CN111178659A - 一种网约车派单方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及互联网技术领域，且公开了一种网约车派单方法，利用司机和乘客双方的非对称评价实现双向选择，提高双方的满意度。该网约车派单方法，通过更加细致的划分乘客方和司机方行为，并且多维度的进行评分，施于一定的奖惩，一方面，文明乘客对文明司机的概率提高，有效降低了劣币驱逐良币的概率，另一方面，奖惩的引导有益于约束双方行为，有助于乘车文明的发展，通过多维度的评价系统，对司机方和乘客方的做出更加立体的评价，一方面，实现更好的匹配，提高双方的满意度，另一方面，由于对于每个人的不能忍受的点和承受程度各不相同，同时辅以额外的服务费，在不影响实际运力的同时，最大程度提高了双方匹配度。
Description
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，具体为一种网约车派单方法。
背景技术
网约车改善了人们出行状况，同时很好的利用存量汽车，提高汽车的利用率，但是，随着网约车规模的扩大与流行，不文明的现象也日益突出，不文明的乘客行为对一些司机造成较大的影响，使他们退出网约车，而行为不端的司机行为也让乘客更加不信任，司机方和乘客方都产生了劣币驱逐良币的现象，因此没有一个很好的文明导向机制的网约车平台，其发展会受到较大的限制。
现有的网约车派单系统考虑的主要是效率和效益，其过程虽然也采取信用分，降低低信用分的派单有限等级，但此过程中较少考虑乘客和司机的想法，降低了乘客和司机双方的使用体验，同时一刀切的信用分也不能很好的反应实际情况，尤其当下实际运力无法满足出行需要的时候，更加需要对双发行为进行细分，提高匹配程度。
发明内容
针对上述背景技术的不足，本发明提供了一种网约车派单方法的技术方案，具有文明导向，行为细分等优点，解决了背景技术提出的问题。
本发明提供如下技术方案：一种网约车派单方法，利用司机和乘客双方的非对称评价实现双向选择，提高双方的满意度，其步骤包括：
S0：建立多维度的评价数据库，进行数据收集，包括对乘客的评价数据库C:(C1、C2……Cn)和对司机评价数据库D:(D1、D2……Dm)，相关的评价维度只与文明相关，不涉及个人信息，乘客和司机均可根据对方的评价维度设置相关优选条件和拒绝条件；
S1：乘客发布订单，并且在发布过程中可选择是否采用S0中设置优选条件和拒绝条件，此过程可对优选条件和拒绝条件进行更改；
S2：服务器对附近的车辆进行筛选，同等级的预计到达时间中优先选择符合乘客设置条件的车辆，同时筛选前根据司机的设置的拒绝条件预先排除相关车辆；
S3：若一段时长后未筛选到车辆，返回的乘客端，让乘客选择继续等待或重新设置条件；
S4：重复S3，直至完成匹配，完成订单后提示双方互评，同时系统也根据实际情况对相关条件进行打分。
优选的，在所述步骤S0中，评价的维度包括系统评价和对方评价，所述系统评价中对乘客的评价根据乘客的实际上车时间、实际上下车与订单上下车位置偏差、自身好评率以及对他人差评率等信息生成，所述系统评价中对司机评价包括由到达时间、绕路情况、平均耗时以及评价情况，所述对方评价的维度由大数据抓取高频关键词后有系统和人工共同筛除无关词和涉及个人信息的词组后生成。
优选的，在所述步骤S0中，司机设置的拒绝条件包括绝对拒绝条件和加价后可接受拒绝条件，且可设置加价后可接受拒接条件的优先等级。
优选的，在所述步骤S1中，若系统检测乘客总评价或多个维度的评价低于阙值且大数据分析已明显影响匹配效率，则在订单发布前提示乘客当前评分过低建议增加文明服务费以降低等车时间。
优选的，在所述步骤S2中，同等级的预计到达时间以区域内总预计到达时间最短的平均到达时间划分，所述筛选优先级依次同等级的预先到达时间、满足乘客优先条件、满足司机优先条件。
