物流对象选择方法、物流对象选择装置和电子装置与流程

本申请涉及物流领域，特别是涉及一种物流对象选择方法、物流对象选择装置和电子装置。

背景技术：

随着电子商务的高速增长，物流行业进入快速发展的新阶段，成为拉动我国消费增长和产业升级的重要引擎。在一个交易订单成立之后，商家需要通过物流将货物发出。当前，商家主要有两种分配物流订单的方法：人工发货和发货辅助软件。

人工发货流程如下：商家根据自己的商品类目和主要消费者线路，会事先选择多家物流公司合作，线下与物流公司网点洽谈合作协议。物流公司根据商家发货情况提供不同订单量，不同线路和不同重量的物流订单价格，承诺及时揽收频次和部分线路时效等保障服务。商家在发货时首先人工识别订单中的备注信息，然后对比各个物流公司线路价格，根据以往发货经验选从合作物流公司中选择一家发货。

发货辅助软件的流程如下：基于用户配置分配物流订单。商家设置好合作物流公司、线路价格、物流公司服务范围等信息，发货软件根据商家设置对每个订单推荐一个物流公司。

人工发货的弊端在于：不同物流公司在不同路线的物流能力是有差别的，商家根据自己的经验选择物流公司的方法并不能准确反映物流公司的水平，且存在人工选择效率低、成本高、因依赖于操作人员的经验而无法推广的问题。

发货辅助软件的弊端在于：一方面，其分配物流公司的标准依靠商家配置，操作繁琐。另一方面，这些软件并没有考虑物流公司真实的服务差异，订单商品差异等信息，订单分配效果差，往往不能很好满足用户需求。

技术实现要素：

鉴于上述问题，本发明一实施例提出一种物流对象选择方法、物流对象选择装置和电子装置，以解决现有技术存在的问题。

为了解决上述问题，本申请一实施例公开一种物流对象选择方法，其特征在于，包括：提供多个物流对象信息，所述物流对象信息包括所述物流对象关联的多个物流线路信息，以及所述多个物流线路对应的所述物流对象服务能力信息；接收物流订单信息，从所述物流订单信息中获取目标物流线路信息；根据所述目标物流线路信息，获取所述多个物流对象信息中对应于所述目标物流线路的物流对象服务能力；确定所述物流对象服务能力满足物流对象选择条件的物流对象信息。

为了解决上述问题，本申请一实施例还公开一种物流对象选择装置，其特征在于，包括：提供模块，用于提供多个物流对象信息，所述物流对象信息包括所述物流对象关联的多个物流线路信息，以及所述多个物流线路对应的所述物流对象服务能力信息；接收获取模块，用于接收物流订单信息，从所述物流订单信息中获取目标物流线路信息；获取模块，用于根据所述目标物流线路信息，获取所述多个物流对象信息中对应于所述目标物流线路的物流对象服务能力；确定模块，用于确定所述物流对象服务能力满足物流对象选择条件的物流对象信息。

由上述可知，本申请实施例包括以下优点：

本发明实施例提出一种物流对象选择方法和装置，区别于现有技术对物流公司进行整体排序和推荐，本发明针对不同的物流对象的特定物流线路(例如由发件方地址和收件方地址组成的线路)，获取针对该物流线路的服务能力信息，并确定所述物流对象服务能力满足物流对象选择条件的物流对象信息。相比于现有技术，本发明可以实现后台自动化处理，大大提升发货效率和发货质量。同时能提供成本更低、时效更优、服务最好等多目标的优化的物流公司排序和分配，满足不同用户需求。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请第一实施例的物流对象选择方法的流程图。

图2是本申请第二实施例的物流对象选择方法的流程图。

图3是本申请根据收件方黑/白名单和发件方黑/白名单获取候选物流方的流程图。

图4是本申请的机器训练模型的生成和工作的示意图。

图5示意性地示出了用于执行根据本发明的方法的电子装置的框图。

图6示意性地示出了用于保持或者携带实现根据本发明的方法的程序代码的存储单元。

图7是本申请第五实施例的物流对象选择装置的方框图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的核心思想之一在于，提出一种物流对象选择方法和装置，区别于现有技术对多个物流公司进行整体排序和推荐，本发明针对不同的物流对象的特定物流线路(例如由发件方地址和收件方地址组成的线路)，获取针对该物流线路的服务能力信息，并确定所述物流对象服务能力满足物流对象选择条件的物流对象信息。本发明可以实现后台自动化处理，大大提升发货效率和发货质量。

