拼车订单处理方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种拼车订单处理方法和装置，涉及交通技术领域。本发明专利技术实施例首先基于采集的预定时间段内的一个或多个订单的拼车数据，确定拼车数据中包含的各个拼车特征对拼车成功率影响的权重；其中拼车数据包括一个或多个订单的拼车状态和对应的拼车特征；之后提取当前拼车订单的拼车特征，基于当前拼车订单的拼车特征确定的权重确定当前拼车订单的拼车成功率，本发明专利技术实施例的技术方案能够确定更加合理的折扣，在降低乘客的出行成本的同时提高司机以及平台的收益，实现乘客、司机以及平台的三方共赢。

Carpool order processing method and device

The embodiment of the invention provides a carpool order processing method and device, which relates to the technical field of transportation. The embodiment of the present invention first determines the weight of each carpooling feature contained in the carpooling data on the impact of carpooling success rate based on the carpooling data of one or more orders collected in a predetermined period of time, in which the carpooling data includes the carpooling status of one or more orders and the corresponding carpooling feature, and then extracts the current carpooling order. The technical scheme of the embodiment of the present invention can determine a more reasonable discount, improve the benefits of drivers and platforms while reducing passenger travel costs, and realize passengers, drivers and platforms. The three sides win together.

【技术实现步骤摘要】
拼车订单处理方法和装置
本专利技术实施例涉及交通
，尤其涉及一种基于拼车订单处理方法和装置。
技术介绍
目前使用各类拼车产品的用户日益增加，该产品的目标主要是实现乘客、司机以及平台三方面的共赢，即一方面降低乘客的出行成本、一方面提高司机和平台的收益。目前实现乘客、司机以及平台三方面共赢的主要方法是对使用拼车的乘客进行打折，该乘客需要跟别的乘客共享出行，司机一次拉两单会提高收益，平台在该过程中也会提高效率。在此拼车过程中，折扣是关键。现有技术中的折扣确定方法根据不同的应用场景有很多种方式，例如所有的拼车订单都给与一个固定的折扣，或者根据车程的不同给与不同的折扣，根据订单的时间段给与不同的折扣。上述现有技术中折扣的确定方法都不能通过折扣来促成拼车，没办法刺激乘客选择拼车产品，拼车规模无法达到理想规模，乘客的出行成本不会显著降低，三方共赢无法实现。而如何给出一个合理的折扣来促成拼车成功，需要首先预估当前拼车订单的拼车成功率，再根据拼车成功率给出对应合理的折扣。但是现有技术中并没有提供一种能够准确的预估拼车订单的拼车成功率的技术方案，因此如何预估一个准确的拼车成功率成为目前实现乘客、司机以及平台三方面的共赢所需要解决的问题。
技术实现思路
针对现有技术中如何使得计算机处理可以得到更为准确的预估拼车成功率，本专利技术实施例提供了一种拼车订单处理方法和装置。第一方面，本专利技术实施例提供了一种拼车订单处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：基于采集的预定时间段内的一个或多个订单的拼车数据，确定所述拼车数据中包含的各个拼车特征对拼车成功率影响的权重；其中所述拼车数据包括一个或多个订单的拼车状态和对应的所述拼车特征；提取当前拼车订单的拼车特征，基于所述当前拼车订单的拼车特征确定的所述权重确定所述当前拼车订单的拼车成功率。优选地，所述拼车状态包括拼车成功和拼车失败。优选地，所述确定所述拼车数据中包含的各个拼车特征对拼车成功率影响的权重包括以下步骤：根据所述拼车状态以及所述拼车特征，利用如下公式计算所述拼车特征对应的所述权重：Y＝1/(1+exp(-WTx))式中，Y表示拼车成功率，所述拼车状态为拼车成功时，Y值为1，所述拼车状态为拼车失败时，Y值为0，x表示拼车特征的量化值，W表示所述权重。优选地，所述方法利用支持向量机或迭代的决策树GBDT的方法确定各个拼车特征对拼车成功率影响的权重。优选地，所述拼车特征包括以下的一个或多个：当前司机的位置与拼车订单中乘客的上车位置的距离、当前司机的目的地与拼车订单的目的地的距离、周边的司机数量和当前司机到达拼车订单中乘客的上车位置的估算时间与乘客指定上车时间的时间差。优选地，所述方法还包括如下步骤：根据所述拼车成功率确定对应的折扣值。第二方面，本专利技术实施例提供了一种拼车订单处理装置，所述装置包括权重确定单元和拼车成功率确定单元；所述权重确定单元用于利用采集的预定时间段内的一个或多个订单的拼车数据，确定所述拼车数据中包含的各个拼车特征对拼车成功率影响的权重；其中所述拼车数据包括一个或多个订单的拼车状态和对应的所述拼车特征；所述拼车成功率确定单元用于提取当前拼车订单的拼车特征，基于所述当前拼车订单的拼车特征确定的所述权重确定所述当前拼车订单的拼车成功率。优选地，所述拼车状态包括拼车成功和拼车失败。优选地，所述权重确定单元包括回归模型计算子单元，所述回归模型计算子单元根据所述拼车状态以及所述拼车特征，利用如下公式计算所述拼车特征对应的所述权重：Y＝1/(1+exp(-WTx))式中，Y表示拼车成功率，所述拼车状态为拼车成功时，Y值为1，所述拼车状态为拼车失败时，Y值为0，x表示拼车特征的量化值，W表示所述权重。优选地，所述回归模型计算子单元还用于利用支持向量机或迭代的决策树GBDT的方法确定各个拼车特征对拼车成功率影响的权重。优选地，所述拼车特征包括以下的一个或多个：当前司机的位置与拼车订单中乘客的上车位置的距离、当前司机的目的地与拼车订单的目的地的距离、周边的司机数量和当前司机到达拼车订单中乘客的上车位置的估算时间与乘客指定上车时间的时间差。优选地，所述装置还包括折扣确定单元；所述折扣确定单元用于根据所述拼车成功率确定对应的折扣值。由上述技术方案可知，本专利技术实施例提供一种拼车订单处理方法和装置。本专利技术实施例首先基于采集的预定时间段内的一个或多个订单的拼车数据，确定拼车数据中包含的各个拼车特征对拼车成功率影响的权重；其中拼车数据包括一个或多个订单的拼车状态和对应的拼车特征；之后提取当前拼车订单的拼车特征，基于当前拼车订单的拼车特征确定的权重确定当前拼车订单的拼车成功率，本专利技术实施例利用学习得到权重确定当前拼车订单的拼车成功率的技术方案能够准确的预估拼车成功率，从而确定更加合理的折扣，在降低乘客的出行成本的同时提高司机以及平台的收益，实现乘客、司机以及平台的三方共赢，同时使得计算机处理订单折扣数据的结果更为精确。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些图获得其他的附图。图1是本专利技术一种实施例的拼车订单处理方法的流程示意图；图2是本专利技术另一种实施例的拼车订单处理方法的流程示意图；图3是本专利技术一种实施例的拼车订单处理装置的结构示意图；图4是本专利技术另一种实施例的拼车订单处理装置的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术实施例保护的范围。实施例一：如图1所示，本实施例的一种车订单处理方法包括以下步骤：S1、基于采集的预定时间段内的一个或多个订单的拼车数据，确定所述拼车数据中包含的各个拼车特征对拼车成功率影响的权重；其中所述拼车数据包括一个或多个订单的拼车状态和对应的拼车特征。可选地，所述拼车状态包括拼车成功以及拼车失败；此步骤中，拼车成功对应的拼车成功率为1，拼车失败对应的拼车成功率为0，利用预定时间段内已知的拼车数据，即根据已知的拼车成功率以及对应的拼车特征可以确定各个拼车特征对拼车成功率的影响程度，即各个拼车特征对拼车成功率影响的权重；此步骤中，拼车特征包括当前司机的位置与拼车订单中乘客的上车位置的距离、当前司机的目的地与拼车订单的目的地的距离、周边的司机数量和当前司机到达拼车订单中乘客的上车位置的估算时间与乘客指定上车时间的时间差等，这些拼车特征对拼车是否成功起到一定的作用，即拼车特征对应的权重；那么利用拼车特征对应的权重即可预测拼车订单拼成的概率；应当说明的是，在实际中，上述拼车特征是根据实际的情况不断添加与删除的，从而可以不断提高预估的拼车成功率的准确率；此步骤为离线训练阶段，目的是得到各个拼车特征对应的权重；S2、提取当前拼车订单的拼车特征，基于所述当前拼车订单的拼车特征确定的所述权重确定所述当前拼车订单的拼车成功率；此步骤为线上计算阶段，根据当前拼本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种拼车订单处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：基于采集的预定时间段内的一个或多个订单的拼车数据，确定所述拼车数据中包含的各个拼车特征对拼车成功率影响的权重,其中所述拼车数据包括一个或多个订单的拼车状态和对应的所述拼车特征；提取当前拼车订单的拼车特征，基于所述当前拼车订单的拼车特征确定的所述权重确定所述当前拼车订单的拼车成功率。

