CN109685357A - 订单分配修改行为的评价方法及装置、服务器和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及智能调度技术领域，公开了一种订单分配修改行为的评价方法及装置、服务器和存储介质。该方法包括：响应于订单分配修改行为，获取与订单分配修改行为对应的配送信息；其中，订单分配修改行为对应于第一订单分配行为和第二订单分配行为；根据配送信息生成改单行为画像；其中，改单行为画像包括多个标签；根据改单行为画像的各标签得到订单分配修改行为的评价信息。本发明实施方式通过基于订单分配修改行为生成改单行为画像，并基于改单行为画像得到订单分配修改行为的评价信息，从而可以对订单分配修改行为进行客观评价，进而在此基础上进一步优化订单分配的准确度，提高配送效率。

Description

订单分配修改行为的评价方法及装置、服务器和存储介质

技术领域

本发明涉及智能调度技术领域，特别涉及一种订单分配修改行为的评价方法及装置、服务器和存储介质。

背景技术

近年来，在线叫餐业务发展迅速，目前平台日均处理订单量已经十分庞大，高峰期的订单处理压力也很大，因而智能调度系统的效率十分关键。由于目前的订单分配系统还存在一些不足，因此需要工作人员辅助对系统分配的某些订单进行改分配，例如将系统分配给张三的某订单转分配给李四。

发明人发现相关技术至少存在以下问题：由于工作人员一般是基于经验对订单进行改分配，因此订单改分配效果参差不齐。因此需要对现有技术中的订单分配修改行为进行客观评价，以便进一步优化订单分配的准确性。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种订单分配修改行为的评价方法及装置、服务器和存储介质，通过基于订单分配修改行为生成改单行为画像，并基于改单行为画像得到订单分配修改行为的评价信息，从而可以对订单分配修改行为进行客观评价，进而在此基础上进一步优化订单分配的准确度，提高配送效率。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种订单分配修改行为的评价方法，包括：

响应于订单分配修改行为，获取与所述订单分配修改行为对应的配送信息；其中，所述订单分配修改行为对应于第一订单分配行为和第二订单分配行为；

根据所述配送信息生成改单行为画像；其中，所述改单行为画像包括多个标签；

根据所述改单行为画像的各标签得到所述订单分配修改行为的评价信息。

本发明的实施方式还提供了一种订单分配修改行为的评价装置，包括：

获取模块，用于响应于订单分配修改行为，获取与所述订单分配修改行为对应的配送信息；其中，所述订单分配修改行为对应于第一订单分配行为和第二订单分配行为；

画像模块，用于根据所述配送信息生成改单行为画像；其中，所述改单行为画像包括多个标签；

评价模块，用于根据所述改单行为画像的各标签得到所述订单分配修改行为的评价信息。

本发明的实施方式还提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器，存储器存储计算机程序，处理器运行所述计算机程序以实现：

响应于订单分配修改行为，获取与所述订单分配修改行为对应的配送信息；其中，所述订单分配修改行为对应于第一订单分配行为和第二订单分配行为；

根据所述配送信息生成改单行为画像；其中，所述改单行为画像包括多个标签；

根据所述改单行为画像的各标签得到所述订单分配修改行为的评价信息。

本发明的实施方式还提供了一种存储介质，用于存储计算机可读程序，所述计算机可读程序用于供计算机执行如上所述的订单分配修改行为的评价方法。

本发明实施方式相对于现有技术而言，响应于订单分配修改行为，获取与订单分配修改行为对应的配送信息，其中，订单分配修改行为对应于第一订单分配行为和第二订单分配行为，因此订单分配修改行为的配送信息包括第一订单分配行为对应的配送信息以及第二订单分配行为对应的配送信息，即订单改派前后各自的配送信息。根据第一订单分配行为以及第二订单分配行为分别对应的配送信息生成改单行为画像，即通过改单行为画像描述订单分配修改行为，并根据改单行为画像得到订单分配修改行为的评价信息，从而可对订单分配修改行为进行客观评价，在此基础上可以进一步优化订单分配系统或者对工作人员的订单分配修改行为进行指导，进而提高订单分配的准确度以及配送效率。

