CN108734490A - 拼车折扣确定方法及装置 - Google Patents

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CN108734490A CN201710254525.1A CN201710254525A CN108734490A CN 108734490 A CN108734490 A CN 108734490A CN 201710254525 A CN201710254525 A CN 201710254525A CN 108734490 A CN108734490 A CN 108734490A
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邓晓琳
刘章勋
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Abstract

本发明实施例提供了一种拼车折扣确定方法及装置，涉及交通技术领域，本发明实施例首先根据订单的拼车特征及用户特征确定预估拼成率、预估折扣值、第一愿拼拼成率以及第一目的拼成率；之后根据第一目的拼成率、第二目的拼成率以及预估折扣值确定目的折扣值；其中第二目的拼成率根据第二愿拼拼成率以及预估拼成率确定，第二愿拼拼成率根据所述目的折扣值以及用户的用户特征确定。利用上述技术方案能够在保证拼车成功率的同时实现乘客、司机及平台三方共赢。

Description

拼车折扣确定方法及装置
技术领域
本发明实施例涉及交通技术领域，尤其涉及一种拼车折扣确定方法及装置。
背景技术
目前使用各类快车软件的拼车产品的用户日益增加，该产品的目标主要是实现乘客、司机以及平台三方面的共赢，即一方面降低乘客的出行成本、一方面提高司机和平台的收益。主要实现方法是对使用拼车的乘客进行打折，该乘客可能需要跟别的乘客共享出行，同时司机一次拉两单也会提高收益，平台在该过程中也会提高效率。
在该过程中，折扣是关键。现有技术中的折扣确定方法根据不同的应用场景有很多种方式，例如所有的拼车订单都给与一个固定的折扣，或者根据车程的不同给与不同的折扣，根据订单的时间段给与不同的折扣。上述现有技术中折扣的确定方法都不能通过折扣来促成拼车，没办法刺激乘客选择拼车产品，拼车规模无法达到理想规模，乘客的出行成本不会显著降低，三方共赢无法实现。如何根据当前订单的特征给予乘客一个最合理的折扣，在保证拼车成功率的同时，实现乘客、司机以及平台三方面的共赢是目前急需解决的问题。
发明内容
针对现有技术中无法根据拼车订单提供合理的折扣的技术问题，本发明实施例提供了一种拼车折扣确定方法及装置。
第一方面，本发明实施例提供了拼车折扣确定方法，所述方法包括以下步骤：
根据用户的当前订单的拼车特征确定预估拼成率；
根据所述预估拼成率确定对应的预估折扣值；
根据所述预估折扣值以及用户的用户特征确定第一愿拼拼成率；
根据所述第一愿拼拼成率以及所述预估拼成率确定对应于所述当前订单的第一目的拼成率；
根据所述第一目的拼成率、第二目的拼成率以及预估折扣值确定目的折扣值；其中所述第二目的拼成率根据第二愿拼拼成率以及所述预估拼成率确定，所述第二愿拼拼成率根据所述目的折扣值以及用户的用户特征确定。
优选地，所述确定目的折扣值包括如下步骤：
判断所述用户是首次使用用户还是非首次使用用户；
对于非首次使用用户，以第二目的拼成率与所述第一目的拼成率的差值小于第一预定值为约束函数，以目的折扣值与所述预估折扣值的最大差值为目标函数确定所述目的折扣值；
对于首次使用用户，以所述目的折扣值与所述预估折扣值的差值小于第二预定值为约束函数，以所述第二目的拼成率与所述第一目的拼成率的最大差值为目标函数确定所述目的折扣值。
优选地，所述第一目的拼成率根据如下公式计算：
p(d)＝p愿拼(d)×p拼成
式中，d为所述预估折扣值，p(d)为所述第一目的拼成率，p愿拼(d)为所述第一愿拼拼成率，p拼成为所述预估拼成率。
优选地，所述第二目的拼成率根据如下公式确定：
P(d’)＝p愿拼(d’)×p拼成
