到店识别方法、装置、存储介质及电子设备与流程

1.本公开涉及互联网技术领域，具体地，涉及一种到店识别方法、装置、存储介质及电子设备。


背景技术：

2.随着互联网的不断发展，用户可通过终端进行在线下单，购买需要的物品，配送运力可前往商户处取物品，并将物品配送至用户。
3.在配送场景下，配送运力在配送物品的过程中，为了能够在更短的时间内完成配送任务，有些配送运力经常未到商户就点击已到店，或已经离开商户后才点击已取物，这种不规范的操作行为，不利于配送平台对运单状态的准确处理，同时也导致出现运单超时的现象时，运单超时的责任无法在配送运力和商户之间进行准确界定。因此，对配送运力实际是否已到店进行识别是配送领域的重要问题。


技术实现要素：

4.本公开的目的是提供一种到店识别方法、装置、存储介质及电子设备，可以提高到店识别的可靠性和准确度。
5.为了实现上述目的，第一方面，本公开提供一种到店识别方法，包括：响应于接收到针对待识别运单的到店完成触发指令，获取所述待识别运单对应的目标商户的第一wifi地理围栏、以及所述目标商户的至少一个邻近商户的第二wifi地理围栏；根据所述第一wifi地理围栏和所述第二wifi地理围栏，识别所述待识别运单的到店状态。
6.可选地，所述方法还包括：获取所述待识别运单对应的配送运力的配送侧终端当前采集到的wifi列表；所述根据所述第一wifi地理围栏和所述第二wifi地理围栏，识别所述待识别运单的到店状态，包括：在所述wifi列表与所述第一wifi地理围栏和所述第二wifi地理围栏中的任一wifi地理围栏之间的相似度大于或等于预设的wifi相似度阈值的情况下，识别所述待识别运单的到店状态为已到店。
7.可选地，所述方法还包括：采用如下方式之一识别所述待识别运单的到店状态为未到店：在所述wifi列表与所述第一wifi地理围栏和所述第二wifi地理围栏中的每一wifi地理围栏之间的相似度均小于所述wifi相似度阈值的情况下，识别所述待识别运单的到店状态为未到店；若所述wifi列表与所述第一wifi地理围栏和所述第二wifi地理围栏中的每一wifi地理围栏之间的相似度均小于所述wifi相似度阈值，且所述配送运力的到店记录表征所述配送运力在当前时间之前的预设时长内未到达过所述目标商户和所述邻近商户，则识别所述待识别运单的到店状态为未到店。
8.可选地，所述wifi列表与所述wifi地理围栏之间的相似度是通过如下方式确定的：根据用于表征所述wifi列表的第一特征向量和用于表征所述wifi地理围栏的第二特征向量，确定所述第一特征向量和所述第二特征向量之间的相似度，并将该相似度作为所述wifi列表与所述wifi地理围栏之间的相似度。
9.可选地，所述方法还包括：在识别所述待识别运单的到店状态为未到店的情况下，生成提示信息，所述提示信息用于提示所述配送运力所述到店完成触发指令未通过验证。
10.可选地，所述目标商户的所述邻近商户是通过如下方式确定的：根据多个商户各自的wifi地理围栏，确定所述商户之间的位置相似度，其中，所述多个商户中包括所述目标商户；将每一所述商户的标识信息和所述商户之间的所述位置相似度输入至图神经网络模型中，以得到所述图神经网络模型输出的各个商户的位置特征信息；根据所述目标商户的位置特征信息，从所述多个商户中确定所述目标商户的所述邻近商户。
11.可选地，所述根据所述目标商户的位置特征信息，从所述多个商户中确定所述目标商户的所述邻近商户，包括：采用如下方式之一从所述多个商户中确定所述目标商户的所述邻近商户：将所述多个商户中位置特征信息与所述目标商户的位置特征信息之间的相似度大于预设的位置相似度阈值的商户，确定为所述目标商户的所述邻近商户；将所述多个商户中位置特征信息与所述目标商户的位置特征信息之间的相似度大于所述位置相似度阈值且满足以下条件中的至少一者的商户，确定为所述目标商户的所述邻近商户：与所述目标商户属于同一区域块、与所述目标商户之间的距离小于预设的距离阈值。
12.第二方面，本公开提供一种到店识别装置，包括：地理围栏获取模块，被配置成用于响应于接收到针对待识别运单的到店完成触发指令，获取所述待识别运单对应的目标商户的第一wifi地理围栏、以及所述目标商户的至少一个邻近商户的第二wifi地理围栏；到店状态识别模块，被配置成用于根据所述第一wifi地理围栏和所述第二wifi地理围栏，识别所述待识别运单的到店状态。
