CN111898889B - 一种数据处理的方法、装置、打包装置和信号生成装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种数据处理的方法、装置、打包装置和信号生成装置。本发明实施例通过接收目标商户的打包确认消息，其中，所述打包确认消息包括打包时间，所述打包确认消息为所述目标商户对订单进行装订包装时安装在订书器上的传感器触发发送；确定所述目标商户的状态特征；将所述打包时间以及所述状态特征输入到预先训练的出餐订单预测模型，确定所述打包时间对应的出餐订单；对所述出餐订单对应的终端推送出餐消息。通过上述方法，目标商户对订单进行装订包装时，直接可以通过订书器上的传感器触发打包确认消息，提高了出餐时间的准确性，且节约了目标商户的时间。

Description

一种数据处理的方法、装置、打包装置和信号生成装置
技术领域
本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种数据处理的方法、装置、打包装置和信号生成装置。
背景技术
随着科技的进步，改变了人们的生活方式，例如，外卖、快递等行业的飞速发展，使人们的生活更加便利。以外卖为例，由于外卖订单需要骑手进行配送，若准确的预测出订单的出餐时间，可以将订单分配给最适合的骑手，提高订单的配送效率；为了对出餐时间进行准确的预测，需要获取大量订单的实际出餐时间。
在现有技术中，采集订单的实际出餐时间有两种方式，方式一、商户通过按钮的方式确认订单的出餐时间；具体的，商户将订单打包完成之后，在商户终端找到对应的订单，点击出餐按钮，确认出餐，点击出餐按钮的时间即出餐时间；方式二、商户通过扫描订单对应小票的方式确认订单的出餐时间，具体的，商户通过扫描枪扫描订单对应的小票上的二维码，确认出餐，所述扫描枪扫描订单对应的小票的时间即出餐时间。上述两种获取订单实际出餐时间的方式都需要商户主动触发，浪费商户的时间，确定的出餐时间的准确性较差，且扫描枪的价位相对较高，大范围推广的费用较大。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供了一种数据处理的方法、装置、打包装置和信号生成装置，能够提高出餐时间的准确性。
第一方面，本发明实施例提供了一种数据处理的方法，该方法包括：接收目标商户的打包确认消息，其中，所述打包确认消息包括打包时间，所述打包确认消息为所述目标商户对订单进行装订包装时安装在订书器上的传感器触发发送；确定所述目标商户的状态特征；将所述打包时间以及所述状态特征输入到预先训练的出餐订单预测模型，确定所述打包时间对应的出餐订单；对所述出餐订单对应的终端推送出餐消息。
优选地，所述状态特征为所述目标商户的未出餐订单的特征，其中，所述未出餐订单的特征包括时间特征和菜品类特征。
优选地，所述出餐订单预测模型的训练过程包括：获取历史订单数据，其中，所述历史订单数据包括所述历史订单的特征、历史订单的打包时间、以及历史订单的打包时间对应的出餐订单；按照设定算法，根据所述历史订单数据训练所述出餐订单预测模型。
优选地，所述设定算法包括多特征逻辑回归算法。
第二方面，本发明实施例提供了一种打包装置，该装置包括：订书器；传感器，设置于所述订书器内，被配置为响应于所述订书器的压柄被按压出针产生突变信号；以及无线传输模块，与所述传感器相连，用于生成并发送打包确认消息，所述打包确认消息包括打包时间，所述打包时间为所述突变信号发生的时间。
优选地，所述传感器为加速度传感器，所述突变信号为加速度突变信号。
优选地，所述传感器为触点开关，所述突变信号为突变电信号。
优选地，所述传感器以及无线传输模块封装在同一电路模块中。
第三方面，本发明实施例提供了一种信号生成装置，该装置包括：传感器，设置于订书器内，被配置为响应于所述订书器的压柄被按压出针产生突变信号；以及无线传输模块，与所述传感器相连，用于生成并发送打包确认消息，所述打包确认消息包括打包时间，所述打包时间为所述突变信号发生的时间。