作为一个实施例，所述配送信息包括：配送运力信息以及配送压力。

作为一个实施例，所述根据所述配送信息生成改单行为画像，具体包括：

根据所述配送信息对所述第一订单分配行为进行模拟，得到第一模拟配送数据对应的第一标签。

作为一个实施例，所述根据所述配送信息生成改单行为画像，还包括：

根据所述配送信息对所述第二订单分配行为进行模拟，得到第二模拟配送数据对应的第二标签。

作为一个实施例，在得到第二模拟配送数据对应的第二标签之后，还包括：

基于所述第一模拟配送数据和所述第二模拟配送数据得到改单效果预估标签。

作为一个实施例，所述根据所述配送信息生成改单行为画像，还包括：

根据所述配送信息获取所述第一订单分配行为对应的第一真实配送数据；

根据所述配送信息获取所述第二订单分配行为对应的第二真实配送数据；

基于所述第一真实配送数据以及所述第二真实配送数据得到所述订单分配修改行为的真实改单效果标签。

作为一个实施例，所述根据所述配送信息生成改单行为画像，还包括：

提取所述配送信息的基本属性及所述基本属性的关联特征，根据所述基本属性以及关联特征得到所述订单分配修改行为的基本关联标签。

作为一个实施例，所述根据所述配送信息生成改单行为画像，还包括：

获取所述订单分配修改行为的关联改单信息；

根据所述关联改单信息得到所述订单分配修改行为的关联改单标签。

作为一个实施例，所述订单分配修改行为的评价信息包括：改单行为效果；

所述根据所述改单行为画像的各标签得到所述订单分配修改行为的评价信息，具体包括：

将所述改单行为画像中的各标签的分值加权求和得到所述订单分配修改行为的总分值；

根据所述总分值所在的区间确定所述订单分配修改行为的改单行为效果。

作为一个实施例，在所述根据所述总分值所在的区间确定所述订单分配修改行为的改单行为效果之后，还包括：

若所述订单分配修改行为的总分值在第一预设区间内,则拒绝所述修改订单分配行为。

作为一个实施例，在所述根据所述总分值所在的区间确定所述订单分配修改行为的改单行为效果之后，还包括：

若所述订单分配修改行为的总分值在第二预设区间内，则保存所述订单分配修改行为以用于训练订单分配系统。

附图说明

图1是根据本发明第一实施方式中的订单分配修改行为的评价方法流程图；

图2是根据本发明第二实施方式中的订单分配修改行为的评价方法流程图；

图3是根据本发明第三实施方式中的订单分配修改行为的评价方法流程图；

图4是根据本发明第四实施方式中的订单分配修改行为的评价方法流程图；

图5是根据本发明第五实施方式中的订单分配修改行为的评价装置结构示意图；

图6是根据本发明第六实施方式中的电子设备的结构示意图。

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，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本发明而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本发明所要求保护的技术方案。

下面对本实施方式的订单分配修改行为的评价方法的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。请参考图1，本实施方式的订单分配修改行为的评价方法具体包括步骤101至步骤103。

步骤101：响应于订单分配修改行为，获取与订单分配修改行为对应的配送信息。

其中，订单分配修改行为对应于第一订单分配行为和第二订单分配行为。在订单分配系统分配完成后，工作人员可能会根据自己的经验主动确定是否需要对订单进行改分配，从而产生了订单分配修改行为。订单分配修改行为包括：单次改派行为和批量改派行为。单次改派行为例如是将骑手张三的订单A转分配给骑手李四。批量改派行为例如是将骑手张三的所有订单批量转分配给骑手李四。在实际应用中，一个订单还可能被多次改派，例如将骑手张三的订单A先转分配给李四，再从李四转分配给其他骑手。

需要说明的是，在对多次改派同一订单的订单分配修改行为进行分析时，一般可将最后一次改派作为重点进行分析。本实施方式对于订单分配修改行为不做具体限制。其中，第一订单分配行为例如对应于订单分配系统的订单分配行为，第二订单分配行为例如对应于工作人员的订单改分配行为。订单分配修改行为对应的配送信息包括第一订单分配行为以及第二订单分配行为各自对应的配送信息，第一订单分配行为以及第二订单分配行为各自对应的配送信息可以用于反映订单分配修改行为的改单行为效果以及改单意图。

订单分配修改行为和一般的互联网用户行为(如页面浏览、搜索、购买等)挖掘有很多不同，因此互联网用户行为挖掘方式并不适用订单分配修改行为挖掘。订单分配修改行为和互联网用户行为的主要不同之处包括：订单分配修改行为是针对当前订单分配状况的响应调整行为(即environment(环境)→action(作用))，决策过程中展现场景作用大于个人偏好。而浏览与搜索等的互联网用户行为带有明显用户意图(即intention(意图)→action(作用))，决策过程中展现场景作用小于个人偏好。换言之，由于订单分配修改行为是响应调整行为，是可以完全自动完成的行为，而浏览与搜索用户行为则不太可能自动完成。订单分配修改行为除了少数批量修改行为外，大部分订单分配修改行为均有独立解释的价值，所以需要对单次订单分配修改行为进行深入挖掘。其中，订单分配修改行为对应的配送信息是订单分配修改行为挖掘的基础。配送信息包括但不限于：配送运力信息、配送压力等。配送运力信息包括但不限于：骑手的背单能力、骑手的单量以及骑手所处位置等。本实施方式对于配送信息的维度以及粒度均不作具体限制。

