CN111832789A - 位置确定方法、模型训练方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

位置确定方法、模型训练方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111832789A
CN111832789A CN201910907459.2A CN201910907459A CN111832789A CN 111832789 A CN111832789 A CN 111832789A CN 201910907459 A CN201910907459 A CN 201910907459A CN 111832789 A CN111832789 A CN 111832789A
Authority
CN
China
Prior art keywords
target
weight corresponding
training
service requester
history order
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910907459.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111832789B (zh
Inventor
陈欢
陶言祺
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Didi Infinity Technology and Development Co Ltd
Original Assignee
Beijing Didi Infinity Technology and Development Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Didi Infinity Technology and Development Co Ltd filed Critical Beijing Didi Infinity Technology and Development Co Ltd
Priority to CN201910907459.2A priority Critical patent/CN111832789B/zh
Publication of CN111832789A publication Critical patent/CN111832789A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111832789B publication Critical patent/CN111832789B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0633—Lists, e.g. purchase orders, compilation or processing
    • G06Q30/0635—Processing of requisition or of purchase orders
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本申请提供了一种位置确定方法、模型训练方法、装置、设备和存储介质，其中，该方法包括：获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数；根据各目标维度的消耗参数对应的数值，确定各目标维度的消耗参数对应的权重；根据目标历史订单中各目标维度的消耗参数对应的权重，得到目标历史订单对应的权重；将目标历史订单对应的权重和目标历史订单作为训练样本对地点训练模型进行训练，以得到训练好的地点训练模型，通过上述方法，可以使训练好的地点训练模型能够提供相对合理的约定地点，从而有利于降低服务请求方找到约定的地点时所消耗的时间。

Description

位置确定方法、模型训练方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种位置确定方法、模型训练方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
随着科技的发展，网约车逐渐成为人们出行的首要选择，用户在下单之后，系统会给用户推荐一个约定的地点，以便用户在该地点乘车。但是往往会出现该约定的地点不容易找到的问题，例如：约定的地点的路况比较复杂使得约定的地点不易找到，或者建筑物与约定的地点重合使得约定的地点不易找到等情况，从而使用户找到该约定的地点时消耗较长的时间。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提供一种一种位置确定方法、模型训练方法、装置、设备和存储介质，以减少用户找到约定的地点时所消耗的时间。
第一方面，本申请实施例提供了一种位置确定方法，包括：
在获取服务请求方发送的订单后，对所述服务请求方进行定位，以得到所述服务请求方当前的位置信息；
将所述位置信息作为输入参数输入到已训练好的地点训练模型中，以得到服务地点的位置信息，其中，所述已训练好的地点训练模型是利用目标历史订单和所述目标历史订单对应的权重作为训练样本训练得到的；
将所述服务地点的位置信息发送给所述服务请求方，以在所述服务请求方的地图上显示所述服务地点的位置信息对应位置。
可选地，在获取服务请求方发送的订单之前，所述位置确定方法还包括：
获取所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数；
根据各所述目标维度的消耗参数对应的数值，确定各所述目标维度的消耗参数对应的权重，其中，各所述目标维度的消耗参数对应的数值和各所述目标维度的消耗参数对应的权重呈反比关系；
根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重；
将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单作为训练样本对地点训练模型进行训练，以得到训练好的地点训练模型。
可选地，各所述目标维度的消耗参数包括以下至少一项：
所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中与服务提供方的通话次数、所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中与服务提供方的通话总时长，以及所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中的步行距离。
可选地，当所述目标维度的消耗参数包括所述通话总时长时，所述获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数，包括：
获取所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中每次与服务提供方进行通话时的通话时长；
对各所述通话时长进行求和计算，以将求和结果作为所述通话总时长。
可选地，当所述目标维度的消耗参数包括所述步行距离时，所述获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数，包括：
获取所述目标历史订单中服务请求方创建所述目标历史订单时的服务请求方位置；
计算所述服务请求方位置和所述目标地点之间的直线距离，以将所述直线距离作为所述步行距离。
可选地，当所述目标维度的消耗参数包括所述步行距离时，所述获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数，包括：
获取所述目标历史订单中所述服务请求方创建所述目标历史订单时的服务请求方位置；
利用目标地图，计算从所述服务请求方位置到所述目标地点之间的最短行进距离，以将所述最短行进距离作为所述步行距离。
可选地，所述根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重，包括：
对所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重进行加法计算，以将加法计算结果作为所述目标历史订单对应的权重。
可选地，所述根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重，包括：
对所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重进行乘法计算，以将乘法计算结果作为所述目标历史订单对应的权重。
第二方面，本申请实施例提供了一种模型训练方法，包括：
获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数；
根据各所述目标维度的消耗参数对应的数值，确定各所述目标维度的消耗参数对应的权重，其中，各所述目标维度的消耗参数对应的数值和各所述目标维度的消耗参数对应的权重呈反比关系；
根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重；
将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单作为训练样本对地点训练模型进行训练，以得到训练好的地点训练模型。
可选地，各所述目标维度的消耗参数包括以下至少一项：
所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中与服务提供方的通话次数、所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中与服务提供方的通话总时长，以及所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中的步行距离。
