CN112734237A - 用于交易业务的配送员匹配方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及电商交易技术领域，本发明旨在解决现有的用于配送员匹配的算法模型无法通用的问题，提出一种用于交易业务的配送员匹配方法，包括：收到订单后确定各配送员对应的多个影响因子，影响因子为对交易业务产生影响的因子，将影响因子划分为规则因子和不规则因子；确定各规则因子和不规则因子的值；确定各影响因子对应的优先级参数以及不规则因子对应的修正参数，根据各规则因子、各不规则因子的值、各影响因子对应的优先级参数以及不规则因子对应的修正参数计算各配送员的匹配得分；筛选出所有规则因子均为1的配送员并将其保存至第一集合中，根据第一集合中各配送员的匹配得分确定订单的配送员。本发明具有较高的通用性，适用于商品回收。

Description

用于交易业务的配送员匹配方法
技术领域
本发明涉及电商交易技术领域，具体来说涉及一种用于交易业务的配送员匹配方法。
背景技术
过去的电商交易业务中，由于用户增长红利驱动的粗放式发展模式基本已经结束了，依靠纯用户增长的方式促进业务增长的可能性已经微乎其微，这样的商业模式已经难以适应各种电商经济的下半场的角逐。如何通过技术手段，来实现成本的降低，在存量用户基本不变的情况下实现业务的增长就是一个难题。通过分析各种类型的电商交易的业务模式，发现这些交易中都不可避免的会存在一些典型的强业务特色的场景，即交易业务中的各种的交易资源匹配问题，比如常见的配送员匹配。不同的企业进行的交易业务都是各有各的特点，有同有异。解决其中交易资源的匹配问题，往往根据自己的实际业务详情，设计由各种交易影响因素参与计算的算法模型，以期望达到最优的匹配结果与最优的成本消耗之间的平衡。但是由于不同业务类型之间各有不同的资源匹配影响因素，所以针对不同业务中的配送员匹配设计的算法模型往往存在不能通用的情况。
发明内容
本发明旨在解决现有的用于配送员匹配的算法模型无法通用的问题，提出一种用于交易业务的配送员匹配方法。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案是：用于交易业务的配送员匹配方法，包括以下步骤：
步骤1、收到订单后确定各配送员对应的多个影响因子，所述影响因子为对交易业务产生影响的因子，将所述影响因子划分为规则因子和不规则因子，所述规则因子用于表示进行交易业务的基本条件，所述不规则因子用于表示对交易业务产生影响的可量化因子；
步骤2、确定各规则因子和不规则因子的值，当配送员对应的规则因子满足进行交易业务的基本条件时，该规则因子的值为1，当配送员对应的规则因子不满足进行交易业务的基本条件时，该规则因子的值为0；
步骤3、确定各影响因子对应的优先级参数以及不规则因子对应的修正参数，根据各规则因子、各不规则因子的值、各影响因子对应的优先级参数以及不规则因子对应的修正参数计算各配送员的匹配得分；
步骤4、筛选出所有规则因子均为1的配送员并将其保存至第一集合中，根据所述第一集合中各配送员的匹配得分确定所述订单的配送员。
进一步的，还包括：
筛选出至少有一个规则因子为0的配送员并将其保存至第二集合中，根据所述第二集合中各配送员的匹配得分对配送员进行排序；
若在一轮匹配过程中，所述第一集合为空集，则表示匹配无结果并进行下一轮匹配，在下一轮匹配过程中，根据所述第二集合中各配送员的排序依次检测对应配送员的规则因子是否均为1，并根据第二集合中规则因子均为1的配送员确定所述订单的配送员。
进一步的，所述对配送员进行排序为根据第二集合中各配送员的匹配得分由大至小进行排序；
所述根据第二集合中各配送员的排序依次检测对应配送员的规则因子是否均为1，并根据第二集合中规则因子均为1的配送员确定所述订单的配送员具体包括：
当检测到规则因子均为1的第一个配送员后停止检测，并将所述第一个配送员作为所述订单的配送员。
进一步的，所述根据第二集合中各配送员的排序依次检测对应配送员的规则因子是否均为1，并根据第二集合中规则因子均为1的配送员确定所述订单的配送员具体包括：
从第二集合中筛选出规则因子均为1的所有配送员并将其保存至第三集合中，重新计算所述第三集合中各配送员的匹配得分，根据所述第三集合中各配送员的匹配得分确定所述订单的配送员。
