1.一種快件飄格監控方法，其特征在于，所述快件飄格監控方法包括：
2.根據權利要求1所述的快件飄格監控方法，其特征在于，所述獲取快件分揀過程中與分揀事件相關的基礎數據和關聯特征數據，基于時間戳與事件id，將所述基礎數據與所述關聯特征數據進行時空對齊與特征融合，生成多維特征向量，包括：
3.根據權利要求1所述的快件飄格監控方法，其特征在于，所述采用基于孤立森林與滑動窗口統計的混合異常檢測算法，對所述多維特征向量進行清洗，得到有效特征向量，包括：
4.根據權利要求3所述的快件飄格監控方法，其特征在于，所述在預設時間長度的滑動窗口內，對所述多維特征向量中的數值型特征進行基于統計分布的分析，并標記偏離正常波動范圍的初步異常數據點，包括：
5.根據權利要求2所述的快件飄格監控方法，其特征在于，所述對所述有效特征向量分別按照時間維度和分揀業務屬性維度進行一次劃分和二次劃分，得到多個子數據集，并統計各所述子數據集的快件累計分揀量和快件累計疑似飄格量，包括：
6.根據權利要求1所述的快件飄格監控方法，其特征在于，所述基于各所述子數據集的快件累計分揀量和快件累計疑似飄格量，計算各所述子數據集的動態飄格率和所有子數據集的綜合飄格風險值，包括：
7.根據權利要求1所述的快件飄格監控方法，其特征在于，所述將所述綜合飄格風險值與預設風險閾值進行比較，并基于比較結果生成預警信息，包括：
8.一種快件飄格監控裝置，其特征在于，包括：
9.一種快件飄格監控設備，其特征在于，包括存儲器和至少一個處理器，所述存儲器中存儲有計算機可讀指令；
10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機可讀指令，其特征在于，所述計算機可讀指令被處理器執行時實現如權利要求1-7中任一項所述快件飄格監控方法的各個步驟。