CN113837703B - 一种物流运单承运信息量化防重实时自动核验法 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种物流运单承运信息量化防重实时自动核验法，核验法包括以历史运单为基础搭建的承运动态信息监控系统；以设立数据探针机制来搭建的探针服务集群；基于承运信息、抽离出重叠运单数据以建立数据分析服务集群；建立核验服务集群，呈现给用户用于决策。本发明实时高效自动化准确核验重复单，不会给现有的系统业务逻辑有任何关联和影响，通过伪装数据库从库的探针方式准确实时的感知数据变化，分析服务集群通过Kafka与探针服务解藕，避免影响探针探测数据的实时性，分析服务通过集群部署来快速从历史大数据和探测数据综合分析，产生决策数据，可以高效自动化处理大量的业务数据，准确度极大的提高。
Description
技术领域
本申请涉及计算机网络物流运输行业领域，尤其是指一种物流运单承运信息量化防重实时自动核验法。
背景技术
作为货运物流平台，需要针对每天大量的物流承运过程中相关数据进行重复运单的核验，挑出疑似重复承运单，以便业务部门能根据运单的重复程度，进行后续的相关处理。目前采用人工鉴别方式，需要耗费大量的人力资源来鉴别货物的承运信息是否有不符合实际运营的地方，因有人为因素存在，大量重复性劳动，势必会造成遗漏或不准确的地方，因为进行人工审核，无法做到实时审核，效率低下，无法达到快速核验的效果，导致业务积压，无法快速拓展业务。
基于上述存在的问题，通过分析物流承运信息的特点，鉴别承运信息疑似重复的运单，主要分布在三个关键信息上面：承运工具，装货时间，卸货时间。对于一次物流运输行为，我们称之为一个运单，对同一承运工具(车、船)在一个运单的承运过程中(从装货到卸货时间段内)，不可能同时出现在另外一单有装卸货时间重叠的运输过程进行承运的情况，即同一运输工具在两笔或多笔运单中的装卸货时间有重叠，就存在可疑重复运单。
发明内容
本发明的目的在于提供一种物流运单承运信息量化防重实时自动核验法，以克服现有技术中的不足。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
本申请实施例公开了一种物流运单承运信息量化防重实时自动核验法，其特征在于：所述自动核验法包括以历史运单为基础搭建的承运动态信息监控系统，以设立数据探针机制来搭建的探针服务集群，基于承运信息、抽离出重叠运单数据以建立数据分析服务集群以及建立核验服务集群，所述核验法包括如下步骤：1)将探针服务模拟成mysql数据库的从库，通过mysql数据库的主从同步机制接受数据库中的数据变化；2)探针服务设置数据过滤规则，只对过滤后的数据进行监控处理；3)将过滤后的监控数据发送到Kafka 服务进行缓存；4)探针检测到数据发送到Kafka服务，Kafka服务则回调通知分析服务集群进行数据处理；5)分析服务集群根据回调通知的监控数据，从历史已分析过的运单大数据中抽离出同一承运工具的有运输时间重叠的运单数据进行分析；6)进行模型分析及量化，获取历史运输时间重叠的运单数据，对每个运单从装货到卸货的时间段内的重叠部分垂直投影，计算投影数据，数据公式：
通过百分比值进行0～100的量化，得到12个等分级别，从0～9为0，10～ 19为1，20～29为2，…以此类推，然后分别对12等份数据进行信息转化； 7)将量化结果及运单信息存储在高速缓存；8)前端用户通过运单信息直接从高速缓存获取量化结果。
优选的，在上述的一种物流运单承运信息量化防重实时自动核验法中，所述步骤二中过滤规则为过滤出目标数据值为承运工具名称、装货时间和卸货时间的数据。
优选的，在上述的一种物流运单承运信息量化防重实时自动核验法中，所述步骤六中历史运单自身重叠部分的投影数据仅进行一次计算。
优选的，在上述的一种物流运单承运信息量化防重实时自动核验法中，所述承运动态信息监控系统、探针服务集群、数据分析服务集群和核验服务集群采用无侵入式。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明技术方案无侵入式及可以实时高效自动化准确核验重复单，无侵入式采用外挂方式，不会给现有的系统业务逻辑有任何关联和影响；探针服务集群采用伪装数据库从库的方式，可以准确实时的感知数据的变化，分析服务集群通过Kafka服务与探针服务解藕，避免影响探针探测数据的实时性，分析服务通过集群部署来快速从历史大数据和探测数据综合分析，产生决策数据；当用户提交信息后，决策数据已经自动准备完成，直接根据数据结果进行后续操作。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行详细的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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的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。
本实施例中的一种物流运单承运信息量化防重实时自动核验法，自动核验法包括以历史运单为基础搭建的承运动态信息监控系统，以设立数据探针机制来搭建的探针服务集群，基于承运信息、抽离出重叠运单数据以建立数据分析服务集群以及建立核验服务集群。
承运动态信息监控系统是以海量历史运单为基础搭建的大数据平台。
探针服务集群设立数据探针机制，探针是一种Web脚本程序，通过网页编程语言(ASP、PHP、ASP.NET等)实现探测服务器敏感信息的脚本文件，可以实时监控及探测数据库中的数据变化情况，在线监控每一笔运单的承运工具及装卸货时间变化。为了实现无侵入式监控数据，不干扰正常的业务逻辑，探针服务集群为独立运行服务，伪装成数据库的从库，通过探针实时探测数据的变化，过滤出需要的数据，探针服务的数据反应监测时间可以达到毫秒级别，及时将变化数据抛出。
数据分析服务集群基于承运信息大数据平台，根据实时监控到的运单的车船承运工具名称和装卸货时间，抽离出有重叠部分的运单数据列表，建立一个算法模型进行数据的量化，实时监控数据的变化，将重新核算对应的结果。
核验服务集群为前端用户提供对应接口，从高速缓存中查找对应的运单核验接口，呈现给用户用于决策。
自动核验法还包括如下步骤：
1)将探针服务模拟成mysql数据库的从库，通过mysql数据库的主从同步机制接受数据库中的数据变化；
2)探针服务设置数据过滤规则，只对过滤后的数据进行监控处理；
3)将过滤后的监控数据发送到Kafka服务进行缓存；
4)探针检测到数据发送到Kafka服务，Kafka服务则回调通知分析服务集群进行数据处理；
5)分析服务集群根据回调通知的监控数据，从历史已分析过的运单大数据中抽离出同一承运工具的有运输时间重叠的运单数据进行分析；
6)进行模型分析及量化，获取历史运输时间重叠的运单数据，对每个运单从装货到卸货的时间段内的重叠部分垂直投影，计算投影数据，数据公式：
通过对百分比值进行0～100的量化，得到12个等分级别，从0～9为0， 10～19为1，20～29为2，……以此类推，然后分别对12等份数据进行信息转化，以供审核人员快速了解异常原因：
| 百分比率(％) | 重合等级 | 决策数据 |
| 0 | 无重合 | 全新运输时段 |
| <10 | 0 | 运输时间有疑似重合 |
| >＝10且<20 | 1 | 运输时间有重合情况出现 |
| >＝20且<30 | 2 | 运输时间有少部分重合 |
| >＝30且<40 | 3 | 运输时间有部分重合 |
| >＝40且<50 | 4 | 运输时间接近一半重合 |
| >＝50且<60 | 5 | 运输时间有一半重合 |
| >＝60且<70 | 6 | 运输时间超过一半重合 |
| >＝70且<80 | 7 | 运输时间极高重合率 |
| >＝80且<90 | 8 | 运输时间绝大部分重合 |
| >＝90且<100 | 9 | 运输时间接近完全重合 |
| 100 | 10 | 运输时间完全重合 |
7)将量化结果及运单信息存储在高速缓存；
8)前端用户通过运单信息直接从高速缓存获取量化结果。
进一步的，步骤二中过滤规则为过滤出目标数据值为承运工具名称、装货时间和卸货时间的数据。
进一步的，步骤六中历史运单自身重叠部分的投影数据仅进行一次计算。
进一步的，承运动态信息监控系统、探针服务集群、数据分析服务集群和核验服务集群采用无侵入式。
本发明技术方案可以实时高效自动化准确核验重复单，无侵入式采用外挂方式，不会给现有的系统业务逻辑有任何关联和影响；探针服务集群采用伪装成mysql数据库从库的方式，可以准确实时的感知数据的变化，mysql是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性；分析服务集群通过Kafka与探针服务解藕，避免影响探针探测数据的实时性，Kafka 服务是一个开源流处理平台，一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理网站中的所有动作流数据，通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，通过集群来提供实时的消息，分析服务通过集群部署来快速从历史大数据和探测数据综合分析，产生决策数据；当用户提交信息后，决策数据已经自动准备完成，直接根据数据结果进行后续操作。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上仅是本申请的具体实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。
Claims (2)
1.一种物流运单承运信息量化防重实时自动核验法，其特征在于：所述自动核验法包括以历史运单为基础搭建的承运动态信息监控系统，以设立数据探针机制来搭建的探针服务集群，基于承运信息、抽离出重叠运单数据以建立数据分析服务集群以及建立核验服务集群，所述核验法包括如下步骤：1)将探针服务模拟成mysql数据库的从库，通过mysql数据库的主从同步机制接受数据库中的数据变化；2)探针服务设置数据过滤规则，只对过滤后的数据进行监控处理；3)将过滤后的监控数据发送到Kafka服务进行缓存；4)探针检测到数据发送到Kafka服务，Kafka服务则回调通知分析服务集群进行数据处理；5)分析服务集群根据回调通知的监控数据，从历史已分析过的运单大数据中抽离出同一承运工具的有运输时间重叠的运单数据进行分析；6)进行模型分析及量化，获取历史运输时间重叠的运单数据，对每个运单从装货到卸货的时间段内的重叠部分垂直投影，计算投影数据，数据公式：
通过百分比值进行0～100的量化，得到12个等分级别，从0～9为0，10～19为1，20～29为2，…以此类推，然后分别对12等份数据进行信息转化；7)将量化结果及运单信息存储在高速缓存；8)前端用户通过运单信息直接从高速缓存获取量化结果;
所述步骤2）中，过滤规则为过滤出目标数据值为承运工具名称、装货时间和卸货时间的数据；
所述承运动态信息监控系统、探针服务集群、数据分析服务集群和核验服务集群采用无侵入式。
2.根据权利要求1所述的一种物流运单承运信息量化防重实时自动核验法，其特征在于：所述步骤6)中历史运单自身重叠部分的投影数据仅进行一次计算。
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| GR01 | Patent grant | ||
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