信息展示方法、装置、存储介质及电子设备与流程

1.本技术涉及互联网技术领域，尤其涉及信息展示方法、装置、存储介质及电子设备。


背景技术：

2.随着都市生活节奏的加快，“互联网 物流”的服务模式得到快速发展。目前，通过配送运力实现的物流服务模式，在生产、生活中发挥着不可替代的作用。
3.现有的通过物流实现的订单配送服务，通常会在用户针对待发送订单进行操作时，将执行该待发送订单将消耗的资源(例如，需要用户支付的配送费)展示给用户。用户在获取到该信息之后，可以根据实际的情况，判断是否接受该资源，并根据判断的结果进行下一步操作。例如，若用户无法接受该资源，则用户可以拒绝发送该待发送订单。可见，用户的决策以及基于该决策作出的动作，在订单配送服务过程中，一定程度的起到了主导作用。而用户的决策直接受到用户获取到的该待发送订单的信息的影响，则通过向用户展示的各信息，对用户进行引导、辅助用户进行决策，能够在宏观上影响配送运力的订单执行能力在各用户生成的订单之间的分配，进而影响整体的订单执行效果。
4.可见，如何通过展示给用户的信息，对用户进行有效的引导，成为亟待解决的问题。


技术实现要素：

5.本说明书实施例提供信息展示方法、装置、存储介质及电子设备，以部分的解决现有技术存在的上述问题。
6.本说明书实施例采用下述技术方案：
7.本说明书提供的信息展示方法，所述方法包括：
8.根据当前所有未执行的订单的数量、当前可用的配送运力的数量中的至少一种，确定配送运力的执行能力；
9.判断所述配送运力的执行能力与所述所有未执行的订单所需的执行能力是否匹配；
10.若否，则针对每个用户，根据该用户生成的待发送订单的信息，采用预先训练的模型，预测该待发送订单的执行难度；
11.根据预测出的该待发送订单的执行难度，确定执行该待发送订单将消耗的附加资源；
12.根据确定出的所述附加资源和预先确定的执行该待发送订单将消耗的基础资源，确定执行该待发送订单实际将消耗的资源；
13.将执行该待发送订单实际将消耗的资源的信息，展示给所述用户，使得所述用户根据所述展示的资源的信息，确定是否发送该待发送订单。
14.可选地，训练所述模型，包括：
15.将历史上配送运力的执行能力与所述历史上所有未执行的订单所需的执行能力不匹配时用户发送的订单，作为样本订单；
16.针对每个样本订单，确定该样本订单的信息，作为训练样本；
17.确定该样本订单在历史中实际的执行难度，作为标签；
18.根据各样本订单的训练样本和标签，训练所述模型。
19.可选地，确定该样本订单在历史中实际的执行难度，作为标签，具体包括：
20.针对该样本订单，确定历史上用户发送该样本订单至该样本订单执行完成之间的时长大于预设的第一阈值、用户在发送该样本订单之后取消该样本订单、用户发送该样本订单至配送运力接到该样本订单之间的时长大于预设的第二阈值、该样本订单对应的商家备货的时长大于预设的第三阈值中的至少一种，作为该样本订单的异常执行状况；
21.根据该样本订单的各异常执行状况，确定该样本订单的标签。
22.可选地，判断所述配送运力的执行能力与所述所有未执行的订单所需的执行能力是否匹配，具体包括：
23.确定执行所有所述未执行的订单所需的执行能力；
24.若所述配送运力的执行能力与执行所有所述未执行的订单所需的执行能力之间的第一差异大于预设的执行能力阈值，则针对当前所有未执行的订单，确定从用户发送该订单，至该订单执行完成之间的预测时长；
25.根据各未执行的订单的所述预测时长，确定所述配送运力执行各未执行的订单的效率；
26.判断所述效率与预设的效率阈值之间的第二差异大于预设的基准阈值，若是，则确定配送运力的执行能力与所述所有未执行的订单所需的执行能力不匹配；所述效率阈值与当前所有未执行的订单的数量负相关，和/或与当前可用的配送运力的数量正相关。
27.可选地，根据该用户生成的待发送订单的信息，采用预先训练的模型，预测该待发送订单的执行难度，具体包括：
28.将用于生成该待发送订单的信息，输入所述预先训练的模型，得到该待发送订单对应于每种异常执行状况的概率；
29.针对该待发送订单对应于每种异常执行状况的概率，根据预设的该异常执行状况的权重，对待发送订单对应于该异常执行状况的概率加权，所述权重是根据业务目标确定的；
30.根据该待发送订单的加权后的各概率，确定该待发送订单的执行难度。
31.可选地，根据预测出的该待发送订单的执行难度，确定执行该待发送订单将消耗的附加资源，具体包括：
32.确定历史上预设时间段内，配送运力的执行能力与所述历史上所有未执行的订单所需的执行能力不匹配时用户发送的各订单的执行难度；
33.根据所述历史上生成的各订单的执行难度，确定资源调整阈值；
34.当前的效率小于预设的效率阈值时，若预测出的该待发送订单的执行难度大于所述资源调整阈值，则根据预测出的该待发送订单的执行难度和所述资源调整阈值之间的第三差异，确定执行该待发送订单将消耗的附加资源，所述附加资源与所述第三差异正相关。
35.可选地，根据所述历史上生成的各订单的执行难度，确定资源调整阈值，具体包
括：
36.根据所述第二差异和所述历史上的未执行的订单的执行难度，确定资源调整阈值，所述资源调整阈值与所述第二差异负相关。
37.可选地，根据确定出的所述附加资源和预先确定的执行该待发送订单将消耗的基础资源，确定执行该待发送订单实际将消耗的资源，具体包括：
38.若该待发送订单的执行难度小于所述资源调整阈值，则将所述基础资源，作为该待发送订单实际消耗的资源；或，
39.若该待发送订单的执行难度小于所述资源调整阈值，则根据预测出的该待发送订单的执行难度和所述资源调整阈值之间的第三差异，确定执行该待发送订单将消耗的附加资源，所述附加资源为负值，且所述附加资源与所述第三差异负相关。
40.可选地，在所述用户发送所述待发送订单之后，所述方法还包括：
41.确定配送运力执行所述未执行的订单得到的基本资源；
42.根据确定出的该待发送订单的附加资源以及所述基本资源，确定预计执行该待发送订单的配送运力将得到的总资源；
43.将所述总资源的信息展示给配送运力，使得所述配送运力根据所述总资源的信息，确定是否接受该用户发送的订单。
44.本说明书提供的信息展示装置，包括：
45.执行能力确定模块，其配置为用于根据当前所有未执行的订单的数量、当前可用的配送运力的数量中的至少一种，确定配送运力的执行能力；
46.匹配判断模块，其配置为用于判断所述配送运力的执行能力与所述所有未执行的订单所需的执行能力是否匹配；
47.执行难度预测模块，其配置为用于在所述配送运力的执行能力与所述所有未执行的订单所需的执行能力不匹配时，针对每个用户，根据该用户生成的待发送订单的信息，采用预先训练的模型，预测该待发送订单的执行难度；
48.附加资源确定模块，其配置为用于根据预测出的该待发送订单的执行难度，确定执行该待发送订单将消耗的附加资源；
49.实际消耗资源确定模块，其配置为用于根据确定出的所述附加资源和预先确定的执行该待发送订单将消耗的基础资源，确定执行该待发送订单实际将消耗的资源；