式中，d’为所述目的折扣值，p(d’)为所述第二目的拼成率，p愿拼(d’)为所述第二愿拼拼成率，p拼成为所述预估拼成率。
优选地，所述根据订单的拼车特征确定预估拼成率包括如下步骤：
基于采集的预定时间段内的所述用户的一个或多个订单的拼车数据，确定所述拼车数据中包含的各个拼车特征对拼车成功率影响的权重；其中所述拼车数据包括一个或多个订单的拼车状态和对应的拼车特征；
提取所述当前订单的拼车特征，基于所述当前订单的拼车特征确定的所述权重确定当前订单的拼车成功率，将所述拼车成功率作为所述预估拼成率。
优选地，所述预估拼成率与所述预估折扣值正相关。
第二方面，本发明实施例提供了一种拼车折扣确定装置，所述装置包括预估折扣值确定单元、第一愿拼拼成率确定单元、第一目的拼成率确定单元以及目的折扣值确定单元；
所述预估折扣值确定单元用于根据用户的当前订单的拼车特征确定预估拼成率，并根据所述预估拼成率确定对应的预估折扣值；
所述第一愿拼拼成率确定单元用于根据所述预估折扣值以及用户的用户特征确定第一愿拼拼成率；
所述第一目的拼成率确定单元用于根据所述第一愿拼拼成率以及所述预估拼成率确定对应于所述当前订单的第一目的拼成率；
所述目的折扣值确定单元用于根据第一目的拼成率、第二目的拼成率以及预估折扣值确定目的折扣值；其中所述第二目的拼成率根据第二愿拼拼成率以及所述预估拼成率确定，所述第二愿拼拼成率根据所述目的折扣值以及用户的用户特征确定。
优选地，所述目的折扣值确定单元包括用户性质判定子单元、第一目的折扣值确定子单元以及第二目的折扣值确定子单元；
所述用户性质判定子单元用于判断所述用户是首次使用用户还是非首次使用用户；
对于非首次使用，所述第一目的折扣值确定子单元用于以第二目的拼成率与所述第一目的拼成率的差值小于第一预定值为约束函数，以目的折扣值与所述预估折扣值的最大差值为目标函数确定所述目的折扣值；
对于首次使用用户，所述第二目的折扣值确定子单元用于以所述目的折扣值与所述预估折扣值的差值小于第二预定值为约束函数，以所述第二目的拼成率与所述第一目的拼成率的最大差值为目标函数确定所述目的折扣值。
优选地，所述第一目的拼成率确定单元根据如下公式计算所述第一目的拼成率：
p(d)＝p愿拼(d)×p拼成
式中，d为所述预估折扣值，p(d)为所述第一目的拼成率，p愿拼(d)为所述第一愿拼拼成率，p拼成为所述预估拼成率。
优选地，还包括第二目的拼成率确定单元；
所述第二目的拼成率确定单元用于根据如下公式计算所述第二目的拼成率：
P(d’)＝p愿拼(d’)×p拼成
式中，d’为所述目的折扣值，p(d’)为所述第二目的拼成率，p愿拼(d’)为所述第二愿拼拼成率，p拼成为所述预估拼成率。
优选地，所述预估折扣值确定单元包括预估拼成率确定子单元，所述预估拼成率确定子单元用于基于采集的预定时间段内的所述用户的一个或多个订单的拼车数据，确定所述拼车数据中包含的各个拼车特征对拼车成功率影响的权重；提取所述当前订单的拼车特征，基于所述当前订单的拼车特征确定的所述权重确定当前订单的拼车成功率，将所述拼车成功率作为所述预估拼成率；其中所述拼车数据包括一个或多个订单的拼车状态和对应的拼车特征。
优选地，所述预估拼成率与所述预估折扣值正相关。
由上述技术方案可知，本发明实施例提供一种拼车折扣确定方法及装置，本发明实施例首先根据用户的当前订单的拼车特征确定预估拼成率，并根据预估拼成率确定对应的预估折扣值；之后根据预估折扣值以及用户的用户特征确定第一愿拼拼成率；再根据第一愿拼拼成率以及预估拼成率确定第一目的拼成率；最后根据第一目的拼成率、第二目的拼成率以及预估折扣值确定目的折扣值；其中第二目的拼成率根据第二愿拼拼成率以及预估拼成率确定，第二愿拼拼成率根据所述目的折扣值以及用户的用户特征确定。利用上述技术方案能够根据用户的用户特征确定愿拼拼成率，从而将用户特征考虑到拼车折扣中，从而使拼车折扣能够根据用户的特征具体进行设定，能够在保证拼车成功率的同时实现用户、司机以及平台三方面共赢。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些图获得其他的附图。
图1是本发明一种实施例的拼车折扣确定方法的流程示意图