优选的，在所述步骤S3中，客户重新设置条件包括取消拒绝条件和增加服务费。
优选的，在所述步骤S4中，双方评价时屏蔽已有的评价详情。
优选的，通过大数据分析数据库C和司机设置的拒绝条件，更改数据库C 的整体数据使最终影响的比例不超过一定比例。
优选的，通过大数据分析数据库C、数据库D与双方评价情况，选取一定比例与总体评价分数最接近的司机给予奖励，同时降低一定比例与总体评价分数最不符合的司机和乘客评价权数并升高一定比例与总体评价分数最接近司机和乘客的评价权数。
本发明具备以下有益效果：
1、该网约车派单方法，通过更加细致的划分乘客方和司机方行为，并且多维度的进行评分，施于一定的奖惩，例如乘客评分低则等车时间延长或需要支付额外费用，评分高则易成为司机方的优选选择，减少等待时间，同样司机评价低则不容易获得订单，对客户的选择余地较小，容易匹配不文明的乘客，而评分高对客户的选择余地大，更容易匹配文明的乘客，一方面，文明乘客对文明司机的概率提高，有效降低了劣币驱逐良币的概率，另一方面，奖惩的引导有益于约束双方行为，有助于乘车文明的发展。
2、该网约车派单方法，通过多维度的评价系统，对司机方和乘客方的做出更加立体的评价，一方面，实现更好的匹配，提高双方的满意度，另一方面，由于对于每个人的不能忍受的点和承受程度各不相同，同时辅以额外的服务费，在不影响实际运力的同时，最大程度提高了双方匹配度，降低不满意程度。
具体实施方式
下面将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，都属于本发明保护的范围。
一种网约车派单方法，利用司机和乘客双方的非对称评价实现双向选择，提高双方的满意度，其步骤包括：
S0：建立多维度的评价数据库，进行数据收集，包括对乘客的评价数据库C:(C1、C2……Cn)和对司机评价数据库D:(D1、D2……Dm)，相关的评价维度只与文明相关，不涉及个人信息，乘客和司机均可根据对方的评价维度设置相关优选条件和拒绝条件，并且，在司机设置拒绝条件时提醒会降低派单率，最大程度的保护双方隐私；
S1：乘客发布订单，并且在发布过程中可选择是否采用S0中设置优选条件和拒绝条件，此过程可对优选条件和拒绝条件进行更改，此过程中提示乘客设置采用拒绝条件会延长等车时间；
S2：服务器对附近的车辆进行筛选，同等级的预计到达时间中优先选择符合乘客设置条件的车辆，同时筛选前根据司机的设置的拒绝条件预先排除相关车辆；
S3：若一段时长后未筛选到车辆，返回的乘客端，让乘客选择继续等待或重新设置条件；
S4：重复S3，直至完成匹配，完成订单后提示双方互评，同时系统也根据实际情况对相关条件进行打分。
其中，在所述步骤S0中，评价的维度包括系统评价和对方评价，所述系统评价中对乘客的评价根据乘客的实际上车时间、实际上下车与订单上下车位置偏差、自身好评率以及对他人差评率等信息生成，所述系统评价中对司机评价包括由到达时间、绕路情况、平均耗时以及评价情况，所述对方评价的维度由大数据抓取高频关键词后有系统和人工共同筛除无关词和涉及个人信息的词组后生成。
其中，在所述步骤S0中，司机设置的拒绝条件包括绝对拒绝条件和加价后可接受拒绝条件，且可设置加价后可接受拒接条件的优先等级。
其中，在所述步骤S1中，若系统检测乘客总评价或多个维度的评价低于阙值且大数据分析已明显影响匹配效率，则在订单发布前提示乘客当前评分过低建议增加文明服务费以降低等车时间，对评分较低的乘客进行引导，约束其以后的行为。
其中，在所述步骤S2中，同等级的预计到达时间以区域内总预计到达时间最短的平均到达时间划分，所述筛选优先级依次同等级的预先到达时间、满足乘客优先条件、满足司机优先条件，在满足拒绝条件和效率的同时，提高派单的满意度。
其中，在所述步骤S3中，客户重新设置条件包括取消拒绝条件和增加服务费，客户可自由旋转一个或两个均采用以降低等待时间。
