报价自动推荐方法和装置与流程

1.本发明涉及物流相关技术领域，具体涉及一种报价自动推荐方法和装置。


背景技术：

2.目前快递公司的内部报价一般都是网点申请、中心申请、总部审批，大家都是按照常规的报价去配置，配置完成在到系统中计费。而实际收到或者付出去的金额，还是需要在实际中后知后觉发现。网点配置的金额都只总部、中心凭借常年的应验所配置。
3.这种方式下，报价的配置主要依靠员工的个人经验，容易出错。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种报价自动推荐方法和装置，以解决因现有技术中的问题。
5.根据本发明实施例的第一方面，提供一种报价自动推荐方法，包括：
6.获取订单历史数据；所述订单历史数据包括各历史订单对应的报价配置信息标准和实际收付费金额；
7.处理所述订单历史数据，提取出实际收付费金额和报价配置之间的关系；
8.基于所述实际收付费金额和报价配置之间的关系，生成符合用户实际期望收益的目标报价配置信息；
9.其中，所述目标报价配置信息对应订单的实际收付费金额与户实际期望收益相同。
10.在一些实施例中，处理所述订单历史数据，包括：
11.剔除所述订单历史数据中的异常数据。
12.在一些实施例中，还包括：
13.通过基于lambda架构搭建的离线数仓和实时数仓存储订单历史数据。
14.在一些实施例中，处理所述订单历史数据，包括：
15.提取所述订单历史数据的特征，基于所述特征构建模型和索引；
16.其中，所述模型和索引用于辅助用户确定实际收付费金额和报价配置之间的关系。
17.在一些实施例中，还包括：
18.向用户推荐符合用户实际期望收益的多种目标报价配置信息，以供用户进行选择。
19.根据本发明实施例的第二方面，提供一种报价自动推荐装置，包括：
20.获取模块，用于获取订单历史数据；所述订单历史数据包括各历史订单对应的报价配置信息标准和实际收付费金额；
21.处理模块，用于处理所述订单历史数据，提取出实际收付费金额和报价配置之间的关系；
22.生成模块，用于基于所述实际收付费金额和报价配置之间的关系，生成符合用户实际期望收益的目标报价配置信息；
23.其中，所述目标报价配置信息对应订单的实际收付费金额与户实际期望收益相同。
24.本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
25.本技术提供的方案中，主要获取订单历史数据；所述订单历史数据包括各历史订单对应的报价配置信息标准和实际收付费金额；处理所述订单历史数据，提取出实际收付费金额和报价配置之间的关系；基于所述实际收付费金额和报价配置之间的关系，生成符合用户实际期望收益的目标报价配置信息；其中，所述目标报价配置信息对应订单的实际收付费金额与户实际期望收益相同。如此在进行报价配置时，可以基于历史数据得到生成符合用户实际期望收益的目标报价配置信息，配置效率和准确率都更高。
26.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
27.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
28.图1是根据一示例性实施例示出的一种报价自动推荐方法的流程示意图；
29.图2是根据一示例性实施例示出的流程示意图；
30.图3是根据另一示例性实施例示出的架构示意图；
31.图4是根据一示例性实施例示出的报价自动推荐装置流程示意图；
具体实施方式
32.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
33.图1是根据一示例性实施例示出的一种报价自动推荐方法的流程示意图；，如图1所示，报价自动推荐方法包括：
34.s110，获取订单历史数据；所述订单历史数据包括各历史订单对应的报价配置信息标准和实际收付费金额；
35.s120，处理所述订单历史数据，提取出实际收付费金额和报价配置之间的关系；
36.s130，基于所述实际收付费金额和报价配置之间的关系，生成符合用户实际期望收益的目标报价配置信息；
37.其中，所述目标报价配置信息对应订单的实际收付费金额与户实际期望收益相同。
38.如此设置，在进行报价配置时，可以基于历史数据得到生成符合用户实际期望收益的目标报价配置信息，配置效率和准确率都更高。
39.具体的，在一些实施例中，处理所述订单历史数据，包括：剔除所述订单历史数据
中的异常数据。
40.需要说明的是，在实际应用中，存在一些异常数据，这一部分数据会影响整个模型的构建。因此在使用数据之前需要剔除这一部分异常数据。
41.在一些实施例中，通过基于lambda架构搭建的离线数仓和实时数仓存储订单历史数据。
[0042]“实时数仓”在保证数据实时性的前提下，实现了数据基于数据仓库管理，更加统一规范化，稳定性和业务性更强。
[0043]
在lambda架构中流处理计算的指标批处理依然计算，最终以批处理结果为准，即每次批处理计算后会覆盖流处理的结果，这是由于流处理过程中不完善做的折中办法，由数据服务处理，其功能主要是合并离线计算和实时计算结果。例如：在统计实时交易订单时，可能实时统计的结果需要当日分钟级别向外展示，t+1后才能展示昨日总的交易订单数，显然，后者是t+1每日离线批处理统计结果，那么假设当日有些用户进行了订单取消有可能t+1后统计统计结果与当日实时展示数据出现不一致问题，那么这里就需要使用数据服务来进行处理，统一数据，决定如何使用数据。
[0044]
在一些实施例中，处理所述订单历史数据，包括：
[0045]
提取所述订单历史数据的特征，基于所述特征构建模型和索引；其中，所述模型和索引用于辅助用户确定实际收付费金额和报价配置之间的关系。
[0046]
具体的，基于上述方式可以通过模型和索引用于辅助用户确定实际收付费金额和报价配置之间的关系，以便于辅助用户生成符合自己期望的报价配置。
[0047]
在一些实施例中，还包括：向用户推荐符合用户实际期望收益的多种目标报价配置信息，以供用户进行选择。
[0048]