图2是本发明另一种实施例的目的折扣值确定党法的流程示意图；
图3是本发明一种实施例的拼车折扣确定装置的结构示意图；
图4是本发明另一种实施例的拼车折扣确定装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明实施例保护的范围。
实施例一：
一种拼车折扣确定方法，如图1所示，所述方法包括以下步骤：
S1、根据用户的当前订单的拼车特征确定预估拼成率，并根据所述预估拼成率确定对应的预估折扣值；
此步骤中，根据预估拼成率确定的预估折扣值是预先设定好的，例如根据经验为每一个预估拼成率确定的一个预估折扣值，例如预估拼成率在0.7-0.8之间对应的预估折扣值为8折，预估拼成率在0.8-0.9之间对应的预估折扣值为9折，预估拼成率在0.9-0.95之间对应的预估折扣值为9.5折。因此此步骤在确定预估拼成率后可以直接得到对应的预估折扣值；
为鼓励拼车，保证拼车的成功率，为预估拼成率大的订单设定较高的折扣值，为预估拼成率低的订单设定较低的折扣值，或者将预估拼成率设置为与预估折扣值正相关，即随着预估拼成率的增大，对应的折扣值也提高，例如预估拼成率为0.74时，对应的预估折扣值为8折，预估拼成率在0.85时，预估折扣值为9折，预估拼成率在0.95时，对应的预估折扣值为9.5折；
S2、根据所述预估折扣值以及用户的用户特征确定第一愿拼拼成率；
此步骤考虑了用户特征，根据用户特征可以确定一个愿拼拼成率，即在预估折扣值的条件下，根据订单对应的用户的意愿拼成成功的概率，具体的，第一愿拼拼成率的函数可以是以所述预估折扣值以及所述用户特征为变量的函数，例如p愿拼(d)＝f(d，用户特征)；
S3、根据所述第一愿拼拼成率以及所述预估拼成率确定对应于所述当前订单的第一目的拼成率；
具体的，所述第一目的拼成率根据如下公式计算：
p(d)＝p愿拼(d)×p拼成
式中，d为所述预估折扣值，p(d)为所述第一目的拼成率，p愿拼(d)为所述第一愿拼拼成率，p拼成为所述预估拼成率；
S4、根据第一目的拼成率、第二目的拼成率以及预估折扣值确定目的折扣值；其中所述第二目的拼成率根据第二愿拼拼成率以及所述预估拼成率确定，所述第二愿拼拼成率根据所述目的折扣值以及用户的用户特征确定；
具体的，第二愿拼拼成率的求解函数是以所述目的折扣值以及所述订单特征为变量的函数，即p愿拼(d’)＝f(d’，用户特征)；
所述第二目的拼成率根据如下公式确定：
P(d’)＝p愿拼(d’)×p拼成
式中，d’为所述目的折扣值，p(d’)为所述第二目的拼成率，p愿拼(d’)为所述第二愿拼拼成率，p拼成为所述预估拼成率。
对于非首次使用用户，所述目的折扣值是拼车成功减少量最小时的最大值，即目的折扣值使得拼成量尽可能不减小，并且目的折扣值尽量高；对于首次使用用户，所述目的折扣值使拼车成功量最大并且相对于所述预估折扣值增量最小，即目的折扣值使得多付出的折扣尽量少，最终首次使用用户的拼成量尽量高。
上述方法对能拼成的用户进行较高的折扣，不能拼成的用户进行较低的折扣，同时结合用户特征，例如对于一个价格不敏感的拼车非首次使用用户，根据当前的预估折扣值算出应该是打6折，但是实际上可能打6折和8折，用户的愿拼，即p愿拼(d)基本一样，对于该用户折扣不是关键，他可能更喜欢跟别人共享出行，此时从平台收益方面考虑打8折可以节省更多成本，更合理，同时不影响拼车成功率，所以在考虑了用户特征后就可能给出8折的折扣，相对于只是根据预估拼成率确定的折扣值更加合理。因此利用上述方法能够根据用户的用户特征确定愿拼拼成率，从而将订单对应的用户的特征考虑到拼车折扣中，从而使拼车折扣能够根据用户的特征具体进行设定，能够在保证拼车成功率的同时实现用户、司机以及平台三方面共赢。其中上述用户特征是根据用户以往多个订单的订单特征获取到的。
实施例二：
本实施例中提出一种优选地方法来确定目的折扣值，如图2所示，具体包括如下步骤：
S41、判断所述用户是首次使用用户还是非首次使用用户；
S42、对于非首次使用用户，以第二目的拼成率与所述第一目的拼成率的差值小于第一预定值为约束函数，以目的折扣值与所述预估折扣值的最大差值为目标函数确定所述目的折扣值；
