CN104156868A - 基于订单价值判断促进订单成交的出租车积分系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及出租车智能设备技术领域，具体公开了一种基于订单价值判断促进订单成交的出租车积分系统，包括：订单价值判断模块，积分分配模块和异常处理模块；其中，所述订单价值判断模块，用于根据历史数据判断某一订单的订单价值；所述积分分配模块，用于对所述订单价值判断模块得出的订单价值进行相应的积分分配；所述异常行为处理模块，用于在所述订单被某一司机抢单后，根据司乘行为和司乘坐标轨迹进行判断，确定积分发放；本发明有效的利用平台优质订单的溢出价值、来提高较差订单的消化量，并围绕该目标，建立作为平台运营和管控基础的虚拟货币体系。

Description

基于订单价值判断促进订单成交的出租车积分系统

技术领域

本发明涉及出租车智能设备技术领域，尤其涉及基于订单价值判断促进订单成交的出租车积分系统的技术领域。

背景技术

当前随着智能设备，特别是智能导航、智能手机的普及，给人们的出行带来了极大的便利。随着城市的发展，叫车需求已经是社会各个阶层人士的普遍需求。

现有的打车软件使用步骤具体为乘客通过客户端向服务器端发送需要打车的请求，服务器端根据该请求，生成订单信息向符合一定条件的出租车的车载终端进行推送，当使用车载终端的出租车司机根据自身运营情况选择接单时，则订单完成，乘客和出租车司机之间完成打车交易。

现有的叫车软件虽然初步解决了乘客打车难的问题，但还存在如下问题：

1、司机仅在平台获取高价值订单，低价值订单很难被消化；且订单的获取没有有效限制方式，订单分配方式极不合理，即部分司机能抢到大部分高价值订单，而部分司机却抢不到好单，平台对订单价值毫无掌控力。

2、在订单争抢过程中，滋生了抢单加速器等作弊工具，破坏了平台竞争的公平性。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：如何有效利用平台优质订单的溢出价值、来提高较差订单的消化量，并围绕该目标，建立作为平台运营和管控基础的虚拟货币体系。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种基于订单价值判断促进订单成交的出租车积分系统，其特征在于，包括：订单价值判断模块，积分分配模块和异常处理模块；其中，

所述订单价值判断模块，用于根据历史数据判断某一订单的订单价值；

所述积分分配模块，用于对所述订单价值判断模块得出的订单价值进行相应的积分分配；

所述异常行为处理模块，用于在所述订单被某一司机抢单后，根据司乘行为和司乘坐标轨迹进行判断，确定积分发放。

优选的，所述历史数据来自订单集合，所述订单集合包括：叫单时间、司乘距离和订单行驶距离。

优选的，所述订单价值判断模块包括如下步骤：

步骤一：预设一时间周期T，在所述时间周期T内设置若干时间点t₁、t₂···t_n，所述时间点将所述时间周期分成若干时间区间0～t₁、t₁～t₂、···t_n-1～t_n；

步骤二：给每一段时间区间分配若干抢单概率；

步骤三：在每一段时间区间中，根据不同的抢单概率，给予不同的订单相应的得分价值；

所述抢单概率来自预先计算的概率集合。

优选的，所述订单价值判断模块包括如下步骤：

步骤一：预设一时间周期T＝180s，在所述时间周期T内设置5个时间点30s、60s、90s、120s、150s，所述时间点将所述时间周期分成6段时间区间，分别为0～30s、30s～60s、60s～90s、90s～120s、120s～150s、150s～180s；

