CN112926804A - 一种基于用户接受度的推荐上车点的筛选方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于用户接受度的推荐上车点的筛选方法及系统。该方法包括：根据乘客的当前位置，展示并推送推荐上车点；统计乘客的接纳次数，计算乘客接受率；司机接单后前往推荐上车点，计算起点误差；统计起点误差的偏差度，计算司机接受率；以乘客接受率和司机接受率为坐标生成散点图；剔除第三象限的点，优化第二象限和第四象限的点。该筛选方法及系统具有使用体验好和满足用户需求的优点，通过过往的出行数据即可不断对现存的推荐上车点进行筛选，删去不合理的推荐上车点，减少对用户产生的干扰，具有较好使用体验，解决了现有的推荐系统存有的使用体验差和难以满足用户需求的问题，满足了打车出行领域的需要。

Description

一种基于用户接受度的推荐上车点的筛选方法及系统
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于用户接受度的推荐上车点的筛选方法及系统。
背景技术
线上打车出行是近年来较为普遍的出行方式，当用户下单时，应用软件会根据用户的当前位置生成多个可供上车的地点，即推荐上车点。推荐上车点通常设置在用户附近的道路上，以使司机可以达到该位置进行接单，推荐上车点免去了用户自行寻找合适道路的操作，简化了打车步骤，减少了司机和乘客的沟通成本，可使司机和乘客更快地相遇并开始行程。
由于道路上离用户距离相同的点位较多，导致现有的推荐上车点也数量较多，不便于进行后期维护，且容易对用户的选择产生了干扰，不便于快速选取合适的上车点，使用体验较差；另一方面，现有的推荐上车点的维护工作主要是由人工完成，在对推荐上车点进行筛选和改动的时候带有较大的主观性，未能充分考虑到乘客和司机的需求，因此需要一种新的筛选方法及系统来解决上述的不足。
发明内容
为了克服上述现有的推荐系统存有的使用体验差和难以满足用户需求的技术缺陷，本发明提供一种使用体验好和满足用户需求的基于用户接受度的推荐上车点的筛选方法及系统。
为了解决上述问题，本发明按以下技术方案予以实现的：
本发明所述的一种基于用户接受度的推荐上车点的筛选方法，其特征在于，该方法包括：
根据乘客的当前位置，展示并推送推荐上车点；
统计乘客的接纳次数，计算乘客接受率；
司机接单后前往推荐上车点，计算起点误差；
统计起点误差的偏差度，计算司机接受率；
以乘客接受率和司机接受率为坐标生成散点图；
剔除第三象限的点，优化第二象限和第四象限的点。
所述的根据乘客的当前位置，展示并推送推荐上车点，具体为：当任意一个乘客进行选择地点的操作，即根据乘客的当前位置，展示可选的所有推荐上车点，并将行走距离最短的一个推荐上车点设为推荐起点，完成推送行为。
所述的统计乘客的接纳次数，计算乘客接受率，具体为：如果用户使用推送的推荐上车点进行下单，则记录该次接纳行为，如果用户手动切换了其他推荐上车点，则不增加接纳次数，计算乘客的接纳次数与推荐上车点的推送次数的比值，即获得各个推荐上车点的乘客接受率。
所述的司机接单后前往推荐上车点，计算起点误差，具体为：乘客下单后，司机前往推荐上车点，接到乘客后开始行程，读取司机开始行程时的位置，计算该位置与推荐上车点的距离，获得起点误差。
所述的统计起点误差的偏差度，计算司机接受率，具体为：当司机的位置到推荐上车点的距离在最大误差以内时，才可以开始行程，计算最大误差与起点误差的差值，计算差值与最大误差的比值，即获得起点误差的偏差度，计算推荐上车点每次行程的偏差度的均值，即获得司机接受率。
所述的最大误差为50m～150m。
所述的以乘客接受率和司机接受率为坐标生成散点图，具体为：建立平面直角坐标系，以乘客接受率作为横坐标，司机接受率作为纵坐标，生成推荐上车点在坐标系上对应的坐标点，计算各坐标点的横坐标和纵坐标的均值，获得散点图中心点，然后重设各坐标点的坐标，使散点图中心点移动到坐标原点。
所述的剔除第三象限的点，优化第二象限和第四象限的点，具体为：将第三象限的坐标点所对应的推荐上车点从数据库中删去，修改第二象限的坐标点所对应的推荐上车点的地名和位置，修改第四象限的坐标点所对应的推荐上车点的位置。
一种基于用户接受度的推荐上车点的筛选系统，其特征在于，该系统包括：
推送组件，用于根据乘客的当前位置，展示并推送推荐上车点；
计算组件，用于统计乘客的接纳次数，计算乘客接受率；
误差组件，用于使司机接单后前往推荐上车点，计算起点误差；
