CN113283791A - 选择自提柜特征的方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种选择自提柜特征的方法、装置、设备及存储介质，选择自提柜特征的方法，包括：根据历史物流订单信息，计算至少一个维度的自提柜特征的出柜率参数；根据所述自提柜特征的出柜率参数，选择自提柜特征。本发明通过对历史物流订单信息的分析，选取合适的自提柜特征，提高自提柜的出柜率，从而改善自提柜的利用率。
Description
技术领域
本发明涉及计算机应用领域，尤其涉及一种选择自提柜特征的方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
目前，物流末端快递员在进行包裹投递时，常常会碰到收件人并不在收货地址的情况，对此，快递员会选择自提柜的方式进行包裹投递，由此，通过异步投放的方式既提高了快递员的派送效率，又方便了用户。
然而，在对物流包裹的签收状况的分析中发现，用户经常不会及时的将包裹从自提柜中取出，甚至会发生自提柜存放包裹超时，被快递员重新投放的情况。这样不仅降低了自提柜的利用率，还增加了快递员的额外工作量。
由此，如何通过对历史物流订单信息的分析，从而改善自提柜的利用率，是本领域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，提供一种选择自提柜特征的方法、装置、设备及存储介质，进而通过对历史物流订单信息的分析，改善自提柜的利用率。
根据本发明的一个方面，提供一种选择自提柜特征的方法，包括：
根据历史物流订单信息，计算至少一个维度的自提柜特征的出柜率参数；
根据所述自提柜特征的出柜率参数，选择自提柜特征。
在本发明的一些实施例中，所述根据历史物流订单信息，计算至少一个维度的自提柜特征的出柜率参数包括：
根据所述历史物流订单信息的物流轨迹信息获取物流包裹的出入柜状态；
根据所述历史物流订单信息，获取至少一个维度的自提柜特征；
按至少一个维度的自提柜特征，基于所述历史物流订单信息的物流包裹的出入柜状态计算出柜率参数。
在本发明的一些实施例中，所述根据所述历史物流订单信息，获取至少一个维度的自提柜特征包括：
根据所述历史物流订单信息，获取物流轨迹信息包含已入柜的历史物流订单信息；
获取各所述历史物流订单信息的自提柜的信息；
根据所述自提柜的信息获取至少一个维度的自提柜特征。
在本发明的一些实施例中，所述出柜率参数包括第一出柜率以及第二出柜率，所述第一出柜率与所述第二出柜率按物流包裹的出入柜时间差区分。
在本发明的一些实施例中，所述根据历史物流订单信息，计算至少一个维度的自提柜特征的出柜率参数之前，包括：
由物流订单系统接收物流订单生成请求，
所述根据自提柜特征的出柜率参数，选择自提柜特征之后包括：
将所选择的自提柜特征发送至所述物流订单系统，以根据所选择的自提柜特征生成物流订单。
在本发明的一些实施例中，所述物流订单系统包括电子面单打印系统。
在本发明的一些实施例中，所述根据自提柜特征的出柜率参数，选择自提柜特征包括：
根据设定的维度，自该维度的自提柜特征的出柜率参数，选择出柜率参数最高的自提柜特征。
在本发明的一些实施例中，所述自提柜特征的出柜率参数基于多个维度计算，所述方法还包括：
根据多个维度的自提柜特征的出柜率参数，确定对出柜率参数影响度最大的维度；
根据该维度的自提柜特征的出柜率参数，确定该维度的自提柜特征的优化方案。
在本发明的一些实施例中，所述根据历史物流订单信息，计算至少一个维度的自提柜特征的出柜率参数之后，还包括：
判断所述自提柜特征的出柜率参数是否小于设定阈值；
若是，则生成报警信息。
在本发明的一些实施例中，所述根据历史物流订单信息，计算至少一个维度的自提柜特征的出柜率参数的步骤周期性执行。
在本发明的一些实施例中，所述自提柜特征包括如下维度中的一项或多项：自提柜提供方、自提柜所在省市区信息、通知用户取货方式、自提柜是否收费、自提柜大小、自提柜数量。
根据本发明的又一方面，还提供一种选择自提柜特征的装置，包括：
计算模块，配置成根据历史物流订单信息，计算至少一个维度的自提柜特征的出柜率参数；
选择模块，配置成根据自提柜特征的出柜率参数，选择自提柜特征。
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：
