[發明專利]一種信息處理方法、裝置、存儲介質和電子設備

在審

• 申請號: 201910619639.0
• 申請日: 2019-07-10
• 公開（公告）號: CN111539589A
• 公開（公告）日: 2020-08-14
• 發明（設計）人: 葉成;白婷;周凱榮;陳寧
• 申請（專利權）人: 拉扎斯網絡科技（上海）有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/04
• 代理公司: 北京睿派知識產權代理事務所(普通合伙) 11597
• 代理人: 劉鋒;劉熔

1.一種信息處理方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取對象的概率因子，所述概率因子根據所述對象各目標任務的接受概率確定，所述對象具有至少一個任務；

至少以所述概率因子為輸入，根據第一預測模型預測所述對象的配送壓力參數；

根據所述對象的配送壓力參數調度配送資源；

其中，所述第一預測模型通過預先訓練獲得。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取對象的概率因子包括：

獲取目標任務的任務信息，其中，所述任務信息包括等待時長，等待時長用于表征從目標任務形成到當前時刻的時長；

根據所述任務信息預測所述對象的目標任務的接受概率；

根據各所述目標任務的接受概率和等待時長確定所述對象的概率因子。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述接受概率根據第二預測模型預測獲得；

所述根據所述任務信息預測所述對象的目標任務的接受概率包括：

將所述目標任務的任務信息輸入第二預測模型以預測所述對象的目標任務的接受概率。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據如下公式確定所述對象的概率因子：

其中，p為所述對象的概率因子，P_i為第i個目標任務的接受概率，T_i為第i個目標任務的等待時長，n為目標任務的數量。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一預測模型根據xgboost算法訓練獲得。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述對象的配送壓力參數調度配送資源包括：

向至少一個配送資源終端發送所述對象的配送壓力參數。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述對象的配送壓力參數調度配送資源包括：

向多個配送資源終端發送配送壓力參數列表，所述配送壓力參數列表包括多個所述對象的配送壓力參數，所述壓力參數列表中的多個對象的壓力參數由上至下依次減小。

8.一種信息處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：

概率因子確定單元，用于獲取對象的概率因子，所述概率因子根據所述對象各目標任務的接受概率確定，所述對象具有至少一個任務；

配送壓力參數預測單元，用于至少以所述概率因子為輸入，根據第一預測模型預測所述對象的配送壓力參數；

調度單元，用于根據所述對象的配送壓力參數調度配送資源；

其中，所述第一預測模型通過預先訓練獲得。

9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲計算機程序指令，其特征在于，所述計算機程序指令在被處理器執行時實現如權利要求1-7中任一項所述的方法。

10.一種信息處理電子設備，其特征在于，所述電子設備包括：

獲取對象的概率因子，所述概率因子根據所述對象各目標任務的接受概率確定，所述對象具有至少一個任務；

至少以所述概率因子為輸入，根據第一預測模型預測所述對象的配送壓力參數；

根據所述對象的配送壓力參數調度配送資源；

其中，所述第一預測模型通過預先訓練獲得。