CN111861328B - 建立物流识别库的方法、物流轨迹查询更新方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种建立物流识别库的方法、物流轨迹查询更新方法及设备，建立物流识别库的方法，包括：获取前第一时间段内的历史订单数据，所述历史订单数据至少包快递单号及物流公司；根据预定规则过滤所述历史订单数据；将经过滤的历史订单数据的快递单号按物流公司划分为多个数据组；对每一数据组根据快递单号的长度以及快递单号的预定字段，确定该数据组对应的物流公司的单号编码规则；将所述物流公司及其单号编码规则储存于物流识别库中，所述物流识别库供基于快递单号与所述单号编码规则的匹配，以识别快递单号对应的物流公司。本发明提供的方法及系统实现基于快递单号的物流公司的识别。

Description

建立物流识别库的方法、物流轨迹查询更新方法及设备

技术领域

本发明涉及计算机应用领域，尤其涉及一种建立物流识别库的方法、物流轨迹查询更新方法及设备。

背景技术

目前，通过物流公司寄送快递成为了人们在日常生活和工作中必不可少的环节。因此，无论是工作中的物流登记系统，还是电商平台的快递单号登记，然而，该些系统中，快递单号对应的物流公司通常由人工填写，由此，容易存在填写错误的情况，且耗费人工成本。

为了解决这一问题，已有一些通过快递单号识别物流公司的算法功能。然而，由于这些算法功能通常包括正则计算或者是先识别快递单号位数以及开头的数字的方式，比如：

申通单号由12位数字组成，常见以268、368、58等开头

EMS单号由13位字母和数字组成，开头和结尾二位是字母，中间是数字

顺丰单号由12位数字组成，常见以电话区号后三位开头

但是，这种单号的设置规则并不是非常严格，如果物流公司作出了修改，查询到的结果往往就不准确了。

而在电商场景中，商家发货后很有可能会填错快递单号，当发货超过24小时时，为了保证用户的利益，商家正常情况下是不允许在系统中修改运单号的。这时通常会出现用户咨询商家其订单物流状态的情况，在双方的聊天上下文中，通常会出现正确的快递单号信息。虽然，快递单号信息通常可以通过对文本进行分析和挖掘获取，但一般很难获取到对应的快递公司信息，因而无法自动的查询到运单相关的轨迹信息，帮助平台判断该订单实际的物流服务质量。

由此，如何实现基于快递单号的物流公司的识别，以避免物流公司的单号规则更改降低识别准确率的情况；以及基于识别的物流公司，进而查询到运单的真实轨迹信息，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明为了克服上述相关技术存在的缺陷，提供一种建立物流识别库的方法、物流轨迹查询更新方法及设备，进而实现基于快递单号的物流公司的识别，以避免物流公司的单号规则更改降低识别准确率的情况；以及基于识别的物流公司，进而查询到运单的真实轨迹信息。

