CN111325429A - 一种订单推送方法、装置、介质和设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及机器学习技术领域，特别涉及一种订单推送方法、装置、介质和设备。在进行订单推送时，可以通过距离判断，在当前轮次的推送半径范围内选择在线服务人员标识(即选择在线服务人员)，向其推送订单，并在当前轮次的等待时间内，等待客户端抢单(即等待在线服务人员抢单)，如果没有在线服务人员抢单，则继续推送，直至有在线服务人员抢单或者达到设定的推送轮次。其中，推送轮次，每轮次的推送半径以及每轮次的等待时间都是预先根据历史订单信息确定的，从而相对于根据经验值设置各参数取值，可以提高参数设置的准确性，实现订单的及时推送，并保证订单可以及时被抢单。
Description
技术领域
本发明涉及机器学习技术领域，特别涉及一种订单推送方法、装置、介质和设备。
背景技术
目前生活中很多服务行业(如，家庭宽带安装、智能家居安装等)都是由第三方服务公司负责。用户的服务订单下发给服务提供商，服务提供商再将该订单下发给负责该区域的第三方服务公司，第三方服务公司手动指派或者利用自己的抢单系统自动对用户的订单进行推送。
在对订单进行自动推送时，许多抢单系统都会设置推送轮次(需要经过几轮推送以实现在指定范围内的推送)、每轮次的推送半径、每轮次的等待时间(一轮推送后，等待服务人员抢单(确认接受订单)的时长)等阈值，在一轮推送时，向该轮次推送半径范围内满足条件的服务人员对应的应用(APP，即客户端)推送订单，并在该轮次的等待时间内，等待服务人员抢单(通过APP确认接受订单)。如果该轮次的等待时间内，没有服务人员抢单，则继续进行下一轮推送。
目前，订单推送相关的参数都是根据经验进行设置，由于每个人的经验不同，会导致存在一些不合理的情况。例如，根据经验值设置了较多的推送轮次，但如果每一轮推送中，收到订单推送的服务人员数量较多，但参与抢单的服务人员数量较少，那么设置较多的推送轮次，显然是没有必要的，此时设置较少的推送轮次，较大的每轮次的推送半径更为合理，从而使得在一轮推送中，更多的服务人员接收到订单，增大服务人员抢单的概率。
又如，如果根据经验值设置的一轮推送的等待时间较长，则必然会导致订单的再次调度时间变长，不利于订单的快速流转。而如果设置的一轮推送的等待时间较短，可能导致接收到订单推送的服务人员没有充足的时间进行抢单。
综上所述，目前订单推送时，根据经验设置参数，存在参数设置不准确的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种订单推送方法、装置、介质和设备，用于解决订单推送过程中参数设置不准确的问题。
一种订单推送方法，所述方法包括：
针对每个待推送的订单，确定所述待推送订单对应的服务地址信息；
确定当前轮次的推送半径范围内搜索到的在线服务人员标识中，对应的位置与所述服务地址信息对应的位置之间的距离，不大于当前轮次的门限距离的在线服务人员标识；
向确定出的在线服务人员标识对应的客户端推送所述待推送的订单，并在当前轮次的等待时间到达时，若无客户端抢单，则继续下一轮次的推送，直至到达设定的推送轮次或者有客户端抢单；
其中，所述推送轮次、每轮次的推送半径以及每轮次的等待时间预先根据历史订单信息确定。
一种订单推送装置，所述装置包括：
订单信息提取模块，用于针对每个待推送的订单，确定所述待推送订单对应的服务地址信息；
服务人员筛选模块，用于确定当前轮次的推送半径范围内搜索到的在线服务人员标识中，对应的位置与所述服务地址信息对应的位置之间的距离，不大于当前轮次的门限距离的在线服务人员标识；
推送模块，用于向确定出的在线服务人员标识对应的客户端推送所述待推送的订单，并在当前轮次的等待时间到达时，若无客户端抢单，则继续下一轮次的推送，直至到达设定的推送轮次或者有客户端抢单；
历史订单学习模块，用于预先根据历史订单信息确定所述推送轮次、每轮次的推送半径以及每轮次的等待时间。
本发明还提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有可执行程序，该可执行程序被处理器执行实现如上所述方法的步骤。
本发明还提供了一种订单推送设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述方法的步骤。