步骤二：给每一段时间区间分配若干抢单概率；

步骤三：在每一段时间区间中，根据不同的抢单概率，给予不同的订单相应的得分价值。

优选的，所述时间区间，进一步为订单生命周期内的某一段时间区间。

优选的，所述积分分配模块，进一步为，

对所述订单判断模块得出的高价值订单分配负积分，对所述订单判断模块得出的低价值订单分配正积分。

优选的，所述订单集合来自叫车乘客信息集合，所述叫车乘客信息集合至少包括：叫单时间、订单行驶距离和乘客位置信息。

优选的，所述异常行为处理模块的步骤包括：

步骤一：司机抢单成功后，开始收集司机和乘客坐标轨迹；

步骤二：当司机点击已接到乘客时，根据当前司乘坐标判断司机是否接到乘客，如果确认司机接到乘客，继续记录司乘坐标轨迹；

步骤三：当乘客点击已抵达目的地或已支付时，根据当前乘客坐标判断司机是否将乘客送达目的地；如果乘客坐标位于目的地，则发放积分；如果乘客坐标不在目的地，该订单视为作弊订单，加倍惩罚。

本发明的上述技术方案，达到如下技术效果：

1、建立了一套以积分为一般等价物的虚拟货币体系，基于精准的价值判断赋予订单合适的积分(好订单消耗积分、差订单获得积分)，通过将积分纳入订单拍卖影响司机抢单成功率来刺激司机抢差单获得积分，从而实现用高价值订单的溢出价值来促进差订单成交的循环，并使司机群体内部价值的分配更合理均匀。同时，虚拟货币体系的建立，代表平台此后可以此代替真实货币来实现各类用户运营活动和管控。

2、提高了平台竞争的公平性，对司乘进行细致监控、避免恶意攫取积分的行为。

附图说明

图1为基于订单价值判断促进订单成交的出租车积分系统框架图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好的理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。

本发明的工作原理是：

在订单分配过程中，针对每一个订单对司机的每一次分配，即根据订单价值以及时间因子计算出该次分配的价值，以及应该给予的积分，积分可以为正以及负，分别对应着奖以及罚。通过对好订单进行一定的积分扣除来提取价值，对差订单进行一定的积分补偿来弥补价值，促进整体订单成交的最大化。具体来说，目前平台成交中，有80％的好订单能得到成交，但是有20％的差订单没有成交，因此可以通过从80％中的较好的部分中提取价值，来弥补20％的差订单。

本发明提供的一种基于订单价值判断促进订单成交的出租车积分系统，包括：订单价值判断模块，积分分配模块和异常处理模块。

1、订单价值判断模块

订单价值判断模块，用于根据历史数据判断某一订单的价值；

历史数据来自订单集合，订单集合包括：叫单时间、司乘距离和订单行驶距离。

订单价值判断模块的步骤包括：

步骤一：预设一时间周期T，在所述时间周期T内设置若干时间点t₁、t₂···t_n，所述时间点将所述时间周期分成若干时间区间0～t₁、t₁～t₂、···t_n-1～t_n；

时间区间，进一步为订单生命周期内的某一段时间区间。

时间点可以将订单生命周期均等分割；时间点可以根据实际情况设定，在此不做具体限定；

假设时间周期为120秒，时间点为20秒、40秒、60秒、80秒和100秒，时间区间为[0～20]、[20～40]、[40～60]、[60～80]、[80～100]、[100～120]；

步骤二：给每一个时间区间分配若干抢单概率；例如：在fenduan＝1中，分配概率79、167、382、608；

抢单概率来自预先计算的概率集合，根据订单集合中的叫单时间、司乘距离和订单行驶距离计算得出；例如：订单行驶距离越长，抢单概率越大；订单行驶距离越短，抢单概率越小；

步骤三：在每一个时间区间中，根据不同的抢单概率，给予不同的订单价值得分；抢单率越高的，订单价值得分也越高；如在fenduan＝1时，其抢单率str对应的订单价值score分别为：

2、积分分配模块

积分分配模块，用于对订单价值判断模块得出的订单价值进行相应的积分分配；

对所述订单判断模块得出的高价值订单分配负积分，对所述订单判断模块得出的低价值订单分配正积分；

具体为根据一定的折算系数将价值转换成积分，折算系数为负数；订单价值越高的，系统更可能给予惩罚性的积分，即负积分，属于系统收回积分，但是这个积分不应该影响司机的抢单意愿，因此不能影响订单的成交。而订单价值越低的，系统更可能给予奖励性的积分，即正积分，属于系统发放积分，可以来提升司机的抢单意愿。例如，目前积分的折算系数为-50，即score为3时，积分值为-150，表示该订单价值较高，司机需要付出150积分。