S43、对于首次使用用户，以所述目的折扣值与所述预估折扣值的差值小于第二预定值为约束函数，以所述第二目的拼成率与所述第一目的拼成率的最大差值为目标函数确定所述目的折扣值。
应当说明的是在步骤S41之前，还包括获取用户特征的步骤，之后根据所获取的用户特征执行步骤S41，即根据用户特征判断所述用户是首次使用用户还是非首次使用用户。
步骤S42中，以第二目的拼成率与所述第一目的拼成率的差值小于第一预定值为约束函数，即delta(p)≤C，其中C为所述第一预定值，delta(p)＝p(d’)-p(d)，以目的折扣值与所述预估折扣值的最大差值为目标函数确定所述目的折扣值，即max(delta(d))，其中delta(d)＝d’-d。
由于第一目的拼成率和预估折扣值在之前的步骤中已经确定，是一个具体的值，那么上述步骤即为：以第二目的拼成率与第一目的拼成率的差值小于第一预定值为约束函数，确定所述目的折扣值的取值范围，并取使其中的最大值作为所述最终的目的折扣值。
上述步骤是针对非首次使用的拼车用户指定的，目标是使得拼成量尽可能不减小，并且目的折扣值尽量高，例如限定拼成量最高减小0.01％，即C取值为-0.01％。
步骤S42中，以所述目的折扣值与所述预估折扣值的差值小于第二预定值为约束函数，即delta(d)≤D，其中D为所述第二预定值，以所述第二目的拼成率与所述第一目的拼成率的最大差值为目标函数确定所述目的折扣值，即max(delta(p))。由于第一目的拼成率和预估折扣值在之前的步骤中已经确定，是一个具体的值，那么上述步骤即为：以所述目的折扣值与预估折扣值的差值小于第二预定值为约束函数，确定所述目的折扣值的取值范围，之后在折扣值的取值范围内取使所述第二目的拼成率与第一目的拼成率的差值最大的折扣值作为最终的目的折扣值。
上述步骤是针对首次使用的拼车用户指定的，目标是使得多付出的折扣尽量少，最终首次使用用户的拼成量尽量高，例如目的折扣值最高减小0.1，即D取值为-0.1，即如果预估折扣值是0.8折，那么该订单的而折扣至少为0.7折。
根据用户的特征、需求以及平台收益的要求，第一预定值和第二预定值可随时进行改变。
在本实施例中，所述根据订单的拼车特征确定预估拼成率包括如下步骤：
S11、基于采集的预定时间段内的一个或多个订单的拼车数据，确定拼车数据中包含的各个拼车特征对拼车成功率影响的权重；其中所述拼车数据包括一个或多个订单的拼车状态以及对应的拼车特征，所述拼车状态包括拼车成功以及拼车失败；
此步骤中，拼车成功对应的拼车成功率为1，拼车失败对应的拼车成功率为0，利用预定时间段内已知的拼车数据，即根据已知的拼车成功率以及对应的拼车特征可以确定各个拼车特征对拼车成功率的影响程度，即各个拼车特征对拼车成功率影响的权重；
此步骤利用逻辑斯特回归(Logistic Regression，LR)模型确定各个拼车特征对拼车成功率影响的权重，具体地：
根据所述拼车状态以及所述拼车特征，利用如下公式计算所述拼车特征对应的所述权重：
Y＝1/(1+exp(-WTx))
式中，Y表示拼车成功率，所述拼车状态为拼车成功时，Y值为1，所述拼车状态为拼车失败时，Y值为0，x表示拼车特征的量化值，W表示所述权重；利用上述公式求解W的过程中，可以使用最大似然方法等各类现有技术中的常规算法；
在计算权重的过程中，根据已经采集的拼车数据中的拼车状态为上述公式中Y赋值，即若拼车状态为拼车成功时，Y值为1，所述拼车状态为拼车失败时，Y值为0；再根据已经采集的拼车数据中的对应的拼车特征形成矩阵x，最后利用上述公式求解权重的矩阵W。
其中，根据已经采集的拼车数据中的对应的拼车特征形成矩阵x具体的为：
例如现在有当前司机的位置与拼车订单中乘客的上车位置的距离和司机数量两个拼车特征,下面利用连续特征离散化的方法形成x。如果距离是a米，离散粒度为b,则距离位置为a/b，现在用[c1…ca]表示a个距离，当c1+a/b值没有超过ca的值时，c1+a/b对应的位置上为1，其余位置为0；如果c1+a/b值超过ca的值的，则在ca对应的位置上为1，其余位置上的值为0。司机数量等其他拼车特征利用相同的方法进行离散化，从而形成矩阵x。