13.可选地，所述装置还包括：wifi列表获取模块，被配置成用于获取所述待识别运单对应的配送运力的配送侧终端当前采集到的wifi列表；所述到店状态识别模块，包括：识别子模块，被配置成用于在所述wifi列表与所述第一wifi地理围栏和所述第二wifi地理围栏中的任一wifi地理围栏之间的相似度大于或等于预设的wifi相似度阈值的情况下，识别所述待识别运单的到店状态为已到店。
14.可选地，所述装置还包括：识别模块，被配置成用于采用如下方式之一识别所述待识别运单的到店状态为未到店：在所述wifi列表与所述第一wifi地理围栏和所述第二wifi地理围栏中的每一wifi地理围栏之间的相似度均小于所述wifi相似度阈值的情况下，识别所述待识别运单的到店状态为未到店；若所述wifi列表与所述第一wifi地理围栏和所述第二wifi地理围栏中的每一wifi地理围栏之间的相似度均小于所述wifi相似度阈值，且所述配送运力的到店记录表征所述配送运力在当前时间之前的预设时长内未到达过所述目标商户和所述邻近商户，则识别所述待识别运单的到店状态为未到店。
15.可选地，所述装置还包括：提示信息生成模块，被配置成用于在识别所述待识别运单的到店状态为未到店的情况下，生成提示信息，所述提示信息用于提示所述配送运力所述到店完成触发指令未通过验证。
16.第三方面，本公开提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本公开第一方面提供的所述方法的步骤。
17.第四方面，本公开提供一种电子设备，包括：存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现本公开第一方面提供的所述方法的步骤。
18.通过上述技术方案，响应于接收到针对待识别运单的到店完成触发指令，可获取待识别运单对应的目标商户的第一wifi地理围栏、以及目标商户的至少一个邻近商户的第二wifi地理围栏，同时根据第一wifi地理围栏和第二wifi地理围栏识别待识别运单的到店状态，可以避免仅根据目标商户的wifi地理围栏进行识别导致的可靠性较低的问题。如果通过邻近商户的第二wifi地理围栏识别出配送运力位于邻近商户附近，由于目标商户与邻近商户的距离较近，可认为配送运力已到达目标商户附近进行取物。如此，通过邻近商户的第二wifi地理围栏，辅助对配送运力是否已实际到达目标商户进行准确识别，增大了wifi探测范围，拓宽了用于到店识别的区域，从而提高到店识别的可靠性和准确度。
19.本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
20.附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：
21.图1是根据一示例性实施例示出的一种到店识别方法的流程图。
22.图2是根据一示例性实施例示出的一种目标商户和邻近商户的示意图。
23.图3是根据一示例性实施例示出的一种确定目标商户的邻近商户的方法的流程图。
24.图4是根据一示例性实施例示出的多个商户的示意图。
25.图5是根据一示例性实施例示出的一种到店识别装置的框图。
26.图6是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
27.图7是根据另一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
28.如背景技术所述，对配送运力实际是否已到店进行识别是配送领域的重要问题。由于采用gps(globalpositioningsystem，全球定位系统)进行定位存在很多不足，例如gps信号容易受到遮挡，且容易发生偏移，目前，配送平台利用商户周边的路由器信息，为商户建立了wifi地理围栏，wifi地理围栏即根据wifi信号用虚拟的栅栏围出的虚拟地理边界。通过商户的wifi地理围栏和配送侧终端采集到的wifi列表，可准确识别配送运力实际是否已到店，相比于通过gps定位进行识别，识别精度有显著提高。
