CN109815266A - 基于大数据平台的快递批量查询方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种基于大数据平台的快递批量查询方法和装置，该方法应用于大数据平台，包括：获取终端设备发送的用户输入信息，并识别用户输入信息中的关键词；在大数据平台上查询与关键词相关的所有快递信息；将与关键词相关的所有快递信息发送至终端设备。本申请实施例根据用户输入信息中的关键词，进行快递信息的查询，避免了只能通过单号进行完全匹配查询的技术问题，满足了多样化的查询需求；同时，由于大数据平台已经提前按照关键词对快递信息进行了分类处理，大数据平台能够立即根据用户输入信息中的关键词返回相关快递信息至终端设备，避免了需要查询的时候才对快递信息进行分类，大大节省了查询时间，从而提高了查询的效率。

Description

基于大数据平台的快递批量查询方法和装置

技术领域

本发明一般涉及信息技术领域，具体涉及一种基于大数据平台的快递批量查询方法和装置。

背景技术

在现代社会中，人们越来越多地使用快递来收寄物品。尤其是随着电子商务的蓬勃发展，网上购物的方式得到快速普及和应用。网上购物通过使用快递将商品派送到客户手中，这极大地方便了人们的日常生活。

当客户通过快递收寄物品时，系统会自动生成相应的单号，以方便跟踪、查看快递的状态。然而，对于快递行业的签约客户，特别是大型企业，订单/运单数据量巨大。客户在进行订单/运单查询时，只能通过单号进行简单地查询，查询条件单一，效率低下；同时，由于快递单号复杂，需要客户准确地记住每个快递的单号，操作繁琐，并且增加了客户的记忆负担。

发明内容

鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种基于大数据平台的快递批量查询方法和装置，不仅能够通过单号进行完全匹配查询，还能够通过收寄件人的姓名、公司名称等信息进行模糊查询，从而满足多样化的查询需求，并提高查询效率。

第一方面，本申请提供一种基于大数据平台的快递批量查询方法，应用于大数据平台，包括：

获取终端设备发送的用户输入信息；

识别所述用户输入信息中的关键词；

查询大数据平台收录的与所述关键词相关的所有快递信息；

将与所述关键词相关的所有快递信息发送至所述终端设备。

第二方面，本申请提供一种基于大数据平台的快递批量查询方法，应用于终端设备，包括：

将用户输入信息发送至大数据平台；

接收所述大数据平台发送的与所述用户输入信息中的关键词相关的所有快递信息；

分类显示所述快递信息。

第三方面，本申请提供一种基于大数据平台的快递批量查询装置，包括：

获取模块，用于获取终端设备发送的用户输入信息；

识别模块，用于识别所述用户输入信息中的关键词；

查询模块，用于查询大数据平台收录的与所述关键词相关的所有快递信息；

传送模块，用于将与所述关键词相关的所有快递信息发送至所述终端设备。

第四方面，本申请提供一种基于大数据平台的快递批量查询装置，包括：

发送模块，用于将用户输入信息发送至大数据平台；

接收模块，用于接收所述大数据平台发送的与所述用户输入信息中的关键词相关的所有快递信息；

显示模块，用于分类显示所述快递信息。

综上，本申请实施例提供的基于大数据平台的快递批量查询方法和装置，大数据平台获取终端设备发送的用户输入信息，并识别用户输入信息中的关键词；然后，在大数据平台上查询与关键词相关的所有快递信息；从而，将与关键词相关的所有快递信息发送至终端设备；如此，根据用户输入信息中的关键词，进行快递信息的查询，避免了只能通过单号进行完全匹配查询的技术问题，满足了多样化的查询需求；同时，由于大数据平台已经提前按照关键词对快递信息进行了分类处理，只要终端设备需要查询快递信息时，大数据平台能够立即根据用户输入信息中的关键词，将与关键词相关的所有快递信息返回至终端设备，查询搜索速度快，避免了需要查询的时候才对快递信息进行分类，大大节省了查询时间，从而提高了查询的效率。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本申请实施例提供的一种基于大数据平台的快递批量查询方法的基本流程示意图；

图2为本申请实施例提供的一种订单管理系统同步数据至大数据平台的示例；

图3为本申请实施例提供的另一种基于大数据平台的快递批量查询方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的一种终端设备查单界面示意图；

