CN114881573B - 一种干线物流货找车的召回方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
一种干线物流货找车的召回方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种干线物流货找车的召回方法、装置、电子设备及介质。该方法包括:获取货物信息;其中,所述货物信息包括线路、车长和货重;按照预设线路召回方式,根据所述货物信息,确定至少两路召回列表;对所述至少两路召回列表中的司机标识进行等分处理,得到目标司机标识,以根据所述目标司机标识确定至少两路目标召回列表;根据预设配置文件中的配置司机标识和标识位置,对所述至少两路目标召回列表中的目标司机标识进行排序,得到司机召回列表。本技术方案,通过配置文件的配置司机标识和标识位置,对至少两路目标召回列表中的目标司机标识进行排序,得到司机召回列表,能够提高召回的覆盖率和准确率,并且降低服务器的计算资源消耗。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种干线物流货找车的召回方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
在当前的车货匹配平台上,当货主发出一票货,需要尽快给这票货找到合适的司机。为了找到这些合适的司机,有3个主要步骤,包括召回、粗排、精排。
当前的召回方式主要是多路召回,即设置多个线路召回方式对满足该票货需求的司机进行召回。
采用这种召回方式可能造成召回列表长度很长,这样就需要精排有更多的资源,并且可能因为尾部的低效司机造成精排效果下降,因此存在服务器运算开销大、召回结果不准确的问题。
发明内容
本发明提供了一种干线物流货找车的召回方法、装置、电子设备及介质,能够提高召回的覆盖率和准确率,并且降低服务器的计算资源消耗。
根据本发明的一方面,提供了一种干线物流货找车的召回方法,该方法,包括:
获取货物信息;其中,所述货物信息包括线路、车长和货重;
按照预设线路召回方式,根据所述货物信息,确定至少两路召回列表;其中,所述召回列表包括司机标识;
对所述至少两路召回列表中的司机标识进行等分处理,得到目标司机标识,以根据所述目标司机标识确定至少两路目标召回列表;
根据预设配置文件中的配置司机标识和标识位置,对所述至少两路目标召回列表中的目标司机标识进行排序,得到司机召回列表。
根据本发明的另一方面,提供了一种干线物流货找车的召回装置,该装置,包括:
货物信息获取模块,用于获取货物信息;其中,所述货物信息包括线路、车长和货重;
召回列表确定模块,用于按照预设线路召回方式,根据所述货物信息,确定至少两路召回列表;其中,所述召回列表包括司机标识;
目标司机标识得到模块,用于对所述至少两路召回列表中的司机标识进行等分处理,得到目标司机标识,以根据所述目标司机标识确定至少两路目标召回列表;
司机召回列表得到模块,用于根据预设配置文件中的配置司机标识和标识位置,对所述至少两路目标召回列表中的目标司机标识进行排序,得到司机召回列表。
根据本发明的另一方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的一种干线物流货找车的召回方法。
根据本发明的另一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的一种干线物流货找车的召回方法。
本发明实施例的技术方案,通过获取货物信息,按照预设线路召回方式,对与货物信息相关联的司机进行召回,得到至少两路召回列表,然后对至少两路召回列表中的司机标识进行等分处理,得到目标司机标识,并根据预设配置文件中的配置司机标识和标识位置,对至少两路目标召回列表中的目标司机标识进行排序,得到司机召回列表。本技术方案,通过配置文件的配置司机标识和标识位置,对至少两路目标召回列表中的目标司机标识进行排序,得到司机召回列表,能够提高召回的覆盖率和准确率,并且降低服务器的计算资源消耗。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例一提供的一种干线物流货找车的召回方法的流程图;
图2是根据本发明实施例一提供的另一种干线物流货找车的召回方法的示意图;
图3是根据本发明实施例二提供的一种干线物流货找车的召回过程的流程图;
