預(yù)測訂單價值的方法及設(shè)備的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本公開的實施例涉及系統(tǒng)預(yù)測領(lǐng)域，具體涉及一種預(yù)測訂單價值的方法及設(shè)備。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，隨著人們生活水平的提高，出租車使用量越來越大，城市出租車已成為重要 的交通工具。并且隨著智能設(shè)備特別是智能導(dǎo)航以及智能手機的普及，出租車系統(tǒng)平臺的 使用已經(jīng)越來越普遍，并且對人們的出行帶來了極大便利。
[0003] 在出租車系統(tǒng)平臺上，由于出租車司機和乘客之間存在信息不對稱問題，因此需 要對用戶所下的訂單的價值進行估計，其中訂單價值包括里程和價格信息。現(xiàn)有的出租車 系統(tǒng)的里程以及價格信息通常依賴于地圖軟件，因此對地圖數(shù)據(jù)的要求較高。并且基于地 圖數(shù)據(jù)的預(yù)估系統(tǒng)無法考慮其它不可預(yù)知的因素的影響，例如工作日、高峰時段、核心路段 交通狀況以及天氣等復(fù)雜情況。因此，設(shè)計和研發(fā)一種對出租車系統(tǒng)中的訂單獨立于地圖 數(shù)據(jù)進行準(zhǔn)確預(yù)估的方法是很有必要的。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本公開的實施例旨在提供一種預(yù)測訂單價值的方法及設(shè)備，能夠解決相關(guān)技術(shù)中 出租車系統(tǒng)難以獨立于地圖敏感地、準(zhǔn)確地預(yù)估系統(tǒng)訂單數(shù)據(jù)的問題。
[0005] 根據(jù)本公開的一個方面，提供了一種預(yù)測訂單價值的方法，包括：獲取歷史訂單中 的與訂單價值相關(guān)聯(lián)的特征；生成所述特征與所述訂單價值的映射模型；以及基于所述映 射模型以及新訂單的數(shù)據(jù)，預(yù)測所述新訂單的訂單價值。
[0006] 在一個實施例中，該方法還包括：利用新訂單的數(shù)據(jù)對所述映射模型進行更新。
[0007] 在一個實施例中，所述與訂單價值相關(guān)聯(lián)的特征包括以下的至少一個：用戶訂單 起點經(jīng)度、用戶訂單起點煒度、用戶訂單終點經(jīng)度、用戶訂單終點煒度以及用戶訂單開始時 間。
[0008] 在一個實施例中，基于所述映射模型以及新訂單的數(shù)據(jù)，預(yù)測所述新訂單的訂單 價值包括：提取所述新訂單的與訂單價值相關(guān)聯(lián)的特征；以及基于所述新訂單的特征以及 所述映射模型，確定所述新訂單的訂單價值。
[0009] 在一個實施例中，基于所述映射模型以及新訂單的數(shù)據(jù)，預(yù)測所述新訂單的訂單 價值包括：將所述新訂單的訂單價值確定為與所述新訂單相關(guān)聯(lián)的歷史訂單的訂單價值的 平均值。
[0010] 在一個實施例中，基于所述映射模型以及新訂單的數(shù)據(jù)，預(yù)測所述新訂單的訂單 價值包括：將所述新訂單的訂單價值確定為與所述新訂單相關(guān)聯(lián)的歷史訂單的訂單價值的 加權(quán)平均值。
[0011] 在一個實施例中，在所述新訂單與歷史訂單的特征之間的距離度量小于閾值時， 確定所述歷史訂單與所述新訂單相關(guān)聯(lián)。
[0012] 在一個實施例中，所述距離度量包括馬氏距離和歐式距離。
[0013] 在一個實施例中，根據(jù)高斯分布設(shè)定所述閾值。