收回积分和发放积分二者需要通过统一的权衡以保持平衡，从而保证积分的有效性，不至于通货膨胀，也不会通货紧缩，然而这样的一种平衡，需要用如下的公式来限制：

(以buff代表司机当前积分状态、listen代表司机听到订单的积分状态、strive代表司机争抢订单的积分状态)

1)所有司机的状态和(sumBUFF)<＝0，即满足通货平衡，可能有的司机状态余量可以用于进行运营策略；

2)所有司机听单积分(sumLISTEN)＝0，即听到的奖分、扣分订单数基本一致；

3)所有司机听单积分中，为0的积分占比高于一定值，目前设定为40％，保证司机容易接受积分；

4)所有司机抢单积分(sumSTRIVE)＝0，即实际抢到的奖分、扣分订单数基本一致；

5)所有司机抢单积分中，为0的积分占比高于一定值，目前设定为30％，保证司机容易接受积分；

6)司机积分设置上下限，上下限不会过高，不至于因为上下限带来抢单的不平衡；但也不会太低，不至于司机很容易就能达到上限。

具体实施案例一：

平台中，我们对订单进行如下分类：

以北京为例，平峰时期上午10点左右，司机周边有机场订单。正常情况下司机倾向于抢机场单，因为这类订单距离远，收益高。

假设此时有两个司机，其中A司机为正积分400的司机，也就是说A司机在进行抢单对决时，距离能比正常距离缩短400米，这种优势来源于之前抢了较多的“差”订单积累的。另外一个B司机为负积分400的司机，也就是B司机在进行抢单对决时，距离要比正常距离远400米，同理B司机的劣势来源于之前抢的订单都为“好”订单积累的。

在本系统中，机场订单在播出时，若当前时间-创建时间在20s以内，则fenduan＝1。一般的，机场订单的抢单率较高，可能在700以上，因此其得分为3，而积分的折算系数为-50，根据算法，最终的积分为惩罚150分，意味着司机抢机场单需要付出150个积分的代价。

因此，积分为负向的B司机可能倾向于不抢这个订单，因为负向积分的司机需要的是积累积分，而这个订单会消耗积分，而且即使负向积分的司机参与抢单，因为距离较远的缘故，司机B也不过正向积分的司机A，因此A抢单，且抢单成功，司机B无论抢单还是不抢单，都比不过司机A。

经过这次抢单，司机A的优势由400积分，变成了400-150＝250积分，也就是说他的积分换取了一个较好的订单。

具体实施案例二：

若此时有一个只有起步价的订单生成，该订单距离司机A和B为800米，正常情况下司机不喜欢抢这种订单，因为这类订单接单距离不近，且收益低。

考虑到这种订单价值不高，其听单抢单率较低，可能在50左右，因此该订单的价值得分为-1，根据算法，最终的积分为奖励50分，意味着司机抢该单可以得到50分的奖励。

因此，拥有正积分的司机A可能倾向于不抢这个订单，因为正积分的司机需要的是等待较好的订单消耗积分，获得较大的收益，而这个订单收益较小。但是司机B的积极性相对A会高很多，因为司机B希望获得积分的奖励积累下次抢单的优势。

因此如果司机B抢单，司机B的积分变成了-400+50＝350分。也就是说司机B通过抢一个较差的订单，积累了一定的积分，为下次成功抢得高收益订单打下了基础。

3、异常处理模块

异常处理模块，用于在订单被某一司机抢单后，根据司乘行为和司乘坐标轨迹进行判断，确定积分发放。

所述司乘行为，主要是指司机和乘客的点击行为，通过教导司机保证点击的正确性，以及进行作弊点击时的惩罚来保证点击结果是可信赖的。

所述司机坐标轨迹的判断，是指在订单确认成交时，判断司机与乘客的轨迹是否相匹配。

积分的发放并非随着司机抢单行为发生即时生效，而是经过策略判断，认为司机确实接到乘客、完成订单后才执行积分加减，积分系统运行后，伴随着积分会有一定的收益，即司机积累了积分之后，能在抢优质订单时占据优势，因此可能会出现司机作弊获取积分行为，为了保证积分的权威性，需要在积分发放时进行司机行为、司乘坐标轨迹的判断。

