CN111652676A - 上车点推荐的方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种上车点推荐的方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。所述方法包括：接收终端发送的上车点推荐请求，其中，所述上车点推荐请求中携带有终端位置；基于所述终端位置确定每个待选上车点的特征信息，其中，所述特征信息包括热度特征和接驾效率特征；基于每个待选上车点的特征信息以及经过训练的上车点打分模型，确定每个待选上车点的分值；基于每个待选上车点的分值，在待选上车点中确定至少一个推荐上车点；向所述终端发送所述至少一个推荐上车点。通过本申请可以提高推荐上车点的实用性。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种上车点推荐的方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
在日常生活中，随着计算机技术的发展，人们逐渐习惯使用打车应用程序进行打车，在打车应用程序中技术人员进行了如下设置：
当接收到终端发送的订单信息时，获取订单信息中携带的终端位置，进而获取终端位置预设范围内的待选上车点，并获取各个待选上车点对应的实际上车点热度的评分，该评分是根据用户将该点作为目标上车点的次数得到的。然后，将评分最高的待选上车点作为推荐上车点发送给终端，显示在打车应用程序界面中出发地一栏中。
在实现本申请的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：
在上述相关技术中，仅仅只关注到待选上车点的评分，没有考虑到终端位置与上车点之间的实际路况，可能存在道路不通等情况，使用户很难从终端位置走到上车点，从而使得上述推荐上车点的实用性很差。
发明内容
本申请实施例提供了一种上车点推荐的方法、装置、设备及存储介质,能够解决推荐上车点的实用性很差的问题。所述技术方案如下：
一方面，提供了一种上车点推荐的方法，所述方法包括：
接收终端发送的上车点推荐请求，其中，所述上车点推荐请求中携带有终端位置；
基于所述终端位置确定每个待选上车点的特征信息，其中，所述特征信息包括热度特征和接驾效率特征；
基于每个待选上车点的特征信息以及经过训练的上车点打分模型，确定每个待选上车点的分值；
基于每个待选上车点的分值，在待选上车点中确定至少一个推荐上车点；
向所述终端发送所述至少一个推荐上车点。
可选的，所述特征信息还包括定点率特征和平均定点距离特征，其中，所述定点率特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点被选为推荐上车点的概率；所述平均定点距离特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点在被确定为订单上车点之后实际上车点与所述订单上车点之间的距离的平均值。
可选的，所述热度特征包括展示热度特征、吸附热度特征、移除热度特征、提单定点热度特征、实际上车热度特征、选择提单热度特征中的至少一个，所述接驾效率特征包括平均接驾速度特征、接驾速度中位数特征、平均接驾时间特征、接驾时间中位数特征、平均接驾距离特征、接驾距离中位数特征、平均通话时长特征、通话时长中位数特征中的至少一个，其中，所述展示热度特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点被推荐的次数，所述吸附热度特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点在被推荐的各待选上车点中分值最高的次数，所述移除热度特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点在被推荐的各待选上车点中分值不是最高的次数，所述提单定点热度特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点被确定为订单上车点后与实际上车点位置相同的次数，所述实际上车热度特征用于指示在历史处理中所述待选上车点与实际上车点位置相同的次数，所述选择提单热度特征用于指示在历史处理中所述待选上车点被确定为订单上车点的次数。
可选的，所述基于所述终端位置确定每个待选上车点的特征信息，包括：
在地图的多种不同划分粒度下，分别确定所述终端位置所属的地理区域，确定所述终端位置所属的各地理区域中的待选上车点；
获取每个待选上车点的特征信息。
可选的，所述基于每个待选上车点的特征信息以及经过训练的上车点打分模型，确定每个待选上车点的分值，包括：
获取所述上车点推荐请求对应的用户特征以及每个待选上车点对应的上车代价特征和类别特征，其中，所述上车代价特征用于指示用户从所述终端位置到达所述待选上车点所需要的时间；
将所述用户特征分别与每个待选上车点的特征信息、所述上车代价特征、所述类别特征进行组合，得到每个待选上车点对应的组合特征，将每个待选上车点对应的组合特征，分别输入经过训练的上车点打分模型，得到每个待选上车点的分值。
可选的，所述基于每个待选上车点的分值，在待选上车点中确定至少一个推荐上车点，包括：
将分值最高的预设数目个待选上车点，确定为推荐上车点。
可选的，所述向所述终端发送所述至少一个推荐上车点之后，所述方法还包括：
接收所述终端发送的订单请求，其中，所述订单请求中携带有订单上车点和订单目的地，所述订单上车点是在所述至少一个推荐上车点中选择的上车点；
基于所述订单请求，进行订单处理。
另一方面，提供了一种上车点推荐的装置，所述装置包括：
接收模块，用于接收终端发送的上车点推荐请求，其中，所述上车点推荐请求中携带有终端位置；
确定模块，用于基于所述终端位置确定每个待选上车点的特征信息，其中，所述特征信息包括热度特征和接驾效率特征；
打分模块，用于基于每个待选上车点的特征信息以及经过训练的上车点打分模型，确定每个待选上车点的分值；
推荐模块，用于基于每个待选上车点的分值，在待选上车点中确定至少一个推荐上车点；
发送模块，用于向所述终端发送所述至少一个推荐上车点。
可选的，所述特征信息还包括定点率特征和平均定点距离特征，其中，所述定点率特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点被选为推荐上车点的概率；所述平均定点距离特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点在被确定为订单上车点之后实际上车点与所述订单上车点之间的距离的平均值。
可选的，所述热度特征包括展示热度特征、吸附热度特征、移除热度特征、提单定点热度特征、实际上车热度特征、选择提单热度特征中的至少一个，所述接驾效率特征包括平均接驾速度特征、接驾速度中位数特征、平均接驾时间特征、接驾时间中位数特征、平均接驾距离特征、接驾距离中位数特征、平均通话时长特征、通话时长中位数特征中的至少一个，其中，所述展示热度特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点被推荐的次数，所述吸附热度特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点在被推荐的各待选上车点中分值最高的次数，所述移除热度特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点在被推荐的各待选上车点中分值不是最高的次数，所述提单定点热度特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点被确定为订单上车点后与实际上车点位置相同的次数，所述实际上车热度特征用于指示在历史处理中所述待选上车点与实际上车点位置相同的次数，所述选择提单热度特征用于指示在历史处理中所述待选上车点被确定为订单上车点的次数。
可选的，所述确定模块，用于：
在地图的多种不同划分粒度下，分别确定所述终端位置所属的地理区域，确定所述终端位置所属的各地理区域中的待选上车点；
获取每个待选上车点的特征信息。
可选的，所述打分模块，用于：
获取所述上车点推荐请求对应的用户特征以及每个待选上车点对应的上车代价特征和类别特征，其中，所述上车代价特征用于指示用户从所述终端位置到达所述待选上车点所需要的时间；
将所述用户特征分别与每个待选上车点的特征信息、所述上车代价特征、所述类别特征进行组合，得到每个待选上车点对应的组合特征，将每个待选上车点对应的组合特征，分别输入经过训练的上车点打分模型，得到每个待选上车点的分值。
可选的，所述推荐模块，用于：
将分值最高的预设数目个待选上车点，确定为推荐上车点。
可选的，所述装置还包括处理模块，所述处理模块，用于：
接收所述终端发送的订单请求，其中，所述订单请求中携带有订单上车点和订单目的地，所述订单上车点是在所述至少一个推荐上车点中选择的上车点；
基于所述订单请求，进行订单处理。
再一方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包含处理器和存储器，所述存储器中存储有指令，所述处理器执行所述指令使得所述计算机设备实现所述上车点推荐的方法。
再一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有指令，计算机设备执行所述指令使得所述计算机设备实现所述上车点推荐的方法。
本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
本申请通过终端位置确定每个待选上车点的特征信息，该特征信息包括热度特征和接驾效率特征，并将每个待选上车点的特征信息输入到上车点打分模型进行打分，进而根据分值确定至少一个推荐上车点，并向终端发送至少一个推荐上车点，该推荐上车点是考虑到接驾效率以及该上车点的热度的，也就是说该推荐上车点既容易被找到，用户又容易到达，且司机的接驾效率也很高，进而终端可以获取到几个最符合用户实际需求的推荐上车点，从而增强了推荐上车点实用性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的上车点推荐的方法的实施环境示意图；