步骤102：根据配送信息生成改单行为画像。其中，改单行为画像包括多个标签。

即根据配送信息生成多个标签，通过不同的标签可以从不同的维度描述订单分配修改行为，以便对订单分配修改行为进行评价。例如，通过比较第一订单分配行为和第二订单分配行为对应的相同维度的配送信息，从而得到该维度对应的标签，通过该标签可以表示订单分配修改行为在该维度上所产生的影响是正面影响或者负面影响，其中正面影响可以采用正值表示，负面影响可以采用负值表示，值越大表示正面影响越大，值越小表示负面影响越小。需要说明的是，每个标签还可以进一步包括若干个子标签，用于描述该维度下不同的影响因素。以改单效果维度下配送时长这一因素对应的子标签而言，若第一订单分配行为对应的配送时长大于第二订单分配行为对应的配送时长，则该子标签的标签值可以为正值，且标签值越大表示订单分配修改行为节省的配送时长越多。步骤102生成的标签的种类越多，则对订单分配修改行为描述得越全面，各标签下的子标签种类越多，则对订单分配修改行为刻画得越精细。本实施方式对于改单行为画像的标签的种类以及数量均不做具体限制。

步骤103：根据改单行为画像的各标签得到订单分配修改行为的评价信息。

步骤103中可以通过将改单行为画像的各标签对应的标签值进行加权求和的方式得到订单分配修改行为的总分数，并通过总分数的高低评价订单分配修改行为。例如，总分数越高表示订单分配修改行为的正面影响越多、越大，总分数越低表示订单分配修改行为的负面影响越多、越大。

因此，本实施方式通过采集订单分配修改行为对应的配送信息，并基于配送信息生成改单行为画像，即根据配送信息对订单分配修改行为的影响进行全面、客观的描述，从而对订单分配修改行为进行客观的评价，进而可以提高订单分配的准确度以及配送效率。

本发明的第二实施方式涉及一种订单分配修改行为的评价方法，如图2所示，本实施方式包括步骤201至步骤204。

步骤201：响应于订单分配修改行为，获取与订单分配修改行为对应的配送信息。

其中，订单分配修改行为对应于第一订单分配行为和第二订单分配行为。

步骤201的具体实施方式请参考第一实施方式的步骤101，此处不再赘述。

步骤202：根据配送信息生成改单行为画像。

其中，改单行为画像包括多个标签，因此步骤202可根据配送信息生成多个标签。举例而言，步骤202生成的标签可以包括：基本关联标签、关联改单标签以及改单效果预估标签等。下面对各标签的生成方式进行详细描述。

基本关联标签生成方式：提取配送信息的基本属性及基本属性的关联特征，根据基本属性以及关联特征得到订单分配修改行为的基本关联标签。举例而言，一次订单分配修改行为可以被描述为“静安寺的工作人员在2018年1月3日12:05将订单3000017584108089487从张三改到李四身上”，则本次订单分配修改行为的基本属性包括但不限于：站点、时间、订单号、第一订单分配行为对应的骑手张三、第二订单分配行为对应的骑手李四、张三当前的订单量以及位置、李四当前的订单量以及位置等。通过这些基本属性直接可以关联到的相关信息则可称为基本属性的关联特征。举例而言，生成的基本关联标签可以包括：新/老骑手偏好标签、高峰期/低峰期偏好标签。其中，新/老骑手偏好标签可以直接对比改派前骑手以及改派后骑手的级别得出，该标签可以用于确定工作人员是否有将更多订单分给老骑手的偏好。高峰期/低峰期偏好标签可以直接根据历史不同时间订单量确定改派时刻为高峰期或者低峰期，该标签可以区分不同压力情况下的偏好差别。

关联改单标签生成方式：获取订单分配修改行为的关联改单信息，根据关联改单信息得到订单分配修改行为的关联改单标签。虽然订单分配修改行为是工作人员依据当前订单分配状况进行响应调整产生的，但有时工作人员会一次调整多个订单，并且在调整不到位时还会对一个订单调整多次，这就使得我们无法脱离其他相关订单分配修改行为对某次订单分配修改行为进行独立研究。因此，可通过关联行为挖掘，给某次订单分配修改行为贴上必要的关联标签。对每次订单分配修改行为(亦称改派)打上关联改单标签，可以辅助推断该次订单分配修改行为是根据当前订单分配状况所采取的独立改派行为，还是一连串改派行为中的某个步骤。如果是一连串改派行为中的某个步骤，则在分析该一连串改派行为影响的时候，可以将该一连串改派行为打包在一起进行整体分析，或者挑选出这些连贯行为中最重要的某次行为进行最终分析，从而可以更有效地对改派行为进行评价。

