CN111539796B - 一种订单处理方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种订单处理方法、装置及存储介质，涉及车联网技术领域，以提高司机的接乘效率。该方法中，通过从新订单对应的区域的历史订单中选择起点类型为新订单的终点类型的第一关联订单，以及从新订单对应的各备选派单车辆的历史订单中，选择各备选派单车辆的第二关联订单，确定各备选派单车辆与新订单的匹配度，并根据匹配度对新订单进行派单。这样，通过对备选派单车辆的历史订单与新订单相关联的历史订单计算匹配度，可以根据司机的接乘偏好来分配订单，从而提高司机的接乘效率和个性化派单。
Description
技术领域
本申请涉及车联网技术领域，尤其涉及一种订单处理方法、装置及存储介质。
背景技术
随着车联网技术的飞速发展，车联网技术也逐渐出现在大众的视线中。现在乘客若想坐车去某地时，可直接通过网约车软件在网上预约出租车，无需乘客自己去叫车。但在现有技术中，网约车软件在接收到乘客的订单信息后，通常是根据司机和乘客的距离、评分等标签进行订单匹配，而忽略了司机的接单偏好，从而导致司机的接乘效率下降。
发明内容
本申请实施例提供一种订单处理方法、装置及存储介质，以提高司机的接乘效率。
第一方面，本申请实施例提供的一种订单处理方法，包括：
从新订单对应的区域的历史订单中选择起点类型为所述新订单的终点类型的第一关联订单，并确定由所述第一关联订单的起点类型与所述第一关联订单中不同的终点类型的相关度组成的第一相关度序列；以及；
从所述新订单对应的各备选派单车辆的历史订单中，选择各备选派单车辆的第二关联订单，并确定由所述第二关联订单中的起点类型与所述第二关联订单中不同的终点类型的相关度组成的第二相关度序列，其中所述第二关联订单的起点类型为所述新订单的终点类型；
通过对所述第一相关度序列和各备选派单车辆的第二相关度序列相似度计算，得到各备选派单车辆与所述新订单的匹配度；
根据所述匹配度对所述新订单进行派单。
在一种可能的实施例中，通过以下方法确定起点类型与终点类型的相关度：
针对任意一个需要确定相关度的起点类型和终点类型，根据预设历史订单中起点类型和终点类型同时出现的次数与所述预设历史订单中起点类型出现次数的比，确定预设历史订单中起点类型出现时，终点类型同时出现的第一概率；其中，所述预设历史订单包括新订单对应的区域的历史订单和备选派单车辆的历史订单；
根据所述预设历史订单中终点类型的出现次数与所述预设历史订单中各地点类型的出现总次数的比，确定所述预设历史订单中终点类型的第二概率；其中，地点类型包括起点类型和终点类型；
根据所述第一概率与所述第二概率，确定起点类型与终点类型的相关度。
在一种可能的实施例中，通过以下方法确定预设区域内的地点类型：
通过地图开放平台获取预设区域的对角线上的两个顶点坐标；
根据获取的两个顶点坐标确定所述预设区域的边界；
确定以其中一个顶点坐标为中心的目标区域中的各地点类型；
若未获取所述预设区域内的全部地点类型，则在所述预设区域的边界内移动所述目标区域，以使获取所述预设区域内的全部地点类型。
在一种可能的实施例中，所述通过对所述第一相关度序列和各备选派单车辆的第二相关度序列相似度计算，得到各备选派单车辆与所述新订单的匹配度，包括：
从所述第一相关度序列中按照从高到低的顺序选取预设数量的相关度，并将选取的相关度进行特征构建，得到第一相关度向量；以及；
从各备选派单车辆的所述第二相关度序列中按照从高到低的顺序选取所述预设数量的相关度，并将选取的相关度进行特征构建，得到各备选派单车辆的第二相关度向量；
将所述第一相关度向量分别与各备选派单车辆的第二相关度向量进行相似度计算，得到各备选派单车辆与所述新订单的匹配度。
在一种可能的实施例中，所述从新订单对应的区域的历史订单中选择起点类型为所述新订单的终点类型的第一关联订单，并确定由所述第一关联订单的起点类型与所述第一关联订单中不同的终点类型的相关度组成的第一相关度序列之前，所述方法还包括：
从订单池中选取所述新订单；
所述根据所述匹配度对所述新订单进行派单之后，所述方法还包括：
若所述订单池中存在未派单的订单，从所述未派单的订单中选取新订单。
第二方面，本申请实施例提供的一种订单处理装置，包括：
第一确定模块，用于从新订单对应的区域的历史订单中选择起点类型为所述新订单的终点类型的第一关联订单，并确定由所述第一关联订单的起点类型与所述第一关联订单中不同的终点类型的相关度组成的第一相关度序列；
