派送网点确定方法及设备与流程

本发明涉及网络数据处理
技术领域：
，特别涉及一种派送网点确定方法。本发明同时还涉及一种派送网点确定设备。
背景技术：
：随着互联网的普及，网络购物的优点更加突出，并且正日益成为一种重要的购物形式，越来越多的消费者选择在各大电商平台购买自己喜欢的商品，他们通过互联网在各个电商平台检索或是浏览商品的相关信息，并通过电子订单发出购物请求，在消费者完成了支付或是预付款后，厂商通过快递公司为消费者送货上门。对于传统快递行业而言，物流公司对使用物流服务的用户的包裹，通常采用人工方式进行分单处理(即确定用于派送该包裹的派送网点)。例如，首先，通过人工的方式查看每个包裹对应的派送目的用户的收货地址；然后，根据经验或是预先划定的派送范围确定该物流包裹的派件区域；最后，派送网点再结合其他一些决策信息对包裹进行分单，从而确定派送该包裹的派件网点。随着网络交易的不断发展，对于物流公司来说，其每日的分单量将会越来越大，目前现有的分单方式使得物流公司分单依赖人力成本过高，随着工作人员疲惫、离职、情绪化等原因，将会不可避免的发生分单错误，且工作人员需要人为查看每个包裹的地址，效率低下。因此，如何针对派送包裹的目的地址进行预测及分析，自动确定分单结果(用于派送该包裹的派送网点)，从而提高物流公司工作效率，成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。技术实现要素：本发明提供了一种派送网点确定方法，能够根据用户物流订单中的目的地址自动确定用于派送用户的物流的派送地址，从而提高处理效率，节省人力资源。该方法应用于服务器，包括以下步骤：服务器接收客户端发送的地址处理请求，所述地址处理请求中携带与第一用户的物流订单对应的目的地址；将所述目的地址拆分为多个目的地址字段，根据离线概率词数据库以及所述目的地址字段，确定匹配概率最大的目的派送网点，所述匹配概率为在所述目的地址的条件下派送网点的条件概率，所述离线概率词数据库中包含在当前存在的各派送网点的条件下各所述目的地址字段的条件概率；向所述客户端返回携带所述目的派送网点的地址处理响应。相应地，本发明还提出了一种应用于客户端的派送网点确定方法，该方法包括以下步骤：向服务器发送携带所述目的地址的地址处理请求，所述目的地址对应于第一用户的物流订单；接收所述服务器返回的携带目的派送网点的地址处理响应，所述目的派送网点为所述服务器在将所述目的地址拆分为多个目的地址字段后，根据离线概率词数据库以及所述目的地址字段所确定的匹配概率最大的派送网点，所述匹配概率为在所述目的地址的条件下派送网点的条件概率，所述离线概率词数据库中包含在当前存在的各派送网点的条件下各所述目的地址字段的条件概率；向第二用户返回携带所述目的派送网点的分单处理结果消息，以使所述第二用户根据所述目的派送网点进行分单处理。由此可见，通过应用本发明的技术方案，在获取了待处理订单中的用户的收货地址后，将收货地址通过分词处理划分为多个地址关键词，根据预设的离线概率词数据库以及多个地址关键词确定与收货地址匹配概率最大的派送网点，最后将派送网点作为与收货地址对应的派送地址。从而能够实时计算与订单中用户的收货地址匹配度最大的派送网点，节省了人力资源，提高了处理效率。附图说明图1为本申请实施例一提出的一种派送网点确定方法的流程示意图；图2为本申请实施例二提出的另一种派送网点确定方法的流程示意图；图3为本申请实施例三提出的一种服务器的结构示意图；图4为本申请实施例四提出的一种客户端的结构示意图。具体实施方式有鉴于
背景技术：