具体判断过程如下：

步骤一：司机抢单成功后，记录司乘距离D₁，开始收集司机和乘客坐标轨迹；

步骤二：等待司机点击已接到乘客，根据当前司乘坐标计算司乘上车距离D₂，根据D₁和D₂的数值关系，判断司机接到乘客的置信度，如果在置信区间内，则认为司机确实接到乘客，继续记录司乘坐标轨迹；

步骤三：等待乘客点击已抵达目的地或已支付，根据当前乘客距离订单目的地距离判断司机是否将乘客送达目的地；如果在目的地，则发放积分；如果不在目的地，该订单视为作弊订单，加倍惩罚。

例如：

一订单乘客要从国贸打车去三里屯，抢单司机在劲松，司机抢单成功后，记录司乘距离为2km，开始收集司机和乘客坐标轨迹，当司机点击接到乘客时，记录当前司机与乘客的距离D，如果D<10m，则认为司机已接到乘客，触发积分生效。

当乘客点击已抵达目的地或已支付，判断当前司机位置是否在三里屯，如果司机位置在三里屯，系统发放积分；如果司机位置不在三里屯，该订单视为作弊订单，加倍惩罚。

以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。

Claims (8)

1.一种基于订单价值判断促进订单成交的出租车积分系统，其特征在于，包括：订单价值判断模块，积分分配模块和异常处理模块；其中，

所述订单价值判断模块，用于根据历史数据判断某一订单的订单价值；

所述积分分配模块，用于对所述订单价值判断模块得出的订单价值进行相应的积分分配；

所述异常行为处理模块，用于在所述订单被某一司机抢单后，根据司乘行为和司乘坐标轨迹进行判断，确定积分发放。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述历史数据来自订单集合，所述订单集合包括：叫单时间、司乘距离和订单行驶距离。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述订单价值判断模块包括如下步骤：

步骤一：预设一时间周期T，在所述时间周期T内设置若干时间点t₁、t₂···t_n，所述时间点将所述时间周期分成若干时间区间0～t₁、t₁～t₂、···t_n-1～t_n；

步骤二：给每一段时间区间分配若干抢单概率；

步骤三：在每一段时间区间中，根据不同的抢单概率，给予不同的订单相应的得分价值；

所述抢单概率来自预先计算的概率集合。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述订单价值判断模块包括如下步骤：

步骤一：预设一时间周期T＝180s，在所述时间周期T内设置5个时间点30s、60s、90s、120s、150s，所述时间点将所述时间周期分成6段时间区间，分别为0～30s、30s～60s、60s～90s、90s～120s、120s～150s、150s～180s；

步骤二：给每一段时间区间分配若干抢单概率；

步骤三：在每一段时间区间中，根据不同的抢单概率，给予不同的订单相应的得分价值。

5.根据权利要求3或4所述的系统，其特征在于，

所述时间区间，进一步为订单生命周期内的某一段时间区间。

6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述积分分配模块，进一步为，

对所述订单判断模块得出的高价值订单分配负积分，对所述订单判断模块得出的低价值订单分配正积分。

7.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，

所述订单集合来自叫车乘客信息集合，所述叫车乘客信息集合至少包括：叫单时间、订单行驶距离和乘客位置信息。

8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述异常行为处理模块的步骤包括：

步骤一：司机抢单成功后，开始收集司机和乘客坐标轨迹；

步骤二：当司机点击已接到乘客时，根据当前司乘坐标判断司机是否接到乘客，如果确认司机接到乘客，继续记录司乘坐标轨迹；

步骤三：当乘客点击已抵达目的地或已支付时，根据当前乘客坐标判断司机是否将乘客送达目的地；如果乘客坐标位于目的地，则发放积分；如果乘客坐标不在目的地，该订单视为作弊订单，加倍惩罚。