CN109978061A - 一种基于资源回收o2o平台的资源回收方法 - Google Patents

一种基于资源回收o2o平台的资源回收方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于资源回收O2O平台的资源回收方法，1、用户注册并分为社区用户和企业用户；2、社区用户下单，完成预分类确认回收时间段生成订单；3、回收平台给回收人员派单，并推荐最佳路线；4、回收人员接受订单并根据规划路线上门回收；5、用户和回收人员确认回收金额后平台确认，钱转入钱包是未收入状态；6、回收人员将废品送至回收站，回收站确认订单；7、用户回收金额变为已收入状态，订单完成；并将订单详情进行存储；8、用户对回收人员进行反馈便于回收人员星级评定；9、后台对订单废品种类金额等进行统计管理，以此对用户进行信息推送。本发明缩短废品到回收站的产业链，使废品回收二次利用，实现废品回收线上线下业务闭环。

Description

一种基于资源回收O2O平台的资源回收方法
技术领域
本发明属于大数据领域，特别涉及一种基于资源回收O2O平台的资源回收方法。
背景技术
我国城市垃圾排放量大、可二次回收利用的资源量大，可是对于资源回收市场和拾荒者没有有效的管理，资源无法被及时回收二次利用。目前资源回收行业存在以下问题：
(1)城市垃圾数量逐年增加。
目前我国城市垃圾管理呈现出不可持续的态式。伴随着经济高速发展和城市化进程不断加快，城市垃圾数量不断增加，而这又给我国垃圾管理带来了更大的压力。目前，我国城市垃圾已达1.4亿吨以上，人均垃圾年产量在450～500kg左右，还在以每年8％～9％的增长率不断增加。
(2)社区居民生活废品不能得到充分的回收再利用。
一方面，废品不能及时回收，使得很多人已经没有攒废品的习惯，废品不能很好地回收再利用。另一方面，废品物价值不高，价格经常波动，叫价不透明，有些时候即便是攒了很久的东西也不能卖到一个好价钱。由于制度缺陷和缺少人力资源及资本，城市管理部门难以对所有垃圾回收处理，导致我国许多城市垃圾常年暴露在外甚至向河流、湖泊倾倒，危害人身健康和环境质量。
(3)我国拾荒者数量众多，收入不稳定。
随着社会的发展，垃圾日益资源化的技术、速度、规模和能力等日益提高而形成产业，城市垃圾拾荒者也随之出现乃至遍布在城市的各个角落。他们将拾荒作为一种职业，以此为生，而且人数逐渐壮大。正是他们将放错位置的资源转移到正确的位置上，使之可以再次被利用，为垃圾的资源化做出了重大贡献。据文献资料显示，1998年北京市拾荒者数量约8.2万人左右，2000年已增至10万人，目前在北京的拾荒者至少有13万人。据估计，这一人群一年能从北京“捡得”大约30亿元的收入。然而，因为对这些拾荒者没有统一的管理，很多人经常面临“白跑一趟”的尴尬局面，拾荒者的人力利用没有达到最大。不仅如此，由于垃圾分类回收知识的不足，有一些资源不能二次回收并充分利用。
发明内容
发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于资源回收O2O平台的资源回收方法，能够实现用户可管理、回收订单可管理、回收人员可管理，缩短废品到回收站的产业链，使废品能够及时回收二次利用，实现废品价格透明化，实现废品回收线上线下业务闭环。
技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种基于资源回收O2O平台的资源回收方法，包括如下步骤：
(1)用户注册并完善信息，回收平台对用户信息进行存储并将用户分为社区用户和企业用户；
(2)社区用户根据存有的废品填写订单信息，完成预分类，确认回收时间段，生成并提交订单；
(3)回收平台根据用户坐在社区地点、数量、时间自动分配订单至相应片区的回收人员，并且平台会为回收人员推荐最佳路线；
(4)回收人员接受订单并根据规划路线上门回收；
(5)用户和回收人员确认回收金额后平台确认，钱转入钱包是未收入状态；
(6)回收人员将废品送至回收站，回收站确认订单；
(7)用户回收金额变为已收入状态，订单完成；并将订单详情进行存储；