图4是根据本申请实施例二提供的另一种干线物流货找车的召回过程的示意图;
图5是根据本发明实施例三提供的一种干线物流货找车的召回装置的结构示意图;
图6是实现本发明实施例的一种干线物流货找车的召回方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,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前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“目标”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1是根据本发明实施例一提供的一种干线物流货找车的召回方法的流程图,本实施例可适用于根据货物信息召回司机的情况,该方法可以由一种干线物流货找车的召回装置来执行,该干线物流货找车的召回装置可以采用硬件和/或软件的形式实现,该干线物流货找车的召回装置可配置于计算机中。如图1所示,该方法包括:
S110、获取货物信息;其中,所述货物信息包括线路、车长和货重。
在本方案中,货物信息用于表征货主发出的票货,包括线路、车长和货重。其中,货物信息还可以包括司机成交率、司机工作年限等,具体货物信息可以根据货主需求进行设置。
在本实施例中,可以在车货匹配平台上获取货主发出的货物信息。
S120、按照预设线路召回方式,根据所述货物信息,确定至少两路召回列表;其中,所述召回列表包括司机标识。
其中,预设线路召回方式可以包括根据预设时间段内司机的浏览信息进行召回、根据司机的成交信息进行召回等。具体的预设线路召回方式可以从常规的线路召回方式中进行选择一个或者多个,本实施例中不做具体限定。
在本实施例中,司机标识可以是指司机ID(Identification Identity,身份标识),每个司机对应一个司机ID。其中,司机ID可以用字母、数字等形式进行表示。
在本方案中,获得货物信息后,按照预设线路召回方式,对与该货物信息相匹配的司机进行召回,得到召回列表。其中,一种线路召回方式可以得到一路召回列表。
S130、对所述至少两路召回列表中的司机标识进行等分处理,得到目标司机标识,以根据所述目标司机标识确定至少两路目标召回列表。
其中,目标司机标识可以用字母、数字等形式进行表示。可以将召回列表中的若干个司机标识进行组合,形成一份目标司机标识。例如,目标司机标识可以表示召回列表中的5个司机标识。
具体的,将每一路召回列表中的司机标识按照分位数进行切分,得到若干份目标司机标识。例如,每一路召回列表中有500个司机标识,可以将这500个司机标识划分成100份,每份中包含5个司机标识。
在本技术方案中,可选的,所述召回列表还包括司机评分;其中,所述司机评分用于表征司机对所述货物信息的成交偏好程度;
相应的,对所述至少两路召回列表中的司机标识进行等分处理,得到目标司机标识,包括:
根据所述至少两路召回列表中的司机评分,对所述至少两路召回列表中的司机标识进行排序,得到排序后的至少两路召回列表;
对所述排序后的至少两路召回列表中的司机标识进行等分处理,得到目标司机标识。
在本方案中,可以按照司机评分从高到低对召回列表中的司机标识进行排序。并对排序后的司机标识进行等分处理,得到目标司机标识。
通过司机评分对司机标识进行排序,能够减少司机召回的计算复杂度,且有利于提高召回司机的成交率。
在本技术方案中,可选的,所述司机评分的计算过程包括:
确定与所述货物信息相匹配的司机历史信息、司机实时信息以及司机实时定位信息;
根据所述司机历史信息、司机实时信息以及司机实时定位信息,对所述货物信息进行评分处理,得到司机评分。
其中,司机历史信息用于表征司机在历史时间段内点击、搜索、查看或者成交该货物的相关信息;司机实时信息用于表征司机在当前时间段内点击、搜索、查看该货物的相关信息;司机实时定位信息用于表征当前司机的位置。
在本方案中,可以将司机历史信息、司机实时信息以及司机实时定位信息进行量化,确定对该货物信息的评分,并将各个评分进行加权组合,得到司机评分。
通过计算司机评分,能够确定司机对该货物信息的成交偏好程度,有利于提高召回司机的成交率。
S140、根据预设配置文件中的配置司机标识和标识位置,对所述至少两路目标召回列表中的目标司机标识进行排序,得到司机召回列表。
其中,标识位置用于表征配置司机标识在司机召回列表中的位置。