根据本发明的一个方面，提供一种建立物流识别库的方法，包括：

获取前第一时间段内的历史订单数据，所述历史订单数据至少包快递单号及物流公司；

根据预定规则过滤所述历史订单数据；

将经过滤的历史订单数据的快递单号按物流公司划分为多个数据组；

对每一数据组根据快递单号的长度以及快递单号的预定字段，确定该数据组对应的物流公司的单号编码规则；

将所述物流公司及其单号编码规则储存于物流识别库中，所述物流识别库供基于快递单号与所述单号编码规则的匹配，以识别快递单号对应的物流公司。

在本发明的一些实施例中，所述根据预定规则过滤所述历史订单数据包括：

根据所述历史订单数据获取该订单的物流信息；

根据物流信息过滤物流操作节点中任一个或多个节点超时的历史订单数据。

在本发明的一些实施例中，所述根据预定规则过滤所述历史订单数据包括：

根据所述历史订单数据获取该订单的商家特征、买家特征以及订单特征；

根据所述商家特征、买家特征以及订单特征确定该订单的刷单概率；

过滤刷单概率大于预设阈值的的历史订单数据。

在本发明的一些实施例中，所述对每一数据组根据快递单号的长度以及快递单号的预定字段，确定该数据组对应的物流公司的单号编码规则包括：

对每一数据组：

根据快递单号的长度，确定所述快递单号的预定字段的长度和/或位置；

按预定字段的长度和/或位置提取所述数据组各快递单号的预定字段；

对同一预定字段的快递单号进行计数；

将数量最多的预定字段作为该数据组对应的快递公司的追踪识别码，所述单号编码规则包括所述追踪识别码以及所述追踪识别码在所述快递单号的位置。

在本发明的一些实施例中，所述预定字段的长度与所述快递单号的长度正相关。

在本发明的一些实施例中，所述预定字段的位置包括所述快递单号的前缀字段、后缀字段、设定位置的字段中的一种或多种。

根据本发明的又一方面，还提供一种物流轨迹查询更新方法，包括：

自与订单关联的聊天记录中，识别是否存在快递单号；

若存在快递单号，则判断该快递单号与所述订单的快递单号是否一致；

若否，则基于所述聊天记录中的快递单号与一物流识别库中的单号编码规则的匹配，识别所述聊天记录中的快递单号对应的物流公司，所述物流识别库储存所述物流公司及其单号编码规则；

根据所述聊天记录中的快递单号，自所识别的物流公司的查询接口，查询所述聊天记录中的快递单号对应的物流轨迹；

推送所查询的物流轨迹。

在本发明的一些实施例中，所述自与订单关联的聊天记录中，识别是否存在快递单号包括：

自与订单关联的聊天记录中，识别连续数字；

判断连续数字的长度是否与快递单号的长度匹配；

若是，则获取所述连续数字的预定字段；

根据所述连续数字的预定字段判断所述连续数字是否为快递单号。

在本发明的一些实施例中，所述自与订单关联的聊天记录中，识别是否存在快递单号之后，若判断存在多个快递单号，则依次判断该多个快递单号与所述订单的快递单号是否一致；

对该多个快递单号中与所述订单的快递单号不一致，依次执行如下步骤：

基于所述聊天记录中的快递单号与一物流识别库中的单号编码规则的匹配，识别所述聊天记录中的快递单号对应的物流公司，所述物流识别库储存所述物流公司及其单号编码规则；

根据所述聊天记录中的快递单号，自所识别的物流公司的查询接口，查询所述聊天记录中的快递单号对应的物流轨迹；

推送所查询的物流轨迹。

在本发明的一些实施例中，所述推送所查询的物流轨迹包括：

将所查询的物流轨迹推送至用户，以供用户选择是否将所查询的物流轨迹替换所述订单的快递单号对应的物流轨迹。

在本发明的一些实施例中，所述推送所查询的物流轨迹包括：

将所查询的物流轨迹推送至运营人员。

根据本发明的又一方面，还提供一种建立物流识别库的装置，包括：

第一获取模块，配置成获取前第一时间段内的历史订单数据，所述历史订单数据至少包快递单号及物流公司；

过滤模块，配置成根据预定规则过滤所述历史订单数据；

划分模块，配置成将经过滤的历史订单数据的快递单号按物流公司划分为多个数据组；

确定模块，配置成对每一数据组根据快递单号的长度以及快递单号的预定字段，确定该数据组对应的物流公司的单号编码规则；

储存模块，配置成将所述物流公司及其单号编码规则储存于物流识别库中，所述物流识别库供基于快递单号与所述单号编码规则的匹配，以识别快递单号对应的物流公司。

根据本发明的又一方面，还提供一种物流轨迹查询更新装置，包括：

第一识别模块，配置成自与订单关联的聊天记录中，识别是否存在快递单号；

判断模块，若所述第一识别模块识别存在快递单号，则所述判断模块配置成判断该快递单号与所述订单的快递单号是否一致；

第二识别模块，若所述判断模块判断为否，则所述第二识别模块配置成基于所述聊天记录中的快递单号与一物流识别库中的单号编码规则的匹配，识别所述聊天记录中的快递单号对应的物流公司，所述物流识别库储存所述物流公司及其单号编码规则；

