CN107067178A - 订单质量评估方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种订单质量评估方法和系统，该方法包括：统计一时间段内一网络服务器交互的订单信息；分析所述订单信息中存在异常的订单的异常类型，并计算每一异常类型的订单的权重；根据所述权重计算存在异常的订单的第二数量；将所述第二数量与所述总数量的比值转化为一订单质量评值；判断所述订单质量评值是否小于一阈值，若是，所述阈值表征为所述网络服务器在所述时间段内交互的订单的质量；若否，所述订单质量评值表征为所述网络服务器在所述时间段内交互的订单的质量。本案能够对用户预订的订单执行正确的、有效的质量评价，以为后续用户在预订时提供正确的有效性的指导和推荐，使之做出更为正确的选择，进而避免可能产生异常的订单。

Description

订单质量评估方法及系统
技术领域
本发明涉及一种订单质量评估方法及系统。
背景技术
目前大多用户会依赖于用户评论、商户评级等指标来评估商户提供的产品或服务的质量。但这种评估方式多限于人为的主观体验、以及产品或服务本身的质量，其均未对用户预订的订单进行评估，使得消费者在完成订单的预订后均无法预测订单会发生哪些变化，从而难以可控地把握订单的质量，进而无法了解订单可能产生的异常，以有效地避开可能产生异常的订单。
发明内容
本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中消费者在完成订单的预订后均无法预测订单会发生哪些变化，从而难以可控地把握订单的质量，进而无法了解订单可能产生的异常，以有效地避开可能产生异常的订单的缺陷，提供一种订单质量评估方法及系统。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的：
一种订单质量评估方法，其特点在于，包括：
S1、统计一时间段内一网络服务器交互的订单信息，所述订单信息包括订单的总数量；
S2、分析所述订单信息中存在异常的订单的异常类型，并计算每一异常类型的订单的权重，所述异常的订单包括未根据预订规则形成的产生变化的订单；
S3、根据所述权重计算存在异常的订单的第二数量；
S4、将所述第二数量与所述总数量的比值转化为一用于评估订单质量的一订单质量评值；
S5、判断所述订单质量评值是否小于一阈值，若是，所述阈值表征为所述网络服务器在所述时间段内交互的订单的质量；若否，所述订单质量评值表征为所述网络服务器在所述时间段内交互的订单的质量。
较佳地，S4与S5之间包括S41：
S41、判断所述订单质量评值是否有效，若是，执行步骤S5，若否，提高统计的订单的总数量并返回步骤S1。对订单质量评值执行有效性判断能够进一步提高订单质量的评估合理性、准确性和适用性。
较佳地，步骤S41中判断所述订单质量评值是否有效包括：
判断所述总数量是否小于一第二阈值，若是，所述订单质量评值无效，若否，所述订单质量评值有效。
较佳地，所述异常类型包括：预订后价格存在浮动的订单、预订后订单信息丢失的订单、预订后所述网络服务器再次确认超时的订单、以及预订后订单内容更改的订单。
本发明还提供一种订单质量评估系统，其特点在于，包括一统计模块、一权重计算模块、一第二数量计算模块、一比值转化模块和一判断模块；
所述统计模块用于统计一时间段内一网络服务器收到的订单信息，所述订单信息包括订单的总数量；
所述权重计算模块用于分析所述订单信息中存在异常的订单的异常类型，并计算每一异常类型的订单的权重，所述异常的订单包括未根据预订规则形成的产生变化的订单；
所述第二数量计算模块用于根据所述权重计算存在异常的订单的第二数量；
所述比值转化模块用于将所述第二数量与所述总数量的比值转化为一用于评估订单质量的一订单质量评值；
所述判断模块用于判断所述订单质量评值是否小于一阈值，若是，所述阈值表征为所述网络服务器在所述时间段内交互的订单的质量；若否，所述订单质量评值表征为所述网络服务器在所述时间段内交互的订单的质量。
较佳地，所述系统还包括一第二判断模块，所述第二判断模块用于判断所述订单质量评值是否有效，若是，调用所述判断模块，若否，提高统计的订单的总数量并返回调用所述统计模块。
