[发明专利]一种约车订单处理方法及装置

权利要求书

1.一种约车订单处理方法，应用于服务器，其特征在于，所述方法包括：

获取约车订单的订单特征参数以及所述约车订单中的行程目的地；其中，所述订单特征参数包括：所述约车订单所属用户的用户画像、所述约车订单的行程特征、所述约车订单的环境特征中的至少一种；

获取推荐内容的预设的内容特征参数；其中，所述推荐内容为所述行程目的地所在预设区域内的推荐内容；

针对每个所述推荐内容，将所述订单特征参数、内容特征参数输入至预设的点击概率预测模型，得到所述推荐内容的预测点击概率；其中，所述点击概率预测模型为通过机器学习得到的；

根据所述预测点击概率，确定目标推荐内容，将所述目标推荐内容发送给所述用户的客户端。

2.根据权利要求1所述的约车订单处理方法，其特征在于，所述获取约车订单的订单特征参数的步骤，包括：

获取所述用户的用户画像；

获取所述约车订单的行程特征；和/或

获取所述约车订单的环境特征。

3.根据权利要求2所述的约车订单处理方法，其特征在于，所述获取所述用户的用户画像的步骤之前，所述方法包括：

获取所述用户的用户特征；

根据所述用户特征以及预设画像生成规则，生成所述用户的用户画像。

4.根据权利要求2所述的约车订单处理方法，其特征在于，所述获取所述约车订单的行程特征的步骤，包括：

获取约车订单的目标行程的目标行程参数，以及所述客户端的历史行程的历史行程参数；其中，行程参数至少包括出发地、目的地以及出行时间；

根据所述目标行程参数以及所述历史行程参数，确定与所述目标行程与相似度最高的目标历史行程；

将所述目标历史行程的预设行程特征，作为所述约车订单的行程特征。

5.根据权利要求2所述的约车订单处理方法，其特征在于，所述获取所述约车订单的环境特征的步骤，包括：

获取所述约车订单的接单车辆所处环境的环境特征；所述环境特征包括温度和/或天气。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的约车订单处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取训练库中的训练样本，所述训练样本中包括：所述训练样本的订单特征参数、推荐内容的内容特征参数以及所述推荐内容的已知点击概率；

根据所述训练样本，训练点击概率预测模型。

7.根据权利要求6所述的约车订单处理方法，其特征在于，所述根据所述训练样本，训练点击概率预测模型的步骤，包括：

针对将所述训练样本中第一训练样本：

将所述第一训练样本的订单特征参数，所述推荐内容的内容特征参数分别输入至初始识别模型，得到初始预测点击概率；

通过所述已知点击概率和初始预测点击概率，对初始识别模型进行反向优化，得到优化后的模型；

将所述训练样本中的第二训练样本，所述推荐内容的内容特征参数迭代至所述优化后的模型，至所述优化后的模型的损失函数的损失值降低至预设损失阈值，得到点击概率预测模型。

8.根据权利要求6所述的约车订单处理方法，其特征在于，所述获取训练库中的训练样本包括：

获取所述推荐内容的已知点击概率，包括：

获取在预设统计周期内，向所述客户端推荐的推荐内容，以及所述客户端对所述推荐内容的反馈内容；所述反馈内容包括点击所述历史推荐内容或未点击所述历史推荐内容；

根据所述反馈内容，统计所述推荐内容的已知点击概率。