CN110991952A - 一种跨境物流模式选择方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种跨境物流模式选择方法和装置，其中，该方法包括：当获取到物流选择指令时，获取多种跨境物流模式中各种跨境物流模式的评价指数，其中，物流选择指令携带有待配送商品的商品属性信息；根据商品属性信息和各种跨境物流模式的评价指数，从各种跨境物流模式中选择出配送商品的跨境物流模式；基于商品属性信息和选择出的跨境物流模式，生成商品的配送信息。通过本发明实施例提供的跨境物流模式选择方法和装置，无需人工操作，能够客观的选择商品的跨境物流模式。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种跨境物流模式选择方法和装置。
背景技术
目前，用户不仅可以从本国的电商平台购买商品，而且可以跨境从其他国家的电商平台购买各种商品；用户足不出户，就能够购买到各国商品。在用户从他国家的电商平台下单购买商品后，该电商平台会将用户购买的商品打包后通过快递公司，向用户进行商品的配送。
通常情况下，电商平台的工作人员会从合作的多个快递公司中选择成本相对较低的快递公司向用户进行商品的配送。
电商平台的工作人员选择快递公司的方式比较主观，容易导致选择的对商品进行配送的快递公司并不是最适合配送该商品的快递公司。
发明内容
为解决上述问题，本发明实施例的目的在于提供一种跨境物流模式选择方法和装置。
第一方面，本发明实施例提供了一种跨境物流模式选择方法，包括：
当获取到物流选择指令时，获取多种跨境物流模式中各种跨境物流模式的评价指数，其中，所述物流选择指令携带有待配送商品的商品属性信息；
根据所述商品属性信息和各种跨境物流模式的评价指数，从各种跨境物流模式中选择出配送所述商品的跨境物流模式；
基于所述商品属性信息和选择出的跨境物流模式，生成所述商品的配送信息。
第二方面，本发明实施例还提供了一种跨境物流模式选择装置，包括：
获取模块，用于当获取到物流选择指令时，获取多种跨境物流模式中各种跨境物流模式的评价指数，其中，所述物流选择指令携带有待配送商品的商品属性信息；
选择模块，用于根据所述商品属性信息和各种跨境物流模式的评价指数，从各种跨境物流模式中选择出配送所述商品的跨境物流模式；
处理模块，用于基于所述商品属性信息和选择出的跨境物流模式，生成所述商品的配送信息。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面所述的方法的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供了一种跨境物流模式选择装置，所述跨境物流模式选择装置包括有存储器，处理器以及一个或者一个以上的程序，其中所述一个或者一个以上程序存储于所述存储器中，且经配置以由所述处理器执行上述第一方面所述的方法的步骤。
本发明实施例上述第一方面提供的方案中，在获取到携带有待配送商品的商品属性信息的物流选择指令时，获取多种跨境物流模式中各种跨境物流模式的评价指数，然后根据所述商品属性信息和各种跨境物流模式的评价指数，从各种跨境物流模式中选择出配送所述商品的跨境物流模式，与相关技术中电商平台的工作人员从合作的多个快递公司中选择成本相对较低的快递公司的方式相比，整个选择商品的跨境物流模式的过程无需人工操作，能够客观的选择商品的跨境物流模式，并可以根据商品的商品属性信息和不同跨境物流模式之间的匹配程度，选择出与需要配送的商品的商品属性信息匹配程度最高的跨境物流模式对商品进行配送，提高了跨境电商平台的购物体验。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本发明实施例1所提供的一种跨境物流模式选择方法的流程图；
图2示出了本发明实施例2所提供的一种跨境物流模式选择装置的结构示意图；
图3示出了本发明实施例3所提供的另一种跨境物流模式选择装置的结构示意图。
具体实施方式