较佳地，所述第二判断模块用于判断所述订单质量评值是否有效包括：判断所述总数量是否小于一第二阈值，若是，所述订单质量评值无效，若否，所述订单质量评值有效。
较佳地，所述异常类型包括：预订后价格存在浮动的订单、预订后订单信息丢失的订单、预订后所述网络服务器再次确认超时的订单、以及预订后订单内容更改的订单。
本发明的积极进步效果在于：本发明通过对订单信息进行异常类型分析、权重计算、比值转化和质量判断等步骤，能够对用户预订的订单执行正确的、有效的质量评价，从而为之后的用户在预订时提供正确的有效性的指导和推荐，使之做出更为正确的选择，进而避免可能产生异常的订单。
附图说明
图1为本发明实施例1的订单质量评估方法流程图。
图2为本发明实施例2的订单质量评估系统结构示意图。
具体实施方式
下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
实施例1
本实施例提供一种订单质量评估方法，如图1所示，包括：
步骤101、统计一时间段内一网络服务器交互的订单信息，所述订单信息包括订单的总数量；
其中，该时间段可按天、周、月甚至年计算。而订单可包括酒店住宿订单、机票订单、车票订单、购物订单、餐饮订单、娱乐订单等。而该些订单为商家将其产品或服务推送至一平台上，用户通过该平台实现对该些产品或服务的预订。而该平台由网络服务器实现与商家推送的信息的交互。本实施例以酒店住宿订单为例。
步骤102、分析所述订单信息中存在异常的订单的异常类型，并计算每一异常类型的订单的权重，所述异常的订单包括未根据预订规则形成的产生变化的订单；
所述异常类型包括：预订后价格存在浮动的订单、预订后订单信息丢失的订单、预订后所述网络服务器再次确认超时的订单、以及预订后订单内容更改的订单。具体可为：
类型一：确认前满房，即用户下单后，被告知实际无空房可住；
类型二：到店无预订，即用户下单并得到确认可入住，但真正入住时，查不到其预订记录；
类型三：到店无房，即用户下单并得到确认可以入住，但真正入住时，无房；
类型四：确认后推翻，即用户预订后，先告知确定可以入住，但在真正入住之前，又被告知无房；
类型五：超时确认，即用户下单后得到确认可以入住之间的时长超过预设时长；
类型六：确认前涨价，即用户下单后，被告知所预订房间已涨价；
类型七：确认后涨价，即用户预订后，被告知确定可以入住，但在真正入住之前，住房涨价。
本实施例所列举的异常订单的类型不限于上述七种。而对订单信息进行大数据分析，可得到上述七种异常订单的数量和权重。
步骤103、根据所述权重计算存在异常的订单的第二数量；也即将该些异常订单进行加权求和，则可得到异常订单的第二数量。
步骤104、将所述第二数量与所述总数量的比值转化为一用于评估订单质量的一订单质量评值；此处的转化方法为数学转化。
步骤105、判断所述订单质量评值是否小于一阈值，若是，所述阈值表征为所述网络服务器在所述时间段内交互的订单的质量；若否，所述订单质量评值表征为所述网络服务器在所述时间段内交互的订单的质量。
也即，在判断为是时，将订单质量评值锁定为所述阈值。而所述网络服务器在所述时间段内交互的订单的质量则为酒店提供的订单的质量。
其中，104与105之间包括1041：
步骤1041、判断所述订单质量评值是否有效，若是，执行步骤105，若否，提高统计的订单的总数量并返回步骤101。
步骤1041中判断所述订单质量评值是否有效包括：
判断所述总数量是否小于一第二阈值，若是，所述订单质量评值无效，若否，所述订单质量评值有效。也即，总数量太少会较难客观地反映酒店的订单的质量高低。
可见，本实施例通过对订单信息进行异常类型分析、权重计算、比值转化和质量判断等步骤，能够对用户预订的订单执行正确的、有效的质量评价，从而为之后的用户在预订时提供正确的有效性的指导和推荐，使之做出更为正确的选择，进而避免可能产生异常的订单。比如通过该订单质量评值的大小选择不同的酒店来预订住房。
实施例2
本实施例提供一种订单质量评估系统，如图2所示，包括一统计模块1、一权重计算模块2、一第二数量计算模块3、一比值转化模块4和一判断模块5；
所述统计模块1用于统计一时间段内一网络服务器收到的订单信息，所述订单信息包括订单的总数量；
所述权重计算模块2用于分析所述订单信息中存在异常的订单的异常类型，并计算每一异常类型的订单的权重，所述异常的订单包括未根据预订规则形成的产生变化的订单；