第二确定模块，用于从所述新订单对应的各备选派单车辆的历史订单中，选择各备选派单车辆的第二关联订单，并确定由所述第二关联订单中的起点类型与所述第二关联订单中不同的终点类型的相关度组成的第二相关度序列，其中所述第二关联订单的起点类型为所述新订单的终点类型；
计算模块，用于通过对所述第一相关度序列和各备选派单车辆的第二相关度序列相似度计算，得到各备选派单车辆与所述新订单的匹配度；
匹配模块，用于根据所述匹配度对所述新订单进行派单。
在一种可能的实施例中，通过以下装置确定起点类型与终点类型的相关度：
第一确定概率模块，用于针对任意一个需要确定相关度的起点类型和终点类型，根据预设历史订单中起点类型和终点类型同时出现的次数与所述预设历史订单中起点类型出现次数的比，确定预设历史订单中起点类型出现时，终点类型同时出现的第一概率；其中，所述预设历史订单包括新订单对应的区域的历史订单和备选派单车辆的历史订单；
第二确定概率模块，用于根据所述预设历史订单中终点类型的出现次数与所述预设历史订单中各地点类型的出现总次数的比，确定所述预设历史订单中终点类型的第二概率；其中，地点类型包括起点类型和终点类型；
确定相关度模块，用于根据所述第一概率与所述第二概率，确定起点类型与终点类型的相关度。
在一种可能的实施例中，通过以下装置确定预设区域内的地点类型：
确定坐标模块，用于通过地图开放平台获取预设区域的对角线上的两个顶点坐标；
确定边界模块，用于根据获取的两个顶点坐标确定所述预设区域的边界；
第一确定地点类型模块，用于确定以其中一个顶点坐标为中心的目标区域中的各地点类型；
第二确定地点类型模块，用于若未获取所述预设区域内的全部地点类型，则在所述预设区域的边界内移动所述目标区域，以使获取所述预设区域内的全部地点类型。
在一种可能的实施例中，计算模块包括：
第一确定向量单元，用于从所述第一相关度序列中按照从高到低的顺序选取预设数量的相关度，并将选取的相关度进行特征构建，得到第一相关度向量；
第二确定向量单元，用于从各备选派单车辆的所述第二相关度序列中按照从高到低的顺序选取所述预设数量的相关度，并将选取的相关度进行特征构建，得到各备选派单车辆的第二相关度向量；
计算匹配度单元，用于将所述第一相关度向量分别与各备选派单车辆的第二相关度向量进行相似度计算，得到各备选派单车辆与所述新订单的匹配度。
在一种可能的实施例中，所述装置还包括：
第一选取模块，用于第一确定模块从新订单对应的区域的历史订单中选择起点类型为所述新订单的终点类型的第一关联订单，并确定由所述第一关联订单的起点类型与所述第一关联订单中不同的终点类型的相关度组成的第一相关度序列之前，从订单池中选取所述新订单；
第二选取模块，用于匹配模块根据所述匹配度对所述新订单进行派单之后，若所述订单池中存在未派单的订单，从所述未派单的订单中选取新订单。
第三方面，提供一种计算装置，包括至少一个处理单元、以及至少一个存储单元，其中，存储单元存储有计算机程序，当程序被处理单元执行时，使得处理单元执行上述任意一种订单处理方法的步骤。
在一个实施例中，计算装置可以使服务器，也可以是终端设备。
第四方面，提供一种计算机可读介质，其存储有可由终端设备执行的计算机程序，当程序在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述任意一种订单处理方法的步骤。
本申请有益效果如下：
本申请实施例提供的订单处理方法、装置、电子设备和存储介质，通过从新订单对应的区域的历史订单中选择起点类型为新订单的终点类型的第一关联订单，以及从新订单对应的各备选派单车辆的历史订单中，选择各备选派单车辆的第二关联订单，确定各备选派单车辆与新订单的匹配度，并根据匹配度对新订单进行派单。这样，通过对备选派单车辆的历史订单与新订单相关联的历史订单计算匹配度，可以根据司机的接乘偏好来分配订单，从而提高司机的接乘效率和个性化派单。
本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本申请实施例中一种订单处理方法的流程示意图；
图2为本申请实施例中横向移动目标区域的示意图；
图3为本申请实施例中纵向移动目标区域的示意图；
图4为本申请实施例中第一相关度序列示意图；
图5为本申请实施例中第二相关度序列示意图；
图6为本申请实施例中一种完整的订单处理方法的流程示意图；
图7为本申请实施例中一种订单处理装置的结构示意图；
图8为本申请实施方式中终端设备结构示意图。
具体实施方式