图5为本申请实施例提供的一种基于大数据平台的快递批量查询方法的信息交互示意图；

图6为本申请实施例提供的一种基于大数据平台的快递批量查询方法的示例；

图7为本申请实施例提供的一种基于大数据平台的快递批量查询装置；

图8为本申请实施例提供的另一种基于大数据平台的快递批量查询装置；

图9为本申请实施例提供的又一种基于大数据平台的快递批量查询装置；

图10为本申请实施例提供的一种计算机系统。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

为了便于理解和说明，下面通过图1至图9详细的阐述本申请实施例提供的基于大数据平台的快递批量查询方法及装置。

请参考图1，其为本申请实施例提供的一种基于大数据平台的快递批量查询方法的基本流程示意图，该方法应用于大数据平台，包括以下步骤：

S101，获取终端设备发送的用户输入信息。

需要说明的是，用户输入信息可以包括但不限于订单/运单的快递单号、姓名、公司名称、时间段、手机号码以及客户卡号等。其中，订单与运单是快递两种不同的状态，订单是指未被快递员揽收的快递，运单是指已被快递员揽收的快递。由于用户可以输入的信息增加，意味着搜索条件选择性更多，快递企业的签约客户不仅能够通过快递单号、时间段、手机号码以及客户卡号进行完全匹配查询，还能够通过收寄件人的姓名、公司名称等信息进行模糊查询，从而满足多样化的查询需求。

S102，识别用户输入信息中的关键词。

具体的，若用户输入信息全部为数字，则将用户输入信息整体作为关键词；若用户输入信息全部为文字，则对用户输入信息进行分词，并将分词结果与大数据平台上的词表匹配，当词表中存在分词结果时，则将分词结果作为关键词。

举例说明，大数据平台对用户输入信息的每一个字符进行检测，确定该字符是数字或者是文字。当用户输入信息正好为12位的纯数字，大数据平台判断为订单/运单的快递单号，通过精确匹配的方式确定关键词，即将12位纯数字整体作为关键词，并在快递大数据平台中进行查询。

当用户输入信息不是12位的纯数字，大数据平台判断为收寄件人姓名，通过模糊匹配的方式确定关键词，即对用户输入信息进行分词，根据分词结果与大数据平台上的词表匹配，当词表中存在该分词结果时，将分词结果作为关键词。

需要说明的是，大数据是指以多元形式，从许多来源搜集而来的庞大数据组。大数据的特色在于对海量数据的挖掘和处理，具体表现在：第一、数据体量巨大。从太字节(TB)级别，跃升到拍字节(PB)级别；第二、数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片以及地理位置信息等数据类型；第三、价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒；第四、处理速度快，也被称作1秒定律，这也是和传统的数据挖掘技术有着本质不同的优势。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。本申请实施例通过大数据平台中ElasticSearch的N-gram分词器实现分词，即从第一个字开始向后递归组词，直至分隔至最后一个字，并组成多个序列，得到分词结果。其中，ElasticSearch是基于Lucene的搜索服务器，使用RESTful web接口，提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎。在查询快递信息的过程中，项目后端接口可直接通过HTTP协议，并且使用JSON进行数据索引，从而实现快速、实时地搜索千万量级订单/运单数据。

比如，用户输入信息为“张三丰”，分词结果为张、张三、张三丰、三、三丰、丰。之后，在大数据平台上的词表中查询分词结果，得到只有“张三丰”在词表中存在，则将“张三丰”作为关键词。

由于快递签约客户在查询快递信息之前，已经通过手机号码、客户卡号登录了自己的账号；如此，对于各类客户而言，尤其是针对收发快递数量巨大的企业签约客户，缩小了姓名相同，但实际上并非同一个人的查询范围。即便查询结果中存在重名快递信息的情况，本申请实施例中的大数据平台还能够接收终端设备发送的筛选指令，并从与关键词相关的所有快递数据中筛选出目标快递信息。具体的，本申请实施例可以通过设置时间段、收寄件人地址或者员工编码进一步地筛选出目标快递信息。比如，某公司有两个员工姓名都是李四，而第一个员工编码为111，第二个员工编码为222，通过进一步地设置员工编码查询条件；或者，将第一个员工的姓名设置为李四111，第二个员工的姓名设置为李四222，就可以方便地区分开两个重名快递信息。