29.然而，发明人在研究过程中发现，在为商户建立wifi地理围栏时，每个商户的wifi地理围栏均采用该商户附近的wifi信号通过算法构建而成，虽然精度较高，但仍有诸多不足。例如存在以下问题：(1)对于单量较少的商户，或者wifi信号较差的商户，因商户附近的wifi信号上报的数据量有限，算法在建模过程中构建的商户wifi地理围栏的精度存在一定程度的下降；(2)配送侧终端上报wifi列表的过程中存在数据缓存问题，当前上报的wifi列表可能并非最新扫描到的wifi列表，中间存在数个扫描周期的延迟，导致配送运力虽然在运单对应的商户，但配送侧终端并未上报在该商户内采集到的wifi列表，从而根据该wifi列表进行到店识别会影响识别结果的准确性；(3)配送侧终端以固定周期扫描wifi列表，如果配送运力从进入商户到离开商户之间的时长较短，即配送运力快速入店离店，终端扫描wifi列表的时刻，配送运力可能还未进入商户或者已经离开商户，这种情况也容易导致对
于配送运力是否到店的误判，使得识别结果不够准确。
30.鉴于此，本公开提供一种到店识别方法、装置、存储介质及电子设备，可以提高到店识别的可靠性和准确度。
31.以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。
32.本公开的实施方式可以应用于各种配送场景，如外卖配送、快递配送等。本公开中的配送运力可以是配送员，也可是无人配送车、无人机、配送机器人等配送设备。当配送运力为配送员时，配送侧终端可以是配送运力使用的手机、平板电脑、个人计算机等终端设备。当配送运力为配送设备时，配送侧终端可以为该配送设备本身。
33.图1是根据一示例性实施例示出的一种到店识别方法的流程图，该方法可应用于具有处理能力的电子设备中，如终端或服务器等。如图1所示，该方法可包括s101和s102。
34.在s101中，响应于接收到针对待识别运单的到店完成触发指令，获取待识别运单对应的目标商户的第一wifi地理围栏、以及目标商户的至少一个邻近商户的第二wifi地理围栏。
35.待识别运单可以是配送运力尚未取物完成的运单。在配送过程中，配送运力需要首先前往待识别运单对应的目标商户取走用户购买的物品，然后再将物品配送至用户，其中，待识别运单对应的目标商户指的是提供下单用户购买物品的商户。
36.配送运力可通过配送侧终端输入针对待识别运单的到店完成触发指令，例如点击页面上的到店按钮，表示自己已到达目标商户，配送侧终端可接收到配送运力输出的该到店完成触发指令。其中，当本公开提供的到店识别方法应用于服务器时，配送侧终端在接收到该到店完成触发指令的情况下，可将该到店完成触发指令发送至服务器，这样，服务器可接收到该到店完成触发指令。终端或服务器在接收到该到店完成触发指令的情况下，可对该到店完成触发指令进行验证，以验证配送运力输入到店完成触发指令的行为是否合规，是否在实际已到店的情况下输入的该到店完成触发指令。
37.本公开中，终端或服务器响应于接收到该到店完成触发指令，可获取目标商户的第一wifi地理围栏、以及目标商户的至少一个邻近商户的第二wifi地理围栏，以识别配送运力是否已到达目标商户。
38.其中，邻近商户可以指的是与目标商户距离较近的商户，将哪一或哪些商户作为目标商户的邻近商户，可以是预先确定出的，例如根据商户之间的距离、商户之间wifi地理围栏的相似度等信息，确定目标商户的邻近商户。对于邻近商户的数量，本公开不做具体限定，可以是一个也可以是多个。图2是根据一示例性实施例示出的一种目标商户和邻近商户的示意图，如图2所示，邻近商户202和邻近商户203可作为目标商户201的邻近商户。值得说明的是，图2以目标商户201的邻近商户包括两个商户为例进行解释说明，但并不构成对本公开实施方式的限制。
39.其中，商户的wifi地理围栏可以是预先构建出的，服务器中可存储有各个商户的wifi地理围栏。在一实施例中，如果配送侧终端中未存储有目标商户的第一wifi地理围栏和至少一个邻近商户的第二wifi地理围栏，配送侧终端可向服务器发送wifi地理围栏获取请求，以使服务器将第一wifi地理围栏和第二wifi地理围栏发送至配送侧终端，这样，配送侧终端可获取到该第一wifi地理围栏和第二wifi地理围栏。
40.在s102中，根据第一wifi地理围栏和第二wifi地理围栏，识别待识别运单的到店状态。
41.其中，根据第一wifi地理围栏和配送侧终端采集到的wifi列表，可识别配送运力是否位于目标商户，根据第二wifi地理围栏和该wifi列表，可识别配送运力是否位于邻近商户附近。如果识别出配送运力位于邻近商户附近，由于目标商户与邻近商户的距离较近，那么可认为配送运力已到达目标商户附近进行取物。