根据本发明实施例提供的方案，在进行订单推送时，可以通过距离判断，在当前轮次的推送半径范围内选择在线服务人员标识(即选择在线服务人员)，向其推送订单，并在当前轮次的等待时间内，等待客户端抢单(即等待在线服务人员抢单)，如果没有在线服务人员抢单，则继续推送，直至有在线服务人员抢单或者达到设定的推送轮次。其中，推送轮次，每轮次的推送半径以及每轮次的等待时间都是预先根据历史订单信息确定的，从而相对于根据经验值设置各参数取值，可以提高参数设置的准确性，实现订单的及时推送，并保证订单可以及时被抢单。
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为本发明实施例一提供的订单推送方法的流程示意图；
图2为本发明实施例二提供的订单推送装置的结构示意图；
图3为本发明实施例三提供的订单推送设备的结构示意图。
具体实施方式
本发明方案中，订单推送流程不仅可以是通过订单搜索在线服务人员的方式实现，还可以是通过在线服务人员搜索订单的方式实现。其中，可以通过待推送订单数量与在线服务人员数量的比值，来确定选择何种推送流程进行订单推送。从而在保证订单准确推送的同时，还可以在待推送订单数量较多时，实现订单的快速推送，保证订单被及时处理。
通过订单搜索在线服务人员的方式实现订单推送时，根据距离因素选择在线服务人员，且相关参数，包括推送轮次、每轮次的推送半径以及每轮次的等待时间均可以预先根据历史订单信息确定。在本方式下，通过参数的合理设置，可以实现订单的及时推送，并保证订单可以及时被抢单。
通过在线服务人员搜索订单的方式实现订单推送时，根据在线服务人员的未完成订单对应的位置、抢单甜区位置或者当前位置，来判断符合推送条件的订单，并实现订单推送。其中，每个在线服务人员的抢单甜区位置是通过预先针对该在线服务人员的历史订单信息进行分析确定的。在本方式下，结合每个服务人员历史订单信息确定抢单甜区位置，并将其作为服务人员的位置信息的补充，来确定符合推送条件的订单，使得订单推送更加合理，有利于订单的快速处理。
进一步优选的，不论采取何种方式实现订单推送，在推送订单之前，均可以进一步通过未完成订单数量，对即将向其推送订单的在线服务人员进行筛选，从而避免一个服务人员未完成订单过量积压，保证订单的及时处理。
更优的，用于筛选在线服务人员的未完成订单数量，也可以是通过历史订单信息确定。具体的，可以根据由历史订单信息确定出的服务人员每天完成的订单数量，确定未完成订单数量阈值；和/或者根据每天的工作时间长度，以及由历史订单信息确定出的每个订单完成所需的时间，确定未完成订单数量阈值。从而可以提高确定出的阈值的准确性，避免阈值设置过大，造成订单无法及时处理，并可以避免阈值设置过小，造成订单推送范围过小，无法及时被抢单。
进一步优选的，不论采取何种方式实现订单推送，在线服务人员抢单之后，均可以结合每个参与抢单的在线服务人员的未完成订单量、服务评分，以及每个参与抢单的在线服务人员对应的位置，与所抢订单的服务地址信息对应的位置之间的距离，来选择抢单成功的在线服务人员。从而可以确定出可以较快完成订单、且服务质量较好的服务人员，保证订单的及时处理，并保证用户的满意度。
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
本发明实施例一提供一种订单推送方法，该方法的步骤流程可以如图1所示，包括：
步骤101、确定服务地址信息。
在本步骤中，可以针对每个待推送的订单，确定所述待推送订单对应的服务地址信息。
针对每个待推送订单，可以对订单进行分析，提取订单中对应的服务地址信息，如，详细家庭地址信息，使得后续可以通过解析该服务地址信息获得对应的位置，如，经纬度坐标，并可以继续执行步骤102。
进一步的，在提取出服务地址信息之后，还可以对提取出的服务地址信息的完整性进行判断。具体的，可以判断是否包括省、市、区三级地址信息，并可以判断是否包括小区、门牌号等信息。如果确定服务地址信息不完整，则可以确定订单需要修正，并可以通过客户端提示用户对订单进行修正。当然，如果确定服务地址信息完整，可以继续执行步骤102。
较优的，在提取服务地址信息之前，可以提取订单中对应的手机号码信息。如果确定订单中没有手机号码信息或手机号码信息不准确(如手机号码位数明显错误)，则确定该订单需要修正，并可以通过客户端提示用户对订单进行修正。如果提取出手机号码信息，且确定手机号码信息准确，则可以继续提取服务地址信息。
具体的，如果订单中包括服务时间信息选项，接收到用户通过客户端提交的订单后，还可以提取订单中的服务时间信息。如果没有服务时间信息，则可以确定该订单为实时订单，将该订单确定为当前时间段内的待推送订单，如果有服务时间信息，则将该订单确定为所述服务时间信息对应的时间段内的待推送订单。