S103，查询大数据平台收录的与关键词相关的所有快递信息。

需要说明的是，订单/运单管理系统使用KAFKA技术，实时地向大数据平台中的订单/运单宽表推送快递数据，完成数据的同步。而大数据平台在实时获取推送的快递数据之后，直接对订单/运单宽表进行分类处理，并建立数据索引，分类的类型可以包括但不限于快递单号、姓名、公司名称、时间段、手机号码以及客户卡号。其中，KAFKA是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据，这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。KAFKA的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。

由于大数据平台已经提前对快递信息进行了分类处理，只要终端设备需要查询快递信息时，大数据平台能够立即根据用户输入信息中的关键词，将与关键词相关的所有快递信息返回至终端设备，查询搜索速度快，避免了需要查询的时候才对快递信息进行分类，大大节省了查询时间，从而提高了查询的效率。

另外，如果快递数据发生了变化，订单/运单管理系统则需要重新推送最新数据至大数据平台。而大数据平台则实时获取推送的快递数据，更新快递数据库，并对快递数据做相同的分类处理。因此，能够保证用户查询订单/运单数据为最新的精确数据。

举例说明，如图2所示，其为本申请实施例提供的一种订单管理系统同步数据至大数据平台的示例。当用户在月结服务公众号的前端下单后，月结服务公众号的后端会生成相应的订单号，并组装订单数据；其中，订单数据可以包括但不限于收寄件人的手机号码和地址；然后，订单管理系统根据组装的订单数据生成订单表，并同步至大数据平台；从而，大数据平台对订单表进行分类处理，得到订单宽表，后续通过ElasticSearch搜索快递信息。

S104，将与关键词相关的所有快递信息发送至终端设备。

需要说明的是，大数据平台通过关键词搜索与关键词对应的所有快递信息，并将查询结果返回至终端设备，从而实现快递批量查询的需求。

本申请实施例提供的基于大数据平台的快递批量查询方法，应用于大数据平台，获取终端设备发送的用户输入信息，并识别用户输入信息中的关键词；然后，在大数据平台上查询与关键词相关的所有快递信息；从而，将与关键词相关的所有快递信息发送至终端设备；如此，根据用户输入信息中的关键词，进行快递信息的查询，避免了只能通过单号进行完全匹配查询的技术问题，满足了多样化的查询需求；同时，由于大数据平台已经提前按照关键词对快递信息进行了分类处理，只要终端设备需要查询快递信息时，大数据平台能够立即根据用户输入信息中的关键词，将与关键词相关的所有快递信息返回至终端设备，查询搜索速度快，避免了需要查询的时候才对快递信息进行分类，大大节省了查询时间，从而提高了查询的效率。

基于前述实施例，本申请实施例提供的另一种基于大数据平台的快递批量查询方法的流程示意图，如图3所示，该方法应用于终端设备，包括以下步骤：

S301，将用户输入信息发送至大数据平台。

需要说明的是，用户输入信息可以包括但不限于订单/运单的快递单号、姓名、公司名称、时间段、手机号码以及客户卡号等。由于用户可以输入的信息增加，意味着搜索条件选择性更多，快递企业的签约客户不仅能够通过快递单号、时间段、手机号码以及客户卡号进行完全匹配查询，还能够通过收寄件人的姓名、公司名称等信息进行模糊查询，从而满足多样化的查询需求。

S302，接收大数据平台发送的与用户输入信息中的关键词相关的所有快递信息。

需要说明的是，在大数据平台通过关键词搜索与关键词对应的所有快递信息之后，终端设备接收返回的所有快递信息，从而实现快递批量查询的需求。其中，本申请实施例中所涉及的终端设备可以包括但不限于个人计算机(PersonalComputer，PC)、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、平板电脑(Tablet Computer)、无线手持设备和手机等。

S303，分类显示快递信息。

具体的，对快递信息进行分类，不同的类别对应不同的页签，并将页签在屏幕上横向显示或纵向显示。其中，每一页签显示对应的单据总量。由于终端设备对不同的订单/运单快递信息进行分类展示，能够更加直观地向用户展示快递信息的情况，一目了然，方便筛选。