可选地，当所述目标维度的消耗参数包括所述通话总时长时，所述获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数，包括：
获取所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中每次与服务提供方进行通话时的通话时长；
对各所述通话时长进行求和计算，以将求和结果作为所述通话总时长。
可选地，当所述目标维度的消耗参数包括所述步行距离时，所述获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数，包括：
获取所述目标历史订单中服务请求方创建所述目标历史订单时的服务请求方位置；
计算所述服务请求方位置和所述目标地点之间的直线距离，以将所述直线距离作为所述步行距离。
可选地，当所述目标维度的消耗参数包括所述步行距离时，所述获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数，包括：
获取所述目标历史订单中所述服务请求方创建所述目标历史订单时的服务请求方位置；
利用目标地图，计算从所述服务请求方位置到所述目标地点之间的最短行进距离，以将所述最短行进距离作为所述步行距离。
可选地，所述根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重，包括：
对所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重进行加法计算，以将加法计算结果作为所述目标历史订单对应的权重。
可选地，所述根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重，包括：
对所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重进行乘法计算，以将乘法计算结果作为所述目标历史订单对应的权重。
可选地，所述将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单作为训练样本对地点训练模型进行训练，包括：
将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单作为成对的训练样本对地点训练模型进行训练。
第三方面，本申请实施例提供了一种位置确定装置，包括：
定位单元，用于在获取服务请求方发送的订单后，对所述服务请求方进行定位，以得到所述服务请求方当前的位置信息，所述定位单元将所述位置信息发送给第一确定单元；
所述第一确定单元，用于将所述位置信息作为输入参数输入到已训练好的地点训练模型中，以得到服务地点的位置信息，其中，所述已训练好的地点训练模型是利用目标历史订单和所述目标历史订单对应的权重作为训练样本训练得到的，所述第一确定单元将所述服务地点的位置信息发送给发送单元；
所述发送单元，用于将所述服务地点的位置信息发送给所述服务请求方，以在所述服务请求方的地图上显示所述服务地点的位置信息对应位置。
可选地，所述位置确定装置，还包括：
获取单元，用于在获取服务请求方发送的订单之前，获取所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数，所述获取单元将各所述目标维度的消耗参数发送给第二确定单元；
所述第二确定单元，用于根据各所述目标维度的消耗参数对应的数值，确定各所述目标维度的消耗参数对应的权重，其中，各所述目标维度的消耗参数对应的数值和各所述目标维度的消耗参数对应的权重呈反比关系，所述第二确定单元将各所述目标维度的消耗参数对应的权重发送给第三确定单元；
所述第三确定单元，用于根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重，所述第三确定单元将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单发送给训练单元；
所述训练单元，用于将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单作为训练样本对地点训练模型进行训练，以得到训练好的地点训练模型。
可选地，各所述目标维度的消耗参数包括以下至少一项：
所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中与服务提供方的通话次数、所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中与服务提供方的通话总时长，以及所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中的步行距离。
可选地，当所述目标维度的消耗参数包括所述通话总时长时，所述获取单元的配置在用于获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数时，包括：
获取所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中每次与服务提供方进行通话时的通话时长；
对各所述通话时长进行求和计算，以将求和结果作为所述通话总时长。
可选地，当所述目标维度的消耗参数包括所述步行距离时，所述获取单元的配置在用于获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数时，包括：
获取所述目标历史订单中服务请求方创建所述目标历史订单时的服务请求方位置；
计算所述服务请求方位置和所述目标地点之间的直线距离，以将所述直线距离作为所述步行距离。
可选地，当所述目标维度的消耗参数包括所述步行距离时，所述获取单元的配置在用于获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数时，包括：
获取所述目标历史订单中所述服务请求方创建所述目标历史订单时的服务请求方位置；
利用目标地图，计算从所述服务请求方位置到所述目标地点之间的最短行进距离，以将所述最短行进距离作为所述步行距离。
可选地，所述第三确定单元的配置在用于根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重时，包括：
对所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重进行加法计算，以将加法计算结果作为所述目标历史订单对应的权重。
可选地，所述第三确定单元的配置在用于根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重时，包括：
对所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重进行乘法计算，以将乘法计算结果作为所述目标历史订单对应的权重。
第四方面，本申请实施例提供了一种模型训练装置，包括：
获取单元，用于获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数，所述获取单元将所述目标维度的消耗参数发送给第一确定单元；
所述第一确定单元，用于根据各所述目标维度的消耗参数对应的数值，确定各所述目标维度的消耗参数对应的权重，其中，各所述目标维度的消耗参数对应的数值和各所述目标维度的消耗参数对应的权重呈反比关系，所述第一确定单元将各所述目标维度的消耗参数对应的权重发送给第二确定单元；
所述第二确定单元，用于根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重，所述第二确定单元将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单发送给训练单元；
所述训练单元，用于将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单作为训练样本对地点训练模型进行训练，以得到训练好的地点训练模型。
可选地，各所述目标维度的消耗参数包括以下至少一项：
所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中与服务提供方的通话次数、所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中与服务提供方的通话总时长，以及所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中的步行距离。
可选地，当所述目标维度的消耗参数包括所述通话总时长时，所述获取单元的配置在用于获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数时，包括：
获取所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中每次与服务提供方进行通话时的通话时长；
对各所述通话时长进行求和计算，以将求和结果作为所述通话总时长。
可选地，当所述目标维度的消耗参数包括所述步行距离时，所述获取单元的配置在用于获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数时，包括：
获取所述目标历史订单中服务请求方创建所述目标历史订单时的服务请求方位置；
计算所述服务请求方位置和所述目标地点之间的直线距离，以将所述直线距离作为所述步行距离。
可选地，当所述目标维度的消耗参数包括所述步行距离时，所述获取单元的配置在用于获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数时，包括：
获取所述目标历史订单中所述服务请求方创建所述目标历史订单时的服务请求方位置；
