CN116662620A - 一种提高相似物流单号识别精度的算法和物流查询系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种提高相似物流单号识别精度的算法，包括获取物流单号，根据物流单号的长度从规则库中筛选相同物流单号长度的物流渠道，计算物流渠道的数量N；当N=1时，将唯一的物流渠道作为物流单号的识别结果；当N≥2时，进行物流单号的匹配精度计算，匹配精度计算包括：根据各物流渠道的号段信息拆分物流单号正则表达式中的常数部分和变数部分，计算各物流渠道对应正则表达式中常数部分的长度在整个规则中匹配到的长度比例并将其作为匹配精度值；将匹配精度值最高的物流渠道作为物流单号的识别结果。该算法和相应的物流查询系统提高了物流单号的自动识别能力和查询效率，具有查询精准、快速、高效和便捷的优点。

Description

一种提高相似物流单号识别精度的算法和物流查询系统

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种提高相似物流单号识别精度的算法和物流查询系统，以及一种通过邮件查询物流单号的方法和系统。

背景技术

目前的全球综合物流查询平台（也称“物流查询系统”），由于物流行业没有约束性的标准，每家物流渠道（也称“物流商”）都有自己的物流单号自动生成方式和规则。没有统一约束和规范的物流单号，对于综合物流查询系统而言，如果支持的物流渠道越多，相似物流单号（指物流单号规则一样或者非常相似，肉眼不易分辨的物流单号）在查询时发生冲突的概率就会越高，从而导致物流渠道不能被自动识别，使得用户查询物流单号的效率降低，影响用户对物流查询系统的体验效果。

目前通常的做法是根据不同的物流渠道配置物流单号的正则匹配规则，然后通过规则来区分一部分物流单号；但是对于规则非常接近的相似物流单号，难以在正则匹配基础上进一步的提高物流渠道的识别精度，即便在正则匹配基础上实现了物流渠道的识别，其规则配置会非常复杂，不便于维护和使用。在物流查询系统的相关技术中，对于不能识别的相似物流单号，通常是由用户手动指定相应的物流渠道，这种操作方式会耗费用户很多时间，对于采用其他语言的跨国物流渠道而言，也给用户的物流单号查询工作带来很大困扰和麻烦。

此外，对于物流单号查询频率非常高的电商领域，买家在各电商平台购买的商品发货后，一般都会收到卖家的发货邮件；发货邮件主要用于通知买家订单商品已经发货，同时提供发货的物流单号或者物流单号的查询链接。

如果买家想要对物流单号进行持续的查询追踪，目前的普遍做法是：买家收到发货邮件后，将发货邮件中的物流单号复制出来，再粘贴到物流查询平台上进行查询追踪。对于购买商品频率很高的买家（比如专职的采购人员），这种物流单号查询方式的查询效率很低，费时费力；而且如果物流过程发生异常，买家无法及时了解物流过程并介入干预处理,可能会造成不必要的损失。

涉及本申请的其他技术问题，在后文进一步阐述。上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不代表承认上述内容全部都是现有技术。

发明内容

本申请的主要目的是提供一种提高相似物流单号识别精度的算法和物流查询系统，旨在使物流查询系统在查询相似物流单号时提高其对物流渠道的识别精度，提高对国际物流单号的查询效率。此外，本申请还提供一种通过邮件查询物流单号的方法和对应的物流查询系统，通过邮件转发并分析识别邮件内容来实现自动查询用户（即买家）邮件中物流单号的物流轨迹；也即：物流查询系统自动分析识别用户（买家）邮件中的物流单号，根据所得物流单号进一步查询追踪物流轨迹，并将物流查询结果通过邮件反馈给买家，实现买家自动获取物流单号查询结果的目的。

本申请的一种提高相似物流单号识别精度的算法，用于在物流查询系统中识别物流渠道，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：获取物流单号，计算所述物流单号的长度，根据所述物流单号的长度从规则库中筛选具有相同物流单号长度的物流渠道，记录具有相同长度的全部所述物流渠道并计算所述物流渠道的数量N；

步骤S2：根据N值进行所述物流单号的初步识别，所述物流单号的初步识别包括：当N=1时，将所述唯一的物流渠道作为所述物流单号的识别结果；当N≥2时，执行步骤S3；

步骤S3：进行所述物流单号的匹配精度计算，所述匹配精度计算包括步骤S31-S34：

步骤S31：根据各物流渠道的号段信息拆分所述物流单号正则表达式中的常数部分和变数部分，所述物流单号中与所述号段信息的内容相同且位置相同的部分作为所述正则表达式的常数部分，其余部分作为所述正则表达式的变数部分；

步骤S32：计算各物流渠道对应正则表达式中所述常数部分的长度在整个规则中匹配到的长度比例，所述长度比例作为所述物流单号在相应物流渠道规则下的匹配精度值；

步骤S33：将各物流渠道规则的匹配精度值按大小进行排序；

步骤S34：取出匹配精度值最高的规则所对应的物流渠道；

步骤S4：将匹配精度值最高的物流渠道作为所述物流单号的识别结果。

本申请的其他特征和技术效果在说明书的后面部分进行阐述说明。本申请的技术问题解决思路和相关产品设计方案为：

比如对于物流单号具有相似规则的两个物流渠道，物流渠道A的物流单号为226590455432，物流渠道B的物流单号为123456784312，两者都是12位的纯数字物流单号，是相似物流单号。通常的做法是在配置规则的时候，按照正则表达式分别配置为d\{12}和d\{12},这样会造成没法区分2个物流单号的归属，也就没法根据优先级选出一个可能性更大的物流渠道以进行识别。这种情况下，通常的物流查询系统会提请用户手动指定相应的物流渠道，以实现物流单号和物流渠道的匹配。

