出行数据的获取方法、装置、设备和系统制造方法及图纸

本申请提供一种出行数据的获取方法、装置、设备和系统。该方法包括：根据第一历史出行数据，预测地图上的至少一个区域在未来时间范围内的用户出行信息；其中，所述第一历史出行数据用于表征所述地图上不同区域的历史出行订单信息；所述用户出行信息包括所述区域在所述未来时间范围内的未来出行订单量和未来出行订单响应量；向至少一个服务端设备和/或用户端设备推送所述用户出行信息，以使所述至少一个服务端设备根据所述用户出行信息为用户进行服务，从而使得用户出行需求和提供服务的服务端设备匹配，满足了用户的出行需求，也保证了车主的收益，大大提高了用户和车主的服务体验。

Travel data acquisition methods, devices, equipment and systems

The present application provides a method, device, equipment and system for obtaining travel data. The method comprises the following steps: first according to the history of travel data, forecast map of the at least one area in the future information users travel time range; among them, the first historical data for characterization of the travel map in different regions of the history of travel order information; the user travel information including the region in the future time within the range of our travel orders and future travel order response; at least one server device and / or user terminal equipment to push the user travel information, so that the at least one server device according to the user travel information service for the user, so that users travel demand and delivery service matching equipment, to meet the user's demand for travel, also ensure the owner's income, greatly improving the user experience and the owner of the service.

【技术实现步骤摘要】
出行数据的获取方法、装置、设备和系统
本申请涉及互联网技术，尤其涉及一种出行数据的获取方法、装置、设备和系统。
技术介绍
随着城市的发展,城市的范围越来越大，人们对出行有了更高的需求，网络叫车服务或者拼车服务，例如快车、快滴等成为了出租车、私家车和公共交通的有益补充。现有技术中的叫车服务，一般是由出行用户的用户端设备发起出行需求至云端服务器，云端服务器将出行需求公布在服务平台上，由服务端(即可以提供出行服务的车主的终端设备)在服务平台上应答用户需求，并随之提供相应的出行服务。现有技术中，服务平台会根据用户端的地理位置和出行时间，以及服务端的地理位置和空闲时间来提供一定的指导性服务，以使服务端根据双方的地理位置来应答用户的出行需求。但是，随着城市道路的不断发展，交通路况日益复杂，经常会出现某一区域的用户出行需求较多，提供服务的服务端却很少，而另一个区域的用户出行需求较少，提供服务的服务端却供大于求，因此，现有技术中的出行服务很难满足用户的出行需求，也很难平衡服务端的车主的收益，服务效率低下。
技术实现思路
本申请提供一种出行数据的获取方法、装置、设备和系统，用以解决现有技术中用户出行需求和提供服务的服务端设备不匹配，并且无法保证车主的收益的技术问题。一个方面，本申请提供一种出行数据的获取方法，包括：根据第一历史出行数据，预测地图上的至少一个区域在未来时间范围内的用户出行信息；其中，所述第一历史出行数据用于表征所述地图上不同区域的历史出行订单信息；所述用户出行信息包括所述区域在所述未来时间范围内的未来出行订单量和未来出行订单响应量；向至少一个服务端设备和/或至少一个用户端设备推送所述用户出行信息。上述所提供的出行数据的获取方法，通过根据预设的出行数据库中的第一历史出行数据，预测地图上的至少一个区域在未来时间范围内的用户出行信息，并向至少一个服务端设备和/或至少一个用户端设备推送所述用户出行信息，以使服务端设备根据所述用户出行信息为用户进行服务，并使得用户端设备的出行需求能够及时被响应，进而确保用户出行需求和提供服务的服务端设备匹配，满足了用户的出行需求，也保证了车主的收益，大大提高了用户和车主的服务体验。作为一种可实现的方式，所述方法还包括：根据每个所述区域在未来时间范围内的用户出行信息，获取每个所述区域在所述未来时间范围内的未来出行订单量和未来出行订单响应量的差值；将所述差值大于预设阈值的区域确定为热点区域；将所述热点区域的信息推送给所述至少一个服务端设备。该方式通过将确定的热点区域的信息推送给至少一个服务端设备，使得服务端设备可以前往该热点区域的信息所指示的地理位置，更好的为热点区域内的用户提供服务，即更好的满足了热点区域的用户的出行需求，也更好的保证了车主的收益。作为一种可实现的方式，所述区域为对地图中的基础地理位置信息进行离散处理后的网格，每个网格对应地图中的一个经纬度范围；所述热点区域的信息为所述差值大于所述预设阈值的网格中的地图注点POI信息。作为一种可实现的方式，所述根据第一历史出行数据，预测地图上的至少一个区域在未来时间范围内的用户出行信息之前，还包括：对地图中的基础地理位置信息进行离散处理，获得至少一个网格；根据预设的时间段划分策略，对获取的所有第一历史出行订单添加时间戳，得到至少一个第二历史出行订单；所述时间戳包括所述第一历史出行订单的发生日期和所述第一历史出行订单的发生时间所在的时间段标识；所述第一历史出行订单携带所述第一历史出行订单对应的经纬度信息和所述第一历史出行订单的发生时间；根据每个所述第二历史出行订单和所获得的响应信息，生成第二历史出行数据，所述第二历史出行数据包括至少一个第三历史出行订单，每个第三历史出行订单包括所述第二历史出行订单和所述第二历史出行订单的响应状态；所述响应信息用于指示每个所述第二历史出行订单的响应状态；根据所述第二历史出行数据中每个所述第三历史出行订单的经纬度信息，将所述第二历史出行数据映射至所述至少一个网格，获得所述第一历史出行数据。作为一种可实现的方式，所述第一历史出行数据具体包括：每个所述网格在每个历史日期下的每个时间段的历史出行订单量和历史出行订单响应量；相应的，所述用户出行信息具体包括：所述网格在未来日期下的每个时间段的未来出行订单量和未来出行订单响应量。作为一种可实现的方式，所述第一历史出行数据还包括：每个所述网格在每个历史日期下的每个时间段的历史出行订单被响应的等待时间，和/或，每个所述网格在每个历史日期下的每个时间段的历史出行订单被所述历史出行订单所属的网格中的服务端设备所响应的订单量。该方式通过对地图中的基础地理位置信息进行离散处理得到至少一个网格，并根据预设的时间段划分策略，对从出行订单数据库中获取的所有第一历史出行订单添加时间戳，得到至少一个第二历史出行订单，然后根据每个第二历史出行订单和从响应数据库中获得的响应信息生成第二历史出行数据，进而根据该所述第二历史出行数据中每个第三历史出行订单的经纬度信息，将第二历史出行数据映射至所述至少一个网格，得到第一历史出行数据，从而使得云端服务器可以根据该第一历史出行数据获知每个网格在每个历史日期下的每个时间段的历史出行订单量和历史出行订单响应量，进而便于云端服务器根据第一历史出行数据所提供的信息对每个网格在未来日期下的每个时间段的未来出行订单量和未来出行订单响应量进行预测，大大提高了出行需求预测的准确性。作为一种可实现的方式，所述未来时间范围包括当前日期，所述根据预设的出行数据库中的第一历史出行数据，预测至少一个区域在未来时间范围内的用户出行信息，具体包括：根据所述第一历史出行数据，预测每个网格在当前日期的出行订单总量和出行订单响应总量；根据预设的时间段划分策略，获取每个网格中不同日期属性下历史出行订单量的第一变化趋势和历史出行订单响应量的第二变化趋势；所述日期属性包括工作日属性、双休日属性、节假日属性中的任一个；根据每个所述网格在当前日期的出行订单总量和所述第一变化趋势，获得每个所述网格在当前日期的每个时间段的出行订单量；根据每个所述网格在当前日期的出行订单响应总量和所述第二变化趋势，获得每个所述网格在当前日期的每个时间段的出行订单响应量。作为一种可实现的方式，所述根据所述第一历史出行数据，预测每个网格在当前日期的出行订单总量和出行订单响应总量，具体包括：以每个网格的标识为主键，根据所述第一历史出行数据构建每个所述网格的第一时间序列和第二时间序列；其中，所述第一时间序列中包括所述网格内每个历史日期下的历史出行订单总量，所述第二时间序列包括所述网格内每个历史日期下的历史出行订单响应总量；所述第一时间序列和所述第二时间序列的长度等于所述网格内的历史日期的数量；根据第一Arima模型和每个所述网格的第一时间序列，预测每个GEOHASH网格在当前日期的出行订单总量；根据第二Arima模型和每个所述网格的第二时间序列，预测每个GEOHASH网格在当前日期的出行订单响应总量。作为一种可实现的方式，所述根据预设的时间段划分策略，获取每个网格中不同日期属性下历史出行订单量的第一变化趋势和历史出行订单响应量的第二变化趋势，具体包括：以每个网格的标识和日期维度为主键，根据所述第一历史出行数据构建每个所本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种出行数据的获取方法，其特征在于，包括：根据第一历史出行数据，预测地图上的至少一个区域在未来时间范围内的用户出行信息；其中，所述第一历史出行数据用于表征所述地图上不同区域的历史出行订单信息；所述用户出行信息包括所述区域在所述未来时间范围内的未来出行订单量和未来出行订单响应量；向至少一个服务端设备和/或至少一个用户端设备推送所述用户出行信息。

【技术特征摘要】
1.一种出行数据的获取方法，其特征在于，包括：根据第一历史出行数据，预测地图上的至少一个区域在未来时间范围内的用户出行信息；其中，所述第一历史出行数据用于表征所述地图上不同区域的历史出行订单信息；所述用户出行信息包括所述区域在所述未来时间范围内的未来出行订单量和未来出行订单响应量；向至少一个服务端设备和/或至少一个用户端设备推送所述用户出行信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据每个所述区域在未来时间范围内的用户出行信息，获取每个所述区域在所述未来时间范围内的未来出行订单量和未来出行订单响应量的差值；将所述差值大于预设阈值的区域确定为热点区域；将所述热点区域的信息推送给所述至少一个服务端设备和/或所述至少一个用户端设备。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述区域为对地图中的基础地理位置信息进行离散处理后的网格，每个网格对应地图中的一个经纬度范围；所述热点区域的信息为所述差值大于所述预设阈值的网格中的地图注点POI信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预设的出行数据库中的第一历史出行数据，预测地图上的至少一个区域在未来时间范围内的用户出行信息之前，还包括：对地图中的基础地理位置信息进行离散处理，获得至少一个网格；根据预设的时间段划分策略，对获取的所有第一历史出行订单添加时间戳，得到至少一个第二历史出行订单；所述时间戳包括所述第一历史出行订单的发生日期和所述第一历史出行订单的发生时间所在的时间段标识；所述第一历史出行订单携带所述第一历史出行订单对应的经纬度信息和所述第一历史出行订单的发生时间；根据每个所述第二历史出行订单和所获得的响应信息，生成第二历史出行数据，所述第二历史出行数据包括至少一个第三历史出行订单，每个第三历史出行订单包括所述第二历史出行订单和所述第二历史出行订单的响应状态；所述响应信息用于指示每个所述第二历史出行订单的响应状态；根据所述第二历史出行数据中每个所述第三历史出行订单的经纬度信息，将所述第二历史出行数据映射至所述至少一个网格，获得所述第一历史出行数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一历史出行数据具体包括：每个所述网格在每个历史日期下的每个时间段的历史出行订单量和历史出行订单响应量；相应的，所述用户出行信息具体包括：所述网格在未来日期下的每个时间段的未来出行订单量和未来出行订单响应量。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一历史出行数据还包括：每个所述网格在每个历史日期下的每个时间段的历史出行订单被响应的等待时间，和/或，每个所述网格在每个历史日期下的每个时间段的历史出行订单被所述历史出行订单所属的网格中的服务端设备所响应的订单量。7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述未来时间范围包括当前日期，所述根据第一历史出行数据，预测至少一个区域在未来时间范围内的用户出行信息，具体包括：根据所述第一历史出行数据，预测每个网格在当前日期的出行订单总量和出行订单响应总量；根据预设的时间段划分策略，获取每个网格中不同日期属性下历史出行订单量的第一变化趋势和历史出行订单响应量的第二变化趋势；所述日期属性包括工作日属性、双休日属性、节假日属性中的任一个；根据每个所述网格在当前日期的出行订单总量和所述第一变化趋势，获得每个所述网格在当前日期的每个时间段的出行订单量；根据每个所述网格在当前日期的出行订单响应总量和所述第二变化趋势，获得每个所述网格在当前日期的每个时间段的出行订单响应量。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一历史出行数据，预测每个网格在当前日期的出行订单总量和出行订单响应总量，具体包括：以每个网格的标识为主键，根据所述第一历史出行数据构建每个所述网格的第一时间序列和第二时间序列；其中，所述第一时间序列中包括所述网格内每个历史日期下的历史出行订单总量，所述第二时间序列包括所述网格内每个历史日期下的历史出行订单响应总量；所述第一时间序列和所述第二时间序列的长度等于所述网格内的历史日期的数量；根据第一Arima模型和每个所述网格的第一时间序列，预测每个网格在当前日期的出行订单总量；根据第二Arima模型和每个所述网格的第二时间序列，预测每个网格在当前日期的出行订单响应总量。9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据预设的时间段划分策略，获取每个网格中不同日期属性下历史出行订单量的第一变化趋势和历史出行订单响应量的第二变化趋势，具体包括：以每个网格的标识和日期维度为主键，根据所述第一历史出行数据构建每个所述网格的至少一个第三时间序列和至少一个第四时间序列；其中，所述第三时间序列中包括一个历史日期下的不同时间段的历史出行订单量，所述第四时间序列包括所述一个历史日期下的不同时间段的历史出行订单响应量；根据预设的日期属性对每个所述网格中的历史日期进行聚类，获得每个所述网格中的第一属性日期类；所述第一属性日期类包括多个满足所述日期属性的历史日期；根据所述第一属性日期类下的所有第三时间序列，获得每个网格中所述日期属性下历史出行订单量的第一变化趋势；根据所述第一属性日期类下的所有第四时间序列，获得每个网格中所述日期属性下历史出行订单响应量的第二变化趋势。10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，每个所述网格在每个历史日期下的每个时间段的历史出行订单被响应的等待时间，具体包括：每个所述网格在每个历史日期下的每个时间段的历史出行订单被响应的平均等待时间、每个所述网格在每个历史日期下的每个时间段的历史出行订单被响应的最大等待时间、每个所述网格在每个历史日期下的每个时间段的历史出行订单被响应的中值等待时间、每个所述网格在每个历史日期下的每个时间段的历史出行订单被响应的最小等待时间中的至少一个。11.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一历史出行订单还包括：发出所述第一历史出行订单的用户名，和/或，用户发出所述第一历史出行订单的地址。12.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述响应信息包括响应所述第二历史出行订单的司机名、响应所述第二历史出行订单时服务端设备的经纬度信息以及响应所述第二历史出行订单的时间。13.一种出行数据的获取方法，其特征在于，包括：接收云端服务器根据第一历史出行数据预测的至少一个区域在未来时间范围内的用户出行信息并显示；所述第一历史出行数据用于表征所述地图上不同区域的历史出行订单信息；所述用户出行信息包括所述区域在所述未来时间范围内的未来出行订单量和未来出行订单响应量；根据所述用户出行信息向云端服务器发送出行请求。14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：接收所述云端服务器发送的热点区域的信息并进行显示，所述热点区域为所述未来时间范围内的未来出行订单量和未来出行订单响应量的差值大于预设阈值的区域。15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，根据所述用户出行信息向云端服务器发送出行请求，具体包括：根据所述用户出行信息和所述热点区域的信息，确定向所述云端服务器发送出行请求的时间和地点；根据所述发送出行请求的时间和地点，向云端服务器发送所述出行请求。16.根据权利要求14或15所述的方法，其特征在于，所述接收云端服务器根据第一历史出行数据预测的至少一个区域在未来时间范围内的用户出行信息之前，还包括：向云端服务器发送携带所述未来时间范围的获取请求，所述获取请求用于请求地图上至少一个区域在所述未来时间范围内的用户出行信息。17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，所述获取请求还包括地理位置；所述接收云端服务器根据第一历史出行数据预测的所述用户出行信息，具体包括：接收所述云端服务器根据所述第一历史出行数据预测的、与所述地理位置对应的用户出行信息。18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述地理位置包括用户当前所处的地理位置、用户请求查询出行信息的其他地理位置中的至少一个。19.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述接收所述云端服务器根据所述第一历史出行数据预测的、与所述地理位置对应的用户出行信息并进行显示之后，所述方法还包括：若所述地理位置所在的区域为热点区域，则向所述云端服务器发送出行价格上浮请求，以使所述云端服务器根据所述出行价格上浮请求分配为用户提供出行服务的服务端设备。20.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，接收所述云端服务器发送的热点区域的信息并进行显示，具体包括：接收所述云端服务器发送的热点区域的信息；根据所述热点区域的信息，将接收到的用户出行信息对应的区域进行热点区域标识显示。21.根据权利要求20所述的方法，其特征在于，所述根据所述热点区域的信息，将接收到的用户出行信息对应的区域进行热点区域标识显示，包括：若接收到的用户出行信息对应的区域为热点区域，将所述用户出行信息对应的区域进行颜色突出显示；或者，若接收到的用户出行信息对应的区域为热点区域，将所述用户出行信息对应的区域进行位置优先显示；或者，若接收到的用户出行信息对应的区域为热点区域，将所述用户出行信息对应的区域进行左上悬浮标记显示、或者右上悬浮标记显示。22.一种出行数据的获取方法，其特征在于，包括：接收云端服务器根据第一历史出行数据预测的至少一个区域在未来时间范围内的用户出行信息并显示；所述第一历史出行数据用于表征所述地图上不同区域的历史出行订单信息；所述用户出行信息包括所述区域在所述未来时间范围内的未来出行订单量和未来出行订单响应量；根据所述用户出行信息向服务端设备发送出行请求。23.一种出行数据的获取方法，其特征在于，包括：接收云端服务器根据第一历史出行数据预测的至少一个区域在未来时间范围内的用户出行信息并显示；所述第一历史出行数据用于表征所述地图上不同区域的历史出行订单信息；所述用户出行信息包括所述区域在所述未来时间范围内的未来出行订单量和未来出行订单响应量；根据所述用户出行信息向云端服务器发送确认服务响应。24.根据权利要求23所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：接收所述云端服务器发送的热点区域的信息并进行显示，所述热点区域为所述未来时间范围内的未来出行订单量和未来出行订单响应量的差值大于预设阈值的区域。25.根据权利要求24所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户出行信息向云端服务器发送确认服务响应，具体包括：根据所述用户出行信息和所述热点区域的信息，确定为用户端设备提供约车服务的时间和地点；将所述提供约车服务的时间和地点携带在所述确认服务响应中发送给所述云端服务器。26.根据权利要求24或25所述的方法，其特征在于，接收所述云端服务器发送的热点区域的信息并进行显示，具体包括：接收所述云端服务器发送的热点区域的信息；根据所述热点区域的信息，将接收到的用户出行信息对应的区域进行热点区域标识显示。27.根据权利要求26所述的方法，其特征在于，所述根据所述热点区域的信息，将接收到的用户出行信息对应的区域进行热点区域标识显示，包括：若接收到的用户出行信息对应的区域为热点区域，将所述用户出行信息对应的区域进行颜色突出显示；或者，若接收到的用户出行信息对应的区域为热点区域，将所述用户出行信息对应的区域进行位置优先显示；或者，若接收到的用户出行信息对应的区域为热点区域，将所述用户出行信息对应的区域进行左上悬浮标记显示、或者右上悬浮标记显示。28.根据权利要求23所述的方法，其特征在于，所述接收云端服务器根据第一历史出行数据预测的至少一个区域在未来时间范围内的用户出行信息并显示之前，所述方法还包括：向云端服务器发送携带所述未来时间范围的获取请求，所述获取请求用于请求地图上至少一个区域在所述未来时间范围内的用户出行信息。29.根据权利要求28所述的方法，其特征在于，所述获取请求还包括地理位置；所述接收云端服务器根据第一历史出行数据预测的所述用户出行信息，具体包括：接收所述云端服务器根据所述第一历史出行数据预测的、与所述地理位置对应的用户出行信息，所述地理位置包括用户当前所处的地理位置、用户请求查询出行信息的其他地理位置中的至少一个。30.根据权利要求29所述的方法，其特征在于，所述接收所述云端服务器根据所述第一历史出行数据预测的、与所述地理位置对应的用户出行信息并进行显示之后，所述方法还包括：若所述地理位置所在的区域为热点区域，则向所述云端服务器发送服务价格上浮请求，以使所述云端服务器将所述服务价格上浮请求发送给所述地理位置所在区域内的用户端设备。31.一种出行数据的获取方法，其特征在于，包括：接收云端服...

【专利技术属性】
技术研发人员：王瑜，王瑞，叶舟，王金明，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY