[發(fā)明專利]訂單分類方法、分類系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811467925.1
• 申請(qǐng)日: 2018-12-03
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111340053A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-06-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄧曉琳;劉章勛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京嘀嘀無(wú)限科技發(fā)展有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06Q30/00;G06Q30/02;G06Q30/06
• 代理公司: 北京友聯(lián)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11343
• 代理人: 尚志峰;汪海屏

1.一種訂單分類方法，其特征在于，包括：

獲取異常訂單，提取所述異常訂單的特征信息；

將所述異常訂單的特征信息輸入至預(yù)設(shè)分類模型，對(duì)所述異常訂單進(jìn)行責(zé)任方分類。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的訂單分類方法，其特征在于，還包括：

采集多個(gè)樣本異常訂單，將所述多個(gè)樣本異常訂單劃分為第一類樣本異常訂單和第二類異常樣本訂單；

根據(jù)每個(gè)所述第一類樣本異常訂單的特征信息，獲取每個(gè)所述第一類樣本異常訂單的責(zé)任方標(biāo)注信息；

訓(xùn)練所述責(zé)任方標(biāo)注信息，建立所述預(yù)設(shè)分類模型；

將所述第二類異常樣本訂單的特征信息輸入至所述預(yù)設(shè)分類模型，對(duì)所述第二類異常樣本訂單進(jìn)行責(zé)任方分類并得到每個(gè)所述第二類異常樣本訂單的責(zé)任方置信度；

對(duì)所述第一類樣本異常訂單和所述責(zé)任方置信度大于第一閾值的第二類異常樣本訂單進(jìn)行迭代訓(xùn)練，直至所述預(yù)設(shè)分類模型達(dá)到預(yù)設(shè)收斂條件。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的訂單分類方法，其特征在于，

所述預(yù)設(shè)收斂條件包括所述責(zé)任方置信度大于所述第一閾值的第二類異常樣本訂單與所述第一類樣本異常訂單的數(shù)量之和大于第二閾值、所述第一類樣本異常訂單的準(zhǔn)確率大于第三閾值以及所述第一類樣本異常訂單的召回率大于第四閾值。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的訂單分類方法，其特征在于，所述獲取每個(gè)所述第一類樣本異常訂單的責(zé)任方標(biāo)注信息，具體包括：

接收根據(jù)第一預(yù)設(shè)訂單信息獲取的所述第一類樣本異常訂單的第一責(zé)任方標(biāo)注信息；和/或

根據(jù)第二預(yù)設(shè)訂單信息，對(duì)所述第一類樣本異常訂單標(biāo)注第二責(zé)任方標(biāo)注信息；

其中，所述責(zé)任方標(biāo)注信息包括所述第一責(zé)任方標(biāo)注信息和所述第二責(zé)任方標(biāo)注信息。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的訂單分類方法，其特征在于，

所述第一預(yù)設(shè)訂單信息包括以下一種或其組合：訂單軌跡信息，用戶歷史取消訂單信息、駕駛員歷史取消訂單信息、用戶歷史差評(píng)或投訴信息、駕駛員歷史差評(píng)或投訴信息、用戶與駕駛員通話信息、用戶與網(wǎng)約車平臺(tái)通話信息、駕駛員與網(wǎng)約車平臺(tái)通話信息、網(wǎng)約車平臺(tái)對(duì)用戶電話回訪信息、網(wǎng)約車平臺(tái)對(duì)駕駛員電話回訪信息；

所述第二預(yù)設(shè)訂單信息包括以下一種或其組合：用戶差評(píng)或投訴信息、駕駛員差評(píng)或投訴信息。

6.根據(jù)權(quán)利要求1至5中任一項(xiàng)所述的訂單分類方法，其特征在于，

所述異常訂單的責(zé)任方包括以下任一項(xiàng)：用戶、駕駛員或網(wǎng)約車平臺(tái)。

7.一種訂單分類系統(tǒng)，其特征在于，包括：

特征提取單元，用于獲取異常訂單，提取所述異常訂單的特征信息；

分類單元，用于將所述異常訂單的特征信息輸入至預(yù)設(shè)分類模型，對(duì)所述異常訂單進(jìn)行責(zé)任方分類。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的訂單分類系統(tǒng)，其特征在于，還包括：

模型建立單元，用于采集多個(gè)樣本異常訂單，將所述多個(gè)樣本異常訂單劃分為第一類樣本異常訂單和第二類異常樣本訂單；根據(jù)每個(gè)所述第一類樣本異常訂單的特征信息，獲取每個(gè)所述第一類樣本異常訂單的責(zé)任方標(biāo)注信息；訓(xùn)練所述責(zé)任方標(biāo)注信息，建立所述預(yù)設(shè)分類模型；將所述第二類異常樣本訂單的特征信息輸入至所述預(yù)設(shè)分類模型，對(duì)所述第二類異常樣本訂單進(jìn)行責(zé)任方分類并得到每個(gè)所述第二類異常樣本訂單的責(zé)任方置信度；對(duì)所述第一類樣本異常訂單和所述責(zé)任方置信度大于第一閾值的第二類異常樣本訂單進(jìn)行迭代訓(xùn)練，直至所述預(yù)設(shè)分類模型達(dá)到預(yù)設(shè)收斂條件。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的訂單分類系統(tǒng)，其特征在于，

所述預(yù)設(shè)收斂條件包括所述責(zé)任方置信度大于所述第一閾值的第二類異常樣本訂單與所述第一類樣本異常訂單的數(shù)量之和大于第二閾值、所述第一類樣本異常訂單的準(zhǔn)確率大于第三閾值以及所述第一類樣本異常訂單的召回率大于第四閾值。