CN111612297B - 评分处理方法、装置及订单派发系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种评分处理方法、装置及订单派发系统。所述方法包括：获取总体评分参数以及每个第一用户的个体评分参数；其中，所述个体评分参数包括第一评分值以及第一订单数量，所述第一评分值为所述第一用户的评分值之和，所述第一订单数量为所述第一用户的第一订单数量之和；针对每个所述第一用户，将所述第一评分值加上所述评分均值得到第二评分；以及将所述第一订单数量加上所述参考参数均值，得到第二订单数量；根据所述第二评分以及所述第二订单数量，得到所述第一用户的第一目标评分。本发明实施例解决了现有技术的网约车领域中，由于订单数量不同，难以通过订单评分对司机进行量化考核的问题。

Description

评分处理方法、装置及订单派发系统

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种评分处理方法、装置及订单派发系统。

背景技术

近年来，随着移动互联网行业的迅速发展，传统交通运输与互联网融合的行业新业态蓬勃发展，使得网络约车服务(简称网约车)俨然已经成为用户出行的一个重要方式，网约车可满足用户在不同出行场景中的使用需求，用户规模持续、稳定地增长，其在短时间内迅速占据了大量的用户市场，也为用户出行带来了极大的便利。

在每个网约车订单完成行程之后，服务器通常会请求乘客对司机进行评分，以考核司机的服务质量以及获得乘客对服务的满意程度。服务器收到乘客的评分之后，会对每个司机进行量化考核；然而，由于每个司机在每个考核周期所完成的订单数量不同，不同司机之间的订单数量相差可能较大，比如，有的司机可能完成几万个订单，而有的司机只完成几十个订单；因此，服务器所获得的每个司机的评分量也相差较多。这样，采用同样的考核量化方式，对于订单数量相差较多的司机，评分的数量也相差较多，难以将用户评分用于对司机的量化考核中，否则容易产生有失公平的情况；比如，以订单评分均值作为评分标准，司机a的订单数量只有100单，司机b的订单数量有5万单，由于司机a的订单数量少，很容易评分均值高于司机b；而由于司机b的订单数量多，出现评分低的订单的几率也更高；因此，在此种场景中，使用实际评分来评估司机a和司机b的服务，是有失公平的。

发明内容

本发明实施例提供一种评分处理方法、装置及订单派发系统，以解决现有技术的网约车领域中，由于订单数量不同，难以通过订单评分对司机进行量化考核的问题。

一方面，本发明实施例提供了一种评分处理方法，所述方法包括：

获取总体评分参数以及每个第一用户的个体评分参数；其中，所述个体评分参数包括第一评分值以及第一订单数量，所述第一评分值为所述第一用户的评分值之和，所述第一订单数量为所述第一用户的第一订单数量之和；所述总体评分参数包括所有所述第一用户的评分均值以及参考参数均值；

针对每个所述第一用户，将所述第一评分值加上所述评分均值得到第二评分；以及将所述第一订单数量加上所述参考参数均值，得到第二订单数量；

根据所述第二评分以及所述第二订单数量，得到所述第一用户的第一目标评分。

可选地，所述根据所述第二评分以及所述第二订单数量，得到所述第一用户的第一目标评分的步骤，包括：

根据所述第二评分、所述第二订单数量以及第一公式，得到所述第一用户的第一目标评分，所述第一公式为：

其中，w为所述第一目标评分；

为所述第二评分，c为所述参考参数均值，m为所述评分均值，n为所述第一订单数量，

为所述第一评分值，x为所述第一用户的每个订单的评分值；

n+c为所述第二订单数量。

可选地，所述参考参数均值为所述所有所述第一用户的订单数量之和或第二用户数量之和乘以第一预设数值，所述第二用户为所述第一用户的评分值的评分者。

可选地，所述方法还包括：

获取所述第一用户的历史目标评分，所述历史目标评分为所述第一用户的第二预设数值个历史评分的均值或中位数，所述历史评分为历史评分周期的所述第一目标评分；

根据预设的权值，对所述第一目标评分以及所述历史目标评分加权求和，得到所述第一用户的第二目标评分。

可选地，所述方法还包括：

根据所述第一用户的目标评分值，将第三用户发出的约车订单派发给所述第一用户，所述目标评分值为所述第一目标评分或所述第二目标评分。

可选地，所述根据所述第一用户的目标评分值，将第三用户发出的约车订单派发给所述第一用户的步骤，包括：

获取预设派单周期内的约车订单的订单参数，根据所述订单参数以及所述目标评分值，确定所述约车订单的派单权重；其中，所述订单参数包括所述约车订单的行程的出发地；

确定处于空闲行程状态的所述第一用户，并确定所述第一用户承接每个所述约车订单的接单预测参数；所述接单预测参数为根据所述第一用户与所述约车订单中的乘客之间的接乘距离以及所述约车订单的派单权重确定的；