在本方案中,可以根据配置文件中的配置司机标识和标识位置,确定至少两路目标召回列表中的目标司机标识在司机召回列表中的位置,形成司机召回列表,以用于后续的对司机召回列表进行粗排、精排处理。
在本技术方案中,可选的,根据预设配置文件中的配置司机标识和标识位置,对所述至少两路目标召回列表中的目标司机标识进行排序,得到司机召回列表,包括:
根据所述至少两路目标召回列表中的目标司机标识,从所述配置文件中进行查找,得到与所述目标司机标识相匹配的配置司机标识;
根据与所述配置司机标识相关联的标识位置,对所述至少两路目标召回列表中的目标司机标识进行排序,得到司机召回列表。
具体的,将各召回列表中的目标司机标识与配置文件中的配置司机标识进行匹配,若匹配成功,则可以基于与配置司机标识相关联的标识位置,确定目标司机标识的位置,形成司机召回列表。
通过配置文件的配置司机标识和标识位置,对至少两路目标召回列表中的目标司机标识进行排序,得到司机召回列表,能够提高召回的覆盖率和准确率,并且降低服务器的计算资源消耗。
在本技术方案中,可选的,得到司机召回列表,还包括:
对所述司机召回列表中的目标司机标识进行去重处理,得到去重后的司机召回列表。
在本实施例中,目标司机标识存在重复的可能性,需要将重复的目标司机标识进行去重处理。在去重过程中,可以保留标识位置靠前的目标司机标识。
通过对目标司机标识进行去重处理,能够提高召回的覆盖率和准确率,并且降低服务器的计算资源消耗。
示例性的,图2是根据本发明实施例一提供的另一种干线物流货找车的召回方法的示意图,如图2所示,按照预设线路召回方式,根据货物信息,确定至少N路召回列表;对至少N路召回列表中的司机标识进行等分处理,得到目标司机标识;读取配置文件,按照配置文件对每一路目标司机标识进行排序,形成司机召回列表;对目标司机标识进行去重处理,得到去重后的司机召回列表;对司机召回列表进行粗排以及精排处理,为该货物信息确定合适的司机。
本发明实施例的技术方案,通过获取货物信息,按照预设线路召回方式,对与货物信息相关联的司机进行召回,得到至少两路召回列表,然后对至少两路召回列表中的司机标识进行等分处理,得到目标司机标识,并根据预设配置文件中的配置司机标识和标识位置,对至少两路目标召回列表中的目标司机标识进行排序,得到司机召回列表。通过执行本技术方案,通过配置文件的配置司机标识和标识位置,对至少两路目标召回列表中的目标司机标识进行排序,得到司机召回列表,能够提高召回的覆盖率和准确率,并且降低服务器的计算资源消耗。
实施例二
图3是根据本发明实施例二提供的一种干线物流货找车的召回过程的流程图,本实施例与上述实施例之间的关系是对配置文件的生成过程进行详细的描述。如图3所示,该方法包括:
S310、获取配置货物信息。
在本实施例中,可以在车货匹配平台上获取配置货物信息。
S320、按照预设线路召回方式,根据所述配置货物信息,确定至少两路配置召回列表。
其中,预设线路召回方式可以包括根据预设时间段内司机的浏览信息进行召回、根据司机的成交信息进行召回等。具体的预设线路召回方式可以从常规的线路召回方式中进行选择一个或者多个,本实施例中不做具体限定。
在本方案中,获得配置货物信息后,按照预设线路召回方式,对与该配置货物信息相匹配的司机进行召回,得到配置召回列表。其中,一种线路召回方式可以获取到一路配置召回列表。
S330、对所述至少两路配置召回列表中的司机标识进行等分处理,得到配置司机标识。
其中,配置司机标识可以用字母、数字等形式进行表示。可以将各配置召回列表中的若干个配置司机标识进行组合,构建配置司机标识。例如,配置司机标识可以表示配置召回列表中的5个配置司机标识。
具体的,可以按照司机评分对至少两路配置召回列表中的司机标识进行排序,得到排序后的司机标识,并将每一路配置召回列表中的排序后的司机标识按照分位数进行切分,得到配置司机标识。
S340、计算与所述配置司机标识相关联的成交覆盖率;其中,所述成交覆盖率用于表征司机成交所述配置货物的概率。
在本方案中,可以根据司机的历史成交信息计算该司机的成交覆盖率。
在本技术方案中,可选的,所述成交覆盖率的计算过程包括:
确定与所述配置司机标识相关联的配置货物成交量和司机总成交量;
将所述配置货物成交量和司机总成交量进行求商计算,得到成交覆盖率。