在本步骤中，具体的，可以针对当前时间段内的每个待推送的订单，确定所述待推送订单对应的服务地址信息。
步骤102、选择在线服务人员。
在本步骤中，可以确定当前轮次的推送半径范围内搜索到的在线服务人员标识(在线服务人员标识可以是服务人员通过登录客户端发送的，一个在线服务人员标识可以理解为对应一个在线服务人员，并可以理解为对应一个客户端)中，对应的位置与所述服务地址信息对应的位置之间的距离，不大于当前轮次的门限距离(可以记为distanceThr)的在线服务人员标识。一个在线服务人员标识对应的位置与所述服务地址信息对应的位置之间的距离可以通过任意方式确定，例如，将该在线服务人员标识对应的当前位置与所述服务地址信息对应的位置之间的距离，作为该在线服务人员标识对应的位置与所述服务地址信息对应的位置之间的距离。
较优的，可以通过如下方式确定：
确定该在线服务人员标识对应的当前位置与所述服务地址信息对应的位置之间的第一距离，抢单甜区位置与所述服务地址信息对应的位置之间的第二距离，以及，未完成订单对应的位置与所述服务地址信息对应的位置之间的第三距离；
将所述第一距离(可以记为cur_dist)、所述第二距离(可以记为sweet_dist)以及所述第三距离(可以记为undo_dist)中的最小值(可以记为min_dist)，确定为该在线服务人员标识对应的位置与所述服务地址信息对应的位置之间的距离。
其中，抢单甜区位置可以通过如下方式确定：
预先根据该在线服务人员标识对应的历史订单信息确定该在线服务人员标识对应的抢单喜好区域，并将该区域的中心位置作为该在线服务人员标识对应的抢单甜区位置。
抢单喜好区域可以理解为在线服务人员抢单意愿较高的区域。具体的，抢单甜区位置可以但不限于通过如下步骤确定：
(1)选取在线服务人员一段时间内进行抢单的历史订单，提取每个历史订单中的服务地址信息，确定对应的经纬度坐标信息，将这些坐标信息作为输入。
(2)利用机器学习算法对输入的坐标信息进行聚类，机器学习的聚类算法会自动找出最优的聚类个数M，聚类的步骤如下：
a.初始聚类的类别M＝2。
b.随机选取每个类别的中心点Ci(1≤i≤M)，对每个输入样本计算其与Ci的距离，将其归类于与Ci的距离最小的类别。所有样本归类后，更新类别的中心点Ci。
c.计算每个类别的累积误差Ei(1≤i≤M)，Ei为每个类别中每个输入样本与类别中心点Ci距离的累积和，然后计算所有Ei，并对所有Ei求和得到sumEM。
d.更新聚类类别M＝M+1。
e.重复步骤b-d，直到M达到类别的最大值，找出sumEM中的最小值，此时对应的M为最优的分类个数。
(3)找出步骤e中最优的分类个数中，对应的输入样本数量最多的分类，该分类的中心点即为抢单甜区位置。
需要说明的是，抢单甜区位置可以定时更新，以在服务人员抢单意愿较高的区域发生变化时，也可以得到最准确的抢单甜区位置。
未完成订单数量可能为一个，也可能为多个。第三距离的确定方式也可以是任意的。例如，未完成订单数量为一个时，将未完成订单的服务地址信息对应的位置，与待推送订单的服务地址信息对应的位置之间的距离作为第三距离。又如，未完成订单数量为多个时，所述第三距离可以为该在线服务人员标识对应的每个未完成订单对应的位置，与所述服务地址信息对应的位置之间的距离中的最小值；或者，所述第三距离可以为该在线服务人员标识对应的每个未完成订单对应的位置，与所述服务地址信息对应的位置之间的距离的平均值；或者，所述第三距离可以为该在线服务人员标识对应的最后抢单的未完成订单对应的位置，与所述服务地址信息对应的位置之间的距离。
步骤103、推送订单。
在本步骤中，可以向确定出的在线服务人员标识对应的客户端推送所述待推送的订单，并在当前轮次的等待时间到达时，若无客户端抢单(即无在线服务人员抢单)，则继续下一轮次的推送，直至到达设定的推送轮次或者有客户端抢单。
需要说明的是，在本实施例中，推送轮次，每轮次的推送半径以及每轮次的等待时间均是预先根据历史订单信息确定的，相对于现有技术中，根据经验值来设定这三个参数的取值，可以大大提高参数设置的准确性。
具体的，可以但不限于通过以下方式确定推送轮次：
对设定时间段内，每个历史订单被抢单时对应的轮次，利用机器学习算法进行聚类，确定最优的分类个数中，对应输入样本最多的分类，根据该分类下的输入样本确定推送轮次。例如，可以但不限于将该分类中相同数值数量最多的输入样本的数值，作为确定出的推送轮次。该过程类似抢单甜区位置的确定过程，本实施例不再进一步说明。
具体的，可以但不限于通过以下方式确定每轮次的推送半径：