目前，用户不仅可以从本国的电商平台购买商品，而且可以跨境从其他国家的电商平台购买各种商品；用户足不出户，就能够购买到各国商品。在用户从他国家的电商平台下单购买商品后，该电商平台会将用户购买的商品打包后通过快递公司，向用户进行商品的配送。通常情况下，电商平台的工作人员会从合作的多个快递公司中选择成本相对较低的快递公司向用户进行商品的配送。电商平台的工作人员选择快递公司的方式比较主观，容易导致选择的对商品进行配送的快递公司并不是最适合配送该商品的快递公司。
基于此，本申请实施例提出一种跨境物流模式选择方法和装置，在获取到携带有待配送商品的商品属性信息的物流选择指令时，获取多种跨境物流模式中各种跨境物流模式的评价指数，然后根据所述商品属性信息和各种跨境物流模式的评价指数，从各种跨境物流模式中选择出配送所述商品的跨境物流模式，整个选择商品的跨境物流模式的过程无需人工操作，能够客观的选择商品的跨境物流模式，并可以根据商品的商品属性信息和不同跨境物流模式之间的匹配程度，选择出与需要配送的商品的商品属性信息匹配程度最高的跨境物流模式对商品进行配送。
为了实现本申请各实施例提出的跨境物流模式选择方法和装置的流程，给出如下应用场景：
该应用场景包括：服务器和与所述服务器连接的扫码设备。
所述扫码设备，用于扫描商品包装上的二维码或者条形码，以获取商品的商品属性信息。
所述服务器，可以采用现有技术中任何可以执行本申请实施例提出的跨境物流模式选择方法的计算设备，这里不再一一赘述。
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请做进一步详细的说明。
实施例1
本实施例提出一种跨境物流模式选择方法，执行主体是在上述服务器中运行的能够执行所述跨境物流模式选择方法的程序。
在本实施例提出的跨境物流模式选择方法中，需要使用物流模式选择模型选择商品的跨境物流模式。所以，在对本实施例提出一种跨境物流模式选择方法是如何选择商品的跨境物流模式之前，需要对如何训练得到物流模式选择模型的流程进行描述。
为了训练得到物流模式选择模型，本实施例提出的跨境物流模式选择方法，可以执行以下步骤(1)至步骤(4)的流程：
(1)获取已配送商品的配送信息，所述配送信息包括：所述已配送商品的商品属性信息和所述已配送商品的跨境物流模式；
(2)根据已配送商品的配送信息中记载的各种跨境物流模式，分别统计各种跨境物流模式的配送次数；
(3)获取各种跨境物流模式中配送次数最大的跨境物流模式的评价指数；
(4)将所述各种所述跨境物流模式中配送次数最大的跨境物流模式的评价指数和所述已配送商品的商品属性信息输入神经网络中进行所述物流模式选择模型训练，从而训练得到所述物流模式选择模型。
在上述步骤(1)中，所述已配送商品，用于表示已经进行配送或者已经送达的商品。
所述已配送商品的配送信息，存储在所述服务器中。
所述商品属性信息，包括但不限于：商品名称、价格、发货地、生产日期、规格、类别、以及特性(如是否易碎)。
所述跨境物流模式，包括但不限于：邮政包裹模式、国际商业快递模式、国内快递国际业务模式、跨境物流专线模式、以及海外仓储模式。
所述邮政包裹模式，是指货物通过万国邮政联盟和卡哈拉邮政组织的邮政系统进行跨境运输的模式。
所述国内快递国际业务模式，是指国内快递公司开展的跨境运输的国际业务模式。所述国内快递公司，包括但不限于：中国邮政速递、菜鸟、京东、顺丰、以及申通。
所述国际商业快递模式，是指国际快递商基于自建的全球网络提供跨境物流的模式。所述国际快递商，包括但不限于：UPS快递(United Parcel Service)、联邦快递(FedExExpress)、敦豪航空货运公司(DHL Express，DHL)、以及TNT集团(TNT Company，TNT)。
所述跨境物流专线模式，是指通过搭乘国际“班轮”、国际“班机”、或者国际“班列”，将用户所订货物进行跨境运输的模式。
所述海外仓储模式，是指在用户购买跨境电商在境外仓库中存储的跨境商品后，跨境电商会通过境外仓库向用户配送跨境商品的模式。
所述境外仓库，由跨境电商自建或租用，用于存储能够被用户购买的跨境商品。
