[發明專利]訂單處理方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210281098.7
• 申請日: 2022-03-21
• 公開（公告）號: CN114936734A
• 公開（公告）日: 2022-08-23
• 發明（設計）人: 姚亦周
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴（中國）有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/30;G06K9/62
• 代理公司: 北京智信四方知識產權代理有限公司 11519
• 代理人: 宋海龍

本公開實施例公開了一種訂單處理方法、裝置、設備及存儲介質，所述方法包括：獲取多個用戶各自對應的訂單信息，并根據訂單信息獲取多個用戶的訂單中至少一對用戶的訂單間的匹配度；根據匹配度構建無向圖；根據無向圖進行聚類，獲取由無向圖劃分得到的至少兩個子圖；確定與至少兩個子圖各自對應的用戶組，并根據用戶組中用戶各自對應的訂單信息生成與用戶組對應的目標訂單。該方案可以在不降低數據運算準確率的前提下減少數據運算量、提高運算速度、降低生成目標訂單的成本并提高生成目標訂單的效率。

技術領域

本公開涉及數據處理技術領域，具體涉及一種訂單處理方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

隨著移動互聯網技術的發展以及人們出行需求的增長，越來越多的人選擇拼車出行等共享出行方式。對出行平臺來說，需要對拼車的多個用戶提供的訂單信息進行分析，將適合拼車的用戶分為一個用戶組，并根據同一個用戶組的用戶所提供的訂單信息生成相應的拼車訂單，以便于司機接單。

相關技術中，可以基于聚類算法，例如k均值聚類算法(k-means clusteringalgorithm，K-means)或具有噪聲的基于密度的聚類方法(Density-Based SpatialClustering of Applications with Noise，DBSCAN)對拼車的多個用戶聚類，并根據聚類結果將適合拼車的用戶分為一個用戶組。然而，隨著拼車業務的發展，可能出現拼車的用戶數較多的狀況，導致拼車的用戶的訂單信息維度隨之急劇增長，針對這一狀況，由于無論是K-means聚類算法還是DBSCAN聚類算法，在處理維度較高的數據時復雜度較高，從而導致運算量較大，運算速度較低，增加了生成拼車訂單的成本并降低了生成拼車訂單的效率。

發明內容

為了解決相關技術中的問題，本公開實施例提供訂單處理方法、裝置、設備及存儲介質。

第一方面，本公開實施例中提供了一種訂單處理方法，所述訂單處理方法包括：

獲取多個用戶各自對應的訂單信息，并根據訂單信息獲取多個用戶中至少一對用戶間的訂單的匹配度；

根據匹配度構建無向圖，無向圖中的節點表示用戶的訂單，無向圖中任意兩個節點之間的無向邊的權重為兩個節點各自對應的用戶的訂單之間的匹配度；

根據無向圖進行聚類，獲取由無向圖劃分得到的至少兩個子圖；

確定與至少兩個子圖各自對應的用戶組，并根據用戶組中用戶各自對應的訂單信息生成與用戶組對應的目標訂單。

結合第一方面，本公開在第一方面的第一種實現方式中，訂單信息包括出發地以及目的地，

其中，根據訂單信息獲取多個用戶的訂單中至少一對用戶的訂單間的匹配度，包括：

根據訂單信息中的出發地以及目的地獲取多個用戶中至少一對用戶對應的打包訂單的打包訂單信息，打包訂單信息包括規劃路徑以及訂單金額中至少一項；

根據打包訂單信息獲取至少一對用戶的訂單間的匹配度。

結合第一方面，本公開在第一方面的第二種實現方式中，一對用戶的訂單間的匹配度包括以下任意一種，或根據以下至少兩種生成：

一對用戶對應的打包訂單的計費比、順路度、里程比、絕對收益、司機意愿值。

結合第一方面，本公開在第一方面的第三種實現方式中，根據匹配度構建無向圖之前，方法還包括：

根據至少一對用戶的歷史訂單數據對匹配度進行修正，歷史訂單數據包括訂單完成率、拼車總次數中至少一項，

其中，根據匹配度構建無向圖，包括：

根據修正后的匹配度構建無向圖。