42.如此，避免相关技术中仅根据目标商户的wifi地理围栏进行识别导致的识别范围较小的问题，即使目标商户的第一wifi地理围栏精度不足，通过邻近商户的第二wifi地理围栏，可辅助识别配送运力是否已到达目标商户，提高了到店识别的可靠性。并且，即使由于配送运力入店离店的速度较快，或者配送侧终端的数据缓存问题等原因，导致配送侧终端并未上报在目标商户内采集到的wifi列表，通过配送侧终端在邻近商户附近采集到的wifi列表与邻近商户的第二wifi地理围栏，也可对配送运力是否到达目标商户进行准确识别，增大了wifi探测范围，拓宽了用于到店识别的区域，提高到店识别的准确度和可靠性。
43.通过上述技术方案，响应于接收到针对待识别运单的到店完成触发指令，可获取待识别运单对应的目标商户的第一wifi地理围栏、以及目标商户的至少一个邻近商户的第二wifi地理围栏，同时根据第一wifi地理围栏和第二wifi地理围栏识别待识别运单的到店状态，可以避免仅根据目标商户的wifi地理围栏进行识别导致的可靠性较低的问题。如果通过邻近商户的第二wifi地理围栏识别出配送运力位于邻近商户附近，由于目标商户与邻近商户的距离较近，可认为配送运力已到达目标商户附近进行取物。如此，通过邻近商户的第二wifi地理围栏，辅助对配送运力是否已实际到达目标商户进行准确识别，增大了wifi探测范围，拓宽了用于到店识别的区域，从而提高到店识别的可靠性和准确度。
44.本公开提供的到店识别方法还可包括：获取待识别运单对应的配送运力的配送侧终端当前采集到的wifi列表。
45.当本公开提供的方法应用于终端时，配送侧终端可直接获取到该wifi列表；当本公开提供的方法应用于服务器时，配送侧终端可将采集到的wifi列表发送至服务器，这样，服务器可获取到该wifi列表。
46.相应地，上述s102可包括：在wifi列表与第一wifi地理围栏和第二wifi地理围栏中的任一wifi地理围栏之间的相似度大于或等于预设的wifi相似度阈值的情况下，识别待识别运单的到店状态为已到店。
47.在一可选实施方式中，wifi列表与wifi地理围栏之间的相似度可以是通过如下方式确定的：根据用于表征wifi列表的第一特征向量和用于表征wifi地理围栏的第二特征向量，确定第一特征向量和第二特征向量之间的相似度，并将该相似度作为wifi列表与wifi地理围栏之间的相似度。
48.wifi列表和wifi地理围栏均可通过特征向量的形式进行表示，通过计算第一特征向量和第二特征向量之间的距离，例如余弦距离、欧式距离，可确定二者之间的相似度。其中，第一特征向量和第二特征向量之间的距离越小，可表征二者之间的相似度越高，距离越大可表征二者之间的相似度越低。第一特征向量和第二特征向量之间的相似度，可作为wifi列表与wifi地理围栏之间的相似度。如果wifi列表与wifi地理围栏之间的相似度大于预设的wifi相似度阈值，可表征wifi列表与wifi地理围栏之间的相似度较高，也即表征配
送运力与该wifi地理围栏对应的商户之间的距离较近。
49.在wifi列表与第一wifi地理围栏和第二wifi地理围栏中的任一wifi地理围栏之间的相似度大于或等于预设的wifi相似度阈值的情况下，可表征配送运力与目标商户和邻近商户中任一商户之间的距离较近。如图2所示，例如配送侧终端当前采集到的wifi列表与邻近商户202的wifi地理围栏之间的相似度大于wifi相似度阈值，可表征配送运力与邻近商户202之间的距离较近，可认为配送运力已到达目标商户201附近进行取物，此时可识别待识别运单的到店状态为已到店。当然也可能存在wifi列表与多个wifi地理围栏之间的相似度均大于wifi相似度阈值，例如wifi列表与邻近商户202的wifi地理围栏和目标商户201的wifi地理围栏之间的相似度均大于wifi相似度阈值。
50.在上述技术方案中，并非局限于仅通过wifi列表与目标商户的wifi地理围栏识别配送运力是否已到店，在配送侧终端采集到的wifi列表与第一wifi地理围栏和第二wifi地理围栏中的任一wifi地理围栏之间的相似度大于wifi相似度阈值的情况下，即可识别待识别运单的到店状态为已到店。通过邻近商户的wifi地理围栏，辅助对配送运力是否到达目标商户进行识别，增大了wifi探测范围和识别范围，提高了识别结果的可靠性。
