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申请/专利权人：深圳轻喜到家科技有限公司

摘要：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种家政服务预约方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取初始服务订单数据并对初始服务订单数据进行数据列表化处理，得到订单数据处理表单并对订单数据处理表单进行订单识别，确定多个目标预约订单；基于多尺度地理加权回归模型对多个目标预约订单进行订单地理关系分析，确定多个第一地理区域预约订单集合；通过订单输送模式优化模型对多个目标预约订单进行订单核心分配节点分析，得到多个第二地理区域预约订单集合；对多个第一地理区域预约订单集合及多个第二地理区域预约订单集合进行合并派单分析，得到家政服务预约订单处理结果，本申请提高了家政服务预约的订单处理效率。

主权项：1.一种家政服务预约方法，其特征在于，所述家政服务预约方法包括：获取初始服务订单数据并对所述初始服务订单数据进行数据列表化处理，得到对应的订单数据处理表单并对所述订单数据处理表单进行订单识别，确定对应的多个目标预约订单；基于预置多尺度地理加权回归模型对所述多个目标预约订单进行订单地理关系分析，确定对应的多个第一地理区域预约订单集合；具体包括，对所述订单数据处理表单进行地理位置映射图构建，得到对应的订单地理位置映射图；通过预置多尺度地理加权回归模型及所述订单地理位置映射图对所述多个目标预约订单进行定量分析，得到所述多个目标预约订单对应的多个订单定量数据，并根据所述多个订单定量数据从所述多个目标预约订单中确定多个第一地理区域预约订单集合；其中，根据所述订单地理位置映射图构建订单地理位置分布热图；对所述订单地理位置分布热图进行订单热点计算，得到订单热点计算结果，并根据所述订单热点计算结果生成订单热点指标；通过所述多尺度地理加权回归模型，根据所述订单热点计算结果和所述订单热点指标对所述订单地理位置分布热图进行热点聚类，得到目标聚类位置分布热图；对所述目标聚类位置分布热图进行定量分析，得到所述多个目标预约订单对应的多个订单定量数据；其中，定量分析的过程包括计算每个聚类区域的订单数量、平均紧急程度和服务需求类型的分布；订单定量数据包括订单的地理聚集指数和邻近订单的平均距离；根据所述多个订单定量数据从所述多个目标预约订单中确定多个第一地理区域预约订单集合；通过预置订单输送模式优化模型对所述多个目标预约订单进行订单核心分配节点分析，得到多个第二地理区域预约订单集合；具体包括：对所述多个目标预约订单进行订单特征提取，得到每个目标预约订单对应的多个第一预约订单特征；对所述多个第一预约订单特征进行特征标准化处理，得到对应的多个第二预约订单特征；通过预置订单输送模式优化模型对所述多个第二预约订单特征进行订单核心分配节点分析，从所述多个目标预约订单中确定对应的多个第二地理区域预约订单集合，其中，订单输送模式优化模型使用算法和数学模型来分析订单特征，以优化订单的分配和服务路径，在进行核心分配节点分析时，订单输送模式优化模型将考虑服务人员的位置和可用性、路程时间、客户满意度以及服务成本，以确定每个订单的最佳服务节点；所述通过预置订单输送模式优化模型对所述多个第二预约订单特征进行订单核心分配节点分析，从所述多个目标预约订单中确定对应的多个第二地理区域预约订单集合，包括：将所述多个第二预约订单特征输入所述订单输送模式优化模型，并调用所述订单输送模式优化模型的初始网络中心对所述第二预约订单特征进行特征聚类点计算，得到对应的特征聚类点；其中，初始网络中心是预设的一组节点，代表服务分配中心或资源聚集点；特征聚类点为基于订单的地理位置和服务需求特征，反映订单在服务空间中的自然分布和聚集趋势，通过特征聚类点计算，系统能够将具有相似特征的订单聚集在一起，形成聚类点，一个聚类点代表一组订单；对所述多个第二预约订单特征与所述特征聚类点进行距离计算，得到多个特征点距，并对所述多个特征点距进行平均值计算，得到对应的平均点距；其中，对每个第二预约订单特征与相应特征聚类点之间的距离进行计算，量化订单与其聚类中心之间的相对位置关系，距离计算包括测量每个订单特征向量与其最近聚类点之间的欧氏距离；通过所述平均点距对所述初始网络中心的中心位移进行调整，得到目标中心位移并将所述初始网络中心的初始中心位移替换为所述目标中心位移，得到目标网络中心；通过所述目标网络中心对所述第二预约订单特征进行特征聚类点计算，得到对应的目标特征聚类点并通过所述目标特征聚类点从所述多个目标预约订单中确定对应的多个第二地理区域预约订单集合；对所述多个第一地理区域预约订单集合及所述多个第二地理区域预约订单集合进行合并派单分析，得到对应的家政服务预约订单处理结果。

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