根据所述接单预测参数，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆。

另一方面，本发明实施例还提供一种评分处理装置，所述装置包括：

参数获取模块，用于获取总体评分参数以及每个第一用户的个体评分参数；其中，所述个体评分参数包括第一评分值以及第一订单数量，所述第一评分值为所述第一用户的评分值之和，所述第一订单数量为所述第一用户的第一订单数量之和；所述总体评分参数包括所有所述第一用户的评分均值以及参考参数均值；

第一处理模块，用于针对每个所述第一用户，将所述第一评分值加上所述评分均值得到第二评分；以及将所述第一订单数量加上所述参考参数均值，得到第二订单数量；

第二处理模块，用于根据所述第二评分以及所述第二订单数量，得到所述第一用户的第一目标评分。

可选地，所述第二处理模块包括：

处理子模块，用于根据所述第二评分、所述第二订单数量以及第一公式，得到所述第一用户的第一目标评分，所述第一公式为：

其中，w为所述第一目标评分；

为所述第二评分，c为所述参考参数均值，m为所述评分均值，n为所述第一订单数量，

为所述第一评分值；

n+c为所述第二订单数量。

可选地，所述参考参数均值为所述所有所述第一用户的订单数量之和或第二用户数量之和乘以第一预设数值，所述第二用户为所述第一用户的评分值的评分者。

可选地，所述评分处理装置还包括：

评分获取模块，用于获取所述第一用户的历史目标评分，所述历史目标评分为所述第一用户的第二预设数值个历史评分的均值或中位数，所述历史评分为历史评分周期的所述第一目标评分；

第三处理模块，用于根据预设的权值，对所述第一目标评分以及所述历史目标评分加权求和，得到所述第一用户的第二目标评分。

可选地，所述评分处理装置还包括：

订单派发模块，用于根据所述第一用户的目标评分值，将第三用户发出的约车订单派发给所述第一用户，所述目标评分值为所述第一目标评分或所述第二目标评分。

可选地，所述订单派发模块包括：

获取子模块，用于获取预设派单周期内的约车订单的订单参数，根据所述订单参数以及所述目标评分值，确定所述约车订单的派单权重；其中，所述订单参数包括所述约车订单的行程的出发地；

确定子模块，用于确定处于空闲行程状态的所述第一用户，并确定所述第一用户承接每个所述约车订单的接单预测参数；所述接单预测参数为根据所述第一用户与所述约车订单中的乘客之间的接乘距离以及所述约车订单的派单权重确定的；

派发子模块，用于根据所述接单预测参数，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆。

另一方面，本发明实施例还提供一种订单派发系统，包括上述评分处理装置。

又一方面，本发明实施例还提供一种电子设备，该电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的评分处理方法中的步骤。

再一方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的评分处理方法中的步骤。

在本发明实施例中，通过获取总体评分参数以及每个第一用户的个体评分参数；针对每个所述第一用户，将所述第一评分值加上所述评分均值得到第二评分；以及将所述第一订单数量加上所述参考参数均值，得到第二订单数量；根据所述第二评分以及所述第二订单数量，得到所述第一用户的第一目标评分，以第一目标评分作为量化考核第一用户的标准，缩小第一用户的订单量之间的差异对评分结果的影响，实现根据评分公平地对第一用户进行量化考核。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的评分处理方法的步骤流程图之一；

图2为本发明实施例提供的评分处理方法的步骤流程图之二；

图3为本发明实施例提供的评分处理装置的结构框图；

图4为本发明实施例提供的电子设备的结构框图。

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作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。

