CN108399524A - 信息处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种信息处理方法及系统，涉及物流技术领域，在一定程度上，提高了为货物匹配车辆的概率，进而降低了成本，提高了运输的效率。本发明实施例提供的信息处理方法，包括：获得货物的基本属性信息，以及运送所述货物的路线信息；提取所述基本属性信息中与第一属性标签对应的第一数据，以及，提取所述路线信息中与第二属性标签对应的第二数据；在历史信息库中查找与所述第一数据以及所述第二数据均对应的车辆数据；根据所述车辆数据，为所述货物匹配车辆。

Description

信息处理方法及系统

技术领域

本发明涉及物流技术领域，尤其涉及一种信息处理方法及系统。

背景技术

随着国内经济的迅猛发展，地区资源分布不均衡的现象越来越严重，进而催生了物流业的产生。随着人们对产品的多样化需求，使得传统物流技术管理中的仓储和配送功能已经远远不能满足当今的物流管理需要。

在现代物流中，如何实现以最低的成本来实现将原材料、半成品、成品或相关信息进行由商品的产地到商品的消费地的运输，成为行业中一直需要不断解决的挑战。

而传统的匹配物流信息的方法是根据车辆的行驶路线来人工组货和配货，由于车辆在运输完成后就处于待货状态，在人工组货和配货过程中，车辆等待时间往往很长甚至出现空驶的现象，匹配效率较低。

发明内容

本发明实施例提供一种信息处理方法、装置及系统，可以提高为运输的货物匹配车辆的效率，降低成本。

第一方面，本发明实施例提供一种信息处理方法，包括：

获得货物的基本属性信息，以及运送所述货物的路线信息；

提取所述基本属性信息中与第一属性标签对应的第一数据，以及，提取所述路线信息中与第二属性标签对应的第二数据；

在历史信息库中查找与所述第一数据以及所述第二数据均对应的车辆数据；

根据所述车辆数据，为所述货物匹配车辆。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，在提取所述基本属性信息中与第一属性标签对应的第一数据，以及，提取所述路线信息中与第二属性标签对应的第二数据之前，所述方法还包括：

获取历史信息库中的第三数据，根据所述第三数据确定所述第一属性标签；

获取历史信息库中的第四数据，根据所述第四数据确定所述第二属性标签。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述历史信息库至少包括用户在历史运输过程中，每一次运输的物品种类、运输路线、物品重量、车辆型号；

所述第一属性标签为指定物品种类；

所述第二属性标签为指定运输路线。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述获取历史信息库中的第三数据，根据所述第三数据确定所述第一属性标签，包括：

获取所述历史数据库中的多条所述第三数据；

根据物品种类模型分别为每条所述第三数据进行统计得到分布数据；

提取所述分布数据中数量大于或者等于第一阈值的数据对应的指定物品类别；

确定所述指定物品为所述第一属性标签。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述获取历史信息库中的第四数据，根据所述第四数据确定所述第二属性标签，包括：

获取所述历史数据库中的多条所述第四数据；

根据路线模型分别为每条所述第四数据进行统计得到权重分布数据；

提取所述权重分布数据中权重大于或者等于第二阈值的权重对应的指定运输路线；

确定所述指定运输路线为所述第二属性标签。

第二方面，本发明实施例还提供一种信息处理系统，包括：

第一获取单元，用于获得货物的基本属性信息，以及运送所述货物的路线信息；

提取单元，用于提取所述基本属性信息中与第一属性标签对应的第一数据，以及，提取所述路线信息中与第二属性标签对应的第二数据；

查找单元，用于在历史信息库中查找与所述第一数据以及所述第二数据均对应的车辆数据；

匹配单元，用于根据所述车辆数据，为所述货物匹配车辆。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述系统还包括：

第二获取单元，用于获取历史信息库中的第三数据，根据所述第三数据确定所述第一属性标签；

第三获取单元，用于获取历史信息库中的第四数据，根据所述第四数据确定所述第二属性标签。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述历史信息库至少包括用户在历史运输过程中，每一次运输的物品种类、运输路线、物品重量、车辆型号；

所述第一属性标签为指定物品种类；

所述第二属性标签为指定运输路线。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述第二获取单元，具体用于：

获取所述历史数据库中的多条所述第三数据；

根据物品种类模型分别为每条所述第三数据进行统计得到分布数据；

提取所述分布数据中数量大于或者等于第一阈值的数据对应的指定物品类别；

确定所述指定物品为所述第一属性标签。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述第三获取单元，具体用于：

获取所述历史数据库中的多条所述第四数据；

根据路线模型分别为每条所述第四数据进行统计得到权重分布数据；

提取所述权重分布数据中权重大于或者等于第二阈值的权重对应的指定运输路线；

确定所述指定运输路线为所述第二属性标签。

本发明实施例提供的信息处理方法及系统，通过根据获得的货物的基本属性信息以及路线信息中，提取出对应的第一数据以及第二数据，并根据第一数据以及第二数据在历史信息库中查找对应的车辆数据，然后根据车辆数据为货物匹配车辆，在整个过程中，无需人工的参与，并且根据历史信息库中的数据来确定，可以提高匹配概率，进而降低了成本，提高了运输的效率，解决了现有技术中，在人工组货和配货过程中，车辆等待时间往往很长甚至出现空驶的现象，匹配效率较低的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的信息处理方法实施例的流程图；

图2为本发明实施例提供的信息处理方法实施例的另一流程图；

图3为本发明实施例提供的信息处理系统实施例的结构示意图；

图4为本发明实施例提供的信息处理系统实施例的另一结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

随着物流行业的迅速发展和智能网络数据库的逐步建设，物流公司自己的平台中积累了大量的物流数据，这些数据与用户紧密耦合，直接反映着用户的习惯。而对于大宗货物的物流来说，通过了解用户的使用习惯，可以在下一次为用户服务时，迅速的为用户分配资源，在一定程度上能够提高资源分配的效率，降低成本，具体的，图1为本发明实施例提供的信息处理方法实施例的流程图，如图1所示，本发明实施例提供了一种信息处理方法，具体可以包括如下步骤：

101、获得货物的基本属性信息，以及运送货物的路线信息。

在本发明实施例中，用户在需要运送货物时，首先在平台中预登记与货物相关的基本属性信息以及选择运送货物的路线信息，其中，基本属性信息可以包括：货物种类、货物重量、货物外包装的长、宽、高，以及货物数量等信息。路线信息可以包括起始地、目的地、运输工具(空运、水运、陆运)种类等信息。

在用户预登记完成后，系统后台可以获得相应的货物的基本属性信息以及运送货物的路线信息。

102、提取基本属性信息中与第一属性标签对应的第一数据，以及，提取路线信息中与第二属性标签对应的第二数据。

在本发明实施例中，第一属性标签为指定物品种类，其为根据对历史数据的分析得到的用户偏好，第二属性标签为指定运输路线，其同样为根据对历史数据的分析得到的用户偏好。

可以理解的是，提取基本属性信息中与第一属性标签对应的第一数据，即为提取用户预登记信息中的指定物品种类对应的数据。提取路线信息中与第二属性标签对应的第二数据即为提取用户预登记信息中的指定运输路线对应的数据。

例如，三个货物A、B、C，分别具有的属性参数如下：

A：长度9米，宽度11米，高度4米，需要从北京运至天津；

B：长度11米，宽度8米，高度10米，需要从上海运至杭州；

C：长度9米，宽度9米，高度9米，需要从上海运至杭州。

103、在历史信息库中查找与第一数据以及第二数据均对应的车辆数据。

需要说明的是，在本发明实施例中，历史信息库至少包括用户在历史运输过程中，每一次运输的物品种类、运输路线、物品重量、车辆型号。

在本发明实施例中，陆运方式中，物流平台会有不同型号的车辆，不同型号的车辆其车厢的体积、车辆承重数量均是有固定数值的，并且还需要结合不同的路线、不同的车辆型号花费的路费等多种情况，再为用户运输货物分配车辆。同时，还需要结合用户对于车辆的需求。

因此，当获取到用户预登记的信息中的第一数据和第二数据后，在历史信息库中查看与第一数据和第二数据均符合的数据条目，在该数据条目中查找车辆数据。在本发明实施例中，车辆数据可以包括车牌号、车载重量、司机信息等。

104、根据车辆数据，为货物匹配车辆。

当查找到车辆数据后，后台可以向用户推荐对应的车辆信息，以及对应的报价等，等待用户的确认。或者直接为货物匹配对应的车辆，向该车辆的司机发送通知。

进一步地，由于不同的用户其历史数据大多数会不同，相应的，不同的用户其使用偏好或者常用的运输的线路也会不同。因此，在本发明实施例中，还可以根据每一个用户来单独统计数据，具体的，图2为本发明实施例提供的信息处理方法实施例的另一流程图，如图2所示，在步骤101之前，本发明实施例提供了一种信息处理方法，还可以包括如下步骤：

105、获取历史信息库中的第三数据，根据第三数据确定第一属性标签。

可以理解的是，在本发明实施例中，由于不同的用户均会对应不同的账户信息，相应的，用户的历史记录均在其绑定的账户信息内，因此，在后台的历史信息库中查找与该用户对应的第三数据，然后，对第三数据进行处理，确定出第一属性标签。在一个具体的实现过程中，首先，获取历史数据库中的多条第三数据；然后，根据物品种类模型分别为每条第三数据进行统计得到分布数据；接着，提取分布数据中数量大于或者等于第一阈值的数据对应的指定物品类别；最后，确定指定物品为第一属性标签。可以理解的是，在本发明实施例中，物品种类模型可以根据需要进行设计，例如，根据数据表的表头建立一个统计表，将每一条第三数据均按照统计表进行统计，得到一个最终的统计表。

例如，A用户的第三数据有50条，其中，Z物品类别10条，Y物品类别30条，R物品类别10条，则第一属性标签为Y。

106、获取历史信息库中的第四数据，根据第四数据确定第二属性标签。

而在确定指定运输路线时，在后台的历史信息库中查找与该用户对应的第四数据，然后，对第四数据进行处理，确定出第二属性标签。在一个具体的实现过程中，首先，获取历史数据库中的多条第四数据；然后，根据路线模型分别为每条第四数据进行统计得到权重分布数据；接着，提取权重分布数据中权重大于或者等于第二阈值的权重对应的指定运输路线；最后，确定指定运输路线为第二属性标签。可以理解的是，在本发明实施例中，路线模型可以是某一条路线的次数占整体数据次数的百分比。

例如，B用户的第三数据有100条，其中，E路线占比10％，F路线占比70％，Q路线占比20％，则第二属性标签为F。

通过前述的介绍可以看出，本发明实施例提供的信息处理方法，可以根据获得的货物的基本属性信息以及路线信息中，提取出对应的第一数据以及第二数据，并根据第一数据以及第二数据在历史信息库中查找对应的车辆数据，然后根据车辆数据为货物匹配车辆，在整个过程中，无需人工的参与，并且根据历史信息库中的数据来确定，可以提高匹配概率，进而降低了成本，提高了运输的效率，解决了现有技术中，在人工组货和配货过程中，车辆等待时间往往很长甚至出现空驶的现象，匹配效率较低的问题。

为了实现前述方法流程，本发明实施例还提供一种信息处理系统，图3为本发明实施例提供的信息处理系统实施例的结构示意图，如图3所示，本实施例的系统可以包括：第一获取单元11、提取单元12、查找单元13、匹配单元14。

第一获取单元11，用于获得货物的基本属性信息，以及运送货物的路线信息；

提取单元12，用于提取基本属性信息中与第一属性标签对应的第一数据，以及，提取路线信息中与第二属性标签对应的第二数据；

查找单元13，用于在历史信息库中查找与第一数据以及第二数据均对应的车辆数据；

匹配单元14，用于根据车辆数据，为货物匹配车辆。

其中，历史信息库至少包括用户在历史运输过程中，每一次运输的物品种类、运输路线、物品重量、车辆型号；

第一属性标签为指定物品种类；

第二属性标签为指定运输路线。

进一步地，图4为本发明实施例提供的信息处理系统实施例的另一结构示意图，如图4所示，本发明实施例提供的信息处理系统，在前述内容的基础上，还可以包括：第二获取单元15、第三获取单元16。