中所提出的技术问题，本发明提出了一种派送网点确定方法，用以协助物流公司提高物流包裹的派送地址确定效率。该方法应用于由客户端以及服务器组成的物流分析系统中，在该物流分析系统中服务器可由物流分析服务的提供商预先架设，也可由物流公司根据自身的情况自行搭建；客户端则是面向物流公司的各个分单部门，负责对包裹进行分单的物流公司人员通过该客户端与服务器进行连接，从而针对待分单包裹确定其对应的派送网点。由于本发明主要是面向物流公司并针对消费者的快件地址进行分单，因此，为了区分使用用户以及目标用户，本发明将通过物流公司所需要派送的快件的目的用户作为第一用户，该类型的用户可以为通过电商平台购买商品而待收货的消费者，也可以为因个人需要所寄送的快件的收件人；相应地，通过本发明的客户端针对快件进行分单处理的人员则作为第二用户，该类型的用户利用本发明的客户端与服务器进行交互，针对待分单的快件进 行分单处理，从而确定与第一用户的地址对应的派送网点。实施例一该实施例主要实现的是服务器针对物流分单人员通过客户端输入的用户的包裹派送地址进行分析处理，最终通过客户端向物流分单人员告知该包裹具体应由该物流公司下属的哪个派送网点进行派送。作为面向物流分单人员的专用设备，客户端用于获取与买家用户的包裹对应的派送地址信息以及服务器返回的内容，并将服务器返回的内容向物流分单人员进行展示。其既可是兼容键位输入以及触屏输入的移动设备，也可以是PC设备。如图1所示，该实施例包括以下步骤：S101，服务器接收客户端发送的地址处理请求，所述地址处理请求中携带与第一用户的物流订单对应的目的地址。当作为物流公司工作人员的第二用户需要对作为消费者的第一用户的快件进行分单处理时，第二用户需要获取该快件的目的地址，并将该快件的目的地址输入客户端，这样客户端才能够将目的地址发送至服务器确定用于派送该快件的派送网点，并将该派送网点作为目的派送网点告知第二用户。对于获取快件目的地址的方式，第二用户可以通过人工识别快件上所标明的目的地址，并将目的地址通过客户端的输入设备输入至客户端以生成分单处理请求。由于第一用户的快件的目的地址与该用户的物流订单的目的地址相同，因此，出于效率角度的考虑，第二用户可以事先通过与物流订单数据库对接的接口获取作为电子数据的第一用户的物流订单信息，并直接将物流订单信息输入至客户端以生成分单处理请求，客户端在接收到该分单处理请求后，即可根据其中携带的物流订单信息提取第一用户的物流订单信息中的目的地址，这样即实现了第一用户的目的地址的快速导入。在本发明的具体实施例可用于各类商品平台和物流平台。在本实施例中， 以消费者(第一用户)通过淘宝平台购买商品为例进行说明，但不构成对本发明保护范围的限制。消费者在确认物流订单时需要填入其需要派送的目的地址(住址或家庭地址)，淘宝平台对应生成了包含该目的地址的物流订单。在与该物流订单对应的快件到达物流公司之后，物流公司的分单员工(第二用户)通过与淘宝平台对接的数据接口获取与该快件对应的物流订单信息，并将该物流订单信息输入至专用于分单处理的客户端设备，客户端设备即可对该物流订单信息进行分析，提取其中消费者的住址或单位地址，并将该地址作为目的地址发送至服务器。以上通过人工以及数据提取的示例说明了第二用户如何通过客户端向服务器发送携带目的地址的地址处理请求，在此基础上，本领域技术人员可以基于第一用户在下单后形成的物流订单信息采取其他同样能够高效获取第一用户的快件的目的地址的方式，这些均属于本发明的保护范围。本发明是基于历史的用户交易行为对当前的目的地址进行分析以获取最大可能用于派送快件的派送网点，为了能够准确的得到与各个不同地址段对应的派送网点的概率数据，本申请设置了离线概率词数据库，在该离线概率词数据库包含了在当前存在的各派送网点的条件下各所述目的地址字段的条件概率，其具体形式可如下表1所示：地址段/派送网点地址段A地址段B地址段C……派送网点10.240.320.09派送网点20.140.120.14派送网点30.040.080.19……表1在以上表格中，各个地址段为经过拆分之后的目的地址的不同部分，在本申请的优选实施例中，目的地址可按照省字段、市字段、乡镇字段、区字段、住宅楼字段、主干道路字段、支线道路字段、工业区字段等类型进行拆分，在此基础上也可以进一步采用其他类型的地址字段。