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专利名称

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申请人
公布日期

农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]用户召回方法、装置、电子设备、存储介质及产品-CN202310045653.0在审
发明人： 王文逵 -专利权人：深圳依时货拉拉科技有限公司
申请日： 2023-01-30 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06Q30/0201 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种用户召回方法、装置、电子设备、存储介质及产品，涉及互联网技术领域。该方法包括：获取用户数据及专业市场数据；基于用户数据及专业市场数据，确定用于表征用户潜在订单需求的用户标签；基于用户标签对包含用户下单场景特征的用户数据进行特征挖掘，生成多场景组合；基于用户标签及多场景组合进行用户分层，建立用户潜在价值分层网格，使利用用户潜在价值分层网格进行触达召回。本申请实施例实现了针对在平台估价以及下单环节的流失用户的召回，提高了召回效率，以及提高平台的订单量。
用户召回方法装置电子设备存储介质产品

[发明专利]供需方权益平衡方法、装置、存储介质和计算机设备-CN202210582676.0在审
发明人：张雪芳;王文逵 -专利权人：深圳依时货拉拉科技有限公司
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明提供一种供需方权益平衡方法，包括：获取用车服务的实时供需比和实时响应率；根据所述实时供需比和所述实时响应率，基于预置的权益触发条件确定触发用户端和/或司机端的权益发放机制；基于背包算法，以用车服务的订单量增量为目标函数，以双端总预算成本为约束条件，确定对应用户端和/或司机端的权益金额；根据所述权益金额，向用户端的用户和/或司机端的司机发放对应的权益。该方法能够实现权益发放机制自动触发和权益金额智能分配，完成用户端和司机端双端的高效精准权益发放，大幅解放人力，提高权益发放的效率，实现供需方权益平衡的双端平台生态。
需方权益平衡方法装置存储介质计算机设备

[发明专利]提高订单响应率的方法及计算机设备-CN202210384103.7在审
发明人：张雪芳;王文逵 -专利权人：深圳依时货拉拉科技有限公司
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06Q10/08 文献下载
摘要：本发明适用于物流领域，提供了一种提高订单响应率的方法、计算机可读存储介质及计算机设备，包括：获取预定时间内的历史订单交易数据样本；根据历史订单交易数据样本进行训练，构建响应率预估模型；获取订单信息输入响应率预估模型，得到预测的订单响应率；当预测的订单响应率低于预设的响应率阈值时，根据实时响应率和预测的订单响应率评估订单补贴金额；根据评估订单补贴金额对订单进行补贴。提高差单的响应率。
提高订单响应方法计算机设备

[发明专利]用户流失预测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210253165.4在审
发明人： 王文逵;张雪芳 -专利权人：深圳依时货拉拉科技有限公司
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本申请涉及一种用户流失预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取样本数据，样本数据包括专业市场数据，以及高频用户的用户行为信息和用户订单信息；根据样本数据进行特征工程，构建得到特征库；根据特征库训练用户流失预测模型；使用训练好的用户流失预测模型预测目标用户的流失概率。本申请实施例能够精准预测高频用户未来的流失概率。
用户流失预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种用户下单概率的预测方法及计算机设备-CN202111447963.2在审
发明人：张可佳;潘金晶;王文逵 -专利权人：深圳依时货拉拉科技有限公司
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种用户下单概率的预测方法、计算机可读存储介质及计算机设备，包括：根据估价起终点变更以及间隔时间，将用户下单前的多次估价进行分组，每组为一个独立需求；根据实时行为标签、用户画像、估价地域信息和估价对应的下单标签，进行用户行为分析，通过不同下单概率用户的行为差距，挖掘出影响用户下单的实时特征和离线特征；根据实时特征和离线特征得到二分类模型，选取所有独立需求中的第一次估价作为训练样本，进行估价到下单二分类模型训练，得到预测下单概率；根据预测下单概率，结合用户实际下单标签，用保序回归算法进行结果校准并验证校准后的预测下单概率准确性。做到根据用户需求和意愿进行精细化补贴。
一种用户概率预测方法计算机设备

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