【技术特征摘要】
1.一种拼车订单处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：基于采集的预定时间段内的一个或多个订单的拼车数据，确定所述拼车数据中包含的各个拼车特征对拼车成功率影响的权重,其中所述拼车数据包括一个或多个订单的拼车状态和对应的所述拼车特征；提取当前拼车订单的拼车特征，基于所述当前拼车订单的拼车特征确定的所述权重确定所述当前拼车订单的拼车成功率。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述拼车状态包括拼车成功和拼车失败。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述拼车数据中包含的各个拼车特征对拼车成功率影响的权重包括以下步骤：根据所述拼车状态以及所述拼车特征，利用如下公式计算所述拼车特征对应的所述权重：Y＝1/(1+exp(-WTx))式中，Y表示拼车成功率，所述拼车状态为拼车成功时，Y值为1，所述拼车状态为拼车失败时，Y值为0，x表示拼车特征的量化值，W表示所述权重。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法利用支持向量机或迭代的决策树GBDT的方法确定各个拼车特征对拼车成功率影响的权重。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述拼车特征包括以下的一个或多个：当前司机的位置与拼车订单中乘客的上车位置的距离、当前司机的目的地与拼车订单的目的地的距离、周边的司机数量和当前司机到达拼车订单中乘客的上车位置的估算时间与乘客指定上车时间的时间差。6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括如下步骤：根据所述拼车成功率确定对应的折扣值。7.一种拼车订单处理装置，其特征在于，所述装置包括权重...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓晓琳，刘章勋，
申请(专利权)人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11