查询模块，配置成根据所述聊天记录中的快递单号，自所识别的物流公司的查询接口，查询所述聊天记录中的快递单号对应的物流轨迹；

推送模块，配置成推送所查询的物流轨迹。

根据本发明的又一方面，还提供一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时执行如上所述的步骤。

根据本发明的又一方面，还提供一种存储介质，所述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如上所述的步骤。

相比现有技术，本发明的优势在于：

本发明根据前第一时间段内的历史订单数据，提取各物流公司的单号编码规则，从而可生成和更新物流识别库，以供识别快递单号对应的物流公司，即使物流公司的编码规则变更，其编码规则也会一并更新，从而可以自动识别物流公司降低人工成本的同时，避免物流公司的单号规则更改降低识别准确率的情况。本发明还根据聊天记录中的快递单号，进行物流公司的识别，从而可以自所识别的物流公司的查询接口，查询所述聊天记录中的快递单号对应的物流轨迹，以实现正确的物流轨迹的自动更新，避免在系统中快递单号填写错误后，无法自动获取正确的的物流轨迹以进行更新。

附图说明

通过参照附图详细描述其示例实施方式，本发明的上述和其它特征及优点将变得更加明显。

图1示出了根据本发明实施例的建立物流识别库的流程图。

图2示出了根据本发明具体实施例的根据预定规则过滤所述历史订单数据的流程图。

图3示出了根据本发明另一具体实施例的按根据预定规则过滤所述历史订单数据的流程图。

图4示出了根据本发明具体实施例的对每一数据组根据快递单号的长度以及快递单号的预定字段，确定该数据组对应的物流公司的单号编码规则的流程图。

图5示出了根据本发明具体实施例的物流轨迹查询更新方法的流程图。

图6示出了根据本发明具体实施例的自与订单关联的聊天记录中，识别是否存在快递单号的流程图。

图7示出了根据本发明实施例的建立物流识别库的装置的模块图。

图8示出了根据本发明实施例的物流轨迹查询更新装置的模块图。

图9示意性示出本发明示例性实施例中一种计算机可读存储介质示意图。

图10示意性示出本发明示例性实施例中一种电子设备示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本发明将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。

此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的步骤。例如，有的步骤还可以分解，而有的步骤可以合并或部分合并，因此，实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

图1示出了根据本发明实施例的建立物流识别库的流程图。建立物流识别库的方法包括如下步骤：

步骤S110：获取前第一时间段内的历史订单数据，所述历史订单数据至少包快递单号及物流公司。

对于电商平台，由于历史订单数据量足够多，因此，可以通过历史订单数据量，通过如下步骤的分析，从而提取出不同物流公司的单号编码规则。进一步地，为了能够提取各物流公司最新的单号编码规则，步骤S110获取前第一时间段内的历史订单数据。第一时间段可以按历史订单数据量以及物流公司修改单号编码规则的周期/时间间隔来确定。例如，第一时间段小于物流公司修改单号编码规则的周期/时间间隔，且第一时间段内的历史订单数据量足够多。第一时间段例如可以设定为1个月、2个月等，本发明并非以此为限制。

步骤S120：根据预定规则过滤所述历史订单数据。

具体而言，为了避免异常历史订单数据对后续步骤中的单号编码规则的影响，因此，可以通过预定规则过滤所述历史订单数据。本发明可以实现多种过滤方式，将分别结合图2和图3的流程图进行具体的描述，在此不予赘述。