具体的，在用户输入一个实际期望收益之后，系统可以基于模型和索引自动用户推荐可以达到符合用户实际期望收益的多种目标报价配置信息，用户可以在这些报价配置信息选择一个作为最终确定的目标报价配置信息。如此方式下，生成的方案不仅仅可以满足用户的实际期望收益，还可以由用户选择具体的配置方式，使得配置方式更加的灵活。
[0049]
具体的，本技术提供的方案具体流程可以参照图2，数据经过数仓处理、算法加工，再通过数据服务到各个业务系统，最后通过客户端埋点又重新流转回数仓，形成了数据的“飞轮效应”。
[0050]
本技术方案的核心之一为建设质量模型，无论是质量还是稳定性，都要搞清楚系统需要满足谁的需要和预期。在报价推荐的场景下，这个对象是产品和算法。业务产品通过理解用户场景，抽象用户需求，向报价推荐团队提出产品需求，体现为对外的产品迭代；同时报价推荐系统团队内部相互协作，学习最佳优化模型策略，体现为数据团队内部的算法迭代。
[0051]
我们发现传统可用性的度量，大多集中在可靠性、功能完整性、正确性方面，但是对于大部分的功能准确性、适当性以及安全性都缺乏度量，这些都与推荐的质量和效果紧密相关。准确性、适当性对效果的影响比较直观，其他则较间接。比特别促销政策，特别政策费用不符合网点真实件量费用的行为习惯，会影响核心指标数据回收，从而造成效果误判；同时如果不能识别和异常数据，噪声会进一步影响模型训练的准确性。
[0052]
数据质量问题是数据“飞轮效应”中的“毒丸”，会产生正反馈不断放大缺陷，从而
影响我们推荐系统的判断。
[0053]
进一步的，系统层面：该请求触发了系统异常，则为缺陷响应。常见的如召回超时、召回失败、召回空结果等。数据层面：该请求用到的数据出现异常，则为缺陷响应。常见的如供给数量异常、费用分布异常等，依赖数据血缘关系的建立和影响面评估。算法层面：该请求在召回和排序过程中，使用的特征、模型、策略异常，则为缺陷响应。常见的如模型更新延迟、特征缺失等，影响推荐的效果表达。业务层面：该请求触发了业务适当性或安全合规要求，则结果中包含以上结果的请求均为缺陷响应。常见的如网点反馈有供给质量、内容严重不符合条件。这些异常便可以看作是毒丸需要剔除。
[0054]
进一步的，推荐目标报价配置信息的架构可以参照图3，其中，
[0055]
对于基础数据，用lambda架构，是由离线数仓和实时数仓两部分组成。
[0056]“实时数仓”在保证数据实时性的前提下，实现了数据基于数据仓库管理，更加统一规范化，稳定性和业务性更强。
[0057]
在lambda架构中流处理计算的指标批处理依然计算，最终以批处理结果为准，即每次批处理计算后会覆盖流处理的结果，这是由于流处理过程中不完善做的折中办法，由数据服务处理，其功能主要是合并离线计算和实时计算结果。例如：在统计实时交易订单时，可能实时统计的结果需要当日分钟级别向外展示，t+1后才能展示昨日总的交易订单数，显然，后者是t+1每日离线批处理统计结果，那么假设当日有些用户进行了订单取消有可能t+1后统计统计结果与当日实时展示数据出现不一致问题，那么这里就需要使用数据服务来进行处理，统一数据，决定如何使用数据。
[0058]
之后是加工数据包括：数据的特征提取、构建模型、索引(查询目录的建立)。
[0059]
之后是数据服务包括：基于分流快照和具体推荐方案，在根据所需要的重排、精排等条件组合排列出需要的报价选型。
[0060]
为了保证系统正常运行需要进行数据质量治理：
[0061]
具体的，质量异常的落地以结果计算率为抓手，按流程拆解采集召回空值率、模型预测空值率、重排算子空值率，并按业务聚合成清洗失败、计算失败、费用类型失败多个维度。治理动作和成果分为以下几个方面：
[0062]
通过埋点和诊断，判断当前的异常结果是供给问题还是质量问题，排除98％的结果不纳入质量计算，避免误告警。基于分析链路过程中各环节的异常报告，采取治理措施，包括数据规范(数据分层标准化、标签打标规范)、服务架构(业务隔离、底层数据双介质、降级)、变更规范(配置上线流水线检查、流量回放)。定制化开发告警路由，避免告警广播，支持标记跟进状态，异常结果告警跟进率由无法统计，到核心流量位100％跟进。经过异常结果的治理和识别，目前核心流量位异常值率为0.5％，即保证核心流量请求有结果，在建设质量异常的同时，保证系统发现率和告警跟进率。
[0063]
参照图4，图4是根据一示例性实施例示出的报价自动推荐装置的结构示意图，包括：
[0064]
获取模块41，用于获取订单历史数据；所述订单历史数据包括各历史订单对应的报价配置信息标准和实际收付费金额；
[0065]
处理模块42，用于处理所述订单历史数据，提取出实际收付费金额和报价配置之间的关系；
[0066]
生成模块43，用于基于所述实际收付费金额和报价配置之间的关系，生成符合用户实际期望收益的目标报价配置信息；
[0067]
其中，所述目标报价配置信息对应订单的实际收付费金额与户实际期望收益相同。
[0068]
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
[0069]
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
[0070]
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
[0071]
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
[0072]
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
[0073]
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
[0074]
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
[0075]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0076]
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