本发明通过基于历史物流订单信息，计算至少一个维度的自提柜特征的出柜率参数，根据所述自提柜特征的出柜率参数，选择自提柜特征，由此，通过对历史物流订单信息的分析，选取合适的自提柜特征，提高自提柜的出柜率，从而改善自提柜的利用率。
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选择自提柜特征的方法的流程图。
图2示出了根据本发明实施例的根据历史物流订单信息，计算至少一个维度的自提柜特征的出柜率参数的流程图。
图3示出了根据本发明实施例的根据所述历史物流订单信息，获取至少一个维度的自提柜特征的流程图。
图4示出了根据本发明实施例的选择自提柜特征的方法中确定自提柜特征的优化方案的流程图。
图5示出了根据本发明实施例的选择自提柜特征的装置的模块图。
图6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7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。
在本发明的各个实施例中，本发明提供的选择自提柜特征的方法可以应用于物流平台、电商平台或任何第三方提供自提柜特征选择和优化的平台，但本发明的应用场景并非以此为限制，在此不予赘述。
图1示出了根据本发明实施例的选择自提柜特征的方法的流程图。选择自提柜特征的方法包括如下步骤：
步骤S110：根据历史物流订单信息，计算至少一个维度的自提柜特征的出柜率参数。
具体而言，所述自提柜特征可以包括如下维度中的一项或多项：自提柜提供方、自提柜所在省市区信息、通知用户取货方式、自提柜是否收费、自提柜大小、自提柜数量、自提柜对应人群，本发明并非以此为限制，其它自提柜特征皆在本发明的保护范围之内。具体而言，自提柜特征为在前述一个或多个维度下的具体特征数据。例如，在通知用户取货方式这一维度下，自提柜特征可以是短信通知、电话通知、APP推送、小程序消息等。自提柜对应人群例如可以根据自提柜所在地址所属的商圈、写字楼、住宅，从而对应不同的取件人群。
具体而言，出柜率参数用于表示各维度的自提柜特征下，在设定出入柜时间差内出柜的包裹数量和已入柜的各包裹数量之比。具体而言，设定出入柜时间差可以按需设置。例如，可以将出入柜时间差设置为一天，在距离入柜时间一天内被取出的包裹占已入柜的包裹数量的比例；又例如，可以将出入柜时间差设置为两天，在距离入柜时间两天内被取出的包裹占已入柜的包裹数量的比例；再例如，可以依据自提柜的收费时间的出入柜时间差，将出入柜时间差设置为自提柜开始收费的时间。
更进一步地，为了对包裹的出柜率参数进行更细致的分析，可以使得出柜率参数包括第一出柜率以及第二出柜率，所述第一出柜率与所述第二出柜率按物流包裹的出入柜时间差区分。在一个实现中，可以将第一出柜率的出入柜时间差设置为一天；将第二出柜率的出入柜时间差设置为两天。在另一些实现中，可以将第一出柜率的出入柜时间差设置为自提柜开始收费的时间(例如18个小时)；将第二出柜率的出入柜时间差设置为自提柜开始收费的时间以及收费单位时间之和(例如，自提柜自包裹入柜18个小时后开始计费，每6个小时费用增加1元，则可以将第二出柜率的出入柜时间差设置为18个小时和6个小时之和，也就是24个小时)。本发明并非以此为限制，出柜率参数可以包括更多的出柜率，以实现更细致的出入柜时间差的区分。
进一步地，出柜率参数以入柜包裹为总数量进行计算，相较于将未通过自提柜进行派送的包裹数量包括在包裹总数量之内，使得各特征对出柜率的数据变化更为敏感，更便于执行自提柜特征的选择以及后续的自提柜特征的优化方案的确定。
第一出柜率的设定出入柜时间差可以小于第二出柜率的设定出入柜时间差。在本实施例中，第二出柜率可以包括第一出柜率。换言之，第二出柜率为在第二出柜率的设定出入柜时间差内被取出的包裹占已入柜的包裹数量的比例。在另一些实施例中，第二出柜率可以不包括第一出柜率。换言之，第二出柜率为在第一出柜率的设定出入柜时间差之后，在第二出柜率的设定出入柜时间差之前被取出的包裹占已入柜的包裹数量的比例。本发明可以按需设置出柜率参数，在此不予赘述。
步骤S120：根据所述自提柜特征的出柜率参数，选择自提柜特征。