为了提高司机的接乘效率，本申请实施例中提供一种订单处理方法、装置及存储介质。为了更好的理解本申请实施例提供的技术方案，这里对该方案的基本原理做一下简单说明：
车联网(Internet of Vehicles)概念引申自物联网(Internet of Things)，是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准，在车-X(X：车、路、行人及互联网等)之间，进行无线通讯和信息交换的大系统网络，是能够实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络，是物联网技术在交通系统领域的典型应用。
而随着车联网技术的飞速发展，车联网应用也愈发平民化。在以前，乘客若想坐车出行时，需要自己在公路旁等待出租车；而现在乘客可以直接通过网约车软件在网上预约出租车，节省了用户的等待时间。在现有技术中，网约车软件在接收到乘客的订单信息后，根据司机和乘客的距离、评分等标签进行订单匹配，并为该订单而分配出租车。
例如：网约车软件接收到乘客的订单后，若确定距离该订单起点预设范围内共有两辆出租车，其中一辆距离起点500米，另一辆距离起点1000米，因此将订单分配给距离起点500米的出租车；或网约车软件接收到乘客的订单后，若确定距离该订单起点预设范围内共有两辆出租车，且两辆出租车距离起点的距离相差较小，此时根据司机的评分进行分配，将订单分配给评分较高的出租车。
由于现有技术仅从司机和乘客的距离、评分等方面进行订单匹配，忽略了司机的接单偏好，导致现有的分配方案中可能会出现订单与司机的接单偏好并不一致，从而导致司机的接乘效率下降。
因此，为了提高司机的接乘效率，本申请实施例中提供一种订单处理方法、装置及存储介质。通过从新订单对应的区域的历史订单中选择起点类型为新订单的终点类型的第一关联订单，以及从新订单对应的各备选派单车辆的历史订单中，选择各备选派单车辆的第二关联订单，确定各备选派单车辆与新订单的匹配度，并根据匹配度对新订单进行派单。这样，通过对备选派单车辆的历史订单与新订单相关联的历史订单计算匹配度，可以根据司机的接乘偏好来分配订单，从而提高司机的接乘效率和个性化派单。
以下结合说明书附图对本申请的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本申请，并不用于限定本申请，并且在不冲突的情况下，本申请实施例中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面对本申请实施例提供的图像分类方法进行进一步的解释说明。如图1所示，包括以下步骤：
S101：从新订单对应的区域的历史订单中选择起点类型为所述新订单的终点类型的第一关联订单，并确定由所述第一关联订单的起点类型与所述第一关联订单中不同的终点类型的相关度组成的第一相关度序列。
其中，起点类型和终点类型均为POI(兴趣点)类型，且起点类型和终点类型统称为地点类型。
在本申请实施例中，若确定新订单的起始点类型分别为A和B，那么第一关联订单为起点类型为B的订单，例如B到C、B到D、B到E等地点类型。
在本申请实施例中，要获取第一相关度序列，必须先获取新订单对应的区域中的各POI类型，通过步骤A1-A4确定预设区域内的地点类型：
步骤A1：通过地图开放平台获取预设区域的对角线上的两个顶点坐标。
其中，预设区域为订单所在的城市，获取的对角线上的两个顶点可以是西南角和东北角的经纬度坐标，也可以是东南角和西北角的经纬度坐标。
步骤A2：根据获取的两个顶点坐标确定所述预设区域的边界。
步骤A3：确定以其中一个顶点坐标为中心的目标区域中的各地点类型。
步骤A4：若未获取所述预设区域内的全部地点类型，则在所述预设区域的边界内移动所述目标区域，以使获取所述预设区域内的全部地点类型。
在本申请实施例中，以获取的对角线上的两个顶点为西南角和东北角的经纬度坐标为例，确定以西南顶点的坐标为中心的目标区域，并获取该目标区域中的POI兴趣点，接着移动目标区域，以确定整个预设区域中的POI兴趣点。其中，目标区域可以是正六边形、矩形、圆形等规则形状的区域。
在本申请实施例中，移动目标区域的策略有两种方法，第一种为横向移动方法。如图2所示，其为横向移动目标区域的示意图。以正六边形的目标区域为例，首先确定以西南顶点的坐标为中心的目标区域，接着水平滑动目标区域，每一次滑动一个目标区域的距离，移动到东南顶点后，将以西南顶点的坐标为中心的目标区域向上移动，并重复之前的操作，直到获取到整个区域内的POI兴趣点。其中，水平滑动距离为
