CN109426896A - 一种确定区域运力状态的方法及装置、电子设备 - Google Patents

一种确定区域运力状态的方法及装置、电子设备 Download PDF

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Abstract

本申请提供一种确定区域运力状态的方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质。其中，确定区域运力状态的方法包括：根据用户对目标区域历史订单配送时长的满意度及目标区域历史订单配送时长，确定目标区域的配送时长阈值；根据目标区域当前订单的配送时长与配送时长阈值，确定目标区域的当前运力状态。本公开实施例确定的配送时长阈值更准确，因此根据该配送时长阈值确定目标区域的当前运力状态更准确。

Description

一种确定区域运力状态的方法及装置、电子设备
技术领域
本申请涉及计算机控制技术领域，尤其涉及一种确定区域运力状态的方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质。
背景技术
随着网络技术的逐步发展，在线进行外卖点餐日益普及，其方便、快捷等优势已获得用户的认可。随着外卖服务的日益增长，不可避免地会出现运力不足的问题。特别是在点餐高峰期，会出现无法为用户准时配送商品的情况。
相关技术是根据每个骑手的平均订单量来判断运力是否不足，但是仅将骑手的平均单量作为判断运力是否不足的标准，判断维度比较单一，准确性不高。
发明内容
有鉴于此，本申请提供一种确定区域运力状态的方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质，以提高判断目标区域运力状态的准确性。
具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：
根据本公开实施例的第一方面，提供一种确定区域运力状态的方法，所述方法包括：
根据用户对目标区域历史订单配送时长的满意度及所述目标区域历史订单配送时长，确定目标区域的配送时长阈值；
根据所述目标区域当前订单的配送时长与所述配送时长阈值，确定所述目标区域的当前运力状态。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种确定区域运力状态的装置，所述装置包括：
阈值确定模块，用于根据用户对目标区域历史订单配送时长的满意度及所述目标区域历史订单配送时长，确定目标区域的配送时长阈值；
状态确定模块，用于根据所述目标区域当前订单的配送时长与所述阈值确定模块确定的所述配送时长阈值，确定所述目标区域的当前运力状态。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述确定区域运力状态的方法。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述确定区域运力状态的方法。
本申请实施例，通过根据用户对目标区域历史订单配送时长的满意度及目标区域历史订单配送时长，确定目标区域的配送时长阈值，并根据目标区域当前订单的配送时长与配送时长阈值的关系，确定目标区域的当前运力状态，由于配送时长阈值与用户对目标区域历史订单配送时长的满意度相关，故确定的配送时长阈值更准确，因此根据该配送时长阈值确定目标区域的当前运力状态更准确。
附图说明
图1是本申请一示例性实施例示出的一种确定区域运力状态的方法流程图；
图2是本申请一示例性实施例示出的另一种确定区域运力状态的方法流程图；
图3A是本申请一示例性实施例示出的一种确定目标区域的配送时长阈值的流程图；
图3B是本申请一示例性实施例示出的一种获得多组运力数据的流程图；
图3C是本申请一示例性实施例示出的多组运力数据的示意图；
图3D是本申请一示例性实施例示出的生成的运力模型的示意图；
图3E是本申请一示例性实施例示出的一种根据运力模型和用户对所有组历史订单配送时长的满意度确定配送时长阈值的流程图；
图4是本申请一示例性实施例示出的另一种确定区域运力状态的方法流程图；
图5是本申请一示例性实施例示出的确定区域运力状态的装置所在电子设备的一种硬件结构图；