利用目标地图，计算从所述服务请求方位置到所述目标地点之间的最短行进距离，以将所述最短行进距离作为所述步行距离。
可选地，所述第二确定单元的配置在用于根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重时，包括：
对所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重进行加法计算，以将加法计算结果作为所述目标历史订单对应的权重。
可选地，所述第二确定单元的配置在用于根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重时，包括：
对所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重进行乘法计算，以将乘法计算结果作为所述目标历史订单对应的权重。
可选地，所述训练单元的配置在用于将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单作为训练样本对地点训练模型进行训练时，包括：
将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单作为成对的训练样本对地点训练模型进行训练。
第五方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如第一方面中任一项所述的位置确定方法的步骤或者以执行如第二方面中任一项所述的模型训练方法的步骤。
第六方面，本申请实施例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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如第一方面中任一项所述的位置确定方法的步骤或者执行如第二方面中任一项所述的模型训练方法的步骤。
本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
由于目标历史订单在被创建之后，服务请求方会得到一个目标地点作为约定的地点，服务请求方会前往该目标地点，而服务请求方前往该目标地点的过程能够体现服务请求方找到该目标地点的难易程度，因此在本申请中，需要获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数，即：对于某一目标历史订单，从多个维度上确定服务请求方找到目标地点的难易程度，由于服务请求方越容易找到目标地点，则表示服务请求方找到目标地点时所消耗的时间越短，以及表示服务请求方找到目标地点时在各目标维度上的消耗参数越小，同时还表示该目标历史订单中的目标地点越合理，为了增大合理的目标地点对应的目标历史订单对训练结果的影响，需要为不同目标历史订单中的各目标维度的消耗参数确定权重，各目标维度的消耗参数越小，则该目标维度的消耗参数对应的权重越大，然后利用该目标历史订单中各目标维度的消耗参数对应的权重得到该目标历史订单对应的权重，目标历史订单对应的权重能够对将该目标历史订单作为训练样本时的训练结果产生影响，且权重越大的目标历史订单作为训练样本时对训练结果的影响也越大，由于权重越大的目标历史订单的目标地点越合理，因此通过上述方法，可以使训练好的地点训练模型能够提供相对合理的约定地点，从而有利于降低服务请求方找到约定的地点时所消耗的时间。
为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本申请实施例一提供的一种位置确定方法的流程示意图；
图2为本申请实施例一提供的另一种位置确定方法的流程示意图；
图3为本申请实施例一提供的另一种位置确定方法的流程示意图；
图4为本申请实施例一提供的另一种位置确定方法的流程示意图；
图5为本申请实施例一提供的另一种位置确定方法的流程示意图；
图6为本申请实施例三提供的一种位置确定装置的结构示意图；
图7为本申请实施例三提供的另一种位置确定装置的结构示意图；
图8为本申请实施例四提供的一种模型训练装置的结构示意图；
图9为本申请实施例五提供的一种电子设备的结构示意图；
图10为本申请实施例六提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本申请中附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本申请的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本申请中使用的流程图示出了根据本申请的一些实施例实现的操作。应该理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本申请内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其他操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。
另外，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请实施例中将会用到术语“包括”，用于指出其后所声明的特征的存在，但并不排除增加其它的特征。
本申请中的术语“乘客”、“请求方”、“服务请求方”和“客户”可互换使用，以指代可以请求或订购服务的个人、实体或工具。本申请中的术语“司机”、“提供方”、“服务提供方”和“供应商”可互换使用，以指代可以提供服务的个人、实体或工具。本申请中的术语“用户”可以指代请求服务、订购服务、提供服务或促成服务的提供的个人、实体或工具。例如，用户可以是乘客、驾驶员、操作员等，或其任意组合。在本申请中，“乘客”和“乘客终端”可以互换使用，“驾驶员”和“驾驶员终端”可以互换使用。
本申请中的术语“服务请求”和“订单”可互换使用，以指代由乘客、服务请求方、司机、服务提供方、或供应商等、或其任意组合发起的请求。接受该“服务请求”或“订单”的可以是乘客、服务请求方、司机、服务提供方、或供应商等、或其任意组合。服务请求可以是收费的或免费的。
需要提前说明的是，本申请实施例涉及到的装置或电子设备等可以执行在单个服务器上，也可以执行在服务器组。服务器组可以是集中式的，也可以是分布式的。在一些实施例中，服务器相对于终端，可以是本地的，也可以是远程的。例如，服务器可以经由网络访问存储在服务请求方终端、服务提供方终端、或数据库、或其任意组合中的信息和/或数据。作为另一示例，服务器可以直接连接到服务请求方终端、服务提供方终端和数据库中至少一个，以访问存储的信息和/或数据。在一些实施例中，服务器可以在云平台上实现；仅作为示例，云平台可以包括私有云、公有云、混合云、社区云(community cloud)、分布式云、跨云(inter-cloud)、多云(multi-cloud)等，或者它们的任意组合。
另外，本申请实施例涉及到的装置或电子设备可以执行在接入设备或者第三方设备上，具体可以包括：移动设备、平板计算机、膝上型计算机、或机动车辆中的内置设备等，或其任意组合。在一些实施例中，移动设备可以包括智能家居设备、可穿戴设备、智能移动设备、虚拟现实设备、或增强现实设备等，或其任意组合。在一些实施例中，智能家居设备可以包括智能电器设备的控制设备、智能监控设备、智能电视、智能摄像机、或对讲机等，或其任意组合。在一些实施例中，可穿戴设备可包括智能手环、智能头盔、智能手表、智能配件等、或其任何组合。在一些实施例中，智能移动设备可以包括智能手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、游戏设备、导航设备等，或其任意组合。在一些实施例中，虚拟现实设备和/或增强现实设备可以包括虚拟现实头盔、增强现实头盔等，或其任意组合。例如，虚拟现实设备和/或增强现实设备可以包括各种虚拟现实产品等。
值得注意的是，在本申请提出申请之前，仅利用历史订单对地点训练模型进行训练，从而使各历史订单对训练结果的影响是相同的，进而使的地点训练模型提供的约定的地点的合理性较差。然而，本申请提供的一种位置确定方法、模型训练方法、装置、设备和存储介质将目标历史订单和该目标历史订单的权重作为训练样本对地点训练模型进行训练，使得权重高的目标历史订单对训练结果的影响越大，由于权重高的目标历史订单中约定的地点越合理，因此通过上述方法，可以使训练好的地点训练模型能够提供相对合理的约定地点，从而有利于降低服务请求方找到约定的地点时所消耗的时间。
实施例一
图1为本申请实施例一提供的一种位置确定方法的流程示意图，如图1所示，该位置确定方法包括以下步骤：
步骤101、在获取服务请求方发送的订单后，对所述服务请求方进行定位，以得到所述服务请求方当前的位置信息。
具体的，服务请求方发送的订单可以为网约车订单，在下单成功之后，为了确定一个上车地点，需要对服务请求方进行定位，以得到服务请求方当前的位置信息，以便在服务请求方当前位置的附近确定一个上车地点。
步骤102、将所述位置信息作为输入参数输入到已训练好的地点训练模型中，以得到服务地点的位置信息，其中，所述已训练好的地点训练模型是利用目标历史订单和所述目标历史订单对应的权重作为训练样本训练得到的。
具体的，将服务请求方当前的位置信息作为输入参数输入到已训练好的地点训练模型后，可以得到服务请求方当前位置的附近一个未做作为上车地点(服务地点)，以便服务请求方在该位置上车。
需要注意的是，关于具体的地点训练模型可以根据实际需要进行设定，在此不做具体限定，关于利用目标历史订单和目标历史订单对应的权重作为训练样本训练对地点训练模型进行训练的方式在下述有详细说明，在此不再详细说明。
步骤103、将所述服务地点的位置信息发送给所述服务请求方，以在所述服务请求方的地图上显示所述服务地点的位置信息对应位置。
具体的，在确定出上车地点后，需要将该上车地点发送给服务请求方，以便在服务请求方的地图上进行显示，从而使服务请求方根据地图的指示前往该上车地点，同时也会将上车地点发送给服务提供方，以便在服务提供方的地图上进行显示，从而使服务提供方根据地图的指示前往该上车地点去接服务请求方。
