预估司机接单意愿的方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种预估司机接单意愿的方法、装置、设备及存储介质。所述预估司机接单意愿的方法包括：根据在线叫车服务平台接收到的订单确定订单信息；将所述订单信息输入第一司机对应的司机接单意愿预估模型，并得到所述第一司机对于所述订单的接单意愿。本发明专利技术实施例通过将订单信息输入第一司机对应的接单意愿预估模型中，得到第一司机对于订单的接单意愿，这样不仅可以正确识别出愿意接单的司机，提升在线叫车服务成功率，而且使相关人员或在线叫车服务平台能够了解各司机的接单意愿情况，便于对司机进行管理。

【技术实现步骤摘要】
预估司机接单意愿的方法、装置、设备及存储介质
本专利技术实施例涉及互联网
，尤其涉及一种预估司机接单意愿的方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着互联网技术的高度发展以及智能设备的普及，传统的交通技术正在逐步进化为智能交通系统。现有技术中，乘客多使用在线叫车服务软件(例如滴滴、优步、神州、易道等)，通过手机等智能终端进行打车，使人、车、路之间的相互作用关系以新的方式呈现，与传统的打车方式相比，在一定程度上实现了较为准确、高效地出行。而在线叫车服务中，不同的司机接单意愿差别巨大。在线叫车服务提供商往往趋向于通过各种手段挽留接单意愿高的司机。同时，在派单过程中，需要尽可能的把订单派送给接单意愿高的司机，促进成功叫车。因此，如何评价司机的接单意愿对在线叫车服务具有重要意义。目前，主要通过一些简单的指标来评价司机的接单意愿，例如推单接单比、司机在线时长、接单量和完成订单金额等。而上述方法具有很大的随机性，对司机的区分度不高，具有相似接单比的司机可能接单意愿差别巨大。例如有的司机趋向于在大型交通枢纽附近接单，接单率很高，但是在非热点区域接单意愿却非常低。如果简单的采用接单率来评价司机接单意愿，会产生很大偏差。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种预估司机接单意愿的方法、装置、设备及存储介质，可以正确识别出愿意接单的司机，提升在线叫车服务成功率。第一方面，本专利技术实施例提供了一种预估司机接单意愿的方法，该方法包括：根据在线叫车服务平台接收到的订单确定订单信息；将所述订单信息输入所述第一司机对应的司机接单意愿预估模型，并得到所述第一司机对于所述订单的接单意愿。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种预估司机接单意愿的装置，该装置包括：订单信息确定模块，用于根据在线叫车服务平台接收到的订单确定订单信息；接单意愿确定模块，用于将所述订单信息输入第一司机对应的司机接单意愿预估模型，并得到所述第一司机对于所述订单的接单意愿。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本专利技术实施例任一所述的预估司机接单意愿的方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本专利技术实施例任一所述的预估司机接单意愿的方法。本专利技术实施例通过将订单信息输入第一司机对应的接单意愿预估模型中，得到第一司机对于订单的接单意愿，这样不仅可以正确识别出愿意接单的司机，提升在线叫车服务成功率，而且使相关人员或在线叫车服务平台能够了解各司机的接单意愿情况，便于对司机进行管理。附图说明图1是本专利技术实施例一提供的一种预估司机接单意愿的方法的流程图；图2是本专利技术实施例二提供的一种预估司机接单意愿的方法的流程图；图3是本专利技术实施例三提供的一种预估司机接单意愿的装置的结构图；图4是本专利技术实施例四提供的一种计算机设备的结构示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本专利技术具体实施例作进一步的详细描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。实施例一图1为本专利技术实施例一提供的一种预估司机接单意愿的方法的流程图，本实施例可适用于预估司机接单意愿的情况，该方法可以由本专利技术实施例提供的预估司机接单意愿的装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，该装置可集成在终端设备中或终端设备的应用端中。其中，终端设备可以为但不限于为移动终端(平板电脑或智能手机)、固定终端(台式电脑或笔记本)。其中，应用端可以为内嵌于终端设备中的某个客户端的插件，或者为所述终端设备的操作系统的插件，与内嵌于终端设备中的预估司机接单意愿客户端或者终端设备的操作系统中的预估司机接单意愿应用程序配合使用；应用端也可以为所述终端设备中一个独立的可提供预估司机接单意愿客户端的客户端，本实施例对此不进行限制。