【技术实现步骤摘要】
司机下线干预方法、装置、电子设备和计算机存储介质
本申请涉及互联网的
，具体而言，涉及一种司机下线干预方法、装置、电子设备和计算机存储介质。
技术介绍
目前，随着互联网技术的快速发展，网约车也逐渐在人们的生活中开始普及。网约车平台中一般包含快车服务、拼车服务、出租车服务、顺风车服务、专车服务等多种服务。用户在使用网约平台发起服务订单时，可根据自身需求的不同选择不同的服务。在上下班高峰期、节假日等情况下，经常会出现某个区域服务提供方运力不足，区域供需失衡的情况。在出现供需失衡情况时，如果服务提供方下线时，则将导致该区域内的供需失衡情况更加严重，从而导致用户打不到车，这将进一步影响用户对网约车客户端的使用。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种司机下线干预方法、装置、电子设备和计算机存储介质，本申请通过使用机器学习模型预测服务提供方当前下线的真实性，并利用下线干预信息对服务提供方进行收车行为干预，从而提高服务提供方的在线时长，达到提升运力调度的效果。根据本申请的一个方面...
【技术保护点】
1.一种司机下线干预方法，其特征在于，包括：/n在检测到服务提供方处于下线状态之后，获取所述服务提供方的下线行为特征数据；/n利用目标预测模型对所述下线行为特征数据进行预测，得到所述服务提供方真实下线的概率值；/n若所述服务提供方真实下线的概率值大于预设阈值，则向所述服务提供方发送下线干预信息，其中，所述下线干预信息用于提醒所述服务提供方延长下线时间。/n
【技术特征摘要】
1.一种司机下线干预方法，其特征在于，包括：
在检测到服务提供方处于下线状态之后，获取所述服务提供方的下线行为特征数据；
利用目标预测模型对所述下线行为特征数据进行预测，得到所述服务提供方真实下线的概率值；
若所述服务提供方真实下线的概率值大于预设阈值，则向所述服务提供方发送下线干预信息，其中，所述下线干预信息用于提醒所述服务提供方延长下线时间。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，向所述服务提供方发送下线干预信息包括：
获取目标时间段所述服务提供方所处目标区域的供需失衡情况，其中，所述目标时间段为检测到所述服务提供方下线之后的时间段；
基于所述目标区域的供需失衡情况确定是否向所述服务提供方发送下线干预信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述目标区域的供需失衡情况确定是否向所述服务提供方发送下线干预信息包括：
若基于所述供需失衡情况确定出所述目标时间段内，所述目标区域内的运力供给数量小于目标区域内的运力需求量，且所述运力供给数量和所述运力需求量之间的差值大于预设差值，则向所述服务提供方发送下线干预信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，向所述服务提供方发送下线干预信息还包括：
预测所述服务提供方的干预成功率，其中，所述干预成功率为向所述服务提供方发送所述下线干预信息之后，所述服务提供方延长下线时间的概率；
基于所述服务提供方的干预成功率确定是否向所述服务提供方发送下线干预信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述服务提供方的干预成功率确定是否向所述服务提供方发送下线干预信息包括：
若所述服务提供方的干预成功率大于预设的干预成功率，则向所述服务提供方发送下线干预信息。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，向所述服务提供方发送下线干预信息还包括：
按照预设干预规则向所述服务提供方发送下线干预信息，其中，所述预设干预规则中包括以下至少一种干预参数：发送所述下线干预信息的时段，发送所述下线干预信息的频率，服务提供方的累积在线时长。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，向所述服务提供方发送下线干预信息包括：
向所述服务提供方所属的服务提供方终端发送目标窗口，以在所述目标窗口中显示所述下线干预信息。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述下线干预信息为热力图，所述热力图中显示所述服务提供方所在目标区域中各个子区域的供需失衡情况。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，向所述服务提供方发送下线干预信息还包括：
向所述服务提供方所属的服务提供方终端发送语音信息，其中，所述语音信息为所述下线干预信息。
10.根据权利要求7或9所述的方法，其特征在于，所述下线干预信息为文字信息，所述下线干预信息包括以下至少一种：当前时刻所述服务提供方的收入信息，当前时刻所述服务提供方的接单总数量，所述服务提供方所在区域发起服务订单的服务请求方的数量，所述服务提供方所在区域的接单成功率。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述下线行为特征数据包括：所述服务提供方的属性特征信息，在检测到所述服务提供方下线时的下线特征信息，所述服务提供方的历史订单特征信息，所述服务提供方的历史下线特征信息，所述服务提供方的收入信息，当前时刻所述服务提供方的工作时长信息和所述服务提供方的接单数量信息。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取训练样本集，其中，所述训练样本集中包括多个训练样本，每个训练样本包括历史服务提供方的下线行为特征数据和标签信息，所述标签信息用于表示其所对应的下线行为特征数据是否为真实下线行为；
利用所述训练样本集对初始预测模型进行训练，得到所述目标预测模型。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，获取训练样本集包括：
若检测到所述历史服务提供方处于下线状态，则获取所述历史服务提供方的下线行为特征数据；
从检测到所述历史服务提供方处于下线状态的时刻开始，经过预设时段，若检测到所述历史服务提供方未上线，则将所述标签信息设置为第一标签信息，所述第一标签信息表示所述历史服务提供方处于真实下线状态；
从检测到所述历史服务提供方处于下线状态的时刻开始，经过预设时段，若检测到所述历史服务提供方再次上线，则将所述标签信息设置为第二标签信息，所述第二标签信息表示所述历史服务提供方为非真实下线状态；
基于所述历史服务提供方的下线行为特征数据和所述标签信息确定所述训练样本集，其中，所述标签信息包括：所述第一标签信息或者所述第二标签信息。
14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在向所述服务提供方发送下线干预信息之后，所述方法还包括：
向所述服务提供方推送目标订单，其中，所述目标订单的终点与所述服务提供方所前往的终点之间的距离小于预设距离，或者，所述目标订单的终点位于目标路段之间；所述目标路段为所述服务提供方的当前位置和其所前往终点之间的路段。
15.一种司机下线行为的干预装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于在检测到服务提供方处于下线状态之后，获取所述服务提供方的下线行为特征数据；
预测单元，用于利用目标预测模型对所述下线行为特征数据进行预测，得到所述服务提供方真实下...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈威，龚平华，张杰雄，
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
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