在本申请实施例中，由于上车地点是通过已训练好的地点训练模型得到的，且已训练好的地点训练模型是利用目标历史订单和目标历史订单对应的权重作为训练样本训练得到的，同时由于权重越大的目标历史订单作为训练样本时对训练结果的影响也越大，而权重越大的目标历史订单的目标地点越合理，因此通过上述方法，可以使训练好的地点训练模型能够提供相对合理的约定地点(上车地点)，从而有利于降低服务请求方找到约定的地点时所消耗的时间。
在一个可行的实施方案中，图2为本申请实施例一提供的另一种位置确定方法的流程示意图，如图2所示，在获取服务请求方发送的订单之前之前，该位置确定方法还包括以下步骤：
步骤201、获取所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数。
具体的，在目标历史订单在被创建之后，服务请求方会得到一个目标地点作为约定的地点，服务请求方会前往该目标地点，而服务请求方前往该目标地点的过程中，所述目标历史订单中的各目标维度的消耗参数能够体现服务请求方找到该目标地点的难易程度，例如：目标历史订单中的服务请求方消耗的时长与服务请求方找到该目标地点的难易程度呈正比关系，和/或目标历史订单中的服务请求方与服务提供方的通话时长和服务请求方找到该目标地点的难易程度呈正比关系，因此为了确定不同目标历史订单的权重，需要得到各目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数。
目标历史订单可以为一段时间已执行完毕的历史订单，或者是一段时间内服务请求方在达到目标地点后，等待时间小于预设阈值的历史订单等，关于目标历史订单的筛选条件可以根据实际需要进行设定，在此不做具体限定。
需要说明的是，具体的目标维度的数量和种类可以根据实际需要进行设定，在此不做具体限定。
需要注意的是，上述的目标地点包括能够被服务提供方接驾且不违反交通法规的地点，例如：道路两边允许机动车停靠的地方，因此通过上述目标地点对应的目标历史订单训练出来的地点训练模型能够推荐的上车地点也为被服务提供方接驾且不违反交通法规的地点。
步骤202、根据各所述目标维度的消耗参数对应的数值，确定各所述目标维度的消耗参数对应的权重，其中，各所述目标维度的消耗参数对应的数值和各所述目标维度的消耗参数对应的权重呈反比关系。
具体的，预先建立各目标维度的消耗参数对应的数值和该目标维度的消耗参数对应的权重的对应关系，在确定出一个目标历史订单的各目标维度的消耗参数后，利用该对应关系确定该目标历史订单中各目标维度的消耗参数对应的权重，且在该对应关系中，各目标维度的消耗参数对应的数值和该目标维度的消耗参数对应的权重成反比关系，以便使确定出来的越合理的目标地点(上车地点)对应的目标历史订单的权重越大。
举例说明，目标维度包括目标维度1、目标维度2和目标维度3，且预先建立各目标维度和权重的对应关系，如：目标维度1的消耗参数对应的数值在[0,3]时，对应的权重为1，目标维度1的消耗参数对应的数值在[4,6]时，对应的权重为0.5，目标维度1的消耗参数对应的数值在[7,10]时，对应的权重为0.2，目标维度2的消耗参数对应的数值在[0,4]时，对应的权重为1，目标维度2的消耗参数对应的数值在[5,7]时，对应的权重为0.5，目标维度2的消耗参数对应的数值在[8,11]时，对应的权重为0.2，目标维度3的消耗参数对应的数值在[0,4]时，对应的权重为1，目标维度3的消耗参数对应的数值在[5,7]时，对应的权重为0.5，目标维度3的消耗参数对应的数值在[8,12]时，对应的权重为0.2，在确定出各目标维度的消耗参数对应的数值后，可以利用该对应关系确定各目标维度的消耗参数对应的权重。
需要说明的是，上述仅是示例性的说明，关于具体的对应关系可以根据实际需要进行说明，在此不做具体限定。
步骤203、根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重。
需要说明的是，关于根据目标历史订单中各目标维度的消耗参数对应的权重，得到该目标历史订单对应的权重具体的方式可以根据实际需要进行设定，在此不做具体限定。
步骤204、将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单作为训练样本对地点训练模型进行训练，以得到训练好的地点训练模型。
需要说明的是，利用目标历史订单对应的权重和该目标历史订单作为训练样本对地点训练模型进行训练的具体方式可以根据实际需要进行设定，在此不做具体限定。
在本申请中，需要获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数，即：对于某一目标历史订单，从多个维度上确定服务请求方找到目标地点的难易程度，由于服务请求方越容易找到目标地点，则表示服务请求方找到目标地点时所消耗的时间越短，以及表示服务请求方找到目标地点时在各目标维度上的消耗参数越小，同时还表示该目标历史订单中的目标地点越合理，为了增大合理的目标地点对应的目标历史订单对训练结果的影响，需要为不同目标历史订单中的各目标维度的消耗参数确定权重，各目标维度的消耗参数越小，则该目标维度的消耗参数对应的权重越大，然后利用该目标历史订单中各目标维度的消耗参数对应的权重得到该目标历史订单对应的权重，目标历史订单对应的权重能够对将该目标历史订单作为训练样本时的训练结果产生影响，且权重越大的目标历史订单作为训练样本时对训练结果的影响也越大，由于权重越大的目标历史订单的目标地点越合理，因此通过上述方法，可以使训练好的地点训练模型能够提供相对合理的约定地点，从而有利于降低服务请求方找到约定的地点时所消耗的时间。
在一个可行的实施方案中，各所述目标维度的消耗参数包括以下至少一项：所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中与服务提供方的通话次数、所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中与服务提供方的通话总时长，以及所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中的步行距离。
具体的，服务请求方下发的订单在被服务提供方接受后，会由该服务提供方为该服务请求方提供服务，在服务提供方前往目标地点的过程中，如果服务器请求方找不到服务提供方时，会与服务提供方取得电话联系，并且目标地点越难找到时，服务请求方与服务提供方的通话次数越多，以及服务请求方与服务提供方的通话总时长也就越长，同时服务请求方到达目标地点的过程中的步行距离也越长，上述数据均会保存到目标历史订单中，因此在将上述三种维度作为目标维度后，可以通过这三种目标维度的消耗参数来确定服务请求方找到目标地点的难易程度。
在一个可行的实施方案中，图3为本申请实施例一提供的另一种位置确定方法的流程示意图，如图3所示，当目标维度的消耗参数包括上述的通话总时长时，在执行步骤201时，可以通过以下步骤实现：
步骤301、获取所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中每次与服务提供方进行通话时的通话时长。
步骤302、对各所述通话时长进行求和计算，以将求和结果作为所述通话总时长。
具体的，服务请求方在寻找目标地点的过程中，可能会与服务提供方取得电话联系，如果服务请求方与服务提供方取得了电话联系，那么会在目标历史订单中记录该次电话联系，以及该次电话联系的通话时长，然后将各次电话联系的通话时长进行求和之后，可以得到该目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中与服务提供方的通话总时长。
在一个可行的实施方案中，图4为本申请实施例一提供的另一种位置确定方法的流程示意图，如图4所示，当目标维度的消耗参数包括上述的步行距离时，在执行步骤201时，可以通过以下步骤实现：
步骤401、获取所述目标历史订单中服务请求方创建所述目标历史订单时的服务请求方位置。
步骤402、计算所述服务请求方位置和所述目标地点之间的直线距离，以将所述直线距离作为所述步行距离。
具体的，在服务请求方下单成功(服务请求方创建目标历史订单)后，会为该服务请求方进行定位以得到服务请求方位置，然后以服务请求方位置为基准为服务请求方分配一个相对较劲的地点作为上车地点，在完成上述操作之后，服务请求方位置和上车地点均会记录在目标历史订单中，而服务请求方位置和目标地点之间的直线距离能够直观反映上车地点与服务请求方的远近距离，且距离越远服务请求方往往越难找到上车地点，因此可以将直线距离作为目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中的步行距离。
在一个可行的实施方案中，图5为本申请实施例一提供的另一种位置确定方法的流程示意图，如图5所示，当目标维度的消耗参数包括上述的步行距离时，在执行步骤201时，还可以通过以下步骤实现：
步骤501、获取所述目标历史订单中所述服务请求方创建所述目标历史订单时的服务请求方位置。
步骤502、利用目标地图，计算从所述服务请求方位置到所述目标地点之间的最短行进距离，以将所述最短行进距离作为所述步行距离。
具体的，在服务请求方下单成功(服务请求方创建目标历史订单)后，会为该服务请求方进行定位以得到服务请求方位置，然后以服务请求方位置为基准为服务请求方分配一个相对较劲的地点作为上车地点，在完成上述操作之后，服务请求方位置和上车地点均会记录在目标历史订单中，但是服务请求方位置到上车地点往往不能直线到达，需要服务请求方按照道路的规划行进到上车地点，且行进路径往往不止一条，而最短的行进路径(最短行进距离)能够表示服务请求方找到上车地点的难易程度，且最短的行进路径越长则表示越难找到上车地点，目标历史订单会记录该最短的行进路径，因此可以将最短行进距离作为目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中的步行距离。