申请人通过对大量相似物流单号和物流渠道进行分析，发现很多物流渠道会有号段的概念，比如物流渠道A的物流单号中第3-6位具有固定的字符串6590，也即物流渠道A具有号段，且号段内容为6590字符，号段的位置为第3-6位，号段长度为4位。因此，可以相应的配置物流渠道A的正则表达式为\d{2}(6590)\d{6}。物流渠道B的物流单号中没有固定的字符串，物流渠道B的正则表达式仍然为\d{12}；这样在匹配的时候仍然会匹配到2个物流渠道，无法进一步的区分。为此，申请人提出了对正则表达式的匹配精度进行计算的概念，采用“规则+算法”的方式来进一步识别物流单号的物流渠道。

在对正则表达式的匹配精度进行计算时，根据物流渠道的号段拆分物流单号正则表达式中的常数部分和变数部分，号段作为常数部分，以此计算物流渠道对应正则表达式中常数部分的长度在整个规则中匹配到的长度比例，将该长度比例作为物流单号在相应物流渠道规则下的匹配精度值。如果查询系统中只有物流渠道A和物流渠道B两个12位的物流渠道，在查询物流单号226590455432时：对于物流渠道A，其号段信息为第3-6位的6590，长度为4位，物流单号长度为12位，其匹配精度值为4位/12位=33.3%；对于物流渠道B，由于其没有固定的字符串，常数部分的长度为0位，其匹配精度值为0位/12位=0.0%；根据新的规则，选择匹配精度值最高的物流渠道作为自动识别的物流渠道，因此物流渠道A做该物流单号的识别结果。

这种物流单号的匹配精度计算，采用规则和算法相结合的方式，避免了采用复杂的规则来识别相似物流单号的归属，便于软件编程和维护；在查询时遇到相似的物流单号时，可以不需要用户手动指定物流渠道，提高了物流单号的自动识别能力和对国际物流单号的查询效率，识别精度高，具有查询精准、快速、高效和便捷等优点。而且，相比于普通AI（人工智能）学习系统，其计算更有针对性，计算速度更快，算法语言更简单，对应的软件编程和维护成本低。

相应的，本申请还提供一种物流查询系统，物流查询系统包括物流单号获取模块、规则库、物流单号库、物流渠道库、综合计算模块和查询结果展示模块，综合计算模块执行该提高相似物流单号识别精度的算法所包含的操作指令。其他实施方案和技术效果在后文阐述。

进一步的，本申请还提供一种通过邮件查询物流单号的方法和相应的物流查询系统，用于通过物流查询系统自动查询用户邮件中的物流单号。该通过邮件查询物流单号的方法包括以下步骤：

步骤Q1：获取用户邮箱在物流查询系统的查询权限；

步骤Q2：设置用户邮箱的邮件自动转发规则，将需要查询物流单号的发货邮件自动转发至物流查询系统指定的系统邮箱，所述用户邮箱为用户收取发货邮件的电子邮箱；

步骤Q3：物流查询系统查收系统邮箱，收取用户邮箱自动转发过来的发货邮件；

步骤Q4：扫描发货邮件中的内容，识别出发货邮件中的物流单号；

步骤Q5：物流查询系统将识别出的物流单号添加到用户邮箱对应的跟踪列表；

步骤Q6：物流查询系统自动查询所述跟踪列表中的物流单号，判断该物流单号前后两次查询的物流进度信息是否更新，当后一次查询的物流进度信息和前一次查询的结果不一致时，将后一次查询的物流进度信息通过系统邮箱发送至用户邮箱。

这种根据邮件信息分析物流单号并进行自动物流跟踪的方式可实现物流单号的自动查询，且每次更新物流进度，用户都能够及时的收到相应的物流通知邮件，进而及时获取物流过程信息。如果物流过程发生异常，用户可以及时了解物流过程并介入干预处理，以避免不必要的损失。并且只需要一次设置，后续所有的购买发货物流单号都可以进行自动跟踪，不再需要进行手工处理，大幅度提高物流单号的查询效率。

其他实施方案和技术效果在后文阐述。

进一步的，非电商领域的普通用户也可以通过邮件查询物流单号的方法实现自己邮箱中物流单号的自动查询。

进一步的，本申请还提供一种服务器，服务器包括存储器、处理器，本申请中的物流查询系统储存在存储器，处理器可以运行物流查询系统的操作指令和相应的算法。

进一步的，本申请还提供一种计算机设备，计算机设备包括存储器、处理器，本申请中的物流查询系统储存在存储器，处理器可以运行物流查询系统的操作指令和相应的算法。

申明，在本申请中：“正则表达式”为“规则表达式”，可简称为“正则”或“规则”，是对字符串操作的一种逻辑公式；物流单号是泛指大件物流单号、小件快递单号等多种货运单号；相关的实施方案中，物流单号不只是由数字组成，还可以是由数字、字母等字符共同组成；为了简化和统一相关表述，将物流渠道没有号段信息表述为物流渠道的号段信息为空，从而使全部物流渠道都具有相应的号段信息；各号段信息或字符串的长度为整数，表示字符的位数；号段信息可以简称为号段。