第四方面，本发明实施例提供了一种数据处理的装置，该装置包括：接收单元，用于接收目标商户的打包确认消息，其中，所述打包确认消息包括打包时间，所述打包确认消息为所述目标商户对订单进行装订包装时安装在订书器上的传感器触发发送；确定单元，用于确定所述目标商户的状态特征；所述确定单元还用于，将所述打包时间以及所述状态特征输入到预先训练的出餐订单预测模型，确定所述打包时间对应的出餐订单；发送单元，用于对所述出餐订单对应的终端推送出餐消息。
第五方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如第一方面或第一方面任一种可能中任一项所述的方法。
第六方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如下步骤：接收目标商户的打包确认消息，其中，所述打包确认消息包括打包时间，所述打包确认消息为所述目标商户对订单进行装订包装时安装在订书器上的传感器触发发送；确定所述目标商户的状态特征；将所述打包时间以及所述状态特征输入到预先训练的出餐订单预测模型，确定所述打包时间对应的出餐订单；对所述出餐订单对应的终端推送出餐消息。
优选地，所述状态特征为所述目标商户的未出餐订单的特征，其中，所述未出餐订单的特征包括时间特征和菜品类特征。
优选地，所述处理器还执行如下步骤：获取历史订单数据，其中，所述历史订单数据包括所述历史订单的特征、历史订单的打包时间、以及历史订单的打包时间对应的出餐订单；按照设定算法，根据所述历史订单数据训练所述出餐订单预测模型。
优选地，所述设定算法包括多特征逻辑回归算法。
本发明实施例通过接收目标商户的打包确认消息，其中，所述打包确认消息包括打包时间，所述打包确认消息为所述目标商户对订单进行装订包装时安装在订书器上的传感器触发发送；确定所述目标商户的状态特征；将所述打包时间以及所述状态特征输入到预先训练的出餐订单预测模型，确定所述打包时间对应的出餐订单；对所述出餐订单对应的终端推送出餐消息。通过上述方法，目标商户对订单进行装订包装时，直接可以通过订书器上的传感器触发打包确认消息，提高了出餐时间的准确性，且节约了目标商户的时间。
附图说明
通过以下参照附图对本发明实施例的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
图1是本发明第一实施例的数据处理的方法流程图；
图2是本发明第一实施例的订单顺序和打包时间顺序示意图；
图3是本发明第一实施例的订单顺序和打包时间顺序示意图；
图4是本发明第一实施例的出餐订单预测模型的训练过程方法流程图；
图5是本发明第二实施例的打包装置示意图；
图6是本发明第二实施例的突变信号示意图；
图7是本发明第三实施例的应用场景图；
图8是本发明第四实施例的数据处理的装置示意图；
图9是本发明第五实施例的电子设备的示意图。
具体实施方式
以下基于实施例对本发明进行描述，但是本发明并不仅仅限于这些实施例。在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。为了避免混淆本发明的实质，公知的方法、过程、流程、元件和电路并没有详细叙述。
此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提供的附图都是为了说明的目的，并且附图不一定是按比例绘制的。
同时，应当理解，在以下的描述中，“电路”是指由至少一个元件或子电路通过电气连接或电磁连接构成的导电回路。当称元件或电路“连接到”另一元件或称元件/电路“连接在”两个节点之间时，它可以是直接耦接或连接到另一元件或者可以存在中间元件，元件之间的连接可以是物理上的、逻辑上的、或者其结合。相反，当称元件“直接耦接到”或“直接连接到”另一元件时，意味着两者不存在中间元件。