图2是本申请实施例提供的上车点推荐的方法的流程图；
图3是本申请实施例提供的上车点推荐的方法的界面示意图；
图4是本申请实施例提供的上车点推荐的装置结构示意图；
图5是本申请实施例提供的服务器结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
本申请提供了一种上车点推荐的方法，该方法可以由服务器实现，服务器可以是打车应用程序的后台服务器，该服务器可以是一个单独的服务器也可以是一个服务器组，如果是单独的服务器，该服务器可以负责下述方案中的所有需要由服务器进行的处理，如果是服务器组，服务器组中的不同服务器分别可以负责下述方案中的不同处理，具体的处理分配情况可以由技术人员根据实际需求任意设置，此处不再赘述。
如图1所示，在使用打车应用程序时，用户可以通过用户的终端向服务器发送订单请求，服务器接收到订单请求后，可以根据订单请求向司机的终端发送订单通知，司机可以通过司机的终端选择是否接单，如果司机触发司机的终端上显示的“接单”控件，则司机的终端向服务器发送接单通知。进而，服务器可以根据接单通知生成行驶路线以及接驾路线。
图2是本申请实施例提供的一种上车点推荐的方法的流程图。参见图2，该流程包括：
步骤201、接收终端发送的上车点推荐请求。
其中，上车点推荐请求中携带有终端位置；
在实施中，在日常生活中用户经常需要打车去某个地方，进而用户产生了打车的需求，用户可以通过用户的终端打开打车应用程序，该打车应用程序可以具有获取用户当前位置(即终端位置)的权限。进而，在打开打车应用程序时，用户的终端可以获取终端位置，并按照一定比例，以终端位置为中心在屏幕上显示地图，该地图中可以显示有建筑物的名称、街道的名称、小区的名称、公交站的名称、街道轨迹，并在该屏幕中心显示一个图标，用其代表当前的终端位置，该终端位置可以按照一个预设周期进行更新。然后终端可以基于终端位置生成上车点推荐请求，并将该上车点推荐请求发送给服务器。服务器接收该上车点推荐请求。
步骤202、基于终端位置确定每个待选上车点的特征信息。
其中，特征信息包括热度特征、接驾效率特征、定点率特征和平均定点距离特征，定点率特征用于指示在历史的上车点推荐请求处理中待选上车点被选为推荐上车点的第一次数与待选上车点在终端位置所属的地理区域内的第二次数的比值，平均定点距离特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中待选上车点在被确定为订单上车点之后实际上车点与订单上车点之间的距离的平均值。
在实施中，在服务器接收上车点推荐请求后，服务器可以获取上车点推荐请求中的终端位置。并在地图的多种不同划分粒度下，分别确定终端位置所属的地理区域，确定终端位置在所属的地理区域中对应的待选上车点，获取每个待选上车点的特征信息。
例如，本方案可以是根据三种划分粒度将地图进行划分的，该三种划分粒度分别是8位geohash、7位geohash以及人工绘制的AOI(area of interest，兴趣面)，进而服务器可以得到根据上述8位geohash、7位geohash以及人工绘制的AOI将地图划分为多个19m*38m的地理区域，以及多个153m*153m的地理区域，以及多个人工绘制的的AOI。进而在获取到终端位置后，服务器可以分别确定终端位置所属的19m*38m的第一地理区域、153m*153m的第二地理区域，以及用户所在小区的AOI。然后服务器可以分别获取第一地理区域、第二地理区域以及第三地理区域中的待选上车点进而服务器可以获取每个待选上车点的特征信息。
在此需要说明的是，同一个待选上车点可以同时属于第一地理区域、第二地理区域以及第三地理区域。
上述特征信息可以如表1所示：
表1
在此需要说明的是，为方便说明，将待选上车点的特征信息分为四类，其分别是热度特征、接驾效率特征、定点率特征、平均定点距离特征。且每个待选上车点可以包括上述所有特征信息中的至少一个，还可以包括上述四个分类中每个分类中的至少一个特征信息，或者包括上述所有特征信息，在此不做限定。
热度特征包括展示热度特征、吸附热度特征、移除热度特征、提单定点热度特征、实际上车热度特征、选择提单热度特征中的至少一个，展示热度特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中待选上车点被推荐的次数，吸附热度特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中待选上车点在被推荐的各待选上车点中分值最高的次数，移除热度特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中待选上车点在被推荐的各待选上车点中分值不是最高的次数，提单定点热度特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中待选上车点被确定为订单上车点后与实际上车点位置相同的次数，实际上车热度特征用于指示在历史处理中待选上车点与实际上车点位置相同的次数，选择提单热度特征用于指示在历史处理中待选上车点被确定为订单上车点的次数。