附图说明

附图用来对本申请的进一步理解，不构成对本申请的限制；附图所示内容可以是实施例的真实数据，属于本申请的保护范围。

图1为本申请一实施例中提高相似物流单号识别精度的算法流程示意图；

图2为本申请一实施例中物流单号号段信息的算法流程示意图；

图3为本申请一实施例中物流查询系统的架构示意图；

图4为本申请一实施例中通过邮件查询物流单号的方法流程示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面通过具体实施方式结合附图对本申请实施例做进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

参考图1，本申请提出种提高相似物流单号识别精度的算法，用于在物流查询系统中识别物流渠道，该方法包括以下步骤：

步骤S1：获取物流单号，计算所述物流单号的长度，根据所述物流单号的长度从所述物流查询系统的规则库中筛选具有相同物流单号长度的物流渠道，记录具有相同长度的全部所述物流渠道并计算所述物流渠道的数量N。

步骤S2：根据N值进行所述物流单号的初步识别，所述物流单号的初步识别包括：当N=1时，将所述唯一的物流渠道作为所述物流单号的识别结果物流渠道被识别出来后，物流单号的识别计算结束；当N≥2时，执行步骤S3。

步骤S3：进行所述物流单号的匹配精度计算，所述匹配精度计算包括步骤S31-S34：

步骤S31：根据各物流渠道的号段信息拆分所述物流单号正则表达式中的常数部分和变数部分，所述物流单号中与所述号段信息的内容相同且位置相同的部分作为所述正则表达式的常数部分，其余部分作为所述正则表达式的变数部分。

步骤S32：计算各物流渠道对应正则表达式中所述常数部分的长度在整个规则中匹配到的长度比例，所述长度比例作为所述物流单号在相应物流渠道规则下的匹配精度值。

步骤S33：将各物流渠道规则的匹配精度值按大小进行排序。

步骤S34：取出匹配精度值最高的规则所对应的物流渠道。

步骤S4：将匹配精度值最高的物流渠道作为所述物流单号的识别结果。

这种物流单号的匹配精度计算，采用规则和算法相结合的方式，避免了采用复杂的规则来识别相似物流单号的归属。

为了使物流查询系统能够支持多个物流渠道的查询，真实应用场景下需要支持超过1000个全球范围内的国际物流渠道，计算数量庞大。在执行步骤S1之前，先将各物流渠道的信息数据存储在所述规则库中，物流渠道的信息数据包括物流渠道的名称、国家标识、物流单号长度和号段信息中的一个或多个，所述号段信息包括号段内容、号段位置和号段长度，每个物流渠道具有相应的号段信息：当某物流渠道的各物流单号中不包含内容相同且位置相同的字符串时，该物流渠道的号段信息为空，相应的该物流渠道的号段内容为空、号段位置为空、号段长度为零；当某物流渠道的各物流单号中包含内容相同且位置相同的字符串时，该字符串作为物流渠道的号段信息，该字符串的内容、位于物流单号的位置和字符长度信息分别作为该号段信息的号段内容、号段位置和号段长度。

比如，对于物流单号为123456784312的物流渠道B，由于其没有固定的字符串，则物流渠道B的号段信息为空，相应的物流渠道B的号段内容为空、号段位置为空、号段长度为零位，其常数部分的长度也是零位。

一实施例中，对于步骤S3，在执行步骤S31之前，对具有相同长度的N个物流渠道进行进一步的筛选，分析该N个物流渠道的号段信息，当某物流渠道的号段信息为非空时，对该物流渠道执行步骤S31的操作；当某物流渠道的号段信息为空时，放弃针对该物流渠道的匹配精度计算，该物流渠道不作为该物流单号的识别对象。或者，当某物流渠道的号段信息为空时，直接设定该物流渠道对应的匹配精度为零，在步骤S3中直接从步骤S33开始计算。对于号段信息为空的物流渠道，其对应的常数部分的长度为零，对应的匹配精度值也为零，因此其不可能成为最高的匹配精度值，提前放弃对号段信息为空的物流渠道的匹配精度计算，不会影响匹配精度计算的结果，还可以简化计算量，提高计算速度。

一实施例中，当步骤S33中出现多个并列最大的匹配精度值时，终止进一步的匹配精度计算，并提示无法识别该物流渠道，提请用户手动指定物流渠道。比如，在匹配精度计算时，五个物流渠道A、B、C、D、E都具有相同的物流单号长度，假如他们的匹配精度值分别是40.0%、40.0%、30.0%、20.0%、20.0%，此时物流渠道A和物流渠道B的匹配精度值都是最大的匹配精度值，难以判断真实的物流渠道。尽管出现这种场景的概率非常低，此时系统终止计算，提示无法自动识别物流渠道，并提请用户手动指定物流渠道，以便于系统可以根据用户指定的物流渠道信息对物流单号进一步的识别，收集更多关于该物流渠道的识别特征信息。

参考图2，本申请还提供一种号段信息的计算方法。所述物流查询系统还包括物流单号库，所述物流单号库存储已完成查询的历史物流单号，根据所述历史物流单号计算相关物流渠道的号段信息，包括步骤P1-P5，如后文所述。

步骤P1：选择需要计算号段信息的物流渠道，设置历史物流单号的调取规则，根据调取规则从物流单号库调取相应数量的M个该物流渠道的历史物流单号。比如调取最近T时间内的全部历史物流单号、调取T1-T2时间段内的全部历史物流单号或者调取最近完成查询的M个历史物流单号；M值越大分析越精准，通常M达到100个后才具有较高的分析价值。在步骤P1中，当根据调取规则从所述物流单号库中可调取的历史物流单号数量小于M时，M值自动调整为根据调取规则从所述物流单号库中可调取的历史物流单号数量，并提示用户M值已被修改，以保障取值准确。

步骤P2：设置预设相似值Y的大小，Y≤100%。预设相似值Y作为相似度K的参考值，Y值越大表示多个物流单号中字符串的相似度越高。Y=100%时，表示进行比对的多个物流单号中全部包含相同的字符串；设置Y=100%，其应用场景主要针对新导入的物流渠道，其历史物流订单的数量较少。相关的实施方案中， 80%≤Y≤100%，适用于绝大部分应用场景。Y值大小与M值有关，一实施例中，Y可以根据M值位于不同的区间范围自动取值，M值越小Y值越大，比如：M值位于区间[1-100]时，Y=100%；M值位于区间(100-1000]时，Y=99%；M值位于区间(1000-10000]时，Y=95%；M＞10000时，Y=90%。根据M值的范围，灵活的调整Y的大小，可提高计算的精度；根据各区间范围，还可以验证物流渠道从开始导入规则库到批量查询过程各阶段的识别精度。

步骤P3：对该M个物流单号依次按最短长度L截取相应的字符串，每次截取的位置比前一次截取的位置增加一位，从各物流单号的首位字符开始截取，同一批次截取的字符串长度和位置相同，每截取一次字符串，统计其中相同字符串的数量，相同字符串的数量与M的比值为被截取字符串的相似度K，进行相似度判断：当K≥Y时，判断该被截取的字符串为临时号段，停止截取，当K＜Y时，判断该被截取的字符串为非临时号段，进行下一位的字符串截取；重复进行字符串截取和相似度判断的操作，直到K≥Y或者物流单号的全部位数被截取完再停止截取。

最短截取长度L可以为1位或2位，1≤L＜物流单号长度。比如场景A中，从物流单号库中调取物流渠道A的4个（为简化表述只调取少量数量）物流单号，此时M=4，4个物流单号分别为：A1：226590455432、A2：356590545271、A3：356590635384、A4：476590725596；设置预设相似值Y=100%，最短截取长度L=2位。那么在步骤P3中，先截取A1-A4单号时分别截取各物流单号的第1-2位字符串，分别得到22、35、35、47字符串，此时具有2个相同的字符串为35，计算K=2/4=50%,可见本次截取的结果是K＜Y，判断本次截取的字符串为非临时号段，则进行下一位第2-3位的截取；第2-3位的截取得到26、56、56、76字符串，同理计算得到K=50%，K＜Y，需进行进行下一位第3-4位的截取；第3-4位的截取得到65、65、65、65字符串，K=100%，K=Y，此时字符串65为临时号段，可以停止截取。如果每次截取的结果都是K＜Y，那么截止到第11-12位（最后的末位段）再停止截止。

步骤P4：进行号段信息初步识别：当步骤P3未获取到临时号段时，判定该物流渠道的号段信息为空，终止该物流渠道的号段信息计算；当步骤P3获取到临时号段时，执行步骤P5。比如，在前述场景A中，获取到了临时号段65，但实际的号段是6590，需要进一步的截取和识别物流单号。在获取到临时号段后，相应的知道了临时号段的位置，此时可以只对物流单号按长度截取，从而简少计算量，提高计算效率，如步骤P5所述。

步骤P5：在所述临时号段的位置截取该M个物流单号的字符串，每次截取的长度比前一次截取长度增加1位，首次截取的长度为L+1位，同一批次截取的字符串长度相同，每截取一次字符串，统计其中相同字符串的数量，相同字符串的数量与M的比值为被截取字符串的相似度K，进行相似度判断：当K≥Y时，判断该被截取的字符串为临时号段，进行下一次的截取，当K＜Y时，判断该被截取的字符串为非临时号段，停止截取，将最长的临时号段判定为号段信息。

比如，在前述场景A中，获取到了临时号段65，临时号段位于第3-4位，那么首次截取第3-5位的字符串，且截取的长度为L+1=3位，此时计算可以得到第3-5位的659字符串仍然是临时号段，进行下一次第3-6位的截取；第3-6位的截取得到的6590字符串仍然是临时号段，再进行下一次第3-7位的截取，此时得到不相同的65904、65905、65906、65907，K=0%，K＜Y，判断该被截取的字符串为非临时号段，停止截取，并将前面截取获得的最长的临时号段6590判定为号段信息。