50.第一展示模块，其配置为用于将执行该待发送订单实际将消耗的资源的信息，展示给所述用户，使得所述用户根据所述展示的资源的信息，确定是否发送该待发送订单。
51.本说明书提供的计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的信息展示的方法。
52.本说明书提供的电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述信息展示的方法。
53.本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
54.本说明书实施例中的信息展示方法、装置、存储介质及电子设备，在用户对待发送订单进行操作时，对当前配送运力的订单执行能力进行判断，若当前配送运力的执行能力与该待发送订单所需的执行能力不匹配，表明配送运力侧对执行能力的“供”和用户侧的“需”之间存在不平衡。为协调“供”和“需”之间的关系，本说明书进一步对该待发送订单的
执行难度进行预测，根据预测的结果生成执行该待发送订单预计将耗费的附加资源，并将该附加资源展示给用户，以激励/抑制该用户对该待发送订单的下单行为。可见，本说明书能够通过向用户展示信息的方式，缓解“供”和“需”之间的不平衡。
附图说明
55.此处所说明的附图用来提供对本说明书的进一步理解，构成本说明书的一部分，本说明书的示意性实施例及其说明用于解释本说明书，并不构成对本说明书的不当限定。在附图中：
56.图1为本说明书实施例提供的信息展示的过程；
57.图2为本说明书实施例提供的信息展示的场景示意图；
58.图3a为本说明书实施例提供的第一种确定实际消耗的资源的过程；
59.图3b为本说明书实施例提供的第二种确定实际消耗的资源的过程；
60.图4为本说明书实施例提供的信息展示装置的结构示意图；
61.图5为本说明书实施例提供的对应于图1的电子设备示意图。
具体实施方式
62.为使本说明书的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本说明书保护的范围。
63.在实际的订单配送场景中，订单需经历“用户下单”、“商家备货”和“配送运力执行订单”几个阶段中的至少一个。其中，“用户下单”的阶段可以视为订单生命周期的起始，直接对后续的一个或几个阶段造成影响。
64.其中，“用户下单”的阶段由用户主导，这导致了该用户下单行为的发生时机主要由用户的主观因素决定，若某一时间段(例如，外卖订单配送场景中的点餐午高峰时间段)内用户集中下单，将致使用户侧对配送运力的订单执行能力的“需”急剧增加。但是，配送运力侧对订单执行能力的“供”通常较难在短时间内出现大幅度的增加，进而导致“需”大于“供”的问题。
65.此时，较大概率的会出现订单无法被及时执行，用户等待时间过长影响用户体验、用户下单后由于对订单执行的时效不满取消订单、配送运力背负订单过多影响订单整体执行质量的现象。
66.或者，若某一时间段内鲜有用户下单，配送运力闲置，将导致配送运力侧对订单执行能力的“供”大于用户侧的“需”。此时，闲置的配送运力无法有效利用，将提高订单执行的综合成本。
67.本说明中的过程旨在通过对用户进行信息展示的方式，协调配送运力侧的“供”与用户侧的“需”之间的平衡。
68.以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。
69.图1为本说明书实施例提供的信息展示的过程，具体可以包括以下步骤中的一个或多个：
70.s100：根据当前所有未执行的订单的数量、当前可用的配送运力的数量中的至少一种，确定配送运力的执行能力。
71.配送运力对订单的执行能力是由多方面因素决定，本说明书示例性的以当前所有未执行的订单的数量、当前可用的配送运力的数量中的至少一种作为确定配送运力的执行能力的依据。
72.具体地，配送运力的执行能力与当前所有未执行的订单的数量负相关，即当前所有未执行的订单的数量越大，配送运力的执行能力越低；和/或配送运力的执行能力与当前可用的配送运力的数量正相关，即当前可用的配送运力的数量越大，配送运力的执行能力越高。
73.本说明对订单的类型不做具体限制，例如该订单可以包括：外卖订单、商超订单中的至少一种。
74.未执行的订单可以包括以下至少一种：配送运力已经执行了取货但尚未执行送货的订单、配送运力还没有执行取货的订单(例如，未分配至配送运力的订单；或，已经分配给配送运力，但该配送运力尚未执行)。
75.此外，在本说明书的另一种对订单的定义方式中，订单可包括以下至少一种：用户发送(可以是发送至调度配送运力的服务平台)之后已经被配送运力接受的订单、用户发送之后尚无配送运力接受的订单。
76.本说明书对确定当前所有未执行的订单的数量的方法不做具体限制。
77.可选地，可以预先以地理位置为依据，将订单在地理上的执行范围(或者根据商家所在的地理位置)划分为若干个区域(例如，某市的某区)，针对划分得到的每个区域，分别的确定该区域中未执行的订单的数量，并针对每个区域分别的实施本说明书中的过程。
78.或者，确定当前所有未执行的订单的数量时，可以针对每个配送运力，获取该配送运力的未执行订单，根据各配送运力的未执行订单，确定当前所有未执行的订单的数量(例如，可以是对各配送运力的未执行订单的数量取平均值)。
79.进一步地，本说明书对确定当前可用的配送运力的数量的方法也不做具体限制。
80.可选地，可以将当前所有的正在执行订单的配送运力的数量，作为当前可用的配送运力的数量。还可以将当前所有的正在执行订单的配送运力中，还可以接受订单分配的配送运力的数量，作为当前可用的配送运力的数量；而当前所有的正在执行订单的配送运力中，已经无法继续接受订单分配的配送运力(即，该配送运力需要执行的订单的量已经达到饱和，无法继续接单)，则不算作当前可用的配送运力。
81.可见，本说明书中的“配送运力的执行能力”，一定程度的可以用于表征：当前情况下，配送运力执行订单各未执行的订单时预计能够实现的执行效果。该执行效果可以通过执行订单的效率、执行订单时出现的超时订单(或提前送达的订单)的比例/数量、用户对该订单的执行(例如，配送)的满意程度(该“满意程度”可以通过预测获得)中的至少一种。
82.此外，本说明书中的“配送运力的执行能力”可以对当前所有未执行订单的执行状况，在宏观上进行综合的表征。
83.通过本步骤得到的配送运力的执行能力可以是数值或向量。
84.s102：判断所述配送运力的执行能力与所述所有未执行的订单所需的执行能力是否匹配。若否，则执行步骤s104。
85.本说明书中的所有未执行的订单所需的执行能力可以是：在执行当前所有未执行的订单的条件下，各未执行完成的订单的执行效果能够达到的预期时，所需要的执行能力。
86.该预期的执行效果可以用以下指标中的至少一种进行表征：预期的订单执行效率的范围、预期的各未执行订单中出现超时订单的数量范围/比例范围、预期的用户对订单执行的满意程度的范围。
87.可选地，各预期的执行效果均可以通过历史数据得到，该历史数据可以是历史的订单执行效率、历史的超时订单的数量/比例、历史的用户对订单执行的满意程度中的至少一种。
