處理訂單的方法和設備的制造方法
【技術領域】
[0001]本公開的各實施方式總體上涉及訂單的處理，特別地，本公開的各實施方式涉及處理訂單的方法和設備。
【背景技術】
[0002]隨著使用打車軟件的司機和乘客數量日益增多，如何實現對同時在線的大規模訂單和司機進行快速的最佳匹配，對算法和架構是一個極具挑戰性的問題。最佳匹配是指向每個司機呈現(例如，通過語音播送或者畫面顯示)在當前合適并且司機感興趣的訂單。
[0003]現有的訂單匹配方案可以基于大量司機對訂單的偏好來執行匹配，例如考慮到訂單特征、司機特征、周圍司機量、時間、路況等諸多因素來向司機呈現訂單。在某些情況下，還可以通過個體司機的長期行為而考慮到個體司機對訂單的長期偏好。
[0004]然而，現有的訂單匹配方案依賴于對數據的長期積累和學習，因而并不能夠準確反映出個體司機對訂單的實時或者近期的偏好，從而根據個體司機的近期的偏好變化而快速調整。這有可能導致向司機多次呈現司機當前并不感興趣的訂單。作為示例，通過匹配過程，確定一個訂單為司機的最佳匹配，然而在向司機呈現該訂單之后，司機對該訂單不感興趣從而取消了該訂單。然而仍然可能向司機推薦與該訂單相似的訂單。作為另一示例，在司機有搶單行為后(有可能搶單失敗，因為訂單被其他司機搶到)，沒有優先向司機呈現與司機想搶的訂單相似的訂單。
[0005]因此，現有的訂單匹配方案在實際應用中不夠精確。因而，行之有效的處理訂單的方法和設備具有良好的市場前景和客觀的市場價值。
【發明內容】
[0006]本公開的示例性實施方式涉及處理訂單的方法和設備。
[0007]本公開的基本構思在于，可以在長期運營的過程中在服務器中積累大量用戶數據。利用這些數據可以了解精確的個體司機的偏好。在訂單分配的過程中，給司機精確地呈現最適合該司機的訂單。目前打車軟件的司機客戶端的功能日益豐富，司機在收聽訂單的過程中，會實時做出許多行為，例如取消不愿意接受的訂單以切換至下一訂單、選擇愿意接受的訂單、設置接收訂單選項，例如設置載客/空車模式以及設置聽單選項等。這些實時行為反應了司機的實時或者近期的偏好，在掌握了司機的近期偏好的情況下，在后續給司機的訂單分配的過程中，可以給司機呈現當前司機感興趣的訂單，從而實現更精準的訂單分配，提升訂單的成交率，讓訂單分配變得更加智能和“通情達理”。
[0008]根據本公開的實施方式，提供了一種處理訂單的方法，包括:獲取用戶接收的近期訂單的特征；獲取當前訂單的特征；以及根據接收的近期訂單的特征以及當前訂單的特征，確定當前訂單與接收的近期訂單的相似度；以及基于確定的相似度，選擇向用戶呈現的當前訂單。
[0009]可選地，在該方法中，根據接收的近期訂單的特征以及當前訂單的特征，確定當前訂單與接收的近期訂單的相似度包括:根據接收的近期訂單的特征以及當前訂單的特征，確定當前訂單與接收的近期訂單的余弦相似度。
[0010]可選地，在該方法中，獲取用戶接收的近期訂單的特征包括:獲取用戶選擇的近期訂單的特征以及用戶取消的近期訂單的特征。
[0011]可選地，在該方法中，根據接收的近期訂單的特征以及當前訂單的特征，確定當前訂單與接收的近期訂單的相似度包括:根據接收的近期訂單的特征、接收的近期訂單的新近性以及當前訂單的特征，確定當前訂單與用戶選擇的近期訂單的相似度，并且確定當前訂單與用戶取消的近期訂單的相似度。
[0012]可選地，在該方法中，基于確定的相似度，選擇向用戶呈現的當前訂單包括:基于確定的相似度和當前訂單的特征，確定用戶選擇當前訂單的概率，并且基于概率選擇向用戶呈現的當前訂單。
[0013]可選地，在該方法中，基于確定的相似度和當前訂單的特征，確定用戶選擇當前訂單的概率包括:利用機器學習模型，將當前訂單與用戶選擇的近期訂單的相似度、當前訂單與用戶取消的近期訂單的相似度、以及當前訂單的特征分別作為機器學習特征，來確定用戶選擇當前訂單的概率。
[0014]可選地，在該方法中，所述特征包括以下各項中的至少一項:發送訂單的位置與用戶的距離、訂單的目的地、訂單的目的地種類、訂單的目的地周圍的路況以及訂單的加價。
[0015]根據本公開的實施方式，提供了一種處理訂單的設備，包括:第一獲取裝置，用于獲取用戶接收的近期訂單的特征；第二獲取裝置，用于獲取當前訂單的特征；以及第一確定裝置，用于根據接收的近期訂單的特征以及當前訂單的特征，確定當前訂單與接收的近期訂單的相似度；以及選擇裝置，用于基于確定的相似度，選擇向用戶呈現的當前訂單。