应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。

在本发明的各种实施例中，应理解，下述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

本发明实施例中，第一用户为被评分对象，第二用户为评分对象，也即第二用户为第一用户评分；为了便于说明，本发明实施例中以第一用户为网约车司机，第二用户为网约车乘客介绍所述评分处理方法，但此应用场景并不构成对本发明实施例的限定；其他应用场景中，比如第一用户为客服，第二用户为客户等；第一用户和第二用户的角色不同，但所述评分处理方法的应用过程相同，本发明实施例在此不再赘述其他应用场景。

参见图1，本发明实施例提供了一种评分处理方法，所述方法包括：

步骤101，获取总体评分参数以及每个第一用户的个体评分参数；其中，所述个体评分参数包括第一评分值以及第一订单数量，所述第一评分值为所述第一用户的评分值之和，所述第一订单数量为所述第一用户的订单数量之和；所述总体评分参数包括所有所述第一用户的评分均值以及参考参数均值。

其中，可预先设定评分周期，在每个评分周期内，对所有或部分第一用户进行一次评分量化。目标评分周期为周期已经结束的评分周期，当前对该周期进行评分；上个评分周期为目标评分周期的上一评分周期；总体评分参数可以为根据上个评分周期的评分确定的，比如计算上个评分周期所有第一用户的实际评分值的均值，得到评分均值；也可为根据目标评分周期的评分确定的，比如计算本周期的所有第一用户的评分值，得到评分均值；而个体评分参数为每个第一用户在目标评分周期的实际评分参数。

具体地，所述第一用户的评分值即第二用户为第一用户进行的评分，比如，在每个网约车订单完成时，乘客对司机的评分；所述第一评分值为所述第一用户的评分值之和。所述第一订单数量为所述第一用户的订单数量之和，即该第一用户在目标评分周期内完成的所有网约车订单；在评分时，针对每个第一用户，统计该用户在目标评分周期完成的所有订单数量，即第一订单数量；以及统计该用户的第一评分值。

此外，为了平衡订单量与评分数量(评分数量级评分次数)之间的差异，在针对目标评分周期进行评分时，为每个用户均添加总体评分参数，使得用户间的订单量与评分数量差异减小；比如，将每个第一用户的订单数量均加上所述参考参数均值，同时将评分值之和加上参考参数均值乘以评分均值；将参考参数均值设定为一个较大的数值，比如所有注册用户(乘客)的10％，比如，司机a的订单量为100，司机b的订单量为10000，二者之间的差异较大；所有注册用户的10％为100000，则添加参考参数之后，司机a的订单量为100100，司机b的订单量为110000，则必然将用户之间的订单量差异缩小；同时，为了平衡第一评分值之间的差异，将总评分加上参考参数均值与所有所述第一用户的评分均值的乘积。

步骤102，针对每个所述第一用户，将所述第一评分值加上所述评分均值得到第二评分；以及将所述第一订单数量加上所述参考参数均值，得到第二订单数量。

针对每个第一用户，将第一评分值加上所述评分均值得到第二评分，以第二评分作为最终的评分；由于每个用户加上相同的评分均值，在缩减原评分差异的同时，不会带来新的评分差异。同时，针对每个第一用户，将第一订单数量加上所述参考参数均值，得到第二订单数量。

比如，第一评分的范围为1分至5分之间，司机a的订单量为100，司机b的订单量为10000，二者之间的差异较大，第一评分值为s_i，则司机a的第一评分值为：

S1＝s1+s2+…+s100

司机a的第一评分值为

S2＝s1+s2+…+s10000

则二者的总评分差异较大；若以所有注册用户的10％(100000)作为参考参数，则添加参考参数之后，司机a的订单量为100100，司机b的订单量为110000；令平均均值为s0，则司机a的第二评分为S1+s0*10000，司机b的第二评分为S2+s0*10000，由于s0*10000远大于S1、S2，则必然将用户之间的评分数量差异缩小。

步骤103，根据所述第二评分以及所述第二订单数量，得到所述第一用户的第一目标评分。

其中，第二评分除以第二订单数量，所得便是第一用户的第一目标评分，以第一目标评分作为评分基准，使得所有第一用户的评分差异变小；在计算第一目标评分时，为所有第一用户添加总体评分参数；由于总体评分参数中的评分均值以及参考参数均值，相对于单个第一用户的第一评分值以及第一订单数量均为较大的数值；因此，为所有的第一用户添加参考参数均值之后，将缩小实际的订单量差异以及因订单量差异导致的总评分差异。

