发布时间:2023年02月14日
由我所师生合作完成的论文Enough Waiting for the Couriers --- Learning to Estimate Package Pick-up Arrival Time from Couriers' Spatial-Temporal Behaviors被国际顶级期刊ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology录用,该论文由我所林友芳、万怀宇老师指导,由博士生温浩珉、硕士生蔡天岳、和本科生孙忠祥、刘鸿宇同学与阿里合作共同完成。
在智能物流系统中,预测包裹的揽件预计到达时间(ETPA)是一项关键任务,其目的是预测快递员上门所有待揽件包裹的时间。ETPA的准确预测可以帮助系统缓解客户的等待焦虑,改善他们的体验。我们确定了这个问题的三个主要挑战:i)多目标和无路径预测。ii)ETPA预测可分两个阶段——取件路线和时间,由于受到多个复杂因素的影响快递员的未来路径难以预测。iii)在时间预测步骤中,要求立即提供快递员所有未取包裹的ETPA。为了应对上述挑战,我们提出了RankETPA,它将路线预测集成到ETPA预测中。首先,我们设计了路线预测模块,从快递员的大量时空行为中学习其路线策略。此外,还设计了基于时空注意力的到达时间预测器,来捕获待揽收包裹间的时空相关性,用于实时ETPA推断。最后,在两个真实世界数据集和一个人造数据集上进行的大量实验表明,与基线模型相比,RankETPA实现了显著的性能改进。