而派送网点即为该物流公司当前所具有的能够用于派送快件的派送网点。需要说明的是，该表格中的字段和派送网点可以由第二用户预先手动进行设置。为了提高处理效率，在本申请的优选实施例中也提出了离线概率词数据库的自动生成方式，服务器首先获取类型与所述第一用户相同的其他用户的交易日志数据，在该交易日志数据包含与各所述其他用户对应的派送地址以及与各所述已派送地址对应的派送网点。随后服务器将各所述派送地址拆分为多个地址字段(对地址中所包含的省、市、区等级别进行区分的字段)，根据拆分后的地址字段以及所获取的派送网点对应生成样本数据集合；最后确定在所述样本数据集合中各派送网点的条件下各所述地址字段的条件概率，并根据所述条件概率生成所述离线概率词数据库。以消费者在淘宝购买商品并派送成功的已完成订单为例，该具体实施例中使用服务器分布式计算集群分析物流流转以及交易全量数据且生成样本数据集合。其中，消费者的目的地址被分词切成地址词a向量，并通过物流订单的标识ID查询物流流转详情，提取物流派送网点名称信息。假设某个消费者的住址为：“北京市东城区东直门东方银座商业区6栋6楼605”，对应的派送网点为东四十条分部。本具体实施例将目的地址拆分为“北京市、东城区、东直门、东方银座商业区”该四个不同类型的地址字段。对应样本数据集合中的每个样本是唯一的地址字段向量与网点的对应关系，样本形式为[北京市、东城区、东直门、东方银座商业区，东四十条分部]。对于服务器来说，交易日志数据是其所需要获取的内容的最终形式。为 了使服务器能够得到交易日志数据，第二用户可以预先将已派送的各个快件的目的地址与派送的派送网点的对应关系整理并通过客户端上传至服务器。在此人工方式的基础上，本申请优选实施例中提出了由服务器自动根据当前已完成的物流订单信息获取交易日志数据的方案。通过与电商平台或是物流公司的数据接口对接，服务器获取同样为消费者的其他用户当前派送状态为已完成的物流订单信息，一方面提取所述物流订单信息中的目的地址，将所述目的地址作为与所述其他用户对应的所述派送地址；另一方面，基于物流公司的物流流转数据与物流订单之间的关联，根据所述物流订单信息中的订单号获取与所述订单号对应的物流流转数据，并提取所述物流流转数据中的派送网点，从而实现了派送网点与目的地址之间对应关系的自动获取。以上文中的具体实施例为例，在服务器所获取到的已经完成的物流订单信息中，包含消费者所填写的送货地址，该送货地址即类型与第一用户相同的其他用户的派送地址，例如：北京市东城区东直门东方银座商业区6栋6楼605。同时服务器根据该物流订单信息中的订单号获取相应的物流流转数据，获取到该物流订单对应的快件的最终由物流公司的东四十条派送网点来进行配送，则确定东四十条为派送网点。由于以上实施例将拆分后的地址字段以及所获取的派送网点囊括于创建的样本数据集合中，因此，在针对某一个地址字段生成其对应目前各个已知派送网点的条件概率时，可首先确定所述地址字段在所述样本数据集合中所出现的第一概率、所述派送网点在所述样本数据集合中所出现的第二概率以及所述地址字段与所述派送网点在所述样本数据集合中同时对应出现的第三概率，随后即可根据所述第一概率、所述第二概率以及第三概率确定在所述地址字段的条件下各所述派送网点的条件概率。以在具体实施例中的地理字段为东直门为例，第一概率即“东直门”这 个地址字段在整个样板数据集合中所出现的概率；相应地，第二概率即“东四十条分部”这个词语在整个样板数据集合中出现的概率。然后基于第一概率和第二概率确定在目的地址中出现“东直门”该地址字段的情况下同时出现“东四十条分部”的条件概率。