本发明实施例中，通过获取总体评分参数以及每个第一用户的个体评分参数；针对每个所述第一用户，将所述第一评分值加上所述评分均值得到第二评分；以及将所述第一订单数量加上所述参考参数均值，得到第二订单数量；根据所述第二评分以及所述第二订单数量，得到所述第一用户的第一目标评分，以第一目标评分作为量化考核第一用户的标准，缩小第一用户的订单量之间的差异对评分结果的影响，实现根据评分公平地对第一用户进行量化考核。本发明实施例解决了现有技术的网约车领域中，由于订单数量不同，难以通过订单评分对司机进行量化考核的问题。

可选地，本发明实施例中，所述根据所述第二评分以及所述第二订单数量，得到所述第一用户的第一目标评分的步骤，包括：

根据所述第二评分、所述第二订单数量以及第一公式，得到所述第一用户的第一目标评分，所述第一公式为：

其中，w为所述第一目标评分；即最终的评分结果；以第一目标评分作为评分基准，使得所有第一用户的评分差异变小。

为所述第二评分，c为所述参考参数均值，参考参数均值用于平衡不同第一用户之间的订单数量差异；m为所述评分均值，评分均值可以是上个评分周期所有第一用户的实际评分值的均值，也可是本周期的所有第一用户的评分值的均值，评分均值用于平衡不同第一用户之间的评分数量差异；n为所述第一订单数量，即第一用户的实际订单数量；

为所述第一评分值，即第一用户的实际评分，x表示每个订单的实际评分，即所述第一用户的每个订单的评分值；通过将第一评分值加上c*m，平衡第一评分值之间的差异；

n+c为所述第二订单数量。

可选地，本发明实施例中，所述参考参数均值为所述所有所述第一用户的第一订单数量之和或第二用户数量之和乘以第一预设数值，所述第二用户为所述第一用户的评分值的评分者，比如，所以用户为网约车司机，第二用户为网约车乘客。所述第一订单数量为所述第一用户的订单数量之和，参考参数均值为所述所有所述第一用户的第一订单数量之和乘以第一预设数值；比如，第一预设数值为10％，也就是说，参考参数均值为所述第一用户的第一订单数量之和乘以10％，或第二用户数量之和乘以10％；这样，通常情况下，对于单个第一用户来说，参考参数均值远大于单个第一用户的第一订单数量，因此，可以通过参考参数均值，将不同用户的第一订单数量进行比较，平衡订单数量之间的差异。

本发明实施例的另一个方面，在获得每个第一用户的第一目标评分之后，对第一用户进行量化考核时，可根据第一目标评分进一步计算第二目标评分，具体地，所述方法还包括：

获取所述第一用户的历史目标评分，所述历史目标评分为所述第一用户的第二预设数值个历史评分的均值或中位数，所述历史评分为历史评分周期的所述第一目标评分；

根据预设的权值，对所述第一目标评分以及所述历史目标评分加权求和，得到所述第一用户的第二目标评分。

比如，针对某个第一用户，统计其连续第二预设数值个历史评分周期的第一目标评分，然后计算历史评分周期的第一目标评分均值或中位数，得到历史目标评分，最后将历史目标评分与第一目标评分进行加权求和，得到第二目标评分；比如，若p1，p2，……，pm为每个历史评分周期的第一目标评分，历史目标评分为历史评分的均值，则根据以下第二公式，确定历史目标评分：

所述第二公式为：

P0＝p1+p2+……+pm/1+2+……+m

P0为历史目标评分，p1为第一目标评分，则根据以下第三公式，确定第二目标评分：

所述第三公式为：

Y＝a*P0+b*P1

其中，Y为第二目标评分，a为历史目标评分的第一预设权值，b为第一目标评分的第二预设权值。

进一步地，本发明实施例的另一个方面，在根据第一目标评分或第二目标评分进行派单的过程中，所述方法还包括：

根据所述第一用户的目标评分值，将第三用户发出的约车订单派发给所述第一用户，所述目标评分值为所述第一目标评分或所述第二目标评分。

以第一目标评分或第二目标评分，对每个预设派单周期内的约车订单进行派发，具体地，参见图2，所述根据所述第一用户的目标评分值，将第三用户发出的约车订单派发给所述第一用户，包括以下步骤：