(R为六边形边长)，纵向滑动距离为dlat＝1.5R(R为六边形边长)。
第二种为纵向移动方法，如图3所示，其为纵向移动目标区域的示意图。同样以正六边形的目标区域为例，首先确定以西南顶点的坐标为中心的目标区域，接着纵向滑动目标区域，每一次滑动一个目标区域的距离，移动到西北顶点后，将以西南顶点的坐标为中心的目标区域水平移动，并重复之前的操作，直到获取到整个区域内的POI兴趣点。其中，水平滑动距离与纵向滑动距离与第一种方法中相同。
需要说明的是，若目标区域为圆形区域时，每一次移动的距离小于该圆的半径，以使可以覆盖预设区域内的所有POI兴趣点。
这样，通过上述方法确定预设区域内的全部地点类型，可以确定订单的起始点所对应的类型，从而确定新订单的第一相关度序列。
S102：从所述新订单对应的各备选派单车辆的历史订单中，选择各备选派单车辆的第二关联订单，并确定由所述第二关联订单中的起点类型与所述第二关联订单中不同的终点类型的相关度组成的第二相关度序列，其中所述第二关联订单的起点类型为所述新订单的终点类型。
在本申请实施例中，为了确定新订单与各备选派单车辆之间的相似度，需要确定新订单对应的区域的历史订单和备选派单车辆的历史订单中起点类型与终点类型的相关度，具体的，可通过步骤B1-B3确定起点类型与终点类型的相关度：
步骤B1：针对任意一个需要确定相关度的起点类型和终点类型，根据预设历史订单中起点类型和终点类型同时出现的次数与所述预设历史订单中起点类型出现次数的比，确定预设历史订单中起点类型出现时，终点类型同时出现的第一概率。
其中，所述预设历史订单包括新订单对应的区域的历史订单和备选派单车辆的历史订单。
在本申请实施例中，若在预设历史订单中，确定A和B的相关度，那么需要首先确定在预设历史订单中A到B的订单数量以及出现地点A的订单数量的比。例如：A到B的订单有10个，A到C的订单有8个，A到D的订单有9个，A到E的订单有11个，A到F的订单有12个，那么，预设历史订单中起点类型出现时，终点类型同时出现的第一概率为10/50＝0.2。
步骤B2：根据所述预设历史订单中终点类型的出现次数与所述预设历史订单中各地点类型的出现总次数的比，确定所述预设历史订单中终点类型的第二概率。
其中，地点类型包括起点类型和终点类型。
在本申请实施例中，若在预设历史订单中，确定A和B的相关度，需要通过确定出现地点B的订单数量和各地点类型的出现总次数的比。例如：A到B的订单有10个，A到C的订单有11个，B到D的订单有9个，那么，预设历史订单中终点类型的第二概率为19/(21+19+11+9)＝0.32。
步骤B3：根据所述第一概率与所述第二概率，确定起点类型与终点类型的相关度。
在本申请实施例中，通过第一概率与第二概率的比确定起点类型与终点类型的相关度。如上所述，若预设历史订单中起点类型出现时，终点类型同时出现的第一概率为0.2，预设历史订单中终点类型的第二概率为0.32，那么A和B的相关度为0.2/0.32＝0.625；即62.5％。
这样，通过确定起点类型与终点类型的相关度，可以获取到新订单与各备选派单车辆之间的相似度，从而根据司机的接乘偏好来分配订单，提高司机的接乘效率。
S103：通过对所述第一相关度序列和各备选派单车辆的第二相关度序列相似度计算，得到各备选派单车辆与所述新订单的匹配度。
S104：根据所述匹配度对所述新订单进行派单。
在本申请实施例中，计算两个相关度序列的相似度时，可将两个相关度序列转换为向量进行计算，具体可实施为步骤C1-C3：
步骤C1：从所述第一相关度序列中按照从高到低的顺序选取预设数量的相关度，并将选取的相关度进行特征构建，得到第一相关度向量。
如图4所示，其为第一相关度序列示意图。其中，按照相关度的数值从高到低的顺序进行排序。若选取的数量为4个，那么，根据第一相关度序列所构建的第一相关度向量为(110.3，85.6，63.7，100)。其中，前三个分别为B到C、B到F、B到E的相关度，第四个数值表示A到B，即该新订单的起始点类型。
步骤C2：从各备选派单车辆的所述第二相关度序列中按照从高到低的顺序选取所述预设数量的相关度，并将选取的相关度进行特征构建，得到各备选派单车辆的第二相关度向量。