如图1所述，本实施例的方法具体包括：S101、根据在线叫车服务平台接收到的订单确定订单信息。其中，在线叫车服务平台可以为服务器，具体可以为滴滴打车的服务器、优步打车的服务器、神州租车的服务器或易道打车的服务器等。相应的，与线叫车服务平台相对应的客户端对应为司机客户端和叫车客户端，其中司机客户端为安装在司机终端设备中的用于接单用的客户端，例如对应为滴滴打车司机客户端、优步打车司机客户端、神州租车司机客户端或易道打车司机客户端等。叫车客户端为安装在用户终端设备中的用于叫车的客户端，例如对应为滴滴打车叫车客户端、优步打车叫车客户端、神州租车叫车客户端或易道打车叫车客户端等。本实施例的执行主体具体可以为一下任意一种或多种：在线叫车服务平台、司机客户端、本专利技术实施例提供的预估司机接单意愿的装置。具体的，当执行主体为司机客户端时，本步骤的实施方式如下：用户有用车需求时通过叫车客户端向在线叫车服务平台发起订单请求，在线叫车服务平台接收到订单请求后，将对应的订单发送至一个或多个司机的客户端。为便于后续描述，在本实施例中，优选为发送至第一司机对应的客户端。S102、将所述订单信息输入第一司机对应的司机接单意愿预估模型，并得到所述第一司机对于所述订单的接单意愿。具体的，可预先为在线叫车服务平台的每个司机分别建立各自对应的司机接单意愿预估模型。在本实施例中，该司机接单意愿预估模型为第一司机对应的司机接单意愿预估模型，在第一司机的客户端接收到订单时，将该订单的订单信息输入第一司机对应的司机接单意愿预估模型，其输出结果可以为接单意愿概率，其概率越大，就说明司机接单的概率就越高。当然，也可以将所述订单信息输入其它司机对应的司机接单意愿预估模型，并得到其它司机对于所述订单的接单意愿，具体可由在线叫车服务平台的服务商根据需求，选择想要了解的司机，例如，第二司机，将所述订单信息输入第二司机对应的司机接单意愿预估模型，并得到所述第二司机对于所述订单的接单意愿，等等。其中，所述订单信息中可包含以下至少一项信息：乘车起点、乘车终点、乘车起点和/或乘车终点是否为用户的家庭地址、乘车起点和/或乘车终点是否为用户的工作单位，乘车起点和/或乘车终点是否为商圈、乘车起点和/或乘车终点是否为交通枢纽、订单发起城市、订单发起时间、车辆类型、乘车起点和乘车终点之间的距离、预计价格、预计价格与订单发起城市中订单平均价格比、预计行驶时间、预计行驶速度与订单发起城市中订单平均行驶速度比、是否穿越拥堵区域和用户性别。其中，所述订单发起时间包含以下至少一项信息：是否上午、是否下午、是否晚上、是否夜里、星期、小时和是否周末。本实施例通过将订单信息输入第一司机对应的接单意愿预估模型中，得到本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种预估司机接单意愿的方法，其特征在于，包括：根据在线叫车服务平台接收到的订单确定订单信息；将所述订单信息输入第一司机对应的司机接单意愿预估模型，并得到所述第一司机对于所述订单的接单意愿。

【技术特征摘要】
1.一种预估司机接单意愿的方法，其特征在于，包括：根据在线叫车服务平台接收到的订单确定订单信息；将所述订单信息输入第一司机对应的司机接单意愿预估模型，并得到所述第一司机对于所述订单的接单意愿。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一司机对应的司机接单意愿预估模型通过如下方式获得：获得所述第一司机的司机信息、所述第一司机的历史订单信息；根据所述司机信息及历史订单信息建立所述第一司机对应的司机接单意愿预估模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述司机信息及历史订单信息建立所述第一司机对应的司机接单意愿预估模型，包括：所述历史订单信息中包括针对每个历史订单的接单情况；根据所述接单情况对每个历史订单进行标记；使用标记后的历史订单和所述司机信息作为训练数据；并采用机器学习方法对所述训练数据进行训练，得到第一司机对应的司机接单意愿预估模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述机器学习方法包括如下算法中的一种或多种：决策树算法、随机森林RandomForest算法、迭代决策树GBDT算法和支持向量机算法。5.一种预估司机接单意愿的装置，其特征在于，包括：订单信息确定模块，用于根据在线叫车服务平台接收到的订单确定订单信息；接单意愿确定模块，用于将所述订单信息输入第一司机对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王超，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11