除非上下文明确要求，否则在说明书的“包括”、“包含”等类似词语应当解释为包含的含义而不是排他或穷举的含义；也就是说，是“包括但不限于”的含义。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在现有技术中，采集订单的实际出餐时间有商户通过按钮的方式确认订单的出餐时间和商户通过扫描订单对应小票的方式确认订单的出餐时间两种方式，方式一、商户将订单打包完成之后，在商户终端查询到对应的订单点击出餐按钮，或者，在按钮呼单器上查询到对应的订单点击出餐按钮，确认出餐，点击出餐按钮的时间即出餐时间；当订单数量较多时，商户需要在大量的订单中找到对应的订单，浪费的时间较多，并且，在点击出餐按钮时，也有可能存在点击偏差，点击其它订单的出餐按钮，造成出错餐的问题；方式二、商户通过扫描枪扫描订单对应的小票上的二维码，确认出餐，所述扫描枪扫描订单对应的小票的时间即出餐时间，扫描小票需要商户主动触发，浪费商户的时间，并且有些打印小票的机器无法打印二维码，扫描枪也存在的价格相对较高，大范围推广的费用较大的问题。因此，上述两种方式由于商户确定出餐时会浪费一部分时间，造成出餐时间的准确性较差的问题。
图1是本发明第一实施例的数据处理的方法流程图。如图1所示，具体包括如下步骤：
步骤S100、接收目标商户的打包确认消息，其中，所述打包确认消息包括打包时间，所述打包确认消息为所述目标商户对订单进行装订包装时安装在订书器上的传感器触发发送。
在一种可能的实现方式中，服务器接收到目标商户的打包确认消息，其中，所述服务器还可以称为外卖平台、外卖系统，本发明实施例对其不做限定，目标商户通过订书器对订单对应的菜品进行包装，例如，目标商户完成菜品的制作后，将菜品装入到有盖塑料的盒身中，盖上盒盖后，为了防止固定合盖，通过订书器的装订针将盒盖和盒身装订在一起，在装订的过程中，安装在订书器上的传感器会触发发送打包确认信息，所述触发发送打包确认信息的时间为打包时间；或者，目标商户完成菜品的制作后，将菜品装入手提袋中，为了保证配送过程中，菜品的安全性，将手提袋袋口通过订书器的装订针进行装订，在装订的过程中，安装在订书器上的传感器会触发发送打包确认信息，所述触发发送打包确认信息的时间为打包时间。
步骤S101、确定所述目标商户的状态特征。
在一种可能的实现方式中，所述状态特征为所述目标商户的未出餐订单的特征，其中，所述未出餐订单的特征包括时间特征和菜品类特征。
举例说明，所述目标商户的未出餐订单的特征包括该目标商户全部的未出餐订单对应的特征，假设，目标商户存在7个未出餐的订单，则确定每个未出餐订单对应的特征，具体的，所述未出餐订单的特征包括时间特征和菜品特征，所述时间特征可以为出餐时刻的特征，出餐时刻可以为午餐、晚餐、闲时、周末或者工作日；所述菜品特征根据商户的菜品种类确定，假设商户的菜品种类分为汤、盖浇饭、汤和盖浇饭套餐，每个种类对应不同的菜品特征。
步骤S102、将所述打包时间以及所述状态特征输入到预先训练的出餐订单预测模型，确定所述打包时间对应的出餐订单。
在一种可能的实现方式中，将未出餐订单的特征和本次接收到的打包时间输入到预先训练的出餐订单预测模型，确定出本次接收到的打包时间对应的出餐订单。
举例说明，假设目标商户的每个订单的餐品需要的出餐时间是相同的，目标商户的订单顺序和打包时间顺序示意图如图2所示，目标商户接收到订单1、订单2、订单3、订单4、订单5、订单6和订单7，按照时间顺序，打包事件1发生之前，即打包事件1对应的打包时间之前，目标商户未出餐的订单为订单1、订单2、订单3、订单4和订单5，将订单1、订单2、订单3、订单4和订单5的特征和打包事件1对应的打包时间输入到预先训练的出餐订单预测模型，确定出打包事件1对应的订单，由于每个订单的餐品需要的出餐时间是相同的，则打包事件1对应的订单1，打包事件1对应的打包时间即订单1的出餐时间；订单1完成出餐后，将未出餐的订单为订单2、订单3、订单4和订单5的特征和打包事件2对应的打包时间输入到预先训练的出餐订单预测模型，确定出打包事件2对应的订单，由于每个订单的餐品需要的出餐时间是相同的，则打包事件2对应订单2，打包事件2对应的打包时间即订单2的出餐时间；以此类推，本发明在此不再赘述。