第一实施例

本发明第一实施例提出一种物流对象选择方法。图1所示为本发明第一实施例的物流对象选择方法的步骤流程图。如图1所示，本发明实施例的物流对象选择方法包括如下步骤：

s101，提供多个物流对象信息，所述物流对象信息包括所述物流对象关联的多个物流线路信息，以及所述多个物流线路对应的所述物流对象服务能力信息；

在这一步骤中，物流对象例如为不同的物流公司，则物流对象信息可以为这些物流公司的信息。在这一步骤中，执行主体，例如服务器、客户端等能够获得多个物流公司的信息。这些物流公司例如是通过机器学习算法预测出的物流公司。在以下描述中，作为示例，执行主体以服务器为例说明。

上述物流对象信息(物流公司的信息)包括该物流公司关联的多个物流线路信息，以及针对这些物流线路信息的该物流公司的服务能力信息。上述的“物流对象关联的多个物流线路信息”例如可以为物流公司对应的多个物流线路信息，例如某一个物流公司的多条物流线路。

上述物流对象信息例如是执行主体从数据库中获取的，也可以是即时从存储装置或者其他的远程服务器中获取的，本发明并不限定上述物流对象信息的来源。

在这一步骤中，该服务器可以根据使用者前一段时间(例如前n天内)所选择的物流公司，预测使用者可能会倾向选择的物流公司。或者，如果无法获得使用者足够的发货历史，可以根据推荐主流的优秀物流公司作为候选的物流公司。再或者，当发件人或者收件人指定有物流公司时，可以将发件人或者收件人指定的物流公司作为候选的物流公司。

s102，接收物流订单信息，从所述物流订单信息中获取目标物流线路信息；

在这一步骤中，可以接收使用者发出的物流订单信息，并根据使用者输入的发件地址和收件地址获得目标物流线路信息。例如，但使用者输入的发件地址为杭州，收件地址为北京时，目标物流线路信息为：杭州至北京。

s103，根据所述目标物流线路信息，获取所述多个物流对象信息中对应于所述目标物流线路的物流对象服务能力；

在这一步骤中，可以针对每一个物流对象(例如物流公司)，从每个物流对象信息中获得对应于该目标物流线路的物流对象服务能力。例如，步骤s101中的物流对象包括“a物流公司”和“b物流公司”，而步骤s102中获得的目标物流线路信息为杭州至北京，则在步骤s103中，可以分别获得两家物流公司针对该目标物流线路(杭州至北京)的物流服务能力。该物流服务能力例如可以量化为数值，譬如为评分等，或者以其他的形式体现。

s104，确定所述物流对象服务能力满足物流对象选择条件的物流对象信息。

在这一步骤中，执行主体，例如服务器可以根据步骤s103中获得的物流服务能力(例如评分)进行筛选，选择出满足物流对象选择条件的物流对象信息(物流公司信息)。

上述的物流对象选择条件例如可以通过开发人员的设定，例如选择评分高于指定分值的物流对象，或者选择其他方面满足要求的物流对象信息。

由上述可知，本发明第一实施例提出的物流对象选择方法至少具有如下技术效果：

本发明实施例提出一种物流对象选择方法，区别于现有技术对物流公司进行整体排序和推荐，本发明针对不同的物流对象的特定物流线路(例如由发件方地址和收件方地址组成的线路)，获取针对该物流线路的服务能力信息，并确定所述物流对象服务能力满足物流对象选择条件的物流对象信息。相比于现有技术，本发明可以实现后台自动化处理，大大提升发货效率和发货质量。同时能提供成本更低、时效更优、服务最好等多目标的优化的物流公司排序和分配，满足不同用户需求。

第二实施例

本发明第二实施例提出一种物流对象选择方法。图2所示为本发明第二实施例的物流对象选择方法的步骤流程图。如图2所示，本发明实施例的物流对象选择方法如下步骤：

s201，提供多个物流对象信息，所述物流对象信息包括所述物流对象关联的多个物流线路信息，以及所述多个物流线路对应的所述物流对象服务能力信息；

s202,接收物流订单信息，从所述物流订单信息中获取目标物流线路信息；

s203，根据所述目标物流线路信息，获取所述多个物流对象信息中对应于所述目标物流线路的物流对象服务能力；

s204，确定所述物流对象服务能力满足物流对象选择条件的物流对象信息。

上述步骤s201至步骤s204与上一实施例的步骤s101至步骤s104相同或相似，在此不再赘述。本实施例重点说明与上一实施例的不同之处。

在本实施例的一个实施方式中，步骤s203，即根据所述目标物流线路信息，获取所述多个物流对象信息中对应于所述目标物流线路的物流对象服务能力的步骤包括如下子步骤：

s2031，获取多个物流对象信息中对应于所述目标物流线路的时效信息、费用信息和/或服务能力信息；

s2032，根据所述时效信息、所述费用信息和/或所述服务能力信息获得所述物流对象服务能力。

在上述步骤s2031和步骤s2032中，可以认为物理对象服务能力包括以下三者至少其中之一：时效信息、费用信息和服务能力信息。

具体地，举例来说，服务器可以从数据库中或者其他存储平台中获取每一个物流公司在该目标物流线路上的时效信息、费用信息以及服务评分三者至少其中之一。例如，可以从数据库过去n天的数据中获得某一物流对象、同一线路的物流所用的平均时间、首重费用和续重费用、收件人对该物流公司的该物流线路的评价等等。由于现有的购物网站中一般在交易完成之后会要求收货方填写对物流的评价，因此可以通过收集过去一段时间内的收货方的评价，获得物流公司的该物流线路的物流评分，即服务能力信息。