51.示例地，可采用如下两种实施方式之一识别待识别运单的到店状态为未到店。
52.在一种实施方式中，在wifi列表与第一wifi地理围栏和第二wifi地理围栏中的每一wifi地理围栏之间的相似度均小于wifi相似度阈值的情况下，识别待识别运单的到店状态为未到店。
53.如果配送侧终端当前采集到的wifi列表与每一wifi地理围栏之间的相似度均小于wifi相似度阈值，可表征配送运力与目标商户之间的距离较远，且与邻近商户之间的距离也较远，配送运力并不位于目标商户附近，因此可识别待识别运单的到店状态为未到店。
54.在另一种实施方式中，若wifi列表与第一wifi地理围栏和第二wifi地理围栏中的每一wifi地理围栏之间的相似度均小于wifi相似度阈值，且配送运力的到店记录表征配送运力在当前时间之前的预设时长内未到达过目标商户和邻近商户，则识别待识别运单的到店状态为未到店。
55.在一场景中，配送运力到达目标商户时可能未输入到店完成触发指令，而在离店之后才输入到店完成触发指令，由于配送运力已离店不在目标商户附近，配送侧终端采集到的wifi列表与每一wifi地理围栏之间的相似度可能均小于wifi相似度阈值，此时可通过配送运力的到店记录确定配送运力在当前时间之前的预设时长(如5min)内是否到达过目标商户和邻近商户，如果未到达过，则可识别待识别运单的到店状态为未到店，如果到达过，则可识别到店状态为已到店。其中，配送运力的到店记录可以是根据配送运力的定位信息进行记录的，用于表征配送运力到达过哪个商户。
56.这样，在配送侧终端采集到的wifi列表与每一wifi地理围栏之间的相似度均小于wifi相似度阈值的情况下，可进一步通过配送运力的到店记录进行判定，提高识别结果的可靠性和准确性。
57.本公开提供的到店识别方法还可包括：在识别待识别运单的到店状态为未到店的情况下，生成提示信息，该提示信息可用于提示配送运力到店完成触发指令未通过验证。
58.如果识别出待识别运单的到店状态为未到店，则配送运力当前并未在目标商户附近，此时可生成提示信息，该提示信息可用于提示配送运力实际并不在目标商户，其输入到
店完成触发指令的行为不符合规范，即到店完成触发指令未通过验证。当本公开提供的方法应用于终端时，配送侧终端可生成该提示信息；当本公开提供的方法应用于服务器时，服务器在生成提示信息后，可将该提示信息发送至配送侧终端。该提示信息可由配送侧终端通过弹窗、提示框、语音等方式进行提示，对于提示方式被本公开不做具体限制。如此，可对配送运力不合规范的行为进行及时地提醒，以避免其在未到店的情况下输入到店完成触发指令的行为再次出现。
59.下面介绍本公开中确定目标商户的邻近商户的示例性实施方式。图3是根据一示例性实施例示出的一种确定目标商户的邻近商户的方法的流程图，如图3所示，该方法可包括s301～s303。
60.在s301中，根据多个商户各自的wifi地理围栏，确定商户之间的位置相似度。
61.其中，多个商户中可包括目标商户。图4是根据一示例性实施例示出的多个商户的示意图，如图4所示，多个商户包括商户a、商户b、商户c、商户d和商户e，例如商户a可以是待识别运单对应的目标商户，如图2所示的目标商户201。对于多个商户的数量，本公开不做具体限制，图4仅为示例性解释说明，不构成对本公开实施方式的限制，在实际应用中，多个商户的数量并不局限于此。
62.在一实施例中，可根据多个商户各自的wifi地理围栏，确定每两个商户之间的位置相似度。优选地，在另一实施例中，可首先根据商户的位置信息，确定与该商户位置相对较近的商户，作为该商户的潜在邻近商户，并分别确定每一商户与其潜在邻近商户之间的位置相似度。在该实施例中，对于距离相对较远的两个商户，互为邻近商户的可能性较小，则无需再计算二者之间的位置相似度，可以降低数据处理量，提高计算效率。
63.如图4所示，例如对于商户a，可分别确定其与商户b、商户c和商户d之间的位置相似度，由于商户a与商户e之间的距离较远，商户e作为商户a的邻近商户的概率较低，因此可不再确定商户a与商户e之间的位置相似度。例如对于商户b，可分别确定其与商户a和商户d之间的位置相似度。对于其他商户与之类似。图4可表征多个商户的位置关系图，商户之间的位置相似度可作为商户之间连接边的权重。