步骤S130：将经过滤的历史订单数据的快递单号按物流公司划分为多个数据组。

通过物流公司对历史订单数据的快递单号进行分组，以便于针对每一物流公司的快递单号进行分析，从而提取该物流公司的单号编码规则。

步骤S140：对每一数据组根据快递单号的长度以及快递单号的预定字段，确定该数据组对应的物流公司的单号编码规则。

具体而言，步骤S140的具体实现方式将在下文结合图4进行描述，在此不予赘述。

步骤S150：将所述物流公司及其单号编码规则储存于物流识别库中，所述物流识别库供基于快递单号与所述单号编码规则的匹配，以识别快递单号对应的物流公司。

本发明提供的建立物流识别库的方法中，根据前第一时间段内的历史订单数据，提取各物流公司的单号编码规则，从而可生成和更新物流识别库，以供识别快递单号对应的物流公司，即使物流公司的编码规则变更，其编码规则也会一并更新，从而可以自动识别物流公司降低人工成本的同时，避免物流公司的单号规则更改降低识别准确率的情况。

在本发明的各个实施例中，上述步骤S110至步骤S150可以按预定周期(大于等于第一时间段)重复执行，从而可以周期性更新物流识别库中各物流公司的单号编码规则。

下面参见图2，图2示出了根据本发明具体实施例的根据预定规则过滤所述历史订单数据的流程图。图2共示出如下步骤：

步骤S121：根据所述历史订单数据获取该订单的物流信息；

步骤S122：根据物流信息过滤物流操作节点中任一个或多个节点超时的历史订单数据。

步骤S122的节点例如可以包括揽收节点、分拨节点、派送节点等，由此通过上述步骤可以过滤揽收节点、分拨节点、派送节点中任一个或多个节点等历史订单数据。在本实施例中，考虑到超时订单的订单数据可能需要由电商平台进行相关处理(诸如售后、物流/商家判罚等)，因此，可以将此部分订单自历史订单数据中过滤。

下面参见图3，图3示出了根据本发明另一具体实施例的按根据预定规则过滤所述历史订单数据的流程图。图3共示出如下步骤：

步骤S123：根据所述历史订单数据获取该订单的商家特征、买家特征以及订单特征。

步骤S124：根据所述商家特征、买家特征以及订单特征确定该订单的刷单概率。

步骤S125：过滤刷单概率大于预设阈值的的历史订单数据。

具体而言，本发明可以根据所述商家特征、买家特征以及订单特征经由一预测模型预测各订单的刷单概率。预测模型可以是经过刷单样本和非刷单样本训练。预测模型可以是神经网络模型、决策树模型、线性回归模型等任一种或多种机器学习/深度学习模型的组合，本发明并非以此为限制。本发明还可以根据商家特征、买家特征以及订单特征经由预设的数学算法计算获得各订单的刷单概率，本发明并非以此为限制。过滤刷单概率的预设阈值可以按需设置。

考虑到刷单的订单数据其快递单号可能是虚构的或者非常久之前的快递单号，为了避免刷单的快递单号对物流公司的单号编码规则提取的影响，由此，可以通过图3所示的实施例可以将可能为刷单的订单数据自历史订单数据中过滤。

图2和图3示出了两种根据预定规则过滤所述历史订单数据的实施例，该两个实施例可以单独或组合实现，当组合实现时，本发明并不限定他们之间的执行顺序。

下面参见图4，图4示出了根据本发明具体实施例的对每一数据组根据快递单号的长度以及快递单号的预定字段，确定该数据组对应的物流公司的单号编码规则的流程图。图4对每一数据组执行如下步骤：

步骤S141：根据快递单号的长度，确定所述快递单号的预定字段的长度和/或位置。

在一些实施例中，所述预定字段的长度与所述快递单号的长度正相关。例如，可以预先设定预定字段的长度与快递单号的长度之间的函数关系，从而可以根据快递单号的长度确定所述快递单号的预定字段的长度。又例如，可以预先设定预定字段的长度与快递单号的长度之间的映射表，从而可以映射表查询所述快递单号的预定字段的长度。

在一些实施例中，所述预定字段的位置包括所述快递单号的前缀字段、后缀字段、设定位置的字段中的一种或多种。例如，可以预先设定预定字段的长度与所述预定字段的位置之间的映射表，从而可以映射表查询所述快递单号的所述预定字段的位置。

下面示意性地描述步骤S141的一些具体实现：例如，当快递单号的长度小于等于13位时，可以确定所述快递单号的预定字段的长度为4位且位置为前缀字段；当快递单号的长度等于14位时，可以确定所述快递单号的预定字段的长度为5位且位置为前缀字段；当快递单号的长度大于等于15位时，可以确定所述快递单号的预定字段的长度为6位且位置为前缀字段。本发明并非以此为限制。步骤S141的上述具体实现方式可以具有更多的变化方式。

步骤S142：按预定字段的长度和/或位置提取所述数据组各快递单号的预定字段。

步骤S143：对同一预定字段的快递单号进行计数。

步骤S144：将数量最多的预定字段作为该数据组对应的快递公司的追踪识别码，所述单号编码规则包括所述追踪识别码以及所述追踪识别码在所述快递单号的位置。

下面示意性地描述步骤S143至S144的一些具体实现：例如某一物流公司前缀预定字段为A的快递单号的数量为100；前缀预定字段为B的快递单号的数量为1000；前缀预定字段为C的快递单号的数量为1，由此，可以将预定字段为B作为该物流公司的追踪识别码，并将预定字段B的位置(前缀字段)作为该物流公司的单号编码规则。

以上仅仅是示意性地描述本发明的建立物流识别库的方法的多个实施方式，本发明并非以此为限制。

本发明还提供一种物流轨迹查询更新方法，图5示出了根据本发明具体实施例的物流轨迹查询更新方法的流程图。物流轨迹查询更新方法包括：

步骤S210：自与订单关联的聊天记录中，识别是否存在快递单号。

若存在快递单号，则执行步骤S220：判断该快递单号与所述订单的快递单号是否一致。

本发明不对步骤S210判断为不存在快递单号执行的步骤进行限制，在一些实施例中，若步骤S210判断为不存在快递单号，则不执行相关步骤。

若否，则执行步骤S230：基于所述聊天记录中的快递单号与一物流识别库中的单号编码规则的匹配，识别所述聊天记录中的快递单号对应的物流公司，所述物流识别库储存所述物流公司及其单号编码规则。

本发明不对步骤S220判断为是之后执行的步骤进行限制，在一些实施例中，若骤S220判断为是，则不执行相关步骤。

具体而言，在电商场景中，商家发货后很有可能会填错快递单号，为了保证用户的利益，商家正常情况下是不允许在系统中修改运单号的。这时通常会出现用户咨询商家其订单物流状态的情况，在双方的聊天上下文中，通常会出现正确的快递单号信息。由此，当步骤S210自聊天记录中识别出快递单号且该快递单号与系统中的快递单号不一致时，则可以表明系统中的快递单号有误，对应的物流轨迹和物流信息也并非是正确的。由此，通过步骤S230，通过正确的快递单号获取物流公司后，执行下述步骤S240和步骤S250。

进一步地，物流识别库可以通过图1所示的步骤构建，根据前第一时间段内的历史订单数据，提取各物流公司的单号编码规则，从而可生成和更新物流识别库，以供识别快递单号对应的物流公司，即使物流公司的编码规则变更，其编码规则也会一并更新，从而可以自动识别物流公司降低人工成本的同时，避免物流公司的单号规则更改降低识别准确率的情况。

步骤S240：根据所述聊天记录中的快递单号，自所识别的物流公司的查询接口，查询所述聊天记录中的快递单号对应的物流轨迹。

步骤S250：推送所查询的物流轨迹。

本发明提供的物流轨迹查询更新方法中，根据聊天记录中的快递单号，进行物流公司的识别，从而可以自所识别的物流公司的查询接口，查询所述聊天记录中的快递单号对应的物流轨迹，以实现正确的物流轨迹的自动更新，避免在系统中快递单号填写错误后，无法自动获取正确的的物流轨迹以进行更新。

