技术中的业务的关联信息预估方式缺乏依据，获得的预估结果可靠性较差的问题。

本申请实施例提供的一种业务的关联信息预估方法，包括：

根据指定业务，确定与所述指定业务匹配的业务提供方；

根据确定的各所述业务提供方，获取各所述业务提供方针对所述指定业务预设的参考信息，其中，所述参考信息反映所述指定业务的业务场景和业务代价；

根据获取的各所述参考信息，预估所述指定业务的关联信息。

本申请实施例提供的一种业务的关联信息预估装置，包括：

确定模块，用于根据指定业务，确定与所述指定业务匹配的业务提供方；

获取模块，用于根据确定的各所述业务提供方，获取各所述业务提供方针对所述指定业务预设的参考信息，其中，所述参考信息反映所述指定业务的业务场景和业务代价；

预估模块，用于根据获取的各所述参考信息，预估所述指定业务的关联信息。

本申请实施例通过上述至少一种技术方案，由于可以根据多个业务提供方的参考信息预估所述关联信息，因此，所述预估方法的依据充足，可以提高获得的预估结果的可靠性。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请实施例提供的业务的关联信息预估方法的过程；

图2为本申请实施例提供的在一种实际应用场景下，业务的关联信息预估方法的实施过程；

图3为本申请实施例提供的对应于图2的部分预估结果示意图；

图4为本申请实施例提供的业务的关联信息预估装置结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

图1为本申请实施例提供的业务的关联信息预估方法的过程，具体包括以下步骤：

S101：根据指定业务，确定与所述指定业务匹配的业务提供方。

本申请实施例提供的业务的关联信息预估方法的执行主体可以是终端或服务器，所述终端包括但不限于：个人计算机、手机、平板电脑、智能手表、车载移动台等；所述服务器包括但不限于：个人计算机、大中型计算机、计算机集群等。所述的执行主体并不构成对本申请的限定，为了便于描述，本申请实施例均以执行主体是所述服务器为例进行说明。

本申请对所述指定业务的具体内容并不限定。所述指定业务可以是指定的、由业务提供方通过线上(On line)和/或线下(Off line)的方式提供的业务。所述业务包括但不限于：网络存储业务、云计算业务、视频点播业务、物流业务、电子商务业务，等等。

需要说明的是，在实际应用中，任一项业务本身也可能使用到其他业务，例如，对于电子商务业务，当在电子商务业务中涉及到实体商品时，可能会使用物流业务对该实体商品进行物流配送，这种情况下，可以将电子商务业务与物流业务视为一项整体的业务，本申请实施例提供的业务的关联信息预估方法同样也适用于这种情况。

在本申请实施例中，与所述指定业务匹配的业务提供方可以包括：可提供所述指定业务的业务提供方，与所述业务提供方有业务关联的其他方，其中，所述其他方可以是：为该业务提供软件或硬件支撑的其他方、共享有所述指定业务的业务提供方的部分业务数据的其他方(如公众信息查询平台、广告平台、行业信息调查机构等)、或者可以针对所述指定业务提供关联业务的其他业务提供方，等等。

例如，当所述指定业务是网络存储业务时，与所述网络存储业务匹配的业务提供方可以是直接提供网络存储业务服务的公司，可以是硬盘制造商，可以是投放有网络存储业务广告的广告平台(如各电视台或各网络视频观看平台等)，还可以是网络资源下载平台，等等。

又例如，当所述指定业务是物流业务或电子商务业务时，类似的，相应匹配的业务提供方可以是诸如顺丰、中通、圆通、申通、韵达等快递公司，也可以是经常使用各快递公司服务的电子商务业务中的卖家和买家，等等。

在本申请实施例中，一般的，由于与所述指定业务匹配的业务提供方可能拥有大量与所述指定业务相关的数据，因此，为了提高后续预估所述指定业务的关联信息的可靠性，可以从业务提供方获取到该数据，进而基于获取的数据预估所述指定业务的相关信息，使得预估结果是有较为充分的依据作为支持，而不是随机确定的。