在上述步骤(3)中，上述跨境物流模式的评价指数，缓存在所述服务器中。
所述评价指数，用于在配送速度、配送成本、配送信息跟踪及时性、配送网络覆盖、清关能力、售后服务(退换货以及维修)和购物体验等多个评价方向上，对各种跨境物流模式进行评价。
所述购物体验，用于指示用户通过各种跨境物流模式的物流从业人员的职业操守和服务态度、以及货物配送过程中与用户的沟通能力，对各种跨境物流模式进行评价后得到的评价结果。
基于上面的描述，所述评价指数，包括但不限于：配送速度指数、配送成本指数、配送信息更新及时性指数、配送网络覆盖指数、清关能力指数、售后服务(退换货)指数和购物体验指数。
为了设置评价指数，需要服务器的工作人员根据各种跨境物流模式在配送速度、配送成本、配送信息跟踪及时性、配送网络覆盖、清关能力、售后服务(退换货)和购物体验等评价方向上的优劣，对各种跨境物流模式的评价指数进行设置，并将设置好的各种跨境物流模式的评价指数存储到服务器中。
在一个实施方式中，所述评价指数可以记为多维向量X∈Rn(n表示所述评价指数中设置的评价方向的数量)，其中，上述多维向量可以用数组表示，该表示评价指数的数组中的各个分量和为1。当有跨境物流模式的评价指数的多维向量为[1/n,1/n,1/n,…1/n]时，表示该跨境物流模式在n个评价方向上是同等重要的，没有特别的侧重点和优劣。
在上述步骤(4)中，所述神经网络，可以使用但不限于：Deep-FM模型、用于稀疏预测分析的神经分解机(Neural Factorization Machines for Sparse PredictiveAnalytics，NFM)以及深度兴趣网络(Deep Interest Network，DIN)。
所述Deep-FM模型，由Sparse Features层、Dense Embeddings层、FM层和输出层组成。
为了将所述已配送商品的商品属性信息输入神经网络的Dense Embeddings层中，需要将所述已配送商品的商品属性信息转换成独热编码(one-hot编码)，然后将转换成one-hot编码的商品属性信息输入神经网络中。其中，商品属性信息中的每一项都用一个one-hot编码表示，记为一个Field，则商品属性信息中具有m个属性时就会有m个one-hot编码，记为m个Field。
所述配送次数最大的跨境物流模式的评价指数，单独作为输入和神经网络的Embeddings层放在一起。
在将所述各种所述跨境物流模式中配送次数最大的跨境物流模式的评价指数和所述已配送商品的商品属性信息输入神经网络中后，可以采用现有的任何神经网络训练的方式，对所述物流模式选择模型训练，并训练得到物流模式选择模型，这里不再赘述。
通过以上步骤(1)至步骤(4)描述的内容，就可以训练得到物流模式选择模型，那么继续以下步骤100至步骤104描述的内容，对如何选择商品的跨境物流模式的过程进行描述。
参见图1所示的跨境物流模式选择方法的流程图，为了选择商品的跨境物流模式，本实施例提出的跨境物流模式选择方法，包括以下具体步骤：
步骤100、当获取到物流选择指令时，获取多种跨境物流模式中各种跨境物流模式的评价指数，其中，所述物流选择指令携带有待配送商品的商品属性信息。
在上述步骤100中，当用户在电商平台上下单后，电商平台的工作人员会根据用户所下订单中的商品名称，获取到用户购买的商品，其中，所述用户购买的商品，就是所述待配送商品。然后，电商平台的工作人员会使用与服务器连接的扫码设备扫描商品包装上的二维码或者条形码，扫码设备通过识别商品包装上的二维码或者条形码，得到二维码或者条形码对应的商品属性信息，并将得到的商品属性信息发送到服务器，使得服务器获取到商品的商品属性信息。
所述服务器获取到商品的商品属性信息后，会根据获取到的所述商品属性信息生成物流选择指令，并将生成的物流选择指令发送给服务器中运行的能够执行所述跨境物流模式选择方法的程序，从而触发本实施例提出的跨境物流模式选择方法的流程。
所述能够执行所述跨境物流模式选择方法的程序获取到所述物流选择指令时，会从服务器中获取到多种跨境物流模式中各种跨境物流模式的评价指数。