对设定时间段内，每个历史订单相同轮次的推送半径，利用机器学习算法进行聚类，确定最优的分类个数中，对应输入样本最多的分类，根据该分类下的输入样本确定该轮次的推送半径。例如，可以但不限于将该分类中相同数值数量最多的输入样本的数值，作为确定出的推送半径。可以针对每个轮次，确定对应的推送半径。该过程类似抢单甜区位置的确定过程，本实施例不再进一步说明。
具体的，可以但不限于通过以下方式确定每轮次的等待时间：
对设定时间段内，每个历史订单相同轮次的等待时间，利用机器学习算法进行聚类，确定最优的分类个数中，对应输入样本最多的分类，根据该分类下的输入样本确定该轮次的等待时间。例如，可以但不限于将该分类中相同数值数量最多的输入样本的数值，作为确定出的等待时间。可以针对每个轮次，确定对应的等待时间。该过程类似抢单甜区位置的确定过程，本实施例不再进一步说明。
较优的，在本实施例中，可以实时监控待推送的订单量与搜索到的在线服务人员数量的比例，当该比例不大于设定比值(例如5)，则推送流程为由订单搜索在线服务人员；当该比例大于设定比值，则推送流程为由在线服务人员从订单池中搜索相应的订单。采用动态的推送流程，可以避免订单在系统中长时间缓存，当订单数量较多时，通过在线服务人员快速搜索订单的方式，能够迅速减少系统的订单量。
较优的，在步骤102之前，还可以包括步骤101’，在图1中，以步骤101’位于步骤101之后，步骤102之前为例进行示意：
步骤101’、确定待推送订单数量与搜索到的在线服务人员标识数量的比值。
如果该比值不大于设定比值，则可以继续执行步骤102。否则，可以执行步骤102’。
步骤102’、选择订单。
在本步骤中，可以针对每个在线服务人员标识，确定每个待推送订单的服务地址信息对应的位置，与该在线服务人员标识对应的未完成订单对应的位置之间的距离(即步骤102中的第三距离)，若该距离不大于阈值距离，则确定该待推送订单符合向该在线服务人员标识对应的客户端推送的条件；
或者，确定每个待推送订单的服务地址信息对应的位置，与该在线服务人员标识对应的抢单甜区位置之间的距离(即步骤102中的第二距离)，若该距离不大于阈值距离，则确定该待推送订单符合向该在线服务人员标识对应的客户端推送的条件；
或者，确定每个待推送订单的服务地址信息对应的位置，与该在线服务人员标识对应的当前位置之间的距离(即步骤102中的第一距离)，若该距离不大于阈值距离，则确定该待推送订单符合向该在线服务人员标识对应的客户端推送的条件。
步骤103’、推送订单。
在本步骤中，可以向在线服务人员标识对应的客户端，推送符合向其推送的条件的待推送订单，并等待该客户端抢单。
需要说明的是，不论推送流程为由订单搜索在线服务人员，还是由在线服务人员从订单池中搜索相应的订单，较优的，向在线服务人员推送订单之前，都可以进一步对在线服务人员进行筛选，包括：确定该在线服务人员标识对应的未完成订单数量不大于设定数量。
即，在本实施例中，可以仅向未完成订单数量不大于设定数量的在线服务人员推送订单，从而避免订单在在线服务人员手中积压，不能及时得到处理。
未完成订单数量阈值决定了向在线服务人员推送订单数量的上限，在线服务人员当前未完成订单数量达到该阈值，则在线服务人员不会再收到新的订单推送。未完成订单数量阈值设置得过高，则服务人员手中的订单量可能较多，不利于订单的快速完结；未完成订单数量阈值设置得过低，则服务人员手中的订单量可能较少，订单池中的订单较多，不利于订单快速的进入服务人员订单列表，不利于订单的快速实现。因此未完成订单数量阈值的合理设置，对系统性能的影响较大。
未完成订单数量阈值也可以根据历史订单信息确定。根据历史订单信息确定未完成订单数量阈值可以但不限于包括：
根据由历史订单信息确定出的服务人员每天完成的订单数量，确定所述设定数量；和/或者，根据每天的工作时间长度，以及由历史订单信息确定出的每个订单完成所需的时间，确定所述设定数量。
具体的，可以但不限于通过以下方式确定未完成订单数量阈值：
第一种方式、以设定数量的服务人员中，每个服务人员每天完成的订单数量为输入样本，利用机器学习的聚类算法对输入样本进行学习，选取数量最大的聚类类别，该类别中数量最多的样本对应的数值即为每天完成的订单数量。可以但不限于将确定出的每天完成的订单数量作为未完成订单数量阈值。
第二种方式、每个订单完成所需的时间可以理解为从该订单从被抢单到该订单被完结所需的时间长度。以每个订单完成所需的时间为输入样本，利用机器学习的聚类算法得到数量最大的聚类类别，该类别中每个订单完成所需的时间的平均值，即为每个订单完成所需的时间。
根据每天的工作时间长度(如8小时)，以及确定出的每个订单完成所需的时间，即可得到每天最多完成订单数量。未完成订单数量阈值可以设置为不大于确定出的每天最多完成订单数量。