具体的,可以获得预设时间段内与配置司机标识相关联配置货物成交量和司机总成交量,将配置货物成交量和司机总成交量进行求商计算,得到成交覆盖率。例如,取最近7天的数据,计算配置司机标识中的每一个司机标识相对应的成交覆盖率,并取均值,得到总的成交覆盖率。
通过计算成交覆盖率,能够基于成交覆盖率设置配置文件,够提高召回的覆盖率和准确率,并且降低服务器的计算资源消耗。
S350、根据所述成交覆盖率对所述配置司机标识进行排序,确定配置文件;其中,所述配置文件包括配置司机标识和标识位置。
具体的,可以按照成交覆盖率对配置司机标识进行排序,并确定该配置司机标识的标识位置,将配置司机标识和标识位置存储在配置文件中。
示例性的,图4是根据本申请实施例二提供的另一种干线物流货找车的召回过程的示意图,如图4所示,按照预设线路召回方式,根据配置货物信息,确定至少N路配置召回列表;对至少N路配置召回列表中的司机标识进行等分处理,得到配置司机标识;计算与配置司机标识相关联的成交覆盖率;根据成交覆盖率对配置司机标识进行排序;将配置司机标识和标识位置写入配置文件。
本发明实施例的技术方案,通过获取配置货物信息,按照预设线路召回方式,对配置货物信息进行司机召回,得到至少两路配置召回列表,然后对至少两路配置召回列表中的司机标识进行等分处理,得到配置司机标识,并计算与配置司机标识相关联的成交覆盖率,根据成交覆盖率对配置司机标识进行排序,确定配置文件。通过执行本技术方案,可以基于配置货物信息生成配置文件,以用于根据配置文件的配置司机标识和标识位置,对至少两路目标召回列表中的目标司机标识进行排序,得到司机召回列表,能够提高召回的覆盖率和准确率,并且降低服务器的计算资源消耗。
实施例三
图5为本发明实施例三提供的一种干线物流货找车的召回装置的结构示意图。如图5所示,该装置包括:
货物信息获取模块510,用于获取货物信息;其中,所述货物信息包括线路、车长和货重;
召回列表确定模块520,用于按照预设线路召回方式,根据所述货物信息,确定至少两路召回列表;其中,所述召回列表包括司机标识;
目标司机标识得到模块530,用于对所述至少两路召回列表中的司机标识进行等分处理,得到目标司机标识,以根据所述目标司机标识确定至少两路目标召回列表;
司机召回列表得到模块540,用于根据预设配置文件中的配置司机标识和标识位置,对所述至少两路目标召回列表中的目标司机标识进行排序,得到司机召回列表。
在本技术方案中,可选的,司机召回列表得到模块540,具体用于:
根据所述至少两路目标召回列表中的目标司机标识,从所述配置文件中进行查找,得到与所述目标司机标识相匹配的配置司机标识;
根据与所述配置司机标识相关联的标识位置,对所述至少两路目标召回列表中的目标司机标识进行排序,得到司机召回列表。
在本技术方案中,可选的,司机召回列表得到模块540,包括:
配置货物信息获取单元,用于获取配置货物信息;
配置召回列表确定单元,用于按照预设线路召回方式,根据所述配置货物信息,确定至少两路配置召回列表;
配置司机标识得到单元,用于对所述至少两路配置召回列表中的司机标识进行等分处理,得到配置司机标识;
成交覆盖率计算单元,用于计算与所述配置司机标识相关联的成交覆盖率;其中,所述成交覆盖率用于表征司机成交所述配置货物的概率;
配置文件确定单元,用于根据所述成交覆盖率对所述配置司机标识进行排序,确定配置文件;其中,所述配置文件包括配置司机标识和标识位置。
在本技术方案中,可选的,成交覆盖率计算单元,具体用于:
确定与所述配置司机标识相关联的配置货物成交量和司机总成交量;
将所述配置货物成交量和司机总成交量进行求商计算,得到成交覆盖率。
在本技术方案中,可选的,所述召回列表还包括司机评分;其中,所述司机评分用于表征司机对所述货物信息的成交偏好程度;
相应的,目标司机标识得到模块530,具体用于:
根据所述至少两路召回列表中的司机评分,对所述至少两路召回列表中的司机标识进行排序,得到排序后的至少两路召回列表;
对所述排序后的至少两路召回列表中的司机标识进行等分处理,得到目标司机标识。
在本技术方案中,可选的,所述装置还包括:
信息确定模块,用于确定与所述货物信息相匹配的司机历史信息、司机实时信息以及司机实时定位信息;
司机评分确定模块,用于根据所述司机历史信息、司机实时信息以及司机实时定位信息,对所述货物信息进行评分处理,得到司机评分。
在本技术方案中,可选的,司机召回列表得到模块540,还包括:
去重单元,用于对所述司机召回列表中的目标司机标识进行去重处理,得到去重后的司机召回列表。
本发明实施例所提供的一种干线物流货找车的召回装置可执行本发明任意实施例所提供的一种干线物流货找车的召回方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图6示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图6所示,电子设备10包括至少一个处理器11,以及与至少一个处理器11通信连接的存储器,如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等,其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序,处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中,还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15,包括:输入单元16,例如键盘、鼠标等;输出单元17,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元18,例如磁盘、光盘等;以及通信单元19,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理,例如一种干线物流货找车的召回方法。
在一些实施例中,一种干线物流货找车的召回方法可被实现为计算机程序,其被有形地包含于计算机可读存储介质,例如存储单元18。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时,可以执行上文描述的一种干线物流货找车的召回方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行一种干线物流货找车的召回方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器,使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中,计算机可读存储介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。备选地,计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术,该电子设备具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,又称为云计算服务器或云主机,是云计算服务体系中的一项主机产品,以解决了传统物理主机与VPS服务中,存在的管理难度大,业务扩展性弱的缺陷。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (8)
1.一种干线物流货找车的召回方法,其特征在于,包括:
获取货物信息;其中,所述货物信息包括线路、车长和货重;
按照预设线路召回方式,根据所述货物信息,确定至少两路召回列表;其中,所述召回列表包括司机标识;
对所述至少两路召回列表中的司机标识进行等分处理,得到目标司机标识,以根据所述目标司机标识确定至少两路目标召回列表;
根据预设配置文件中的配置司机标识和标识位置,对所述至少两路目标召回列表中的目标司机标识进行排序,得到司机召回列表;
其中,根据预设配置文件中的配置司机标识和标识位置,对所述至少两路目标召回列表中的目标司机标识进行排序,得到司机召回列表,包括:
根据所述至少两路目标召回列表中的目标司机标识,从所述配置文件中进行查找,得到与所述目标司机标识相匹配的配置司机标识;
根据与所述配置司机标识相关联的标识位置,对所述至少两路目标召回列表中的目标司机标识进行排序,得到司机召回列表;
其中,所述配置文件的生成过程包括:
获取配置货物信息;
按照预设线路召回方式,根据所述配置货物信息,确定至少两路配置召回列表;
对所述至少两路配置召回列表中的司机标识进行等分处理,得到配置司机标识;
计算与所述配置司机标识相关联的成交覆盖率;其中,所述成交覆盖率用于表征司机成交所述配置货物的概率;
根据所述成交覆盖率对所述配置司机标识进行排序,确定配置文件;其中,所述配置文件包括配置司机标识和标识位置。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述成交覆盖率的计算过程包括:
确定与所述配置司机标识相关联的配置货物成交量和司机总成交量;
将所述配置货物成交量和司机总成交量进行求商计算,得到成交覆盖率。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述召回列表还包括司机评分;其中,所述司机评分用于表征司机对所述货物信息的成交偏好程度;
相应的,对所述至少两路召回列表中的司机标识进行等分处理,得到目标司机标识,包括:
根据所述至少两路召回列表中的司机评分,对所述至少两路召回列表中的司机标识进行排序,得到排序后的至少两路召回列表;
对所述排序后的至少两路召回列表中的司机标识进行等分处理,得到目标司机标识。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述司机评分的计算过程包括:
确定与所述货物信息相匹配的司机历史信息、司机实时信息以及司机实时定位信息;
根据所述司机历史信息、司机实时信息以及司机实时定位信息,对所述货物信息进行评分处理,得到司机评分。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,得到司机召回列表,还包括:
对所述司机召回列表中的目标司机标识进行去重处理,得到去重后的司机召回列表。
6.一种干线物流货找车的召回装置,其特征在于,包括:
货物信息获取模块,用于获取货物信息;其中,所述货物信息包括线路、车长和货重;
召回列表确定模块,用于按照预设线路召回方式,根据所述货物信息,确定至少两路召回列表;其中,所述召回列表包括司机标识;
目标司机标识得到模块,用于对所述至少两路召回列表中的司机标识进行等分处理,得到目标司机标识,以根据所述目标司机标识确定至少两路目标召回列表;
司机召回列表得到模块,用于根据预设配置文件中的配置司机标识和标识位置,对所述至少两路目标召回列表中的目标司机标识进行排序,得到司机召回列表;
其中,所述司机召回列表得到模块,被配置为用于:
根据所述至少两路目标召回列表中的目标司机标识,从所述配置文件中进行查找,得到与所述目标司机标识相匹配的配置司机标识;
根据与所述配置司机标识相关联的标识位置,对所述至少两路目标召回列表中的目标司机标识进行排序,得到司机召回列表;
其中,所述司机召回列表得到模块,包括:
配置货物信息获取单元,用于获取配置货物信息;
配置召回列表确定单元,用于按照预设线路召回方式,根据所述配置货物信息,确定至少两路配置召回列表;
配置司机标识得到单元,用于对所述至少两路配置召回列表中的司机标识进行等分处理,得到配置司机标识;
成交覆盖率计算单元,用于计算与所述配置司机标识相关联的成交覆盖率;其中,所述成交覆盖率用于表征司机成交所述配置货物的概率;
配置文件确定单元,用于根据所述成交覆盖率对所述配置司机标识进行排序,确定配置文件;其中,所述配置文件包括配置司机标识和标识位置。
7.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-5中任一项所述的一种干线物流货找车的召回方法。
8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-5中任一项所述的一种干线物流货找车的召回方法。
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Patent Citations (2)
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---|---|---|---|---|
CN111125431A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-05-08 | 北京酷我科技有限公司 | 一种用于推荐系统的微服务架构 |
CN111209477A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-29 | 广州市百果园信息技术有限公司 | 一种信息推荐的方法及装置、电子设备、存储介质 |
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