步骤102、根据所述商品属性信息和各种跨境物流模式的评价指数，从各种跨境物流模式中选择出配送所述商品的跨境物流模式。
在上述步骤102中，为了从各种跨境物流模式中选择出配送所述商品的跨境物流模式，可以计算各种所述跨境物流模式配送所述的配送指数，并基于计算得到的各种所述跨境物流模式配送所述商品的配送指数，从各种跨境物流模式中选择出配送所述商品的跨境物流模式。
具体地，为了从各种跨境物流模式中选择出配送所述商品的跨境物流模式，上述步骤102可以执行以下步骤(1)至步骤(3)：
(1)将所述商品属性信息和各种所述跨境物流模式的评价指数输入物流模式选择模型中；
(2)通过所述物流模式选择模型对所述商品属性信息和各种所述跨境物流模式的评价指数进行处理，得到各种所述跨境物流模式配送所述商品属性信息对应商品的配送指数；
(3)从各种所述跨境物流模式中选择配送指数最大的跨境物流模式作为选择出的配送所述商品属性信息对应商品的跨境物流模式。
在上述步骤(2)中，所述物流模式选择模型，对所述商品属性信息和各种所述跨境物流模式的评价指数进行监督训练，得到各种所述跨境物流模式配送所述商品属性信息对应商品的配送指数。具体的训练过程与现有技术中任何Deep-FM模型使用的监督训练过程类似，这里不再赘述。
所述跨境物流模式的配送指数，用于表示所述跨境物流模式配送所述商品属性信息对应商品的匹配程度。所述跨境物流模式的配送指数越大，说明所述跨境物流模式配送所述商品属性信息对应商品的匹配程度越高。
上述各种所述跨境物流模式配送所述商品属性信息对应商品的配送指数，可以由多维向量表示。那么，上述配送指数可以用表示该多维向量的数组表示。所以，表示多维向量的数组中的每个分量用于表示各种所述跨境物流模式中的每个跨境物流模式配送所述商品属性信息对应商品的配送指数。
在上述步骤(3)中，当存在至少两个配送指数最大的跨境物流模式时，可以执行以下步骤(31)至步骤(33)：
(31)获取已配送商品的配送信息；
(32)根据已配送商品的配送信息中记载的跨境物流模式，分别统计至少两个所述配送指数最大的跨境物流模式中的每个物流模式的配送次数；
(33)将至少两个所述配送指数最大的跨境物流模式中配送次数最大的物流模式作为选择出的配送所述商品属性信息对应商品的跨境物流模式。
在通过上述步骤102选择出配送所述商品属性信息对应商品的跨境物流模式后，可以继续执行以下步骤104，生成所述商品属性信息对应商品的配送信息。
步骤104、基于所述商品属性信息和选择出的跨境物流模式，生成所述商品的配送信息。
这里，在生成商品的配送信息后，将商品的配送信息发送到能够按照选择出的跨境物流模式进行商品配送的快递公司，从而使接收到商品的配送信息的快递公司对所述商品进行配送。
综上所述，本实施例提出一种跨境物流模式选择方法，在获取到携带有待配送商品的商品属性信息的物流选择指令时，获取多种跨境物流模式中各种跨境物流模式的评价指数，然后根据所述商品属性信息和各种跨境物流模式的评价指数，从各种跨境物流模式中选择出配送所述商品的跨境物流模式，与相关技术中电商平台的工作人员从合作的多个快递公司中选择成本相对较低的快递公司的方式相比，整个选择商品的跨境物流模式的过程无需人工操作，能够客观的选择商品的跨境物流模式，并可以根据商品的商品属性信息和不同跨境物流模式之间的匹配程度，选择出与需要配送的商品的商品属性信息匹配程度最高的跨境物流模式对商品进行配送，提高了跨境电商平台的购物体验。
实施例2
本实施例提出一种跨境物流模式选择装置，用于执行上述实施例提出的跨境物流模式选择方法。
参见图2所示的一种跨境物流模式选择装置，本实施例提出一种跨境物流模式选择装置，包括：
获取模块200，用于当获取到物流选择指令时，获取多种跨境物流模式中各种跨境物流模式的评价指数，其中，所述物流选择指令携带有待配送商品的商品属性信息；
选择模块202，用于根据所述商品属性信息和各种跨境物流模式的评价指数，从各种跨境物流模式中选择出配送所述商品的跨境物流模式；
处理模块204，用于基于所述商品属性信息和选择出的跨境物流模式，生成所述商品的配送信息。