64.在一可选实施方式中，wifi地理围栏可通过特征向量的形式进行表示，确定商户之间的位置相似度的方式可以为，通过商户的wifi地理围栏之间的距离(例如余弦距离、欧式距离等)来确定该相似度。其中，wifi地理围栏之间的距离越大，可表征商户之间的位置相似度越低，wifi地理围栏之间的距离越小，可表征商户之间的位置相似度越高。
65.在另一可选实施方式中，可通过商户之间wifi地理围栏的重叠区域的大小，确定商户之间的位置相似度。其中，重叠区域越大，可表征商户之间的位置相似度越高，重叠区域越小，可表征商户之间的位置相似度越低。
66.在s302中，将每一商户的标识信息和商户之间的位置相似度输入至图神经网络模型中，以得到图神经网络模型输出的各个商户的位置特征信息。
67.其中，s301中确定出的商户之间的位置相似度可作为初步的商户之间的邻近程度。图神经网络模型可以通过采样与游走等算法，挖掘商户之间隐藏的概率关联，通过图神经网络模型输出的结果，可以进一步确定出更为精确的商户之间的邻近程度和邻近关系。本公开中可以采用任一种图神经网络模型，例如graph embedding模型。
68.将每一商户的标识信息(如商户id)和商户之间的位置相似度输入至图神经网络
模型中，图神经网络模型可以输出各个商户的位置特征信息，该位置特征信息可通过多维向量的形式进行表示。
69.在s303中，根据目标商户的位置特征信息，从多个商户中确定目标商户的邻近商户。
70.示例地，可采用如下两种实施方式之一从多个商户中确定目标商户的邻近商户。
71.在一种实施方式中，可将多个商户中位置特征信息与目标商户的位置特征信息之间的相似度大于预设的位置相似度阈值的商户，确定为目标商户的邻近商户。
72.示例地，位置特征信息可通过向量的形式进行表示，位置特征信息之间的相似度可通过向量之间的距离进行确定。如图4所示，根据目标商户a的位置特征信息，例如商户b的位置特征信息与目标商户a的位置特征信息之间的相似度大于预设的位置相似度阈值，那么商户b可作为目标商户a的邻近商户，商户b例如可以是图2所示的邻近商户202。商户c的位置特征信息与目标商户a的位置特征信息之间的相似度大于位置相似度阈值，那么商户c可作为目标商户a的邻近商户，商户c例如可以是图2所示的邻近商户203。
73.另外，在一实施例中，与目标商户的位置特征信息之间的相似度大于位置相似度阈值的商户可能有多个，还可根据相似度的波动情况进行确定。示例地，如图4所示，例如商户b、商户c和商户d的位置特征信息均与目标商户a的位置特征信息之间的相似度大于位置相似度阈值，且对应的相似度从大到小依次为商户b、商户c、商户d，但是商户d对应的相似度与商户c对应的相似度之间波动较大，例如二者之间的差值的绝对值大于差值阈值，可表征商户d与目标商户a之间的邻近程度相比商户c和商户b有明显下降，可不将商户d作为目标商户a的邻近商户，只将商户b和商户c作为邻近商户。
74.在另一种实施方式中，可将多个商户中位置特征信息与目标商户的位置特征信息之间的相似度大于位置相似度阈值且满足以下条件中的至少一者的商户，确定为目标商户的邻近商户：与目标商户属于同一区域块、与目标商户之间的距离小于预设的距离阈值。
75.其中，区域块可以是根据地理位置预先划分的，例如可以采用geohash算法将城市划分为多个区域块，属于同一区域块的商户的距离相对较近。与目标商户之间的距离小于预设的距离阈值，可表征两个商户之间的距离较近，其中，预设的距离阈值可预先标定出。在该实施方式中，如果商户的位置特征信息与目标商户的位置特征信息之间的相似度大于位置相似度阈值，还可进一步判断该商户是否满足以下两个条件中的至少一者：与目标商户属于同一区域块、与目标商户之间的距离小于预设的距离阈值。其中，可以在满足这两个条件中任一条件的情况下，即将该商户确定为目标商户的邻近商户，也可以在同时满足这两个条件的情况下，将该商户确定为目标商户的邻近商户。如此，可以进一步保证商户之间邻近关系的准确性。
76.通过上述技术方案，根据多个商户各自的wifi地理围栏，确定商户之间的位置相似度，该位置相似度可作为初步的商户之间的邻近程度，之后通过图神经网络模型，可以得出更为精确的商户之间的邻近程度，使得确定出的目标商户的邻近商户更能反应商户之间真实的邻近关系。