步骤201，获取预设派单周期内的约车订单的订单参数；所述订单参数包括所述约车订单的行程的出发地。

在每个预设派单周期，获取所述约车订单的行程的出发地，以确定每个第一用户承接所述约车订单的接乘距离，接乘距离即第一用户的位置与所述出发地之间的距离。

步骤202，确定处于空闲行程状态的所述第一用户，并确定所述第一用户承接每个所述约车订单的接单预测参数；所述接单预测参数为根据所述第一用户与所述约车订单中的乘客之间的接乘距离以及所述第一用户目标评分值确定的。

针对每个所述约车订单，从空闲行程状态的所述第一用户(即第一用户的车辆)中，筛选与所述约车订单中的乘客的出发地和/或目的地在预设距离参数范围内的备选车辆；然后确定每台所述备选车辆与所述约车订单中的出发地之间的接乘距离，对所述接乘距离进行归一化处理，得到距离参数；

具体地，根据以下第四公式，确定所述乘客与所述车辆之间的距离参数：

D0＝e^{[(0-s*s)/(maxThres1*maxThres1)]}

其中，D0为所述距离参数，s为所述接乘距离，maxThres1为所述距离参数减去第一预设参数之后的数值。

根据所述距离参数以及目标评分值，确定每台所述备选车辆承接所述约车订单的接单预测参数；可选地，所述接单预测参数为所述距离参数以及目标评分值的乘积。

步骤203，根据所述接单预测参数，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆。

根据所述接单预测参数，建立包括所述约车订单的订单集与包括所述车辆的车辆集之间的二分图，确定所述二分图的最大匹配权值。

具体地，本发明实施例中，得到多个接单预测参数之后，建立包括所述约车订单的订单集与包括所述第一用户车辆的车辆集之间的二分图。作为示例，参考以下表1，表1中所示数据为二分图的数据示意；

表1：

表1中{O1，……，On}为所述订单集，{C1，……，Cm}为所述车辆集；表格中填充的为接单预测参数，比如，对于订单O1来说，其所在行的数据分别表示O1与每台车辆之间的接单预测参数，O1D1对应的表格中0.4表示订单O1与车辆C1之间的接单预测参数为0.4；也就是说，OiCj表示订单Oi与车辆Cj之间的接单预测参数。

得到表1中所示的二分图之后，根据预设的匹配算法，得到二分图的最大匹配权值；其中，匹配的过程中，每个订单至多仅与一台车辆进行匹配，每台车辆至多仅与一个订单匹配；也就是说，最大匹配权值的匹配结果中，车辆与订单之间是一一对应的关系，或者存在有订单未匹配到车辆，但不会出现多对一、或一对多的情况，即不会出现一个订单有多个车辆承接，或一台车辆承接了的多个订单的情况。参见以下表2，作为表1的一种匹配结果，表2中1表示匹配成功，0表示匹配失败，每个订单仅与一台车辆匹配成功，每台车辆仅以一个订单匹配成功。

表2：

最大匹配权值不仅保证了这种一一对应关系，还使得匹配结果中，所有接单预测参数之和最大；接单预测参数与第一用户的评分高低程度成正比，接单预测参数越大，该订单的第一用户的评分值越高；而预设派单周期内，通过最大匹配权值使所有第一用户的总评分值最高，确保每个约车订单尽量分配给评分高的第一用户，使双方均获得较好的使用体验。