技术特征：
1.一种报价自动推荐方法，其特征在于，包括：获取订单历史数据；所述订单历史数据包括各历史订单对应的报价配置信息标准和实际收付费金额；处理所述订单历史数据，提取出实际收付费金额和报价配置之间的关系；基于所述实际收付费金额和报价配置之间的关系，生成符合用户实际期望收益的目标报价配置信息；其中，所述目标报价配置信息对应订单的实际收付费金额与户实际期望收益相同。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，处理所述订单历史数据，包括：剔除所述订单历史数据中的异常数据。3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，还包括：通过基于lambda架构搭建的离线数仓和实时数仓存储订单历史数据。4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，处理所述订单历史数据，包括：提取所述订单历史数据的特征，基于所述特征构建模型和索引；其中，所述模型和索引用于辅助用户确定实际收付费金额和报价配置之间的关系。5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，还包括：向用户推荐符合用户实际期望收益的多种目标报价配置信息，以供用户进行选择。6.一种报价自动推荐装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取订单历史数据；所述订单历史数据包括各历史订单对应的报价配置信息标准和实际收付费金额；处理模块，用于处理所述订单历史数据，提取出实际收付费金额和报价配置之间的关系；生成模块，用于基于所述实际收付费金额和报价配置之间的关系，生成符合用户实际期望收益的目标报价配置信息；其中，所述目标报价配置信息对应订单的实际收付费金额与户实际期望收益相同。

技术总结
本发明涉及物流相关技术领域，具体涉及一种报价自动推荐方法和装置。其中，报价自动推荐方法，包括：获取订单历史数据；所述订单历史数据包括各历史订单对应的报价配置信息标准和实际收付费金额；处理所述订单历史数据，提取出实际收付费金额和报价配置之间的关系；基于所述实际收付费金额和报价配置之间的关系，生成符合用户实际期望收益的目标报价配置信息；其中，所述目标报价配置信息对应订单的实际收付费金额与户实际期望收益相同。如此在进行报价配置时，可以基于历史数据得到生成符合用户实际期望收益的目标报价配置信息，配置效率和准确率都更高。率和准确率都更高。率和准确率都更高。


技术研发人员：林毕成 朱晶熙
受保护的技术使用者：上海中通吉网络技术有限公司
技术研发日：2023.05.18
技术公布日：2023/8/21