接驾效率特征包括平均接驾速度特征、接驾速度中位数特征、平均接驾时间特征、接驾时间中位数特征、平均接驾距离特征、接驾距离中位数特征、平均通话时长特征、通话时长中位数特征中的至少一个，平均接驾速度特征为在一个地理区域内以该待选上车点为目标上车点的所有订单中接驾速度的平均值、接驾速度中位数特征为在一个地理区域内以该待选上车点为目标上车点的所有订单中接驾速度的中位数、平均接驾时间特征为在一个地理区域内以该待选上车点为目标上车点的所有订单中接驾时间的平均值、接驾时间中位数特征为在一个地理区域内以该待选上车点为目标上车点的所有订单中接驾时间的中位数、平均接驾距离特征为在一个地理区域内以该待选上车点为目标上车点的所有订单中接驾距离的平均值、接驾距离中位数特征为在一个地理区域内以该待选上车点为目标上车点的所有订单中接驾距离的中位数、平均通话时长特征为在一个地理区域内以该待选上车点为目标上车点的所有订单中通话时长的平均值、通话时长中位数特征为在一个地理区域内以该待选上车点为目标上车点的所有订单中通话时长的中位数、平均通话次数特征、通话次数中位数特征为在一个地理区域内以该待选上车点为目标上车点的所有订单中通话时长的中位数。
上述定点率特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中待选上车点被选为推荐上车点的概率。
上述平均定点距离特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中待选上车点在被确定为订单上车点之后实际上车点与订单上车点之间的距离的平均值，该订单上车点为用户的终端在向服务器发送订单请求时所吸附的推荐上车点，该实际上车点为司机实际接到用户的位置。
步骤203、基于每个待选上车点的特征信息以及经过训练的上车点打分模型，确定每个待选上车点的分值。
在实施中，在获取到待选上车点的特征信息后，获取订单请求对应的用户特征以及每个待选上车点对应的上车代价特征和类别特征，该上车代价特征为用户从终端位置到达待选上车点所需要的时间，上车点类别特征为待选上车点所属的类别。然后，将每个待选上车点的特征信息与订单请求对应的用户特征、上车代价特征、上车点类别特征进行拼接，得到目标特征信息，并将每个待选上车点的目标特征信息分别输入经过训练的上车点打分模型，得到每个待选上车点的分值。
例如，该目标特征信息由一个特征信息、一个用户特征、一个上车代价特征、一个上车点类别特征拼接而成，该上车点打分模型是XGBoost(eXtreme Gradient Boosting，梯度提升模型)，用户终端将依次将上述每个待选上车点对应的目标特征信息输入到XGBoost中，XGBoost可以根据各个特征的不同权重计算出每个待选上车点的分值。
在此需要说明的是，上述目标特征信息是多维的，其至少包含用户特征、上车代价特征、上车点类别特征以及一个特征信息。
步骤204、基于每个待选上车点的分值，在待选上车点中确定至少一个推荐上车点。
在实施中，在获取到每个待选上车点的分值后，服务器可以根据分值对待选上车点进行排序，进而服务器可以将分值最高的预设数目个待选上车点，确定为推荐上车点，该预设数目大于等于一。
步骤205、向终端发送至少一个推荐上车点。
在实施中，在确定至少一个推荐上车点后，服务器可以向用户的终端发送至少一个推荐上车点。
可选的，在进行完上述步骤205后，服务器可以接收终端发送的订单请求，并基于订单请求，进行订单处理。
其中，订单请求中携带有订单上车点和订单目的地，订单上车点是在至少一个推荐上车点中选择的上车点。
在服务器向用户的终端发送至少一个推荐上车点后，用户的终端可以将上述至少一个推荐上车点中分值最高的推荐上车点显示在如图4所示的界面上，即吸附该分值最高的推荐上车点。进而用户可以在如图4所示的界面最下端的输入框输入目的地。在输入目的地后用户的终端可以直接将该分值最高的推荐上车点作为订单上车点，并基于订单上车点、目的地、用户的账户标识生成订单请求，并将订单请求发送给服务器，服务器接收到该订单请求后即可以进行订单处理。
可选的，在用户的终端将分值最高的推荐上车点显示在如图4所示的界面后，即吸附该分值最高的推荐上车点后，用户还可以点击界面下方的显示该分值最高的推荐上车点相关信息的控件，进而用户的终端可以以列表的形式显示所有上述服务器发送的推荐上车点，用户可以在上述列表中选择任意一个推荐上车点，进而用户的终端会在界面中显示并吸附该推荐上车点。然后，用户可以在如图4所示的界面最下端的输入框输入目的地。在输入目的地后用户的终端可以将用户选中的推荐上车点作为订单上车点，并基于订单上车点、目的地、用户的账户标识生成订单请求，并将订单请求发送给服务器，服务器接收到该订单请求后即可以进行订单处理。