在一种优选的实施方式中，技术人员可采用朴素贝叶斯分类方法确定在出现特定地址字段的前提下还出现某个派送网点的概率，从而生成离线概率词数据库。假定P(x)为样本数据集合中“东直门”该地址字段的出现概率，P(yi)为样本集合中“东四十条分部”该派送网点的出现概率，P(xyi)为“东直门”与“东四十条分部”同时对应出现的概率，那么即可通过P(x|yi)＝P(xyi)/P(yi)确定样本数据集合中在出现某个派送网点的条件下还出现指定地址字段的条件概率P(x|yi)。S102，将所述目的地址拆分为多个目的地址字段。基于S101中所获取的目的地址，本步骤将该目的地址拆分为多个目的地址字段。一般来说，一个普通的地址主要由省、市、区、街道等不同类型的地址段循序渐进组成，而一个物流网点一般都是负责某个区域的配送，因此，在进行地址字段拆分时，可以根据实际情况设置地址字段的最小范围。在本申请的优选实施例中，技术人员可以根据实际情况从“省字段、市字段、乡镇字段、区字段、住宅楼字段、主干道路字段、支线道路字段、工业区字段”等类型中预先进行设置，所选择的类目越多，那么后续分析结果的精确度也越高。在对目的地址进行拆分时，考虑到地址类信息的特殊性，可首先根据设置的分词粒度(即所需要拆分的地址字段的类型)创建基于省、市、区等针对各个类型的地址字段的特征字符分词方法元数据库，随后在此基础上将目的地址进行拆分。特征字符是能够对不同类型的地址字段进行区分的字符。例如，根据地址信息中是否含有省、市、区等特征字符可分部将其拆分为省 字段、市字段以及区字段，通过按特征字符出现的位置进行指定字段的截取(例如：特征字符“省”和“市”之间的字符串就是城市地址字段，从而保证了分词的准确性。以上地址拆分方案仅为本发明提出的一种优选实施方式，在具体的实施例中，假设目的地址为“浙江省杭州市西湖区紫荆花路96号”，技术人员可以通过以上方式或是其他分词方法该地址字段拆分为“浙江省”、“杭州市”、“西湖区”、“紫荆花路”等四个不同类型的目的地址字段。S103，根据离线概率词数据库以及所述目的地址字段，确定匹配概率最大的目的派送网点，所述匹配概率为在所述目的地址的条件下派送网点的条件概率，所述离线概率词数据库中包含在当前存在的各派送网点的条件下各所述目的地址字段的条件概率。在针对目的地址完成地址字段的拆分之后，该步骤即可针对每个一个目的地址字段在离线概率词数据库查询每个派送网点与其对应的条件概率，即根据所述离线概率词数据库中在当前存在的各派送网点的条件下各所述目的地址字段的条件概率。之后反向确定在各所述目的地址字段的条件下各所述派送网点的子条件概率，由于一个目的地址由多个目的地址字段组成，因此需要根据在各所述目的地址字段的条件下各所述派送网点的子条件概率生成与各所述派送网点对应的匹配概率，最后将与最大匹配概率对应的派送网点作为所述目的派送网点。以S102中具体实施例所拆分的各目的地址字段为例，假设离线概率词数据库中分别存在“浙江杭州西湖区转塘公司”、“浙江杭州萧山区党湾公司”、“浙江杭州西湖区双浦公司”以及“浙江杭州江干区下沙公司”等四个派送网点，该步骤将依次获取离线概率词数据库中“浙江省”、“杭州市”、“西湖区”、“紫荆花路”对应该四个派送网点的条件概率。以“西湖区”为例， 其分别对应“浙江杭州西湖区转塘公司”、“浙江杭州萧山区党湾公司”、“浙江杭州西湖区双浦公司”以及“浙江杭州江干区下沙公司”的概率为0.4、0、0.7、0。