外卖骑手订单推送算法的研究

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1、分类号学号M201676057学校代码10487密级硕士学位论文外卖骑手订单推送算法的研究学位申请人：张强学科专业：软件工程指导教师：武剑洁副教授答辩日期:2018.12.20AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreefortheMasterofEngineeringResearchonthePushAlgorithmofTake-outRiderOrderCandidate:ZhangQiangMajor:SoftwareEngineeringSupervisor:Assoc

2、.Prof.WuJianjieHuazhongUniversityofScience&TechnologyWuhan430074,P.R.ChinaDecember,2018华中科技大学硕士学位论文摘要随着移动互联网技术的发生和普及，外卖消费成为了一种新的时尚。由于外卖领域涉到的对象比较多，有商家，骑手和用户等，有着复杂的关系网络，高效的配送体验，高质量的用户体验，显得尤为重要。商家配送范围的动态调整使订单结构得以优化；订单的运筹算法，骑手的路径规划算法和迭代策略以及增强学习等技术也极大地提升了骑手的配送效率。对于快送订单来说，接单时长的不同是能够反映骑手对于该订

3、单的偏好程度的。所以本文希望从大量的历史快送订单中，挖掘订单的骑手的接单时长和订单之间的相互关系，挖掘出骑手接单时间较短的订单具备的特征，分析这些特征与骑手接单时间的关系，进而通过订单特征来预测该订单的骑手接单时长，以便能够降低外卖订单中骑手接单时间较长的订单的占比，提高外卖订单中骑手接单时长较短的订单的占比，进而提高整体外卖订单的配送效率，提升用户体验。该算法包含两层架构，第一层采用几种常规分类算法，对于每种分类算法对训练集进行交叉训练，每次把测试结果作为新的训练集中的一个特征；然后用训练好的分类算法进行测试，把预测结果作为新的测试集中的一个特征。对于第二层的分

4、类算法，则应用第一层分类算法得到的新的训练集训练算法，用新的测试集来验证算法效果。该论文的主要功能是基于大量的历史外卖订单数据，从订单的各个维度的特征去挖掘骑手接单时长和订单之间的内在关系。通过机器学习等技术手段来识别用户下单的骑手接单时长，旨在降低骑手接单时长较长的订单占比，提高骑手接单时长较短的订单的占比，进而提升骑手配送效率，进一步提高用户体验。关键词：交叉验证算法融合分流实验数据分析I华中科技大学硕士学位论文AbstractWiththeemergenceandpopularityofmobileInternettechnology,take-awayco

5、nsumptionhasbecomeanewfashion.Becausetherearemanyobjectsinvolvedinthefieldoftake-out,therearebusinesses,ridersandusers,andithasacomplexrelationshipnetwork,efficientdeliveryexperience,andhigh-qualityuserexperience.Thedynamicadjustmentofthemerchant'sdistributionrangeenablestheorderstruc

6、turetobeoptimized;theorder'soperationalalgorithm,therider'spathplanningalgorithmanditerativestrategy,andenhancedlearningtechniquesalsogreatlyimprovetherider'sdistributionefficiency.Forafastdeliveryorder,thedifferenceinorderdurationisareflectionoftherider'spreferencefortheorder.Therefo

7、re,thispaperhopestodigouttherelationshipbetweentheordertimeoftheriderandtheorderfromalargenumberofhistoricalexpressdeliveryorders,anddigoutthecharacteristicsoftheorderswithshortertimefortheridertotakeorders,andanalyzethesecharacteristicswiththetimeoftherider.Therelationship,inturn,pre

8、dicts