第二获取单元15，用于获取历史信息库中的第三数据，根据第三数据确定第一属性标签；

第三获取单元16，用于获取历史信息库中的第四数据，根据第四数据确定第二属性标签。

在一个具体的实现过程中，第二获取单元15，具体用于：

获取历史数据库中的多条第三数据；

根据物品种类模型分别为每条第三数据进行统计得到分布数据；

提取分布数据中数量大于或者等于第一阈值的数据对应的指定物品类别；

确定指定物品为第一属性标签。

在一个具体的实现过程中，第三获取单元16，具体用于：

获取历史数据库中的多条第四数据；

根据路线模型分别为每条第四数据进行统计得到权重分布数据；

提取权重分布数据中权重大于或者等于第二阈值的权重对应的指定运输路线；

确定指定运输路线为第二属性标签。

本实施例的系统，可以用于执行图1或图2所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)或处理器(Processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：

获得货物的基本属性信息，以及运送所述货物的路线信息；

提取所述基本属性信息中与第一属性标签对应的第一数据，以及，提取所述路线信息中与第二属性标签对应的第二数据；

在历史信息库中查找与所述第一数据以及所述第二数据均对应的车辆数据；

根据所述车辆数据，为所述货物匹配车辆。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在提取所述基本属性信息中与第一属性标签对应的第一数据，以及，提取所述路线信息中与第二属性标签对应的第二数据之前，所述方法还包括：

获取历史信息库中的第三数据，根据所述第三数据确定所述第一属性标签；

获取历史信息库中的第四数据，根据所述第四数据确定所述第二属性标签。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述历史信息库至少包括用户在历史运输过程中，每一次运输的物品种类、运输路线、物品重量、车辆型号；

所述第一属性标签为指定物品种类；

所述第二属性标签为指定运输路线。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取历史信息库中的第三数据，根据所述第三数据确定所述第一属性标签，包括：

获取所述历史数据库中的多条所述第三数据；

根据物品种类模型分别为每条所述第三数据进行统计得到分布数据；

提取所述分布数据中数量大于或者等于第一阈值的数据对应的指定物品类别；

确定所述指定物品为所述第一属性标签。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取历史信息库中的第四数据，根据所述第四数据确定所述第二属性标签，包括：

获取所述历史数据库中的多条所述第四数据；

根据路线模型分别为每条所述第四数据进行统计得到权重分布数据；

提取所述权重分布数据中权重大于或者等于第二阈值的权重对应的指定运输路线；

确定所述指定运输路线为所述第二属性标签。

6.一种信息处理系统，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获得货物的基本属性信息，以及运送所述货物的路线信息；

提取单元，用于提取所述基本属性信息中与第一属性标签对应的第一数据，以及，提取所述路线信息中与第二属性标签对应的第二数据；

查找单元，用于在历史信息库中查找与所述第一数据以及所述第二数据均对应的车辆数据；

匹配单元，用于根据所述车辆数据，为所述货物匹配车辆。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

第二获取单元，用于获取历史信息库中的第三数据，根据所述第三数据确定所述第一属性标签；

第三获取单元，用于获取历史信息库中的第四数据，根据所述第四数据确定所述第二属性标签。

8.根据权利要求6或7所述的系统，其特征在于，所述历史信息库至少包括用户在历史运输过程中，每一次运输的物品种类、运输路线、物品重量、车辆型号；

所述第一属性标签为指定物品种类；

所述第二属性标签为指定运输路线。

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第二获取单元，具体用于：

获取所述历史数据库中的多条所述第三数据；

根据物品种类模型分别为每条所述第三数据进行统计得到分布数据；

提取所述分布数据中数量大于或者等于第一阈值的数据对应的指定物品类别；

确定所述指定物品为所述第一属性标签。

10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第三获取单元，具体用于：

获取所述历史数据库中的多条所述第四数据；

根据路线模型分别为每条所述第四数据进行统计得到权重分布数据；

提取所述权重分布数据中权重大于或者等于第二阈值的权重对应的指定运输路线；

确定所述指定运输路线为所述第二属性标签。