88.可见，本说明书中的“配送运力的执行能力与所述所有未执行的订单所需的执行能力不匹配”可以指代以下两种情况中的至少一种：
89.其一、配送运力的执行能力大于所有未执行的订单所需的执行能力。
90.例如，配送运力执行订单各未执行的订单时能够实现的效率，大于预期的订单执行效率的范围限定的最高效率；和/或配送运力执行订单时出现的超时订单的比例，小于预期的各未执行订单中出现超时订单的比例范围限定的最小比例；和/或配送运力执行订单时出现的超时订单的数量，小于预期的各未执行订单中出现超时订单的数量范围限定的最小数量；和/或用户对该订单的执行的满意程度，大于预期的用户对订单执行的满意程度的范围限定的最大值。
91.此时，配送运力的执行能力的“供”大于用户侧的“需”，出现一定程度的配送运力闲置。可以采取一定的措施，将这部分闲置的配送运力利用起来，以降低整体的订单执行成本。
92.其二、配送运力的执行能力小于所有未执行的订单所需的执行能力。
93.例如，配送运力执行订单各未执行的订单时能够实现的效率，小于预期的订单执行效率的范围限定的最低效率；和/或配送运力执行订单时出现的超时订单的比例，大于预期的各未执行订单中出现超时订单的比例范围限定的最大比例；和/或配送运力执行订单时出现的超时订单的数量，大于预期的各未执行订单中出现超时订单的数量范围限定的最大数量；和/或用户对该订单的执行的满意程度，小于预期的用户对订单执行的满意程度的范围限定的最小值。
94.此时，配送运力的执行能力的“供”小于用户侧的“需”，出现一定程度的配送运力紧张。
95.可以采取一定的措施，以提高配送运力的执行能力的“供”。具体地，可以尽快降低当前所有未执行的订单的数量，例如，提高配送运力执行订单的效率、降低各未执行订单中出现的超时订单的数量/比例；和/或，增加当前可用的配送运力的数量等。
96.还可以采取一定的措施，降低未来时刻中用户下单的数量，以抑制用户侧的“需”。
97.可见，本步骤是针对当前各待执行订单、各配送运力的整体的、宏观上的判断。
98.在本说明书一个可选的实施例中，若判断所述配送运力的执行能力与所述所有未执行的订单所需的执行能力匹配，则继续对所述配送运力的执行能力与所述所有未执行的订单所需的执行能力之间的关系进行观测，并判断两者是否匹配。
99.s104：针对每个用户，根据该用户生成的待发送订单的信息，采用预先训练的模型，预测该待发送订单的执行难度。
100.本说明书中涉及的用户的范围可以做广义理解。该用户可以是当前没有在生成的待发送订单的用户，也可以是正在生成待发送订单的用户。为便于描述，以下以正在生成待发送订单的用户为例进行说明。
101.由前述内容可知，订单在执行完成之前需经历至少一个阶段。当前正处于“用户下单”的阶段，在用户将用于生成订单的信息发送至服务平台之前(例如，可以通过用户的终端发送)，该尚未发送至服务平台的订单中包含的信息均处于不确定的状态，本说明书将信息可能由于用户的操作出现变化的订单作为待发送订单。
102.可选地，该待发送的订单的信息可以包括以下的至少一种：待发送订单中的货物的送货点、待发送订单中的货物对应的商家的信息、执行该待发送订单预计将消耗的资源的信息、用户对该待发送订单的个性化需求信息、当前的环境信息(例如，天气、交通情况)等。
103.具体地，可以将用户生成的待发送订单的信息输入预先训练的模型，得到该预先训练的模型输出的该待发送订单的执行难度。
104.本说明书中的“执行难度”可以用于表征当前执行状况(可以通过前述的“配送运力的执行能力”表征)下，预计的执行该待发送订单个体的执行状况的恶劣程度。
105.可选地，该预先训练的模型可以是具有分类功能的模型。执行难度可以用数值或向量的方式进行表征。由于执行难度表达的是“恶劣程度”，在出现预计的该待发送订单的执行效果优于预期时，该执行难度可以是负值。
106.s106：根据预测出的该待发送订单的执行难度，确定执行该待发送订单将消耗的附加资源。
107.本说明书中的附加资源可以是在当前的执行状况下，结合该待发送订单的个体的执行状况，执行该待发送订单需要额外耗费的资源。
108.本说明书对资源的形式不做具体限制。具体地，该资源可以是金额，例如，需向配送运力和/或服务平台支付的金额；此外，该资源还可以是人力资源，例如，配送运力的数量、配送运力的执行能力的消耗的量等。由于实际配送场景中，通常由同一配送运力同时执行多个订单，则其中一个订单的执行额外耗费的人力资源将会影响到该配送运力的其他订单，甚至影响到其他配送运力。
109.该附加资源可以由用户、服务平台、配送运力中的至少一方承担。
110.可选地，执行该待发送订单将消耗的附加资源与待发送订单的执行难度正相关。则在出现预计的该待发送订单的执行效果优于预期(即执行难度低于预期)时，该附加资源可以是负值。
111.s108：根据确定出的所述附加资源和预先确定的执行该待发送订单将消耗的基础资源，确定执行该待发送订单实际将消耗的资源。
112.基础资源可以从历史数据和/或当前的数据中获得，本说明书对基础资源的由来不做具体限制。
113.可选地，该基础资源可以是根据前述的区域的信息确定出的。例如，可以根据该区域中用户的历史订单的数量和/或当前未执行订单的数量、该区域的地理位置、该区域历史的交通状况和/或当前的交通状况中的至少一种得到该基础资源。
114.在本说明书一个可选的实施例中，可以将所述附加资源添加至预先确定的执行该
待发送订单将消耗的基础资源，得到执行该待发送订单实际将消耗的资源。
115.由前述内容可知，在本说明书中的附加资源可以取正值也可以取负值，则根据附加资源得到的该待发送订单实际将消耗的资源可能大于基础资源，也可能小于基础资源。
116.s110：将执行该待发送订单实际将消耗的资源的信息，展示给所述用户，使得所述用户根据所述展示的资源的信息，确定是否发送该待发送订单，如图2所示。
117.本说明书对该实际将消耗的资源的展示方式不做限制。例如，该实际将消耗的资源是需要用户针对该待发送订单支付的配送费时，服务平台可以将该配送费的信息添加至向用户展示的商品页面或商家页面中，在向用户展示商品信息或商家信息的同时，展示该配送费。
118.可见，本说明书中的过程至少能够在表明配送运力侧对执行能力的“供”和用户侧的“需”之间存在不平衡时，通过向用户展示信息的方式，激励/抑制该用户对该待发送订单的下单行为，缓解“供”和“需”之间的不平衡。
119.下面对本说明书中所述的信息展示过程进行详细说明。
120.由前述内容可知，本说明书中的过程有赖于所述预先训练的模型，也就是说，该预先训练的模型在本说明书中发挥着较为重要的作用。现针对该模型的预先训练的过程，进行说明。
121.一、模型的训练。
122.1、确定训练样本和标签。
123.本说明书对模型的具体训练方式不做限制，现以采用有监督的训练为例，对该模型的训练过程进行说明。则在确定训练所需的训练样本时，须为该训练样本确定出与该训练样本对应的标签。
124.具体地，该过程可以是：