(8)根据回收人员的服务进行评价，并将评价结果存入反馈系统，并根据反馈系统进行下次订单优先级推送；
(9)对已回收废品种类、数量、金额进行统计管理，并根据用户使用历史推送废品回收、资源再利用、平台通知。
进一步的，所述步骤(8)中根据回收人员的服务进行评价的具体步骤如下：
(8.1)针对影响平台分配回收人员的四个主要因素即配送人员的配送成本、配送效率、服务质量和订单中的客户等级进行建模；
(8.2)确定各因素权重；确定配送成本40％，配送效率30％，服务质量20％，客户等级10％的权重计算；
(8.3)分别计算配送成本、配送效率、服务质量和订单中的客户等级得分；
(8.4)计算回收人员总得分，评分高的优先进行订单派送。
进一步的，所述步骤(8.1)中建模的具体步骤如下：
TTL(s)＝S(CR)*CW+S(LR)*LW+S(KR)*KW+S(UW)*UR
S(CR)表示配送人员的配送成本Cost Ratio得分，S(LR)表示配送人员的配送效率Lead Ratio得分，S(KR)则表示配送人员的服务质量KPI Ratio得分，S(UR)表示订单中的客户等级User Ratio得分，CW、LW、KW、UW分别表示配送人员的配送成本、配送效率、服务质量和订单中的客户等级所占的权重；TTL(s)则表示配送人员在某一订单上的总分；上式可以很好地体现上述四个影响因素对订单分配效率的影响程度，能够对上述四个影响因素进行量化处理，从而能够计算出每个配送人员所得的分数。
进一步的，所述步骤(8.3)中分别计算配送成本、配送效率、服务质量和订单中的客户等级得分的步骤如下：
(8.3.1)配送人员的配送成本得分
配送人员的配送成本得分为配送人员的配送成本在所有配送人员的配送成本总和中占有的比例，计算方法如下式所示：
S(CR)＝Sum(CR)/CR
Sum(CR)表示所有配送人员的配送成本总和，
CR表示配送人员的配送成本，S(CR)表示配送人员的配送成本得分；
(8.3.2)配送人员的配送效率得分
配送人员的配送效率得分为配送人员的配送效率在所有配送人员的配送效率总和中占有的比例，计算方法如下式所示：
S(LR)＝Sum(LR)/LR
Sum(LR)表示所有配送人员的配送成本总和，LR表示配送人员的配送成本，S(LR)表示配送人员的配送成本得分；
(8.3.3)配送人员的服务质量得分
配送人员的服务质量得分为配送人员的服务质量在所有配送人员的服务质量总和中占有的比例；
S(KR)＝Sum(KR)/KR
Sum(KR)表示所有配送人员的配送成本总和，KR表示配送人员的配送成本，S(KR)表示配送人员的配送成本得分；
(8.3.4)订单中的客户等级得分
订单中的客户等级得分计算规则：若用户积分总和大于200分，则订单中的客户等级得分为1；若用户积分总和小于200分，则订单中的客户等级得分为0。
进一步的，所述步骤(9)中对已回收废品种类、数量、金额进行统计管理，并根据用户使用历史推送废品回收、资源再利用、平台通知的具体步骤如下：
对用户每一次的行为设定一个权值，根据一段时间内的用户行为建立一个用户-回收物品的评分矩阵，每个用户看成一个向量，通过k-means算法划分为多个簇，通过计算每个用户到聚类中心的距离判断用户在哪个簇；再对每个簇进行协同过滤分析，得到推荐结果。
进一步的，所述步骤(9)中每个簇进行协同过滤分析的具体步骤如下：
(9.1)输入：目标用户u所在的聚类簇U以及项目集合；
(9.2)利用余弦相似性公式计算目标用户u与其它用户v的相似度
其中，Rui代表用户u对项目i的评分，Rvi代表用户v对项目i的评分，Iuv代表用户u与v的共同评分项集合；其中分母表达的是两向量模之积，分子表达的是两向量间内积；
(9.3)选择相似度最高的k个用户，由于这k个用户的行为模式较为一致，通过这些用户计算u对未评价的商品的评分；
其中Puv代表u与v两用户间相似性；n指的是u邻近用户组里的用户数，表示u对项目i评分的平均值，Pui表示u对于i的预测得分；
(9.5)将计算得出的商品评分进行排序，选择前五名输出为目标用户u推送的废品回收；
(9.6)计算簇内用户的平均分，结果即为u的预测评分；
有益效果：本发明与现有技术相比具有以下优点：