举个例子：用1到4个位置表示当前司机的位置与拼车订单中乘客的上车位置的距离，为135米，离散粒度为50，则1+135/50(整除)＝3，则距离向量为[0，0，1，0]，5到8为司机数量向量，利用相同的方法，最终x为[0，0，1，0，0，1，0，0]；
在确定了x之后，利用上述公式以及最大似然方法等各类现有技术中的常规算法可以求解权重的矩阵W，例如矩阵W为w＝[w1,w2,w3,w4,w5,w6,w7,w8]，w均为小数，可正可负，为每个拼车特征的权重；
S12、提取当前订单的拼车特征，基于当前订单的拼车特征确定的权重确定当前订单的拼车成功率，即利用对应的权重以及利用下面的公式确定拼车成功率，并作为所述预估拼成率：
Y＝1/(1+exp(-WTx))。
应当说明的是，本发明实施例不限于上述方法确定订单的拼车成功概率，还可以利用其它的机器学习的方法或者历史经验确定订单的拼车成功概率，本发明实施例对此不做限定。预估拼成率
上述方法首先确定一个订单预估拼成率(即预估拼成率)以及该订单预估拼成率对应的折扣值(即预估折扣值)；之后根据确定的折扣值以及用户特征确定一个用户愿拼率(即第一愿拼拼成率)，则最终的订单拼成率(即第一目的拼成率)为订单预估拼成率与用户愿拼率的乘积。进一步地，根据订单预估拼成率、对应的折扣值以及最终的订单拼成率确定合适的折扣值(即目的折扣值)，具体地，对于非首次使用的拼车用户可以以拼成率的减少值小于预定值(第一预定值)并且给出的折扣值最高为条件计算得到合适的折扣值；对于首次使用的拼车用户可以以折扣值的增加值小于预定值(即第二预定值)并且拼成率最高为条件计算得到合适的折扣值。上述技术方案引入了用户特征，可以根据订单预估拼成率、用户特征以及用户类别(首次使用客户或非首次使用客户)确定一个更加合理的折扣值，以达成乘客、司机以及平台三方共赢的目的。
实施例三：
对应于上述方法本发明实施例还公开了一种拼车折扣确定装置，如图3所示，所述装置包括预估折扣值确定单元、第一愿拼拼成率确定单元、第一目的拼成率确定单元以及目的折扣值确定单元；所述预估折扣值确定单元用于根据用户当前的订单的拼车特征确定预估拼成率，并根据所述预估拼成率确定对应的预估折扣值；所述第一愿拼拼成率确定单元用于根据所述预估折扣值以及用户的用户特征确定第一愿拼拼成率；所述第一目的拼成率确定单元用于根据所述第一愿拼拼成率以及所述预估拼成率确定对应于所述当前订单的第一目的拼成率；所述目的折扣值确定单元用于根据第一目的拼成率、第二目的拼成率以及预估折扣值确定目的折扣值；其中所述第二目的拼成率根据第二愿拼拼成率以及所述预估拼成率确定，所述第二愿拼拼成率根据所述目的折扣值以及用户的用户特征确定；对于非首次使用用户，所述目的折扣值是拼车成功减少量最小时的最大值；对于首次使用用户，所述目的折扣值使拼车成功量最大并且相对于所述预估折扣值增量最小预估拼成率。
上述装能够根据用户特征确定愿拼拼成率，从而将订单对应的用户特征考虑到拼车折扣中，从而使拼车折扣能够根据用户的特征具体进行设定，能够在保证拼车成功率的同时实现乘客、司机以及平台三方面共赢。本实施例中，所述第一目的拼成率确定单元利用下公式计算所述第一目的拼成率：
P(d)＝p愿拼(d)×p拼成
式中，d为所述预估折扣值，p(d)为所述第一目的拼成率，p愿拼(d)为所述第一愿拼拼成率，p拼成为所述预估拼成率。
实施例四：
本实施例中，如图4所示，所述目的折扣值确定单元包括用户性质判定子单元、第一目的折扣值确定子单元以及第二目的折扣值确定子单元；
所述用户性质判定子单元用于判断所述用户是首次使用用户还是非首次使用用户；
对于老用户，所述第一目的折扣值确定子单元用于以第二目的拼成率与所述第一目的拼成率的差值小于第一预定值为约束函数，以目的折扣值与所述预估折扣值的最大差值为目标函数确定所述目的折扣值；
对于首次使用用户，所述第二目的折扣值确定子单元用于以所述目的折扣值与所述预估折扣值的差值小于第二预定值为约束函数，以所述第二目的拼成率与所述第一目的拼成率的最大差值为目标函数确定所述目的折扣值预估拼成率预估拼成率预估拼成率。