125.1)将历史上配送运力的执行能力与所述历史上所有未执行的订单所需的执行能力不匹配时用户发送的订单，作为样本订单。
126.由于，历史上出现不匹配现象时用户发送的订单的执行状况，能够较为真实的反映出不匹配现象造成的后果，则本说明书确定出的样本订单，能够使得模型学习到如何确定不匹配现象发生时用户发送的订单的执行难度。
127.此外，样本订单选择过程中涉及“时刻”的概念一定程度具有时间上的相对性。前述的“历史上未执行的订单”，可以是在该历史时刻中尚未执行的订单，而在当前时刻已经执行完成。训练模型所需的样本订单的数量众多，则在本说明书一个可选的实施例中，各样本订单中的至少两个，其各自对应的“历史上未执行”的时刻可以不同。
128.本说明书中的过程可能涉及多个时刻，各个时刻涉及的用户可能并非同一个特定的人，即，本说明书中用户的概念应与具体的场景相对应。
129.2)针对每个样本订单，确定该样本订单的信息，作为训练样本。
130.该样本订单的信息可以包括以下至少一种：样本订单中的货物的送货点、用户对该样本订单的个性化需求信息、样本订单中的货物对应的商家的信息(例如，该订单中货物的取货点、商家备货所需的时长、商家尚未备货完成的订单的数量等)、执行该样本订单实际消耗的资源的信息、该历史时刻的环境信息(例如，天气、交通情况、配送环境的情况)等。
131.可见，该样本订单的信息，至少能够反映出在该历史时刻中，用户、商家、订单以及
环境中的至少一种，对该样本订单的执行难度造成影响。其中，配送环境可以根据该历史时刻中所有未执行的订单的数量、该历史时刻中可用的配送运力的数量中的至少一种确定。
132.可选地，确定出的样本订单的信息的至少部分可以是采集到的历史上的实际的数据，也可以由预测生成。例如，商家尚未备货完成的订单的数量可以由服务平台直接获得；而由商家备货产生的时长可能会受到商家发送(例如，向服务平台)备货完成信息的操作的影响，不易于获取准确的数据，则该商家备货产生的时长可以通估计的方式获得。
133.3)确定该样本订单在历史中实际的执行难度，作为标签。
134.订单的执行难度一定程度的与该订单的执行状况是异常执行状况的概率正相关(此处，“异常执行状况”指代对订单的执行效果有害的执行状况)。通常情况下，若订单的执行难度越大，该订单的执行状况异常的可能性也越大。反之，若订单的执行难度越低，该订单的执行状况优于预期的可能性也越大。
135.在本说明书一个可选的实施例中，可以取执行状况异常的样本订单作为正例，取执行状况优于预期的样本订单作为反例，并采用正例和反例对模型进行训练。
136.为便于说明，本说明书示例性的取执行状况异常的订单，作为样本订单。
137.由前述内容可知，样本订单的信息可以涉及该样本订单的多个方面，则由样本订单的信息确定出的执行难度，可以从用户、商家、订单以及环境中的至少一个方面，对该样本订单的执行状况是否异常进行表征。
138.该样本订单的信息可以包括以下至少一种：历史上用户发送该样本订单至该样本订单执行完成之间的时长、用户在发送该样本订单之后是否取消该样本订单、用户发送该样本订单至配送运力接到该样本订单之间的时长、该样本订单对应的商家备货的时长中的至少一种。
139.具体地，根据样本订单的信息，为该样本订单确定标签的过程，可以包括以下至少一种：
140.①
针对该样本订单，确定历史上用户发送该样本订单至该样本订单执行完成之间的时长。
141.判断该历史上用户发送该样本订单至该样本订单执行完成之间的时长，是否大于预设的第一阈值。可选地，该第一阈值可以是55分钟。
142.若是，则确定用户发送该样本订单至该样本订单执行完成之间的时长是该样本订单的异常执行状况。
143.确定表征用户发送该样本订单至该样本订单执行完成之间的时长是异常执行状况的第一异常标签，作为该样本订单的标签。
144.可选地，历史上用户发送该样本订单至该样本订单执行完成之间的时长，与该样本订单的执行难度正相关。
145.②
针对该样本订单，确定历史上用户是否在发送(可以是发送给服务平台)该样本订单之后取消该样本订单。
146.在本说明书一个可选的实施例中，可以不计用户在发送该样本订单之后取消订单的原因，将历史上用户在发送该样本订单之后取消的所有可以作为样本的订单作为样本订单。通过此种方法确定出的样本订单能够扩大模型学习的范围，则在线上使用时，即使订单被用户取消的原因不是配送运力，模型也能够较好的识别出该订单。
147.在本说明书另一个可选的实施例中，由于本说明书中的过程主要评价配送运力的执行能力和订单所需的执行能力之间的关系，则可以确定由于用户对配送运力的不满造成取消的订单，作为本说明中的用户在发送该样本订单之后取消的订单。使得模型能够更好的学习到何种订单执行方式易于引起用户的不满。
148.若用户在发送该样本订单之后取消该样本订单，则确定引起用户取消操作的订单执行状况，是该样本订单的异常执行状况。
149.确定表征引起用户取消操作的订单执行状况的第二异常标签，作为该样本订单的标签。可选地，用户在发送之后取消该样本订单的概率，与该样本订单的执行难度正相关。
150.③
针对该样本订单，确定历史上用户发送该样本订单至配送运力接到该样本订单之间的时长。
151.判断历史上用户发送该样本订单至配送运力接到该样本订单之间的时长，是否大于预设的第二阈值。可选地，第二阈值可以是15分钟。
152.若是，则确定用户发送该样本订单至配送运力接到该样本订单之间的时长是该样本订单的异常执行状况。
153.确定表征用户发送该样本订单至配送运力接到该样本订单之间的时长是异常执行状况的第三异常标签，作为该样本订单的标签。
154.在某些配送场景中，服务平台接到用户发送的订单之后，将该订单的至少部分信息发送给各配送运力，由配送运力根据实际情况和其主观意愿判断是否接受该订单。则在用户发送该样本订单至有配送运力接受该订单之间可能存在一定的、受配送运力对该订单的响应效率影响的时长，该时长与该响应效率负相关。
155.可选地，历史上用户发送该样本订单至配送运力接到该样本订单之间的时长，与该样本订单的执行难度正相关。
156.④
针对该样本订单，确定该样本订单对应的商家备货的时长。
157.判断该样本订单对应的商家备货的时长，是否大于预设的第三阈值。
158.若是，则确定该样本订单对应的商家备货的时长是该样本订单的异常执行状况。
159.确定表征该样本订单对应的商家备货的时长是异常执行状况的第四异常标签，作为该样本订单的标签。
160.可选地，该样本订单对应的商家备货的时长与该样本订单的执行难度正相关。
161.在本说明书一个可选的实施例中，前述的第一阈值、第二阈值、第三阈值中的至少一种，可以根据历史数据得到。在前述的“进行区域划分”的场景中，针对每个区域，均可以根据该区域的历史数据，得到该区域的用于确定样本订单的阈值。
162.可见，本说明书中的每个样本订单均至少具有一个标签。
163.在本说明书一个可选的实施例中，可以将数值“1”作为标签。若一样本订单的一执行状况为异常，则将“1”作为该样本订单对应于该执行状况的标签；若一样本订单的一执行状况为正常，则可以将“0”作为该样本订单对应于该执行状况的标签，或者不对该样本订单的该执行状况进行标识。