进一步的，所述根据第三集合中各配送员的匹配得分确定所述订单的配送员具体包括：
从第三集合中确定出匹配得分最高的配送员并将其作为所述订单的配送员。
进一步的，所述各配送员的匹配得分的计算公式为：
Figure BDA0002894941400000021
式中，R表示配送员的匹配得分，reg(i)表示配送员的第i个规则因子的值，si表示配送员的第i个规则因子的优先级参数，n表示规则因子的数量，leerg(j)表示配送员的第j个不规则因子的值，cor(j)表示配送员的第j个不规则因子的修正参数，sj表示配送员的第j个不规则因子的优先级参数，m表示不规则因子的数量。
进一步的，所述根据第一集合中各配送员的匹配得分确定所述订单的配送员具体包括：
从第一集合中确定出匹配得分最高的配送员并将其作为所述订单的配送员。
进一步的，所述规则因子包括：配送员是否开启接单、配送员是否被冻结和订单是否超出配送员的配送范围。
进一步的，所述不规则因子包括：配送员的评价星级、配送员未完成的当前订单量、配送员已完成的历史订单量和配送员与货物之间的距离。
本发明的有益效果是：本发明所述的用于交易业务的配送员匹配方法，在实际使用时，根据需要进行的交易业务对影响因子进行分类并赋值，并且根据交易业务的具体需求确定各影响因子的优先级参数后，即可通过该方法确定出适用于该交易业务的最优配送员，算法的通用性使得在类似的业务需求中可以套用设计算法，减少开发的时间成本。
附图说明
图1为本发明实施例所述的用于交易业务的配送员匹配方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的实施方式进行详细描述。
本发明旨在解决现有的用于配送员匹配的算法模型无法通用的问题，提出一种用于交易业务的配送员匹配方法，其主要的技术构思为：收到订单后确定各配送员对应的多个影响因子，所述影响因子为对交易业务产生影响的因子，将所述影响因子划分为规则因子和不规则因子，所述规则因子用于表示进行交易业务的基本条件，所述不规则因子用于表示对交易业务产生影响的可量化因子；确定各规则因子和不规则因子的值，当配送员对应的规则因子满足进行交易业务的基本条件时，该规则因子的值为1，当配送员对应的规则因子不满足进行交易业务的基本条件时，该规则因子的值为0；确定各影响因子对应的优先级参数以及不规则因子对应的修正参数，根据各规则因子、各不规则因子的值、各影响因子对应的优先级参数以及不规则因子对应的修正参数计算各配送员的匹配得分；筛选出所有规则因子均为1的配送员并将其保存至第一集合中，根据所述第一集合中各配送员的匹配得分确定所述订单的配送员。
在实际使用时，首先需要根据具体的交易业务确定出对交易业务产生影响的影响因子，并将影响因子划分为规则因子和不规则因子，其中，规则因子用于表示进行交易业务的基本条件，即配送员的主要信息，配送员需要满足基本条件才能够进行该订单的配送，基本条件例如：配送员是否开启接单、配送员是否被冻结和订单是否超出配送员的配送范围等，不规则因子用于表示对交易业务产生影响的可量化因子，即配送员的次要信息，例如：配送员的评价星级、配送员未完成的当前订单量、配送员已完成的历史订单量和配送员与货物之间的距离等。然后确定出各影响因子的值，对于规则因子而言，若配送员满足相应的基本条件，则对应的规则因子的值为1，反之则为0，对于不规则因子而言，其值根据实际的次要信息数值确定，再然后根据该交易业务的实际需要确定出各影响因子的优先级参数和不规则因子的修正参数，其中，优先级参数用于表示对应的影响因子对实际的交易业务的影响程度，修正参数用于根据交易业务的实际情况对不规则因子的值进行调整；最后根据各规则因子、各不规则因子的值、各影响因子对应的优先级参数以及不规则因子对应的修正参数计算各配送员的匹配得分，即可根据各配送员的匹配得分确定出当前订单的配送员。
实施例1
本发明实施例所述的用于交易业务的配送员匹配方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤S1、收到订单后确定各配送员对应的多个影响因子，所述影响因子为对交易业务产生影响的因子，将所述影响因子划分为规则因子和不规则因子，所述规则因子用于表示进行交易业务的基本条件，所述不规则因子用于表示对交易业务产生影响的可量化因子；