下面参见图6，图6示出了根据本发明具体实施例的自与订单关联的聊天记录中，识别是否存在快递单号的流程图。图6共示出如下步骤：

步骤S211：自与订单关联的聊天记录中，识别连续数字。

步骤S212：判断连续数字的长度是否与快递单号的长度匹配。

当快递单号可以有多种长度时，可以分别判断连续数字的长度是否与快递单号的长度，只要连续数字的长度与一种快递单号的长度匹配就可以执行步骤S213。

若步骤S212判断为是，则执行步骤S213：获取所述连续数字的预定字段。

具体而言，步骤S213可以根据快递单号的长度，确定所要获取的预定字段的长度和/或位置(如图4中的步骤S414)，根据确定所要获取的预定字段的长度和/或位置来获取连续数字的预定字段。

步骤S214：根据所述连续数字的预定字段判断所述连续数字是否为快递单号。

由此，可以基于快递单号与所述单号编码规则的匹配，自所述物流识别库供中获取快递单号对应的物流公司。

在本发明的一些实施例中，所述自与订单关联的聊天记录中，识别是否存在快递单号之后，若判断存在多个快递单号，则依次判断该多个快递单号与所述订单的快递单号是否一致；对该多个快递单号中与所述订单的快递单号不一致，依次执行如图5所示的步骤S230至步骤S250。由此可以实现批量快递单号的处理。

在本发明的一些实施例中，步骤S150推送所查询的物流轨迹还可以包括如下步骤：将所查询的物流轨迹推送至用户，以供用户选择是否将所查询的物流轨迹替换所述订单的快递单号对应的物流轨迹。

由此，可以由用户参与判断是否需要进行替换，以提高用户体验。

在本发明的一些实施例中，步骤S150推送所查询的物流轨迹可以包括：将所查询的物流轨迹推送至运营人员(例如运营人员的邮箱、即时通信工具、订单处理系统中)。由此，在售后、聊天等场景中，运营人员可以立刻审核实际物流轨迹，验证是否存在物流服务质量问题，提高处理了消费者物流问题的效率，提高体验。

以上仅仅是示意性地描述本发明的物流轨迹查询更新方法的多个实施方式，本发明并非以此为限制。

下面参见图7，图7示出了根据本发明实施例的建立物流识别库的装置的模块图。建立物流识别库的装置300包括第一获取模块310、过滤模块320、划分模块330、确定模块340以及储存模块350。

第一获取模块310配置成获取前第一时间段内的历史订单数据，所述历史订单数据至少包快递单号及物流公司；

过滤模块320配置成根据预定规则过滤所述历史订单数据；

划分模块330配置成将经过滤的历史订单数据的快递单号按物流公司划分为多个数据组；

确定模块340配置成对每一数据组根据快递单号的长度以及快递单号的预定字段，确定该数据组对应的物流公司的单号编码规则；

储存模块350配置成将所述物流公司及其单号编码规则储存于物流识别库中，所述物流识别库供基于快递单号与所述单号编码规则的匹配，以识别快递单号对应的物流公司。

本发明提供的建立物流识别库的装置300，根据前第一时间段内的历史订单数据，提取各物流公司的单号编码规则，从而可生成和更新物流识别库，以供识别快递单号对应的物流公司，即使物流公司的编码规则变更，其编码规则也会一并更新，从而可以自动识别物流公司降低人工成本的同时，避免物流公司的单号规则更改降低识别准确率的情况。

图7仅仅是示意性的示出本发明提供的建立物流识别库的装置300，在不违背本发明构思的前提下，模块的拆分、合并、增加都在本发明的保护范围之内。本发明提供的建立物流识别库的装置300可以由软件、硬件、固件、插件及他们之间的任意组合来实现，本发明并非以此为限。