当物流单号库中的历史物流单号存在错误，比如少量的历史物流单号和实际的物流渠道不一致，会影响相应物流渠道号段信息的计算准确性，因此本申请中引入预设相似值的概念，以避免一些小概率的错误影响计算物流渠道号段的准确性。比如，计算物流渠道A的号段信息时，从物流单号库中调取了M=1000条物流渠道A的历史物流单号，其中999个物流单号在第3-6位具有相同的“6590”字符串，只有1个物流单号在相同位置没有这个字符串，那么很有可能是这个物流单号出现了异常，此时对于截取的“6590”字符串而言，其相似度K=99.9%,如果预设相似值Y为95.0%，则截取字符串的相似度99.9%大于预设相似值95.0%，此时判定该物流渠道具有号段信息。

临时号段是号段信息的部分字符或全部字符，段号信息计算时，先根据最短的截取长度L计算出临时号段，再根据临时号段的位置计算出完整的号段信息，这种算法简便，可以减少字符串截取和相似度判断的次数，提高计算效率。

一实施例中，物流查询系统还包括物流单号获取模块，通过物流单号获取模块采集需要查询的物流单号信息，用户查询物流单号时，可以通过所述物流单号获取模块手动指定在规则库中已录入的物流渠道。

进一步的，在用户指定物流渠道进行物流单号查询时，进行号段信息有效性的验证。当用户指定物流渠道进行物流单号查询时，判断该物流单号和该物流渠道的号段信息是否一致：当两者一致时，则确定该物流渠道的号段信息有效，该号段信息用于下一次的物流单号查询；当两者不一致时，进一步判断该物流单号在该指定物流渠道的查询平台是否有正常的查询信息反馈，若反馈的查询信息正常，则标记该号段信息异常，通知软件系统的相关维护人员进一步处理。若反馈的查询信息不正常或无查询反馈，则视为该物流单号异常，提醒用户该物流单号无法识别。通过对号段信息有效性的持续识别和校准，避免当物流渠道更新物流单号规则或者原有号段信息存在错误时导致识别错误，使号段信息保持最新的有效状态。

一实施例中，物流查询系统还包括物流渠道库，各物流渠道的名称、号段信息存储在物流渠道库，物流渠道库中的号段信息可以手动输入或修改其内容。对于一些熟悉物流单号规则的物流渠道，系统维护人员可以根据物流单号规则直接的手动输入或修改号段信息及其相关内容，避免系统进行不必要的额外号段信息计算，提高系统为维护便捷性。

参考图3，相关实施例中，物流查询系统包括前文所述的物流单号获取模块、规则库、物流单号库、物流渠道库、以及综合计算模块和查询结果展示模块，综合计算模块执行本申请中提高相似物流单号识别精度的算法所包含的操作指令。

在物流单号库中，对存储的已完成查询的历史物流单号进一步按用户指定物流单号和非用户指定物流单号进行分类和标识，并对用户指定物流单号标识相应的指定物流渠道信息。在步骤P1中，当M小于一定数量（比如M≤100）时，全部的M个该物流渠道从用户指定物流单号中获取。用户指定物流单号的物流单号、字段信息和对应的物流渠道信息具有更高的准确性，能够在可获取的M值很小时，提高相似度K的大小，进而提高字段信息计算的成功率，非常适合在物流查询系统导入新物流渠道的场景下对号段信息计算。

物流单号获取模块在采集需要查询的物流单号信息时，可选择的对输入的待查询信息进行过滤，删除待查询信息中除字母、数值和横杠外的其他字符，保留字符数大于5位且小于50位的字符串做为待查询的物流单号。

物流查询系统在根据获取的物流单号识别出相应的物流渠道后，进一步判断该物流渠道为航空物流渠道或非航空渠道。当该物流渠道为航空物流渠道时，查询结果展示模块按航空渠道展示界面输出相关的航班信息及物流过程信息；当该物流渠道为非航空物流渠道时，查询结果展示模块按普通渠道展示界面输出相关的物流过程信息。比如，航空渠道展示界面包括“全部”、“订舱”、“收到货物”、“运输途中”、“到达目的”、“取货通知”、“取货成功”和“查询不到”八个货物状态展示栏。普通渠道展示界面包括“全部”、“查询不到”、“收到信息”、“运输途中”、“到达待取”、“派送途中”、“投递失败”、“成功签收”、“可能异常”、“运输过久”十个货物状态展示栏。两种显示界面中，每个货物状态展示栏分别显示相应的物流过程信息，其中“全部”货物状态展示栏显示其他货物状态展示栏的汇总信息。查询结果展示模块按不同的物流渠道类型展示界面输出对应的物流过程信息，场景和物流信息的匹配性更强，提高用户体验。

参考图4，本申请还提供一种通过邮件查询物流单号的方法和相应的物流查询系统，用于通过物流查询系统自动查询用户邮件中的物流单号。该通过邮件查询物流单号的方法包括以下步骤：

步骤Q1：获取用户邮箱在物流查询系统的查询权限。比如，用户通过邮箱注册物流查询系统的账号，从而获得该用户邮箱在物流查询系统的查询权限。

步骤Q2：设置用户邮箱的邮件自动转发规则，将需要查询物流单号的发货邮件自动转发至物流查询系统指定的系统邮箱。也即，系统邮箱是物流查询系统的关联邮箱，在物流查询系统一端设置系统邮箱，可以方便统一收取和管理不同用户、不同邮箱类型的邮件。所述用户邮箱为用户收取发货邮件的电子邮箱。