具体地，确定所述二分图的最大匹配权值的过程中，根据以下公式，计算所述二分图的最大匹配权值：

其中，

X∈{0,n}为所述订单集，

X∈{0,m}为所述车辆集；

W_ij表示i订单和j车辆之间的接单预测单数；

当且仅当i订单和j车辆可匹配时X_ij为1，否则为0。

其中，采用KM算法(Kuhn-Munkras)求解出带权二分图的权值最大的完备匹配，参见表1，

X∈{0,n}为所述订单集，

X∈{0,m}为所述车辆集；

W_ij表示i订单和j车辆之间的接单预测单数，即匹配参数；

参见表2，当且仅当i订单和j车辆可匹配时X_ij为1，即j车辆(即将)匹配i订单，可将i订单派发给j车辆；否则X_ij为0。

本发明实施例中，通过获取总体评分参数以及每个第一用户的个体评分参数；针对每个所述第一用户，将所述第一评分值加上所述评分均值得到第二评分；以及将所述第一订单数量加上所述参考参数均值，得到第二订单数量；根据所述第二评分以及所述第二订单数量，得到所述第一用户的第一目标评分，以第一目标评分作为量化考核第一用户的标准，缩小第一用户的订单量之间的差异对评分结果的影响，实现根据评分公平地对第一用户进行量化考核。本发明实施例解决了现有技术的网约车领域中，由于订单数量不同，难以通过订单评分对司机进行量化考核的问题。

以上介绍了本发明实施例提供的评分处理方法，下面将结合附图介绍本发明实施例提供的评分处理装置。

参见图3，本发明实施例还提供了一种评分处理装置，所述装置包括：

参数获取模块301，用于获取总体评分参数以及每个第一用户的个体评分参数；其中，所述个体评分参数包括第一评分值以及第一订单数量，所述第一评分值为所述第一用户的评分值之和，所述第一订单数量为所述第一用户的第一订单数量之和；所述总体评分参数包括所有所述第一用户的评分均值以及参考参数均值。

其中，可预先设定评分周期，在每个评分周期内，对所有或部分第一用户进行一次评分量化。目标评分周期为周期已经结束的评分周期，当前对该周期进行评分；上个评分周期为目标评分周期的上一评分周期；总体评分参数可以为根据上个评分周期的评分确定的，比如计算上个评分周期所有第一用户的实际评分值的均值，得到评分均值；也可为根据目标评分周期的评分确定的，比如计算本周期的所有第一用户的评分值，得到评分均值；而个体评分参数为每个第一用户在目标评分周期的实际评分参数。

具体地，所述第一用户的评分值即第二用户为第一用户进行的评分，比如，在每个网约车订单完成时，乘客对司机的评分；所述第一评分值为所述第一用户的评分值之和。所述第一订单数量为所述第一用户的订单数量之和，即该第一用户在目标评分周期内完成的所有网约车订单；在评分时，针对每个第一用户，统计该用户在目标评分周期完成的所有订单数量，即第一订单数量；以及统计该用户的第一评分值。

此外，为了平衡订单量与评分数量(评分数量级评分次数)之间的差异，在针对目标评分周期进行评分时，为每个用户均添加总体评分参数，使得用户间的订单量与评分数量差异减小；比如，将每个第一用户的订单数量均加上所述参考参数均值，同时将评分值之和加上参考参数均值乘以评分均值；将参考参数均值设定为一个较大的数值，比如所有注册用户(乘客)的10％，比如，司机a的订单量为100，司机b的订单量为10000，二者之间的差异较大；所有注册用户的10％为100000，则添加参考参数之后，司机a的订单量为100100，司机b的订单量为110000，则必然将用户之间的订单量差异缩小；同时，为了平衡第一评分值之间的差异，将总评分加上参考参数均值与所有所述第一用户的评分均值的乘积。

第一处理模块302，用于针对每个所述第一用户，将所述第一评分值加上所述评分均值得到第二评分；以及将所述第一订单数量加上所述参考参数均值，得到第二订单数量。

针对每个第一用户，将第一评分值加上所述评分均值得到第二评分，以第二评分作为最终的评分；由于每个用户加上相同的评分均值，在缩减原评分差异的同时，不会带来新的评分差异。同时，针对每个第一用户，将第一订单数量加上所述参考参数均值，得到第二订单数量。

比如，第一评分的范围为1分至5分之间，司机a的订单量为100，司机b的订单量为10000，二者之间的差异较大，第一评分值为s_i，则司机a的第一评分值为：

S1＝s1+s2+…+s100

司机a的第一评分值为

S2＝s1+s2+…+s10000

则二者的总评分差异较大；若以所有注册用户的10％(100000)作为参考参数，则添加参考参数之后，司机a的订单量为100100，司机b的订单量为110000；令平均均值为s0，则司机a的第二评分为S1+s0*10000，司机b的第二评分为S2+s0*10000，由于s0*10000远大于S1、S2，则必然将用户之间的评分数量差异缩小。