随后基于这些条件概率以及一下公式确定在出现了“西湖区”该指定字段的情况下各个派送网点的条件概率：P(yi|x)=P(x|yi)P(yi)P(x)]]>其中，P(x)为样本数据集合中目的地址字段(西湖区)出现的概率；P(yi)为样本数据集合中派送网点(“浙江杭州西湖区转塘公司”、“浙江杭州萧山区党湾公司”、“浙江杭州西湖区双浦公司”、“浙江杭州江干区下沙公司”)出现的概率；P(x|yi)为离线概率词数据库中目的地址字段(西湖区)对应派送网点(“浙江杭州西湖区转塘公司”、“浙江杭州萧山区党湾公司”、“浙江杭州西湖区双浦公司”、“浙江杭州江干区下沙公司”)的条件概率；P(yj|x)即为在目的地址字段(西湖区)的条件下各个派送网点(“浙江杭州西湖区转塘公司”、“浙江杭州萧山区党湾公司”、“浙江杭州西湖区双浦公司”、“浙江杭州江干区下沙公司”)的子条件概率。对于某个派送网点(例如浙江杭州西湖区转塘公司)，在通过以上方式分别确定对应“浙江省”、“杭州市”、“西湖区”、“紫荆花路”该四个目的地址字段的子条件概率后，即可根据子条件概率生成与各所述派送网点对应的匹配概率，公式如下：P(x|yi)P(yi)=P(a1|yi)P(a2|yi)...P(am|yi)P(yi)=P(yi)Πj=1mP(aj|yi)]]>在确定各个派送网点的匹配概率后，即可选出匹配概率最大的派送网点作为目的派送网点。S104，向所述客户端返回携带所述目的派送网点的地址处理响应。为了保证离线概率词数据库中各个地址字段与派送网点之间的条件概率的新鲜性以及分析的准确性，在本申请的一个优选实施例中，设置了针对服务器分析结果的反馈机制，物流公司的第二用户通过在服务器获知了派送网点的预测结果后，通过反馈机制进行模型反馈实际派送的异常情况或是正确结果。具体地，第二用户可将与目的地址对应的实际派送网点上传至客户端，随后客户端向服务器发送携带与目的地址对应的实际派送网点的处理反馈信息，服务器随后根据所述实际派送网点以及所述目的派送网点对所述样本数据集合进行更新。在本申请的一个优选实施例中，更新规则如下：(1)当所述实际派送网点与所述目的派送网点相同时，在所述样本数据集合中增加所述目的派送网点的各所述目的地址字段与所述目的派送网点的对应关系记录。(2)当所述实际派送网点与所述目的派送网点不相同，或所述样本数据集合中不包含所述实际派送网点时，在所述样本数据集合中增加所述目的派送网点的各所述目的地址字段与所述实际派送网点的对应关系记录。由此可见，在该实施例中由客户端与服务器通过交互完成针对目的地址的派送网点确定，其中主要由服务器对目的地址进行分词处理，随后根据包含在当前存在的各派送网点的条件下各目的地址字段的条件概率的离线概率词数据库，以及目的地址字段确定匹配概率最大的目的派送网点。从而实现了物流订单的快速处理，极大地提高了分单效率，节省了人力资源。实施例二在本发明中，虽然针对目的地址的拆分以及目的派送网点的确定主要由服务器完成，但是作为面向物流公司的第二用户的客户端，其在为服务器与第二用户之间进行的交互操作也是非常重要的，其中包括发送请求、返回响 应以及反馈结果等功能。该实施例的流程示意图如图2所示，包括以下步骤：S201，向服务器发送携带所述目的地址的地址处理请求，所述目的地址对应于第一用户的物流订单。由于客户端是基于物流公司的第二用户的需求与服务器进行交互，对于第二用户来说，其将需要分单的快件的目的地址上传客户端可以采取很多种方式。如前文所述，第二用户可手动上传各个需要处理的目的地址。出于效率以及便捷角度的考虑，第二用户可以直接将与第一用户对应的物流订单信息单独或是随着其他同样需要处理的用户的物流订单信息批量上传至客户端。客户端在接收所述第二用户的分单处理请求后，即可提取所述物流订单信息中的所述目的地址，并据此向服务器发送地址处理请求。