164.至此，训练模型所需的样本订单已经准备完成。
165.2、训练模型。
166.在得到训练模型所需的样本订单之后，可以针对每个样本订单，将该样本订单的
时的执行能力。在执行效果“恰到好处”时，配送运力对订单的执行能力与订单所需的执行能力相当。此时，既不会出现供大于需，也不会出现供不应需。
182.在本说明书一个可选的实施例中，本步骤中确定出的标准负载和/或标准数量可以是一数值范围，用于表征执行所有所述未执行的订单所需的执行能力。在执行效果“恰到好处”时，配送运力对订单的执行能力既不会超出标准负载、标准数量中的至少一种限定的范围。
183.在实际的配送场景中，服务平台可能对多种类型的配送运力进行调度。例如，配送运力可以包括：专送和快送。专送的配送运力无法自主选择是否接单，可以采用“负载”衡量专送的执行能力；快送可以自主选择是否接单，可采用“超时未接单的订单的数量”衡量快送的执行能力。
184.2、判断所述配送运力的执行能力与执行所有所述未执行的订单所需的执行能力之间的第一差异是否大于预设的执行能力阈值。
185.由前述内容可知，配送运力的执行能力可能大于或小于执行所有所述未执行的订单所需的执行能力。则第一差异可能是正值，也有可能是负值。在本说明书一个可选的实施例中，为便于比较，可以将第一差异的绝对值与预设的执行能力阈值进行比较。
186.若配送运力的执行能力与执行所有所述未执行的订单所需的执行能力之间的第一差异小于预设的执行能力阈值，则确定配送运力的执行能力与所述所有未执行的订单所需的执行能力匹配。
187.若配送运力的执行能力大于执行所有所述未执行的订单所需的执行能力，且第一差异大于预设的执行能力阈值，则表明当前配送运力对执行能力的供大于需的现象较为明显。若配送运力的执行能力小于执行所有所述未执行的订单所需的执行能力，且第一差异大于预设的执行能力阈值，则表明当前配送运力对执行能力的供小于需的现象较为明显。执行能力阈值可以根据历史数据和/或业务目标得到。
188.此时，出现供需不平衡的可能性较大。在本说明书一个可选的实施例中，为进一步确定出该供需不平衡的隐患是否会对订单的执行造成影响，应对当前的状况进行进一步的判断。
189.3、在第一差异大于预设的执行能力阈值时，可以针对当前所有未执行的订单，确定从用户发送该订单，至该订单执行完成之间的预测时长。根据各未执行的订单的所述预测时长，确定所述配送运力执行各未执行的订单的效率。
190.本步骤可以将所述有未执行的订单的信息，输入预设的时长预测模型，得到时长预测模型输出的预测时长。
191.则确定所述配送运力执行各未执行的订单的效率的过程可以是：针对每个未执行订单，根据该未执行订单的信息，对该未执行订单进行单独的预测，得到的该订单的个体的预测时长。然后可以根据各未执行订单个体的预测时长、当前可用的配送运力的数量中的至少一种，确定出配送运力执行各未执行的订单的效率。
192.或者，该确定所述配送运力执行各未执行的订单的效率的过程还可以是：针对所未执行订单，根据所有未执行订单的信息，对所有未执行订单进行整体性的预测，得到的所有未执行订单的整体的预测时长。然后可以根据所有未执行订单的整体的预测时长、当前可用的配送运力的数量中的至少一种，确定出配送运力执行各未执行的订单的效率。
193.可见，本说明书中的配送运力执行各未执行的订单的效率是具有平均意义效率。配送运力执行各未执行的订单的效率与各订单的预测时长的综合负相关、与当前可用的配送运力的数量正相关。
194.在本说明书一个可选的实施例中，可以将所有未执行订单的整体的预测时长，直接作为配送运力执行各未执行的订单的效率。
195.4、判断所述效率与预设的效率阈值之间的第二差异大于预设的基准阈值，若是，则确定配送运力的执行能力与所述所有未执行的订单所需的执行能力不匹配；所述效率阈值与当前所有未执行的订单的数量负相关，和/或与当前可用的配送运力的数量正相关。
196.由前述内容可知，该效率与预设的效率阈值之间的第二差异(在采用第二差异进行比较时，可采用该第二差异的绝对值)可能大于预设的基准阈值，此时确定配送运力的执行能力与所述所有未执行的订单所需的执行能力不匹配，应对该不匹配的现象做出相应的调整。
197.效率阈值可以根据历史数据得到，例如可以根据历史的数据，确定效率达到如何时，用户对订单执行效果的满意程度出现明显的下降，确定此时的效率为效率阈值。基准阈值可以根据历史数据和/或业务目标确定。
198.此时，若效率大于效率阈值，且第二差异大于预设的基准阈值，则表明当前的配送运力的“供”大于当前的“需”。应采取措施将过剩的“供”利用起来。若效率小于效率阈值，且第二差异大于预设的基准阈值，则表明当前的配送运力的“供”不足以应对当前的“需”。应采取措施增加“供”和/或抑制“需”。
199.此外，在效率与预设的效率阈值之间的第二差异小于预设的基准阈值时，可以直接判定当前所述配送运力的执行能力与所述所有未执行的订单所需的执行能力匹配。
200.通过上述步骤，可以对当前是否存在执行能力的供需失衡进行判断。该判断是针对涉及的配送场景的宏观的判断。
201.三、执行难度预测。
202.在本说明书一个可选的实施例中，在对配送场景作出宏观的判断之后，若确定确有对供需关系进行调整的必要，则需对当前的配送场景采取一定的措施。而前述的所有未执行的订单，是用户已经发送的订单，该订单至少部分的涉及资源的信息已经生成无法变更。由此，本说明书从待发送的订单着手，对供需关系进行调整。
203.为避免对配送场景进行过多的干预，本说明在各待发送订单中，筛选出其中的部分待发送订单，针对该筛选出的待发送订单进行资源调整。而其他未被筛选出的订单，则延续发生供需失衡之前的资源确定方式。
204.本步骤中预测出的待发送订单的执行难度，可以在该筛选步骤中作为筛选依据。
205.该预测待发送订单的执行难度的过程可以是：
206.将用于生成该待发送订单的信息，输入所述预先训练的模型，得到该待发送订单对应于每种异常执行状况的概率。针对该待发送订单对应于每种异常执行状况的概率，根据预设的该异常执行状况的权重，对待发送订单对应于该异常执行状况的概率加权。
207.其中，所述权重是根据业务目标确定的。业务目标可以由服务平台指制定。例如，当前的业务目标是“尽量避免用户下单后取消订单”，则可以将对应于“用户下单后取消订单”导致的异常执行状况进行加权；再例如，当前的业务目标对“商家备货的时长”导致的异
常执行状况不十分关注，则可以对“商家备货的时长”导致的异常执行状况进行降权。
208.在前述的“进行区域划分”的场景中，可以针对每个区域，确定该区域的业务目标，并根据该区域的业务目标确定该区域的各异常执行状况的权重。或者，可以针对每个时刻，确定该时刻的业务目标，例如午餐高峰期间的业务目标可以是“避免用户发送该订单至该订单执行完成之间的时长过长”，下午茶期间的业务目标可以是“尽量避免用户下单后取消订单”。