[0016]可選地，在該設備中，還包括:第二確定裝置，用于根據接收的近期訂單的特征以及當前訂單的特征，確定當前訂單與接收的近期訂單的余弦相似度。
[0017]可選地，在該設備中，還包括:第三獲取裝置，用于獲取用戶選擇的近期訂單的特征以及用戶取消的近期訂單的特征。
[0018]可選地，在該設備中，還包括:第三確定裝置，用于根據接收的近期訂單的特征、接收的近期訂單的新近性以及當前訂單的特征，確定當前訂單與用戶選擇的近期訂單的相似度，并且確定當前訂單與用戶取消的近期訂單的相似度。
[0019]可選地，在該設備中，還包括:第四確定裝置，用于基于確定的相似度和當前訂單的特征，確定用戶選擇當前訂單的概率，并且基于概率選擇向用戶呈現的當前訂單。
[0020]可選地，在該設備中，還包括:第五確定裝置，用于利用機器學習模型，將當前訂單與用戶選擇的近期訂單的相似度、當前訂單與用戶取消的近期訂單的相似度、以及當前訂單的特征分別作為機器學習特征，來確定用戶選擇當前訂單的概率。
[0021]可選地，在該設備中，所述特征包括以下各項中的至少一項:發送訂單的位置與用戶的距離、訂單的目的地、訂單的目的地種類、訂單的目的地周圍的路況以及訂單的加價。
[0022]本公開的實施方式具有能夠根據司機的實時行為來快速地調整訂單分配策略從而提升訂單分配準確性的優點。
【附圖說明】
[0023]結合附圖并參考以下詳細說明，本公開各實施方式的特征、優點及其他方面將變得更加明顯，在此以示例性而非限制性的方式示出了本公開的若干實施方式。在附圖中:
[0024]圖1為根據本公開的示例性實施方式的處理訂單的方法的流程圖；
[0025]圖2為根據本公開的示例性實施方式的處理訂單的設備的框圖；以及
[0026]圖3為適于用來實踐本公開的示例性實施方式的移動終端的示意性框圖；以及
[0027]圖4為適于用來實踐本公開的示例性實施方式的計算機的示意性框圖。
【具體實施方式】
[0028]以下參考附圖詳細描述本公開的各個示例性實施方式。附圖中的流程圖和框圖示出了根據本公開的各種實施方式的方法和系統的可能實現的體系架構、功能和操作。應當注意，流程圖或框圖中的每個方框可以代表一個模塊、程序段、或代碼的一部分，所述模塊、程序段、或代碼的一部分可以包括一個或多個用于實現各個實施方式中所規定的邏輯功能的可執行指令。也應當注意，在有些作為備選的實現中，方框中所標注的功能也可以按照不同于附圖中所標注的順序發生。例如，兩個接連地表示的方框實際上可以基本并行地執行，或者它們有時也可以按照相反的順序執行，這取決于所涉及的功能。同樣應當注意的是，流程圖和/或框圖中的每個方框、以及流程圖和/或框圖中的方框的組合，可以使用執行規定的功能或操作的專用的基于硬件的系統來實現，或者可以使用專用硬件與計算機指令的組合來實現。
[0029]應當理解，給出這些示例性實施方式僅僅是為了使本領域技術人員能夠更好地理解進而實現本公開，而并非以任何方式限制本公開的范圍。
[0030]本公開的實施方式的處理訂單的方法和設備至少可以適用于客運和貨運兩者。同時，盡管本公開主要適用于出租車叫車服務，但應當理解，本公開還可適用于已經存在或者將會出現的任何其他運送工具，這些運送工具包括水體運送工具(包括諸如船舶之類的水面運送工具盒諸如潛水艇之類的水下運送工具)、飛行器(包括僅在地球環境中運行的飛機和可以在太空環境中運行的飛行器)以及具有運送貨物和人員能力的任何運送工具。
[0031]以下僅以出租車叫車服務為例對本公開的處理訂單的方法和設備進行詳細描述。
[0032]參照圖1，其為根據本公開的示例性實施方式的處理訂單的方法100的流程圖。
[0033]根據本公開的各種示例性實施方式，本公開可以按照客戶端-服務器架構被實施。具體而言，待乘坐出租車的乘客可以使用能夠發送訂單的客戶端來向服務器發送訂單。然后，服務器可以處理訂單并且向與訂單相關聯的用戶(例如司機)發送訂單。之后訂單可以按照某排序在用戶的能夠接收訂單的客戶端上呈現。客戶端可以安裝在客戶攜帶的移動設備上或者其它電子設備上，如在下文將詳細進行描述。
[0034]根據圖1所示，在步驟SllO中，可以獲取用戶接收的近期訂單的特征。步驟SllO可以包括步驟S111，獲取用戶選擇的近期訂單的特征以及用戶