在一种可能的事项方式中，假设目标商户的每个订单的餐品需要的出餐时间是不同的，目标商户的订单顺序和打包时间顺序示意图如图3所示，目标商户接收到订单1、订单2、订单3和订单4，按照时间顺序，打包事件1发生之前，即打包事件1对应的打包时间之前，目标商户未出餐的订单为订单1和订单2，将订单1和订单2的特征和打包事件1对应的打包时间输入到预先训练的出餐订单预测模型，确定出打包事件1对应的订单，由于每个订单的餐品需要的出餐时间是不同的，例如，订单1的餐品为盖饭和汤，订单2的餐品为汤，汤的制作时长较短，盖饭的制作时间较长，则打包事件1对应的订单2，打包事件1对应的打包时间即订单2的出餐时间；订单1完成出餐后，将未出餐的订单为订单2和新接收到的订单3的特征和打包事件2对应的打包时间输入到预先训练的出餐订单预测模型，确定出打包事件2对应的订单，由于每个订单的餐品需要的出餐时间是不相同，订单3的餐品为汤，则打包事件2对应订单3，打包事件2对应的打包时间即订单3的出餐时间；以此类推，打包事件3对应订单1，打包事件3对应的打包时间即订单1的出餐时间，本发明在此不再赘述。
步骤S103、对所述出餐订单对应的终端推送出餐消息。
在一种可能的实现方式中，服务器向出餐订单对应的用户的终端推送出餐消息，告知用户其下单的订单已出餐，或向出餐订单的骑手的终端推送出餐消息，告知骑手其配送的订单已出餐。
本发明实施例中，需要预先训练出餐订单预测模型，出餐订单预测模型的训练过程如图4所示，具体包括如下步骤：
步骤S400、获取历史订单数据，其中，所述历史订单数据包括所述历史订单的特征、历史订单的打包时间、以及历史订单的打包时间对应的出餐订单。
步骤S401、按照设定算法，根据所述历史订单数据训练所述出餐订单预测模型。
在一种可能的实现方式中，所述设定算法包括多特征逻辑回归算法。
在一种可能的实现方式中，目标商户使用的打包装置为增加了传感器和无线传输模块的订书器。
在一种可能的实现方式中，所述订书器为普通的订书器，价格低于扫描枪等设备，并且大部分商户在打包过程中都需要使用订书器，因此适合大范围推广。
图5是本发明第二实施例的打包装置示意图，具体如下：打包装置包括订书器501；传感器502，设置于所述订书器内，被配置为响应于所述订书器的压柄5011被按压出针产生突变信号；具体的，按压订书器的压柄，使出针口5012与底座5013接触，按压出针，安装在出针口下方的传感器发出突变信号；无线传输模块502，与所述传感器相连，用于生成并发送打包确认消息，所述打包确认消息包括打包时间，所述打包时间为所述突变信号发生的时间。
在一种可能的实现方式中，所述无线传输模块用于生成并发送打包确认消息，服务器接收到所述打包确认信息后，将接收到打包确认信息的时间确定为打包时间，由于信号传输的速度很快，因此服务器确定出的打包时间与实际的打包时间的误差非常小，可以忽略。
在一种可能的实现方式中，所述传感器包括两种类型：
类型一、所述传感器为加速度传感器，所述突变信号为加速度突变信号。举例说明，如图6所示，加速度由三维坐标XYZ表示，当按压订书器的压柄，在图6中的突变时刻，三条坐标对应的信号都发生了突变，所述突变时间即出餐时间。
类型二、所述传感器为触点开关，所述突变信号为突变电信号。
在一种可能的实现方式中，所述传感器以及无线传输模块封装在同一电路模块中，也可以为两个单独的部分，本发明实施例对其不做限定。
在一种可能的实现方式中，无线传输模块可以通过蓝牙与商户终端传输数据，即无效传输模块通过蓝牙将突变信号发送至商户终端，商户终端将突变信号转发至服务器，采用蓝牙可以减少无效传输模块的电力消耗；或者，线传输模块可以通过物联网(Internetof Things，IoT)将突变信号发送至服务器。
在一种可能的实现方式中，传感器和无线传输模块可以独立于订书器，作为一种信号生成装置，该装置包括：传感器，设置于订书器内，被配置为响应于所述订书器的压柄被按压出针产生突变信号；以及无线传输模块，与所述传感器相连，用于生成并发送打包确认消息，所述打包确认消息包括打包时间，所述打包时间为所述突变信号发生的时间
图7是本发明第三实施例的应用场景图，包括用户终端、骑手终端、商户终端、打包装置和服务器，其中，所述用户终端、骑手终端、商户终端、打包装置和服务器都可以为多个，所述服务器还可以称为外卖系统、或者外卖平台等，所述用户终端、骑手终端、商户终端可以为手机、平板电脑等可以进行定位的移动设备，服务器接收用接收目标商户的打包确认消息，其中，所述打包确认消息包括打包时间，所述打包确认消息为所述目标商户对订单进行装订包装时安装在订书器上的传感器触发发送；确定所述目标商户的状态特征；将所述打包时间以及所述状态特征输入到预先训练的出餐订单预测模型，确定所述打包时间对应的出餐订单；对所述出餐订单对应的终端推送出餐消息。通过上述方法，目标商户对订单进行装订包装时，直接可以通过订书器上的传感器触发打包确认消息，提高了出餐时间的准确性，且节约了目标商户的时间。