下面参见图8，图8示出了根据本发明实施例的物流轨迹查询更新装置的模块图。物流轨迹查询更新装置400包括第一识别模块410、判断模块420、第二识别模块430、查询模块440以及推送模块450。

第一识别模块410配置成自与订单关联的聊天记录中，识别是否存在快递单号；

判断模块420配置成若所述第一识别模块410识别存在快递单号，则判断该快递单号与所述订单的快递单号是否一致；

第二识别模块430配置成若所述判断模块420判断为否，则基于所述聊天记录中的快递单号与一物流识别库中的单号编码规则的匹配，识别所述聊天记录中的快递单号对应的物流公司，所述物流识别库储存所述物流公司及其单号编码规则；

查询模块440配置成根据所述聊天记录中的快递单号，自所识别的物流公司的查询接口，查询所述聊天记录中的快递单号对应的物流轨迹；

推送模块450配置成推送所查询的物流轨迹。

本发明提供的物流轨迹查询更新装置400，根据聊天记录中的快递单号，进行物流公司的识别，从而可以自所识别的物流公司的查询接口，查询所述聊天记录中的快递单号对应的物流轨迹，以实现正确的物流轨迹的自动更新，避免在系统中快递单号填写错误后，无法自动获取正确的的物流轨迹以进行更新。

图8仅仅是示意性的示出本发明提供的物流轨迹查询更新装置400，在不违背本发明构思的前提下，模块的拆分、合并、增加都在本发明的保护范围之内。本发明提供的物流轨迹查询更新装置400可以由软件、硬件、固件、插件及他们之间的任意组合来实现，本发明并非以此为限。

在本发明的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被例如处理器执行时可以实现上述任意一个实施例中所述建立物流识别库的方法和/或物流轨迹查询更新方法的步骤。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述建立物流识别库的方法和/或物流轨迹查询更新方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。

参考图9所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品700，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，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。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、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。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(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。

所述计算机可读存储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，其中承载了可读程序代码。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。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、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。可读存储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、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在租户计算设备上执行、部分地在租户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在租户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到租户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

在本发明的示例性实施例中，还提供一种电子设备，该电子设备可以包括处理器，以及用于存储所述处理器的可执行指令的存储器。其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一个实施例中所述建立物流识别库的方法和/或物流轨迹查询更新方法的步骤。

所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。

下面参照图10来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备500。图10显示的电子设备500仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图10所示，电子设备500以通用计算设备的形式表现。电子设备500的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元510、至少一个存储单元520、连接不同系统组件(包括存储单元520和处理单元510)的总线530、显示单元540等。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元510执行，使得所述处理单元510执行本说明书上述建立物流识别库的方法和/或物流轨迹查询更新方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元510可以执行如图1至图6任一幅或多幅附图所示的步骤。

所述存储单元520可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)5201和/或高速缓存存储单元5202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)5203。

所述存储单元520还可以包括具有一组(至少一个)程序模块5205的程序/实用工具5204，这样的程序模块5205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线530可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备500也可以与一个或多个外部设备600(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通讯，还可与一个或者多个使得租户能与该电子设备500交互的设备通讯，和/或与使得该电子设备500能与一个或多个其它计算设备进行通讯的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通讯。这种通讯可以通过输入/输出(I/O)接口550进行。并且，电子设备500还可以通过网络适配器560与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通讯。网络适配器560可以通过总线530与电子设备500的其它模块通讯。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备500使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

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。因此，根据本发明实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本发明实施方式的上述建立物流识别库的方法和/或物流轨迹查询更新方法。

相比现有技术，本发明的优势在于：

本发明根据前第一时间段内的历史订单数据，提取各物流公司的单号编码规则，从而可生成和更新物流识别库，以供识别快递单号对应的物流公司，即使物流公司的编码规则变更，其编码规则也会一并更新，从而可以自动识别物流公司降低人工成本的同时，避免物流公司的单号规则更改降低识别准确率的情况。本发明还根据聊天记录中的快递单号，进行物流公司的识别，从而可以自所识别的物流公司的查询接口，查询所述聊天记录中的快递单号对应的物流轨迹，以实现正确的物流轨迹的自动更新，避免在系统中快递单号填写错误后，无法自动获取正确的的物流轨迹以进行更新。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由所附的权利要求指出。

