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申请/专利权人：北京三快在线科技有限公司

摘要：本申请公开了任务时长的预估方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：获取目标任务的任务信息，所述任务信息包括：至少两个维度的任务场景信息，以及若干个维度的特征信息；根据所述至少两个维度的任务场景信息确定任务场景，选取与所述任务场景相关联的任务时长预估模型；将所述特征信息输入确定的任务时长预估模型中，得到目标任务的预估任务时长。有益效果在于，可以针对细化的任务场景，采用与任务场景信息匹配的任务时长预估模型，采用机器学习的方式，利用多维度的数据实现更为精准的任务时长预估，提高了预估的准确性和针对性。

主权项：1.一种任务时长的预估方法，其特征在于，该方法包括：获取目标任务的任务信息，所述任务信息包括：至少两个维度的任务场景信息，以及若干个维度的特征信息，其中，所述任务场景信息的维度分为取货状态维度和任务完成状态维度，所述任务完成状态维度的取值是根据任务的承诺完成时间是否大于预估完成时间确定的，所述特征信息包括如下的至少一项：配送员画像，任务画像，区域画像，商家画像，任务-配送员画像，商家-配送员画像；根据所述至少两个维度的任务场景信息确定任务场景，选取与所述任务场景相关联的任务时长预估模型，其中，所述任务场景包括：完成配送且预估配送时长小于等于承诺配送时长组、完成配送且预估配送时长大于承诺配送时长组、未完成配送且预估配送时长小于等于承诺配送时长组、未完成配送且预估配送时长大于承诺配送时长组；将所述特征信息输入确定的任务时长预估模型中，得到目标任务的预估任务时长；根据目标任务的任务信息，构造多条配送路径；根据所述预估任务时长计算各配送路径的优先级分数；基于各配送路径的优先级分数进行配送调度；其中，所述任务时长预估模型采用以下方式建立和训练：将已完成任务的任务信息划分为多个任务信息集合，使各任务信息集合分别对应一个任务场景，所述任务场景是以所述任务场景信息的各维度的取值确定的；根据每个任务信息集合分别训练得到与对应的任务场景相关联的任务时长预估模型；其中，所述根据每个任务信息集合分别训练得到与对应的任务场景相关联的任务时长预估模型包括：将任务信息集合中的任务信息按照任务完成状态进行划分，得到超时完成的任务信息子集以及按时完成的任务信息子集；对超时完成的任务信息子集中任务信息的数量按预设比例进行加权处理，其中，对于按时完成的任务信息子集的任务信息不加权，对于超时完成的任务信息子集中的任务信息进行加权。

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