预估司机接单行为的方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸
【技术实现步骤摘要】
预估司机接单行为的方法、装置、设备及存储介质
本专利技术实施例涉及互联网
，尤其涉及一种预估司机接单行为的方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着互联网技术的高度发展以及智能设备的普及，传统的交通技术正在逐步进化为智能交通系统。现有技术中，乘客多使用在线叫车服务软件(例如滴滴、优步、神州、易道等)，通过手机等智能终端进行打车，使人、车、路之间的相互作用关系以新的方式呈现，与传统的打车方式相比，在一定程度上实现了较为准确、高效地出行。而在线叫车服务(例如专车，顺风车，快车等)中，用户发起订单的起点附近，往往会有多个候选司机可能会接单。只有将订单派送给愿意接单的司机时，用户的叫车服务才会成功。因此，正确识别出愿意接单的候选司机对确保和提升在线叫车服务成功率具有重要意义。目前，主要通过司机的接单数占司机浏览订单数的比例，或者司机距离订单起点的距离来估算司机接单的概率。这种方法参考因素比较单一，并不能很好的识别出愿意接单的候选司机，从而导致在线叫车服务的成功率较低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种预估司机接单行为的方法、装置、设备及存储介质，可以正确识别出愿...
【技术保护点】
一种预估司机接单行为的方法，其特征在于，包括：根据在线叫车服务发起的订单请求确定订单信息，所述订单信息中包含乘车起点；获取距离所述乘车起点预设区域范围内的司机作为候选司机，并获取所述候选司机的司机信息；根据所述订单信息和所述司机信息从所述候选司机中选出会接单的司机。
【技术特征摘要】
1.一种预估司机接单行为的方法，其特征在于，包括：根据在线叫车服务发起的订单请求确定订单信息，所述订单信息中包含乘车起点；获取距离所述乘车起点预设区域范围内的司机作为候选司机，并获取所述候选司机的司机信息；根据所述订单信息和所述司机信息从所述候选司机中选出会接单的司机。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述订单信息和所述司机信息从所述候选司机中选出会接单的司机包括：将所述订单信息和所述司机信息输入司机接单行为识别器中进行学习；根据所述司机接单行为识别器输出的司机接单概率，从所述候选司机中选出会接单的司机。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取至少一条历史订单的订单信息，各条历史订单的订单信息中包含历史乘车起点；针对每条历史订单，获取距离所述历史乘车起点预设区域范围内的司机作为历史候选司机，并获取所述历史候选司机的司机信息及司机接单情况；针对每条历史订单，根据所述司机接单情况对历史订单进行标记，并将标记后的历史订单的订单信息和司机信息作为训练数据；采用机器学习方法对所述训练数据进行训练，得到所述司机接单行为识别器。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用机器学习方法对所述训练数据进行训练，得到所述司机接单行为识别器包括：采用以下至少一种算法：决策树算法、随机森林RandomForest算法、迭代决策树GBDT算法和支持向量机算法，对所述训练数据进行训练，得到所述司机接单行为识别器。5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述订单信息中还包含以下至少一项信息：乘车终点、乘车起点和/或乘车终点是否为用户的家庭地址、乘车起点和/或乘车终点是否为用户的工作单位，乘车起点和/或乘车终点是否为商圈、乘车起点和/或乘车终点是否为交通枢纽、订单发起城市、订单发起时间、车辆类型、乘车起点和乘车终点之间的距离、预计价格、预计价格与订单发起城市中订单平均价格比、预计行驶时间、预计行驶速度与订单发起城市中订单平均行驶速度比、是否穿越拥堵区域和用户性别。6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述司机信息包含以下至少一项信息：司机性别、车辆类型、当前移动速度、当前位置、接人行驶距离、预期接人行驶时间、历史推单接单比、预设时间段内的推单接单比，历史平均在线时长、预设时间段内的平均在线时长、预设时间段内的被推单次数和预设时间段内的接单次数。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述订单发起时间包含以下至少一项信息：是否上午、是否下午、是否晚上、是否夜里、星期、小时和是否周末。8.一种预估司机接单行为的装置，其特征在于，包括：订单信息确定模块，用于根据在线叫车服务发起的订单请求确定订单信息，所述订单信息中包含乘车起点；司机信息确定模块，用于获取距离所述乘车起点预设区域范围内的司机作为候选司...
【专利技术属性】
技术研发人员：王超，李岩岩，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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