在一个可行的实施方案中，在执行步骤203时，可以通过以下两种方式实现：
方式一：对所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重进行加法计算，以将加法计算结果作为所述目标历史订单对应的权重。
方式二：对所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重进行乘法计算，以将乘法计算结果作为所述目标历史订单对应的权重。
具体的，通过方式一来确定目标历史订单对应的权重时，可以降低每个目标维度对目标历史订单对应的权重的影响，避免单一目标维度对目标历史订单对应的权重影响过大的情况，从而使得三种目标维度对目标历史订单对应的权重的影响比较平均。
由于不同的目标维度对服务请求方找到上车地点的难易程度的影响不同，通过方式二来确定目标历史订单对应的权重时，可以突出影响最大的目标维度在目标历史订单对应的权重中所占的比例。
需要说明的是，具体选择何种方式得到目标历史订单对应的权重可以根据实际需要进行设定，在此不做具体限定。
实施例二
本申请实施例二提供了一种模型训练方法，该模型训练方法通过以下方式实现：
获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数；
根据各所述目标维度的消耗参数对应的数值，确定各所述目标维度的消耗参数对应的权重，其中，各所述目标维度的消耗参数对应的数值和各所述目标维度的消耗参数对应的权重呈反比关系；
根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重；
将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单作为训练样本对地点训练模型进行训练，以得到训练好的地点训练模型。
具体的，关于上述实现方式的详细说明可以参考实施例一中的相关解释，在此不再详细说明。
在一个可行的实施方案中，各所述目标维度的消耗参数包括以下至少一项：所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中与服务提供方的通话次数、所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中与服务提供方的通话总时长，以及所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中的步行距离。
具体的，关于上述实现方式的详细说明可以参考实施例一中的相关解释，在此不再详细说明。
在一个可行的实施方案中，当所述目标维度的消耗参数包括所述通话总时长时，获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数，可以通过以下方式实现：
获取所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中每次与服务提供方进行通话时的通话时长；
对各所述通话时长进行求和计算，以将求和结果作为所述通话总时长。
具体的，关于上述实现方式的详细说明可以参考实施例一中的相关解释，在此不再详细说明。
在一个可行的实施方案中，当所述目标维度的消耗参数包括所述步行距离时，获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数，可以通过以下方式实现：
获取所述目标历史订单中服务请求方创建所述目标历史订单时的服务请求方位置；
计算所述服务请求方位置和所述目标地点之间的直线距离，以将所述直线距离作为所述步行距离。
具体的，关于上述实现方式的详细说明可以参考实施例一中的相关解释，在此不再详细说明。
在一个可行的实施方案中，当所述目标维度的消耗参数包括所述步行距离时，获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数，可以通过以下方式实现：
获取所述目标历史订单中所述服务请求方创建所述目标历史订单时的服务请求方位置；
利用目标地图，计算从所述服务请求方位置到所述目标地点之间的最短行进距离，以将所述最短行进距离作为所述步行距离。
具体的，关于上述实现方式的详细说明可以参考实施例一中的相关解释，在此不再详细说明。
在一个可行的实施方案中，根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重，可以通过以下两种方式实现：
方式一：对所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重进行加法计算，以将加法计算结果作为所述目标历史订单对应的权重。
方式二：对所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重进行乘法计算，以将乘法计算结果作为所述目标历史订单对应的权重。
具体的，关于上述两种实现方式的详细说明可以参考实施例一中的相关解释，在此不再详细说明。
在一个可行的实施方案中，将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单作为训练样本对地点训练模型进行训练，可以通过以下方式实现：
将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单作为成对的训练样本对地点训练模型进行训练。
具体的，在对地点训练模型进行训练时，需要使用多个训练样本对其进行训练，为了使不同的目标历史订单对训练结果的影响不同，需要将目标历史订单和该目标历史订单对应的权重作为成对的训练样本输入到地点训练模型中，以对地点训练模型进行训练，以使得训练好的地点训练模型能够为服务请求方提供相对合理的上车地点。
由于目标历史订单在被创建之后，服务请求方会得到一个目标地点作为约定的地点，服务请求方会前往该目标地点，而服务请求方前往该目标地点的过程能够体现服务请求方找到该目标地点的难易程度，因此在本申请中，需要获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数，即：对于某一目标历史订单，从多个维度上确定服务请求方找到目标地点的难易程度，由于服务请求方越容易找到目标地点，则表示服务请求方找到目标地点时所消耗的时间越短，以及表示服务请求方找到目标地点时在各目标维度上的消耗参数越小，同时还表示该目标历史订单中的目标地点越合理，为了增大合理的目标地点对应的目标历史订单对训练结果的影响，需要为不同目标历史订单中的各目标维度的消耗参数确定权重，各目标维度的消耗参数越小，则该目标维度的消耗参数对应的权重越大，然后利用该目标历史订单中各目标维度的消耗参数对应的权重得到该目标历史订单对应的权重，目标历史订单对应的权重能够对将该目标历史订单作为训练样本时的训练结果产生影响，且权重越大的目标历史订单作为训练样本时对训练结果的影响也越大，由于权重越大的目标历史订单的目标地点越合理，因此通过上述方法，可以使训练好的地点训练模型能够提供相对合理的约定地点，从而有利于降低服务请求方找到约定的地点时所消耗的时间。
实施例三
图6为本申请实施例三提供的一种位置确定装置的结构示意图，如图6所示，该位置确定装置包括：
定位单元61，用于在获取服务请求方发送的订单后，对所述服务请求方进行定位，以得到所述服务请求方当前的位置信息，所述定位单元61将所述位置信息发送给第一确定单元62；
所述第一确定单元62，用于将所述位置信息作为输入参数输入到已训练好的地点训练模型中，以得到服务地点的位置信息，其中，所述已训练好的地点训练模型是利用目标历史订单和所述目标历史订单对应的权重作为训练样本训练得到的，所述第一确定单元62将所述服务地点的位置信息发送给发送单元63；
所述发送单元63，用于将所述服务地点的位置信息发送给所述服务请求方，以在所述服务请求方的地图上显示所述服务地点的位置信息对应位置。
在一个可行的实施方案中，图7为本申请实施例三提供的另一种位置确定装置的结构示意图，如图7所示，所述位置确定装置，还包括：
获取单元64，用于在获取服务请求方发送的订单之前，获取所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数，所述获取单元64将各所述目标维度的消耗参数发送给第二确定单元65；
所述第二确定单元65，用于根据各所述目标维度的消耗参数对应的数值，确定各所述目标维度的消耗参数对应的权重，其中，各所述目标维度的消耗参数对应的数值和各所述目标维度的消耗参数对应的权重呈反比关系，所述第二确定单元65将各所述目标维度的消耗参数对应的权重发送给第三确定单元66；
所述第三确定单元66，用于根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重，所述第三确定单元66将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单发送给训练单元67；
所述训练单元67，用于将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单作为训练样本对地点训练模型进行训练，以得到训练好的地点训练模型。
在一个可行的实施方案中，各所述目标维度的消耗参数包括以下至少一项：
所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中与服务提供方的通话次数、所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中与服务提供方的通话总时长，以及所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中的步行距离。