图6是本申请一示例性实施例示出的一种确定区域运力状态的装置的框图；
图7是本申请一示例性实施例示出的另一种确定区域运力状态的装置的框图；
图8是本申请一示例性实施例示出的另一种确定区域运力状态的装置的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请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。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。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”。
图1是本申请一示例性实施例示出的一种确定区域运力状态的方法流程图，如图1所示，确定区域运力状态的方法包括：
步骤S101，根据用户对目标区域历史订单配送时长的满意度及目标区域历史订单配送时长，确定目标区域的配送时长阈值。
由于用户对目标区域历史订单配送时长的满意度可以反映目标区域历史订单的配送是否准时，而目标区域历史订单的配送是否准时可以更准确地反映目标区域的运力是否不足，因此，该实施例中基于用户对目标区域历史订单配送时长的满意度来确定配送时长阈值可以更准确地确定目标区域运力不足的配送时长阈值。
步骤S102，根据目标区域当前订单的配送时长与配送时长阈值，确定目标区域的当前运力状态。
优选的，若该配送时长大于配送时长阈值，则确定目标区域当前运力不足，若该配送时长小于或等于配送时长阈值，则确定目标区域当前运力正常。
其中，目标区域当前订单的配送时长可以为目标区域当前订单的预估配送时长，也可以为目标区域当前订单的实际配送时长。若目标区域当前订单的预估配送时长大于配送时长阈值，则可以对目标区域的当前运力不足进行预警，若目标区域当前订单的实际配送时长大于配送时长阈值，则可以对目标区域的当前运力不足进行报警。
上述实施例，通过根据用户对目标区域历史订单配送时长的满意度及目标区域历史订单配送时长，确定目标区域的配送时长阈值，并根据目标区域当前订单的配送时长与配送时长阈值的关系，确定目标区域的当前运力状态，由于配送时长阈值与用户对目标区域历史订单配送时长的满意度相关，故确定的配送时长阈值更准确，因此根据该配送时长阈值确定目标区域的当前运力状态更准确。
图2是本申请一示例性实施例示出的另一种确定区域运力状态的方法流程图，如图2所示，该方法还可以包括：
步骤S201，根据用户对目标区域历史订单配送时长的满意度及目标区域历史订单配送时长，确定目标区域的配送时长阈值。
步骤S202，若目标区域当前订单的配送时长大于配送时长阈值，则确定目标区域当前运力不足。
步骤S203，若目标区域当前订单的配送时长小于或等于配送时长阈值，则确定目标区域当前运力正常。
上述实施例，通过根据用户对目标区域历史订单配送时长的满意度及目标区域历史订单配送时长，确定目标区域的配送时长阈值，使得确定的配送时长阈值更准确，然后在配送时长大于配送时长阈值时，确定目标区域当前运力不足，在配送时长小于或等于配送时长阈值时，确定目标区域当前运力正常，从而可以更准确地确定出目标区域的运力状态。
图3A是本申请一示例性实施例示出的一种确定目标区域的配送时长阈值的流程图，如图3A所示，确定配送时长阈值可以包括：
步骤S301，统计目标区域的多组历史订单信息，获得多组运力数据。
在该实施例中，可以采用多种方式来统计目标区域的多组历史订单信息，例如可以采用不同的时间粒度来统计目标区域的多组历史订单信息。具体地，所采用的时间粒度可以为但不限于10分钟、20分钟、1小时等。
假设目标区域为望京区域，统计望京区域2017年4月1日至4月30日的订单信息，可以按照订单创建时间进行分组，例如，创建时间在(10:00,10:10)内分为一组，(10:10,10:20)内分为一组,以此类推，将1天分为144组，并统计这4320组的订单信息。
如图3B所示，获得多组运力数据可以包括：
步骤S3011，根据每组历史订单与配送相关的评价信息，计算出用户对每组历史订单配送时长的满意度。
其中，与配送相关的评价信息可以包括但不局限于：1、表示服务质量的星级，其中，星级越低表示服务质量越差；2、配送时长快或慢；3、订单取消的原因，其中，订单取消的原因可以包括配送原因、价格偏高等。