需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明，可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。

举例说明，请参考图4，其为本申请实施例提供的一种终端设备查单界面示意图。用户按照单号、姓名和公司名称的要求，在搜索框中输入信息。同时，用户也能够在查单界面上设置所要查询的时间段，时间段默认为3个月。当然，时间段还可以是其它任意正数，本申请实施例对此不进行限定。需要说明的是，用户可以通过手动输入、复制粘贴以及扫码输入的方式进行信息的输入。

查单列表页面共分为4个页签，分别是全部、等待上门、滞留快递和售后处理。4个页签共用一个搜索框，并在终端设备的屏幕上纵向显示。其中，全部页签会按照订单-运单-滞留件的排序，比如等待上门、售后处理，依次加载三个列表的快递信息数据；等待上门、滞留快递和售后处理上有对应列表的单据总量，比如等待上门的单据总量为5、滞留快递的单据总量为0、售后处理的单据总量为2，并且等待上门页签只展示订单数据，滞留快递页签只展示滞留快递的订单/运单数据，售后处理只展示售后处理的订单/运单数据。

本申请实施例提供的基于大数据平台的快递批量查询方法，应用于终端设备，将用户输入信息发送至大数据平台；然后，接收大数据平台发送的与用户输入信息中的关键词相关的所有快递信息，并分类显示快递信息。由于终端设备对不同的订单/运单快递信息进行分类展示，能够更加直观地向用户展示快递信息的情况，一目了然，方便筛选，且大大节省了查询时间，从而提高了查询的效率。

为便于更好地理解本申请实施例中基于大数据平台的快递批量查询方法，现以一个具体的实现过程为例进行说明。如图5所示，其为本申请实施例提供的一种基于大数据平台的快递批量查询方法的信息交互示意图。

S501，终端设备将用户输入信息发送至大数据平台。

需要说明的是，用户输入信息可以包括但不限于订单/运单的快递单号、姓名、公司名称、时间段、手机号码以及客户卡号等。

由于用户可以输入的信息增加，意味着搜索条件选择性更多，快递企业的签约客户不仅能够通过快递单号、时间段、手机号码以及客户卡号进行完全匹配查询，还能够通过收寄件人的姓名、公司名称等信息进行模糊查询，从而满足多样化的查询需求。

S502，大数据平台获取终端设备发送的用户输入信息。

S503，大数据平台识别用户输入信息中的关键词。

具体的，若用户输入信息全部为数字，则将用户输入信息整体作为关键词；若用户输入信息全部为文字，则对用户输入信息进行分词，并将分词结果与大数据平台上的词表匹配，当词表中存在分词结果时，则将分词结果作为关键词。

S504，大数据平台查询收录的与关键词相关的所有快递信息。

S505，大数据平台将与关键词相关的所有快递信息发送至终端设备。

S506，终端设备接收大数据平台发送的与用户输入信息中的关键词相关的所有快递信息。

S507，终端设备分类显示快递信息。

具体的，对快递信息进行分类，不同的类别对应不同的页签，并将页签在屏幕上横向显示或纵向显示。其中，每一页签显示对应的单据总量。由于终端设备对不同的订单/运单快递信息进行分类展示，能够更加直观地向用户展示快递信息的情况，一目了然，方便筛选。

需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明，可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。

举例说明，请参考图6，其为本申请实施例提供的一种基于大数据平台的快递批量查询方法的示例。用户由月结服务公众号的前端进入查单界面，查单界面显示查单列表、企业快递和个人快递，并通过输入客户卡号后，登录自己的账户。用户在查单界面的搜索框中按照运单号、收寄件人姓名和时间段的要求输入；而月结服务公众号的后端，根据输入信息的不同，确定查询的方式，比如若输入信息全部为数字，则将输入信息整体作为关键词，在大数据平台上进行精准查询；若输入信息全部为文字，则对输入信息进行分词，并将分词结果与大数据平台上的词表匹配，当词表中存在分词结果时，则将分词结果作为关键词，在大数据平台上进行模糊查询；从而，大数据平台在运单宽表中搜索与关键词相关的所有快递信息，比如运单数量和运单详细信息，并返回至终端设备。