关联改单标签可以包括多种子标签，各子标签的类型举例如下表一。

表一

基本关联标签以及关联改单标签等的标签主要用于丰富订单分配修改行为的描述。但不能单独作为其评价的核心依据。每个订单分配修改行为的效果难以通过真实数据反映出来，主要原因如下：

订单分配修改行为的影响是长期的(比如一次改派会影响某个骑手身上后面5个订单的取送顺序及送达时间)，但在这个长期过程中订单分布状况会发生变化，所以难以观测到该次改派的独立影响；

订单分配修改行为本身的效果应当以改派前后行为的影响差别进行效果衡量，但改派前分单行为的事件并未真实发生，所以缺乏对应的数据。

因此，本实施方式通过对改派前后进行独立模拟，并利用模拟后影响的差别对改派行为效果进行评估。由此产生了改单效果预估标签。改单效果预估标签可以作为订单分配修改行为评价的核心依据。

改单效果预估标签生成方式：根据配送信息对第一订单分配行为进行模拟，得到第一模拟配送数据对应的第一标签，根据配送信息对第二订单分配行为进行模拟，得到第二模拟配送数据对应的第二标签，基于第一模拟配送数据和第二模拟配送数据得到改单效果预估标签。其中，第一模拟配送数据以及第二模拟配送数据均可以根据现有的路径规划算法，对骑手配送过程进行模拟得到，此处不再赘述。改单效果预估标签可以包括多个影响因素对应的子标签，举例如下：

增加骑行/减少骑行子标签，其用于描述经过模拟对比，改派后两个骑手的整体骑行距离会明显变多/少；

减少超时风险/增加超时风险子标签，其用于描述经过模拟对比，改派后两个骑手身上的订单预计会超时的个数变多/少；

照顾少单骑手子标签；其用于描述改给骑手的平均在线完成单数是站点最少or被改骑手的平均在线完成单数是站点最多；

增加/减少用户等待时长子标签，经过模拟对比，改派后两个骑手身上的订单的平均送达时间会明显变多/变少；

预留空骑手子标签，被改骑手原本身上只有这一单；

追单子标签，将订单追给被改骑手；

拆单，被改订单在被改骑手身上会形成新的一波配送。

其中，改单效果预估标签的分值可以为其子标签的分值的加权求和。本实施方式对于其子标签的种类不做具体限制。

步骤203：将改单行为画像中的各标签的分值加权求和得到订单分配修改行为的总分值。

其中，可以将总分值划分为若干个区间，不同的区间代表订单分配修改行为的行为效果，例如可以分为三个区间，分别表示订单分配修改行为属于优质改派、中性改派或者较差改派。

步骤204：根据总分值所在的区间确定订单分配修改行为的改单行为效果。

其中，步骤204可以直接得出本次订单分配修改行为属于优质改派、中性改派还是较差改派。

本实施方式通过采集订单分配修改行为对应的配送信息，并基于配送信息生成改单行为画像，即根据配送信息对订单分配修改行为的影响进行全面、客观的描述，从而对订单分配修改行为进行客观的评价，进而可以提高订单分配的准确度以及配送效率。并且通过生成多种类型的标签，可以对改派行为进行客观、全面的评价。

本发明的第三实施方式涉及一种订单分配修改行为的评价方法，如图3所示，本实施方式包括步骤301至步骤307。

步骤301：响应于订单分配修改行为，获取与订单分配修改行为对应的配送信息。

其中，订单分配修改行为对应于第一订单分配行为和第二订单分配行为。

步骤302：根据配送信息生成改单行为画像。

其中，改单行为画像包括多个标签。

步骤303：将改单行为画像中的各标签的分值加权求和得到所述订单分配修改行为的总分值。

步骤304：根据总分值所在的区间确定订单分配修改行为的改单行为效果。

步骤301～步骤304可以参考第二实施方式的步骤201～步骤204,此处不再赘述。

步骤305：确定订单分配修改行为的总分值是否在第一预设区间，若在第一预设区间，则执行步骤306，若不在第一预设区间，则执行步骤307。

其中，第一预设区间对应于较差改派，即不建议的改派行为，第一预设区间之外的区间可以为优质改派或者中性改派等，属于可以允许的改派。

步骤306：拒绝修改订单分配行为。

步骤307：允许修改订单分配行为。

本实施方式通过采集订单分配修改行为对应的配送信息，并基于配送信息生成改单行为画像，即根据配送信息对订单分配修改行为的影响进行全面、客观的描述，从而对订单分配修改行为进行客观的评价，进而可以进一步提高订单分配的准确度以及配送效率。并且通过生成多种类型的标签，可以对改派行为进行客观、全面的评价。同时还可以根据订单分配修改行为的评价结果，实时矫正订单分配修改行为。