第二处理模块303，用于根据所述第二评分以及所述第二订单数量，得到所述第一用户的第一目标评分。

其中，第二评分除以第二订单数量，所得便是第一用户的第一目标评分，以第一目标评分作为评分基准，使得所有第一用户的评分差异变小；在计算第一目标评分时，为所有第一用户添加总体评分参数；由于总体评分参数中的评分均值以及参考参数均值，相对于单个第一用户的第一评分值以及第一订单数量均为较大的数值；因此，为所有的第一用户添加参考参数均值之后，将缩小实际的订单量差异以及因订单量差异导致的总评分差异。

可选地，所述第二处理模块303包括：

处理子模块，用于根据所述第二评分、所述第二订单数量以及第一公式，得到所述第一用户的第一目标评分，所述第一公式为：

其中，w为所述第一目标评分；

为所述第二评分，c为所述参考参数均值，m为所述评分均值，n为所述第一订单数量，

为所述第一评分值，x为所述第一用户的每个订单的评分值；

n+c为所述第二订单数量。

可选地，所述参考参数均值为所述所有所述第一用户的订单数量之和或第二用户数量之和乘以第一预设数值，所述第二用户为所述第一用户的评分值的评分者。

可选地，所述评分处理装置还包括：

评分获取模块，用于获取所述第一用户的历史目标评分，所述历史目标评分为所述第一用户的第二预设数值个历史评分的均值或中位数，所述历史评分为历史评分周期的所述第一目标评分；

第三处理模块，用于根据预设的权值，对所述第一目标评分以及所述历史目标评分加权求和，得到所述第一用户的第二目标评分。

可选地，所述评分处理装置还包括：

订单派发模块，用于根据所述第一用户的目标评分值，将第三用户发出的约车订单派发给所述第一用户，所述目标评分值为所述第一目标评分或所述第二目标评分。

可选地，所述订单派发模块包括：

获取子模块，用于获取预设派单周期内的约车订单的订单参数，根据所述订单参数以及所述目标评分值，确定所述约车订单的派单权重；其中，所述订单参数包括所述约车订单的行程的出发地；

确定子模块，用于确定处于空闲行程状态的所述第一用户，并确定所述第一用户承接每个所述约车订单的接单预测参数；所述接单预测参数为根据所述第一用户与所述约车订单中的乘客之间的接乘距离以及所述约车订单的派单权重确定的；

派发子模块，用于根据所述接单预测参数，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆。

本发明实施例提供的评分处理装置能够实现图1至图2的方法实施例中评分处理装置实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。

本发明的实施例中，通过参数获取模块301获取总体评分参数以及每个第一用户的个体评分参数；针对每个所述第一用户，第一处理模块302将所述第一评分值加上所述评分均值得到第二评分；以及将所述第一订单数量加上所述参考参数均值，得到第二订单数量；第二处理模块303根据所述第二评分以及所述第二订单数量，得到所述第一用户的第一目标评分，以第一目标评分作为量化考核第一用户的标准，缩小第一用户的订单量之间的差异对评分结果的影响，实现根据评分公平地对第一用户进行量化考核。

另一方面，本发明实施例还提供了一种订单派发系统，包括上述评分处理装置。

另一方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器、总线以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述评分处理方法中的步骤。

举个例子如下，图4示出了一种电子设备的实体结构示意图。

如图4所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)410、通信接口(Communications Interface)420、存储器(memory)430和通信总线440，其中，处理器410，通信接口420，存储器430通过通信总线440完成相互间的通信。处理器410可以调用存储器430中的逻辑指令，以执行如下方法：

获取总体评分参数以及每个第一用户的个体评分参数；其中，所述个体评分参数包括第一评分值以及第一订单数量，所述第一评分值为所述第一用户的评分值之和，所述第一订单数量为所述第一用户的第一订单数量之和；所述总体评分参数包括所有所述第一用户的评分均值以及参考参数均值；

针对每个所述第一用户，将所述第一评分值加上所述评分均值得到第二评分；以及将所述第一订单数量加上所述参考参数均值，得到第二订单数量；

根据所述第二评分以及所述第二订单数量，得到所述第一用户的第一目标评分。

此外，上述的存储器430中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

再一方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的评分处理方法，例如包括：

获取总体评分参数以及每个第一用户的个体评分参数；其中，所述个体评分参数包括第一评分值以及第一订单数量，所述第一评分值为所述第一用户的评分值之和，所述第一订单数量为所述第一用户的第一订单数量之和；所述总体评分参数包括所有所述第一用户的评分均值以及参考参数均值；