其中，根据每组历史订单与配送相关的评价信息，计算出用户对每组历史订单配送时长的满意度可以包括：首先，根据每组历史订单与配送相关的评价信息，计算出每组历史订单配送时长的满意度指标，其中，该满意度指标可以包括但不局限于服务质量差评率、配送差评率和配送原因导致的订单取消率中的至少一项；其次，为每组历史订单配送时长的满意度指标分配权重；最后，根据每组历史订单配送时长的满意度指标以及为每组历史订单配送时长的满意度指标分配的权重，确定用户对每组历史订单配送时长的满意度。
在该实施例中，服务质量差评率可以为一星率，配送差评率可以为配送慢占比。以任一组历史订单为例，可以根据以下公式计算出用户对该组历史订单配送时长的满意度S：S＝W1*一星率+W2*评价慢占比+W3*订单取消率，其中，W1，W2和W3表示权重，∑Wi＝1，i表示大于等于1小于等于3的正整数。
由此可见，该实施例基于多个维度的信息获得用户对每组订单配送时长的满意度，从而为后续更准确地确定配送时长阈值提供条件。
步骤S3012，计算每组历史订单中所有历史订单配送时长的平均值，并将平均值确定为对应组的历史订单配送时长。
在该实施例中，可以将每组历史订单中所有历史订单配送时长的平均值作为对应组的历史订单配送时长。
步骤S3013，根据用户对每组历史订单配送时长的满意度及对应组的历史订单配送时长，获得多组运力数据。
在该实施例中，可以将用户对每组历史订单配送时长的满意度S及该组的历史订单配送时长T作为一组运力数据，最终获得的运力数据的组数为之前统计的历史订单信息的组数。
继续上例进行描述，在计算完用户对这4320组历史订单配送时长的满意度及这4320组的历史订单配送时长之后，可以获得4320组运力数据。
步骤S302，根据多组运力数据建立运力模型。
优选的，在获得多组运力数据之后，可以对多组运力数据进行平滑处理，然后对处理后的运力数据进行拟合运算，生成运力模型。
例如，获得图3C所示的4320组运力数据之后，可以对这4320组运力数据进行平滑处理，然后使用回归模型对处理后的运力数据进行拟合运算，生成如图3D所示的运力模型。
步骤S303，根据运力模型和用户对所有组历史订单配送时长的满意度，确定配送时长阈值。
如图3E所示，根据运力模型和用户对所有组历史订单配送时长的满意度确定配送时长阈值可以包括：
步骤S3031，计算用户对所有组历史订单配送时长的满意度平均值。
步骤S3032，计算满意度平均值和预设的满意度恶化因子之积，获得恶化后的满意度。
其中，满意度恶化因子可以根据历史数据统计获得，例如可以为95％，99％等。
假设计算出的满意度平均值M，满意度恶化因子为99％，则恶化后的满意度M′可以如图3D所示。
步骤S3033，将恶化后的满意度输入运力模型，得到配送时长阈值。
将恶化后的满意度M′输入图3D所示的运力模型，可以得到配送时长阈值为T′。
上述实施例，通过统计目标区域的多组历史订单信息，获得多组运力数据，并根据多组运力数据建立运力模型，然后根据运力模型和用户对所有组历史订单配送时长的满意度，确定配送时长阈值，使得确定的配送时长阈值更准确。
图4是本申请一示例性实施例示出的另一种确定区域运力状态的方法流程图，如图4所示，在步骤S202之后，该方法还可以包括：
步骤S401，根据预设调控策略降低目标区域的后续订单量。
在确定目标区域当前运力不足之后，可以根据预设调控策略进行调控，以降低目标区域的后续订单量，例如可以通过提高目标区域后续订单的配送费用来降低后续订单量。
步骤S402，每隔预设时长获取目标区域当前订单的配送时长，若获取的配送时长小于或等于配送时长阈值，则停止根据预设调控策略降低目标区域的后续订单量。
其中，预设时长可以根据需要设置，例如可以为5分钟。
在根据预设调控策略进行调控之后，可以每隔预设时长例如5分钟获取目标区域当前订单的配送时长，若获取的配送时长小于或等于配送时长阈值，则停止根据预设调控策略降低目标区域的后续订单量，例如通过将配送费用恢复到之前的价格来提高目标区域的后续订单量。
上述实施例，通过在目标区域当前运力不足时根据预设调控策略进行调控，之后每隔预设时长对目标区域当前订单的配送时长进行监控，当获取的配送时长小于或等于配送时长阈值，则停止根据预设调控策略进行调控，从而做到尽可能地保证运力正常。