S102：根据确定的各所述业务提供方，获取各所述业务提供方针对所述指定业务预设的参考信息，其中，所述参考信息反映所述指定业务的业务场景和业务代价。

在本申请实施例中，对于不同的业务，与所述指定业务匹配的业务提供方所拥有的与该业务相关的数据的种类也可能不同，但不同的业务一般也具有一些通用的基础属性，在大部分实际应用场景下，所述基础属性的数据是足以为预估业务的关联信息提供支持的，所述基础属性可以包括业务场景、业务代价等，其中，每种业务场景对应的业务代价可能不同。因此，可以基于业务场景和业务代价这两种基础属性，实施后续的步骤。

进一步的，为了便于描述，本申请实施例将与所述指定业务匹配的业务提供方所拥有的与该业务相关的数据中，属于上述两种基础属性的数据称为参考信息，对于步骤S102，各所述业务提供方可以预先针对所述指定业务设置相应的参考信息。

例如，当所述指定业务是网络存储业务时，所述参考信息可以是对不同等级的用户的区分规则、针对不同等级的用户提供的不同网络存储空间的大小等(可以反映业务场景)；所述参考信息也可以是为用户提供网络存储空间所占据的网络带宽、针对用户收取的网络存储空间使用费数额等(可以反映业务代价)。

又例如，当所述指定业务是物流业务或电子商务业务时，所述参考信息可以是物流公司支持物流配送的各物流区域信息，其中，为了便于描述，以下将所述物流区域信息基于“组”这个单位进行表示，每组物流区域信息可以包括一个发货地名称和一个收货地名称，对于该参考信息中包含任一组物流区域信息，物流公司支持从该组物流区域信息中的发货地名称对应的地区，物流配送至该组物流区域信息中的收货地名称对应的地区；所述参考信息也可以是为针对不同的物流区域信息，进行物流配送时针对用户收取的运费数额。

需要说明的是，本申请实施例对所述发货地名称和收货地名称的信息粒度并不做限定。例如，在某组物流区域信息中，发货地名称可以是“北京”，收货的名称可以是“河北”，在这种情况下，发货地和收货地具体到了直辖市和省；当然，物流区域信息的信息粒度还可以更小，如发货地名称可以是“杭州”，收货的名称可以是“深圳”，在这种情况下，发货地和收货地具体到了地级市。

在实际应用中，由于信息粒度较小的物流区域信息的总数量一般要远大于信息粒度较大的物流区域信息的总数量，因此，为了减少物流区域信息的数量，减轻服务器的计算负担，可以使用信息粒度较大的物流区域信息，为了便于描述，以下均以发货地和收货地具体到直辖市和省的应用场景进行说明。

例如，对于步骤S102，具体的，当所述业务提供方是顺丰、顺丰、中通等快递公司时，可以分别针对每家快递公司，分别获取该快递公司针对不同省和直辖市之间物流配送预设的运费额度表，作为所述参考信息。当然，不同的快递公司针对同一组物流区域信息预设的运费额度可能不相同，甚至可能相差较大，因此，后续可以综合采用各家快递公司的运费额度表，预估所述关联信息，而不是只采用某一家快递公司的运费额度表，这样的话，可以提高预估结果的可靠性。

需要说明的是，本申请对所述参考信息采用的存储格式并不做限定。在上例中，所述参考信息是以表的格式进行存储的，除了这种格式以外，还可以以文本、图等其他格式存储所述参考信息。

S103：根据获取的各所述参考信息，预估所述指定业务的关联信息。

在本申请实施例中，所述关联信息可以是提供所述指定业务的关联业务时所需预估或确定的信息。

例如，对于网络存储业务，其关联业务可以是数据恢复业务，在这种情况下，网络存储业务的关联信息可以是：该网络存储业务发生数据误删的异常情况时，恢复误删的数据时可能耗费的计算机资源。