209.在确定出该待发送订单对应于每种异常执行状况的加权之后的概率后，可以对各加权后的概率进行综合(例如，求和)，将该综合的结果作为该待发送订单的执行难度。
210.至此，得到了该待发送订单的执行难度。
211.四、实际消耗资源的确定。
212.在得到了该待发送的订单的执行难度之后，可以根据该执行难度确定该待发送的订单实际消耗的资源。该确定实际消耗的资源的过程可以是：
213.1、确定历史上预设时间段内，配送运力的执行能力与所述历史上所有未执行的订单所需的执行能力不匹配时用户发送的各订单的执行难度。
214.该预设时间段可以根据实际的场景设定。具体地，可以根据预设时长(可以根据场景得到，例如14个自然日)，确定距当前时刻预设时长的历史时刻，作为基准时刻。将所述基准时刻至当前时刻之间的时间段，作为所述预设时间段。
215.该预设时间段内可能包含多个发生了供需不平衡现象的时间区间，该时间区间内用户发送的订单，是本步骤目标的历史的订单。
216.本说明书对该确定出的历史上形成的订单执行难度的确定方法不做具体限制。在本说明书一个可选的实施例中，可以首先获取历史上预设时间段内，配送运力的执行能力与所述历史上所有未执行的订单所需的执行能力不匹配时(即所述时间区间内)发送的各订单，针对该获取的历史上发送的每个订单，将该历史的订单的信息输入所述预先训练的模型，得到该历史的订单的执行难度。
217.可见，该历史上发送的各订单的执行难度，能够一定程度的反映出历史上发生供需失衡现象的严重程度。
218.2、根据所述历史上发送的各订单的执行难度，确定资源调整阈值。
219.本说明书中的源调整阈值可以在前述的“筛选”的步骤中，用于在各待发送订单中，筛选出可以进行资源调整的待发送订单。
220.具体地，该确资源调整阈值的过程可以是：
221.针对当前所有未执行的订单，确定从用户发送该订单，至该订单执行完成之间的预测时长。根据各未执行的订单的所述预测时长，确定所述配送运力执行各未执行的订单的效率。
222.确定所述效率与预设的效率阈值之间的第二差异。根据所述第二差异和所述历史上的未执行的订单的执行难度，确定资源调整阈值。
223.具体地，可以根据所述第二差异确定系数，当前的效率小于预设的效率阈值时，所述系数与所述第二差异负相关，使得所述资源调整阈值与第二差异负相关；当前的效率大于预设的效率阈值时，所述系数与所述第二差异正相关，使得所述资源调整阈值与第二差异正相关。然后，将该系数与所述历史上的未执行的订单的执行难度的乘积，作为资源调整
阈值。可选地，所述系数小于1且大于0。
224.例如，当前的效率小于预设的效率阈值，且第二差异较大，表明“供”不足的现象较为严重，此时应当降低资源调整阈值(以使该资源调整阈值更加敏感)，使得更多的待发送订单的执行难度高于该资源调整阈值。针对这部分数量较多的、执行难度高于该资源调整阈值的待发送订单，进行实际将消耗的资源的调整，能够更加有效的缓解供需失衡的现象。所述资源调整阈值与所述第二差异负相关。
225.此外，当前的效率大于预设的效率阈值，且第二差异较大，表明“供”过剩的现象较为严重，此时应当提高资源调整阈值(以使该资源调整阈值更加敏感)。所述资源调整阈值与所述第二差异正相关。
226.在前述的“进行区域划分”的场景中，由于每个区域之间均不同程度的存在一定的差异，则可以分别地针对每个区域，确定该区域历史上发送的各订单的执行难度，然后根据该区域历史上发送的各订单的执行难度，确定该区域的资源调整阈值。
227.3、当前的效率小于预设的效率阈值时(此时供不应需)，若预测出的该待发送订单的执行难度大于所述资源调整阈值，则根据预测出的该待发送订单的执行难度和所述资源调整阈值之间的第三差异，确定执行该待发送订单将消耗的附加资源，所述附加资源与所述第三差异正相关。
228.为便于说明，以下以附加资源是由用户承担的资源为例进行说明。可选地，该附加资源可以具体体现为需要用户额外承担的配送费。
229.由前述内容可知，在预测出的该待发送订单的执行难度大于所述资源调整阈值时，第三差异与待发送订单的执行难度正相关。则此时，该附加资源可以与该待发送订单的执行难度正相关。
230.可选地，本说明书在确定该待发送订单的执行难度大于所述资源调整阈值之后，则根据预测出的该待发送订单的执行难度和所述资源调整阈值之间的第三差异，确定执行该待发送订单将消耗的附加资源的过程可以是：确定最低附加资源。根据第三差异，采用预设的资源调整规则，确定资源调整的幅度。该预设的资源调整规则可以是模型或者函数。根据最低附加资源和资源调整的幅度，确定附加资源，例如，将资源调整的幅度添加至最低附加资源，得到附加资源。该最低附加资源和/或预设的资源调整规则可以根据实际的场景设定。
231.其中，资源调整规则可以用于表征资源调整幅度和所述执行难度之间的对应关系，可选地，资源调整幅度与所述执行难度正相关。
232.在本说明书一个可选的实施例中，可以采用阶跃一次函数可以作为本说明书中的资源调整规则，则该附加资源可以通过如图3a所示的阶跃一次函数确定。图中，a是纵坐标的最小刻度、b是横坐标的最小刻度，a和b均大于0，a和/或b的取值可以根据实际的场景确定。
233.在本说明书另一个可选的实施例中，可以采用诸如sigmoid等函数可以作为本说明书中的资源调整规则，则该附加资源的确定可以如图3b所示。在通过sigmoid函数确定附加资源时，该函数的特性能够较大程度的拉开较大执行难度的待发送订单的附加资源和较小执行难度的待发送订单的附加资源之间的差异。使得通过本说明书中的信息展示过程，能够对执行难度较大的“需”进行有针对性的抑制，在调节供需平衡的同时，避免对服务平
台的利益造成损害。
234.当前的效率大于预设的效率阈值时(此时供大于需)，若预测出的该待发送订单的执行难度小于所述资源调整阈值，则根据预测出的该待发送订单的执行难度和所述资源调整阈值之间的第三差异，确定执行该待发送订单将消耗的附加资源，所述附加资源与所述第三差异正相关。可选地，此时附加资源为负值。
235.4、确定实际消耗的资源。
236.当前的效率小于预设的效率阈值时(此时供不应需)，若该待发送订单的执行难度小于所述资源调整阈值，表明即使用户放弃发送该待发送订单，对当前配送运力的压力的缓解程度也是十分有限的，则将所述基础资源，作为该待发送订单实际消耗的资源，避免为该待发送订单增加附加资源的行为伤害该用户。
237.当前的效率大于预设的效率阈值时(此时供大于需)，若该待发送订单的执行难度小于所述资源调整阈值，则根据预测出的该待发送订单的执行难度和所述资源调整阈值之间的第三差异，确定执行该待发送订单将消耗的附加资源，所述附加资源为负值，且所述附加资源与所述第三差异负相关。
238.此时，该附加资源可以是发送该待发送订单的条件下，该用户得到的奖励。具体地，该奖励可以是红包、优惠券、权益等。则该附加资源能够增加用户发送待发送订单的积极性，以提高用户侧的“需”。
239.五、展示。
240.当前的效率小于预设的效率阈值时，该实际消耗的资源大于基础资源，以资源为配送费为例，该展示的资源的信息至少能够向用户传达“执行该待发送订单所需的配送费较高”，此时，用户可以自行判断是否接受该较高的配送费。由于配送费较高，用户一定程度的会放弃将该待发送订单的信息发送至服务平台，可见，本说明书中的信息展示过程能够通过向用户进行信息展示的方式，抑制用户侧的“需”。