在一个可行的实施方案中，当所述目标维度的消耗参数包括所述通话总时长时，所述获取单元64的配置在用于获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数时，包括：
获取所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中每次与服务提供方进行通话时的通话时长；
对各所述通话时长进行求和计算，以将求和结果作为所述通话总时长。
在一个可行的实施方案中，当所述目标维度的消耗参数包括所述步行距离时，所述获取单元64的配置在用于获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数时，包括：
获取所述目标历史订单中服务请求方创建所述目标历史订单时的服务请求方位置；
计算所述服务请求方位置和所述目标地点之间的直线距离，以将所述直线距离作为所述步行距离。
在一个可行的实施方案中，当所述目标维度的消耗参数包括所述步行距离时，所述获取单元64的配置在用于获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数时，包括：
获取所述目标历史订单中所述服务请求方创建所述目标历史订单时的服务请求方位置；
利用目标地图，计算从所述服务请求方位置到所述目标地点之间的最短行进距离，以将所述最短行进距离作为所述步行距离。
在一个可行的实施方案中，所述第三确定单元66的配置在用于根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重时，包括：
对所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重进行加法计算，以将加法计算结果作为所述目标历史订单对应的权重。
在一个可行的实施方案中，所述第三确定单元66的配置在用于根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重时，包括：
对所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重进行乘法计算，以将乘法计算结果作为所述目标历史订单对应的权重。
关于上述单元的详细介绍可参考实施例一的相关说明，在此不再详细赘述。
在本申请实施例中，由于上车地点是通过已训练好的地点训练模型得到的，且已训练好的地点训练模型是利用目标历史订单和目标历史订单对应的权重作为训练样本训练得到的，同时由于权重越大的目标历史订单作为训练样本时对训练结果的影响也越大，而权重越大的目标历史订单的目标地点越合理，因此通过上述方法，可以使训练好的地点训练模型能够提供相对合理的约定地点(上车地点)，从而有利于降低服务请求方找到约定的地点时所消耗的时间。
实施例四
图8为本申请实施例四提供的一种模型训练装置的结构示意图，如图8所示，该模型训练装置包括：
获取单元81，用于获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数，所述获取单元81将所述目标维度的消耗参数发送给第一确定单元82；
所述第一确定单元82，用于根据各所述目标维度的消耗参数对应的数值，确定各所述目标维度的消耗参数对应的权重，其中，各所述目标维度的消耗参数对应的数值和各所述目标维度的消耗参数对应的权重呈反比关系，所述第一确定单元82将各所述目标维度的消耗参数对应的权重发送给第二确定单元83；
所述第二确定单元83，用于根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重，所述第二确定单元83将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单发送给训练单元84；
所述训练单元84，用于将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单作为训练样本对地点训练模型进行训练，以得到训练好的地点训练模型。
在一个可行的实施方案中，各所述目标维度的消耗参数包括以下至少一项：
所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中与服务提供方的通话次数、所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中与服务提供方的通话总时长，以及所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中的步行距离。
在一个可行的实施方案中，当所述目标维度的消耗参数包括所述通话总时长时，所述获取单元81的配置在用于获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数时，包括：
获取所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中每次与服务提供方进行通话时的通话时长；
对各所述通话时长进行求和计算，以将求和结果作为所述通话总时长。
在一个可行的实施方案中，当所述目标维度的消耗参数包括所述步行距离时，所述获取单元81的配置在用于获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数时，包括：
获取所述目标历史订单中服务请求方创建所述目标历史订单时的服务请求方位置；
计算所述服务请求方位置和所述目标地点之间的直线距离，以将所述直线距离作为所述步行距离。
在一个可行的实施方案中，当所述目标维度的消耗参数包括所述步行距离时，所述获取单元81的配置在用于获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数时，包括：
获取所述目标历史订单中所述服务请求方创建所述目标历史订单时的服务请求方位置；
利用目标地图，计算从所述服务请求方位置到所述目标地点之间的最短行进距离，以将所述最短行进距离作为所述步行距离。
在一个可行的实施方案中，所述第二确定单元83的配置在用于根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重时，包括：
对所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重进行加法计算，以将加法计算结果作为所述目标历史订单对应的权重。
在一个可行的实施方案中，所述第二确定单元83的配置在用于根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重时，包括：
对所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重进行乘法计算，以将乘法计算结果作为所述目标历史订单对应的权重。
在一个可行的实施方案中，所述训练单元84的配置在用于将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单作为训练样本对地点训练模型进行训练时，包括：
将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单作为成对的训练样本对地点训练模型进行训练。
关于上述单元的详细介绍可参考实施例二的相关说明，在此不再详细赘述。
由于目标历史订单在被创建之后，服务请求方会得到一个目标地点作为约定的地点，服务请求方会前往该目标地点，而服务请求方前往该目标地点的过程能够体现服务请求方找到该目标地点的难易程度，因此在本申请中，需要获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数，即：对于某一目标历史订单，从多个维度上确定服务请求方找到目标地点的难易程度，由于服务请求方越容易找到目标地点，则表示服务请求方找到目标地点时所消耗的时间越短，以及表示服务请求方找到目标地点时在各目标维度上的消耗参数越小，同时还表示该目标历史订单中的目标地点越合理，为了增大合理的目标地点对应的目标历史订单对训练结果的影响，需要为不同目标历史订单中的各目标维度的消耗参数确定权重，各目标维度的消耗参数越小，则该目标维度的消耗参数对应的权重越大，然后利用该目标历史订单中各目标维度的消耗参数对应的权重得到该目标历史订单对应的权重，目标历史订单对应的权重能够对将该目标历史订单作为训练样本时的训练结果产生影响，且权重越大的目标历史订单作为训练样本时对训练结果的影响也越大，由于权重越大的目标历史订单的目标地点越合理，因此通过上述方法，可以使训练好的地点训练模型能够提供相对合理的约定地点，从而有利于降低服务请求方找到约定的地点时所消耗的时间。
实施例五
图9为本申请实施例五提供的一种电子设备的结构示意图，包括：处理器901、存储介质902和总线903，所述存储介质902包括如图6所示的位置确定装置，所述存储介质902存储有所述处理器901可执行的机器可读指令，当电子设备运行上述的位置确定方法时，所述处理器901与所述存储介质902之间通过总线903通信，所述处理器901执行所述机器可读指令，以执行以下步骤：
在获取服务请求方发送的订单后，对所述服务请求方进行定位，以得到所述服务请求方当前的位置信息；
将所述位置信息作为输入参数输入到已训练好的地点训练模型中，以得到服务地点的位置信息，其中，所述已训练好的地点训练模型是利用目标历史订单和所述目标历史订单对应的权重作为训练样本训练得到的；
将所述服务地点的位置信息发送给所述服务请求方，以在所述服务请求方的地图上显示所述服务地点的位置信息对应位置。
在本申请实施例中，所述存储介质902还可以执行其它机器可读指令，以执行如实施例一中其它所述的方法，关于具体执行的方法步骤和原理参见实施例一的说明，在此不再详细赘述。
实施例六
