摘要
本发明提出了一种面向货到付款业务的物流配送智能决策方法及系统,所述方法包括:获取待配送用户数据,待配送用户购买的商品数据与相应的物流数据,以及待配送用户所在的环境数据;以计算得到待配送用户的基础签收概率、质量衰减修正、海关风险修正、欺诈风险修正、时空衰减、激励措施增强及冲动消费修正;采用规则引擎、分类器、知识图谱推理及NLP抽取一种或多种方法对各计算结果,生成主要风险因子描述;采用多维融合概率函数对各结果融合,得到最终签收概率;根据最终签收概率、风险因子描述及预先设置的配送决策进行相应配送。本发明采用全链路预测决策方法提高预测精度,显著降低运营成本,尤其在高风险订单中减少损失显著。
技术关键词
智能决策方法
知识图谱推理
物流
因子
预测决策方法
sigmoid函数
智能决策系统
措施
身份验证
基础
分类器
订单
数据获取模块
计算机程序产品
优惠券
高风险
系统为您推荐了相关专利信息
图像生成模型
磁共振
训练深度学习模型
序列
生成训练样本
自动化诊断系统
脊柱关节病
深度学习模型
图像深度学习
集成深度学习