77.基于同一发明构思，本公开还提供一种到店识别装置，图5是根据一示例性实施例示出的一种到店识别装置的框图，如图5所示，该装置500可包括：
78.地理围栏获取模块501，被配置成用于响应于接收到针对待识别运单的到店完成
触发指令，获取所述待识别运单对应的目标商户的第一wifi地理围栏、以及所述目标商户的至少一个邻近商户的第二wifi地理围栏；
79.到店状态识别模块502，被配置成用于根据所述第一wifi地理围栏和所述第二wifi地理围栏，识别所述待识别运单的到店状态。
80.通过上述技术方案，响应于接收到针对待识别运单的到店完成触发指令，可获取待识别运单对应的目标商户的第一wifi地理围栏、以及目标商户的至少一个邻近商户的第二wifi地理围栏，同时根据第一wifi地理围栏和第二wifi地理围栏识别待识别运单的到店状态，可以避免仅根据目标商户的wifi地理围栏进行识别导致的可靠性较低的问题。如果通过邻近商户的第二wifi地理围栏识别出配送运力位于邻近商户附近，由于目标商户与邻近商户的距离较近，可认为配送运力已到达目标商户附近进行取物。如此，通过邻近商户的第二wifi地理围栏，辅助对配送运力是否已实际到达目标商户进行准确识别，增大了wifi探测范围，拓宽了用于到店识别的区域，从而提高到店识别的可靠性和准确度。
81.可选地，所述装置500还可包括：wifi列表获取模块，被配置成用于获取所述待识别运单对应的配送运力的配送侧终端当前采集到的wifi列表；所述到店状态识别模块502，包括：识别子模块，被配置成用于在所述wifi列表与所述第一wifi地理围栏和所述第二wifi地理围栏中的任一wifi地理围栏之间的相似度大于或等于预设的wifi相似度阈值的情况下，识别所述待识别运单的到店状态为已到店。
82.可选地，所述装置500还可包括：识别模块，被配置成用于采用如下方式之一识别所述待识别运单的到店状态为未到店：在所述wifi列表与所述第一wifi地理围栏和所述第二wifi地理围栏中的每一wifi地理围栏之间的相似度均小于所述wifi相似度阈值的情况下，识别所述待识别运单的到店状态为未到店；若所述wifi列表与所述第一wifi地理围栏和所述第二wifi地理围栏中的每一wifi地理围栏之间的相似度均小于所述wifi相似度阈值，且所述配送运力的到店记录表征所述配送运力在当前时间之前的预设时长内未到达过所述目标商户和所述邻近商户，则识别所述待识别运单的到店状态为未到店。
83.可选地，所述装置500还可包括：提示信息生成模块，被配置成用于在识别所述待识别运单的到店状态为未到店的情况下，生成提示信息，所述提示信息用于提示所述配送运力所述到店完成触发指令未通过验证。
84.关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
85.图6是根据一示例性实施例示出的一种电子设备600的框图。如图6所示，该电子设备600可以包括：处理器601，存储器602。该电子设备600还可以包括多媒体组件603，输入/输出(i/o)接口604，以及通信组件605中的一者或多者。
86.其中，处理器601用于控制该电子设备600的整体操作，以完成上述的到店识别方法中的全部或部分步骤。存储器602用于存储各种类型的数据以支持在该电子设备600的操作，这些数据例如可以包括用于在该电子设备600上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器602可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(static random access memory，简称sram)，电可擦除可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，简称eeprom)，可擦除可编程