由此，步骤S120可以根据各自提柜特征的出柜率参数，选择出柜率参数更高的自提柜特征。在一些实施例，所选择的自提柜特征可以自动更新至物流订单中，以使得物流订单能够按选择的自提柜特征确定物流末端的自提柜以及相关自提柜参数。在另一些实施例中，所选择的自提柜特征作为推荐的自提柜特征提供给发件用户或者电商购物的用户，以便于用户根据推荐的自提柜特征，按其实际情况进行自提柜特征的选择和设置。
进一步地，根据本发明提供的选择自提柜特征的方法的执行主体的不同，获得所选择的自提柜特征之后，可以将所选择的自提柜特征发送至不同的平台。例如，当由电商平台执行选择自提柜特征的方法时，获得所选择的自提柜特征之后，电商平台可以向用户提供所选择的自提柜特征以作为推荐的自提柜特征；或者直接依据所选择的自提柜特征生成物流订单，并发送至物流平台。例如，当由物流平台执行选择自提柜特征的方法时，可以直接根据获得所选择的自提柜特征生成物流订单，并将所生成的物流订单同步至发件用户和收件用户处。本发明可以实现更多的变化方式，在此不予赘述。
具体而言，在本发明的一个具体实现中，在步骤S110之前，选择自提柜特征的方法可以执行：由物流订单系统接收物流订单生成请求。从而在步骤S130之后可以执行，将所选择的自提柜特征发送至所述物流订单系统，以根据所选择的自提柜特征生成物流订单。由此，实现自动选择自提柜特征，并依据自提柜特征生成物流订单的步骤，在提高自提柜出柜率的基础上，提高物流订单的生成效率以及实现物流订单生成的智能性。进一步地，所述物流订单系统可以包括电子面单打印系统，由此，电子面单打印系统可以直接根据生成的物流订单进行电子面单的打印。所选择的自提柜特征可以打印在物流面单上以供派件员能够直观地获知，并按所选择的自提柜特征进行包裹派送。在该实现中，物流订单系统可以是物流平台的物流订单系统，也可以是与物流平台交互的电商平台的物流订单系统，本发明并非以此为限制。
具体而言，当自提柜特征包括多个维度时，步骤S120可以通过如下方式来实现：根据设定的维度，自该维度的自提柜特征的出柜率参数，选择出柜率参数最高的自提柜特征。例如，可以设定自提柜提供方维度，根据不同自提柜提供方的出柜率参数，来选择出柜率参数最高的的自提柜提供方，作为所选择的自提柜特征。在一些变化例中，可以设定多个维度，分别自该维度的自提柜特征的出柜率参数，选择出柜率参数最高的自提柜特征，从而获得自提柜特征的组合。当获得的自提柜特征组合产生矛盾时，例如自提柜特征组合包括自提柜提供方和自提柜数量，然而，当前订单的收件地址附近的该自提柜提供方的自提柜数量与所确定的自提柜数量不相等时，可以设定不同维度的优先级，以按优先级更高的维度的自提柜特征为准。
在本发明提供的选择自提柜特征的方法中，通过基于历史物流订单信息，计算至少一个维度的自提柜特征的出柜率参数，根据所述自提柜特征的出柜率参数，选择自提柜特征，由此，通过对历史物流订单信息的分析，选取合适的自提柜特征，提高自提柜的出柜率，从而改善自提柜的利用率。
下面参见图2，图2示出了根据本发明实施例的基于用户的地址信息，对用户进行分组的流程图。图2共示出如下步骤：
步骤S111：根据所述历史物流订单信息的物流轨迹信息获取物流包裹的出入柜状态。
具体而言，历史物流订单信息可以根据设定的时间获取。例如，可以获取最近n天的历史物流订单信息(n为大于等于1的整数)；又例如，可以获取设定时间段的历史物流订单信息。进一步地，历史物流订单信息可以以物流订单建立时间为准。换言之，对于当前处于运输状态，但物流订单建立时间在设定时间段内的物流订单信息也可以属于历史物流订单信息。
具体而言，由于物流平台会储存各物流订单信息及其物流轨迹信息，因此步骤S111可以自物流平台的相关数据库进行信息的获取。在一些变化例中，电商平台会自物流平台同步以储存与电商订单关联各物流订单信息及其物流轨迹信息，因此步骤S111也可以自电商平台的相关数据库进行信息的获取。
具体而言，历史物流订单信息的物流轨迹信息包括包裹是否通过自提柜派送、若包裹通过自提柜派送，则历史物流订单信息的物流轨迹信息还包括包裹当前为入柜状态或出柜状态(包括包裹入柜时间以及包裹出柜时间)。进一步地，在一些具体实现中，出柜状态包括由用户取出以及由快递员取出，由于本案主要用于提高用户取出的自提柜出柜率，因此，优选地，本发明各实施例中的出柜状态指的是用户取出。
步骤S112：根据所述历史物流订单信息，获取至少一个维度的自提柜特征。
步骤S112可以通过如图3所示的流程图来实现，在此不予赘述。
步骤S113：按至少一个维度的自提柜特征，基于所述历史物流订单信息的物流包裹的出入柜状态计算出柜率参数。
具体而言，当自提柜特征具有多个维度时，步骤S113可以针对多个维度的自提柜特征，来执行出柜率参数的计算。例如，可以按不同的自提柜提供方，分别计算该自提柜提供方的出柜率参数；按不同的通知用户取货方式，分别计算该自提柜提供方的出柜率参数；按不同的自提柜大小，分别计算该自提柜提供方的出柜率参数，本发明并非以此为限制。
下面参见图3，图3示出了根据所述历史物流订单信息，获取至少一个维度的自提柜特征的流程图。图3共示出如下步骤：
步骤S1121：根据所述历史物流订单信息，获取物流轨迹信息包含已入柜的历史物流订单信息。
具体而言，由于本案优选地，仅对经由自提柜派送的物流订单进行计算，一次你，通过步骤S1121来通过物流轨迹信息执行物流订单的筛选。
进一步地，在本发明的一些实施例中，在步骤S1121之前还可以包括对历史物流订单信息进行清洗，例如，删除物流轨迹信息异常、订单异常签收等历史物流订单信息，以减少后续的数据处理数量，提高方法执行效率。
步骤S1122：获取各所述历史物流订单信息的自提柜的信息。
步骤S1123：根据所述自提柜的信息获取至少一个维度的自提柜特征。
具体而言，在一些实施例中，自提柜的信息例如可以包括自提柜的标识，由此，可以根据自提柜的标识自自提柜特征数据库中提取各维度的自提柜特征。换言之，在本实施例中，无需针对历史物流订单信息储存对应的自提柜特征，减少数据储存量、在一些变化例中，自提柜特征包括静态特征(大小、数量、自提柜提供方等)和动态特征(通知用户取货方式、自提柜是否收费)。在该实施例中，自提柜的动态特征可以关联历史物流订单地储存，而静态特征可以储存在自提柜特征数据库中，从而能够应对静态特征和动态特征的获取并优化特征储存。
下面参见图4，图4示出了根据本发明实施例的选择自提柜特征的方法中确定自提柜特征的优化方案的流程图。图4共示出如下步骤：
步骤S130：根据多个维度的自提柜特征的出柜率参数，确定对出柜率参数影响度最大的维度。
具体而言，对出柜率参数影响度最大的维度可以通过如下方式确定：针对每个维度，计算该维度的自提柜特征的出柜率参数的平方差，从而将平方差作为影响度，将影响度最大的维度确定为对出柜率参数影响度最大的维度。
在一些变化例中，针对每个维度，也可以计算该维度的自提柜特征的最小出柜率参数和最大出柜率参数之差，从而将差值作为影响度，将影响度最大的维度确定为对出柜率参数影响度最大的维度。
本发明并非以此为限制，其它影响度的计算方式皆在本发明的保护范围之内。
步骤S140：根据该维度的自提柜特征的出柜率参数，确定该维度的自提柜特征的优化方案。
具体而言，以自提柜的通知用户取货方式为例，当短信通知的出柜率参数为50％、电话通知的出柜率参数为70％、APP推送的出柜率参数为60％、小程序消息的出柜率参数为65％时，可以将电话通知作为该维度的自提柜特征的优化方案，将优化方案发送至自提供提供方的服务器、物流平台或者电商平台中以便于进行调整和优化。
以自提柜的数量为例，当自提柜数量为1个柜的出柜率参数为50％、当自提柜数量为2个柜的出柜率参数为60％，当自提柜数量为3个柜的出柜率参数为60％时，可以将自提柜数量为3个柜(或者自提柜的数量与出柜率成正比)作为该维度的自提柜特征的优化方案，将优化方案发送至自提柜提供方的服务器，以便于自提柜提供方根据需求增加各地的自提柜的数量。
以上仅仅是示意性地描述本发明的自提柜特征的优化方案，本发明并非以此为限制。
在本发明的一些实施例中，在步骤S110之后还可以包括：判断所述自提柜特征的出柜率参数是否小于设定阈值；若是，则生成报警信息。由此，以根据设定阈值来对自提柜特征进行监控和报警。例如，当由短信通知的出柜率小于40％时，表示短信通知的出柜率将影响自提柜的派件效率，因此，可以生成报警信息，以提示对该特征进行更换。例如，可以依据上一实施例的优化方案或者步骤S120选择的自提柜特征对生成报警信息的自提柜特征进行更换，进一步提高自提柜出柜率。
在本发明的一些实施例中，步骤S110的步骤周期性执行，从而可以周期性执行图4的优化方案的生成以及上一实施例的自提柜特征的出柜率的监控，由此，可以实现监控、报警。优化的业务闭环。
在本发明的一个具体实现中，选择自提柜特征的方法可以按如下方式来实现：首先，准备自提柜数据维度：自提柜提供、自提柜所在省市区信息、通知用户取货方式(短信、电话、APP推送)、自提柜是否收费、自提柜大小、自提柜数量等，完成自提柜相关属性的配置。然后，可以搭建实时计算平台和/或离线分析平台(用以执行选择自提柜特征的方法)。当电商平台接收到用户订单时，使用消息组件发送用户订单信息。将电子面单信息保存，并发送到实时计算平台和离线分析平台。监听物流公司的轨迹信息，过滤出快递的出柜信息，发送到实时计算平台和离线分析平台。实时计算平台以及离线分析平台可以已经配置的维度信息，计算电商平台订单在这些维度的出柜的订单数和总的订单数，进而计算当天出柜率和隔天出柜率。在影响出柜率的各种维度中找出偏差最大的维度进行改进，例如自提柜自身的大小数量维度影响出柜率，可以通过增加自提柜数量、配备大的自提柜等方式来提升出柜率。最后，将分析数据反馈给电商平台的电子面单系统，由此，打印电子面单时可以选择出柜率更高的自提柜提供方。
以上示意性地描述本发明的一具体实现方式，本发明并非以此为限制。在本发明的各个实施例中，选择自提柜特征的方法可以由实时计算平台和/或离线分析平台来实现。在一些具体实现中，实时计算平台可以执行自提柜特征的选择，以能够更快获得自提柜特征，从而进行订单的生成以及面单的打印；实时计算平台还可以执行实时监控和报警。离线分析平台可以实现自提柜特征的优化方案的确定，以执行实时性要求相对不高的数据分析。
在另一些具体实现中，离线分析平台可以预先执行出柜率参数的计算，并储存计算结果，以供实时计算平台基于离线分析平台的出柜率参数，实现自提柜特征的选择、实时监控和报警以及自提柜特征优化方案的确定。由此，通过离线分析平台和实时计算平台的步骤划分和组合，来提高整个业务闭环的执行效率。
以上仅仅是本发明的选择自提柜特征的方法的多个具体实现方式，各实现方式可以独立或组合来实现，本发明并非以此为限制。进一步地，本发明的流程图仅仅是示意性地，各步骤之间的执行顺序并非以此为限制，步骤的拆分、合并、顺序交换、其它同步或异步执行的方式皆在本发明的保护范围之内。
下面参见图5，图5示出了根据本发明实施例的选择自提柜特征的装置的模块图。选择自提柜特征的装置200包括计算模块210以及选择模块220。
计算模块210配置成根据历史物流订单信息，计算至少一个维度的自提柜特征的出柜率参数；
选择模块220配置成根据自提柜特征的出柜率参数，选择自提柜特征。
在本发明的示例性实施方式的选择自提柜特征的装置中，通过基于历史物流订单信息，计算至少一个维度的自提柜特征的出柜率参数，根据所述自提柜特征的出柜率参数，选择自提柜特征，由此，通过对历史物流订单信息的分析，选取合适的自提柜特征，提高自提柜的出柜率，从而改善自提柜的利用率。
图5仅仅是示意性的分别示出本发明提供的选择自提柜特征的装置200，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。本发明提供的选择自提柜特征的装置200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选择自提柜特征的方法的步骤。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所述选择自提柜特征的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6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选择自提柜特征的方法的步骤。
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7来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备500。图7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7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执行本说明书上述所述选择自提柜特征的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4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所述选择自提柜特征的方法。
相比现有技术，本发明的优势在于：
本发明通过基于历史物流订单信息，计算至少一个维度的自提柜特征的出柜率参数，根据所述自提柜特征的出柜率参数，选择自提柜特征，由此，通过对历史物流订单信息的分析，选取合适的自提柜特征，提高自提柜的出柜率，从而改善自提柜的利用率。
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 (14)
1.一种选择自提柜特征的方法，其特征在于，包括：
根据历史物流订单信息，计算至少一个维度的自提柜特征的出柜率参数；
根据所述自提柜特征的出柜率参数，选择自提柜特征。
2.如权利要求1所述的选择自提柜特征的方法，其特征在于，所述根据历史物流订单信息，计算至少一个维度的自提柜特征的出柜率参数包括：
根据所述历史物流订单信息的物流轨迹信息获取物流包裹的出入柜状态；
根据所述历史物流订单信息，获取至少一个维度的自提柜特征；
按至少一个维度的自提柜特征，基于所述历史物流订单信息的物流包裹的出入柜状态计算出柜率参数。
3.如权利要求2所述的选择自提柜特征的方法，其特征在于，所述根据所述历史物流订单信息，获取至少一个维度的自提柜特征包括：
根据所述历史物流订单信息，获取物流轨迹信息包含已入柜的历史物流订单信息；
获取各所述历史物流订单信息的自提柜的信息；
根据所述自提柜的信息获取至少一个维度的自提柜特征。
4.如权利要求2所述的选择自提柜特征的方法，其特征在于，所述出柜率参数包括第一出柜率以及第二出柜率，所述第一出柜率与所述第二出柜率按物流包裹的出入柜时间差区分。
5.如权利要求1所述的选择自提柜特征的方法，其特征在于，
所述根据历史物流订单信息，计算至少一个维度的自提柜特征的出柜率参数之前，包括：
由物流订单系统接收物流订单生成请求，
所述根据自提柜特征的出柜率参数，选择自提柜特征之后包括：
将所选择的自提柜特征发送至所述物流订单系统，以根据所选择的自提柜特征生成物流订单。
6.如权利要求5所述的选择自提柜特征的方法，其特征在于，所述物流订单系统包括电子面单打印系统。
7.如权利要求1所述的选择自提柜特征的方法，其特征在于，所述根据自提柜特征的出柜率参数，选择自提柜特征包括：
根据设定的维度，自该维度的自提柜特征的出柜率参数，选择出柜率参数最高的自提柜特征。
8.如权利要求1所述的选择自提柜特征的方法，其特征在于，所述自提柜特征的出柜率参数基于多个维度计算，所述方法还包括：
根据多个维度的自提柜特征的出柜率参数，确定对出柜率参数影响度最大的维度；
根据该维度的自提柜特征的出柜率参数，确定该维度的自提柜特征的优化方案。
9.如权利要求1所述的选择自提柜特征的方法，其特征在于，所述根据历史物流订单信息，计算至少一个维度的自提柜特征的出柜率参数之后，还包括：
判断所述自提柜特征的出柜率参数是否小于设定阈值；
若是，则生成报警信息。
10.如权利要求1、8以及9中任一项所述的选择自提柜特征的方法，其特征在于，所述根据历史物流订单信息，计算至少一个维度的自提柜特征的出柜率参数的步骤周期性执行。
11.如权利要求1至9任一项所述的选择自提柜特征的方法，其特征在于，所述自提柜特征包括如下维度中的一项或多项：自提柜提供方、自提柜所在省市区信息、通知用户取货方式、自提柜是否收费、自提柜大小、自提柜数量。
12.一种选择自提柜特征的装置，其特征在于，包括：
计算模块，配置成根据历史物流订单信息，计算至少一个维度的自提柜特征的出柜率参数；
选择模块，配置成根据自提柜特征的出柜率参数，选择自提柜特征。
13.一种电子设备，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11任一项所述的选择自提柜特征的方法。
14.一种存储介质，其特征在于，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：
如权利要求1至11任一项所述的选择自提柜特征的方法。
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