图10为本申请实施例六提供的一种电子设备的结构示意图，包括：处理器1001、存储介质1002和总线1003，所述存储介质1002包括如图8所示的模型训练装置，所述存储介质1002存储有所述处理器1001可执行的机器可读指令，当电子设备运行上述的模型训练方法时，所述处理器1001与所述存储介质1002之间通过总线1003通信，所述处理器1001执行所述机器可读指令，以执行以下步骤：
获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数；
根据各所述目标维度的消耗参数对应的数值，确定各所述目标维度的消耗参数对应的权重，其中，各所述目标维度的消耗参数对应的数值和各所述目标维度的消耗参数对应的权重呈反比关系；
根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重；
将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单作为训练样本对地点训练模型进行训练，以得到训练好的地点训练模型。
在本申请实施例中，所述存储介质1002还可以执行其它机器可读指令，以执行如实施例二中其它所述的方法，关于具体执行的方法步骤和原理参见实施例一的说明，在此不再详细赘述。
实施例七
本申请实施例七还提供了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，该计算机程序被处理器运行时执行以下步骤：
在获取服务请求方发送的订单后，对所述服务请求方进行定位，以得到所述服务请求方当前的位置信息；
将所述位置信息作为输入参数输入到已训练好的地点训练模型中，以得到服务地点的位置信息，其中，所述已训练好的地点训练模型是利用目标历史订单和所述目标历史订单对应的权重作为训练样本训练得到的；
将所述服务地点的位置信息发送给所述服务请求方，以在所述服务请求方的地图上显示所述服务地点的位置信息对应位置。
在本申请实施例中，该计算机程序被处理器运行时还可以执行其它机器可读指令，以执行如实施例一中其它所述的方法，关于具体执行的方法步骤和原理参见实施例一的说明，在此不再详细赘述。
实施例八
本申请实施例八还提供了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，该计算机程序被处理器运行时执行以下步骤：
获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数；
根据各所述目标维度的消耗参数对应的数值，确定各所述目标维度的消耗参数对应的权重，其中，各所述目标维度的消耗参数对应的数值和各所述目标维度的消耗参数对应的权重呈反比关系；
根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重；
将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单作为训练样本对地点训练模型进行训练，以得到训练好的地点训练模型。
在本申请实施例中，该计算机程序被处理器运行时还可以执行其它机器可读指令，以执行如实施例二中其它所述的方法，关于具体执行的方法步骤和原理参见实施例一的说明，在此不再详细赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考方法实施例中的对应过程，本申请中不再赘述。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块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单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以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，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请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)执行本申请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、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种位置确定方法，其特征在于，包括：
在获取服务请求方发送的订单后，对所述服务请求方进行定位，以得到所述服务请求方当前的位置信息；
将所述位置信息作为输入参数输入到已训练好的地点训练模型中，以得到服务地点的位置信息，其中，所述已训练好的地点训练模型是利用目标历史订单和所述目标历史订单对应的权重作为训练样本训练得到的；
将所述服务地点的位置信息发送给所述服务请求方，以在所述服务请求方的地图上显示所述服务地点的位置信息对应位置。
2.如权利要求1所述的位置确定方法，其特征在于，在获取服务请求方发送的订单之前，所述位置确定方法还包括：
获取所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数；
根据各所述目标维度的消耗参数对应的数值，确定各所述目标维度的消耗参数对应的权重，其中，各所述目标维度的消耗参数对应的数值和各所述目标维度的消耗参数对应的权重呈反比关系；
根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重；
将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单作为训练样本对地点训练模型进行训练，以得到训练好的地点训练模型。
3.如权利要求2所述的位置确定方法，其特征在于，各所述目标维度的消耗参数包括以下至少一项：
所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中与服务提供方的通话次数、所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中与服务提供方的通话总时长，以及所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中的步行距离。
4.一种模型训练方法，其特征在于，包括：
获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数；
根据各所述目标维度的消耗参数对应的数值，确定各所述目标维度的消耗参数对应的权重，其中，各所述目标维度的消耗参数对应的数值和各所述目标维度的消耗参数对应的权重呈反比关系；
根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重；
将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单作为训练样本对地点训练模型进行训练，以得到训练好的地点训练模型。
5.一种位置确定装置，其特征在于，包括：
定位单元，用于在获取服务请求方发送的订单后，对所述服务请求方进行定位，以得到所述服务请求方当前的位置信息，所述定位单元将所述位置信息发送给第一确定单元；
所述第一确定单元，用于将所述位置信息作为输入参数输入到已训练好的地点训练模型中，以得到服务地点的位置信息，其中，所述已训练好的地点训练模型是利用目标历史订单和所述目标历史订单对应的权重作为训练样本训练得到的，所述第一确定单元将所述服务地点的位置信息发送给发送单元；
所述发送单元，用于将所述服务地点的位置信息发送给所述服务请求方，以在所述服务请求方的地图上显示所述服务地点的位置信息对应位置。
6.如权利要求5所述的位置确定装置，其特征在于，所述位置确定装置，还包括：
获取单元，用于在获取服务请求方发送的订单之前，获取所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数，所述获取单元将各所述目标维度的消耗参数发送给第二确定单元；
所述第二确定单元，用于根据各所述目标维度的消耗参数对应的数值，确定各所述目标维度的消耗参数对应的权重，其中，各所述目标维度的消耗参数对应的数值和各所述目标维度的消耗参数对应的权重呈反比关系，所述第二确定单元将各所述目标维度的消耗参数对应的权重发送给第三确定单元；
所述第三确定单元，用于根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重，所述第三确定单元将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单发送给训练单元；
所述训练单元，用于将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单作为训练样本对地点训练模型进行训练，以得到训练好的地点训练模型。
7.如权利要求6所述的位置确定装置，其特征在于，各所述目标维度的消耗参数包括以下至少一项：
所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中与服务提供方的通话次数、所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中与服务提供方的通话总时长，以及所述目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中的步行距离。
8.一种模型训练装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取目标历史订单中服务请求方到达目标地点的过程中各目标维度的消耗参数，所述获取单元将所述目标维度的消耗参数发送给第一确定单元；
所述第一确定单元，用于根据各所述目标维度的消耗参数对应的数值，确定各所述目标维度的消耗参数对应的权重，其中，各所述目标维度的消耗参数对应的数值和各所述目标维度的消耗参数对应的权重呈反比关系，所述第一确定单元将各所述目标维度的消耗参数对应的权重发送给第二确定单元；