本申请实施例提供的基于大数据平台的快递批量查询方法，应用于大数据平台和终端设备，终端设备将用户输入信息发送至大数据平台；大数据平台获取终端设备发送的用户输入信息，并识别用户输入信息中的关键词，将与关键词相关的所有快递信息发送至终端设备；从而，终端设备接收大数据平台发送的与用户输入信息中的关键词相关的所有快递信息，并分类显示快递信息。如此，根据用户输入信息中的关键词，进行快递信息的查询，避免了只能通过单号进行完全匹配查询的技术问题，满足了多样化的查询需求；同时，由于大数据平台已经提前按照关键词对快递信息进行了分类处理，只要终端设备需要查询快递信息时，大数据平台能够立即根据用户输入信息中的关键词，将与关键词相关的所有快递信息返回至终端设备，查询搜索速度快，避免了需要查询的时候才对快递信息进行分类，大大节省了查询时间，从而提高了查询的效率。

基于前述实施例，本申请实施例提供的一种基于大数据平台的快递批量查询装置，该装置可以应用于图1，图2，图4～6对应的实施例提供的基于大数据平台的快递批量查询方法中。参照图7所示，该基于大数据平台的快递批量查询装置7，应用于大数据平台，包括：

获取模块71，用于获取终端设备发送的用户输入信息；

识别模块72，用于识别用户输入信息中的关键词；

查询模块73，用于查询大数据平台收录的与关键词相关的所有快递信息；

传送模块74，用于将与关键词相关的所有快递信息发送至终端设备。

在本申请的其它实施例中，识别模块72具体用于：

若用户输入信息全部为数字，则将用户输入信息整体作为关键词；

若用户输入信息全部为文字，则对用户输入信息进行分词，并将分词结果与大数据平台上的词表匹配，当词表中存在分词结果时，则将分词结果作为关键词。

在本申请的其它实施例中，请参考图8所示，该基于大数据平台的快递批量查询装置7还包括：

接收模块75，用于接收终端设备发送的筛选指令；

筛选模块76，用于从与关键词相关的所有快递信息中筛选出目标快递信息。

在本申请的其它实施例中，获取模块71还用于实时获取推送的快递数据，并更新快递数据库。

需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明，可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。

本申请实施例提供的基于大数据平台的快递批量查询装置，应用于大数据平台，获取终端设备发送的用户输入信息，并识别用户输入信息中的关键词；然后，在大数据平台上查询与关键词相关的所有快递信息；从而，将与关键词相关的所有快递信息发送至终端设备；如此，根据用户输入信息中的关键词，进行快递信息的查询，避免了只能通过单号进行完全匹配查询的技术问题，满足了多样化的查询需求；同时，由于大数据平台已经提前按照关键词对快递信息进行了分类处理，只要终端设备需要查询快递信息时，大数据平台能够立即根据用户输入信息中的关键词，将与关键词相关的所有快递信息返回至终端设备，查询搜索速度快，避免了需要查询的时候才对快递信息进行分类，大大节省了查询时间，从而提高了查询的效率。

基于前述实施例，本申请实施例提供的又一种基于大数据平台的快递批量查询装置，该装置可以应用于图2～6对应的实施例提供的基于大数据平台的快递批量查询方法中。参照图9所示，该基于大数据平台的快递批量查询装置9，应用于终端设备，包括：

发送模块91，用于将用户输入信息发送至大数据平台；

接收模块92，用于接收大数据平台发送的与用户输入信息中的关键词相关的所有快递信息；

显示模块93，用于分类显示快递信息。

在本申请的其它实施例中，显示模块93具体用于：对快递信息进行分类，不同的类别对应不同的页签；

将页签在屏幕上横向显示或纵向显示。

在本申请的其它实施例中，显示模块93还具体用于：每一页签显示对应的单据总量。

需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明，可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。

本申请实施例提供的基于大数据平台的快递批量查询装置，应用于终端设备，将用户输入信息发送至大数据平台；然后，接收大数据平台发送的与用户输入信息中的关键词相关的所有快递信息，并分类显示快递信息。由于终端设备对不同的订单/运单快递信息进行分类展示，能够更加直观地向用户展示快递信息的情况，一目了然，方便筛选，且大大节省了查询时间，从而提高了查询的效率。

基于前述实施例，本申请实施例提供的一种计算机系统。请参照图10所示，该计算机系统1000包括中央处理单元(CPU)1001，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1002中的程序或者从存储部分加载到随机访问存储器(RAM)1003中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM1003中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU1001、ROM 1002以及RAM1003通过总线1004彼此相连。输入/输出(I/O)接口1005也连接至总线1004。

以下部件连接至I/O接口1005：包括键盘、鼠标等的输入部分1006；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分1007；包括硬盘等的存储部分1008；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1009。通信部分1009经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1010也根据需要连接至I/O接口1005。可拆卸介质1011，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1010上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1008。

特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图1～6描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例1包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序由CPU 1001执行，以实现如下步骤：

获取终端设备发送的用户输入信息；

识别用户输入信息中的关键词；

查询大数据平台收录的与关键词相关的所有快递信息；

将与关键词相关的所有快递信息发送至终端设备。

在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1009从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1011被安装。

需要说明的是，本申请所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例基于大数据平台的快递批量查询方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取模块、识别模块、查询模块及传送模块。其中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的终端设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该终端设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该终端设备执行时，使得该终端设备实现如上述实施例中的基于大数据平台的快递批量查询方法。

例如，终端设备可以实现如图3中所示的：S301，将用户输入信息发送至大数据平台；S302，接收大数据平台发送的与用户输入信息中的关键词相关的所有快递信息；S303，分类显示快递信息。又如，终端设备可以实现如图5中所示的各个步骤。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的终端设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种基于大数据平台的快递批量查询方法，应用于大数据平台，其特征在于，所述方法包括：

获取终端设备发送的用户输入信息；

识别所述用户输入信息中的关键词；

查询大数据平台收录的与所述关键词相关的所有快递信息；

将与所述关键词相关的所有快递信息发送至所述终端设备。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据平台的快递批量查询方法，其特征在于，所述识别所述用户输入信息中的关键词，包括：

若所述用户输入信息全部为数字，则将所述用户输入信息整体作为所述关键词；

若所述用户输入信息全部为文字，则对所述用户输入信息进行分词，并将分词结果与所述大数据平台上的词表匹配，当所述词表中存在所述分词结果时，则将所述分词结果作为所述关键词。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据平台的快递批量查询方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收所述终端设备发送的筛选指令；

从与所述关键词相关的所有快递信息中筛选出目标快递信息。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据平台的快递批量查询方法，其特征在于，所述方法还包括：

实时获取推送的快递数据，并更新快递数据库。

5.一种基于大数据平台的快递批量查询方法，应用于终端设备，其特征在于，所述方法包括：

将用户输入信息发送至大数据平台；

接收所述大数据平台发送的与所述用户输入信息中的关键词相关的所有快递信息；

分类显示所述快递信息。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据平台的快递批量查询方法，其特征在于，所述分类显示所述快递信息，包括：

对所述快递信息进行分类，不同的类别对应不同的页签；

将所述页签在屏幕上横向显示或纵向显示。

7.根据权利要求6所述的一种基于大数据平台的快递批量查询方法，其特征在于，所述每一页签显示对应的单据总量。

8.一种基于大数据平台的快递批量查询装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取终端设备发送的用户输入信息；

识别模块，用于识别所述用户输入信息中的关键词；

查询模块，用于查询大数据平台收录的与所述关键词相关的所有快递信息；

传送模块，用于将与所述关键词相关的所有快递信息发送至所述终端设备。

9.根据权利要求8所述的一种基于大数据平台的快递批量查询装置，其特征在于，所述识别模块具体用于：

若所述用户输入信息全部为数字，则将所述用户输入信息整体作为所述关键词；

若所述用户输入信息全部为文字，则对所述用户输入信息进行分词，并将分词结果与所述大数据平台上的词表匹配，当所述词表中存在所述分词结果时，则将所述分词结果作为所述关键词。

10.一种基于大数据平台的快递批量查询装置，其特征在于，所述装置包括：

发送模块，用于将用户输入信息发送至大数据平台；

接收模块，用于接收所述大数据平台发送的与所述用户输入信息中的关键词相关的所有快递信息；

显示模块，用于分类显示所述快递信息。