技术摘要：
本申请公开了一种订单流控方法，包括：获得目标实体对象的历史履约数据、当前履约数据以及当前履约趋势数据；根据所述历史履约数据、所述当前履约数据以及所述当前履约趋势数据，确定特定时间区间内所述目标实体对象的订单阈值，其中，所述订单阈值为用于设置特定时间  全部
背景技术：
随着互联网的推广，越来越多的用户进行网上交易。用户在网上针对实体对象提 供的业务对象下单，订单对应的业务对象配送完成则为完成一次履约。订单数量、配送运力 以及业务对象的提供能力为影响实体对象未履约率的重要因素，未履约率较高导致无效订 单率升高。因此，一般采用订单阈值对实体对象的订单的产生进行流控，以降低无效订单 率。当用于订单流控的订单阈值与实体对象的实际履约能力匹配度较高时，可以使得实体 对象的订单分布更加合理，同时能保持较低的无效订单率，从而提高用户体验。 现有技术中，一般将一天划分为多个时间片，以每个时间片对应的历史时间片的 履约均值作为每个时间片的订单阈值。例如，一天24小时分为24个时间片，统计历史每个时 间片的履约情况，结合每日订单量订单变化趋势，预估当日时间片订单阈值；再根据实体对 象当日履约情况每半小时调整当日未来时间片的订单阈值，如果当日实时履约率高，则将 订单阈值翻倍，如果当日实时履约率低，则将订单阈值缩减为一半。存在以下问题：以历史 统计的平均订单量作为订单阈值，对历史统计阈值过于依赖，难以及时对实际履约情况进 行响应，使得多数实体对象的订单阈值被限制于历史履约阈值。订单阈值的调整方法不够 灵活，订单流控不够准确，从而使得订单阈值与实体对象的实际履约能力的匹配度较低。 因此，如何对目标实体对象的订单生成进行准确度较高的流控是需要解决的问 题。
技术实现要素：
本申请实施例提供的订单流控方法，提供了更合理的订单流控方案，解决了目标 实体对象的订单生成的流控准确度较低的问题。 本申请实施例提供一种订单流控方法，包括：获得目标实体对象的历史履约数据、 当前履约数据以及当前履约趋势数据；根据所述历史履约数据、所述当前履约数据以及所 述当前履约趋势数据，确定特定时间区间内所述目标实体对象的订单阈值，其中，所述订单 阈值为用于设置特定时间区间内生成的订单数量上限的阈值；根据所述订单阈值对所述目 标实体对象在所述特定时间区间内生成的订单数量进行限制。 可选的，所述获得目标实体对象的当前履约数据，包括：根据业务日志实时抽取所 述目标实体对象的订单信息，得到的实时订单数据流传入动态数据库；所述动态数据库用 于存储从预设时间开始直至当前为止的当前时间段生成的订单信息；从所述动态数据库保 存的订单信息中提取所述目标实体对象的订单数量以及订单取消信息，根据所述订单数量 以及所述订单取消信息，得到当前时间段的订单未履约率，作为所述当前履约数据。 可选的，所述获得目标实体对象的历史履约数据，包括：按照预设周期根据业务日 4 CN 111598425 A 说　明　书 2/13 页 志获取所述目标实体对象的历史订单信息，将得到的历史订单信息保存到离线数据库；从 所述离线数据库保存的订单信息中提取所述目标实体对象的历史订单数量以及历史订单 取消信息，根据所述历史订单数量以及所述历史订单取消信息，得到指定历史时间段的历 史订单未履约率，作为所述历史履约数据。 可选的，所述获得所述目标实体对象的当前履约趋势数据，包括：将所述当前时间 段按照预设时间间隔划分为多个时间区间；针对所述目标实体对象，获取当前时间区间与 相邻上一时间区间的订单取消率之间的差异，作为当前履约趋势数据；或者，针对所述目标 实体对象，获取当前时间区间与当前时间区间之前的指定时间区间的订单取消率之间的差 异，作为当前履约趋势数据。 可选的，还包括：根据所述历史履约数据确定所述目标实体对象的履约时长预估 值；根据所述履约时长预估值确定当前时间对应的特定时间区间。 可选的，所述根据所述历史履约数据确定所述目标实体对象的履约时长预估值， 包括：根据所述目标实体对象的历史履约数据，获得所述目标实体对象的历史拣货时长以 及历史配送时长；根据历史拣货时长以及历史配送时长估算当前履约时长预估值。 可选的，还包括：根据所述特定时间区间对应的历史履约数据，确定所述特定时间 区间内所述目标实体对象的订单阈值的初始值；所述确定特定时间区间内所述目标实体对 象的订单阈值，包括：采用特定算法按照预设调控周期针对所述订单阈值的初始值进行调 整，得到特定时间区间内所述目标实体对象的订单阈值；所述特定算法，为根据历史履约数 据、当前履约数据以及当前履约趋势数据调整订单阈值的算法。 可选的，还包括：确定所述目标实体对象所属的业务类型；根据所述目标实体对象 所属的业务类型，对所述订单阈值的初始值进行调整，得到所述特定时间区间的实时订单 阈值。 可选的，所述根据所述目标实体对象所属的业务类型，对所述订单阈值的初始值 进行调整，得到所述特定时间区间的实时订单阈值，包括：获得所述业务类型的理想取消率 与历史平滑取消率的比例，作为第一因子；获得业务类型的理想取消率与当前取消率的比 例，作为第二因子；获得当前履约趋势数据的扩展值，作为第三因子；根据第一因子以及第 一因子对应的权重、第二因子以及第二因子对应的权重、第三因子以及第三因子对应的权 重，确定用于计算实时订单阈值的指数；将订单阈值的初始值作为底数，使用所述指数计算 得到所述特定时间区间的实时订单阈值。 可选的，还包括：如果确定新生成的订单阈值与上个调控周期的订单阈值之间存 在差异，则根据新生成的订单阈值产生订单阈值更新消息，将所述更新消息通过消息队列 提供给用于针对所述目标实体对象生成订单的订单生成单元；所述新生成的订单阈值被解 析出来后用于针对特定时间区间内生成的订单数量进行限制。 可选的，还包括：如果确定所述目标实体对象为特定级别实体对象，则接收针对所 述目标实体对象的订单阈值控制的输入触发，根据所述输入触发取消订单流量控制。 本申请实施例还提供一种订单流控系统，包括：动态数据库、离线数据库、数据处 理单元、智能阈值计算单元、交易单元；所述动态数据库，用于保存目标实体对象的实时订 单数据流，配合所述数据处理单元提供，提供在线的当前履约信息；所述离线数据库，用于 保存所述目标实体对象的离线订单数据流配合所述数据处理单元提供离线的历史履约信 5 CN 111598425 A 说　明　书 3/13 页 息；所述数据处理单元，用于获取所述动态数据库提供的在线的当前履约信息，得到所述目 标实体对象的当前履约数据以及当前履约趋势数据；获取所述离线数据库提供的离线的历 史履约信息，得到所述目标实体对象的历史履约数据；将所述历史履约数据、所述当前履约 数据以及当前履约趋势数据提供给所述智能阈值计算单元；所述智能阈值计算单元，用于 确定当前时间对应的特定时间区间，根据所述历史履约数据、所述当前履约数据以及当前 履约趋势数据，按照预设调控周期计算特定时间区间内所述目标实体对象的订单阈值，将 所述订单阈值写入消息队列；所述交易单元，用于通过消息队列接收所述订单阈值，在针对 所述目标实体对象生成订单时进行订单流量控制。 可选的，还包括：日志库；数据抽取单元；所述日志库，用于保存业务日志；所述数 据抽取单元，用于根据所述业务日志实时抽取所述目标实体对象的订单信息，得到的实时 订单数据流传入所述动态数据库；按照预设周期根据业务日志获取所述目标实体对象的历 史订单信息，得到的历史订单信息保存于所述离线数据库。 本申请实施例还提供一种订单流控装置，包括：履约数据获得单元，用于获得目标 实体对象的历史履约数据、当前履约数据以及当前履约趋势数据；订单阈值确定单元，用于 根据所述历史履约数据、所述当前履约数据以及所述当前履约趋势数据，确定特定时间区 间内所述目标实体对象的订单阈值，其中，所述订单阈值为用于设置特定时间区间内生成 的订单数量上限的阈值；订单流量控制单元，用于根据所述订单阈值对所述目标实体对象 在所述特定时间区间内生成的订单数量进行限制。 本申请实施例还提供一种电子设备，包括：存储器，以及处理器；所述存储器用于 存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行后，执行本申请实施例提供的所述方 法。 本申请实施例还提供一种存储设备，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理 器运行后，执行本申请实施例提供的所述方法。 与现有技术相比，本申请具有以下优点： 本申请实施例提供的一种订单流控方法、装置及设备，通过根据历史履约数据、当 前履约数据以及当前履约趋势数据，确定特定时间区间内所述目标实体对象的订单阈值； 根据所述订单阈值对所述目标实体对象在所述特定时间区间内生成的订单数量进行限制。 当前履约数据及当前履约趋势数据作为计算因子，能够增加对订单阈值的探索能力，避免 过于依赖历史统计阈值，使得订单阈值不会被限制于历史订单阈值。进一步，基于离线数据 获取历史履约数据，基于实时抽取订单信息得到的在线数据获得当前履约数据，通过离线 数据与在线数据结合实时对订单阈值进行调整，能够及时响应实际履约情况，实时对订单 阈值进行精细化放大或缩小，提高了特定时间区间内目标实体对象的订单阈值的准确度。 通过消息队列将实时调整得到的订单阈值提供给用于生成订单的单元，以进行接单限流， 解决了目标实体对象的订单生成的流控准确度较低的问题。 本申请实施例提供的一种订单流控系统，包括动态数据库、离线数据库、数据处理 单元、智能阈值计算单元、交易单元，通过智能阈值计算单元根据历史履约数据、当前履约 数据以及当前履约趋势数据三种因子，确定特定时间区间内目标实体对象的订单阈值，根 据订单阈值对所述目标实体对象在所述特定时间区间内生成的订单数量进行限制。当前履 约数据及当前履约趋势数据作为计算因子，能够增加对订单阈值的探索能力，避免过于依 6 CN 111598425 A 说　明　书 4/13 页 赖历史统计阈值，使得订单阈值不会被限制于历史订单阈值。进一步，基于离线数据获取历 史履约数据，基于实时抽取订单信息得到的在线数据获得当前履约数据，通过离线数据与 在线数据结合实时调整订单阈值，能够及时响应实际履约情况，实时对订单阈值进行精细 化放大或缩小，提高了特定时间区间内目标实体对象的订单阈值的准确度。通过消息队列 将实时调整得到的订单阈值提供给交易单元，进行接单限流，解决了目标实体对象的订单 生成的流控准确度较低的问题。 附图说明 图1是本申请实施例提供的订单流控方法的系统环境示意图； 图2是本申请第一实施例提供的订单流控方法的处理流程图； 图3是本申请第一实施例提供的一种订单流控的工程架构图； 图4是本申请第二实施例提供的一种订单流控系统示意图； 图5是本申请第三实施例提供的一种订单流控装置示意图； 图6是本申请提供的电子设备示意图。