241.当前的效率大于预设的效率阈值时，实际消耗的资源小于基础资源，可以直接向用户展示该实际消耗的资源，仍以资源为配送费为例，则该展示的资源的信息至少能够向用户传达“执行该待发送订单所需的配送费较低”，以激励用户侧的“需”，促使用户发送该待发送订单，进而提高闲置的配送运力的使用率。
242.可选地，可以将基础资源和附加资源分别的展示给用户，使得用户能够更加直观的获知该待发送的订单的资源消耗情况
243.由上述内容可知，本说明书中的实际将消耗的资源是用户的操作为基础生成的，则该实际将消耗的资源将随用户的操作发生变化，使得向用户展示的消耗的资源的信息也随用户的操作发生变化。
244.在本说明书一个可选的实施例中，若该实际消耗的资源大于基础资源，在用户发送(可以是发送给服务平台)该待执行订单之后，可以根据确定出的该待发送订单的附加资源，以及配送运力执行所述未执行的订单得到的基本资源(可根据实际的场景设置)，确定预计执行该待发送订单的配送运力将得到的总资源，该总资源可以是支付给配送运力的报酬，可选地将附加资源的至少部分添加至所述基本资源，得到所述总资源。
245.然后将所述总资源的信息展示给配送运力，使得所述配送运力根据所述总资源的信息，确定是否接受该用户发送的订单。
246.可选地，在实际消耗的资源大于基础资源时，总资源与附加资源正相关。由于配送运力能够得到更高的总资源，配送运力执行订单的积极性也将相应的提高。可见，本说明书中的信息展示过程还能够通过向配送运力进行信息展示的方式，激励配送运力侧的“供”。
247.在本说明书另一个可选的实施例中，若该实际消耗的资源小于基础资源，则在用户发送(可以是发送给服务平台)该待执行订单之后，确定配送运力执行所述未执行的订单得到的基本资源，将该基本资源作为总资源，将所述总资源的信息展示给配送运力。
248.在本说明书一个可选的实施例中，步骤s110之后，执行步骤s112。
249.s112：等待预设的间隔时间，执行步骤s100。其中，预设的间隔时间可以根据实际场景设定，例如，该预设的间隔时间可以是5分钟。
250.可见，本说明书中的过程还能够通过向配送运力展示信息的方式，提高配送运力执行订单的积极性，以进一步解决“供”、“需”失衡的问题。
251.基于同样的思路，本说明书实施例还提供了对应于图1所示过程的信息展示装置，该信息展示装置如图4所示。
252.图4为本说明书实施例提供的信息展示装置的结构示意图，该信息展示装置可以包括以下模块中的一个或多个：
253.执行能力确定模块400，其配置为用于根据当前所有未执行的订单的数量、当前可用的配送运力的数量中的至少一种，确定配送运力的执行能力；
254.匹配判断模块402，其配置为用于判断所述配送运力的执行能力与所述所有未执行的订单所需的执行能力是否匹配；
255.执行难度预测模块404，其配置为用于在所述配送运力的执行能力与所述所有未执行的订单所需的执行能力不匹配时，针对每个用户，根据该用户生成的待发送订单的信息，采用预先训练的模型，预测该待发送订单的执行难度；
256.附加资源确定模块406，其配置为用于根据预测出的该待发送订单的执行难度，确定执行该待发送订单将消耗的附加资源；
257.实际消耗资源确定模块408，其配置为用于根据确定出的所述附加资源和预先确定的执行该待发送订单将消耗的基础资源，确定执行该待发送订单实际将消耗的资源；
258.第一展示模块410，其配置为用于将执行该待发送订单实际将消耗的资源的信息，展示给所述用户，使得所述用户根据所述展示的资源的信息，确定是否发送该待发送订单。
259.可见，本说明书中的信息展示装置至少能够在表明配送运力侧对执行能力的“供”和用户侧的“需”之间存在不平衡时，通过向用户展示信息的方式，激励/抑制该用户对该待发送订单的下单行为，缓解“供”和“需”之间的不平衡。
260.可选地，信息展示装置还可以包括：训练模块。所述训练模块包括：样本确定子模块、训练样本确定子模块、标签确定子模块和训练子模块。
261.样本确定子模块，其配置为用于将历史上配送运力的执行能力与所述历史上所有未执行的订单所需的执行能力不匹配时用户发送的订单，作为样本订单。
262.训练样本确定子模块，其配置为用于针对每个样本订单，确定该样本订单的信息，作为训练样本。
263.标签确定子模块，其配置为用于确定该样本订单在历史中实际的执行难度，作为标签。
264.训练子模块，其配置为用于根据各样本订单的训练样本和标签，训练所述模型。
265.可选地，标签确定子模块可以包括：异常执行状况确定单元和标签确定单元。
266.异常执行状况确定单元，其配置为用于针对该样本订单，确定历史上用户发送该样本订单至该样本订单执行完成之间的时长大于预设的第一阈值、用户在发送该样本订单之后取消该样本订单、用户发送该样本订单至配送运力接到该样本订单之间的时长大于预设的第二阈值、该样本订单对应的商家备货的时长大于预设的第三阈值中的至少一种，作为该样本订单的异常执行状况。
267.标签确定单元，其配置为用于根据该样本订单的各异常执行状况，确定该样本订单的标签。
268.可选地，匹配判断模块402可以包括：执行能力确定子模块、预测时长确定子模块、效率确定子模块和判断子模块。
269.执行能力确定子模块，其配置为用于确定执行所有所述未执行的订单所需的执行能力。
270.预测时长确定子模块，其配置为用于若所述配送运力的执行能力与执行所有所述未执行的订单所需的执行能力之间的第一差异大于预设的执行能力阈值，则针对当前所有未执行的订单，确定从用户发送该订单，至该订单执行完成之间的预测时长。
271.效率确定子模块，其配置为用于根据各未执行的订单的所述预测时长，确定所述配送运力执行各未执行的订单的效率。
272.判断子模块，其配置为用于判断所述效率与预设的效率阈值之间的第二差异大于预设的基准阈值，若是，则确定配送运力的执行能力与所述所有未执行的订单所需的执行能力不匹配；所述效率阈值与当前所有未执行的订单的数量负相关，和/或与当前可用的配送运力的数量正相关。
273.可选地，执行难度预测模块404可以包括：概率确定子模块、加权子模块和执行难度确定子模块。
274.概率确定子模块，其配置为用于将用于生成该待发送订单的信息，输入所述预先训练的模型，得到该待发送订单对应于每种异常执行状况的概率。
275.加权子模块，其配置为用于针对该待发送订单对应于每种异常执行状况的概率，根据预设的该异常执行状况的权重，对待发送订单对应于该异常执行状况的概率加权，所述权重是根据业务目标确定的。
276.执行难度确定子模块，其配置为用于根据该待发送订单的加权后的各概率，确定该待发送订单的执行难度。
277.可选地，附加资源确定模块406可以包括：历史订单确定子模块、资源调整阈值确定子模块和附加资源确定子模块。