为了从各种跨境物流模式中选择出配送所述商品的跨境物流模式，所述选择模块202，具体用于：
将所述商品属性信息和各种所述跨境物流模式的评价指数输入物流模式选择模型中；
通过所述物流模式选择模型对所述商品属性信息和各种所述跨境物流模式的评价指数进行处理，得到各种所述跨境物流模式配送所述商品属性信息对应商品的配送指数；
从各种所述跨境物流模式中选择配送指数最大的跨境物流模式作为选择出的配送所述商品属性信息对应商品的跨境物流模式。
具体地，所述选择模块202，用于从各种所述跨境物流模式中选择配送指数最大的跨境物流模式作为选择出的配送所述商品属性信息对应商品的跨境物流模式，包括：
当各种所述跨境物流模式中存在至少两个配送指数最大的跨境物流模式时，获取已配送商品的配送信息；
根据已配送商品的配送信息中记载的跨境物流模式，分别统计至少两个所述配送指数最大的跨境物流模式中的每个物流模式对所述已配送商品的配送次数；
将至少两个所述配送指数最大的跨境物流模式中配送次数最大的物流模式作为选择出的配送所述商品属性信息对应商品的跨境物流模式。
为了训练得到物流模式选择模型，本实施例提出的跨境物流模式选择装置，还包括：
配送信息获取模块，用于获取已配送商品的配送信息，所述配送信息包括：所述已配送商品的商品属性信息和所述已配送商品的跨境物流模式；
统计模块，用于根据已配送商品的配送信息中记载的各种跨境物流模式，分别统计各种跨境物流模式的配送次数；
获取各种跨境物流模式中配送次数最大的跨境物流模式的评价指数；
将所述各种所述跨境物流模式中配送次数最大的跨境物流模式的评价指数和所述已配送商品的商品属性信息输入神经网络中进行所述物流模式选择模型训练，从而训练得到所述物流模式选择模型。
综上所述，本实施例提出一种跨境物流模式选择装置，在获取到携带有待配送商品的商品属性信息的物流选择指令时，获取多种跨境物流模式中各种跨境物流模式的评价指数，然后根据所述商品属性信息和各种跨境物流模式的评价指数，从各种跨境物流模式中选择出配送所述商品的跨境物流模式，与相关技术中电商平台的工作人员从合作的多个快递公司中选择成本相对较低的快递公司的方式相比，整个选择商品的跨境物流模式的过程无需人工操作，能够客观的选择商品的跨境物流模式，并可以根据商品的商品属性信息和不同跨境物流模式之间的匹配程度，选择出与需要配送的商品的商品属性信息匹配程度最高的跨境物流模式对商品进行配送，提高了跨境电商平台的购物体验。
实施例3
本实施例提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述实施例1描述的数据处理方法的步骤。具体实现可参见方法实施例1，在此不再赘述。
此外，参见图3所示的另一种跨境物流模式选择装置的结构示意图，本实施例还提出一种跨境物流模式选择装置，上述跨境物流模式选择装置包括总线51、处理器52、收发机53、总线接口54、存储器55和用户接口56。上述跨境物流模式选择装置包括有存储器55。
本实施例中，上述跨境物流模式选择装置还包括：存储在存储器55上并可在处理器52上运行的一个或者一个以上的程序，经配置以由上述处理器执行上述一个或者一个以上程序用于进行以下步骤(1)至步骤(3)：
(1)当获取到物流选择指令时，获取多种跨境物流模式中各种跨境物流模式的评价指数，其中，所述物流选择指令携带有待配送商品的商品属性信息；
(2)根据所述商品属性信息和各种跨境物流模式的评价指数，从各种跨境物流模式中选择出配送所述商品的跨境物流模式；
(3)基于所述商品属性信息和选择出的跨境物流模式，生成所述商品的配送信息。
收发机53，用于在处理器52的控制下接收和发送数据。
