[发明专利]基于司机期望值的车源推荐方法及装置

说明书

本申请公开了一种基于司机期望值的车源推荐方法及装置，该方法包括根据当前货源信息筛选可接单司机；根据当前货源信息和司机数据为每个可接单司机生成对应的输入数据，并将输入数据输入司机期望模型，得到每个可接单司机的期望值；当可接单司机的期望值小于等于当前货源信息的价格时，将对应的可接单司机推送给当前货源信息对应的发货方。本申请解决如何更加快速、精准的为发货方推送合适的车源信息或司机信息的问题。

技术领域

本申请涉及物流技术领域，具体而言，涉及一种基于司机期望值的车源推荐方法及装置。

背景技术

在物流领域，尤其是干线卡车货运领域，由于货物尺寸不一，储存要求各异，成单金额数值较大，金额波动大等诸多特性，发货方经常需要较长的时间才能找到符合自己货物的承运车辆。

目前，存在将发货方发布的货源信息及承运方(或司机)的车辆信息进行汇总的网站或平台，以便发货方在寻找信息的过程中可以更加方便。但实际应用中，其只是起到了信息汇总的作用，发货方在发布货源信息后，依然需要翻阅大量信息后才能找到合适的车辆信息，此后还需要与该车辆的承运方进行沟通，商谈价格等；而随着时间的推移，车辆的信息也在不断变化，加之排序方法及检索方法的影响，很可能让发货方无法第一时间找到合适的车辆信息，错过与合适的承运方沟通的机会，进而耽误货物的运输时效；另外无法成单的货源信息也会占用平台方的系统资源，不论是货源信息所占用的存储资源，还是在货源大厅中占用的对外展示资源，乃至访问读取货源信息时消耗的网络资源等等。因此如何更加快速、精准的为发货方推送合适的车源信息或司机信息就成了亟待解决的问题。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种基于司机期望值的车源推荐方法及装置，解决如何更加快速、精准的为发货方推送合适的车源信息或司机信息的问题。

为了实现上述目的，根据本申请的第一方面，提供了一种基于司机期望值的车源推荐方法。

根据本申请的基于司机期望值的车源推荐方法包括：

根据当前货源信息筛选可接单司机；

根据当前货源信息和司机数据为每个可接单司机生成对应的输入数据，并将输入数据输入司机期望模型，得到每个可接单司机的期望值；

当可接单司机的期望值小于等于当前货源信息的价格时，将对应的可接单司机推送给当前货源信息对应的发货方。

可选的，所述根据当前货源信息和司机数据为每个可接单司机生成对应的输入数据包括：

根据当前货源信息和司机数据为每个可接单司机生成对应的运输特征数据、时间特征数据、线路价格特征数据和司机成单特征数据；

将每个可接单司机对应的运输特征数据、时间特征数据、线路价格特征数据和司机成单特征数据进行特征化组合得到所述输入数据。

可选的，所述根据当前货源信息和司机数据为每个可接单司机生成对应的运输特征数据、时间特征数据、线路价格特征数据和司机成单特征数据包括：

根据装卸货地特征和车辆需求特征确定运输特征数据；

根据当前货源信息的生成时间确定时间特征数据；

根据相同线路的历史平均成单价格确定线路价格特征数据；

根据司机自身特征和司机承运特征确定司机成单特征数据。

可选的，所述司机承运特征包括以下任一项及其组合：

相同线路司机历史成交价格、相同线路司机历史承运次数、司机常跑路线。

可选的，所述根据当前货源信息筛选可接单司机包括：

按照下述任一筛选条件或其组合筛选可接单司机：