1)社区用户和企业用户要出售的废品的种类和数量都是不同的。平台将社区用户和企业用户分开处理，推荐不同的信息。企业用户将会在固定时间上门回收，社区用户平台通过隐马尔可夫模型，得出用户经常进行资源回收的时间，以及需要回收的废品种类对用户进行下订单提醒。
2)系统会对回收人员进行专业的培训，保证垃圾的正确回收，让回收人员能正确将资源分类且不会出现“白跑一趟”的尴尬情况。回收人员的星级评定也会激励回收人员，提高回收人员的服务质量。
3)公众号会日常推送资源节约的相关文章，增强人们节约资源的意识，提高资源回收方面的知识。并且，公众号利用大数据对市面上的废品价格进行分析估算，向用户推送用户平日卖得较为频繁的废品的价格波动，也向用户推荐上涨价格较高的废品。
4)为了使回收人员的回收效率达到最大化，平台通过对用户下单地址和回收员所在的位置以及回收员的能力进行分析，将订单分配给最佳回收员。用户回收员接单以后，平台自动为其分配最短路径。
5)为了保护用户的隐私安全，防止号码的泄露为用户带来不便，平台开启安全拨号。用户和回收员联系用虚拟号码，不提供用户的真实号码，订单完成，该号码就失效，回收员将看不到用户具体地址信息。
6)为保证每一笔订单及时送至回收站，回收员确定已上门回收废品后后钱转至用户钱包，处于未收入状。只有当站点确认后资金变为已收入状态，转入余额。
附图说明
图1是本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
本发明涉及一种基于资源回收O2O平台的资源回收方法，需含如下步骤：
步骤一：用户通过关注微信公众号的形式完成用户初步注册，然后根据提示完成用户信息完善，分为社区用户和企业用户。社区用户根据存有的废品填写订单信息，完成预分类，确认回收时间段，提交订单。
步骤二：回收平台根据用户坐在社区地点、数量、时间等自动分配订单至相应片区的回收人员，并且平台会为回收人员推荐最佳路线。
步骤三：有参与废品回收意愿的人员通过微信公众号投送个人基本信息及入职意向。经过审核、面试等招聘流程，即可得到一个专属回收员身份的账号。回收员通过微信公众号登录回收员界面，可以收到系统自动派单的提示，随后对于平台分派的订单进行接收确认。
步骤四：回收人员通过虚拟号码联系用户，于约定时间上门回收废品。回收人员确定废品价格与用户协商好之后点击确认订单，钱转入用户钱包，但处于未收入状态。
步骤五：回收人员将废品送至回收站，回收站确认废品并提交，订单完成，钱转入已收入状态。用户对回收人员的服务进行星级评价，评分直接关系到回收人员的接单率。用户可以查询历史订单详情及总计收入，反馈系统使用体验、回收人员服务体验等问题至回收平台。
步骤六：回收平台管理统计已注册在职的回收人员信息、已注册的用户信息，查看并统计管理未完成订单、已完成订单、异常订单等详细信息。与此同时统计分析各回收人员每日、周、月、季度、年所完成任务量的统计信息，包括数量、增减状况、集中区域等。平台需要管理回收人员及社区用户反馈回来的信息，并根据回收人员的星级评价信息进行统计分析及相关排序，据此对回收人员队伍进行再培训、辞退等管理。
步骤七：平台实现对已回收废品种类、数量、金额进行统计管理，通过微信公众号推送废品回收、资源再利用、平台通知等日常推送。
由此可见，本发明基于微信的资源回收O2O平台，搭建了从用户到回收人员到回收站点的平台，整合回收人员资源，实现用户可管理、回收订单可管理、回收人员可管理，缩短废品到回收站的产业链，使废品能够及时回收二次利用。
所述步骤五的具体过程为：
5.1主要针对影响平台分配回收人员的四个主要因素进行建模，即配送人员的配送成本、配送效率、服务质量和订单中的用户积分。通过对上述四个重要因素的研究与分析，可建立数学模型：
TTL(s)＝S(CR)*CW+S(LR)*LW+S(KR)*KW+S(UW)*UR
S(CR)表示配送人员的配送成本(Cost Ratio)得分，S(LR)表示配送人员的配送效率(Lead Ratio)得分，S(KR)则表示配送人员的服务质量(KPI Ratio)得分，S(UR)表示订单中的客户等级(User Ratio)得分CW、LW、KW、UW分别表示配送人员的配送成本、配送效率、服务质量和订单中的客户等级所占的权重。TTL(s)则表示配送人员在某一订单上的总分。上式可以很好地体现上述四个影响因素对订单分配效率的影响程度，能够对上述四个影响因素进行量化处理，从而能够计算出每个配送人员所得的分数。
5.2确定各因素权重。确定配送成本40％，配送效率30％，服务质量20％，客户等级10％的权重计算。
5.3(1)配送人员的配送成本得分
配送人员的配送成本得分为配送人员的配送成本在所有配送人员的配送成本总和中占有的比例，计算方法如下式所示：
S(CR)＝Sum(CR)/CR
Sum(CR)表示所有配送人员的配送成本总和，
CR表示配送人员的配送成本，S(CR)表示配送人员的配送成本得分。
(2)配送人员的配送效率得分
配送人员的配送效率得分为配送人员的配送效率在所有配送人员的配送效率总和中占有的比例，计算方法如下式所示：
S(LR)＝Sum(LR)/LR
Sum(LR)表示所有配送人员的配送成本总和，LR表示配送人员的配送成本，S(LR)表示配送人员的配送成本得分。
(3)配送人员的服务质量得分
配送人员的服务质量得分为配送人员的服务质量在所有配送人员的服务质量总和中占有的比例。
S(KR)＝Sum(KR)/KR
Sum(KR)表示所有配送人员的配送成本总和，KR表示配送人员的配送成本，S(KR)表示配送人员的配送成本得分。
(4)订单中的客户等级得分
订单中的客户等级得分计算规则：若用户积分总和大于200分，则订单中的客户等级得分为1；若用户积分总和小于200分，则订单中的客户等级得分为0。
5.4根据公式计算回收人员总得分，评分高的优先进行订单派送。
所述步骤七的具体过程为：
7.1对用户每一次的行为设定一个权值，根据一段时间内的用户行为可以为建立一个用户-回收物品的评分矩阵，每个用户可以看成一个向量，通过k-means算法可以划分为多个簇，通过计算每个用户到聚类中心的距离判断用户在哪个簇了。再对每个簇进行协同过滤分析，得到推荐结果。
7.2基于聚类的协同过滤算法可以描述为以下几个步骤：
输入：用户u所在的聚类簇U以及项目集合。
输出：为用户u推荐的商品。
1.获取用户的行为，建立评分矩阵。
2.判断u是不是新用户，若是新用户，跳转到5。
3.计算其他用户与目标用户的相似度。
4.选择相似度最高的k个用户，由于这k个用户的行为模式较为一致，所以可以通过这些用户计算u对未评价的商品的评分。
5.通过公式计算簇内用户的平均分，结果即为u的预测评分。
7.3若目标用户是已存在用户，则可以先为目标用户做评分，然后计算该用户与其他用户间的相似度：
选择与目标用户sim(i,j)最接近的k个用户作为邻近集合，然后通过下式计算u对商品p的评分：
7.4如果是新用户，则可以先计算用户属于哪个簇，然后计算簇内已有的用户-商品平均分来作为预测结果，平均分通过如下公式计算:
7.5通过以上方法，微信公众号进行废品回收、资源再利用、平台通知等日常推送。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于资源回收O2O平台的资源回收方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)用户注册并完善信息，回收平台对用户信息进行存储并将用户分为社区用户和企业用户；
(2)社区用户根据存有的废品填写订单信息，完成预分类，确认回收时间段，生成并提交订单；
(3)回收平台根据用户坐在社区地点、数量、时间自动分配订单至相应片区的回收人员，并且平台会为回收人员推荐最佳路线；
(4)回收人员接受订单并根据规划路线上门回收；
(5)用户和回收人员确认回收金额后平台确认，钱转入钱包是未收入状态；
(6)回收人员将废品送至回收站，回收站确认订单；
(7)用户回收金额变为已收入状态，订单完成；并将订单详情进行存储；
(8)根据回收人员的服务进行评价，并将评价结果存入反馈系统，并根据反馈系统进行下次订单优先级推送；
(9)对已回收废品种类、数量、金额进行统计管理，并根据用户使用历史推送废品回收、资源再利用、平台通知。
2.根据权利要求1所述的一种基于资源回收O2O平台的资源回收方法，其特征在于，所述步骤(8)中根据回收人员的服务进行评价的具体步骤如下：