与前述确定区域运力状态的方法实施例相对应，本申请还提供了确定区域运力状态的装置实施例。
本申请确定区域运力状态的装置实施例可以应用在电子设备上。其中，该电子设备可以为服务器。装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。如图5所示，为本申请确定区域运力状态的装置500所在电子设备的一种硬件结构图，该电子设备包括处理器510、存储器520及存储在存储器520上并可在处理器510上运行的计算机程序，该处理器510执行该计算机程序时实现上述确定区域运力状态的方法。除了图5所示的处理器510及存储器520之外，实施例中装置所在的电子设备通常根据该确定目标区域运力状态的实际功能，还可以包括其他硬件，对此不再赘述。
图6是本申请一示例性实施例示出的一种确定区域运力状态的装置的框图，如图6所示，该确定区域运力状态的装置包括：阈值确定模块61和状态确定模块62。
阈值确定模块61用于根据用户对目标区域历史订单配送时长的满意度及目标区域历史订单配送时长，确定目标区域的配送时长阈值。
状态确定模块62用于根据目标区域当前订单的配送时长与阈值确定模块61确定的配送时长阈值，确定目标区域的当前运力状态。
如图6所示的装置用于实现上述如图1所示的方法流程，涉及到的相关内容描述相同，此处不赘述。
上述实施例，通过根据用户对目标区域历史订单配送时长的满意度及目标区域历史订单配送时长，确定目标区域的配送时长阈值，并根据目标区域当前订单的配送时长与配送时长阈值的关系，确定目标区域的当前运力状态，由于配送时长阈值与用户对目标区域历史订单配送时长的满意度相关，故确定的配送时长阈值更准确，因此根据该配送时长阈值确定目标区域的当前运力状态更准确。关系
图7是本申请一示例性实施例示出的另一种确定区域运力状态的装置的框图，如图7所示，在上述图6所示实施例的基础上，阈值确定模块61可以包括：统计获得子模块611、建立子模块612和确定子模块613。
统计获得子模块611用于统计目标区域的多组历史订单信息。
建立子模块612用于根据统计获得子模块611获得的多组运力数据建立运力模型。
确定子模块613用于根据建立子模块612建立的运力模型和用户对所有组历史订单配送时长的满意度，确定配送时长阈值。
如图7所示的装置用于实现上述如图3A所示的方法流程，涉及到的相关内容描述相同，此处不赘述。
上述实施例，通过统计目标区域的多组历史订单信息，获得多组运力数据，并根据多组运力数据建立运力模型，然后根据运力模型和用户对所有组历史订单配送时长的满意度，确定配送时长阈值，使得确定的配送时长阈值更准确。
图8是本申请一示例性实施例示出的另一种确定区域运力状态的装置的框图，如图8所示，在上述图7所示实施例的基础上，统计获得子模块611可以包括：第一计算单元6111、第二计算单元6112和获得单元6113。
第一计算单元6111用于根据每组历史订单与配送相关的评价信息，计算出用户对每组历史订单配送时长的满意度。
第二计算单元6112用于计算每组历史订单中所有历史订单配送时长的平均值，并将平均值确定为对应组的历史订单配送时长。
获得单元6113用于根据第一计算单元6111计算出的用户对每组历史订单配送时长的满意度及第二计算单元6112确定的对应组的历史订单配送时长，获得多组运力数据。
如图8所示的装置用于实现上述如图3B所示的方法流程，涉及到的相关内容描述相同，此处不赘述。
上述实施例，通过计算出用户对每组历史订单配送时长的满意度及对应组的历史订单配送时长，来获得多组运力数据，从而为后续确定更准确的配送时长阈值提供条件。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质存储有计算机程序，该计算机程序用于执行上述确定区域运力状态的方法，其中，计算机可读存储介质可以是只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、光盘只读存储器(CD-ROM)、磁带、软盘和光数据存储设备等。
对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (12)