又例如，对于物流业务或电子商务业务，其关联业务可以是运费险业务，在这种情况下，对应的关联信息可以是：为物流业务预估出的运费险赔付额度；等等。

例如，对于网络存储业务，其关联业务可以是数据恢复业务，在这种情况下，网络存储业务的关联信息可以是：该网络存储业务发生数据误删的异常情况时，恢复误删的数据时可能耗费的计算机资源；又例如，对于物流业务，其关联业务可以是运费险业务，在这种情况下，网络存储业务的关联信息可以是：为物流业务预估出的运费险赔付额度；等等

在本申请实施例中，可以采用与适用于所述指定业务的算法，以获取的各所述参考信息为输入数据，计算得输出数据，并将输出数据作为预估所述指定业务的关联信息。对于不同的业务，采用的算法可以不同，后面会结合实际应用场景进行说明。

通过上述方法，由于可以根据多个业务提供方的参考信息预估所述关联信息，因此，所述预估方法的依据充足，可以提高获得的预估结果的可靠性。

下面对图1中的各步骤进一步地详细说明。

在本申请实施例中，根据在背景技术中的说明，由于公共业务平台上集成有多个业务提供方，因此，可以基于所述指定业务对应的公共业务平台，实现步骤S101。则对于步骤S101，根据指定业务，确定与所述指定业务匹配的业务提供方，具体可以包括：根据指定业务，确定所述指定业务对应的公共业务平台；确定所述公共业务平台包括的业务提供方，作为与所述指定业务匹配的业务提供方，其中，所述指定公共业务平台通过包括的所述业务提供方提供所述指定业务。

例如，对于网络存储业务，对应的公共业务平台可以是“中关村在线”、“太平洋电脑”等信息技术(Information Technology，IT)方面的资讯网站。

又例如，对于物流业务，对应的公共业务平台可以是“菜鸟物流”等公共物流平台。

当然，在实际应用中，也可以不通过公共业务平台确定各业务提供方，而是可以通过在搜索引擎上使用所述指定业务相关的关键词进行搜索，确定与所述指定业务匹配的业务提供方。

在本申请实施例中，根据上述说明，所述参考信息可以包括业务场景信息、所述业务场景对应的业务代价信息。由于所述指定业务可以有不同的业务场景，因此，相应的，在步骤S103中，也可以根据每种业务场景，分别预估所述指定业务的关联信息。

则对于步骤S103，根据获取的各所述参考信息，预估所述指定业务的关联信息，具体可以包括：分别针对每个业务场景，在获取的各所述参考信息中，分别确定与该业务场景对应的业务代价信息，根据与该业务场景对应的各业务代价信息，预估所述指定业务在该业务场景下的关联信息。

为了便于理解，下面以所述指定业务是物流业务或使用物流业务的其他业务(如电子商务业务)的实际应用场景为例，对步骤S103进行详细说明。

在这种应用场景下，所述业务场景信息包括物流区域信息，所述物流区域信息具体包括发货地名称和收货地名称，所述业务场景对应的业务代价信息包括所述物流区域信息对应的运费数额。

在实际应用中，物流业务或电子商务业务的关联业务有很多种，如运费险业务、商家保证金险业务、账户险业务，等等。为了便于描述，在该例中主要针对所述关联业务是运费险业务的情况进行说明。在这种情况下，所述指定业务的关联信息可以是运费险赔付数额。

在此，对所述运费险进行说明。目前，很多用户都通过互联网上的各种电子商务平台购物，买家用户在电子商务平台上购物后，可能会发生退货的情况，一般的，退货时花费的物流运费是由买家用户支付，导致买家用户利益损失，

针对这个问题，电子商务平台可以引入运费险业务，以减少买家在退货时花费的物流运费。买家用户或卖家用户可以针对指定的购物订单购买运费险，购买成功后，若后续该购物订单发生退货情况，则运费险业务的业务提供方可以按照预估的运费险赔付数额，向买方用户赔付。在本申请实施例中，对于不同的订单(可能对应着不同的业务场景)，预估出的运费险赔付数额也可能不同。

