[發明專利]訂單的處理方法以及裝置

有效

• 申請號: 201710492308.6
• 申請日: 2017-06-26
• 公開（公告）號: CN107203866B
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 韋于思
• 申請（專利權）人: 北京京東尚科信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司
• 主分類號: G06Q10/08
• 分類號: G06Q10/08;G06K9/62
• 代理公司: 中國貿促會專利商標事務所有限公司 11038
• 代理人: 王莉莉

1.一種訂單的處理方法，其特征在于，包括：

根據訂單中各種商品的商品屬性信息預測所述訂單的被取消概率；

按照各個訂單的被取消概率由小到大的順序對各個訂單進行排序；

按照各個訂單的排序安排各個訂單的生產；

其中，所述根據訂單中各種商品的商品屬性信息預測所述訂單的被取消概率包括：

將各種商品的商品屬性信息分別輸入分類模型獲取各種商品的被取消概率；

根據訂單中包含的各種商品的被取消概率確定該訂單的被取消概率；

其中，所述將各種商品的商品屬性信息分別輸入分類模型獲取各種商品的被取消概率包括：

針對每種商品選取與所述分類模型中的決策樹對應的商品屬性信息輸入該決策樹模型，獲取所述商品在該決策樹的分類；

根據所述商品在各棵決策樹的分類以及決策樹的總數確定所述商品的被取消概率。

2.根據權利要求1所述的處理方法，其特征在于，

采用以下方法確定分類模型：

獲取歷史訂單中的各種商品的商品屬性信息以及歷史訂單的生產狀態作為訓練數據，所述生產狀態包括被取消和未取消；

利用所述訓練數據對所述分類模型進行訓練確定所述分類模型。

3.根據權利要求2所述的處理方法，其特征在于，

所述利用所述訓練數據對所述分類模型進行訓練包括：

按照預設比例范圍有放回的隨機選取各種商品的部分商品屬性信息，并與對應的生產狀態進行組合作為一棵決策樹的訓練數據，對該決策樹進行訓練確定該決策樹；

重復上述過程，直至確定所述分類模型中的全部決策樹。

4.根據權利要求1所述的處理方法，其特征在于，

訂單的被取消概率為訂單中各種商品的被取消概率之和減去各種商品同時被取消概率。

5.一種訂單的處理裝置，其特征在于，包括：

訂單概率預測模塊，用于根據訂單中各種商品的商品屬性信息預測所述訂單的被取消概率；

訂單排序模塊，用于按照各個訂單的被取消概率由小到大的順序對各個訂單進行排序；

訂單生產安排模塊，用于按照各個訂單的排序安排各個訂單的生產；

其中，所述訂單概率預測模塊，用于將各種商品的商品屬性信息分別輸入分類模型獲取各種商品的被取消概率，根據訂單中包含的各種商品的被取消概率確定該訂單的被取消概率；

其中，所述訂單概率預測模塊，用于針對每種商品選取與所述分類模型中的決策樹對應的商品屬性信息輸入該決策樹模型，獲取所述商品在該決策樹的分類，根據所述商品在各棵決策樹的分類以及決策樹的總數確定所述商品的被取消概率。

6.根據權利要求5所述的處理裝置，其特征在于，還包括：

分類模型確定模塊，用于獲取歷史訂單中的各種商品的商品屬性信息以及歷史訂單的生產狀態作為訓練數據，所述生產狀態包括被取消和未取消，利用所述訓練數據對所述分類模型進行訓練確定所述分類模型。

7.根據權利要求6所述的處理裝置，其特征在于，

所述分類模型確定模塊，用于按照預設比例范圍有放回的隨機選取各種商品的部分商品屬性信息，并與對應的生產狀態進行組合作為一棵決策樹的訓練數據，對該決策樹進行訓練確定該決策樹，重復上述過程，直至確定所述分類模型中的全部決策樹。

8.根據權利要求5所述的處理裝置，其特征在于，

訂單的被取消概率為訂單中各種商品的被取消概率之和減去各種商品同時被取消概率。

9.一種訂單的處理裝置，其特征在于，包括：

存儲器；以及

耦接至所述存儲器的處理器，所述處理器被配置為基于存儲在所述存儲器設備中的指令，執行如權利要求1-4任一項所述的訂單的處理方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現權利要求1-4任一項所述方法的步驟。