当然，还可以结合第一种方式和第二种方式，来确定未完成订单数量阈值。例如，可以将利用第一种方式和利用第二种方式，分别确定出的未完成订单数量阈值的平均值，作为最终确定出的未完成订单数量阈值。当然，第一种方式和第二种方式的结合方式可以为任意方式，不限于求平均值的方法，本实施例不再进一步赘述。
需要说明的是，未完成订单可以理解为包括超时未完成订单(已经超出完成时限的订单)、即将超时未完成订单(完成时限剩余时间小于设定值的订单)和正常未完成订单(完成时限剩余时间不小于设定值的订单)。
不论推送流程为由订单搜索在线服务人员，还是由在线服务人员从订单池中搜索相应的订单，在线服务人员抢单之后，都需要从中选择一个抢单成功的在线服务人员。较优的，在线服务人员抢单之后，还可以通过以下方式从中选择抢单成功的在线服务人员：
根据每个参与抢单的客户端对应的未完成订单量、服务评分，以及每个参与抢单的在客户端对应的位置，与所抢订单的服务地址信息对应的位置之间的距离，从参与抢单的客户端之中选择一个，作为抢单成功的客户端。
一个参与抢单的客户端对应一个在线服务人员标识，也对应一个在线服务人员。具体的，在本实施例中，可以综合考虑距离、未完成订单量和服务评分者三个指标，根据这三个指标对每个参与抢单的在线服务人员进行打分，得分最高的在线服务人员即可以作为抢单成功的在线服务人员。
每个参与抢单的在线服务人员对应的位置，与所抢订单的服务地址信息对应的位置之间的距离，可以通过任意方式确定。较优的，可以通过如下方式确定：
确定该在线服务人员当前位置与所述服务地址信息对应的位置之间的第一距离，抢单甜区位置与所述服务地址信息对应的位置之间的第二距离，以及，未完成订单对应的位置与所述服务地址信息对应的位置之间的第三距离；
将所述第一距离(可以记为cur_dist)、所述第二距离(可以记为sweet_dist)以及所述第三距离(可以记为undo_dist)中的最小值(可以记为min_dist)，确定为该在线服务人员对应的位置与所述服务地址信息对应的位置之间的距离。
更具体的，由于期望订单优先分配给距离较近的在线服务人员，以实现尽快处理。因此，距离订单的服务地址信息对应的位置越近的在线服务人员，抢单成功的概率越大。可以获取每个参与抢单的在线服务人员与所抢订单的服务地址信息对应的位置之间的距离dist，找出这些距离中的最大值max_dist。假设距离指标的权重为dist_weight，则在线服务人员在距离指标的得分dist_score可以表示为：
由于期望订单能够均匀的分布于各在线服务人员中，因此未完成工单量越少的在线服务人员，抢单成功的概率越大。获取每个在线服务人员的未完成工单量undo，找出参与抢单的在线服务人员中未完成工单量的最大值max_undo。假设未完成工单量指标的权重为undo_weight，则在线服务人员在未完成工单量指标的得分undo_score可以表示为：
在线服务人员完成每个订单后，用户会对该在线服务人员的服务质量进行评分，服务质量越好的在线服务人员得到的服务评分越高，服务评分越高的在线服务人员获得订单的概率越大。获取在线服务人员的服务评分score(可以但不限于理解为该在线服务人员完成的历史订单的服务评分的平均值)，找出参与抢单的在线服务人员中服务评分的最大值max_score。假设服务评分指标的权重为score_weight，则在线服务人员在服务评分指标的得分serv_score可以表示为：
距离指标的权重dist_weight、未完成工单量指标的权重undo_weight，以及服务评分指标的权重score_weight之和可以为1。计算距离、未完成工单量和服务评分这三个指标得分的总和可以得到综合得分，综合得分sum_score可以表示为：
sum_score＝dist_score+undo_score+serv_score
与实施例一基于同一发明构思，提供以下的装置。
实施例二
本发明实施例二提供一种订单推送装置，该装置的结构可以如图2所示，其中：
订单信息提取模块11用于针对每个待推送的订单，确定所述待推送订单对应的服务地址信息；
服务人员筛选模块12用于确定当前轮次的推送半径范围内搜索到的在线服务人员标识中，对应的位置与所述服务地址信息对应的位置之间的距离，不大于当前轮次的门限距离的在线服务人员标识；
推送模块13用于向确定出的在线服务人员标识对应的客户端推送所述待推送的订单，并在当前轮次的等待时间到达时，若无客户端抢单，则继续下一轮次的推送，直至到达设定的推送轮次或者有客户端抢单；