1.一种确定区域运力状态的方法，其特征在于，所述方法包括：根据用户对目标区域历史订单配送时长的满意度及所述目标区域历史订单配送时长，确定目标区域的配送时长阈值；
根据所述目标区域当前订单的配送时长与所述配送时长阈值，确定所述目标区域的当前运力状态。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户对目标区域历史订单配送时长的满意度及所述目标区域历史订单配送时长，确定目标区域的配送时长阈值，包括：
统计所述目标区域的多组历史订单信息，获得多组运力数据；
根据所述多组运力数据建立运力模型；
根据所述运力模型和所述用户对所有组历史订单配送时长的满意度，确定所述配送时长阈值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述统计所述目标区域的多组历史订单信息，获得多组运力数据，包括：
根据每组历史订单与配送相关的评价信息，计算出用户对每组历史订单配送时长的满意度；
计算所述每组历史订单中所有历史订单配送时长的平均值，并将所述平均值确定为对应组的历史订单配送时长；
根据所述用户对每组历史订单配送时长的满意度及对应组的历史订单配送时长，获得所述多组运力数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每组历史订单与配送相关的评价信息，计算出用户对每组历史订单配送时长的满意度，包括：
根据每组历史订单与配送相关的评价信息，计算出每组历史订单配送时长的满意度指标；
为所述每组历史订单配送时长的满意度指标分配权重；
根据所述每组历史订单配送时长的满意度指标以及为所述每组历史订单配送时长的满意度指标分配的权重，确定所述用户对每组历史订单配送时长的满意度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述满意度指标包括服务质量差评率、配送差评率和订单取消率中的至少一项。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据多组运力数据建立运力模型，包括：
对所述多组运力数据进行平滑处理；
对处理后的运力数据进行拟合运算，生成所述运力模型。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述运力模型和所述用户对所有组历史订单配送时长的满意度，确定所述配送时长阈值，包括：
计算所述用户对所有组历史订单配送时长的满意度平均值；
计算所述满意度平均值和预设的满意度恶化因子之积，获得恶化后的满意度；
将所述恶化后的满意度输入所述运力模型，得到所述配送时长阈值。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域当前订单的配送时长与所述配送时长阈值，确定所述目标区域的当前运力状态，包括：
若所述配送时长大于所述配送时长阈值，则确定所述目标区域当前运力不足；
若所述配送时长小于或等于所述配送时长阈值，则确定所述目标区域当前运力正常。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述确定所述目标区域当前运力不足之后，所述方法还包括：
根据预设调控策略降低所述目标区域的后续订单量；
每隔预设时长获取所述目标区域当前订单的配送时长，若获取的所述配送时长小于或等于所述配送时长阈值，则停止根据所述预设调控策略降低所述目标区域的后续订单量。
10.一种确定区域运力状态的装置，其特征在于，所述装置包括：
阈值确定模块，用于根据用户对目标区域历史订单配送时长的满意度及所述目标区域历史订单配送时长，确定目标区域的配送时长阈值；
状态确定模块，用于根据所述目标区域当前订单的配送时长与所述阈值确定模块确定的所述配送时长阈值，确定所述目标区域的当前运力状态。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1-9任一所述的确定区域运力状态的方法。
12.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1-9任一所述的确定区域运力状态的方法。
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