本发明的第四实施方式涉及一种订单分配修改行为的评价方法，如图4所示，本实施方式包括步骤401至步骤407。

步骤401：响应于订单分配修改行为，获取与订单分配修改行为对应的配送信息。

其中，订单分配修改行为对应于第一订单分配行为和第二订单分配行为。

步骤402：根据配送信息生成改单行为画像。

其中，改单行为画像包括多个标签。

本实施方式还可以在第二实施方式的基础上，在步骤402中生成真实改单效果标签。其中，真实改单效果标签的生成方式如下：根据配送信息获取第一订单分配行为对应的第一真实配送数据，根据配送信息获取第二订单分配行为对应的第二真实配送数据，基于第一真实配送数据以及第二真实配送数据得得到订单分配修改行为的真实改单效果标签。具体地，第一真实配送数据可以为订单发生改派后第一订单分配行为对应的真实配送数据，在一些例子中，也可以对第一真实配送数据进行修正以得到订单未发生改派的情况下第一订单分配行为对应的真实配送数据。修正方式例如是通过利用相同或者类似的配送数据代替发生改派的订单的配送数据，例如以相同骑手或者背单能力相近的骑手的具有相同取送位置的订单的配送数据代替发生改派的订单的配送数据，然不限于此。例如，第一订单分配行为下骑手张三分配有5个订单，骑手李四分配有3个订单，第二订单分配行为将骑手张三的订单A改派至骑手李四，因此，第一真实配送数据可以根据张三身上4个订单的配送数据得到，或者以修正方式得到的张三对订单A的配送数据。第二订单分配行为由于发生了真实配送，所以第二真实配送数据为骑手李四对订单A的真实配送数据，可以直接获取。真实配送数据包括但不限于：订单的实际配送时长，是否超时等。其中，真实改单效果标签可以包括但不限于以下子标签：

订单真实超时子标签，用于描述被改派订单从真实数据看确实超时了；

骑手后续真实超时子标签，用于描述被改骑手从真实数据看，当时身上确实有很多订单超时了；

骑手上/下线子标签，用于描述被改骑手下线，或者改后骑手刚上线

由于第二实施方式中的评价方式主要通过模拟过程得出的数据进行判断，在一些场景中，还是需要真实数据作为支撑。比如模拟过程确定某些订单会超时而工作人员并不会认同，此时通过本实施方式的真实改单效果标签就可以给出更全面的数据了。

步骤403：将改单行为画像中的各标签的分值加权求和得到订单分配修改行为的总分值。

步骤404：根据总分值所在的区间确定订单分配修改行为的改单行为效果。

步骤405：确定订单分配修改行为的总分值是否在第二预设区间内，若在第二预设区间内，则执行步骤406，若不在第二预设区间，则执行步骤407。

其中，第二预设区间对应于优质改派，第二预设区间之外的区间可以对应较差改派或者中性改派。

步骤406：保存订单分配修改行为以用于训练订单分配系统。

当订单分配修改行为属优质改派时，表明订单分配系统存在不足。因此，通过保存优质改派对应的订单分配修改行为以用于训练订单分配系统，可以为订单分配系统的优化提供大量有益的实例，有利于快速提高订单分配系统的准确性。

步骤407：不保存订单分配修改行为。

本实施方式通过采集订单分配修改行为对应的配送信息，并基于配送信息生成改单行为画像，即根据配送信息对订单分配修改行为的影响进行全面、客观的描述，从而对订单分配修改行为进行客观的评价，进而为进一步提高调度效率打下基础。并且，还可以收集现有订单分配系统分单效果较差的数据(例如配送效率较低、与骑手匹配度较低等)以训练订单分配系统，从而快速提高订单分配系统分单的准确性。此外，在实际应用中，研发人员也可以根据标签对工作人员的改派意图进行推断，从而有利于对改派行为进行指导。

本发明的第五实施方式涉及一种订单分配修改行为的评价装置，应用于服务器侧，具体可以应用于独立的服务器，或者服务器群。请参阅图5，该订单分配修改行为的评价装置500包括：