本发明实施例中，用户终端、骑手终端、商户终端、打包装置和服务器之前都存在数据传输。
图8是本发明第四实施例的数据处理的装置示意图。如图8所示，本实施例的装置包括接收单元81、确定单元82和发送单元83。
其中，接收单元81，用于接收目标商户的打包确认消息，其中，所述打包确认消息包括打包时间，所述打包确认消息为所述目标商户对订单进行装订包装时安装在订书器上的传感器触发发送；确定单元82，用于确定所述目标商户的状态特征；所述确定单元82还用于，将所述打包时间以及所述状态特征输入到预先训练的出餐订单预测模型，确定所述打包时间对应的出餐订单；发送单元83，用于对所述出餐订单对应的终端推送出餐消息。
进一步地，所述状态特征为所述目标商户的未出餐订单的特征，其中，所述未出餐订单的特征包括时间特征和菜品类特征。
进一步地，所述装置还包括训练单元，用于获取历史订单数据，其中，所述历史订单数据包括所述历史订单的特征、历史订单的打包时间、以及历史订单的打包时间对应的出餐订单；按照设定算法，根据所述历史订单数据训练所述出餐订单预测模型。
进一步地，所述设定算法包括多特征逻辑回归算法。
图9是本发明第五实施例的电子设备的示意图。在本实施例中，电子设备为服务器。应理解，还可以为其他电子设备，如树莓派。如图9所示，该电子设备：至少包括一个处理器901；以及，与至少一个处理器901通信连接的存储器902；以及，与扫描装置通信连接的通信组件903，通信组件903在处理器901的控制下接收和发送数据；其中，存储器902存储有可被至少一个处理器901执行的指令，指令被至少一个处理器901执行以实现：接收目标商户的打包确认消息，其中，所述打包确认消息包括打包时间，所述打包确认消息为所述目标商户对订单进行装订包装时安装在订书器上的传感器触发发送；确定所述目标商户的状态特征；将所述打包时间以及所述状态特征输入到预先训练的出餐订单预测模型，确定所述打包时间对应的出餐订单；对所述出餐订单对应的终端推送出餐消息。
进一步地，所述状态特征为所述目标商户的未出餐订单的特征，其中，所述未出餐订单的特征包括时间特征和菜品类特征。
进一步地，所述处理器还执行如下步骤：获取历史订单数据，其中，所述历史订单数据包括所述历史订单的特征、历史订单的打包时间、以及历史订单的打包时间对应的出餐订单；按照设定算法，根据所述历史订单数据训练所述出餐订单预测模型。
进一步地，所述设定算法包括多特征逻辑回归算法。
具体地，该电子设备包括：一个或多个处理器901以及存储器902，图9中以一个处理器901为例。处理器901、存储器902可以通过总线或者其他方式连接，图9中以通过总线连接为例。存储器902作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。处理器901通过运行存储在存储器902中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述数据处理的方法。
存储器902可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储选项列表等。此外，存储器902可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器902可选包括相对于处理器901远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至外接设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
一个或者多个模块存储在存储器902中，当被一个或者多个处理器901执行时，执行上述任意方法实施例中的数据处理的方法。
上述产品可执行本申请实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请实施例所提供的方法。
本发明的第六实施例涉及一种非易失性存储介质，用于存储计算机可读程序，所述计算机可读程序用于供计算机执行上述部分或全部的方法实施例。
即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各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：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、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介质。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域技术人员而言，本发明可以有各种改动和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种数据处理的方法，其特征在于，该方法包括：
接收目标商户的打包确认消息，其中，所述打包确认消息包括打包时间，所述打包确认消息为所述目标商户对订单进行装订包装时安装在订书器上的传感器触发发送；
确定所述目标商户的状态特征，所述状态特征为所述目标商户的未出餐订单的特征，所述未出餐订单的特征包括时间特征和菜品类特征；
将所述打包时间以及所述状态特征输入到预先训练的出餐订单预测模型，确定所述打包时间对应的出餐订单；
对所述出餐订单对应的终端推送出餐消息。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述出餐订单预测模型的训练过程包括：
获取历史订单数据，其中，所述历史订单数据包括所述历史订单的特征、历史订单的打包时间、以及历史订单的打包时间对应的出餐订单；
按照设定算法，根据所述历史订单数据训练所述出餐订单预测模型。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述设定算法包括多特征逻辑回归算法。
4.一种数据处理的装置，其特征在于，该装置包括：
接收单元，用于接收目标商户的打包确认消息，其中，所述打包确认消息包括打包时间，所述打包确认消息为所述目标商户对订单进行装订包装时安装在订书器上的传感器触发发送；
确定单元，用于确定所述目标商户的状态特征，所述状态特征为所述目标商户的未出餐订单的特征，所述未出餐订单的特征包括时间特征和菜品类特征；
所述确定单元还用于，将所述打包时间以及所述状态特征输入到预先训练的出餐订单预测模型，确定所述打包时间对应的出餐订单；
发送单元，用于对所述出餐订单对应的终端推送出餐消息。
5.一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一项所述的方法。
6.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如下步骤：
接收目标商户的打包确认消息，其中，所述打包确认消息包括打包时间，所述打包确认消息为所述目标商户对订单进行装订包装时安装在订书器上的传感器触发发送；
确定所述目标商户的状态特征，所述状态特征为所述目标商户的未出餐订单的特征，所述未出餐订单的特征包括时间特征和菜品类特征；
将所述打包时间以及所述状态特征输入到预先训练的出餐订单预测模型，确定所述打包时间对应的出餐订单；
对所述出餐订单对应的终端推送出餐消息。
7.如权利要求6所述的电子设备，其特征在于，所述处理器还执行如下步骤：
获取历史订单数据，其中，所述历史订单数据包括所述历史订单的特征、历史订单的打包时间、以及历史订单的打包时间对应的出餐订单；
按照设定算法，根据所述历史订单数据训练所述出餐订单预测模型。
8.如权利要求7所述的电子设备，其特征在于，所述设定算法包括多特征逻辑回归算法。
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