在图3中，总线架构(用总线51来代表)，总线51可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线51将包括由通用处理器52代表的一个或多个处理器和存储器55代表的存储器的各种电路链接在一起。总线51还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本实施例不再对其进行进一步描述。总线接口54在总线51和收发机53之间提供接口。收发机53可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。例如：收发机53从其他设备接收外部数据。收发机53用于将处理器52处理后的数据发送给其他设备。取决于计算系统的性质，还可以提供用户接口56，例如小键盘、显示器、扬声器、麦克风、操纵杆。
处理器52负责管理总线51和通常的处理，如前述上述运行通用操作系统。而存储器55可以被用于存储处理器52在执行操作时所使用的数据。
可选的，处理器52可以是但不限于：中央处理器、单片机、微处理器或者可编程逻辑器件。
可以理解，本发明实施例中的存储器55可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data RateSDRAM，DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM，DRRAM)。本实施例描述的系统和方法的存储器55旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
在一些实施方式中，存储器55存储了如下的元素，可执行模块或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集：操作系统551和应用程序552。
其中，操作系统551，包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序552，包含各种应用程序，例如媒体播放器(Media Player)、浏览器(Browser)等，用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序552中。
综上所述，本实施例提出的计算机可读存储介质和跨境物流模式选择装置，在获取到携带有待配送商品的商品属性信息的物流选择指令时，获取多种跨境物流模式中各种跨境物流模式的评价指数，然后根据所述商品属性信息和各种跨境物流模式的评价指数，从各种跨境物流模式中选择出配送所述商品的跨境物流模式，与相关技术中电商平台的工作人员从合作的多个快递公司中选择成本相对较低的快递公司的方式相比，整个选择商品的跨境物流模式的过程无需人工操作，能够客观的选择商品的跨境物流模式，并可以根据商品的商品属性信息和不同跨境物流模式之间的匹配程度，选择出与需要配送的商品的商品属性信息匹配程度最高的跨境物流模式对商品进行配送，提高了跨境电商平台的购物体验。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种跨境物流模式选择方法，其特征在于，包括：
当获取到物流选择指令时，获取多种跨境物流模式中各种跨境物流模式的评价指数，其中，所述物流选择指令携带有待配送商品的商品属性信息；
根据所述商品属性信息和各种跨境物流模式的评价指数，从各种跨境物流模式中选择出配送所述商品的跨境物流模式；
基于所述商品属性信息和选择出的跨境物流模式，生成所述商品的配送信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述商品属性信息和各种跨境物流模式的评价指数，从各种跨境物流模式中选择出配送所述商品的跨境物流模式，包括：
将所述商品属性信息和各种所述跨境物流模式的评价指数输入物流模式选择模型中；
通过所述物流模式选择模型对所述商品属性信息和各种所述跨境物流模式的评价指数进行处理，得到各种所述跨境物流模式配送所述商品属性信息对应商品的配送指数；
从各种所述跨境物流模式中选择配送指数最大的跨境物流模式作为选择出的配送所述商品属性信息对应商品的跨境物流模式。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，从各种所述跨境物流模式中选择配送指数最大的跨境物流模式作为选择出的配送所述商品属性信息对应商品的跨境物流模式，包括：