历史订单学习模块14用于预先根据历史订单信息确定所述推送轮次、每轮次的推送半径以及每轮次的等待时间。
所述历史订单学习模块14用于预先根据历史订单信息确定所述推送轮次包括：对设定时间段内，每个历史订单被抢单时对应的轮次，利用机器学习算法进行聚类，确定最优的分类个数中，对应输入样本最多的分类，根据该分类下的输入样本确定所述推送轮次。
所述历史订单学习模块14用于预先根据历史订单信息确定每轮次的推送半径包括：对设定时间段内，每个历史订单相同轮次的推送半径，利用机器学习算法进行聚类，确定最优的分类个数中，对应输入样本最多的分类，根据该分类下的输入样本确定该轮次的推送半径。
所述历史订单学习模块14用于预先根据历史订单信息确定每轮次的等待时间包括：对设定时间段内，每个历史订单相同轮次的等待时间，利用机器学习算法进行聚类，确定最优的分类个数中，对应输入样本最多的分类，根据该分类下的输入样本确定该轮次的等待时间。
所述历史订单学习模块14，还用于预先根据每个在线服务人员标识对应的历史订单信息确定该在线服务人员标识对应的抢单喜好区域，并将该区域的中心位置作为该在线服务人员标识对应的抢单甜区位置；
所述服务人员筛选模块12用于通过以下方式确定一个在线服务人员标识对应的位置与所述服务地址信息对应的位置之间的距离：
确定该在线服务人员标识对应的当前位置与所述服务地址信息对应的位置之间的第一距离，抢单甜区位置与所述服务地址信息对应的位置之间的第二距离，以及，未完成订单对应的位置与所述服务地址信息对应的位置之间的第三距离；
将所述第一距离、所述第二距离以及所述第三距离中的最小值，确定为该在线服务人员标识对应的位置与所述服务地址信息对应的位置之间的距离。
具体的，一个在线服务人员标识对应的未完成订单为多个时，所述第三距离为该在线服务人员标识对应的每个未完成订单对应的位置，与所述服务地址信息对应的位置之间的距离中的最小值；或者，所述第三距离为该在线服务人员标识对应的每个未完成订单对应的位置，与所述服务地址信息对应的位置之间的距离的平均值；或者，所述第三距离为该在线服务人员标识对应的最后抢单的未完成订单对应的位置，与所述服务地址信息对应的位置之间的距离。
所述装置还包括流程筛选模块15，用于确定待推送订单数量与搜索到的在线服务人员标识数量的比值是否不大于设定比值；
所述服务人员筛选模块12，具体用于所述流程筛选模块确定待推送订单数量与搜索到的在线服务人员标识数量的比值不大于设定比值时，确定当前轮次的推送半径范围内搜索到的在线服务人员标识中，对应的位置与所述服务地址信息对应的位置之间的距离，不大于当前轮次的门限距离的在线服务人员标识。
所述装置还包括订单筛选模块16，用于所述流程筛选模块确定待推送订单数量与搜索到的在线服务人员标识数量的比值大于设定比值时，针对每个在线服务人员标识，确定每个待推送订单的服务地址信息对应的位置，与该在线服务人员标识对应的未完成订单对应的位置之间的距离，若该距离不大于阈值距离，则确定该待推送订单符合向该在线服务人员标识对应的客户端推送的条件；或者，确定每个待推送订单的服务地址信息对应的位置，与该在线服务人员标识对应的抢单甜区位置之间的距离，若该距离不大于阈值距离，则确定该待推送订单符合向该在线服务人员标识对应的客户端推送的条件；或者，确定每个待推送订单的服务地址信息对应的位置，与该在线服务人员标识对应的当前位置之间的距离，若该距离不大于阈值距离，则确定该待推送订单符合向该在线服务人员标识对应的客户端推送的条件；
所述推送模块13还用于向在线服务人员标识对应的客户端，推送符合向其推送的条件的待推送订单，并等待该客户端抢单。
所述装置还包括推送筛选模块17，用于所述推送模块向在线服务人员标识对应的客户端推送订单之前，确定该在线服务人员标识对应的未完成订单数量不大于设定数量。
所述历史订单学习模块14，还用于根据由历史订单信息确定出的服务人员每天完成的订单数量，确定所述设定数量；和/或者，根据每天的工作时间长度，以及由历史订单信息确定出的每个订单完成所需的时间，确定所述设定数量。
所述装置还包括抢单人员筛选模块18，用于客户端抢单之后，根据每个参与抢单的客户端对应的未完成订单量、服务评分，以及每个参与抢单的客户端对应的位置，与所抢订单的服务地址信息对应的位置之间的距离，从参与抢单的客户端之中选择一个，作为抢单成功的客户端。
基于同一发明构思，本发明实施例提供以下的设备和介质。
实施例三
本发明实施例三提供一种订单推送设备，该设备的结构可以如图3所示，包括存储器21、处理器22及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器22执行所述程序时实现本发明实施例一所述方法的步骤。