可选的，上述订单处理的具体处理可以如下：
服务器在接收到订单后，可以获取订单内的用户的账户标识、订单上车点以及目的地，并获取用户的账户标识对应的用户的账户信息，进而服务器可以向司机的终端发送订单通知，该订单通知中包括用户的账户信息。司机的终端在接收到订单通知后，可以显示用户的账户信息。司机可以在司机的终端上选择接单或者不接单，如果司机选择接单，则司机的终端可以向服务器发送接单通知，该接单通知中可以携带有司机的账户标识以及司机当前位置。进而服务器可以根据司机的账户标识获取到司机的账户信息，然后基于司机当前位置生成接驾路线，并根据订单上车点以及目的地生成行驶路线。然后服务器向司机的终端发送接驾路线以及行驶路线，向用户的终端发送接驾路线、行驶路线以及司机的账户信息。用户的终端在接收到上述接驾路线、行驶路线以及司机的账户信息后，可以显示接驾路线、行驶路线以及司机的账户信息。司机的终端在接收到上述接驾路线以及行驶路线后，可以显示接驾路线以及行驶路线。
本申请通过终端位置确定每个待选上车点的特征信息，该特征信息包括热度特征和接驾效率特征，并将每个待选上车点的特征信息输入到上车点打分模型进行打分，进而根据分值确定至少一个推荐上车点，并向终端发送至少一个推荐上车点，该推荐上车点是考虑到接驾效率以及该上车点的热度的，也就是说该推荐上车点既容易被找到，用户又容易到达，且司机的接驾效率也很高，进而终端可以获取到几个最符合用户实际需求的推荐上车点，从而增强了推荐上车点实用性。
上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本公开的可选实施例，在此不再一一赘述。
图4是本申请实施例提供的一种上车点推荐的装置结构示意图。参见图4，该装置包括：
接收模块410，用于接收终端发送的上车点推荐请求，其中，所述上车点推荐请求中携带有终端位置；
确定模块420，用于基于所述终端位置确定每个待选上车点的特征信息，其中，所述特征信息包括热度特征和接驾效率特征；
打分模块430，用于基于每个待选上车点的特征信息以及经过训练的上车点打分模型，确定每个待选上车点的分值；
推荐模块440，用于基于每个待选上车点的分值，在待选上车点中确定至少一个推荐上车点；
发送模块450，用于向所述终端发送所述至少一个推荐上车点。
可选的，所述特征信息还包括定点率特征和平均定点距离特征，其中，所述定点率特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点被选为推荐上车点的概率；所述平均定点距离特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点在被确定为订单上车点之后实际上车点与所述订单上车点之间的距离的平均值。
可选的，所述热度特征包括展示热度特征、吸附热度特征、移除热度特征、提单定点热度特征、实际上车热度特征、选择提单热度特征中的至少一个，所述接驾效率特征包括平均接驾速度特征、接驾速度中位数特征、平均接驾时间特征、接驾时间中位数特征、平均接驾距离特征、接驾距离中位数特征、平均通话时长特征、通话时长中位数特征中的至少一个，其中，所述展示热度特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点被推荐的次数，所述吸附热度特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点在被推荐的各待选上车点中分值最高的次数，所述移除热度特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点在被推荐的各待选上车点中分值不是最高的次数，所述提单定点热度特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点被确定为订单上车点后与实际上车点位置相同的次数，所述实际上车热度特征用于指示在历史处理中所述待选上车点与实际上车点位置相同的次数，所述选择提单热度特征用于指示在历史处理中所述待选上车点被确定为订单上车点的次数。
可选的，所述确定模块420，用于：
在地图的多种不同划分粒度下，分别确定所述终端位置所属的地理区域，确定所述终端位置所属的各地理区域中的待选上车点；
获取每个待选上车点的特征信息。
可选的，所述打分模块430，用于：
获取所述上车点推荐请求对应的用户特征以及每个待选上车点对应的上车代价特征和类别特征，其中，所述上车代价特征用于指示用户从所述终端位置到达所述待选上车点所需要的时间；
将所述用户特征分别与每个待选上车点的特征信息、所述上车代价特征、所述类别特征进行组合，得到每个待选上车点对应的组合特征，将每个待选上车点对应的组合特征，分别输入经过训练的上车点打分模型，得到每个待选上车点的分值。