Claims (8)

1.一种建立物流识别库的方法，其特征在于，包括：

周期性地获取前第一时间段内的电商平台的历史订单数据，所述历史订单数据至少包快递单号及物流公司；

所述第一时间段小于物流公司修改单号编码规则的周期/时间间隔；

根据预定规则过滤所述历史订单数据；

将经过滤的历史订单数据的快递单号按物流公司划分为多个数据组；

对每一数据组根据快递单号的长度以及快递单号的预定字段，确定该数据组对应的物流公司的单号编码规则；

将所述物流公司及其单号编码规则储存于物流识别库中，所述物流识别库供基于快递单号与所述单号编码规则的匹配，以识别快递单号对应的物流公司；

所述对每一数据组根据快递单号的长度以及快递单号的预定字段，确定该数据组对应的物流公司的单号编码规则包括：

对每一数据组：

根据快递单号的长度，确定所述快递单号的预定字段的位置；

按预定字段的位置提取所述数据组各快递单号的预定字段；

对同一预定字段的快递单号进行计数；

将数量最多的预定字段作为该数据组对应的快递公司的追踪识别码，所述单号编码规则包括所述追踪识别码以及所述追踪识别码在所述快递单号的位置。

2.如权利要求1所述的建立物流识别库的方法，其特征在于，所述根据预定规则过滤所述历史订单数据包括：

根据所述历史订单数据获取该订单的物流信息；

根据物流信息过滤物流操作节点中任一个或多个节点超时的历史订单数据。

3.如权利要求1所述的建立物流识别库的方法，其特征在于，所述根据预定规则过滤所述历史订单数据包括：

根据所述历史订单数据获取该订单的商家特征、买家特征以及订单特征；

根据所述商家特征、买家特征以及订单特征确定该订单的刷单概率；

过滤刷单概率大于预设阈值的历史订单数据。

4.如权利要求1所述的建立物流识别库的方法，其特征在于，所述预定字段的长度与所述快递单号的长度正相关。

5.如权利要求1所述的建立物流识别库的方法，其特征在于，所述预定字段的位置包括所述快递单号的前缀字段、后缀字段、设定位置的字段中的一种或多种。

6.一种建立物流识别库的装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，配置成周期性地获取前第一时间段内电商平台的历史订单数据，所述历史订单数据至少包快递单号及物流公司；所述第一时间段小于物流公司修改单号编码规则的周期/时间间隔；

过滤模块，配置成根据预定规则过滤所述历史订单数据；

划分模块，配置成将经过滤的历史订单数据的快递单号按物流公司划分为多个数据组；

确定模块，配置成对每一数据组根据快递单号的长度以及快递单号的预定字段，确定该数据组对应的物流公司的单号编码规则；

所述对每一数据组根据快递单号的长度以及快递单号的预定字段，确定该数据组对应的物流公司的单号编码规则包括：

对每一数据组：

根据快递单号的长度，确定所述快递单号的预定字段的位置；

按预定字段的位置提取所述数据组各快递单号的预定字段；

对同一预定字段的快递单号进行计数；

将数量最多的预定字段作为该数据组对应的快递公司的追踪识别码，所述单号编码规则包括所述追踪识别码以及所述追踪识别码在所述快递单号的位置；

储存模块，配置成将所述物流公司及其单号编码规则储存于物流识别库中，所述物流识别库供基于快递单号与所述单号编码规则的匹配，以识别快递单号对应的物流公司。

7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

处理器；

存储器，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时执行：

如权利要求1至5任一项所述的建立物流识别库的方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，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：

如权利要求1至5任一项所述的建立物流识别库的方法。

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