如图5所示，其为第二相关度序列示意图。其中，包含了三辆备选派单车辆的历史订单，分别为001、002和003。其中，每个备选派单车辆按照相关度的数值从高到低的顺序进行排序。若选取的数量为4个，那么，备选派单车辆001根据第二相关度序列所构建的第二相关度向量为(92.4，54.1，0，25.8)。其中，前两个分别为B到C、B到G的相关度，第三个数值表示没有相关订单时，取零补位，第四个数值表示该备选派单车辆A到B的相关度。同样的，备选派单车辆002根据第二相关度序列所构建的第二相关度向量为(83.2，70.2，0，68.9)。备选派单车辆003根据第二相关度序列所构建的第二相关度向量为(70.1，0，0，60.1)。
需要说明的是，若备选派单车辆的历史订单中没有与该新订单的起始点类型相同的订单，那么最后一位补零。例如：备选派单车辆001的历史订单中没有A到B的订单，那么根据第二相关度序列所构建的第二相关度向量为(92.4，54.1，0，0)。
步骤C3：将所述第一相关度向量分别与各备选派单车辆的第二相关度向量进行相似度计算，得到各备选派单车辆与所述新订单的匹配度。
在本申请实施例中，在得到各备选派单车辆与新订单的向量后，将新订单的第一相关度向量分别于各备选派单车辆的第二相关度向量进行相似度计算并将匹配度最高的备选派单车辆作为派单车辆。
在本申请实施例中，可通过余弦计算、欧几里得距离或者皮尔森相关系数等相似度计算算法进行相似度计算。
这样，通过对备选派单车辆的历史订单与新订单相关联的历史订单计算匹配度，可以根据司机的接乘偏好来分配订单，从而提高司机的接乘效率。
在本申请实施例中，为了可以自动化分配订单，在当前订单分配完后，从订单池中获取订单，因此，在对订单进行操作之前，从订单池中选取所述新订单。
而在对新订单分配完之后，需要判断订单池中是否存在未派单的订单，若所述订单池中存在未派单的订单，从所述未派单的订单中选取新订单。这样，实现了自动化分配订单，提高了订单分配的效率。
如图6所示，其为本申请实施例的整体流程图。该方法的具体实施流程如下：
S601：从订单池中选取所述新订单。
S602：从新订单对应的区域的历史订单中选择起点类型为所述新订单的终点类型的第一关联订单，并确定由所述第一关联订单的起点类型与所述第一关联订单中不同的终点类型的相关度组成的第一相关度序列。
S603：从所述新订单对应的各备选派单车辆的历史订单中，选择各备选派单车辆的第二关联订单，并确定由所述第二关联订单中的起点类型与所述第二关联订单中不同的终点类型的相关度组成的第二相关度序列，其中所述第二关联订单的起点类型为所述新订单的终点类型。
S604：通过对所述第一相关度序列和各备选派单车辆的第二相关度序列相似度计算，得到各备选派单车辆与所述新订单的匹配度。
S605：根据所述匹配度对所述新订单进行派单。
S606：确定订单池中是否存在未派单的订单；若是，则执行步骤601；若否，则结束流程。
基于相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种订单处理装置。如图7所示，该装置包括：
第一确定模块701，用于从新订单对应的区域的历史订单中选择起点类型为所述新订单的终点类型的第一关联订单，并确定由所述第一关联订单的起点类型与所述第一关联订单中不同的终点类型的相关度组成的第一相关度序列；
第二确定模块702，用于从所述新订单对应的各备选派单车辆的历史订单中，选择各备选派单车辆的第二关联订单，并确定由所述第二关联订单中的起点类型与所述第二关联订单中不同的终点类型的相关度组成的第二相关度序列，其中所述第二关联订单的起点类型为所述新订单的终点类型；
计算模块703，用于通过对所述第一相关度序列和各备选派单车辆的第二相关度序列相似度计算，得到各备选派单车辆与所述新订单的匹配度；
匹配模块704，用于根据所述匹配度对所述新订单进行派单。
在一种可能的实施例中，通过以下装置确定起点类型与终点类型的相关度：
第一确定概率模块，用于针对任意一个需要确定相关度的起点类型和终点类型，根据预设历史订单中起点类型和终点类型同时出现的次数与所述预设历史订单中起点类型出现次数的比，确定预设历史订单中起点类型出现时，终点类型同时出现的第一概率；其中，所述预设历史订单包括新订单对应的区域的历史订单和备选派单车辆的历史订单；
第二确定概率模块，用于根据所述预设历史订单中终点类型的出现次数与所述预设历史订单中各地点类型的出现总次数的比，确定所述预设历史订单中终点类型的第二概率；其中，地点类型包括起点类型和终点类型；
确定相关度模块，用于根据所述第一概率与所述第二概率，确定起点类型与终点类型的相关度。
在一种可能的实施例中，通过以下装置确定预设区域内的地点类型：
确定坐标模块，用于通过地图开放平台获取预设区域的对角线上的两个顶点坐标；