其中，在所述步骤S4中，双方评价时屏蔽已有的评价详情，减少当前已有评价对双发评价时的干扰。
其中，通过大数据分析数据库C和司机设置的拒绝条件，更改数据库C 的整体数据使最终影响的比例不超过一定比例，该比例取5％，避免司机方全体倾向于打低分以收取更多的文明服务费。
其中，通过大数据分析数据库C、数据库D与双方评价情况，选取一定比例与总体评价分数最接近的司机给予奖励，同时降低一定比例与总体评价分数最不符合的司机和乘客评价权数并升高一定比例与总体评价分数最接近司机和乘客的评价权数，引导双方更加客观的打分，尤其是涉及自身利益的司机方打分的客观性。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (9)
1.一种网约车派单方法，其特征在于：利用司机和乘客双方的非对称评价实现双向选择，提高双方的满意度，其步骤包括：
S0：建立多维度的评价数据库，进行数据收集，包括对乘客的评价数据库C:(C1、C2……Cn)和对司机评价数据库D:(D1、D2……Dm)，相关的评价维度只与文明相关，不涉及个人信息，乘客和司机均可根据对方的评价维度设置相关优选条件和拒绝条件；
S1：乘客发布订单，并且在发布过程中可选择是否采用S0中设置优选条件和拒绝条件，此过程可对优选条件和拒绝条件进行更改；
S2：服务器对附近的车辆进行筛选，同等级的预计到达时间中优先选择符合乘客设置条件的车辆，同时筛选前根据司机的设置的拒绝条件预先排除相关车辆；
S3：若一段时长后未筛选到车辆，返回的乘客端，让乘客选择继续等待或重新设置条件；
S4：重复S3，直至完成匹配，完成订单后提示双方互评，同时系统也根据实际情况对相关条件进行打分。
2.根据权利要求1所述的一种网约车派单方法，其特征在于：在所述步骤S0中，评价的维度包括系统评价和对方评价，所述系统评价中对乘客的评价根据乘客的实际上车时间、实际上下车与订单上下车位置偏差、自身好评率以及对他人差评率等信息生成，所述系统评价中对司机评价包括由到达时间、绕路情况、平均耗时以及评价情况，所述对方评价的维度由大数据抓取高频关键词后有系统和人工共同筛除无关词和涉及个人信息的词组后生成。
3.根据权利要求1所述的一种网约车派单方法，其特征在于：在所述步骤S0中，司机设置的拒绝条件包括绝对拒绝条件和加价后可接受拒绝条件，且可设置加价后可接受拒接条件的优先等级。
4.根据权利要求1所述的一种网约车派单方法，其特征在于：在所述步骤S1中，若系统检测乘客总评价或多个维度的评价低于阙值且大数据分析已明显影响匹配效率，则在订单发布前提示乘客当前评分过低建议增加文明服务费以降低等车时间。
5.根据权利要求1所述的一种网约车派单方法，其特征在于：在所述步骤S2中，同等级的预计到达时间以区域内总预计到达时间最短的平均到达时间划分，所述筛选优先级依次同等级的预先到达时间、满足乘客优先条件、满足司机优先条件。
6.根据权利要求1所述的一种网约车派单方法，其特征在于：在所述步骤S3中，客户重新设置条件包括取消拒绝条件和增加服务费。
7.根据权利要求1所述的一种网约车派单方法，其特征在于：在所述步骤S4中，双方评价时屏蔽已有的评价详情。
8.根据权利要求1所述的一种网约车派单方法，其特征在于：通过大数据分析数据库C和司机设置的拒绝条件，更改数据库C的整体数据使最终影响的比例不超过一定比例。
9.根据权利要求1所述的一种网约车派单方法，其特征在于：通过大数据分析数据库C、数据库D与双方评价情况，选取一定比例与总体评价分数最接近的司机给予奖励，同时降低一定比例与总体评价分数最不符合的司机和乘客评价权数并升高一定比例与总体评价分数最接近司机和乘客的评价权数。
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