根据上述对运费险的说明可知，若要尽量减少买家用户退货时的利益损失，则预估出的运费险赔付数额可以尽量接近买家用户退货时花费的物流运费。一般的，影响物流运费的主要因素是物流距离，而物流区域信息可以比较准确地反映出物流距离，因此，在该例中，可以将根据不同的物流区域信息划分对应的的业务场景，进而分别针对每个业务场景，分别预估该业务场景下的运费险赔付数额，从而可以提高预估结果的准确性。

具体的，对于步骤S103，根据获取的各所述参考信息，预估所述指定业务的关联信息，具体可以包括：分别针对每个物流区域信息，在获取的各所述参考信息中，分别确定与该物流区域信息对应的运费数额，根据与该物流区域信息对应的各运费数额，预估该物流区域信息对应的运费险赔付数额。

进一步的，在实际应用中，当所述物流区域信息为省或直辖市的名称时，由于我国的省和直辖市的总数量是几十个，数量不算多，因此，可以用矩阵或表的形式保存获取的各物流区域信息。

例如，当采用矩阵保存所述各物流区域信息时，假定该矩阵的横坐标表示发货地名称，纵坐标表示收货地名称，则每个横坐标分别可以是一个省或直辖市的名称，每个纵坐标分别可以是一个省或直辖市的名称。将矩阵元素表示为A_ij，则A_ij可以用于保存预估的、特定物流区域信息对应的运费险赔付数额，其中，所述特定物流区域信息包含的发货地名称是横坐标i表示的名称，所述特定物流区域信息包含的收货地名称是横坐标j表示的名称。

又例如，当采用表保存所述各物流区域信息时，表中的每一条记录可以包含一组物流区域信息，以及预估的、该组物流区域信息对应的运费险赔付数额。

更进一步的，所述运费数额可以包括首重运费数额、续重运费数额等。在实际应用中，大部分购物订单的商品的重量都不会超过首重的重量，因此，为了降低预估运费险赔付数额时进行的计算的复杂度，可以根据与物流区域信息对应的各运费数额包括的首重运费数额，预估运费险赔付数额。

在这种情况下，根据与该物流区域信息对应的各运费数额，预估该物流区域信息对应的运费险赔付数额，具体可以包括：根据与该物流区域信息对应的各首重运费数额，按照设定权重，计算所述各首重运费数额的加权平均值，将计算结果作为预估的该物流区域信息对应的运费险赔付数额。

需要说明的是，本申请实施例对所述权重的设定方式并不做限定，可以根据应用场景设定适用的权重。下面对在实际应用中，可以采用的两种权重设定方式进行说明。

第一种，可以为各首重运费数额设定相同的权重，且各首重运费数额的权重之和为1。在这种情况下，预估出的运费险赔付数额等于各首重运费数额的平均值。

第二种，在各首重运费数额中，可以将最小的首重运费数额的权重设定为1，其他首重运费数额的权重均设定为0。在这种情况下，预估出的运费险赔付数额等于所述最小的首重运费数额。

需要说明的是，除了基于上述的加权平均值的算法以外，还可以采用其他算法，预估运费险赔付数额。

例如，所述其他算法可以是基于均方根的算法，在这种情况下，根据与该物流区域信息对应的各运费数额，预估该物流区域信息对应的运费险赔付数额，具体可以包括：根据与该物流区域信息对应的各首重运费数额，计算所述各首重运费数额的均方根，将计算结果作为预估的该物流区域信息对应的运费险赔付数额。

以上以所述指定业务是物流业务或使用物流业务的其他业务(如电子商务业务)的实际应用场景为例，对步骤S103进行了详细说明。进一步的，为了便于理解，下面对在该实际应用场景，本申请实施例提供的业务的关联信息预估方法的一种实施过程进行说明，如图2所示，可以包括以下步骤：