获取模块501，用于响应于订单分配修改行为，获取与订单分配修改行为对应的配送信息；其中，订单分配修改行为对应于第一订单分配行为和第二订单分配行为；

画像模块502，用于根据配送信息生成改单行为画像；其中，改单行为画像包括多个标签；

评价模块503，用于根据改单行为画像的各标签得到订单分配修改行为的评价信息。

其中，在订单分配系统分配完成后，工作人员可能会根据自己的经验主动确定是否需要对订单进行改分配，从而产生了订单分配修改行为。订单分配修改行为包括：单次改派行为和批量改派行为。单次改派行为例如是将骑手张三的订单A转分配给骑手李四。批量改派行为例如是将骑手张三的所有订单批量转分配给骑手李四。在实际应用中，一个订单还可能被多次改派，例如将骑手张三的订单A先转分配给李四，再从李四转分配给其他骑手。需要说明的是，在对多次改派同一订单的订单分配修改行为进行分析时，一般可将最后一次改派作为重点进行分析。本实施方式对于订单分配修改行为不做具体限制。其中，第一订单分配行为例如对应于订单分配系统的订单分配行为，第二订单分配行为例如对应于工作人员的订单改分配行为。订单分配修改行为对应的配送信息包括第一订单分配行为以及第二订单分配行为各自对应的配送信息，第一订单分配行为以及第二订单分配行为各自对应的配送信息可以用于反映订单分配修改行为的改单行为效果以及改单意图。

订单分配修改行为和一般的互联网用户行为(如页面浏览、搜索、购买等)挖掘有很多不同，因此互联网用户行为挖掘方式并不适用订单分配修改行为挖掘。订单分配修改行为和互联网用户行为的主要不同之处包括：订单分配修改行为是针对当前订单分配状况的响应调整行为(即environment(环境)→action(作用))，决策过程中展现场景作用大于个人偏好。而浏览与搜索等的互联网用户行为带有明显用户意图(即intention(意图)→action(作用))，决策过程中展现场景作用小于个人偏好。换言之，由于订单分配修改行为是响应调整行为，是可以完全自动完成的行为，而浏览与搜索用户行为则不太可能自动完成。订单分配修改行为除了少数批量修改行为外(目前约占30％)，大部分订单分配修改行为均有独立解释的价值，所以需要对单次订单分配修改行为进行深入挖掘。其中，订单分配修改行为对应的配送信息是订单分配修改行为挖掘的基础。配送信息包括但不限于：配送运力信息、配送压力等。配送运力信息包括但不限于：骑手的背单能力、骑手的单量以及骑手所处位置等。本实施方式对于配送信息的维度以及粒度均不作具体限制。

画像模块502具体用于根据配送信息生成多个标签，通过不同的标签可以从不同的维度描述订单分配修改行为，以便对订单分配修改行为进行评价。例如，画像模块502通过比较第一订单分配行为和第二订单分配行为对应的相同维度的配送信息，从而得到该维度对应的标签，通过该标签可以表示订单分配修改行为在该维度上所产生的影响是正面影响或者负面影响，其中正面影响可以采用正值表示，负面影响可以采用负值表示，值越大表示正面影响越大，值越小表示负面影响越小。需要说明的是，每个标签还可以进一步包括若干个子标签，用于描述该维度下不同的影响因素。以改单效果维度下以配送时长这一因素维度对应的子标签而言，若第一订单分配行为对应的配送时长大于第二订单分配行为对应的配送时长，则该子标签的标签值可以为正值，且标签值越大表示订单分配修改行为节省的配送时长越多。画像模块502生成的标签的种类越多，则对订单分配修改行为的描述得越全面，各标签下的子标签种类越多，则对订单分配修改行为刻画得越精细。本实施方式对于改单行为画像的标签的种类以及数量均不做具体限制。

在一个例子中，画像模块502生成的标签可以包括：基本关联标签、关联改单标签、改单效果预估标签以及真实改单效果标签等。各标签的生成方式请参考第三以及第四实施方式，此不不再赘述。

作为一个实施例，评价模块503具体用于将改单行为画像中的各标签的分值加权求和得到订单分配修改行为的总分值，根据总分值所在的区间确定订单分配修改行为的改单行为效果。

作为一个实施例，订单分配修改行为的评价装置还可以包括改派推荐模块(图未示)，具体用于在确定出订单分配修改行为的总分值在第一预设区间内时,拒绝修改订单分配行为，在订单分配修改行为的总分值不在第一预设区间内时，允许修改订单分配行为。

作为一个实施例，订单分配修改行为的评价装置还可以包括保存模块(图未示)，具体用于在确定出订单分配修改行为的总分值在第二预设区间内时，保存订单分配修改行为以用于训练订单分配系统。

本实施方式通过获取模块采集订单分配修改行为对应的配送信息，通过画像模块基于配送信息生成改单行为画像，通过评价模块得到订单分配修改行为的评价信息，从而使得可以根据配送信息对订单分配修改行为的影响进行全面、客观的描述，从而对订单分配修改行为进行客观的评价，进而为进一步提高调度效率打下基础。并且，还可以收集现有订单分配系统分单效果较差的数据(例如配送效率较低、与骑手匹配度较低等)以训练订单分配系统，从而快速提高订单分配系统的准确性。此外，在实际应用中，研发人员也可以根据标签对工作人员的改派意图进行推断，从而有利于对改派行为进行指导。