在一可选实施例中，可以利用所获得的时效信息、费用信息和服务能力信息至少一者，进行归一化计算，获得物流对象服务能力。可以对时效信息、费用信息以及服务评分对的维度分别评分。评分过程采用但不仅限于逻辑回归，支持向量机等机器学习方法，首先采集不同维度的历史基础数据，建立训练和测试样本，观测数据抽取特征，离线训练得到模型数据，离线评估后上线。其流程例如图4所示。

其中，时效信息模型训练可以基于时效信息数据，抽取了时效特征，以历史数据训练时效模型，对发货物流公司的时效排序，排序得分wt。

费用信息模型训练可以基于费用信息数据，抽取了成本特征，以历史数据训练成本模型，对候选物流公司的成本排序，排序得分wc。

服务评分模型训练可以基于服务评分数据，抽取了服务特征，以历史数据训练服务模型，对候选物流公司的成本排序，排序得分ws。之后基于上述得分wt、wc和ws计算综合评分，在计算中可以采用线性加权融合如下：

score＝ko+kt*wt+kc*wc+ks*ws

其中ko为常数，wt为时效信息；wc为费用信息；ws为服务能力信息；kt为时效信息对应的权重，kc为费用信息对应的权重，ks为服务能力信息对应的权重。

上述kt、kc和ks可以是由使用者指定的，也可以是服务器根据过去一段时间内发件方(使用者)的选择，按照发件方的发件偏好模拟出的权重。或者，服务能力可以通过其他方式计算得出，而不局限于线性加权融合。本发明并不特别限制。使用者可以根据自己需求设定不同的权重系数，确定不同维度的模型对最终排序结果的影响。比如更注重成本，则加大权重kt，减小kc，ks。

在本实施例的一个实施方式中，所述子步骤s2031，即获取多个物流对象信息中对应于所述目标物流线路的时效信息、费用信息和/或服务能力信息的子步骤中，获取所述时效信息的步骤包括如下分步骤：

s2031a，获取多个物流对象信息的对应于目标物流线路信息的物流线路中的各节点；

s2031b，获取各节点对应的时效数据；

s2031c，根据各节点对应的时效数据，计算该物流线路的时效信息。

在上述三个分步骤中，在s2031a中，物流线路中的节点可以包括：发货城市、揽收网点、中转中心和派送网点。

如果步骤s203中获得的对应于目标物线路(杭州到北京)的a公司的物流路线为包括“杭州、济南、北京”这些城市的线路，则在分步骤s2031a中，其物流线路中的节点可以包括：发件城市：杭州；揽收网点：杭州a1网点；中转中心：济南；派送网点：北京a2网点。

对应于目标物线路(杭州到北京)的b物流公司的物流路线为包括“杭州、徐州、北京”这些城市的线路。则其物流线路中的节点可以包括：发件城市：杭州；揽收网点：杭州b1网点；中转中心：徐州；派送网点：北京b2网点。

在分步骤s2031b中，可以根据各节点，计算出该物流流线的时效数据。例如，可以获取每一个节点的数据，再计算出从发出到收货的总的时效数据。具体地，每一个节点的数据包括揽收-签收用时、揽收时长、中转时长、派送时长等。

在分步骤s2031c中，可以根据各节点对应的时效数据，计算该物流线路的时效信息。例如可以将过去一段时间内a物流公司在这条物流路线上的时效数据进行平均处理，获得其平均收派时间，即为a物流公司该流线路线的时效信息。同时可以将过去一段时间内b物流公司在这条物流路线上的时效数据进行平均处理，获得其平均收派时间，即为b物流公司该流线路线的时效信息。

在本实施例的一个实施方式中，所述s2031b，即获取各节点的时效数据的分步骤之前，所述获取时效信息的步骤还包括如下分步骤：

s2031a1，判断每一节点是否为真实节点；

则分步骤s2031b，即获取各节点的时效数据包括：

s2031b1，根据各真实节点获得对应的时效数据。

在本实施例的一个实施方式中，所述分步骤s2031a1，即判断每一节点是否为真实节点的步骤包括：

s2031a1’，将所述物流对象信息的不可派送范围中的节点作为非真实节点。

在这一分步骤中，可以定期收集每个物流公司的网点不可派送的范围，加入派送地址黑名单。配置方式可以是地址字符串指定具体地址，也可以是基于gis(geographicinformationsystem)的多边形编辑输入派送范围。将该不可派送范围对应的节点作为非真实节点。

在本实施例的一个实施方式中，所述分步骤s2031a1，即判断每一节点是否为真实节点之后，所述方法还包括：

s2031b1’，当判断出其中一个节点为非真实节点时，确定所述物流对象对应的物流对象服务能力不满足物流对象选择条件。

在这一分步骤中，当某一物流公司的某一物流线路中存在非真实节点时，可以认为该物流公司并无能力派送这一订单，因此可以将该物流公司从备选的物流公司中删除，即直接判定其不满足物流对象选择条件，后续不予考虑。

在本实施例的一个实施方式中，所述分步骤s2031a1，即判断每一节点是否为真实节点的步骤包括：

s2031a11，以该物流公司的收件地址的街道为基本粒度，统计过去指定时长内发往每个街道的业务对象的数量；

s2031a12，当统计出的业务对象的数量小于阈值时，判断每个业务对象对应的揽收-签收用时是否大于其他物流公司在该线路的平均揽收-签收用时；

s2031a13，当大于时，将该物流公司的与该街道对应的节点作为可疑节点；

s2031a14，从该可疑节点中筛选出非真实节点。

具体地，在上述步骤中，通过统计过去一段时间[t-n,t-1](n>30)天内物流公司包裹物流详情，将收件地址的街道信息为基本粒度，聚类统计发往每个街道中的地址的包裹数量。取包裹数量大于下限阈值u(例如u<100单)时建立物流公司配送范围地址白名单。取包裹数量小于下限阈值u(u<100单)时建立物流公司配送范围地址，按照包裹揽收-签收用时tx对比线路平均用ta对比，如果tx-ta大于阈值z(z>100小时)则此地址为物流公司有可能不可达，将该街道对应的节点设置为可疑节点。之后，在步骤s2031a14中，可以通过人工或者机器查询的方式，对可疑节点进行筛查，获取非真实节点。

在本实施例的一个实施方式中，所述子步骤s2031，即获取多个物流对象信息中对应于所述目标物流线路的时效信息、费用信息和/或服务能力信息的步骤中，获取所述费用信息的步骤包括如下分步骤：

s2031d，获取所述物流订单信息中的物品信息，所述物品信息包括物品的类目、体积、数量、重量和/或易碎程度；

s2031e，获取对应于目标物流线路的物流线路的价格信息，所述价格信息包括初始价格和续重价格；

s2031f，利用所述物品信息和所述价格信息，计算所述物流线路对应的费用信息。

在上述分步骤中，可以根据物流线路[发货城市-收货城市]统计过去[t-n,t-1]天(例如n>7)的各个物流公司物流价格，包括初始价格和续重价格等。更进一步地，可以利用物品的体积、类型、数量和重量和/或易碎程度(易碎否)根据多家物流公司公开的费用计算方式中计算出物流路线对应的费用信息。或者，也可以利用机器学习模型，利用历史数据，结合业务对象的物品的体积、类型、数量和重量和/或易碎程度，预测出该物流线路对应的费用信息。

在本实施例的一个实施方式中，所述子步骤s2031，即获取多个物流对象信息中对应于所述目标物流线路的时效信息、费用信息和/或服务能力信息的步骤中，获取所述服务能力信息的步骤包括如下分步骤：

s2031g，根据所述目标线路信息对应的物流线路的历史用户反馈物流服务评分、历史异常件投诉和/或历史网点服务评分预测当前的服务评分。

在这一分步骤中，服务器可以根据数据库中的历史信息，获取并统计物流公司和派送网点过去[t-n,t-1]天(例如n>7)的服务数据，包括用户反馈物流服务评分、异常件投诉、网点服务评分等。

在本实施例的一个实施方式中，步骤s202，即接收物流订单信息，从所述物流订单信息中获取目标物流线路信息的步骤例如可以包括如下子步骤：

s2021，获取所述物流订单信息中的发件地址信息和收件地址信息；

s2022,利用所述发件地址信息和所述收件地址信息计算出目标物流线路信息。

其中，子步骤s2021，即获取所述物流订单信息中的发件地址信息和收件地址信息的步骤例如可以包括：

s20211，将发件地址信息和收件地址信息的地址字符串进行结构化语义分解；

s20212，利用结构化语义模板，判断分解后的地址字符串是否完整；

s20213，当所述分解后的地址字符串不完整时，利用数据库补全缺失的内容。

在上述步骤中，可以收集业务订单的发件地址信息和收件地址信息，将用户输入的地址字符串标准化映射到省、市、区、街道(门牌号)等行政地址的结构化数据。地址标准化的过程包括地址字符串处理(去掉重复和空白字段)、地址数据库补全残缺地址、地址纠错等。例如，原始的收件地址字符串为“浙江省杭州市杭州市文一西路969号”。首先去除重复字段得到“浙江省杭州市文一西路969”，通过分步骤s20211中基于地址信息的文本字符串分词，将收集的地址分解到对应的行政单位中。比如该地址分解为省：“浙江省”，市：“杭州市”，街道：“文一西路”，门牌号：“969号”。在不走s20212中，通过地址数据库查询到杭州市的“纬一西路”是在“余杭区”，服务器可以在分步骤s20213中自动补全街道的行政区，从而得到完整的收货地址为“浙江省杭州市余杭区文一西路969号”。

在获取目标物流线路对应的物流对象服务能力中，收件人可能指定物流方白名单、物流方黑名单；发件人也可能指定物流方白名单、物流方黑名单。可以根据这些黑白名单选择候选物流对象，提供至服务器。具体的处理方式可以参照图3所示的流程图，图3是本申请一实施例的根据收件方黑/白名单和发件方黑/白名单获取候选的物流对象的流程图。以下选取部分情景进行介绍。

在本实施例的一个实施方式中，所述步骤s202，即接收物流订单信息之后，所述方法还可以包括子步骤：

s202a，获取所述物流订单信息中的备注信息；

s202b，判断所述备注信息中是否存在收件方白名单物流对象；

s202c，当存在所述收件方白名单物流对象时，获取所述收件方白名单物流对象的物流对象信息；

则在步骤s201，即提供多个物流对象信息的步骤中，所述物流对象信息包括所述收件方白名单物流对象的物流对象信息。

在上述子步骤中，服务器可以获取业务订单的备注信息，通过业务订单的备注信息确认是否存在收件人指定的物流公司。一般来说，消费者(收件方)购买商品的时候会有趋向性的要求只采用哪些物流公司或不采用哪些物流公司。通过自然语义识别技术能自动识别出收件方指定想要的物流公司建立白名单，同时也能识别收件人指定不用的物流公司建立黑名单。

在上述子步骤中，例如，当收件人的备注信息中具有“发货用a物流公司，不用别的”，服务器会将“a物流”作为收件方白名单物流公司，而其他物流公司会加入到黑名单。

服务器中用于获取收件方白名单物流公司的程序或者模块可以采用鲁棒性强的自动纠正系统，对用户输入错别字也有较强的识别能力。比如“圆通/园通/元通”，程序会识别出是“圆通快递”。

该程序或模块基于大量的历史订单备注数据，综合用户的选择规则和人工标记等方法构建训练样本，建立多种文本分类模型，包括但不限于逻辑回归，神经网络，支持向量机等，准确度在99％以上。

在子步骤s202c中，当收件方在备注中写明了需要发什么快递，通常可以将该物流公司的物流对象服务能力设置为相对较高的水平，或者作为唯一的候选物流公司来源。即，如果收件方在备注中了需要发什么快递，则不再通过服务器的预测来推荐其他物流公司。当收件方的备注中有多个可选的物流公司时，这些物流公司均作为候选物流公司参与后继续的处理。当收件方的备注中只有一个可选的物流公司时，可以直接确定该物流公司为所选择的物流公司。

值得说明的是，本发明并不限制步骤s201和步骤s202的执行顺序。当在步骤s202中获得了物流订单信息的备注信息，且存在收件方指定的白名单物流对象时，在本实施例中，当先执行步骤s202而后执行步骤s201时，可以在提供物流对象信息时只提供收件方白名单物流对象的信息。

在本实施例的一个实施方式中，当在子步骤s202b中判断出所述备注信息中不存在收件方白名单物流对象之后，所述方法还包括：

s202d，判断所述备注信息中是否存在收件方黑名单物流对象；

s202e，当存在所述收件方黑名单物流对象时，判断是否存在发件方白名单物流对象；

s202f，当存在发件方白名单物流对象时，判断发件方白名单物流对象中是否存在所述收件方黑名单物流对象；以及

s202g，当存在收件方黑名单物流对象时，将所述收件方黑名单物流对象从所述发件方白名单物流对象中删除；

则，步骤s201，即提供多个物流对象信息的步骤中，所述多个物流对象信息包括删除了所述收件方黑名单物流对象后的所述发件方白名单物流对象的物流对象信息。

在上述子步骤中，当备注信息中不存在收件方白名单物流公司但是存在收件方黑名单物流公司时，可以进一步判断是否存在发件方白名单物流公司，即发件方设置的常用或默认物流。当发件方白名单物流公司存在时，将收件方黑名单物流公司从发件方白名单物流公司中删除，将其余的物流公司作为候选物流公司，以在步骤s201中提供这些物流公司的物流对象信息。

在本实施例的一个实施方式中，当子步骤s202b中判断出所述备注信息中不存在收件方白名单物流对象之后，所述方法还包括：

s202h，判断所述备注信息中是否存在收件方黑名单物流对象；

当存在收件方黑名单物流对象时，所述提供多个物流对象信息的步骤之后，所述方法还包括：

s202i，将所述收件方黑名单物流对象的物流对象信息从所述多个物流对象信息中删除。

在上述子步骤中，当备注信息中不存在收件方白名单物流公司但是存在收件方黑名单物流公司，但是发件方并未设定发件方白名单物流公司时，可以利用机器学习功能，获取机器预测的候选物流公司，并将删除了收件方黑名单物流公司的其余预测的候选物流公司作为候选物流公司。

在本实施例的一个实施方式中，当子步骤s202h判断所述备注信息中不存在收件方黑名单物流对象时，且当存在发件方白名单物流对象时，所述提供多个物流对象信息的步骤之后，所述方法还包括：

s202j，将发件方白名单物流对象的物流对象信息加入所述物流对象信息；

当存在发件方黑名单物流对象时，所述提供多个物流对象信息的步骤之后，所述方法还包括：

s202k，将所述发件方黑名单物流对象的物流对象信息从所述多个物流对象信息中删除。

在上述子步骤中，当不存在收件方黑名单或白名单物流公司时，如果存在发件方白名单物流公司，则可以将发件方白名单物流公司作为候选物流公司；当不存在发件方白名单物流公司而存在发件方黑名单物流公司时，从预测的候选物流公司中删除发件方黑名单物流公司，将其余的预测的候选物流公司作为候选物流公司。

综上所述，本实施例提出的物流对象选择方法至少具有如下优点：

本发明实施例提出一种物流对象选择方法和装置，区别于现有技术对物流公司进行整体排序和推荐，本发明针对不同的物流对象的特定物流线路(例如由发件方地址和收件方地址组成的线路)，获取针对该物流线路的服务能力信息，并确定所述物流对象服务能力满足物流对象选择条件的物流对象信息。相比于现有技术，本发明可以实现后台自动化处理，大大提升发货效率和发货质量。同时能提供成本更低、时效更优、服务最好等多目标的优化的物流公司排序和分配，满足不同用户需求。

除此之外，本实施例提出的物流对象选择方法至少还包括如下优点：

根据本发明实施例提出的本发明提供了一套完整的物流对象选择方法和装置，包括所需要的信息数据收集，物流备注识别，物流可达性筛选，物流公司推荐分配等，系统自动化处理，大大提升发货效率和发货质量。本发明对物流对象的评价，是从历史数据中以成本、时效、服务等多维度抽取出特征后采用机器学习算法评估。评估速度快，准确性高，且具备自我学习能力。本发明的订单物流备注分析模块采用了基于物流的特征词库的自然语义分析，对订单的备注信息不局限用户输入方式，解析结果更加精准。本发明的物流公司综合分配模块，能提供成本更低，时效更优，服务

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(dsp)来实现根据本发明实施例的服务器中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

例如，图5示出了可以实现根据本发明方法的电子装置，例如服务器等。该电子装置传统上包括处理器310和以存储器320形式的计算机程序产品或者计算机可读介质。存储器320可以是诸如闪存、eeprom(电可擦除可编程只读存储器)、eprom、硬盘或者rom之类的电子存储器。存储器320具有用于执行上述方法中的任何方法步骤的程序代码331的存储空间330。例如，用于程序代码的存储空间330可以包括分别用于实现上面的方法中的各种步骤的各个程序代码331。这些程序代码可以从一个或者多个计算机程序产品中读出或者写入到这一个或者多个计算机程序产品中。这些计算机程序产品包括诸如硬盘，紧致盘(cd)、存储卡或者软盘之类的程序代码载体。这样的计算机程序产品通常为如参考图6所述的便携式或者固定存储单元。该存储单元可以具有与图5的电子装置中的存储器320类似布置的存储段、存储空间等。程序代码可以例如以适当形式进行压缩。通常，存储单元包括计算机可读代码331’，即可以由例如诸如310之类的处理器读取的代码，这些代码当由服务器运行时，导致该服务器执行上面所描述的方法中的各个步骤。

因此，本发明第三实施例提出一种电子装置，该电子装置包括：

存储器，用于存储计算机可读程序；

处理器，当所述处理器读取所述存储器中的计算机可读程序时，所述电子装置执行如下操作：

提供多个物流对象信息，所述物流对象信息包括所述物流对象关联的多个物流线路信息，以及所述多个物流线路对应的所述物流对象服务能力信息；

接收物流订单信息，从所述物流订单信息中获取目标物流线路信息；根据所述目标物流线路信息，获取所述多个物流对象信息中对应于所述目标物流线路的物流对象服务能力；

确定所述物流对象服务能力满足物流对象选择条件的物流对象信息。

综上所述，本实施例提出的电子装置至少具有如下优点：

本发明实施例提出一种电子装置，区别于现有技术对物流公司进行整体排序和推荐，本发明针对不同的物流对象的特定物流线路(例如由发件方地址和收件方地址组成的线路)，获取针对该物流线路的服务能力信息，并确定所述物流对象服务能力满足物流对象选择条件的物流对象信息。相比于现有技术，本发明可以实现后台自动化处理，大大提升发货效率和发货质量。同时能提供成本更低、时效更优、服务最好等多目标的优化的物流公司排序和分配，满足不同用户需求。

进一步地，本发明第四实施例提出一种电子装置，该电子装置包括：

存储器，用于存储计算机可读程序；

处理器，当所述处理器读取所述存储器中的计算机可读程序时，所述电子装置执行如下操作：

提供多个物流对象信息，所述物流对象信息包括所述物流对象关联的多个物流线路信息，以及所述多个物流线路对应的所述物流对象服务能力信息；

接收物流订单信息，从所述物流订单信息中获取目标物流线路信息；

根据所述目标物流线路信息，获取所述多个物流对象信息中对应于所述目标物流线路的物流对象服务能力；

确定所述物流对象服务能力满足物流对象选择条件的物流对象信息。

在本实施例电子装置的一个实施方式中，根据所述目标物流线路信息，获取所述多个物流对象信息中对应于所述目标物流线路的物流对象服务能力的操作包括：

获取多个物流对象信息中对应于所述目标物流线路的时效信息、费用信息和/或服务能力信息；

根据所述时效信息、所述费用信息和/或所述服务能力信息获得所述物流对象服务能力。

在本实施例电子装置的一个实施方式中，所述获取多个物流对象信息中对应于所述目标物流线路的时效信息、费用信息和/或服务能力信息的步骤中，获取所述时效信息的步骤包括：

获取多个物流对象信息的对应于目标物流线路信息的物流线路中的各节点；

获取各节点对应的时效数据；

根据各节点对应的时效数据，计算该物流线路的时效信息。

在本实施例电子装置的一个实施方式中，所述获取多个物流对象信息中对应于所述目标物流线路的时效信息、费用信息和/或服务能力信息的操作中，获取所述费用信息的操作包括：

获取所述物流订单信息中的物品信息，所述物品信息包括物品的类目、体积、数量、重量和/或易碎程度；

获取对应于目标物流线路的物流线路的价格信息，所述价格信息包括初始价格和续重价格；

利用所述物品信息和所述价格信息，计算所述物流线路对应的费用信息。

在本实施例电子装置的一个实施方式中，所述获取多个物流对象信息中对应于所述目标物流线路的时效信息、费用信息和/或服务能力信息的操作中，获取所述服务能力信息的操作包括：

根据所述目标线路信息对应的物流线路的历史用户反馈物流服务评分、历史异常件投诉和/或历史网点服务评分预测当前的服务评分。

在本实施例电子装置的一个实施方式中，所述节点包括：发货城市、揽收网点、中转中心和派送网点；

所述各节点的时效数据包括：揽收时长、中转时长、派送时长和揽收-签收时长。

在本实施例电子装置的一个实施方式中，所述在获取各节点的时效数据的操作之前，所述获取时效信息的操作还包括：

判断每一节点是否为真实节点；

所述根据各节点获得对应的时效数据包括：

根据各真实节点获得对应的时效数据。

在本实施例电子装置的一个实施方式中，所述判断每一节点是否为真实节点之后，所述方法还包括：

当判断出其中一个节点为非真实节点时，确定所述物流对象对应的物流对象服务能力不满足物流对象选择条件。

在本实施例电子装置的一个实施方式中，所述判断每一节点是否为真实节点的操作包括：

将所述物流对象信息的不可派送范围中的节点作为非真实节点。

在本实施例电子装置的一个实施方式中，所述判断每一节点是否为真实节点的操作包括：

以该物流公司的收件地址的街道为基本粒度，统计过去指定时长内发往每个街道的业务对象的数量；

当统计出的业务对象的数量小于阈值时，判断每个业务对象对应的揽收-签收用时是否大于其他物流公司在该线路的平均揽收-签收用时；

当大于时，将该物流公司的与该街道对应的节点作为可疑节点；

从该可疑节点中筛选出非真实节点。

在本实施例电子装置的一个实施方式中，接收物流订单信息，从所述物流订单信息中获取目标物流线路信息的操作包括：

获取所述物流订单信息中的发件地址信息和收件地址信息；

利用所述发件地址信息和所述收件地址信息计算出目标物流线路信息。

在本实施例电子装置的一个实施方式中，所述获取所述物流订单信息中的发件地址信息和收件地址信息的操作包括：

将发件地址信息和收件地址信息的地址字符串进行结构化语义分解；

利用结构化语义模板，判断分解后的地址字符串是否完整；

当所述分解后的地址字符串不完整时，利用数据库补全缺失的内容。

在本实施例电子装置的一个实施方式中，所述接收物流订单信息之后，所述方法还包括：

获取所述物流订单信息中的备注信息；

判断所述备注信息中是否存在收件方白名单物流对象；

当存在所述收件方白名单物流对象时，获取所述收件方白名单物流对象的物流对象信息；

所述提供多个物流对象信息的操作中，所述物流对象信息包括所述收件方白名单物流对象的物流对象信息。

在本实施例电子装置的一个实施方式中，当判断出所述备注信息中不存在收件方白名单物流对象之后，所述方法还包括：

判断所述备注信息中是否存在收件方黑名单物流对象；

当存在所述收件方黑名单物流对象时，判断是否存在发件方白名单物流对象；

当存在发件方白名单物流对象时，判断发件方白名单物流对象中是否存在所述收件方黑名单物流对象；以及

当存在收件方黑名单物流对象时，将所述收件方黑名单物流对象从所述发件方白名单物流对象中删除；

所述提供多个物流对象信息的操作中，所述多个物流对象信息包括删除了所述收件方黑名单物流对象后的所述发件方白名单物流对象的物流对象信息。

在本实施例电子装置的一个实施方式中，当判断出所述备注信息中不存在收件方白名单物流对象之后，所述方法还包括：

判断所述备注信息中是否存在收件方黑名单物流对象；

当存在收件方黑名单物流对象时，所述提供多个物流对象信息的操作之后，所述方法还包括：

将所述收件方黑名单物流对象的物流对象信息从所述多个物流对象信息中删除。

在本实施例电子装置的一个实施方式中，当判断所述备注信息中不存在收件方黑名单物流对象，且存在发件方白名单物流对象时，所述提供多个物流对象信息的操作之后，所述方法还包括：

将发件方白名单物流对象的物流对象信息加入所述物流对象信息；

当存在发件方黑名单物流对象时，所述提供多个物流对象信息的操作之后，所述方法还包括：

将所述发件方黑名单物流对象的物流对象信息从所述多个物流对象信息中删除。

综上所述，本实施例提出的电子装置至少具有如下优点：

本发明实施例提出一种电子装置，区别于现有技术对物流公司进行整体排序和推荐，本发明针对不同的物流对象的特定物流线路(例如由发件方地址和收件方地址组成的线路)，获取针对该物流线路的服务能力信息，并确定所述物流对象服务能力满足物流对象选择条件的物流对象信息。相比于现有技术，本发明可以实现后台自动化处理，大大提升发货效率和发货质量。同时能提供成本更低、时效更优、服务最好等多目标的优化的物流公司排序和分配，满足不同用户需求。

除此之外，本实施例提出的电子装置至少还包括如下优点：

根据本发明实施例提出的本发明的电子装置提供了一套完整的物流对象选择方法和装置，包括所需要的信息数据收集，物流备注识别，物流可达性筛选，物流公司推荐分配等，系统自动化处理，大大提升发货效率和发货质量。本发明对物流对象的评价，是从历史数据中以成本、时效、服务等多维度抽取出特征后采用机器学习算法评估。评估速度快，准确性高，且具备自我学习能力。本发明的订单物流备注分析模块采用了基于物流的特征词库的自然语义分析，对订单的备注信息不局限用户输入方式，解析结果更加精准。本发明的物流公司综合分配模块，能提供成本更低，时效更优，服务

本申请实施例还提出一种物流对象选择装置，如图7所示，该物流对象选择装置包括：

提供模块701，用于提供多个物流对象信息，所述物流对象信息包括所述物流对象关联的多个物流线路信息，以及所述多个物流线路对应的所述物流对象服务能力信息；

接收获取模块702，用于接收物流订单信息，从所述物流订单信息中获取目标物流线路信息；

获取模块703，用于根据所述目标物流线路信息，获取所述多个物流对象信息中对应于所述目标物流线路的物流对象服务能力；

确定模块704，用于确定所述物流对象服务能力满足物流对象选择条件的物流对象信息。

综上所述，本实施例提出的装置至少具有如下优点：

本发明实施例提出一种物流对象选择装置，区别于现有技术对物流公司进行整体排序和推荐，本发明针对不同的物流对象的特定物流线路(例如由发件方地址和收件方地址组成的线路)，获取针对该物流线路的服务能力信息，并确定所述物流对象服务能力满足物流对象选择条件的物流对象信息。相比于现有技术，本发明可以实现后台自动化处理，大大提升发货效率和发货质量。同时能提供成本更低、时效更优、服务最好等多目标的优化的物流公司排序和分配，满足不同用户需求。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

尽管已描述了本申请实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本申请所提供的一种物流对象选择方法、物流对象选择装置和电子装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。