由于本发明是根据历史的用户交易行为对当前的目的地址进行分析以获取最大可能用于派送快件的派送网点，为了能够准确的得到与各个不同地址段对应的派送网点的概率数据，本申请设置了离线概率词数据库，该离线概率词数据库由所述服务器在获取类型与所述第一用户相同的其他用户的交易日志数据之后，将各所述派送地址拆分为多个地址字段，根据拆分后的地址字段以及所获取的派送网点对应生成样本数据集合，确定在所述样本数据集合中各派送网点的条件下各所述地址字段的条件概率，根据所述条件概率生成，需要说明的是，交易日志数据需要包含与各所述其他用户对应的派送地址，以及与各所述已派送地址对应的派送网点。在以上离线概率词数据库的生成过程中，在所述地址字段的条件下各所述派送网点的条件概率由所述服务器在确定所述地址字段在所述样本数据集合中所出现的第一概率、所述派送网点在所述样本数据集合中所出现的第二概率以及所述地址字段与所述派送网点在所述样本数据集合中同时对应出现的第三概率后，根据所述第一概率、所述第二概率以及所述第三概率生成。进一步地，为了使服务器能够尽量准确地对现有的目的地址进行分析，第二用户可实现向服务器提供历史派送数据，以便于服务器能够分析学习并生成离线概率词数据库。因此在本申请的一个优选实施例中，客户端在接收所述第二用户输入的其他用户当前派送状态为已完成的物流订单信息后，随即将所述物流订单信息发送至所述服务器，以使所述服务器提取所述物流订单信息中的目的地址，将所述目的地址作为与所述其他用户对应的所述派送地址，以及根据所述物流订单信息中的订单号获取与所述订单号对应的物流流转数据，并提取所述物流流转数据中的派送网点。S202，接收所述服务器返回的携带目的派送网点的地址处理响应，所述目的派送网点为所述服务器在将所述目的地址拆分为多个目的地址字段后，根据离线概率词数据库以及所述目的地址字段所确定的匹配概率最大的派送网点，所述匹配概率为在所述目的地址的条件下派送网点的条件概率，所述离线概率词数据库中包含在当前存在的各派送网点的条件下各所述目的地址字段的条件概率。在本申请的一个优选实施例中，该步骤中各所述派送网点的匹配概率由所述服务器根据所述离线概率词数据库中在当前存在的各派送网点的条件下各所述目的地址字段的条件概率确定在各所述目的地址字段的条件下各所述派送网点的子条件概率后，根据在各所述目的地址字段的条件下各所述派送网点的子条件概率生成。S203，向第二用户返回携带所述目的派送网点的分单处理结果消息，以使所述第二用户根据所述目的派送网点进行分单处理。为了保证离线概率词数据库中各个地址字段与派送网点之间的条件概率的新鲜性以及分析的准确性，本申请的优选实施例中设置了针对服务器分析结果的反馈机制，作为与第二用户进行交互的客户端。在该步骤完成后，可 主动地获取与所述第一用户的物流订单对应的实际派送网点，或是由第二用户将实际派送网点与物流订单对应上传至客户端，随后客户端向所述服务器发送携带所述实际派送网点的地址处理反馈信息，以使所述服务器根据所述实际派送网点以及所述目的派送网点对所述样本数据集合进行更新。具体的实际派送网点的获取方式可通过以下两种方式获取：(1)根据所述物流订单信息中的订单号获取与所述订单号对应的物流流转数据，并提取所述物流流转数据中的派送网点，将所提取的派送网点作为所述实际派送网点。(2)接收所述第二用户输入的与所述物流订单信息对应的物流流转数据，并提取所述物流流转数据中的派送网点，将所提取的派送网点作为所述实际派送网点。需要说明的是，以上实际派送网点的获取方式仅为本发明所提出的两种优选方案，在能够准确地向服务器返回携带所述实际派送网点的地址处理反馈信息的基础上，第二用户或是客户端可以采取其他的方式进行反馈，这些都属于本发明的保护范围。在该实施例中，客户端通过与第二用户之间的交互，将服务器需要进行派送网点确定所需要的相关信息以及资料整理并发送至服务器，使得服务器能够准确的结合自身的离线概率词数据对第一用户的目的地址进行分析并确定对应的派送网点，从而实现了物流订单的快速处理，极大地提高了分单效率，节省了人力资源。实施例三基于与上述派送网点确定方法实现流程同样的申请构思，本申请实施例中还提供了一种服务器，如图3所示，所述服务器包括：第一发送模块301，用于接收客户端发送的地址处理请求，所述地址处理 请求中携带与第一用户的物流订单对应的目的地址。第一拆分模块302，用于将所述目的地址拆分为多个目的地址字段。第一确定模块303，用于根据离线概率词数据库以及所述目的地址字段确定匹配概率最大的目的派送网点，所述匹配概率为在所述目的地址的条件下派送网点的条件概率，所述离线概率词数据库中包含在当前存在的各派送网点的条件下各所述目的地址字段的条件概率。在本申请优选的实施例中，所述第一确定模块303根据离线概率词数据库以及所述目的地址字段确定匹配概率最大的目的派送网点，具体为：根据所述离线概率词数据库中在当前存在的各派送网点的条件下各所述目的地址字段的条件概率，确定在各所述目的地址字段的条件下各所述派送网点的子条件概率；根据在各所述目的地址字段的条件下各所述派送网点的子条件概率生成与各所述派送网点对应的匹配概率；将与最大匹配概率对应的派送网点作为所述目的派送网点。返回模块304，用于向所述客户端返回携带所述目的派送网点的地址处理响应。在本申请优选的实施例中，所述服务器，还包括：获取模块，用于在所述服务器接收所述客户端发送的地址处理请求之前，获取类型与所述第一用户相同的其他用户的交易日志数据，所述交易日志数据包含与各所述其他用户对应的派送地址，以及与各所述已派送地址对应的派送网点；在本申请优选的实施例中，所述获取模块获取类型与所述第一用户相同的其他用户的交易日志数据，具体为：获取所述其他用户当前派送状态为已完成的物流订单信息；提取所述物流订单信息中的目的地址，将所述目的地址作为与所述其他 用户对应的所述派送地址；根据所述物流订单信息中的订单号获取与所述订单号对应的物流流转数据，并提取所述物流流转数据中的派送网点。第二拆分模块，用于将各所述派送地址拆分为多个地址字段；第一生成模块，用于根据拆分后的地址字段以及所获取的派送网点对应生成样本数据集合；第二确定模块，用于确定在所述样本数据集合中各派送网点的条件下各所述地址字段的条件概率；在本申请优选的实施例中，所述第二确定模块，具体用于：确定所述地址字段在所述样本数据集合中所出现的第一概率、所述派送网点在所述样本数据集合中所出现的第二概率以及所述地址字段与所述派送网点在所述样本数据集合中同时对应出现的第三概率；根据所述第一概率、所述第二概率、以及所述第三概率确定在所述地址字段的条件下各所述派送网点的条件概率。第二生成模块，用于根据所述条件概率生成所述离线概率词数据库。在本申请优选的实施例中，所述服务器，还包括：接收模块，用于在所述返回模块向所述客户端返回携带所述目的派送网点的地址处理响应之后，接收所述客户端返回的地址处理反馈信息，所述处理反馈信息携带与所述目的地址对应的实际派送网点；更新模块，用于根据所述实际派送网点以及所述目的派送网点对所述样本数据集合进行更新。在本申请优选的实施例中，所述更新模块，具体用于：判断所述实际派送网点与所述目的派送网点是否相同；当所述实际派送网点与所述目的派送网点相同时，在所述样本数据集合中增加所述目的派送网点的各所述目的地址字段与所述目的派送网点的对应 关系记录；当所述实际派送网点与所述目的派送网点不相同，或所述样本数据集合中不包含所述实际派送网点时，在所述样本数据集合中增加所述目的派送网点的各所述目的地址字段与所述实际派送网点的对应关系记录。在本申请优选的实施例中，所述目的地址字段的类型包括以下一种或多种：省字段、市字段、乡镇字段、区字段、住宅楼字段、主干道路字段、支线道路字段、工业区字段。