本发明的第六实施方式涉及一种电子设备，具体可以应用于独立的服务器，或者服务器群。如图6所示，该电子设备包括存储器602和处理器601；

其中，所述存储器602存储有可被所述至少一个处理器601执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器601执行以实现：响应于订单分配修改行为，获取与所述订单分配修改行为对应的配送信息；其中，所述订单分配修改行为对应于第一订单分配行为和第二订单分配行为；

根据所述配送信息生成改单行为画像；其中，所述改单行为画像包括多个标签；

根据所述改单行为画像的各标签得到所述订单分配修改行为的评价信息。

一个或多个处理器601以及存储器602，图6中以一个处理器601为例。处理器601、存储器602可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。存储器602作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。处理器601通过运行存储在存储器602中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述订单分配修改行为的评价方法。

存储器602可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储过滤器等。此外，存储器602可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施方式中，存储器602可选包括相对于处理器601远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至外接设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

一个或者多个模块存储在存储器602中，当被一个或者多个处理器601执行时，执行上述任意方法实施方式中的订单分配修改行为的评价方法。

上述设备可执行本发明实施方式所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果，未在本实施方式中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施方式所提供的方法。

本实施方式通过采集订单分配修改行为对应的配送信息，并基于配送信息生成改单行为画像，即根据配送信息对订单分配修改行为的影响进行全面、客观的描述，从而对订单分配修改行为进行客观的评价，进而为进一步提高调度效率打下基础。并且，还可以收集现有订单分配系统分单效果较差的数据(例如配送效率较低、与骑手匹配度较低等)以训练订单分配系统，从而快速提高订单分配系统的准确性。此外，在实际应用中，研发人员也可以根据标签对工作人员的改派意图进行推断，从而有利于对改派行为进行指导。

本发明的第七实施方式涉及一种非易失性存储介质，用于存储计算机可读程序，所述计算机可读程序用于供计算机执行上述部分或全部的方法实施例。

即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。

本申请实施例公开了A1.一种订单分配修改行为的评价方法，包括：响应于订单分配修改行为，获取与所述订单分配修改行为对应的配送信息；其中，所述订单分配修改行为对应于第一订单分配行为和第二订单分配行为；