具体而言，在实际使用时，首先需要根据具体的交易业务确定出对交易业务产生影响的影响因子，并将影响因子划分为规则因子和不规则因子，其中，规则因子用于表示进行交易业务的基本条件，即配送员的主要信息，配送员需要满足基本条件才能够进行该订单的配送，基本条件例如：配送员是否开启接单、配送员是否被冻结和订单是否超出配送员的配送范围等，不规则因子用于表示对交易业务产生影响的可量化因子，即配送员的次要信息，例如：配送员的评价星级、配送员未完成的当前订单量、配送员已完成的历史订单量和配送员与货物之间的距离等。
步骤S2、确定各规则因子和不规则因子的值，当配送员对应的规则因子满足进行交易业务的基本条件时，该规则因子的值为1，当配送员对应的规则因子不满足进行交易业务的基本条件时，该规则因子的值为0；
具体而言，对于规则因子而言，若配送员满足相应的基本条件，则对应的规则因子的值为1，反之则为0，例如，配送员开启接单，则该配送员是否开启接单对应的规则因子的值为1，配送员关闭接单，则该配送员是否开启接单对应的规则因子的值为0。
对于不规则因子而言，其值根据实际的次要信息数值确定，例如，配送员的评价星级越高，则该配送员的评价星级对应的不规则因子的值越大，配送员与货物之间的距离越小，则该配送员与货物之间的距离对应的不规则因子的值越大。
步骤S3、确定各影响因子对应的优先级参数以及不规则因子对应的修正参数，根据各规则因子、各不规则因子的值、各影响因子对应的优先级参数以及不规则因子对应的修正参数计算各配送员的匹配得分；
可以理解，各影响因子的优先级参数和不规则因子的修正参数根据该交易业务的实际需要确定，其中，优先级参数用于表示对应的影响因子对实际的交易业务的影响程度，修正参数用于根据交易业务的实际情况对不规则因子的值进行调整。
步骤S4、筛选出所有规则因子均为1的配送员并将其保存至第一集合中，根据所述第一集合中各配送员的匹配得分确定所述订单的配送员。
具体而言，所有规则因子均为1的配送员表示该配送员满足该订单配送的所有基本条件，筛选后将满足该订单配送的所有基本条件的配送员保存至第一集合中。然后根据第一集合中的各配送员的匹配得分确定所述订单的配送员。
本实施例中，所述各配送员的匹配得分的计算公式为：
Figure BDA0002894941400000051
式中，R表示配送员的匹配得分，reg(i)表示配送员的第i个规则因子的值，si表示配送员的第i个规则因子的优先级参数，n表示规则因子的数量，leerg(j)表示配送员的第j个不规则因子的值，cor(j)表示配送员的第j个不规则因子的修正参数，sj表示配送员的第j个不规则因子的优先级参数，m表示不规则因子的数量。
本实施例中，所述根据第一集合中各配送员的匹配得分确定所述订单的配送员具体包括：从第一集合中确定出匹配得分最高的配送员并将其作为所述订单的配送员。
为了减小系统的计算压力，本实施例中，还包括：
筛选出至少有一个规则因子为0的配送员并将其保存至第二集合中，根据所述第二集合中各配送员的匹配得分对配送员进行排序；
若在一轮匹配过程中，所述第一集合为空集，则表示匹配无结果并进行下一轮匹配，在下一轮匹配过程中，根据所述第二集合中各配送员的排序依次检测对应配送员的规则因子是否均为1，并根据第二集合中规则因子均为1的配送员确定所述订单的配送员。
具体而言，在每轮匹配过程中，筛选出至少有一个规则因子为0的配送员并将其保存至第二集合中，至少有一个规则因子为0的配送员表示不完全满足订单配送的基本条件的配送员，若在一轮匹配过程中，所述第一集合为空集，则表示匹配无结果并进行下一轮匹配，在下一轮匹配过程中，仅通过第二集合中的配送员确定出该订单的配送员。无需匹配所有的配送员，如此即可见减小匹配的计算压力。
本实施例中，第二集合中的各配送员可根据各配送员的匹配得分由大至小进行排序，当检测到规则因子均为1的第一个配送员后停止检测，并将所述第一个配送员作为所述订单的配送员。