S201：根据电子商务业务包括的物流业务，确定该物流业务对应的公共物流平台。

S202：通过该物流平台，确定该物流平台包括的各物流公司。

S203：获取各物流公司提供的运费额度表。

S204：根据各运费额度表中包含的物流区域信息，生成物流区域矩阵或物流区域表，其中，物流区域矩阵或物流区域表用于记录针对每组物流区域信息，预估的该物流区域信息对应的运费险赔付数额。

S205：根据各运费额度表，分别针对每个物流区域信息，确定与该物流区域信息对应的运费数额，根据与该物流区域信息对应的各首重运费数额，将最小的首重运费数额确定为预估的、该物流区域信息对应的运费险赔付数额，根据预估的各运费险赔付数额对该物流区域矩阵或物流区域表进行赋值。

S206：根据赋值后的物流区域矩阵或物流区域表，可以查询指定的物流区域信息对应的运费险赔付数额。

需要说明的是，在实际应用中，本申请实施例对步骤S204和S205执行时的先后顺序并不做限定，这两个步骤也可以同时执行。

进一步的，本申请实施例还提供了对应于图2的部分预估结果示意图，如图3所示。

可以看到在图3中以物流区域表的形式示出了部分物流区域信息对应的运费险赔付数额，其中，所述运费险赔付数额的单位可以是货币单位“元”或其他货币单位。

需要说明的是，为了便于描述，在图3中的各运费险赔付数额的具体取值是用变量(a1～a4，以及b1～b4等)进行表示的。在实际应用中，可以根据预估结果对这些变量进行赋值。

以上为本申请实施例提供的业务的关联信息预估方法，基于同样的思路，本申请实施例还提供相应的业务的关联信息预估装置，如图4所示。

图4为本申请实施例提供的业务的关联信息预估装置结构示意图，具体包括：

确定模块401，用于根据指定业务，确定与所述指定业务匹配的业务提供方；

获取模块402，用于根据确定的各所述业务提供方，获取各所述业务提供方针对所述指定业务预设的参考信息，其中，所述参考信息反映所述指定业务的业务场景和业务代价；

预估模块403，用于根据获取的各所述参考信息，预估所述指定业务的关联信息。

所述确定模块401具体用于：根据指定业务，确定所述指定业务对应的公共业务平台；确定所述公共业务平台包括的业务提供方，作为与所述指定业务匹配的业务提供方，其中，所述指定公共业务平台通过包括的所述业务提供方提供所述指定业务。

所述参考信息包括业务场景信息、所述业务场景对应的业务代价信息。

所述预估模块403具体用于：分别针对每个业务场景，在获取的各所述参考信息中，分别确定与该业务场景对应的业务代价信息，根据与该业务场景对应的各业务代价信息，预估所述指定业务在该业务场景下的关联信息。

所述指定业务包括物流业务或使用物流业务的其他业务，所述业务场景信息包括物流区域信息，所述物流区域信息具体包括发货地名称和收货地名称，所述业务场景对应的业务代价信息包括所述物流区域信息对应的运费数额；所述关联信息包括运费险赔付数额。

所述预估模块403具体用于：分别针对每个物流区域信息，在获取的各所述参考信息中，分别确定与该物流区域信息对应的运费数额，根据与该物流区域信息对应的各运费数额，预估该物流区域信息对应的运费险赔付数额。

所述运费数额至少包括首重运费数额；

所述预估模块403具体用于：根据与该物流区域信息对应的各首重运费数额，按照设定权重，计算所述各首重运费数额的加权平均值，将计算结果作为预估的该物流区域信息对应的运费险赔付数额。

具体的上述如图4所示的装置可以位于服务器、终端上。

本申请实施例提供一种业务的关联信息预估方法及装置，该方法包括：根据指定业务，确定与所述指定业务匹配的业务提供方；根据确定的各所述业务提供方，获取各所述业务提供方针对所述指定业务预设的参考信息，其中，所述参考信息反映所述指定业务的业务场景和业务代价；根据获取的各所述参考信息，预估所述指定业务的关联信息。通过上述方法，由于可以根据多个业务提供方的参考信息预估所述关联信息，因此，所述预估方法的依据充足，可以提高获得的预估结果的可靠性。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flashRAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (14)