针对每个所述第一用户，将所述第一评分值加上所述评分均值得到第二评分；以及将所述第一订单数量加上所述参考参数均值，得到第二订单数量；

根据所述第二评分以及所述第二订单数量，得到所述第一用户的第一目标评分。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：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 (9)

1.一种评分处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取总体评分参数以及每个第一用户的个体评分参数；其中，所述个体评分参数包括第一评分值以及第一订单数量，所述第一评分值为所述第一用户的评分值之和，所述第一订单数量为所述第一用户的第一订单数量之和；所述总体评分参数包括所有所述第一用户的评分均值以及参考参数均值；

针对每个所述第一用户，将所述第一评分值加上所述评分均值得到第二评分；以及将所述第一订单数量加上所述参考参数均值，得到第二订单数量；

根据所述第二评分以及所述第二订单数量，得到所述第一用户的第一目标评分；

所述根据所述第二评分以及所述第二订单数量，得到所述第一用户的第一目标评分的步骤，包括：

根据所述第二评分、所述第二订单数量以及第一公式，得到所述第一用户的第一目标评分，所述第一公式为：

其中，w为所述第一目标评分；

为所述第二评分，c为所述参考参数均值，m为所述评分均值，n为所述第一订单数量，

为所述第一评分值，x为所述第一用户的每个订单的评分值；

n+c为所述第二订单数量。

2.根据权利要求1所述的评分处理方法，其特征在于，所述参考参数均值为所述所有所述第一用户的订单数量之和或第二用户数量之和乘以第一预设数值，所述第二用户为所述第一用户的评分值的评分者。

3.根据权利要求1所述的评分处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述第一用户的历史目标评分，所述历史目标评分为所述第一用户的第二预设数值个历史评分的均值或中位数，所述历史评分为历史评分周期的所述第一目标评分；

根据预设的权值，对所述第一目标评分以及所述历史目标评分加权求和，得到所述第一用户的第二目标评分。

4.根据权利要求3所述的评分处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述第一用户的目标评分值，将第三用户发出的约车订单派发给所述第一用户，所述目标评分值为所述第一目标评分或所述第二目标评分。

5.根据权利要求4所述的评分处理方法，其特征在于，所述根据所述第一用户的目标评分值，将第三用户发出的约车订单派发给所述第一用户的步骤，包括：

获取预设派单周期内的约车订单的订单参数，根据所述订单参数以及所述目标评分值，确定所述约车订单的派单权重；其中，所述订单参数包括所述约车订单的行程的出发地；

确定处于空闲行程状态的所述第一用户，并确定所述第一用户承接每个所述约车订单的接单预测参数；所述接单预测参数为根据所述第一用户与所述约车订单中的乘客之间的接乘距离以及所述约车订单的派单权重确定的；

根据所述接单预测参数，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆。

6.一种评分处理装置，其特征在于，所述评分处理装置包括：

参数获取模块，用于获取总体评分参数以及每个第一用户的个体评分参数；其中，所述个体评分参数包括第一评分值以及第一订单数量，所述第一评分值为所述第一用户的评分值之和，所述第一订单数量为所述第一用户的第一订单数量之和；所述总体评分参数包括所有所述第一用户的评分均值以及参考参数均值；

第一处理模块，用于针对每个所述第一用户，将所述第一评分值加上所述评分均值得到第二评分；以及将所述第一订单数量加上所述参考参数均值，得到第二订单数量；

第二处理模块，用于根据所述第二评分以及所述第二订单数量，得到所述第一用户的第一目标评分；

所述第二处理模块包括：

处理子模块，用于根据所述第二评分、所述第二订单数量以及第一公式，得到所述第一用户的第一目标评分，所述第一公式为：

其中，w为所述第一目标评分；

为所述第二评分，c为所述参考参数均值，m为所述评分均值，n为所述第一订单数量，

为所述第一评分值，x为所述第一用户的每个订单的评分值；

n+c为所述第二订单数量。

7.一种订单派发系统，其特征在于，包括如权利要求6所述的评分处理装置。

8.一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的评分处理方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的评分处理方法的步骤。

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