[发明专利]分配服务请求的系统和方法有效
申请号: | 201880002585.7 | 申请日: | 2018-06-15 |
公开(公告)号: | CN109478275B | 公开(公告)日: | 2021-03-23 |
发明(设计)人: | 付俊强;曾显越;刘养彪;李奘 | 申请(专利权)人: | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 |
主分类号: | G06Q10/08 | 分类号: | G06Q10/08;G06Q10/06;G06Q50/10;G06Q50/30 |
代理公司: | 成都七星天知识产权代理有限公司 51253 | 代理人: | 袁春晓 |
地址: | 100193 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 分配 服务 请求 系统 方法 | ||
1.一种分配服务请求的方法,包括:
获取目标信息,其中,所述目标信息包括服务提供者的信息、与已被所述服务提供者接受的第一服务请求相关的第一信息、与待分配的第二服务请求相关的第二信息以及实时信息;
其中,所述服务提供者已经接受所述第一服务请求并且正在等待被分配另一个服务请求;通过使用训练模型,基于所述目标信息,确定所述第二服务请求是否与所述服务提供者匹配;
以及
基于所述第二服务请求与所述服务提供者匹配的确定结果,将所述第二服务请求分配给所述服务提供者。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过使用训练模型,基于所述目标信息确定所述第二服务请求是否与所述服务提供者匹配包括:
基于所述目标信息获取特征信息;
将所述特征信息输入所述训练模型;
获取由所述训练模型确定的匹配参数;以及
基于所述匹配参数大于或等于预设阈值的确定结果,将所述第二服务请求分配给所述服务提供者。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述特征信息包括第一特征信息和第二特征信息;以及,基于所述目标信息获取特征信息包括:
直接从所述目标信息中提取所述第一特征信息;以及
基于所述目标信息估计所述第二特征信息。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,与所述第一服务请求相关的所述第一信息包括第一出发位置、第一目的地和第一出发时间,以及与所述第二服务请求相关的第二信息包括第二出发位置、第二目的地和第二出发时间。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述第二特征信息包括所述第一服务请求的第一原始路线的第一距离、所述第二服务请求的第二原始路线的第二距离、与所述第一服务请求相关的第一调整路线的第三距离、与所述第二服务请求相关的第二调整路线的第四距离、与所述第一服务请求和所述第二服务请求相关的组合路线的组合距离、与所述第一服务请求和所述第二服务请求相关的所述组合路线的组合时间、与所述第一服务请求相关的第一绕路距离、与所述第二服务请求相关的第二绕路距离、与所述第一服务请求相关的第一绕路时间、与所述第二服务请求相关的第二绕路时间、所述第一绕路距离与所述第一距离的第一比率、所述第二绕路距离与所述第二距离的第二比率、所述第二服务请求的接载时间、所述服务提供者的位置与所述第二服务请求的所述第二出发位置之间的接驾距离或者与所述第二服务请求相关的所述第二调整路线的所述接驾距离与所述第四距离的第三比率中的一个或以上。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法,其特征在于,所述训练模型包括极限梯度增强模型、线性回归模型或深度学习网络模型中的至少一个。
7.一种确定分配服务请求的训练模型的训练方法,包括:
获取样本信息,其中,所述样本信息包括至少两个历史运输服务记录的每一个的相关信息,其中,对于所述至少两个历史运输服务记录的任何一个,所述相关信息包括历史实时信息、与历史服务提供者相关的历史提供者信息、与所述历史服务提供者所接受的第一历史订单相关的第一历史信息以及与所述第一历史订单相匹配且分配给所述历史服务提供者的第二历史订单相关的第二历史信息;
以及
基于所述样本信息确定所述训练模型。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,基于所述样本信息确定所述训练模型包括:
基于所述样本信息确定所述至少两个历史运输服务记录中的每一个的样本类型,其中,所述样本类型包括正样本类型和负样本类型;
基于所述样本信息确定与所述至少两个历史运输服务记录的每一个相对应的样本特征信息;以及
基于所述样本特征信息和所述至少两个历史运输服务记录的每一个的所述样本类型确定所述训练模型。
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