实施例四基于与上述派送网点确定方法实现流程同样的申请构思，本申请实施例中还提供了一种客户端，如图4所示，所述客户端包括：第一发送模块401，用于向服务器发送携带所述目的地址的地址处理请求，所述目的地址对应于第一用户的物流订单；第一接收模块402，用于接收所述服务器返回的携带目的派送网点的地址处理响应，所述目的派送网点为所述服务器在将所述目的地址拆分为多个目的地址字段后，根据离线概率词数据库以及所述目的地址字段所确定的匹配概率最大的派送网点，所述匹配概率为在所述目的地址的条件下派送网点的条件概率，所述离线概率词数据库中包含在当前存在的各派送网点的条件下各所述目的地址字段的条件概率；返回模块403，用于向第二用户返回携带所述目的派送网点的分单处理结果消息，以使所述第二用户根据所述目的派送网点进行分单处理。在本申请优选的实施例中，所述客户端，还包括：第二接收模块，用于在向服务器发送携带所述目的地址的地址处理请求之前，接收所述第二用户的分单处理请求，所述分单处理请求中携带与所述 第一用户对应的物流订单信息；提取模块，用于提取所述物流订单信息中的所述目的地址。在本申请优选的实施例中，所述客户端，还包括：第一生成模块，用于在获取类型与所述第一用户相同的其他用户的交易日志数据之后，将各所述派送地址拆分为多个地址字段，根据拆分后的地址字段以及所获取的派送网点对应生成样本数据集合，确定在所述样本数据集合中各派送网点的条件下各所述地址字段的条件概率，根据所述条件概率生成离线概率词数据库；其中，所述交易日志数据包含与各所述其他用户对应的派送地址，以及与各所述已派送地址对应的派送网点。在本申请优选的实施例中，所述客户端，还包括：第三接收模块，用于在所述第二接收模块接收所述第二用户的分单处理请求之前，接收所述第二用户输入的其他用户当前派送状态为已完成的物流订单信息，所述其他用户的类型与所述第一用户的类型相同；第二发送模块，用于将所述物流订单信息发送至所述服务器，以使所述服务器提取所述物流订单信息中的目的地址，将所述目的地址作为与所述其他用户对应的所述派送地址，以及根据所述物流订单信息中的订单号获取与所述订单号对应的物流流转数据，并提取所述物流流转数据中的派送网点。在本申请优选的实施例中，所述客户端，还包括：第二生成模块，用于在确定所述地址字段在所述样本数据集合中所出现的第一概率、所述派送网点在所述样本数据集合中所出现的第二概率以及所述地址字段与所述派送网点在所述样本数据集合中同时对应出现的第三概率后，根据所述第一概率、所述第二概率以及所述第三概率生成在所述地址字段的条件下各所述派送网点的条件概率。在本申请优选的实施例中，所述客户端，还包括：第三生成模块，用于根据所述离线概率词数据库中在当前存在的各派送网点的条件下各所述目的地址字段的条件概率确定在各所述目的地址字段的条件下各所述派送网点的子条件概率后，根据在各所述目的地址字段的条件下各所述派送网点的子条件概率生成各所述派送网点的匹配概率。在本申请优选的实施例中，所述客户端，还包括：获取模块，用于在返回模块向所述第二用户返回携带所述目的派送网点的分单处理结果消息之后，获取与所述第一用户的物流订单对应的实际派送网点；第三发送模块，用于向所述服务器发送携带所述实际派送网点的地址处理反馈信息，以使所述服务器根据所述实际派送网点以及所述目的派送网点对所述样本数据集合进行更新。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施场景所述的方法。本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。上述本发明序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。以上公开的仅为本发明的几个具体实施场景，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。当前第1页1 2 3