确定边界模块，用于根据获取的两个顶点坐标确定所述预设区域的边界；
第一确定地点类型模块，用于确定以其中一个顶点坐标为中心的目标区域中的各地点类型；
第二确定地点类型模块，用于若未获取所述预设区域内的全部地点类型，则在所述预设区域的边界内移动所述目标区域，以使获取所述预设区域内的全部地点类型。
在一种可能的实施例中，计算模块703包括：
第一确定向量单元，用于从所述第一相关度序列中按照从高到低的顺序选取预设数量的相关度，并将选取的相关度进行特征构建，得到第一相关度向量；
第二确定向量单元，用于从各备选派单车辆的所述第二相关度序列中按照从高到低的顺序选取所述预设数量的相关度，并将选取的相关度进行特征构建，得到各备选派单车辆的第二相关度向量；
计算匹配度单元，用于将所述第一相关度向量分别与各备选派单车辆的第二相关度向量进行相似度计算，得到各备选派单车辆与所述新订单的匹配度。
在一种可能的实施例中，所述装置还包括：
第一选取模块，用于第一确定模块701从新订单对应的区域的历史订单中选择起点类型为所述新订单的终点类型的第一关联订单，并确定由所述第一关联订单的起点类型与所述第一关联订单中不同的终点类型的相关度组成的第一相关度序列之前，从订单池中选取所述新订单；
第二选取模块，用于匹配模块704根据所述匹配度对所述新订单进行派单之后，若所述订单池中存在未派单的订单，从所述未派单的订单中选取新订单。
基于同一技术构思，本申请实施例还提供了一种终端设备800，参照图8所示，终端设备800用于实施上述各个方法实施例记载的方法，例如实施图1所示的实施例，终端设备800可以包括存储器801、处理器802、输入单元803和显示面板804。
存储器801，用于存储处理器802执行的计算机程序。存储器801可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据终端设备800的使用所创建的数据等。处理器802，可以是一个中央处理单元(central processing unit，CPU)，或者为数字处理单元等。输入单元803，可以用于获取用户输入的用户指令。显示面板804，用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息，本申请实施例中，显示面板804主要用于显示终端设备中各应用程序的显示界面以及各显示界面中显示的控件实体。可选的，显示面板804可以采用液晶显示器(liquid crystaldisplay，LCD)或OLED(organic light-emitting diode，有机发光二极管)等形式来配置显示面板804。
本申请实施例中不限定上述存储器801、处理器802、输入单元803和显示面板804之间的具体连接介质。本申请实施例在图8中以存储器801、处理器802、输入单元803、显示面板804之间通过总线805连接，总线805在图8中以粗线表示，其它部件之间的连接方式，仅是进行示意性说明，并不引以为限。总线805可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器801可以是易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(random-access memory，RAM)；存储器801也可以是非易失性存储器(non-volatilememory)，例如只读存储器，快闪存储器(flash memory)，硬盘(hard disk drive，HDD)或固态硬盘(solid-state drive，SSD)、或者存储器801是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器801可以是上述存储器的组合。
处理器802，用于实现如图1所示的实施例，包括：
处理器802，用于调用存储器801中存储的计算机程序执行如实施图1所示的实施例。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储为执行上述处理器所需执行的计算机可执行指令，其包含用于执行上述处理器所需执行的程序。
在一些可能的实施方式中，本申请提供的一种订单处理方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行本说明书上述描述的根据本申请各种示例性实施方式的一种订单处理方法中的步骤。例如，终端设备可以执行如实施图1所示的实施例。