可选的，所述推荐模块440，用于：
将分值最高的预设数目个待选上车点，确定为推荐上车点。
可选的，所述装置还包括处理模块，所述处理模块，用于：
接收所述终端发送的订单请求，其中，所述订单请求中携带有订单上车点和订单目的地，所述订单上车点是在所述至少一个推荐上车点中选择的上车点；
基于所述订单请求，进行订单处理。
本申请通过终端位置确定每个待选上车点的特征信息，该特征信息包括热度特征和接驾效率特征，并将每个待选上车点的特征信息输入到上车点打分模型进行打分，进而根据分值确定至少一个推荐上车点，并向终端发送至少一个推荐上车点，该推荐上车点是考虑到接驾效率以及该上车点的热度的，也就是说该推荐上车点既容易被找到，用户又容易到达，且司机的接驾效率也很高，进而终端可以获取到几个最符合用户实际需求的推荐上车点，从而增强了推荐上车点实用性。
需要说明的是：上述实施例提供的上车点推荐的装置在推荐上车点时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的上车点推荐的方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
图5是本申请实施例提供的一种服务器的结构示意图，该服务器可以是上述服务器，该服务器500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，CPU)501和一个或一个以上的存储器502，其中，所述存储器502中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器501加载并执行以实现上述各个方法实施例提供的方法。当然，该服务器还可以具有有线或无线网络接口、键盘以及输入输出接口等部件，以便进行输入输出，该服务器还可以包括其他用于实现设备功能的部件，在此不做赘述。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器，上述指令可由终端中的处理器执行以完成上述实施例中上车点推荐的方法。例如，所述计算机可读存储介质可以是只读存储器(Read-only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本申请的较佳实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种上车点推荐的方法，其特征在于，所述方法包括：
接收终端发送的上车点推荐请求，其中，所述上车点推荐请求中携带有终端位置；
基于所述终端位置确定每个待选上车点的特征信息，其中，所述特征信息包括热度特征和接驾效率特征；
基于每个待选上车点的特征信息以及经过训练的上车点打分模型，确定每个待选上车点的分值；
基于每个待选上车点的分值，在待选上车点中确定至少一个推荐上车点；
向所述终端发送所述至少一个推荐上车点。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征信息还包括定点率特征和平均定点距离特征，其中，所述定点率特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点被选为推荐上车点的概率；所述平均定点距离特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点在被确定为订单上车点之后实际上车点与所述订单上车点之间的距离的平均值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述热度特征包括展示热度特征、吸附热度特征、移除热度特征、提单定点热度特征、实际上车热度特征、选择提单热度特征中的至少一个，其中，所述展示热度特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点被推荐的次数，所述吸附热度特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点在被推荐的各待选上车点中分值最高的次数，所述移除热度特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点在被推荐的各待选上车点中分值不是最高的次数，所述提单定点热度特征用于指示在历史的多次上车点历史处理中所述待选上车点被确定为订单上车点后与实际上车点位置相同的次数，所述实际上车热度特征用于指示在历史处理中所述待选上车点与实际上车点位置相同的次数，所述选择提单热度特征用于指示在历史处理中所述待选上车点被确定为订单上车点的次数；
所述接驾效率特征包括平均接驾速度特征、接驾速度中位数特征、平均接驾时间特征、接驾时间中位数特征、平均接驾距离特征、接驾距离中位数特征、平均通话时长特征、通话时长中位数特征中的至少一个。
4.根据权利要求1-3中任一项所述方法，其特征在于，所述基于所述终端位置确定每个待选上车点的特征信息，包括：
在地图的多种不同划分粒度下，分别确定所述终端位置所属的地理区域，确定所述终端位置所属的各地理区域中的待选上车点；
获取每个待选上车点的特征信息。
5.根据权利要求1-3中任一项所述方法，其特征在于，所述基于每个待选上车点的特征信息以及经过训练的上车点打分模型，确定每个待选上车点的分值，包括：
获取所述上车点推荐请求对应的用户特征以及每个待选上车点对应的上车代价特征和类别特征，其中，所述上车代价特征用于指示用户从所述终端位置到达所述待选上车点所需要的时间；
将所述用户特征分别与每个待选上车点的特征信息、所述上车代价特征、所述类别特征进行组合，得到每个待选上车点对应的组合特征，将每个待选上车点对应的组合特征，分别输入经过训练的上车点打分模型，得到每个待选上车点的分值。
6.根据权利要求1-3中任一项所述方法，其特征在于，所述基于每个待选上车点的分值，在待选上车点中确定至少一个推荐上车点，包括：
将分值最高的预设数目个待选上车点，确定为推荐上车点。
7.根据权利要求1-3中任一项所述方法，其特征在于，所述向所述终端发送所述至少一个推荐上车点之后，所述方法还包括：
接收所述终端发送的订单请求，其中，所述订单请求中携带有订单上车点和订单目的地，所述订单上车点是在所述至少一个推荐上车点中选择的上车点；
基于所述订单请求，进行订单处理。
8.一种上车点推荐的装置，其特征在于，所述装置包括：
接收模块，用于接收终端发送的上车点推荐请求，其中，所述上车点推荐请求中携带有终端位置；
确定模块，用于基于所述终端位置确定每个待选上车点的特征信息，其中，所述特征信息包括热度特征和接驾效率特征；
打分模块，用于基于每个待选上车点的特征信息以及经过训练的上车点打分模型，确定每个待选上车点的分值；
推荐模块，用于基于每个待选上车点的分值，在待选上车点中确定至少一个推荐上车点；
发送模块，用于向所述终端发送所述至少一个推荐上车点。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求7任一项所述的上车点推荐的方法所执行的操作。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求7任一项所述的上车点推荐的方法所执行的操作。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010440986.XA CN111652676A (zh) | 2020-05-22 | 2020-05-22 | 上车点推荐的方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202010440986.XA CN111652676A (zh) | 2020-05-22 | 2020-05-22 | 上车点推荐的方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111652676A true CN111652676A (zh) | 2020-09-11 |
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ID=72346812
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010440986.XA Pending CN111652676A (zh) | 2020-05-22 | 2020-05-22 | 上车点推荐的方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111652676A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113159396A (zh) * | 2021-03-31 | 2021-07-23 | 广州宸祺出行科技有限公司 | 一种自适应的推荐上车点的吸附方法及系统 |
| CN113160601A (zh) * | 2021-03-31 | 2021-07-23 | 广州宸祺出行科技有限公司 | 一种用于公共场所上车点的动态的更新方法及系统 |
| WO2022087971A1 (en) * | 2020-10-29 | 2022-05-05 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | Systems and methods for recommending pick-up location |
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2020
- 2020-05-22 CN CN202010440986.XA patent/CN111652676A/zh active Pending
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