其他实施例中，用户可以采用手动转发的方式把包含物流单号的邮件转发至系统邮箱，通过步骤Q3-Q6获得物流单号的查询结果。适用于临时性的物流单号追踪，避免对不常用的发货邮件设置自动转发规则，提高物流单号追踪的便捷性。物流查询系统同时兼容来自用户邮箱手动转发的发货邮件和自动转发的发货邮件。

步骤Q3：物流查询系统查收系统邮箱，收取用户邮箱自动转发过来的发货邮件。查收系统邮箱的频率可以是实时查收或定时查收系统邮箱的邮件，比如每2小时自动查收一次查收系统邮箱，以抓取最新的物流轨迹。

步骤Q4：扫描发货邮件中的内容，识别出发货邮件中的物流单号。

步骤Q5：物流查询系统将识别出的物流单号添加到用户邮箱对应的跟踪列表。

步骤Q6：物流查询系统自动查询所述跟踪列表中的物流单号，比如每小时或每半小时查询一次物流单号，以保障物流信息获取的及时性；然后判断该物流单号前后两次查询的物流进度信息是否更新，当后一次查询的物流进度信息和前一次查询的结果不一致时，说明物流进度已经更新，将后一次查询的物流进度信息通过系统邮箱发送至用户邮箱。

当后一次查询的物流进度信息和前一次查询的结果一致时，说明物流进度还没更新，此时无需邮件告知用户。此外，当某物流单号为首次查询时，将查询到的物流信息通过系统邮箱直接发送至用户邮箱，无需进行前后两次查询结果的比对。这种自动追踪的查询方式可实现物流单号每次更新物流进度，用户都能够及时的收到相应的物流通知邮件。如果物流过程发生异常，用户可以及时了解物流过程并介入干预处理，以避免不必要的损失。

对于步骤Q1，所述获取用户邮箱查询权限的获取方式为用户通过邮箱注册物流查询系统的账号，该用户注册邮箱可以作为用户邮箱使用。当用户邮箱和所述用户注册邮箱不一致时，通过已注册的物流查询系统账号将用户邮箱绑定在物流查询系统。在同一注册账号下物流查询系统可以绑定一个或多个用户邮箱，从而方便用户切换或增加收货邮箱，适用多种应用场景。

对于步骤Q2，在用户邮箱的后台设置邮件自动转发规则时，对用户邮箱的收件箱进行过滤，只将收件箱中特定电子邮箱（比如亚马逊的发货通知邮箱或其他用户收取发货邮件的电子邮箱）的邮件转发至系统邮箱，以避免将用户隐私邮件转发给系统邮箱。

步骤Q4的操作过程包括：扫描发货邮件中的内容，分析发货邮件内容，判断发货邮件中是否包含近似物流单号，所述近似物流单号为字符数大于5位且小于50位的字符串，且该字符串不包含字母、数值和横杠外之外的字符。

当发货邮件中不包含近似物流单号时，判定发货邮件不包含物流单号，识别发货邮件中的物流单号为空；此时，终止步骤Q5和步骤Q6的执行，提示用户该发货邮件中的物流单号异常。当发货邮件中包含一个或多个近似物流单号时，近似物流单号可能是物流单号，也可能是电话号码，通过近似物流单号前面的文字内容来识别近似物流单号。

在发货邮件中，电话号码和物流单号同时出现的概率很高，而且两者的字符长度和字符内容非常接近，容易混淆。因此通过设定物流文字库和电话文字库对近似物流单号进行进一步的识别，以快速的找出物流单号，提高物流单号的识别精准性。

一实施例中，物流查询系统包括物流文字库和电话文字库。物流文字库中预先设有不同语言的“物流单号”、“快递单号”、“单号”、“快递”等物流词语；电话文字库中预先设有不同语言的“电话”、“手机”、“座机”等电话词语，以便于对邮件内容进行针对性的筛选和识别。在其他实施例中，物流查询系统可以先识别发货邮件文字的语言类型（如中文或英文），在识别近似物流单号时从文字库（包括物流文字库或电话文字库）中选择和发货邮件文字语言类型相同的词语（包括物流词语或电话词语）进行识别，语言类型不同的词语不进行识别，以提高文字识别的效率。

在通过近似物流单号前面的文字内容来识别近似物流单号时，其识别方法为：当近似物流单号前面的一段话中包含物流文字库中任何一个物流词语时，识别该近似物流单号为物流单号；当近似物流单号前面的一段话中包含电话文字库中任何一个电话词语时，该近似物流单号为电话号码，识别该近似物流单号为非物流单号。

此外，当近似物流单号前面的一段话中，既不包含物流文字库中的物流词语，也不包含电话文字库中的电话词语时，暂时将该近似物流单号识别为临时的物流单号。由于物流查询系统可以自动识别物流单号的对应的物流渠道，因此该临时的物流单号也可以在物流查询系统中查询，通过物流查询系统的查询结果来判断临时物流单号是否为物流单号。如果物流查询系统根据临时的物流单号查询到了正常物流记录，则判定该临时物流单号为物流单号；如果物流查询系统根据临时的物流单号查询的物流信息异常，则判定该临时物流单号为电话号码。如果全部的近似物流单号或临时物流单号都识别为电话号码，则通知用户该发货邮件的物流单号信息异常，无法获得查询结果。

当近似物流单号前面的一段话中既包含物流文字库中的某个物流词语，又包含电话文字库中的某个电话词语时，暂时将该近似物流单号识别为临时的物流单号，通过物流查询系统的查询结果来判断临时物流单号是否为物流单号。

在本申请中，对近似单号前面的文字进行识别时，近似物流单号前面的一段话是宽泛的含义，可以理解为待识别近似物流单号前面的半句话、一句话或多句话。

一实施例中，当某个近似物流单号被识别为物流单号时，该物流单号后面相邻的其他近似物流单号也识别为物流单号，相邻的近似物流单号是指相邻的近似物流单号对应的字符串之间只包含间隔符号。间隔符合可以是空格号、顿号、逗号、分号、回车号、逗号+回车号、分号+回车号等常见的字符串分隔符号。

在相关的应用场景中，用户在设置自己邮箱的邮件自动转发规则时，可能会出现操作错误或其他异常导致将发货邮件之外的其他邮件转发给系统邮箱，为此系统邮箱在收到用户邮箱转发的发货邮件后，对发货邮件进一步的识别，以提高邮件转发的精准性。当发货邮件中不包含近似物流单号时，终止步骤Q5和步骤Q6的执行，通过系统邮箱给用户邮箱发送提示邮件，提示用户该发货邮件中的物流单号异常，建议用户重新确认用户邮箱的邮件自动转发规则。

一实施例中，当查询到物流单号的物流进度信息为最后一个阶段的物流信息，则将该物流单号从跟踪列表中移除。比如在最后一个阶段的物流信息为用户已完成取件，该物流单号无需继续追踪，此时可以将该物流单号从跟踪列表中移除。

一实施例中，当查询到物流单号的物流进度信息超过某个固定时间后一直没更新时，则将该物流单号从跟踪列表中移除，并通过系统邮箱向用户提示该物流单号异常。比如某一普通物流时效为半个月的物流包裹，当超过3个月时间仍未查询到更新变化的物流信息时，说明该物流包裹很可能因为某种原因导致物流停止或终止，因此可以将该物流单号从跟踪列表中移除，并向用户提示该物流单号异常。

一实施例中，系统邮件可自定义风格，插入logo、内容模板、产品推荐等操作，提高使用体验效果。

一实施例中，系统邮件给用户邮箱发送邮件时，该邮件内容包含物流单号，并且在邮件内容中备注“来自邮件查单”的提示说明。邮件内容包括邮件的标题和邮件正文内容。

本申请的物流查询系统执行前文所述通过邮件查询物流单号的方法，其操作过程包括：（1）物流查询系统通过系统邮箱收取用户邮箱转发的发货邮件；（2）物流查询系统查收系统邮箱，收取用户邮箱自动转发过来的发货邮件，然后扫描发货邮件中的内容，识别出发货邮件中的物流单号；（3）物流查询系统将识别出的物流单号添加到用户邮箱对应的跟踪列表；（4）物流查询系统自动查询所述跟踪列表中的物流单号，判断该物流单号前后两次查询的物流进度信息是否更新，当后一次查询的物流进度信息和前一次查询的结果不一致时，将后一次查询的物流进度信息通过系统邮箱发送至用户邮箱。

其他实施例中，本申请的物流查询系统除了可以执行前文所述通过邮件查询物流单号的方法，还可以执行前文所述提高相似物流单号识别精度的算法，提高系统的综合性能。

以上所述仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是在本申请的发明构思下，利用本申请说明书及附图内容所作的等效变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种提高相似物流单号识别精度的算法，用于在物流查询系统中识别物流渠道，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：获取物流单号，计算所述物流单号的长度，根据所述物流单号的长度从规则库中筛选具有相同物流单号长度的物流渠道，记录具有相同长度的全部所述物流渠道并计算所述物流渠道的数量N；

步骤S2：根据N值进行所述物流单号的初步识别，所述物流单号的初步识别包括：当N=1时，将所述唯一的物流渠道作为所述物流单号的识别结果；当N≥2时，执行步骤S3；

步骤S3：进行所述物流单号的匹配精度计算，所述匹配精度计算包括步骤S31-S34：

步骤S31：根据各物流渠道的号段信息拆分所述物流单号正则表达式中的常数部分和变数部分，所述物流单号中与所述号段信息的内容相同且位置相同的部分作为所述正则表达式的常数部分，其余部分作为所述正则表达式的变数部分；

步骤S32：计算各物流渠道对应正则表达式中所述常数部分的长度在整个规则中匹配到的长度比例，所述长度比例作为所述物流单号在相应物流渠道规则下的匹配精度值；

步骤S33：将各物流渠道规则的匹配精度值按大小进行排序；

步骤S34：取出匹配精度值最高的规则所对应的物流渠道；

步骤S4：将匹配精度值最高的物流渠道作为所述物流单号的识别结果。

2.如权利要求1所述提高相似物流单号识别精度的算法，其特征在于，在执行步骤S1之前，先将各物流渠道的信息数据存储在所述规则库中，物流渠道的信息数据包括物流渠道的名称、物流单号长度和号段信息，所述号段信息包括号段内容、号段位置和号段长度，每个物流渠道具有相应的号段信息：