程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
本申请的实施方式的用于一种订单处理程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在计算设备上运行。然而，本申请的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、有线、光缆、RF等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请操作的程序代码，程序设计语言包括面向实体的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了装置的若干单元或子单元，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多单元的特征和功能可以在一个单元中具体化。反之，上文描述的一个单元的特征和功能可以进一步划分为由多个单元来具体化。
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本申请方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程订单处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程订单处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (12)
1.一种订单处理方法，其特征在于，所述方法包括：
从新订单对应的区域的历史订单中选择起点类型为所述新订单的终点类型的第一关联订单，并确定由所述第一关联订单的起点类型与所述第一关联订单中不同的终点类型的相关度组成的第一相关度序列；以及，
从所述新订单对应的各备选派单车辆的历史订单中，选择各备选派单车辆的第二关联订单，并确定由所述第二关联订单中的起点类型与所述第二关联订单中不同的终点类型的相关度组成的第二相关度序列，其中所述第二关联订单的起点类型为所述新订单的终点类型；
通过对所述第一相关度序列和各备选派单车辆的第二相关度序列相似度计算，得到各备选派单车辆与所述新订单的匹配度；
根据所述匹配度对所述新订单进行派单。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方法确定起点类型与终点类型的相关度：
针对任意一个需要确定相关度的起点类型和终点类型，根据预设历史订单中起点类型和终点类型同时出现的次数与所述预设历史订单中起点类型出现次数的比，确定预设历史订单中起点类型出现时，终点类型同时出现的第一概率；其中，所述预设历史订单包括新订单对应的区域的历史订单和备选派单车辆的历史订单；
根据所述预设历史订单中终点类型的出现次数与所述预设历史订单中各地点类型的出现总次数的比，确定所述预设历史订单中终点类型的第二概率；其中，地点类型包括起点类型和终点类型；
根据所述第一概率与所述第二概率，确定起点类型与终点类型的相关度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过以下方法确定预设区域内的地点类型：
通过地图开放平台获取预设区域的对角线上的两个顶点坐标；
根据获取的两个顶点坐标确定所述预设区域的边界；
确定以其中一个顶点坐标为中心的目标区域中的各地点类型；
若未获取所述预设区域内的全部地点类型，则在所述预设区域的边界内移动所述目标区域，以使获取所述预设区域内的全部地点类型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对所述第一相关度序列和各备选派单车辆的第二相关度序列相似度计算，得到各备选派单车辆与所述新订单的匹配度，包括：
从所述第一相关度序列中按照从高到低的顺序选取预设数量的相关度，并将选取的相关度进行特征构建，得到第一相关度向量；以及，
从各备选派单车辆的所述第二相关度序列中按照从高到低的顺序选取所述预设数量的相关度，并将选取的相关度进行特征构建，得到各备选派单车辆的第二相关度向量；
将所述第一相关度向量分别与各备选派单车辆的第二相关度向量进行相似度计算，得到各备选派单车辆与所述新订单的匹配度。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从新订单对应的区域的历史订单中选择起点类型为所述新订单的终点类型的第一关联订单，并确定由所述第一关联订单的起点类型与所述第一关联订单中不同的终点类型的相关度组成的第一相关度序列之前，所述方法还包括：