本实施例中，如图4所示，拼车折扣确定装置还包括第二目的拼成率确定单元，并且利用如下公式确定所述第二目的拼成率：
p(d’)＝p愿拼(d’)×p拼成
式中，d’为所述目的折扣值，p(d’)为所述第二目的拼成率，p愿拼(d’)为所述第二愿拼拼成率，p拼成为所述预估拼成率。
本实施例中，如图4所示，所述预估折扣值确定单元包括预估拼成率确定子单元，所述预估拼成率确定子单元用于基于采集的预定时间段内的所述用户的一个或多个订单的拼车数据，确定所述拼车数据中包含的各个拼车特征对拼车成功率影响的权重；提取所述当前订单的拼车特征，基于所述当前订单的拼车特征确定的所述权重确定当前订单的拼车成功率，将所述拼车成功率作为所述预估拼成率；其中所述拼车数据包括一个或多个订单的拼车状态和对应的拼车特征。
由于上述装置对拼车折扣的确定步骤与上述方法的步骤一一对应，因此这里不再对其中重复的部分进行赘述。
本发明实施例不仅需要预测订单的拼成率，即订单预估拼成率，还需要预估用户的愿拼，即用户愿拼率，其中愿拼不仅仅跟折扣相关，还跟用户的一些个性化特征即订单特征相关，例如用户对价格是否敏感等等，之后根据订单预估拼成率和用户愿拼率确定最终的订单拼成率，最后根据订单预估拼成率、对应的折扣值以及最终的订单拼成率确定合适的折扣值，实现了在保证拼车成功率的同时实现乘客、司机以及平台三方面共赢。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或者部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储在计算机可读取的存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤。
本发明的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (12)

1.一种拼车折扣确定方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
根据用户的当前订单的拼车特征确定预估拼成率；
根据所述预估拼成率确定对应的预估折扣值；
根据所述预估折扣值以及用户的用户特征确定第一愿拼拼成率；
根据所述第一愿拼拼成率以及所述预估拼成率确定对应于所述当前订单的第一目的拼成率；
根据所述第一目的拼成率、第二目的拼成率以及预估折扣值确定目的折扣值；其中所述第二目的拼成率根据第二愿拼拼成率以及所述预估拼成率确定，所述第二愿拼拼成率根据所述目的折扣值以及用户的用户特征确定。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目的折扣值包括如下步骤：
判断所述用户是首次使用用户还是非首次使用用户；
对于非首次使用用户，以第二目的拼成率与所述第一目的拼成率的差值小于第一预定值为约束函数，以目的折扣值与所述预估折扣值的最大差值为目标函数确定所述目的折扣值；
对于首次使用用户，以所述目的折扣值与所述预估折扣值的差值小于第二预定值为约束函数，以所述第二目的拼成率与所述第一目的拼成率的最大差值为目标函数确定所述目的折扣值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一目的拼成率根据如下公式计算：
p(d)＝p愿拼(d)×p拼成
式中，d为所述预估折扣值，p(d)为所述第一目的拼成率，p愿拼(d)为所述第一愿拼拼成率，p拼成为所述预估拼成率。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二目的拼成率根据如下公式确定：
P(d’)＝p愿拼(d’)×p拼成
式中，d’为所述目的折扣值，p(d’)为所述第二目的拼成率，p愿拼(d’)为所述第二愿拼拼成率，p拼成为所述预估拼成率。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据订单的拼车特征确定预估拼成率包括如下步骤：
基于采集的预定时间段内的所述用户的一个或多个订单的拼车数据，确定所述拼车数据中包含的各个拼车特征对拼车成功率影响的权重；其中所述拼车数据包括一个或多个订单的拼车状态和对应的拼车特征；