当各种所述跨境物流模式中存在至少两个配送指数最大的跨境物流模式时，获取已配送商品的配送信息；
根据已配送商品的配送信息中记载的跨境物流模式，分别统计至少两个所述配送指数最大的跨境物流模式中的每个物流模式对所述已配送商品的配送次数；
将至少两个所述配送指数最大的跨境物流模式中配送次数最大的物流模式作为选择出的配送所述商品属性信息对应商品的跨境物流模式。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
获取已配送商品的配送信息，所述配送信息包括：所述已配送商品的商品属性信息和所述已配送商品的跨境物流模式；
根据已配送商品的配送信息中记载的各种跨境物流模式，分别统计各种跨境物流模式的配送次数；
获取各种跨境物流模式中配送次数最大的跨境物流模式的评价指数；
将所述各种所述跨境物流模式中配送次数最大的跨境物流模式的评价指数和所述已配送商品的商品属性信息输入神经网络中进行所述物流模式选择模型训练，从而训练得到所述物流模式选择模型。
5.一种跨境物流模式选择装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于当获取到物流选择指令时，获取多种跨境物流模式中各种跨境物流模式的评价指数，其中，所述物流选择指令携带有待配送商品的商品属性信息；
选择模块，用于根据所述商品属性信息和各种跨境物流模式的评价指数，从各种跨境物流模式中选择出配送所述商品的跨境物流模式；
处理模块，用于基于所述商品属性信息和选择出的跨境物流模式，生成所述商品的配送信息。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述选择模块，具体用于：
将所述商品属性信息和各种所述跨境物流模式的评价指数输入物流模式选择模型中；
通过所述物流模式选择模型对所述商品属性信息和各种所述跨境物流模式的评价指数进行处理，得到各种所述跨境物流模式配送所述商品属性信息对应商品的配送指数；
从各种所述跨境物流模式中选择配送指数最大的跨境物流模式作为选择出的配送所述商品属性信息对应商品的跨境物流模式。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述选择模块，用于从各种所述跨境物流模式中选择配送指数最大的跨境物流模式作为选择出的配送所述商品属性信息对应商品的跨境物流模式，包括：
当各种所述跨境物流模式中存在至少两个配送指数最大的跨境物流模式时，获取已配送商品的配送信息；
根据已配送商品的配送信息中记载的跨境物流模式，分别统计至少两个所述配送指数最大的跨境物流模式中的每个物流模式对所述已配送商品的配送次数；
将至少两个所述配送指数最大的跨境物流模式中配送次数最大的物流模式作为选择出的配送所述商品属性信息对应商品的跨境物流模式。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：
配送信息获取模块，用于获取已配送商品的配送信息，所述配送信息包括：所述已配送商品的商品属性信息和所述已配送商品的跨境物流模式；
统计模块，用于根据已配送商品的配送信息中记载的各种跨境物流模式，分别统计各种跨境物流模式的配送次数；
获取各种跨境物流模式中配送次数最大的跨境物流模式的评价指数；
将所述各种所述跨境物流模式中配送次数最大的跨境物流模式的评价指数和所述已配送商品的商品属性信息输入神经网络中进行所述物流模式选择模型训练，从而训练得到所述物流模式选择模型。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行上述权利要求1-4任一项所述的方法的步骤。
10.一种跨境物流模式选择装置，其特征在于，所述跨境物流模式选择装置包括有存储器，处理器以及一个或者一个以上的程序，其中所述一个或者一个以上程序存储于所述存储器中，且经配置以由所述处理器执行权利要求1-4任一项所述的方法的步骤。
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