可以理解，对于第二集合中的配送员，即不完全满足订单配送的基本条件的配送员，可以根据其匹配得分大致确定对应配送员基本条件的满足数量，可以基本认为，当第二集合中的配送员的匹配得分较高，则表示对应配送员所满足的基本条件数量越多，那么在订单第一轮匹配后的一个或者多个匹配时间间隔内配送员改变自己规则因子的设置值的概率就越大，比如打开了接单状态或者修改了其他配置等情况，因此，通过在检测到规则因子均为1的第一个配送员后停止检测并将所述第一个配送员作为所述订单的配送员能够提高配送员的匹配效率。
为了提高匹配的准确性，本实施例中，还可以从第二集合中筛选出规则因子均为1的所有配送员并将其保存至第三集合中，重新计算所述第三集合中各配送员的匹配得分，根据所述第三集合中各配送员的匹配得分确定所述订单的配送员。
具体而言，由于在下一次匹配过程中，配送员的不规则因子的值可能发生改变，因此对于第二集合中已经满足订单配送的所有基本条件的配送员，可以将其保存至第三集合中，重新计算第三集合中各配送员的匹配得分，进而根据第三集合中各配送员的匹配得分确定该订单的配送员，本实施例中，根据第三集合中各配送员的匹配得分确定所述订单的配送员具体包括：从第三集合中确定出匹配得分最高的配送员并将其作为所述订单的配送员。如此，即可避免因配送员的不规则因子的值发生改变导致的匹配准确度下降的问题。
实施例2
下面交易业务为二手商品回收交易为例，详细描述本发明的实施方式。
本实施例的交易资源匹配场景为：用户通过线上平台提交自己需要回收交易的二手物品信息及用户地址相关信息，系统生成待匹配的回收订单。用户提交的回收需求订单需要匹配相应的配送员到用户订单中的地址上门取货并送回门店。系统中拥有大量的配送员和门店。部分配送员和门店相互绑定，门店和配送员都具有部分属性，比如地址区域信息、回收的二手货品种类信息、回收二手货品的价格信息等属性。本实施例的交易资源匹配需求则是相对一个订单，综合订单中包含的用户信息和系统中所有配送员信息以及门店信息为一个等待匹配的订单匹配出最合适的一个配送员到用户地址处取货。
根据上述业务场景将本实施例中的匹配影响因素进行抽离可以列出如下影响因子：
规则因子：配送员是否开启接单、配送员是否被冻结、订单是否超出配送员的配送范围。
不规则因子：配送员的评价星级、配送员未完成的当前订单量和配送员与货物之间的距离。
设配送员A的各属性因子的值分别为：是否接单＝1，是否冻结＝1，配送范围＝1，评价星级＝3，与货物的距离＝3，当前订单量＝5，设配送员B的各属性因子的值分别为：是否接单＝1，是否冻结＝1，配送范围＝1，评价星级＝5，与货物的距离＝4，当前订单量＝5。
若要求以距离优先匹配，配送员A和配送员B相应的匹配得分如下：
Figure BDA0002894941400000071
由上表所示：根据距离优先的顺序参数下分别导入两个配送员相对于当前订单信息下的规则因子和不规则因子的数据，算法计算输出后的结果分别是27.9和19.9，比较后可知配送员A相对于当前订单是最优配送员，则与当前订单匹配。通过实际数据可以发现虽然配送员B评价星级更高，但是在距离优先的限定参数下配送员A仍然是最优配送员。当配送员A的评价星级很低和配送员B的评价星级很高的情况下，输入距离优先的参数序列后算法的输出结果则也可能变成配送员B是最优配送员。这与技术方案中所述的优先级书序参数不能完全决定一个算法的输出相契合，这样的匹配算法也更科学。
设配送员C的各属性因子的值分别为：是否接单＝1，是否冻结＝1，配送范围＝1，评价星级＝4，与货物的距离＝6，当前订单量＝5，设配送员D的各属性因子的值分别为：是否接单＝1，是否冻结＝1，配送范围＝1，评价星级＝2，与货物的距离＝2，当前订单量＝5。
若要求以评价星级优先匹配，配送员A和配送员B相应的匹配得分如下：
Figure BDA0002894941400000072
由上表所示：根据评价星级优先的顺序参数下分别导入两个配送员相对于当前订单信息下的规则因子和不规则因子的数据，算法计算输出后的结果分别是90.7和74.7，比较后可知配送员C相对于当前订单是最优配送员，则与当前订单匹配。通过实际数据可以发现虽然配送员D的距离更近，但是在评价星级优先的限定参数下配送员C仍然是最优配送员。
根据上述实施例的阐述，通过将交易业务中的资源匹配需求进行抽象，分析出其中存在的匹配影响因素，将其抽象为匹配算法所定义的输入参数并且量化赋值，辅以一定的修正参数和优先级参数，经过算法计算输出，最终能得到一个与现实业务期望相吻合的一个匹配结果，该实施例中的算法的优先级顺序参数中每个不规则因子定义的优先级数值决定了算法输出结果的科学性，定义修正参数输入算法又保证了算法输出结果产生尽可能小的误差。

Claims (9)

1.用于交易业务的配送员匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、收到订单后确定各配送员对应的多个影响因子，所述影响因子为对交易业务产生影响的因子，将所述影响因子划分为规则因子和不规则因子，所述规则因子用于表示进行交易业务的基本条件，所述不规则因子用于表示对交易业务产生影响的可量化因子；
步骤2、确定各规则因子和不规则因子的值，当配送员对应的规则因子满足进行交易业务的基本条件时，该规则因子的值为1，当配送员对应的规则因子不满足进行交易业务的基本条件时，该规则因子的值为0；
步骤3、确定各影响因子对应的优先级参数以及不规则因子对应的修正参数，根据各规则因子、各不规则因子的值、各影响因子对应的优先级参数以及不规则因子对应的修正参数计算各配送员的匹配得分；
步骤4、筛选出所有规则因子均为1的配送员并将其保存至第一集合中，根据所述第一集合中各配送员的匹配得分确定所述订单的配送员。
2.如权利要求1所述的用于交易业务的配送员匹配方法，其特征在于，还包括：
筛选出至少有一个规则因子为0的配送员并将其保存至第二集合中，根据所述第二集合中各配送员的匹配得分对配送员进行排序；
若在一轮匹配过程中，所述第一集合为空集，则表示匹配无结果并进行下一轮匹配，在下一轮匹配过程中，根据所述第二集合中各配送员的排序依次检测对应配送员的规则因子是否均为1，并根据第二集合中规则因子均为1的配送员确定所述订单的配送员。
3.如权利要求2所述的用于交易业务的配送员匹配方法，其特征在于，所述对配送员进行排序为根据第二集合中各配送员的匹配得分由大至小进行排序；
所述根据第二集合中各配送员的排序依次检测对应配送员的规则因子是否均为1，并根据第二集合中规则因子均为1的配送员确定所述订单的配送员具体包括：
当检测到规则因子均为1的第一个配送员后停止检测，并将所述第一个配送员作为所述订单的配送员。
4.如权利要求2所述的用于交易业务的配送员匹配方法，其特征在于，所述根据第二集合中各配送员的排序依次检测对应配送员的规则因子是否均为1，并根据第二集合中规则因子均为1的配送员确定所述订单的配送员具体包括：
从第二集合中筛选出规则因子均为1的所有配送员并将其保存至第三集合中，重新计算所述第三集合中各配送员的匹配得分，根据所述第三集合中各配送员的匹配得分确定所述订单的配送员。
5.如权利要求4所述的用于交易业务的配送员匹配方法，其特征在于，所述根据第三集合中各配送员的匹配得分确定所述订单的配送员具体包括：
从第三集合中确定出匹配得分最高的配送员并将其作为所述订单的配送员。
6.如权利要求1所述的用于交易业务的配送员匹配方法，其特征在于，所述各配送员的匹配得分的计算公式为：
Figure FDA0002894941390000021
式中，R表示配送员的匹配得分，reg(i)表示配送员的第i个规则因子的值，si表示配送员的第i个规则因子的优先级参数，n表示规则因子的数量，leerg(j)表示配送员的第j个不规则因子的值，cor(j)表示配送员的第j个不规则因子的修正参数，sj表示配送员的第j个不规则因子的优先级参数，m表示不规则因子的数量。
7.如权利要求1所述的用于交易业务的配送员匹配方法，其特征在于，所述根据第一集合中各配送员的匹配得分确定所述订单的配送员具体包括：
从第一集合中确定出匹配得分最高的配送员并将其作为所述订单的配送员。
8.如权利要求1至7任一项所述的用于交易业务的配送员匹配方法，其特征在于，所述规则因子包括：配送员是否开启接单、配送员是否被冻结和订单是否超出配送员的配送范围。
9.如权利要求1至7任一项所述的用于交易业务的配送员匹配方法，其特征在于，所述不规则因子包括：配送员的评价星级、配送员未完成的当前订单量、配送员已完成的历史订单量和配送员与货物之间的距离。
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