申请/专利权人：北京畅行信息技术有限公司

申请日：2020-03-10

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN111899061B

主分类号：G06Q30/0601

分类号：G06Q30/0601;G06Q50/47;G06N3/048

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2020.11.24#实质审查的生效;2020.11.06#公开

摘要：本发明提供了一种订单推荐方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。本发明可以采用预设排序模型对多个待匹配服务订单进行排序，得到待匹配服务订单排序列表，并将待匹配服务订单排序列表发送给服务提供终端。预设排序模型通过采用样本集合，并根据预设算法对神经网络进行训练获取，样本集合包括服务提供终端对应的历史服务订单列表，每个历史服务订单列表包括多个历史服务订单，每个历史服务订单具有对应的标注权重值、且与服务提供者匹配成功的历史服务订单的标注权重值大于与服务提供者匹配失败的历史服务订单的标注权重值，可以使得服务提供者更有意向承接的服务订单会优先推荐给服务提供者，从而优化了服务提供者的服务体验。

主权项：1.一种订单推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个待匹配服务订单；采用预设排序模型对多个所述待匹配服务订单进行排序，得到待匹配服务订单排序列表；将所述待匹配服务订单排序列表发送给服务提供终端；在采用预设排序模型对多个所述待匹配服务订单进行排序之前，所述方法还包括：获取样本集合；所述样本集合包括服务提供终端对应的至少一个历史服务订单列表；所述历史服务订单列表指的是服务提供终端对应的搜索订单列表，每个所述历史服务订单列表包括多个历史服务订单，每个所述历史服务订单具有对应的标注权重值、且与服务提供者匹配成功的历史服务订单的标注权重值大于与服务提供者匹配失败的历史服务订单的标注权重值；通过神经网络获取所述历史服务订单列表中各历史服务订单分别对应的预测权重值；根据预设算法、各历史服务订单分别对应的预测权重值和标注权重值，计算每两个历史服务订单的交叉熵；根据所述历史服务订单列表中每两个历史服务订单的交叉熵，对所述历史服务订单列表中的历史服务订单进行排序；根据所述历史服务订单列表中历史服务订单的排序结果，对神经网络的进行参数优化，得到所述预设排序模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京畅行信息技术有限公司 订单推荐方法、装置、设备及存储介质

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