根据所述配送信息生成改单行为画像；其中，所述改单行为画像包括多个标签；

根据所述改单行为画像的各标签得到所述订单分配修改行为的评价信息

A2.如A1所述的订单分配修改行为的评价方法，所述配送信息包括：配送运力信息以及配送压力。

A3.如A1所述的订单分配修改行为的评价方法,所述根据所述配送信息生成改单行为画像，具体包括：

根据所述配送信息对所述第一订单分配行为进行模拟，得到第一模拟配送数据对应的第一标签。

A4.如A3所述的订单分配修改行为的评价方法,所述根据所述配送信息生成改单行为画像，还包括：

根据所述配送信息对所述第二订单分配行为进行模拟，得到第二模拟配送数据对应的第二标签。

A5.如A4所述的订单分配修改行为的评价方法,在得到第二模拟配送数据对应的第二标签之后，还包括：

基于所述第一模拟配送数据和所述第二模拟配送数据得到改单效果预估标签。

A6.如A1所述的订单分配修改行为的评价方法,所述根据所述配送信息生成改单行为画像，还包括：

根据所述配送信息获取所述第一订单分配行为对应的第一真实配送数据；

根据所述配送信息获取所述第二订单分配行为对应的第二真实配送数据；

基于所述第一真实配送数据以及所述第二真实配送数据得到所述订单分配修改行为的真实改单效果标签。

A7.如A1所述的订单分配修改行为的评价方法,所述根据所述配送信息生成改单行为画像，还包括：

提取所述配送信息的基本属性及所述基本属性的关联特征，根据所述基本属性以及关联特征得到所述订单分配修改行为的基本关联标签。

A8.如A1所述的订单分配修改行为的评价方法,所述根据所述配送信息生成改单行为画像，还包括：

获取所述订单分配修改行为的关联改单信息；

根据所述关联改单信息得到所述订单分配修改行为的关联改单标签。

A9.如A1至A8中任一项所述的订单分配修改行为的评价方法,所述订单分配修改行为的评价信息包括：改单行为效果；

所述根据所述改单行为画像的各标签得到所述订单分配修改行为的评价信息，具体包括：

将所述改单行为画像中的各标签的分值加权求和得到所述订单分配修改行为的总分值；

根据所述总分值所在的区间确定所述订单分配修改行为的改单行为效果。

A10.如A9所述的订单分配修改行为的评价方法,在所述根据所述总分值所在的区间确定所述订单分配修改行为的改单行为效果之后，还包括：

若所述订单分配修改行为的总分值在第一预设区间内,则拒绝所述修改订单分配行为。

A11.如A9所述的订单分配修改行为的评价方法,在所述根据所述总分值所在的区间确定所述订单分配修改行为的改单行为效果之后，还包括：

若所述订单分配修改行为的总分值在第二预设区间内，则保存所述订单分配修改行为以用于训练订单分配系统。

本申请实施例还公开了B1.一种订单分配修改行为的评价装置，包括：

获取模块，用于响应于订单分配修改行为，获取与所述订单分配修改行为对应的配送信息；其中，所述订单分配修改行为对应于第一订单分配行为和第二订单分配行为；

画像模块，用于根据所述配送信息生成改单行为画像；其中，所述改单行为画像包括多个标签；

评价模块，用于根据所述改单行为画像的各标签得到所述订单分配修改行为的评价信息。

本申请实施例还公开了C1.一种电子设备，包括：

存储器和处理器，存储器存储计算机程序，处理器运行所述计算机程序以实现：

响应于订单分配修改行为，获取与所述订单分配修改行为对应的配送信息；其中，所述订单分配修改行为对应于第一订单分配行为和第二订单分配行为；

根据所述配送信息生成改单行为画像；其中，所述改单行为画像包括多个标签；

根据所述改单行为画像的各标签得到所述订单分配修改行为的评价信息。

C2.如C1所述的电子设备，所述处理器还用于执行如A2至A11中任一项所述的订单分配修改行为的评价方法。

本申请实施例还公开了D1.一种存储介质，用于存储计算机可读程序，所述计算机可读程序用于供计算机执行如A1至A11中任一项所述的订单分配修改行为的评价方法。

Claims (10)

1.一种订单分配修改行为的评价方法，其特征在于，包括：

响应于订单分配修改行为，获取与所述订单分配修改行为对应的配送信息；其中，所述订单分配修改行为对应于第一订单分配行为和第二订单分配行为；

根据所述配送信息生成改单行为画像；其中，所述改单行为画像包括多个标签；

根据所述改单行为画像的各标签得到所述订单分配修改行为的评价信息。

2.根据权利要求1所述的订单分配修改行为的评价方法，其特征在于，

所述配送信息包括：配送运力信息以及配送压力。

3.根据权利要求1所述的订单分配修改行为的评价方法，其特征在于，所述根据所述配送信息生成改单行为画像，具体包括：

根据所述配送信息对所述第一订单分配行为进行模拟，得到第一模拟配送数据对应的第一标签。

4.根据权利要求3所述的订单分配修改行为的评价方法，其特征在于，所述根据所述配送信息生成改单行为画像，还包括：

根据所述配送信息对所述第二订单分配行为进行模拟，得到第二模拟配送数据对应的第二标签。

5.根据权利要求4所述的订单分配修改行为的评价方法，其特征在于，在得到第二模拟配送数据对应的第二标签之后，还包括：

基于所述第一模拟配送数据和所述第二模拟配送数据得到改单效果预估标签。

6.根据权利要求1所述的订单分配修改行为的评价方法，其特征在于，所述根据所述配送信息生成改单行为画像，还包括：

根据所述配送信息获取所述第一订单分配行为对应的第一真实配送数据；

根据所述配送信息获取所述第二订单分配行为对应的第二真实配送数据；

基于所述第一真实配送数据以及所述第二真实配送数据得到所述订单分配修改行为的真实改单效果标签。

7.根据权利要求1所述的订单分配修改行为的评价方法，其特征在于，所述根据所述配送信息生成改单行为画像，还包括：

提取所述配送信息的基本属性及所述基本属性的关联特征，根据所述基本属性以及关联特征得到所述订单分配修改行为的基本关联标签。

8.一种订单分配修改行为的评价装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于响应于订单分配修改行为，获取与所述订单分配修改行为对应的配送信息；其中，所述订单分配修改行为对应于第一订单分配行为和第二订单分配行为；

画像模块，用于根据所述配送信息生成改单行为画像；其中，所述改单行为画像包括多个标签；

评价模块，用于根据所述改单行为画像的各标签得到所述订单分配修改行为的评价信息。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，存储器存储计算机程序，处理器运行所述计算机程序以实现：

响应于订单分配修改行为，获取与所述订单分配修改行为对应的配送信息；其中，所述订单分配修改行为对应于第一订单分配行为和第二订单分配行为；

根据所述配送信息生成改单行为画像；其中，所述改单行为画像包括多个标签；

根据所述改单行为画像的各标签得到所述订单分配修改行为的评价信息。

10.一种存储介质，其特征在于，用于存储计算机可读程序，所述计算机可读程序用于供计算机执行如权利要求1至7中任一项所述的订单分配修改行为的评价方法。