(8.1)针对影响平台分配回收人员的四个主要因素即配送人员的配送成本、配送效率、服务质量和订单中的客户等级进行建模；
(8.2)确定各因素权重；确定配送成本40％，配送效率30％，服务质量20％，客户等级10％的权重计算；
(8.3)分别计算配送成本、配送效率、服务质量和订单中的客户等级得分；
(8.4)计算回收人员总得分，评分高的优先进行订单派送。
3.根据权利要求2所述的一种基于资源回收O2O平台的资源回收方法，其特征在于，所述步骤(8.1)中建模的具体步骤如下：
TTL(s)＝S(CR)*CW+S(LR)*LW+S(KR)*KW+S(UW)*UR
S(CR)表示配送人员的配送成本Cost Ratio得分，S(LR)表示配送人员的配送效率LeadRatio得分，S(KR)则表示配送人员的服务质量KPI Ratio得分，S(UR)表示订单中的客户等级User Ratio得分，CW、LW、KW、UW分别表示配送人员的配送成本、配送效率、服务质量和订单中的客户等级所占的权重；TTL(s)则表示配送人员在某一订单上的总分。
4.根据权利要求2所述的一种基于资源回收O2O平台的资源回收方法，其特征在于，所述步骤(8.3)中分别计算配送成本、配送效率、服务质量和订单中的客户等级得分的步骤如下：
(8.3.1)配送人员的配送成本得分
配送人员的配送成本得分为配送人员的配送成本在所有配送人员的配送成本总和中占有的比例，计算方法如下式所示：
S(CR)＝Sum(CR)/CR
Sum(CR)表示所有配送人员的配送成本总和，
CR表示配送人员的配送成本，S(CR)表示配送人员的配送成本得分；
(8.3.2)配送人员的配送效率得分
配送人员的配送效率得分为配送人员的配送效率在所有配送人员的配送效率总和中占有的比例，计算方法如下式所示：
S(LR)＝Sum(LR)/LR
Sum(LR)表示所有配送人员的配送成本总和，LR表示配送人员的配送成本，S(LR)表示配送人员的配送成本得分；
(8.3.3)配送人员的服务质量得分
配送人员的服务质量得分为配送人员的服务质量在所有配送人员的服务质量总和中占有的比例；
S(KR)＝Sum(KR)/KR
Sum(KR)表示所有配送人员的配送成本总和，KR表示配送人员的配送成本，S(KR)表示配送人员的配送成本得分；
(8.3.4)订单中的客户等级得分
订单中的客户等级得分计算规则：若用户积分总和大于200分，则订单中的客户等级得分为1；若用户积分总和小于200分，则订单中的客户等级得分为0。
5.根据权利要求1所述的一种基于资源回收O2O平台的资源回收方法，其特征在于，所述步骤(9)中对已回收废品种类、数量、金额进行统计管理，并根据用户使用历史推送废品回收、资源再利用、平台通知的具体步骤如下：
对用户每一次的行为设定一个权值，根据一段时间内的用户行为建立一个用户-回收物品的评分矩阵，每个用户看成一个向量，通过k-means算法划分为多个簇，通过计算每个用户到聚类中心的距离判断用户在哪个簇；再对每个簇进行协同过滤分析，得到推荐结果。
6.根据权利要求1所述的一种基于资源回收O2O平台的资源回收方法，其特征在于，所述步骤(9)中每个簇进行协同过滤分析的具体步骤如下：
(9.1)输入：目标用户u所在的聚类簇U以及项目集合；
(9.2)利用余弦相似性公式计算目标用户u与其它用户v的相似度
其中，Rui代表用户u对项目i的评分，Rvi代表用户v对项目i的评分，Iuv代表用户u与v的共同评分项集合；其中分母表达的是两向量模之积，分子表达的是两向量间内积；
(9.3)选择相似度最高的k个用户，由于这k个用户的行为模式较为一致，通过这些用户计算u对未评价的商品的评分；
其中Puv代表u与v两用户间相似性；n指的是u邻近用户组里的用户数，表示u对项目i评分的平均值，Pui表示u对于i的预测得分；
(9.5)将计算得出的商品评分进行排序，选择前五名输出为目标用户u推送的废品回收；
(9.6)计算簇内用户的平均分，结果即为u的预测评分；
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