偏差组件，用于统计起点误差的偏差度，计算司机接受率；
绘制组件，用于以乘客接受率和司机接受率为坐标生成散点图；
筛选组件，用于剔除第三象限的点，优化第二象限和第四象限的点。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明所述的一种基于用户接受度的推荐上车点的筛选方法及系统具有使用体验好和满足用户需求的优点，通过过往的出行数据即可不断对现存的推荐上车点进行筛选，保留优质的推荐上车点，删去不合理的推荐上车点，不仅便于进行后期维护，而且减少了对用户产生的干扰，便于快速选取合适的上车点，具有较好的使用体验；此外，该筛选方法充分参考了乘客和司机的使用偏好，保留接受度高的推荐上车点，具有较好的使用体验，解决了现有的推荐系统存有的使用体验差和难以满足用户需求的问题，满足了打车出行领域的需要。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明，其中：
图1是本发明的方法流程示意图；
图2是本发明的系统结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明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发明，并不用于限定本发明。
如图1～图2所示，本发明所述的一种基于用户接受度的推荐上车点的筛选方法，其特征在于，该方法包括：
101、根据乘客的当前位置，展示并推送推荐上车点；
所述的根据乘客的当前位置，展示并推送推荐上车点，具体为：当任意一个乘客进行选择地点的操作，即根据乘客的当前位置，展示可选的所有推荐上车点，并将行走距离最短的一个推荐上车点设为推荐起点，完成推送行为。
102、统计乘客的接纳次数，计算乘客接受率；
所述的统计乘客的接纳次数，计算乘客接受率，具体为：如果用户使用推送的推荐上车点进行下单，则记录该次接纳行为，如果用户手动切换了其他推荐上车点，则表明用户不接受该推荐上车点，因此不增加接纳次数，计算乘客的接纳次数与推荐上车点的推送次数的比值，即获得各个推荐上车点的乘客接受率。
103、司机接单后前往推荐上车点，计算起点误差；
所述的司机接单后前往推荐上车点，计算起点误差，具体为：乘客下单后，司机前往推荐上车点，接到乘客后开始行程，读取司机开始行程时的位置，计算该位置与推荐上车点的距离，获得起点误差。
104、统计起点误差的偏差度，计算司机接受率；
所述的统计起点误差的偏差度，计算司机接受率，具体为：当司机的位置到推荐上车点的距离在最大误差以内时，才可以开始行程，进一步的，所述的最大误差为50m～150m，作为本发明一种较佳的实施方式，所述的最大误差为100m，即，司机的位置到推荐上车点的距离在100m以内时，才可以开始行程，以减少乘客与司机的纠纷。
计算最大误差与起点误差的差值，计算差值与最大误差的比值，即获得起点误差的偏差度，计算推荐上车点每次行程的偏差度的均值，即获得司机接受率。
105、以乘客接受率和司机接受率为坐标生成散点图；
所述的以乘客接受率和司机接受率为坐标生成散点图，具体为：建立平面直角坐标系，以乘客接受率作为横坐标，司机接受率作为纵坐标，生成推荐上车点在坐标系上对应的坐标点，计算各坐标点的横坐标和纵坐标的均值，获得散点图中心点，然后重设各坐标点的坐标，使散点图中心点移动到坐标原点。
106、剔除第三象限的点，优化第二象限和第四象限的点。
所述的剔除第三象限的点，优化第二象限和第四象限的点，具体为：第三象限的点所对应的推荐上车点，其乘客接受率和司机接受率都低于均值，即用户接受度低，因此将第三象限的坐标点所对应的推荐上车点从数据库中删去。
第二象限的坐标点所对应的推荐上车点，其司机接受率高于均值，乘客接受率低于均值，表明用户不接受该部分推荐上车点，因此修改第二象限的坐标点所对应的推荐上车点的地名和位置。
第四象限的坐标点所对应的推荐上车点，其司机接受率低于均值，乘客接受率高于均值，表明司机不接受该部分推荐上车点，通常原因为地点难以达到，因此修改第四象限的坐标点所对应的推荐上车点的位置。
一种基于用户接受度的推荐上车点的筛选系统，其特征在于，该系统包括：
推送组件1，用于根据乘客的当前位置，展示并推送推荐上车点；
计算组件2，用于统计乘客的接纳次数，计算乘客接受率；
误差组件3，用于使司机接单后前往推荐上车点，计算起点误差；
偏差组件4，用于统计起点误差的偏差度，计算司机接受率；
绘制组件5，用于以乘客接受率和司机接受率为坐标生成散点图；
筛选组件6，用于剔除第三象限的点，优化第二象限和第四象限的点。
该筛选方法及系统具有使用体验好和满足用户需求的优点，通过过往的出行数据即可不断对现存的推荐上车点进行筛选，保留优质的推荐上车点，删去不合理的推荐上车点，不仅便于进行后期维护，而且减少了对用户产生的干扰，便于快速选取合适的上车点，具有较好的使用体验；此外，该筛选方法充分参考了乘客和司机的使用偏好，保留接受度高的推荐上车点，具有较好的使用体验，解决了现有的推荐系统存有的使用体验差和难以满足用户需求的问题，满足了打车出行领域的需要。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，故凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (9)

1.一种基于用户接受度的推荐上车点的筛选方法，其特征在于，该方法包括：
根据乘客的当前位置，展示并推送推荐上车点；
统计乘客的接纳次数，计算乘客接受率；
司机接单后前往推荐上车点，计算起点误差；
统计起点误差的偏差度，计算司机接受率；
以乘客接受率和司机接受率为坐标生成散点图；
剔除第三象限的点，优化第二象限和第四象限的点。
2.根据权利要求1所述的一种基于用户接受度的推荐上车点的筛选方法，其特征在于：所述的根据乘客的当前位置，展示并推送推荐上车点，具体为：当任意一个乘客进行选择地点的操作，即根据乘客的当前位置，展示可选的所有推荐上车点，并将行走距离最短的一个推荐上车点设为推荐起点，完成推送行为。
3.根据权利要求1所述的一种基于用户接受度的推荐上车点的筛选方法，其特征在于：所述的统计乘客的接纳次数，计算乘客接受率，具体为：如果用户使用推送的推荐上车点进行下单，则记录该次接纳行为，如果用户手动切换了其他推荐上车点，则不增加接纳次数，计算乘客的接纳次数与推荐上车点的推送次数的比值，即获得各个推荐上车点的乘客接受率。
4.根据权利要求1所述的一种基于用户接受度的推荐上车点的筛选方法，其特征在于：所述的司机接单后前往推荐上车点，计算起点误差，具体为：乘客下单后，司机前往推荐上车点，接到乘客后开始行程，读取司机开始行程时的位置，计算该位置与推荐上车点的距离，获得起点误差。
5.根据权利要求1所述的一种基于用户接受度的推荐上车点的筛选方法，其特征在于：所述的统计起点误差的偏差度，计算司机接受率，具体为：当司机的位置到推荐上车点的距离在最大误差以内时，才可以开始行程，计算最大误差与起点误差的差值，计算差值与最大误差的比值，即获得起点误差的偏差度，计算推荐上车点每次行程的偏差度的均值，即获得司机接受率。
6.根据权利要求5所述的一种基于用户接受度的推荐上车点的筛选方法，其特征在于：所述的最大误差为50m～150m。
7.根据权利要求1所述的一种基于用户接受度的推荐上车点的筛选方法，其特征在于：所述的以乘客接受率和司机接受率为坐标生成散点图，具体为：建立平面直角坐标系，以乘客接受率作为横坐标，司机接受率作为纵坐标，生成推荐上车点在坐标系上对应的坐标点，计算各坐标点的横坐标和纵坐标的均值，获得散点图中心点，然后重设各坐标点的坐标，使散点图中心点移动到坐标原点。
8.根据权利要求1所述的一种基于用户接受度的推荐上车点的筛选方法，其特征在于：所述的剔除第三象限的点，优化第二象限和第四象限的点，具体为：将第三象限的坐标点所对应的推荐上车点从数据库中删去，修改第二象限的坐标点所对应的推荐上车点的地名和位置，修改第四象限的坐标点所对应的推荐上车点的位置。
9.一种基于用户接受度的推荐上车点的筛选系统，其特征在于，该系统包括：
推送组件，用于根据乘客的当前位置，展示并推送推荐上车点；
计算组件，用于统计乘客的接纳次数，计算乘客接受率；
误差组件，用于使司机接单后前往推荐上车点，计算起点误差；
偏差组件，用于统计起点误差的偏差度，计算司机接受率；
绘制组件，用于以乘客接受率和司机接受率为坐标生成散点图；
筛选组件，用于剔除第三象限的点，优化第二象限和第四象限的点。
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Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106779141A (zh) * 2016-11-15 2017-05-31 百度在线网络技术（北京）有限公司 一种推荐上车地点的方法和装置
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
CN108269024A (zh) * 2018-01-31 2018-07-10 钟栎娜 一种基于大数据的旅游目的地评价方法
CN108986446A (zh) * 2017-06-01 2018-12-11 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 上车点获取方法、司机乘客互联方法、以及装置、系统
US20190064814A1 (en) * 2017-08-29 2019-02-28 Waymo Llc Arranging passenger pickups for autonomous vehicles
CN111859171A (zh) * 2019-09-24 2020-10-30 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种信息推送方法、装置、电子设备及存储介质
CN111859185A (zh) * 2020-06-28 2020-10-30 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种上车点推荐方法、系统、装置及存储介质
CN111859183A (zh) * 2020-06-22 2020-10-30 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种上车点推荐方法、系统、装置及存储介质
CN111861647A (zh) * 2020-07-03 2020-10-30 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种推荐上车点的方法和系统
CN112184371A (zh) * 2020-09-23 2021-01-05 广州宸祺出行科技有限公司 一种乘客推荐上车点的计算和引导方法、系统及存储介质

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106779141A (zh) * 2016-11-15 2017-05-31 百度在线网络技术（北京）有限公司 一种推荐上车地点的方法和装置
CN108986446A (zh) * 2017-06-01 2018-12-11 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 上车点获取方法、司机乘客互联方法、以及装置、系统
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
US20190064814A1 (en) * 2017-08-29 2019-02-28 Waymo Llc Arranging passenger pickups for autonomous vehicles
CN108269024A (zh) * 2018-01-31 2018-07-10 钟栎娜 一种基于大数据的旅游目的地评价方法
CN111859171A (zh) * 2019-09-24 2020-10-30 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种信息推送方法、装置、电子设备及存储介质
CN111859183A (zh) * 2020-06-22 2020-10-30 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种上车点推荐方法、系统、装置及存储介质
CN111859185A (zh) * 2020-06-28 2020-10-30 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种上车点推荐方法、系统、装置及存储介质
CN111861647A (zh) * 2020-07-03 2020-10-30 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种推荐上车点的方法和系统
CN112184371A (zh) * 2020-09-23 2021-01-05 广州宸祺出行科技有限公司 一种乘客推荐上车点的计算和引导方法、系统及存储介质

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