所述第二数量计算模块3用于根据所述权重计算存在异常的订单的第二数量；
所述比值转化模块4用于将所述第二数量与所述总数量的比值转化为一用于评估订单质量的一订单质量评值；
所述判断模块5用于判断所述订单质量评值是否小于一阈值，若是，所述阈值表征为所述网络服务器在所述时间段内交互的订单的质量；若否，所述订单质量评值表征为所述网络服务器在所述时间段内交互的订单的质量。
其中，所述系统还包括一第二判断模块6，所述第二判断模块6用于判断所述订单质量评值是否有效，若是，调用所述判断模块，若否，提高统计的订单的总数量并返回调用所述统计模块。
所述第二判断模块6用于判断所述订单质量评值是否有效包括：判断所述总数量是否小于一第二阈值，若是，所述订单质量评值无效，若否，所述订单质量评值有效。
所述异常类型包括：预订后价格存在浮动的订单、预订后订单信息丢失的订单、预订后所述网络服务器再次确认超时的订单、以及预订后订单内容更改的订单。本实施例能够达到与实施例1相同的技术效果。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种订单质量评估方法，其特征在于，包括：
S1、统计一时间段内一网络服务器交互的订单信息，所述订单信息包括订单的总数量；
S2、分析所述订单信息中存在异常的订单的异常类型，并计算每一异常类型的订单的权重，所述异常的订单包括未根据预订规则形成的产生变化的订单；
S3、根据所述权重计算存在异常的订单的第二数量；
S4、将所述第二数量与所述总数量的比值转化为一用于评估订单质量的一订单质量评值；
S5、判断所述订单质量评值是否小于一阈值，若是，所述阈值表征为所述网络服务器在所述时间段内交互的订单的质量；若否，所述订单质量评值表征为所述网络服务器在所述时间段内交互的订单的质量。
2.如权利要求1所述的订单质量评估方法，其特征在于，S4与S5之间包括S41：
S41、判断所述订单质量评值是否有效，若是，执行步骤S5，若否，提高统计的订单的总数量并返回步骤S1。
3.如权利要求2所述的订单质量评估方法，其特征在于，步骤S41中判断所述订单质量评值是否有效包括：
判断所述总数量是否小于一第二阈值，若是，所述订单质量评值无效，若否，所述订单质量评值有效。
4.如权利要求1-3中任意一项所述的订单质量评估方法，其特征在于，所述异常类型包括：预订后价格存在浮动的订单、预订后订单信息丢失的订单、预订后所述网络服务器再次确认超时的订单、以及预订后订单内容更改的订单。
5.一种订单质量评估系统，其特征在于，包括一统计模块、一权重计算模块、一第二数量计算模块、一比值转化模块和一判断模块；
所述统计模块用于统计一时间段内一网络服务器收到的订单信息，所述订单信息包括订单的总数量；
所述权重计算模块用于分析所述订单信息中存在异常的订单的异常类型，并计算每一异常类型的订单的权重，所述异常的订单包括未根据预订规则形成的产生变化的订单；
所述第二数量计算模块用于根据所述权重计算存在异常的订单的第二数量；
所述比值转化模块用于将所述第二数量与所述总数量的比值转化为一用于评估订单质量的一订单质量评值；
所述判断模块用于判断所述订单质量评值是否小于一阈值，若是，所述阈值表征为所述网络服务器在所述时间段内交互的订单的质量；若否，所述订单质量评值表征为所述网络服务器在所述时间段内交互的订单的质量。
6.如权利要求5所述的订单质量评估系统，其特征在于，所述系统还包括一第二判断模块，所述第二判断模块用于判断所述订单质量评值是否有效，若是，调用所述判断模块，若否，提高统计的订单的总数量并返回调用所述统计模块。
7.如权利要求6所述的订单质量评估系统，其特征在于，所述第二判断模块用于判断所述订单质量评值是否有效包括：判断所述总数量是否小于一第二阈值，若是，所述订单质量评值无效，若否，所述订单质量评值有效。
8.如权利要求5-7中任意一项所述的订单质量评估系统，其特征在于，所述异常类型包括：预订后价格存在浮动的订单、预订后订单信息丢失的订单、预订后所述网络服务器再次确认超时的订单、以及预订后订单内容更改的订单。
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