从订单池中选取所述新订单；
所述根据所述匹配度对所述新订单进行派单之后，所述方法还包括：
若所述订单池中存在未派单的订单，从所述未派单的订单中选取新订单。
6.一种订单处理装置，其特征在于，所述装置包括：
第一确定模块，用于从新订单对应的区域的历史订单中选择起点类型为所述新订单的终点类型的第一关联订单，并确定由所述第一关联订单的起点类型与所述第一关联订单中不同的终点类型的相关度组成的第一相关度序列；
第二确定模块，用于从所述新订单对应的各备选派单车辆的历史订单中，选择各备选派单车辆的第二关联订单，并确定由所述第二关联订单中的起点类型与所述第二关联订单中不同的终点类型的相关度组成的第二相关度序列，其中所述第二关联订单的起点类型为所述新订单的终点类型；
计算模块，用于通过对所述第一相关度序列和各备选派单车辆的第二相关度序列相似度计算，得到各备选派单车辆与所述新订单的匹配度；
匹配模块，用于根据所述匹配度对所述新订单进行派单。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，通过以下装置确定起点类型与终点类型的相关度：
第一确定概率模块，用于针对任意一个需要确定相关度的起点类型和终点类型，根据预设历史订单中起点类型和终点类型同时出现的次数与所述预设历史订单中起点类型出现次数的比，确定预设历史订单中起点类型出现时，终点类型同时出现的第一概率；其中，所述预设历史订单包括新订单对应的区域的历史订单和备选派单车辆的历史订单；
第二确定概率模块，用于根据所述预设历史订单中终点类型的出现次数与所述预设历史订单中各地点类型的出现总次数的比，确定所述预设历史订单中终点类型的第二概率；其中，地点类型包括起点类型和终点类型；
确定相关度模块，用于根据所述第一概率与所述第二概率，确定起点类型与终点类型的相关度。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，通过以下装置确定预设区域内的地点类型：
确定坐标模块，用于通过地图开放平台获取预设区域的对角线上的两个顶点坐标；
确定边界模块，用于根据获取的两个顶点坐标确定所述预设区域的边界；
第一确定地点类型模块，用于确定以其中一个顶点坐标为中心的目标区域中的各地点类型；
第二确定地点类型模块，用于若未获取所述预设区域内的全部地点类型，则在所述预设区域的边界内移动所述目标区域，以使获取所述预设区域内的全部地点类型。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，计算模块包括：
第一确定向量单元，用于从所述第一相关度序列中按照从高到低的顺序选取预设数量的相关度，并将选取的相关度进行特征构建，得到第一相关度向量；
第二确定向量单元，用于从各备选派单车辆的所述第二相关度序列中按照从高到低的顺序选取所述预设数量的相关度，并将选取的相关度进行特征构建，得到各备选派单车辆的第二相关度向量；
计算匹配度单元，用于将所述第一相关度向量分别与各备选派单车辆的第二相关度向量进行相似度计算，得到各备选派单车辆与所述新订单的匹配度。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第一选取模块，用于第一确定模块从新订单对应的区域的历史订单中选择起点类型为所述新订单的终点类型的第一关联订单，并确定由所述第一关联订单的起点类型与所述第一关联订单中不同的终点类型的相关度组成的第一相关度序列之前，从订单池中选取所述新订单；
第二选取模块，用于匹配模块根据所述匹配度对所述新订单进行派单之后，若所述订单池中存在未派单的订单，从所述未派单的订单中选取新订单。
11.一种电子设备，其特征在于，其包括处理器和存储器，其中，所述存储器存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至5中任一所述方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其包括程序代码，当所述程序代码在电子设备上运行时，所述程序代码用于使所述电子设备执行权利要求1至5中任一所述方法的步骤。
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