当某物流渠道的各物流单号中不包含内容相同且位置相同的字符串时，该物流渠道的号段信息为空，相应的该物流渠道的号段内容为空、号段位置为空、号段长度为零；

当某物流渠道的各物流单号中包含内容相同且位置相同的字符串时，该字符串作为物流渠道的号段信息，该字符串的内容、位于物流单号的位置和字符长度信息分别作为该号段信息的号段内容、号段位置和号段长度。

3.如权利要求2所述提高相似物流单号识别精度的算法，其特征在于，对于步骤S3，在执行步骤S31之前，对具有相同长度的N个物流渠道进行筛选，分析该N个物流渠道的号段信息，当某物流渠道的号段信息为非空时，对该物流渠道执行步骤S31的操作；当某物流渠道的号段信息为空时，放弃针对该物流渠道的匹配精度计算，该物流渠道不作为该物流单号的识别对象。

4.如权利要求2所述提高相似物流单号识别精度的算法，其特征在于，当步骤S33中出现多个并列最大的匹配精度值时，终止进一步的匹配精度计算，并提示无法识别物流渠道，提请用户手动指定物流渠道。

5.如权利要求2所述提高相似物流单号识别精度的算法，其特征在于，所述物流查询系统还包括物流单号库，所述物流单号库存储已完成查询的历史物流单号，根据所述历史物流单号计算相关物流渠道的号段信息，包括：

步骤P1：选择需要计算号段信息的物流渠道，设置历史物流单号的调取规则，根据调取规则从物流单号库调取相应数量的M个该物流渠道的历史物流单号；

步骤P2：设置预设相似值Y的大小，Y≤100%；

步骤P3：对该M个物流单号依次按最短长度L截取相应的字符串，每次截取的位置比前一次截取的位置增加一位，从各物流单号的首位字符开始截取，同一批次截取的字符串长度和位置相同，每截取一次字符串，统计其中相同字符串的数量，相同字符串的数量与M的比值为被截取字符串的相似度K，进行相似度判断：当K≥Y时，判断该被截取的字符串为临时号段，停止截取，当K＜Y时，判断该被截取的字符串为非临时号段，进行下一位的字符串截取；重复进行字符串截取和相似度判断的操作，直到K≥Y或者物流单号的全部位数被截取完再停止截取；

步骤P4：进行号段信息初步识别：当步骤P3未获取到临时号段时，判定该物流渠道的号段信息为空，终止该物流渠道的号段信息计算；当步骤P3获取到临时号段时，执行步骤P5；

步骤P5：在所述临时号段的位置截取该M个物流单号的字符串，每次截取的长度比前一次截取长度增加1位，首次截取的长度为L+1位，同一批次截取的字符串长度相同，每截取一次字符串，统计其中相同字符串的数量，相同字符串的数量与M的比值为被截取字符串的相似度K，进行相似度判断：当K≥Y时，判断该被截取的字符串为临时号段，进行下一次的截取，当K＜Y时，判断该被截取的字符串为非临时号段，停止截取，将最长的临时号段判定为号段信息。

6.如权利要求5所述提高相似物流单号识别精度的算法，其特征在于，在步骤P1中，当根据调取规则从所述物流单号库中可调取的历史物流单号数量小于M时，M值自动调整为根据调取规则从所述物流单号库中可调取的历史物流单号数量，并提示用户M值已被修改；

和/或, Y根据M值位于不同的区间范围自动取值，M值越小Y值越大。

7.如权利要求1所述提高相似物流单号识别精度的算法，其特征在于，所述物流查询系统还包括物流单号获取模块，通过所述物流单号获取模块采集需要查询的物流单号信息，用户查询物流单号时，可以通过所述物流单号获取模块手动指定在规则库中已录入的物流渠道；

当用户指定物流渠道进行物流单号查询时，判断该物流单号和该物流渠道的号段信息是否一致：当两者一致时，则确定该物流渠道的号段信息有效，该号段信息用于下一次的物流单号查询；当两者不一致时，进一步判断该物流单号在该指定物流渠道的查询平台是否有正常的查询信息反馈，若反馈的查询信息正常，则标记该号段信息异常。

8.如权利要求1所述提高相似物流单号识别精度的算法，其特征在于，所述物流查询系统还包括物流渠道库，各物流渠道的名称、号段信息存储在所述物流渠道库，所述物流渠道库中的号段信息可以手动输入或修改。

9.一种物流查询系统，其特征在于，所述物流查询系统包括物流单号获取模块、规则库、物流单号库、物流渠道库、综合计算模块和查询结果展示模块，所述综合计算模块执行权利要求1-8中任一项所述提高相似物流单号识别精度的算法所包含的操作指令。

10.如权利要求9所述的物流查询系统，其特征在于，所述物流单号获取模块在采集需要查询的物流单号信息时，可选择的对输入的待查询信息进行过滤，删除待查询信息中除字母、数值和横杠外的其他字符，保留字符数大于5位且小于50位的字符串做为待查询的物流单号；

和/或，所述物流查询系统在根据获取的物流单号识别出相应的物流渠道后，进一步判断该物流渠道为航空物流渠道或非航空渠道，当该物流渠道为航空物流渠道时，所述查询结果展示模块按航空渠道展示界面输出相关的航班信息及物流过程信息，当该物流渠道为非航空物流渠道时，所述查询结果展示模块按普通渠道展示界面输出相关的物流过程信息。