可选的，所述处理器22具体可以包括中央处理器(CPU)、特定应用集成电路(ASIC，application specific integrated circuit)，可以是一个或多个用于控制程序执行的集成电路，可以是使用现场可编程门阵列(FPGA，field programmable gate array)开发的硬件电路，可以是基带处理器。
可选的，所述处理器22可以包括至少一个处理核心。
可选的，所述存储器21可以包括只读存储器(ROM，read only memory)、随机存取存储器(RAM，random access memory)和磁盘存储器。存储器21用于存储至少一个处理器22运行时所需的数据。存储器21的数量可以为一个或多个。
本发明实施例四提供一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有可执行程序，当可执行程序被处理器执行时，实现本发明实施例一提供的方法。
在具体的实施过程中，计算机存储介质可以包括：通用串行总线闪存盘(USB，Universal Serial Bus flash drive)、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、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存储介质。
在本发明实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
在本发明实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，或者各个单元也可以均是独立的物理模块。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备，例如可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等，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：通用串行总线闪存盘(universal serial bus flash drive)、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (14)
1.一种订单推送方法，其特征在于，所述方法包括：
针对每个待推送的订单，确定所述待推送订单对应的服务地址信息；
确定当前轮次的推送半径范围内搜索到的在线服务人员标识中，对应的位置与所述服务地址信息对应的位置之间的距离，不大于当前轮次的门限距离的在线服务人员标识；
向确定出的在线服务人员标识对应的客户端推送所述待推送的订单，并在当前轮次的等待时间到达时，若无客户端抢单，则继续下一轮次的推送，直至到达设定的推送轮次或者有客户端抢单；
其中，所述推送轮次、每轮次的推送半径以及每轮次的等待时间预先根据历史订单信息确定。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，预先根据历史订单信息确定所述推送轮次包括：
对设定时间段内，每个历史订单被抢单时对应的轮次，利用机器学习算法进行聚类，确定最优的分类个数中，对应输入样本最多的分类，根据该分类下的输入样本确定所述推送轮次。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，预先根据历史订单信息确定每轮次的推送半径包括：
对设定时间段内，每个历史订单相同轮次的推送半径，利用机器学习算法进行聚类，确定最优的分类个数中，对应输入样本最多的分类，根据该分类下的输入样本确定该轮次的推送半径。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，预先根据历史订单信息确定每轮次的等待时间包括：
对设定时间段内，每个历史订单相同轮次的等待时间，利用机器学习算法进行聚类，确定最优的分类个数中，对应输入样本最多的分类，根据该分类下的输入样本确定该轮次的等待时间。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，一个在线服务人员标识对应的位置与所述服务地址信息对应的位置之间的距离，通过以下方式确定：
确定该在线服务人员标识对应的当前位置与所述服务地址信息对应的位置之间的第一距离，抢单甜区位置与所述服务地址信息对应的位置之间的第二距离，以及，未完成订单对应的位置与所述服务地址信息对应的位置之间的第三距离；
