深度解读Order Fulfillment Cycle Time Estimation for On-Demand Food Delivery论文

近日，阿里本地生活智慧物流团队的一篇论文——Order Fulfillment Cycle Time Estimation for On-Demand Food Delivery被KDD’2020 Applied Data Science Track接收为Oral presentation。论文提出了一个订单履约周期时间估计模型，可以帮助本地生活外卖平台优化配送流程，提高配送效率。

**1. 研究背景** 

随着本地生活外卖行业的发展，订单量不断增长，配送压力越来越大。为了提高配送效率，本地生活外卖平台需要准确估计订单履约周期时间，以便合理安排配送资源。

**2. 模型设计** 

该论文提出的订单履约周期时间估计模型是一个机器学习模型，它使用历史订单数据训练模型，然后利用模型来预测新订单的履约周期时间。

该模型的主要特点如下：

* **输入变量：** 模型的输入变量包括订单信息（如订单时间、订单地址、订单金额等）、骑手信息（如骑手位置、骑手速度等）和配送环境信息（如交通状况、天气状况等）。
* **输出变量：** 模型的输出变量是订单履约周期时间，即从骑手接到订单到订单送达顾客手中所花费的时间。
* **模型结构：** 模型采用深度学习方法构建，具体来说，它是一个多层感知机（MLP）模型。MLP模型由多个全连接层组成，每层都包含多个神经元。神经元之间通过权重连接，权重的值通过训练来确定。
* **训练过程：** 模型的训练过程如下：
    * 将历史订单数据分为训练集和测试集。
    * 使用训练集训练模型，即调整模型权重的值，使得模型在训练集上的预测误差最小。
    * 使用测试集评估模型的性能，即计算模型在测试集上的预测误差。

**3. 模型评估** 

该论文在阿里巴巴本地生活外卖平台的真实数据上对模型进行了评估。结果表明，该模型的预测准确率达到90%以上，这表明该模型可以很好地估计订单履约周期时间。

**4. 应用场景** 

该模型可以应用于本地生活外卖平台的配送流程优化。具体来说，该模型可以帮助平台实现以下功能：

* **合理安排配送资源：** 平台可以通过模型预测订单履约周期时间，来合理安排配送资源，确保订单能够及时送达顾客手中。
* **提高配送效率：** 平台可以通过模型优化配送路线，来提高配送效率，从而降低配送成本。
* **提升用户体验：** 平台可以通过模型提供订单履约周期时间预测，来提升用户体验，让用户能够更好地了解订单的配送进度。

**5. 总结** 

该论文提出的订单履约周期时间估计模型可以帮助本地生活外卖平台优化配送流程，提高配送效率，提升用户体验。该模型已经在阿里巴巴本地生活外卖平台的真实数据上得到了验证，其预测准确率达到90%以上。该模型可以应用于本地生活外卖平台的配送流程优化，帮助平台实现合理安排配送资源、提高配送效率和提升用户体验的目标。