1.一种业务的关联信息预估方法，其特征在于，包括：

根据指定业务，确定与所述指定业务匹配的业务提供方；

根据确定的各所述业务提供方，获取各所述业务提供方针对所述指定业务预设的参考信息，其中，所述参考信息反映所述指定业务的业务场景和业务代价；

根据获取的各所述参考信息，预估所述指定业务的关联信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据指定业务，确定与所述指定业务匹配的业务提供方，具体包括：

根据指定业务，确定所述指定业务对应的公共业务平台；

确定所述公共业务平台包括的业务提供方，作为与所述指定业务匹配的业务提供方，其中，所述指定公共业务平台通过包括的所述业务提供方提供所述指定业务。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参考信息包括业务场景信息、所述业务场景对应的业务代价信息。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据获取的各所述参考信息，预估所述指定业务的关联信息，具体包括：

分别针对每个业务场景，在获取的各所述参考信息中，分别确定与该业务场景对应的业务代价信息，根据与该业务场景对应的各业务代价信息，预估所述指定业务在该业务场景下的关联信息。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述指定业务包括物流业务或使用物流业务的其他业务，所述业务场景信息包括物流区域信息，所述物流区域信息具体包括发货地名称和收货地名称，所述业务场景对应的业务代价信息包括所述物流区域信息对应的运费数额；

所述关联信息包括运费险赔付数额。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，根据获取的各所述参考信息，预估所述指定业务的关联信息，具体包括：

分别针对每个物流区域信息，在获取的各所述参考信息中，分别确定与该物流区域信息对应的运费数额，根据与该物流区域信息对应的各运费数额，预估该物流区域信息对应的运费险赔付数额。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述运费数额至少包括首重运费数额；

根据与该物流区域信息对应的各运费数额，预估该物流区域信息对应的运费险赔付数额，具体包括：

根据与该物流区域信息对应的各首重运费数额，按照设定权重，计算所述各首重运费数额的加权平均值，将计算结果作为预估的该物流区域信息对应的运费险赔付数额。

8.一种业务的关联信息预估装置，其特征在于，包括：

确定模块，用于根据指定业务，确定与所述指定业务匹配的业务提供方；

获取模块，用于根据确定的各所述业务提供方，获取各所述业务提供方针对所述指定业务预设的参考信息，其中，所述参考信息反映所述指定业务的业务场景和业务代价；

预估模块，用于根据获取的各所述参考信息，预估所述指定业务的关联信息。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：根据指定业务，确定所述指定业务对应的公共业务平台；确定所述公共业务平台包括的业务提供方，作为与所述指定业务匹配的业务提供方，其中，所述指定公共业务平台通过包括的所述业务提供方提供所述指定业务。

10.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述参考信息包括业务场景信息、所述业务场景对应的业务代价信息。

11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述预估模块具体用于：分别针对每个业务场景，在获取的各所述参考信息中，分别确定与该业务场景对应的业务代价信息，根据与该业务场景对应的各业务代价信息，预估所述指定业务在该业务场景下的关联信息。

12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述指定业务包括物流业务或使用物流业务的其他业务，所述业务场景信息包括物流区域信息，所述物流区域信息具体包括发货地名称和收货地名称，所述业务场景对应的业务代价信息包括所述物流区域信息对应的运费数额；所述关联信息包括运费险赔付数额。

13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述预估模块具体用于：分别针对每个物流区域信息，在获取的各所述参考信息中，分别确定与该物流区域信息对应的运费数额，根据与该物流区域信息对应的各运费数额，预估该物流区域信息对应的运费险赔付数额。

14.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述运费数额至少包括首重运费数额；

所述预估模块具体用于：根据与该物流区域信息对应的各首重运费数额，按照设定权重，计算所述各首重运费数额的加权平均值，将计算结果作为预估的该物流区域信息对应的运费险赔付数额。