只读存储器(erasable programmable read-only memory，简称eprom)，可编程只读存储器(programmable read-only memory，简称prom)，只读存储器(read-only memory，简称rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件603可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器602或通过通信组件605发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。i/o接口604为处理器601和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件605用于该电子设备600与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如wi-fi，蓝牙，近场通信(near field communication，简称nfc)，2g、3g、4g、nb-iot、emtc、或其他5g等等，或它们中的一种或几种的组合，在此不做限定。因此相应的该通信组件605可以包括：wi-fi模块，蓝牙模块，nfc模块等等。
87.在一示例性实施例中，电子设备600可以被一个或多个应用专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、数字信号处理器(digital signal processor，简称dsp)、数字信号处理设备(digital signal processing device，简称dspd)、可编程逻辑器件(programmable logic device，简称pld)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的到店识别方法。
88.在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的到店识别方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器602，上述程序指令可由电子设备600的处理器601执行以完成上述的到店识别方法。
89.图7是根据另一示例性实施例示出的一种电子设备700的框图。例如，电子设备700可以被提供为一服务器。参照图7，电子设备700包括处理器722，其数量可以为一个或多个，以及存储器732，用于存储可由处理器722执行的计算机程序。存储器732中存储的计算机程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理器722可以被配置为执行该计算机程序，以执行上述的到店识别方法。
90.另外，电子设备700还可以包括电源组件726和通信组件750，该电源组件726可以被配置为执行电子设备700的电源管理，该通信组件750可以被配置为实现电子设备700的通信，例如，有线或无线通信。此外，该电子设备700还可以包括输入/输出(i/o)接口758。电子设备700可以操作基于存储在存储器732的操作系统，例如windows server
tm
，mac os x
tm
，unix
tm
，linux
tm
等等。
91.在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的到店识别方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器732，上述程序指令可由电子设备700的处理器722执行以完成上述的到店识别方法。
92.在另一示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序，该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的到店识别方法的代码部分。
93.以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，可以对本公开的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本公开的保护范围。
94.另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。
95.此外，本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本公开的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。