[0014] 根據(jù)本公開的實施例的另一方面，提出了一種用于預(yù)測訂單價值的設(shè)備。該設(shè)備 包括：獲取裝置，被配置為獲取歷史訂單中的與訂單價值相關(guān)聯(lián)的特征；生成裝置，被配置 為生成所述特征與所述訂單價值的映射模型；以及預(yù)測裝置，被配置為基于所述映射模型 以及新訂單的數(shù)據(jù)，預(yù)測所述新訂單的訂單價值。
[0015] 在一個實施例中，該設(shè)備還包括：更新裝置，被配置為利用新訂單的數(shù)據(jù)對所述映 射模型進行更新。
[0016] 在一個實施例中，所述與訂單價值相關(guān)聯(lián)的特征包括以下的至少一個：用戶訂單 起點經(jīng)度、用戶訂單起點煒度、用戶訂單終點經(jīng)度、用戶訂單終點煒度以及用戶訂單開始時 間。
[0017] 在一個實施例中，所述預(yù)測裝置包括：提取模塊，被配置為提取所述新訂單的與訂 單價值相關(guān)聯(lián)的特征；以及確定模塊，被配置為基于所述新訂單的特征以及所述映射模型， 確定所述新訂單的訂單價值。
[0018] 在一個實施例中，所述預(yù)測裝置被配置為：將所述新訂單的訂單價值確定為與所 述新訂單相關(guān)聯(lián)的歷史訂單的訂單價值的平均值。
[0019] 在一個實施例中，所述預(yù)測裝置被配置為：將所述新訂單的訂單價值確定為與所 述新訂單相關(guān)聯(lián)的歷史訂單的訂單價值的加權(quán)平均值。
[0020] 在一個實施例中，預(yù)測裝置還被配置為：在所述新訂單與歷史訂單的特征之間的 距離度量小于閾值時，確定所述歷史訂單與所述新訂單相關(guān)聯(lián)。
[0021] 在一個實施例中，所述距離度量包括馬氏距離和歐式距離。
[0022] 在一個實施例中，預(yù)測裝置還被配置為根據(jù)高斯分布設(shè)定所述閾值。
【附圖說明】
[0023] 此處所說明的附圖用來提供對本公開的進一步理解，構(gòu)成本申請的一部分，本公 開的示意性實施例及其說明用于解釋本公開，并不構(gòu)成對本公開的不當(dāng)限定。在附圖中：
[0024] 圖1是圖示了根據(jù)本公開的實施例的預(yù)測訂單價值的方法的流程圖；
[0025] 圖2是圖示了實現(xiàn)根據(jù)圖1的用于預(yù)測訂單價值的系統(tǒng)架構(gòu)示意圖；以及
[0026] 圖3是圖示了根據(jù)本公開的實施例的預(yù)測訂單價值的設(shè)備的結(jié)構(gòu)框圖。
【具體實施方式】
[0027] 需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相 互組合。下面將參考附圖并結(jié)合實施例來詳細說明本公開。
[0028] 圖1是圖示了根據(jù)本公開的實施例的預(yù)測訂單價值的方法100的流程圖，其中包 括如下的步驟SlOl至步驟S103。
[0029] 如圖1所示，在步驟S101，獲取歷史訂單中的與訂單價值相關(guān)聯(lián)的特征。在步驟 S102,生成所述特征與所述訂單價值的映射模型。而且，在步驟S103,基于所述映射模型以 及新訂單的數(shù)據(jù)，預(yù)測所述新訂單的訂單價值。在一個實例中，訂單價值包括里程和價格信 息
[0030] 在現(xiàn)有的出租車平臺系統(tǒng)中，由于使用用戶的數(shù)量日益增多，出租車平臺系統(tǒng)累 計了大量的訂單信息。訂單信息中包括出發(fā)地、目的地、出發(fā)時間、里程、價格等各種信息。 因此，出租車平臺系統(tǒng)能夠通過獲得的歷史訂單數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型。
[0031] 在步驟SlOl處，與訂單價值相關(guān)聯(lián)的特征包括以下的至少一個：用戶訂單起點經(jīng) 度、用戶訂單起點煒度、用戶訂單終點經(jīng)度、用戶訂