提取所述当前订单的拼车特征，基于所述当前订单的拼车特征确定的所述权重确定当前订单的拼车成功率，将所述拼车成功率作为所述预估拼成率。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预估拼成率与所述预估折扣值正相关。
7.一种拼车折扣确定装置，其特征在于，所述装置包括预估折扣值确定单元、第一愿拼拼成率确定单元、第一目的拼成率确定单元以及目的折扣值确定单元；
所述预估折扣值确定单元用于根据用户的当前订单的拼车特征确定预估拼成率，并根据所述预估拼成率确定对应的预估折扣值；
所述第一愿拼拼成率确定单元用于根据所述预估折扣值以及用户的用户特征确定第一愿拼拼成率；
所述第一目的拼成率确定单元用于根据所述第一愿拼拼成率以及所述预估拼成率确定对应于所述当前订单的第一目的拼成率；
所述目的折扣值确定单元用于根据第一目的拼成率、第二目的拼成率以及预估折扣值确定目的折扣值；其中所述第二目的拼成率根据第二愿拼拼成率以及所述预估拼成率确定，所述第二愿拼拼成率根据所述目的折扣值以及用户的用户特征确定。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述目的折扣值确定单元包括用户性质判定子单元、第一目的折扣值确定子单元以及第二目的折扣值确定子单元；
所述用户性质判定子单元用于判断所述用户是首次使用用户还是非首次使用用户；
对于非首次使用，所述第一目的折扣值确定子单元用于以第二目的拼成率与所述第一目的拼成率的差值小于第一预定值为约束函数，以目的折扣值与所述预估折扣值的最大差值为目标函数确定所述目的折扣值；
对于首次使用用户，所述第二目的折扣值确定子单元用于以所述目的折扣值与所述预估折扣值的差值小于第二预定值为约束函数，以所述第二目的拼成率与所述第一目的拼成率的最大差值为目标函数确定所述目的折扣值。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一目的拼成率确定单元根据如下公式计算所述第一目的拼成率：
p(d)＝p愿拼(d)×p拼成
式中，d为所述预估折扣值，p(d)为所述第一目的拼成率，p愿拼(d)为所述第一愿拼拼成率，p拼成为所述预估拼成率。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括第二目的拼成率确定单元；
所述第二目的拼成率确定单元用于根据如下公式计算所述第二目的拼成率：
P(d’)＝p愿拼(d’)×p拼成
式中，d’为所述目的折扣值，p(d’)为所述第二目的拼成率，p愿拼(d’)为所述第二愿拼拼成率，p拼成为所述预估拼成率。
11.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述预估折扣值确定单元包括预估拼成率确定子单元，所述预估拼成率确定子单元用于基于采集的预定时间段内的所述用户的一个或多个订单的拼车数据，确定所述拼车数据中包含的各个拼车特征对拼车成功率影响的权重；提取所述当前订单的拼车特征，基于所述当前订单的拼车特征确定的所述权重确定当前订单的拼车成功率，将所述拼车成功率作为所述预估拼成率；其中所述拼车数据包括一个或多个订单的拼车状态和对应的拼车特征。
12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述预估拼成率与所述预估折扣值正相关。
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CN111260387A (zh) * 2018-12-03 2020-06-09 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 拼车成本计算方法及系统、计算机设备
CN115660758A (zh) * 2022-11-21 2023-01-31 苏州大学 网约拼车计费方法及系统

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