278.历史订单确定子模块，其配置为用于确定历史上预设时间段内，配送运力的执行能力与所述历史上所有未执行的订单所需的执行能力不匹配时用户发送的各订单的执行难度。
279.资源调整阈值确定子模块，其配置为用于根据所述历史上生成的各订单的执行难度，确定资源调整阈值。
280.附加资源确定子模块，其配置为用于当前的效率小于预设的效率阈值时，若预测
出的该待发送订单的执行难度大于所述资源调整阈值，则根据预测出的该待发送订单的执行难度和所述资源调整阈值之间的第三差异，确定执行该待发送订单将消耗的附加资源，所述附加资源与所述第三差异正相关。
281.可选地，资源调整阈值确定子模块其配置为用于根据所述第二差异和所述历史上的未执行的订单的执行难度，确定资源调整阈值，所述资源调整阈值与所述第二差异负相关。
282.可选地，实际消耗资源确定模块408可以包括：第一确定子模块、第二确定子模块中的至少一种。
283.第一确定子模块，其配置为用于若该待发送订单的执行难度小于所述资源调整阈值，则将所述基础资源，作为该待发送订单实际消耗的资源。
284.第二确定子模块，其配置为用于若该待发送订单的执行难度小于所述资源调整阈值，则根据预测出的该待发送订单的执行难度和所述资源调整阈值之间的第三差异，确定执行该待发送订单将消耗的附加资源，所述附加资源为负值，且所述附加资源与所述第三差异负相关。
285.可选地，信息展示装置还可以包括：第二展示模块。第二展示模块可以包括：基本资源确定子模块、总资源确定子模块和展示子模块。
286.基本资源确定子模块，其配置为用于确定配送运力执行所述未执行的订单得到的基本资源。
287.总资源确定子模块，其配置为用于根据确定出的该待发送订单的附加资源以及所述基本资源，确定预计执行该待发送订单的配送运力将得到的总资源。
288.展示子模块，其配置为用于将所述总资源的信息展示给配送运力，使得所述配送运力根据所述总资源的信息，确定是否接受该用户发送的订单。
289.本说明书实施例还提供了计算机可读存储介质，该存储介质存储有计算机程序，计算机程序可用于执行上述任一个信息展示的过程。
290.本说明书实施例还提出了图5所示的电子设备的示意结构图。如图5，在硬件层面，该电子设备可以包括处理器、内部总线、网络接口、内存以及非易失性存储器，当然还可能包括其他业务所需要的硬件。处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，以实现上述任一个信息展示的过程。
291.当然，除了软件实现方式之外，本说明书并不排除其他实现方式，比如逻辑器件异或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。
292.在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(programmable logic device,pld)(例如现场可编程门阵列(field programmable gate array，fpga))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片pld上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作
专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(hardware description language，hdl)，而hdl也并非仅有一种，而是有许多种，如abel(advanced boolean expression language)、ahdl(altera hardware description language)、confluence、cupl(cornell university programming language)、hdcal、jhdl(java hardware description language)、lava、lola、myhdl、palasm、rhdl(ruby hardware description language)等，目前最普遍使用的是vhdl(very-high-speed integrated circuit hardware description language)与verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
293.控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：arc 625d、atmel at91sam、microchip pic18f26k20以及silicone labs c8051f320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
294.上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
295.为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
296.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
297.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实
现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
298.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
299.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
300.在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
301.内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
302.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
303.还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
304.本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
305.本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
306.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实
施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
307.以上所述仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。