将所述第一距离、所述第二距离以及所述第三距离中的最小值，确定为该在线服务人员标识对应的位置与所述服务地址信息对应的位置之间的距离；
其中，预先根据该在线服务人员标识对应的历史订单信息确定该在线服务人员标识对应的抢单喜好区域，并将该区域的中心位置作为该在线服务人员标识对应的抢单甜区位置。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，一个在线服务人员标识对应的未完成订单为多个时，所述第三距离为该在线服务人员标识对应的每个未完成订单对应的位置，与所述服务地址信息对应的位置之间的距离中的最小值；或者，所述第三距离为该在线服务人员标识对应的每个未完成订单对应的位置，与所述服务地址信息对应的位置之间的距离的平均值；或者，所述第三距离为该在线服务人员标识对应的最后抢单的未完成订单对应的位置，与所述服务地址信息对应的位置之间的距离。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定当前轮次的推送半径范围内搜索到的在线服务人员标识中，对应的位置与所述服务地址信息对应的位置之间的距离，不大于当前轮次的门限距离的在线服务人员标识之前，所述方法还包括：
确定待推送订单数量与搜索到的在线服务人员标识数量的比值不大于设定比值。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，确定待推送订单数量与搜索到的在线服务人员标识数量的比值大于设定比值时，所述方法还包括：
针对每个在线服务人员标识，确定每个待推送订单的服务地址信息对应的位置，与该在线服务人员标识对应的未完成订单对应的位置之间的距离，若该距离不大于阈值距离，则确定该待推送订单符合向该在线服务人员标识对应的客户端推送的条件；或者，确定每个待推送订单的服务地址信息对应的位置，与该在线服务人员标识对应的抢单甜区位置之间的距离，若该距离不大于阈值距离，则确定该待推送订单符合向该在线服务人员标识对应的客户端推送的条件；或者，确定每个待推送订单的服务地址信息对应的位置，与该在线服务人员标识对应的当前位置之间的距离，若该距离不大于阈值距离，则确定该待推送订单符合向该在线服务人员标识对应的客户端推送的条件；
向在线服务人员标识对应的客户端，推送符合向其推送的条件的待推送订单，并等待该客户端抢单。
9.如权利要求1～8任一所述的方法，其特征在于，向在线服务人员标识对应的客户端推送订单之前，所述方法还包括：
确定该在线服务人员标识对应的未完成订单数量不大于设定数量。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，根据由历史订单信息确定出的服务人员每天完成的订单数量，确定所述设定数量；和/或者，根据每天的工作时间长度，以及由历史订单信息确定出的每个订单完成所需的时间，确定所述设定数量。
11.如权利要求1～8任一所述的方法，其特征在于，客户端抢单之后，所述方法还包括：
根据每个参与抢单的客户端对应的未完成订单量、服务评分，以及每个参与抢单的客户端对应的位置，与所抢订单的服务地址信息对应的位置之间的距离，从参与抢单的客户端之中选择一个，作为抢单成功的客户端。
12.一种订单推送装置，其特征在于，所述装置包括：
订单信息提取模块，用于针对每个待推送的订单，确定所述待推送订单对应的服务地址信息；
服务人员筛选模块，用于确定当前轮次的推送半径范围内搜索到的在线服务人员标识中，对应的位置与所述服务地址信息对应的位置之间的距离，不大于当前轮次的门限距离的在线服务人员标识；
推送模块，用于向确定出的在线服务人员标识对应的客户端推送所述待推送的订单，并在当前轮次的等待时间到达时，若无客户端抢单，则继续下一轮次的推送，直至到达设定的推送轮次或者有客户端抢单；
历史订单学习模块，用于预先根据历史订单信息确定所述推送轮次、每轮次的推送半径以及每轮次的等待时间。
13.一种非易失性计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有可执行程序，该可执行程序被处理器执行实现权利要求1～11任一所述方法的步骤。
14.一种订单推送设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1～11任一所述方法的步骤。
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