所述第二确定单元，用于根据所述目标历史订单中各所述目标维度的消耗参数对应的权重，得到所述目标历史订单对应的权重，所述第二确定单元将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单发送给训练单元；
所述训练单元，用于将所述目标历史订单对应的权重和所述目标历史订单作为训练样本对地点训练模型进行训练，以得到训练好的地点训练模型。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如权利要求1至3中任一项所述的位置确定方法的步骤或者以执行如权利要求4所述的模型训练方法的步骤。
10.一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有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至3中任一项所述的位置确定方法的步骤或者执行如权利要求4所述的模型训练方法的步骤。
CN201910907459.2A 2019-09-24 2019-09-24 位置确定方法、模型训练方法、装置、设备和存储介质 Active CN111832789B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910907459.2A CN111832789B (zh) 2019-09-24 2019-09-24 位置确定方法、模型训练方法、装置、设备和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910907459.2A CN111832789B (zh) 2019-09-24 2019-09-24 位置确定方法、模型训练方法、装置、设备和存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111832789A true CN111832789A (zh) 2020-10-27
CN111832789B CN111832789B (zh) 2024-09-06

Family

ID=72911634

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910907459.2A Active CN111832789B (zh) 2019-09-24 2019-09-24 位置确定方法、模型训练方法、装置、设备和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111832789B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022087971A1 (en) * 2020-10-29 2022-05-05 Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. Systems and methods for recommending pick-up location

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106919579A (zh) * 2015-12-24 2017-07-04 腾讯科技（深圳）有限公司 一种信息处理方法及装置、设备
CN107403560A (zh) * 2017-08-17 2017-11-28 北京经纬恒润科技有限公司 一种推荐上车地点的方法及装置
CN107492063A (zh) * 2016-06-13 2017-12-19 滴滴（中国）科技有限公司 一种上车点推荐处理方法及系统
CN108108821A (zh) * 2017-12-29 2018-06-01 广东欧珀移动通信有限公司 模型训练方法及装置
CN109062928A (zh) * 2018-06-11 2018-12-21 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种提示推荐上车点的方法及系统
US20190107404A1 (en) * 2017-06-13 2019-04-11 Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. Systems and methods for determining estimated time of arrival
CN109934387A (zh) * 2019-02-03 2019-06-25 北京三快在线科技有限公司 用于估测时间的方法、装置及电子设备
CN110163647A (zh) * 2019-03-14 2019-08-23 腾讯科技（深圳）有限公司 一种数据处理方法及装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106919579A (zh) * 2015-12-24 2017-07-04 腾讯科技（深圳）有限公司 一种信息处理方法及装置、设备
CN107492063A (zh) * 2016-06-13 2017-12-19 滴滴（中国）科技有限公司 一种上车点推荐处理方法及系统
US20190107404A1 (en) * 2017-06-13 2019-04-11 Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. Systems and methods for determining estimated time of arrival
CN107403560A (zh) * 2017-08-17 2017-11-28 北京经纬恒润科技有限公司 一种推荐上车地点的方法及装置
CN108108821A (zh) * 2017-12-29 2018-06-01 广东欧珀移动通信有限公司 模型训练方法及装置
CN109062928A (zh) * 2018-06-11 2018-12-21 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种提示推荐上车点的方法及系统
CN109934387A (zh) * 2019-02-03 2019-06-25 北京三快在线科技有限公司 用于估测时间的方法、装置及电子设备
CN110163647A (zh) * 2019-03-14 2019-08-23 腾讯科技（深圳）有限公司 一种数据处理方法及装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022087971A1 (en) * 2020-10-29 2022-05-05 Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. Systems and methods for recommending pick-up location

Also Published As

Publication number Publication date
CN111832789B (zh) 2024-09-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108344417A (zh) 一种导航方法、导航装置方法及移动终端
JP2019148928A (ja) レンタルサイクル運営システム及びプログラム
US10021243B2 (en) Telephone call placement
CN108986512A (zh) 一种公交车到站时间查询方法及装置
CN109284946B (zh) 一种行程距离、物流服务行程时间确定方法、装置和系统
CN104424812A (zh) 一种公交到站时间预测系统和方法
CN109658725B (zh) 停车场寻车方法、装置及系统、计算机设备、存储介质
CN107563579A (zh) 车辆管理方法及服务器
CN111832764A (zh) 一种数据处理方法、装置、电子设备和可读存储介质
CN111861643A (zh) 一种乘车位置的推荐方法、装置、电子设备及存储介质
CN111831967A (zh) 一种到店识别方法、装置、电子设备及介质
CN111651687B (zh) 上车点信息推送方法及装置、下车点信息推送方法及装置
CN105184435A (zh) 一种外勤人员管理方法及系统
CN111260092A (zh) 用于预测对象到达时间的系统和方法
CN112561285A (zh) 网点的推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN111832789A (zh) 位置确定方法、模型训练方法、装置、设备和存储介质
CN109670614A (zh) 一种处理订单的方法、装置、设备及存储介质
CN111028053B (zh) 一种订单处理的方法、装置、电子设备及存储介质
CN111860931A (zh) 一种到达时长提醒方法、装置、设备和存储介质
CN114221960B (zh) 基于自动驾驶公交车的数据推送方法和自动驾驶公交车
CN116665479A (zh) 车位推荐方法、装置、电子设备及存储介质
KR101377646B1 (ko) 주유 정보 제공 시스템 및 방법
CN111798258A (zh) 服务请求价格的计算方法、装置及系统
CN114692968A (zh) 取号处理方法、装置以及电子设备
CN113052397A (zh) 上车信息的确定方法、装置、电子设备和存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant