CN114897584A - 网约车订单处理方法、装置、服务器及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种网约车订单处理方法、装置、服务器及存储介质，涉及网约车技术领域，该方法包括：在接收到网约车用户发送的订单请求后，若网约车用户具有目标权限，则根据网约车用户使用所述目标权限的至少一个影响因素，确定网约车用户本次使用目标权限的概率；若网约车用户本次使用目标权限的概率大于预设概率，且网约车用户的目标权限剩余使用次数大于预设次数，则在快速派单通道中为网约车用户进行排队；若网约车用户确定使用目标权限，则采用在快速派单通道中的排队顺序为网约车用户进行派单处理。本发明实施例在确定使用概率比较高时，会预先为网约车用户进行排队处理，提高了快速派单的成功率。

Description

网约车订单处理方法、装置、服务器及存储介质

技术领域

本发明涉及网约车技术领域，尤其涉及一种网约车订单处理方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术

对于网约车用户来说，有些用户可能比较在意匹配时间，针对这些网约车用户可以开通快速派单权益，当网约车用户在发起订单后，说明自己需要使用快速派单权益，那么网约车的订单平台可以为该网约车用户进行快速派单处理。

然而，对于极端天气、或者其他极端情况导致可调配车辆比较少时，那么由于用户是发起订单后才会触发快速派单权益，可能导致用户并没有享受到快速派单权益，降低了快速派单的成功率。

发明内容

本发明提供一种网约车订单处理方法、装置、服务器及存储介质，能够在接收到订单请求后，判断网约车用户使用目标权限的概率，当使用概率比较高时，会预先为网约车用户进行排队处理，在确定用户使用目标权限后，采用预先排队的结果进行派单，从而提高了快速派单的成功率。

第一方面，本发明实施例提供一种网约车订单处理方法，包括：

在接收到网约车用户发送的订单请求后，判断网约车用户是否具有目标权限；

若所述网约车用户具有目标权限，则根据所述网约车用户使用所述目标权限的至少一个影响因素，确定所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率；

若所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率大于预设概率，且所述网约车用户的目标权限剩余使用次数大于预设次数，则在快速派单通道中为所述网约车用户进行排队；

若在接收到网约车的用户发送的订单请求之后的预设时间内，接收到所述网约车用户确定使用所述目标权限，则采用在快速派单通道中的排队顺序为所述网约车用户进行派单处理。

上述方法，能够接收到网约车用户发出订单请求后，确定网约车用户在具有目标权限后，判断网约车用户本次使用目标权限的概率，当概率大于预设概率时，说明用户使用目标权限的可能性比较高，那么会在快速派单通道中为用户预先排队，从而在确定其使用目标权限后，使用在快速派单通道中为用户预先排队的结果为网约车用户进行派单，这样提高了快速派单的成功率。

在一种可能实施的方式中，所述影响因素包括以下部分或全部：接收到订单请求时的天气情况、订单请求中的目的地、订单请求中的坐车起始时间、所述网约车用户的目标权限的剩余次数、接收到的订单请求在当月所处的时间、所述网约车用户周围的用户使用所述目标权限的情况。

由于天气比较坏的时候用户更有可能快速使用车辆，目的地比较特殊时，例如火车站、飞机场等用户更有可能快速使用车辆，坐车起始时间比之前订单起始时间比较晚时用户更有可能快速使用车辆，目标权限的剩余次数比较多时用户更可能使用目标权限，月初时用户更可能使用目标权限，周围的人均使用了目标权限等，综上所述，上述方法，能够根据天气情况、目的地、坐车起始时间、目标权限的剩余次数，在当月所处的时间，周围用户使用目标权限的情况，多个因素来确定网约车用户是否使用目标权限，从而提高了准确率。

在一种可能实施的方式中，根据所述网约车用户使用所述目标权限的至少一个影响因素，确定所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率，包括：

针对每个所述影响因素，若所述影响因素满足所述影响因素对应的预设条件，则确定所述影响因素对应的概率为第一预设值；

若所述影响因素不满足所述影响因素对应的预设条件，则确定所述影响因素对应的概率为第二预设值；其中，所述第一预设值大于所述第二预设值；

根据每个所述影响因素对应的概率，确定所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率；

或者

若满足所述影响因素对应的预设条件的所述影响因素的个数超过预设个数，则确定所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率为第三预设值；所述第三预设值大于预设概率；

或者

根据影响因素范围和概率的对应关系，确定每个所述影响因素所属的影响因素范围对应的概率，并将每个所述影响因素所属的影响因素范围对应的概率作为每个所述影响因素对应的概率；根据每个所述影响因素对应的概率，确定所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率。

上述方法，能够根据影响因素是否满足对应的预设条件，来确定影响因素的概率，或者基于影响因素的数值和概率的对应关系，来确定影响因素对应的概率，然后根据该概率确定网约车用户使用目标权限的概率，这样能够通过单个影响因素对应的概率来确定整个的概率，从而提高概率确定的准确率。或者，在影响因素大部分满足对应的预设条件，说明用户使用目标权限的概率越高，这样根据影响因素多数满足的情况下，来确定其概率，提高概率确定的准确率。

在一种可能实施的方式中，根据每个所述影响因素对应的概率，确定所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率，包括：

将每个所述影响因素对应的概率之和作为所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率；或者

将每个所述影响因素对应的预设权重和每个所述影响因素对应的概率乘积之和，作为所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率。

上述方法，能够通过每个影响因素对应的概率之和作为目标权限的概率或者将每个影响因素对应的预设权值和概率的乘积之和作为目标权限的概率，能够基于每个影响因素综合确定使用目标权限的概率，从而提高了确定的准确率。

在一种可能实施的方式中，所述方法还包括：

在接收到网约车用户发送的订单请求后，在普通派单通道中为所述网约车用户进行排队；

若所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率大于预设概率，且所述网约车用户的目标权限剩余使用次数小于预设次数，则采用在普通派单通道中的排队顺序为所述网约车用户进行派单处理。

上述方法，当目标权限剩余使用次数比较小，即说明该网约车用户不能够使用该目标权限，那么可以采用普通派单通道的排队结果为网约车用户进行派单处理，避免用户在进行确定是否使用目标权限后，才进行排队，导致派单时间过长，用户体验感比较低。

在一种可能实施的方式中，所述方法还包括：

若所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率大于预设概率，且所述网约车用户的目标权限剩余使用次数等于预设次数，则在接收到网约车的用户发送的订单请求之后的预设时间内，接收到所述网约车用户确定使用所述目标权限之后，给所述网约车用户发送提示信息提示所述网约车用户目标权限剩余使用次数等于预设次数，且发送是否使用所述目标权限的确定信息给所述网约车用户，并且在快速派单通道中为所述网约车用户进行排队；

在接收到所述网约车用户的反馈信息后，采用在快速派单通道中的排队顺序为所述网约车用户进行派单处理；其中，所述反馈信息是所述网约车用户在接收到是否使用所述目标权限的确定信息之后，确定自己使用所述目标权限后发送的。

上述方法，在确定目标权限的剩余使用次数比较低，那么需要用户两次确定后才能确定用户使用目标权限，从而为用户在快速派单通道中为所述网约车用户进行排队，并采用在快速派单通道中的排队顺序为所述网约车用户进行派单处理，提高了派单的快速性。

第二方面，本发明实施例提供一种网约车订单处理装置，包括：

判断模块，用于在接收到网约车用户发送的订单请求后，判断网约车用户是否具有目标权限；

概率确定模块，用于若所述网约车用户具有目标权限，则根据所述网约车用户使用所述目标权限的至少一个影响因素，确定所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率；

排队模块，用于若所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率大于预设概率，且所述网约车用户的目标权限剩余使用次数大于预设次数，则在快速派单通道中为所述网约车用户进行排队；

订单处理模块，用于若在接收到网约车的用户发送的订单请求之后的预设时间内，接收到所述网约车用户确定使用所述目标权限，则采用在快速派单通道中的排队顺序为所述网约车用户进行派单处理。

在一种可能实施的方式中，所述影响因素包括以下部分或全部：接收到订单请求时的天气情况、订单请求中的目的地、订单请求中的坐车起始时间、所述网约车用户的目标权限的剩余次数、接收到的订单请求在当月所处的时间、所述网约车用户周围的用户使用所述目标权限的情况。

第三方面，本发明实施例提供一种用于订单处理的服务器，包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如第一方面中任一项所述的网约车订单处理方法。

第四方面，本发明实施例提供一种存储介质，当所述存储介质中的指令由服务器的处理器执行时，使得所述服务器能够执行如第一方面中任一项所述的网约车订单处理方法。

另外，第二方面至第四方面中任一种实现方式所带来的技术效果可参见第一方面中不同实现方式所带来的技术效果，此处不再赘述。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种网约车订单处理方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种用户侧订单请求发起页面的示意图；

图3为本发明实施例提供的一种用户侧目标权益使用情况的示意图；

图4为本发明实施例提供的另一种网约车订单处理方法的示意图；

图5为本发明实施例提供的再一种网约车订单处理方法的示意图；

图6为本发明实施例提供的一种网约车订单处理装置的结构示意图；

图7为本发明实施例提供的一种服务器的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅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做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

以下结合附图进行详细说明本发明：

结合图1所示，本发明实施例提供了一种网约车订单处理方法，包括：

S100：在接收到网约车用户发送的订单请求后，判断网约车用户是否具有目标权限；

结合图2所示，网约车用户预约网约车的情况，网约车用户填入起始地址、目的地、和坐车起始时间，然后将这些信息填写完成后将该信息发送给用于订单处理的服务器，这就是订单请求，发出订单请求后，服务器接收订单请求，并判断该网约车用户是否具有目标权限。

结合图3所示，用户侧的页面中包括：T币加倍、生日礼包、免费取消、优先派单(这里的优先派单即为快速派单的意思，仅为两种不同的说法，以下均采用快速派单进行说明)、信用提升、会员价等权益。其中，目标权限可以为快速派单权益。为了提升快速派单权益使用感受更加明显，这里快速派单权益上面写的5次，对应这个级别的用户每月有5次机会使用快速派单权益，用户发单后可以点击按钮，使用快速派单。服务器会给这个用户进行快速派单处理，不选择按钮的用户属于普通派单。

其中，服务器侧会记录具有快速派单权益的每个用户，且具有快速派单权益的每个用户的剩余使用次数。当然，对于满足快速派单权益的用户，每个月会更新其快速派单权益的剩余使用次数，例如，规定每个月有5次快速派单权益使用次数，那么月初第一天会更新该使用次数，用户A上个月使用4次快速派单权益，那么用户A这个月月初第一天会更新为5次。实例性的，结合表1所示：

用户	本月剩余使用次数
		用户A	5
用户B	4
		用户C	5
用户D	2

在步骤100中，服务器可以通过查看记录具有快速派单权益的用户的数据，如表1所示，判断发起订单请求的网约车用户是否在上表中，例如，发起订单请求的网约车用户为用户A，那么在上表中，从而确定该网约车用户具有目标权限。

S101：若网约车用户具有目标权限，则根据网约车用户使用目标权限的至少一个影响因素，确定网约车用户本次使用目标权限的概率；

由于天气比较坏的时候用户更有可能快速使用车辆，天气比较坏例如雨天、雪天、大风天等；目的地比较特殊时，例如火车站、飞机场等用户更有可能快速使用车辆；坐车起始时间比之前订单起始时间比较晚时用户更有可能快速使用车辆，例如，网约车用户的历史坐车时间为8点～8点10分，当前网约车用户的坐车起始时间为8点30分，那么比通常历史坐车起始时间晚，那么网约车用户该次可能需要更快的使用车辆；坐车起始时间是节假日结束前一天的晚上，那么网约车用户该次可能需要更快的使用车辆；坐车起始时间是电影散场的时间，那么网约车用户该次可能需要更快的使用车辆；目标权限的剩余次数比较多时用户更可能使用目标权限，月初时用户更可能使用目标权限，网约车用户周围的用户使用目标权限，那么会使得网约车用户该次可能需要更快的使用车辆等。

基于上述的内容，本发明实施例影响因素包括以下部分或全部：接收到订单请求时的天气情况、订单请求中的目的地、订单请求中的坐车起始时间、网约车用户的目标权限的剩余次数、接收到的订单请求在当月所处的时间、网约车用户周围的用户使用目标权限的情况。

S102：若网约车用户本次使用目标权限的概率大于预设概率，且网约车用户的目标权限剩余使用次数大于预设次数，则在快速派单通道中为网约车用户进行排队；

其中，预设次数可以为1，那么当网约车用户的目标权限剩余使用次数大于1时，即可在快速派单通道中为网约车用户进行排队。

S103：若在接收到网约车的用户发送的订单请求之后的预设时间内，接收到网约车用户确定使用目标权限，则采用在快速派单通道中的排队顺序为网约车用户进行派单处理。

再结合图2和图3所示，当用户在图2中发起订单请求之后，在图3中的用户点击快速派单后，服务器判断在接收到网约车的用户发送的订单请求，与接收到网约车用户确定使用目标权限之间的时间段，是否小于预设时间，例如该时间段为20秒，预设时间为30秒，那么20秒小于30秒，那么满足条件，确定采用在快速派单通道中的排队顺序为所述网约车用户进行派单处理。

如果在接收到订单请求后，为网约车用户在快速派单通道进行排队，但是有些网约车用户没有考虑使用目标权限，那么在确定网约车用户没有使用所述目标权限之后，才在普通派单通道中为所述网约车用户进行排队，会导致排队时间比较晚，那么本发明提出在接收到网约车用户发送的订单请求后，所述方法还包括：在普通派单通道中为所述网约车用户进行排队；

在接收到网约车的用户发送的订单请求之后的预设时间内，接收到所述网约车用户确定使用所述目标权限之后，所述方法还包括：取消在普通派单通道的排队。

若接收到网约车的用户发送的订单请求之后的预设时间内，确定所述网约车用户没有使用所述目标权限，所述方法还包括：采用在普通派单通道中的排队顺序为网约车用户进行派单。

上述方案，能够避免网约车用户在最终确定没有使用目标权限后导致排队时间比较长的问题，提高了用户体检感。

示例性的，由于在接收到网约车用户发送的订单请求后，已经在普通派单通道中为网约车用户进行排队，所以若网约车用户本次使用目标权限的概率大于预设概率，且网约车用户的目标权限剩余使用次数小于预设次数，则采用在普通派单通道中的排队顺序为网约车用户进行派单处理。

例如，预设次数为1，当网约车用户的目标权限剩余使用次数小于1，那么网约车用户的目标权限剩余使用次数为0时，那么说明该网约车用户不具有使用目标权限的情况，对于这种情况，无须再进行用户确定是否使用目标权限的操作了，就可以采用接收订单之后在普通派单通道中为网约车用户进行排队的排队顺序为网约车用户进行派单处理。

基于上述的内容，结合图4所示，本发明实施例提供另一种网约车订单处理方法，包括：

S400：在接收到网约车用户发送的订单请求后，在普通派单通道中为网约车用户进行排队，并判断网约车用户是否具有目标权限；

S401：若网约车用户具有目标权限，则根据网约车用户使用目标权限的至少一个影响因素，确定网约车用户本次使用所述目标权限的概率；

S402：若网约车用户本次使用所述目标权限的概率大于预设概率，且网约车用户的目标权限剩余使用次数大于预设次数，则在快速派单通道中为网约车用户进行排队；

S403：若网约车用户本次使用所述目标权限的概率大于预设概率，且网约车用户的目标权限剩余使用次数小于预设次数，则采用在普通派单通道中的排队顺序为网约车用户进行派单处理；

S404：若在接收到网约车的用户发送的订单请求之后的预设时间内，接收到网约车用户确定使用目标权限，则采用在快速派单通道中的排队顺序为网约车用户进行派单处理。

示例性的，所述方法还包括：若所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率大于预设概率，且网约车用户的目标权限剩余使用次数等于预设次数，则在接收到网约车的用户发送的订单请求之后的预设时间内，接收到网约车用户确定使用目标权限之后，给网约车用户发送提示信息提示网约车用户目标权限剩余使用次数等于预设次数，且发送是否使用目标权限的确定信息给网约车用户，并且在快速派单通道中为所述网约车用户进行排队；

在接收到网约车用户的反馈信息后，采用在快速派单通道中的排队顺序为网约车用户进行派单处理；其中，反馈信息是网约车用户在接收到是否使用目标权限的确定信息之后，确定自己使用目标权限后发送的。

具体来说，当网约车用户的目标权限剩余使用次数为1时，并且网约车用户触发图3中的快速派单时，即网约车用户首次选择使用目标权限，为防止网约车用户误触发的情况，会发出提示，让网约车用户进行第二次确认是否使用该权益，同时在快速派单通道中为所述网约车用户进行排队。当网约车用户返回的第二次确认指令后，再采用在快速派单通道中的排队顺序为所述网约车用户进行派单处理。

基于上述的内容，结合图5所示，本发明实施例提供另一种网约车订单处理方法，包括：

S500：在接收到网约车用户发送的订单请求后，判断网约车用户是否具有目标权限；

S501：若网约车用户具有目标权限，则根据网约车用户使用目标权限的至少一个影响因素，确定网约车用户本次使用目标权限的概率；

S502：若网约车用户本次使用目标权限的概率大于预设概率，且网约车用户的目标权限剩余使用次数大于预设次数，则在快速派单通道中为网约车用户进行排队；

S503：若在接收到网约车的用户发送的订单请求之后的预设时间内，接收到网约车用户确定使用目标权限，则采用在快速派单通道中的排队顺序为网约车用户进行派单处理。

S504：若网约车用户本次使用所述目标权限的概率大于预设概率，且网约车用户的目标权限剩余使用次数等于预设次数，则在接收到网约车的用户发送的订单请求之后的预设时间内，接收到网约车用户确定使用目标权限之后，给网约车用户发送提示信息提示网约车用户目标权限剩余使用次数等于预设次数，且发送是否使用目标权限的确定信息给网约车用户，并且在快速派单通道中为网约车用户进行排队；

S505：在接收到网约车用户的反馈信息后，采用在快速派单通道中的排队顺序为网约车用户进行派单处理；其中，反馈信息是网约车用户在接收到是否使用目标权限的确定信息之后，确定自己使用目标权限后发送的。

示例性的，根据至少一个网约车用户使用所述目标权限的影响因素，确定网约车用户本次使用目标权限的概率的方式可以包括多种，本发明实施例介绍以下几种：

方式1：针对每个影响因素，若影响因素满足影响因素对应的预设条件，则确定影响因素对应的概率为第一预设值；

若影响因素不满足影响因素对应的预设条件，则确定影响因素对应的概率为第二预设值；其中，第一预设值大于第二预设值；

根据每个影响因素对应的概率，确定网约车用户本次使用目标权限的概率；

其中，影响因素包括以下部分或全部：接收到订单请求时的天气情况、订单请求中的目的地、订单请求中的坐车起始时间、网约车用户的目标权限的剩余次数、接收到的订单请求在当月所处的时间、网约车用户周围的用户使用目标权限的情况。

当影响因素为接收到订单请求时的天气情况，接收到订单请求时的天气情况对应的预设条件为：天气为雨天、或者雪天、或者大风。

当影响因素为订单请求中的目的地，订单请求中的目的地对应的预设条件为：火车站、飞机场等。

当影响因素为订单请求中的坐车起始时间，订单请求中的坐车起始时间对应的预设条件为：订单请求中的坐车起始时间超过，与订单请求中的坐车起始时间最相近的该网约车用户的历史订单中的坐车起始时间段中的最大时间。

例如，采集到该网约车用户的历史订单中的坐车起始时间为晚上6点、晚上6点01、晚上6点05、早上8点、早上8点01、早上8点10分。那么可以确定该网约车用户的历史订单中的坐车起始时间段包括两个,一个是晚上5点50分到晚上6点10分，一个是早上7点50分到早上8点10分，那么当前订单请求中的坐车起始时间为早上8点30，那么相比于与其最近的历史坐车起始时间段位早上7点50分到早上8点10分而言，其中的最大时间为8点10分，可知早上8点30坐车的时间会晚于历史订单中的坐车起始时间段中的最大时间，早上8点10分。

或者，订单请求中的坐车起始时间对应的预设条件为：坐车起始时间为节假期前一天的下午7点到第二天早上7点。当然这个时间段仅为示例性，可以根据需要进行任意设定。

例如，该网约车用户的坐车起始时间为晚上8点，且为五一的假期最后一天，那么满足该坐车起始时间满足对应的预设条件。

或者，订单请求中的坐车起始时间对应的预设条件为：坐车起始时间属于电影散场的时间范围。

电影散场的时间范围是包含电影散场的时间段，例如电影散场为晚上8点半，那么电影散场的时间范围为晚上8点20到晚上9点。具体来说，该网约车用户的坐车起始时间为晚上8点35，那么满足该坐车起始时间满足对应的预设条件。

影响因素为所述网约车用户的目标权限的剩余次数，所述网约车用户的目标权限的剩余次数对应的预设条件为：所述网约车用户的目标权限的剩余次数大于3次。

影响因素为接收到的订单请求在当月所处的时间，接收到的订单请求在当月所处的时间对应的预设条件为：接收到的订单请求在当月所处的时间为月初，即月初为当月的1号到10号。

影响因素为网约车用户周围的用户使用目标权限的情况，网约车用户周围的用户使用所述目标权限的情况对应的预设条件为：网约车用户周围的大多数用户使用目标权限。

网约车用户周围的用户，可以为距离网约车用户不到500米的打车用户。当然500米仅为示例性的。

网约车用户周围的大多数用户，这里的大多数用户中提到的个数可以根据网约车用户周围的用户的总个数来确定的。例如，网约车用户周围的用户的总个数为10个，那么网约车用户周围的大多数用户为8个；网约车用户周围的用户的总个数为3个，那么网约车用户周围的大多数用户为2个；网约车用户周围的用户的总个数为2个，那么网约车用户周围的大多数用户为1个。

第一预设值是根据影响因素的个数确定的，第二预设值为0，例如影响因素为6个，那么第一预设值可以为1除于6等于16％，那么影响因素满足一个，即为16％，当影响因素为接收到订单请求时的天气情况、订单请求中的目的地、订单请求中的坐车起始时间、网约车用户的目标权限的剩余次数、接收到的订单请求在当月所处的时间、网约车用户周围的用户使用目标权限的情况，上述均满足对应的预设条件，那么每个影响因素对应的概率均为16％。

或者，第一预设值为70％，第二预设值为30％，即满足对应的预设条件，那么该影响因素对应的概率为70％。

对此，上述仅为示例性的，具体可以根据用户需求进行自行设定。

其中，影响因素对应的概率，为该影响因素影响网约车用户本次使用目标权限的概率。

方式2：若满足影响因素对应的预设条件的所述影响因素的个数超过预设个数，则确定网约车用户本次使用所述目标权限的概率为第三预设值；第三预设值大于预设概率；

其中，预设个数可以根据影响因素的个数决定，例如影响因素为5个，预设个数需要比5个小，那么可以设置为3个。其中，影响因素对应的预设条件于方式1的相同，详细可以参考方式1。

方式3：根据影响因素范围和概率的对应关系，确定每个所述影响因素所属的影响因素范围对应的概率，并将每个所述影响因素所属的影响因素范围对应的概率作为每个所述影响因素对应的概率；根据每个所述影响因素对应的概率，确定所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率。

对于影响因素范围和概率的对应关系可以为预先设定的，以影响因素为下述内容为例：接收到订单请求时的天气情况、订单请求中的目的地、订单请求中的坐车起始时间、网约车用户的目标权限的剩余次数、接收到的订单请求在当月所处的时间、网约车用户周围的用户使用目标权限的情况。

当影响因素为接收到订单请求时的天气情况，结合表2所示：

影响因素范围	概率
		大雨、雪、大风	70％
其他	30％

当影响因素为订单请求中的目的地，结合表3所示：

影响因素范围	概率
		火车站、飞机场、地铁站	70％
其他	30％

当影响因素为订单请求中的坐车起始时间(这边以历史坐车起始时间为例，对于其他两个预设条件与该情况相似，均为不同程度，对设置不同的概率)，结合表4所示：

影响因素范围	概率
		8点30(历史坐车起始时间8点)	60％
8点40点(历史坐车起始时间8点)	70％
		9点(历史坐车起始时间8点)	80％
8点(历史坐车起始时间8点)	10％

当影响因素为网约车用户的目标权限的剩余次数，结合表5所示：

影响因素范围	概率
		5(预设个数为3次)	80％
4	70％
		3	60％

当影响因素为接收到的订单请求在当月所处的时间，结合表6所示：

影响因素范围	概率
		1号到9号	70％
其他	30％

当影响因素为网约车用户周围的用户使用目标权限的情况，假设网约车用户周围的用户的总个数为5，周围大多数的用户的个数为4，结合表7所示：

影响因素	概率
		5	90％
4	70％

结合上述内容，示例性的，若接收到订单请求时的天气情况为大雨，那么结合表2所示，接收到订单请求时的天气情况对应的概率为70％；

若订单请求中的目的地为Q市B写字楼，结合表3所示，接收到订单请求时的天气情况对应的概率为30％；

若订单请求中的坐车起始时间为早上8点，结合表4所示，订单请求中的坐车起始时间对应的概率为10％；

若网约车用户使用所述目标权限的剩余次数为4，结合表5所示，网约车用户使用所述目标权限的剩余次数对应的概率为70％；

若接收到的订单请求在当月所处的时间为11号，结合表6所示，订单请求中的坐车起始时间对应的概率为30％。

若网约车用户周围的用户使用目标权限的情况为网约车用户周围的4个用户均使用目标权限，结合表7所示，网约车用户周围的用户使用目标权限的情况对应的概率为70％。

其中，根据每个影响因素对应的概率，确定网约车用户本次使用所述目标权限的概率，包括：

将每个影响因素对应的概率之和作为网约车用户本次使用目标权限的概率；或者

将每个影响因素对应的预设权重和每个影响因素对应的概率乘积之和，作为网约车用户本次使用目标权限的概率。

以上述示例为例，接收到订单请求时的天气情况对应的概率为70％、接收到订单请求时的天气情况对应的概率为30％、订单请求中的坐车起始时间对应的概率为10％、网约车用户使用所述目标权限的剩余次数对应的概率为70％、订单请求中的坐车起始时间对应的概率为30％，网约车用户周围的用户使用目标权限的情况对应的概率为70％，那么70％+30％+10％+70％+30％+70％＝280％，2.8为网约车用户本次使用所述目标权限的概率。

或者，根据实际的情况，设置每个影响因素对应的预设权重，例如，接收到订单请求时的天气情况对应的预设权重为25％、订单请求中的目的地对应的预设权重为15％、订单请求中的坐车起始时间对应的预设权重为15％、所述网约车用户的目标权限的剩余次数对应的预设权重为15％、接收到的订单请求在当月所处的时间对应的预设权重为20％，网约车用户周围的用户使用所述目标权限的情况对应的预设权重为10％。

70％*25％+30％*15％+10％*15％+70％*15％+30％*20％+70％*10％＝47％，那么0.47为网约车用户本次使用目标权限的概率。

如图6所示，本发明还提供一种网约车订单处理装置，包括：

判断模块600，用于在接收到网约车用户发送的订单请求后，判断网约车用户是否具有目标权限；

概率确定模块601，用于若所述网约车用户具有目标权限，则根据所述网约车用户使用所述目标权限的至少一个影响因素，确定所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率；

排队模块602，用于若所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率大于预设概率，且所述网约车用户的目标权限剩余使用次数大于预设次数，则在快速派单通道中为所述网约车用户进行排队；

订单处理模块603，用于若在接收到网约车的用户发送的订单请求之后的预设时间内，接收到所述网约车用户确定使用所述目标权限，则采用在快速派单通道中的排队顺序为所述网约车用户进行派单处理。

可选的，所述影响因素包括以下部分或全部：接收到订单请求时的天气情况、订单请求中的目的地、订单请求中的坐车起始时间、所述网约车用户的目标权限的剩余次数、接收到的订单请求在当月所处的时间、所述网约车用户周围的用户使用所述目标权限的情况。

可选的，概率确定模块601，具体用于：

针对每个所述影响因素，若所述影响因素满足所述影响因素对应的预设条件，则确定所述影响因素对应的概率为第一预设值；

若所述影响因素不满足所述影响因素对应的预设条件，则确定所述影响因素对应的概率为第二预设值；其中，所述第一预设值大于所述第二预设值；

根据每个所述影响因素对应的概率，确定所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率；

或者

若满足所述影响因素对应的预设条件的所述影响因素的个数超过预设个数，则确定所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率为第三预设值；所述第三预设值大于预设概率；

或者

根据影响因素范围和概率的对应关系，确定每个所述影响因素所属的影响因素范围对应的概率，并将每个所述影响因素所属的影响因素范围对应的概率作为每个所述影响因素对应的概率；根据每个所述影响因素对应的概率，确定所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率。

可选的，概率确定模块601，还用于：

将每个所述影响因素对应的概率之和作为所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率；或者

将每个所述影响因素对应的预设权重和每个所述影响因素对应的概率乘积之和，作为所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率。

可选的，排队模块602，还用于：

在接收到网约车用户发送的订单请求后，在普通派单通道中为所述网约车用户进行排队；

若所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率大于预设概率，且所述网约车用户的目标权限剩余使用次数小于预设次数，则采用在普通派单通道中的排队顺序为所述网约车用户进行派单处理。

可选的，排队模块602，用于：

若所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率大于预设概率，且所述网约车用户的目标权限剩余使用次数等于预设次数，则在接收到网约车的用户发送的订单请求之后的预设时间内，接收到所述网约车用户确定使用所述目标权限之后，给所述网约车用户发送提示信息提示所述网约车用户目标权限剩余使用次数等于预设次数，且发送是否使用所述目标权限的确定信息给所述网约车用户，并且在快速派单通道中为所述网约车用户进行排队；

在接收到所述网约车用户的反馈信息后，采用在快速派单通道中的排队顺序为所述网约车用户进行派单处理；其中，所述反馈信息是所述网约车用户在接收到是否使用所述目标权限的确定信息之后，确定自己使用所述目标权限后发送的。

另外，结合图1-图6描述的本发明实施例的知识图谱生成方法和装置可以由服务器来实现。

该用于订单处理的服务器，包括：处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如上述介绍的任一项所述的网约车订单处理方法。

基于上述的介绍，示例性的，提出了图7的服务器结构。

服务器可以包括处理器710以及存储有计算机程序指令的存储器720。

具体地，上述处理器710可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。

存储器720可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器720可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器720可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器720可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器720是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器720包括只读存储器(ROM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。

处理器710通过读取并执行存储器720中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种执行任务的方法。

在一个示例中，服务器还可包括通信接口730和总线740。其中，如图7所示，处理器710、存储器720、通信接口730通过总线740连接并完成相互间的通信。

通信接口730，主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。

总线740包括硬件、软件或两者，将服务器的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线740可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。

该服务器可以基于接收到的任务，执行本发明实施例中的执行任务的方法，从而实现结合图1-图6描述的网约车订单处理方法和装置。

另外，结合上述实施例中的服务器，本发明实施例可提供一种存储介质，当所述存储介质中的指令由服务器的处理器执行时，使得所述服务器能够执行如上述任一项所述的网约车订单处理方法。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生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装置。

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数据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数据处理设备上，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。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作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发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种网约车订单处理方法，其特征在于，包括：

在接收到网约车用户发送的订单请求后，判断网约车用户是否具有目标权限；

若所述网约车用户具有目标权限，则根据所述网约车用户使用所述目标权限的至少一个影响因素，确定所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率；

若所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率大于预设概率，且所述网约车用户的目标权限剩余使用次数大于预设次数，则在快速派单通道中为所述网约车用户进行排队；

若在接收到网约车的用户发送的订单请求之后的预设时间内，接收到所述网约车用户确定使用所述目标权限，则采用在快速派单通道中的排队顺序为所述网约车用户进行派单处理。

2.根据权利要求1所述的网约车订单处理方法，其特征在于，所述影响因素包括以下部分或全部：接收到订单请求时的天气情况、订单请求中的目的地、订单请求中的坐车起始时间、所述网约车用户的目标权限的剩余次数、接收到的订单请求在当月所处的时间、所述网约车用户周围的用户使用所述目标权限的情况。

3.根据权利要求1或2所述的网约车订单处理方法，其特征在于，根据所述网约车用户使用所述目标权限的至少一个影响因素，确定所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率，包括：

针对每个所述影响因素，若所述影响因素满足所述影响因素对应的预设条件，则确定所述影响因素对应的概率为第一预设值；

若所述影响因素不满足所述影响因素对应的预设条件，则确定所述影响因素对应的概率为第二预设值；其中，所述第一预设值大于所述第二预设值；

根据每个所述影响因素对应的概率，确定所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率；

或者

若满足所述影响因素对应的预设条件的所述影响因素的个数超过预设个数，则确定所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率为第三预设值；所述第三预设值大于预设概率；

或者

根据影响因素范围和概率的对应关系，确定每个所述影响因素所属的影响因素范围对应的概率，并将每个所述影响因素所属的影响因素范围对应的概率作为每个所述影响因素对应的概率；根据每个所述影响因素对应的概率，确定所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率。

4.根据权利要求3所述的网约车订单处理方法，其特征在于，根据每个所述影响因素对应的概率，确定所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率，包括：

将每个所述影响因素对应的概率之和作为所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率；或者

将每个所述影响因素对应的预设权重和每个所述影响因素对应的概率乘积之和，作为所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率。

5.根据权利要求1所述的网约车订单处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

在接收到网约车用户发送的订单请求后，在普通派单通道中为所述网约车用户进行排队；

若所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率大于预设概率，且所述网约车用户的目标权限剩余使用次数小于预设次数，则采用在普通派单通道中的排队顺序为所述网约车用户进行派单处理。

6.根据权利要求1所述的网约车订单处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率大于预设概率，且所述网约车用户的目标权限剩余使用次数等于预设次数，则在接收到网约车的用户发送的订单请求之后的预设时间内，接收到所述网约车用户确定使用所述目标权限之后，给所述网约车用户发送提示信息提示所述网约车用户目标权限剩余使用次数等于预设次数，且发送是否使用所述目标权限的确定信息给所述网约车用户，并且在快速派单通道中为所述网约车用户进行排队；

在接收到所述网约车用户的反馈信息后，采用在快速派单通道中的排队顺序为所述网约车用户进行派单处理；其中，所述反馈信息是所述网约车用户在接收到是否使用所述目标权限的确定信息之后，确定自己使用所述目标权限后发送的。

7.一种网约车订单处理装置，其特征在于，包括：

判断模块，用于在接收到网约车用户发送的订单请求后，判断网约车用户是否具有目标权限；

概率确定模块，用于若所述网约车用户具有目标权限，则根据所述网约车用户使用所述目标权限的至少一个影响因素，确定所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率；

排队模块，用于若所述网约车用户本次使用所述目标权限的概率大于预设概率，且所述网约车用户的目标权限剩余使用次数大于预设次数，则在快速派单通道中为所述网约车用户进行排队；

订单处理模块，用于若在接收到网约车的用户发送的订单请求之后的预设时间内，接收到所述网约车用户确定使用所述目标权限，则采用在快速派单通道中的排队顺序为所述网约车用户进行派单处理。

8.根据权利要求7所述的网约车订单处理装置，其特征在于，所述影响因素包括以下部分或全部：接收到订单请求时的天气情况、订单请求中的目的地、订单请求中的坐车起始时间、所述网约车用户的目标权限的剩余次数、接收到的订单请求在当月所处的时间、所述网约车用户周围的用户使用所述目标权限的情况。

9.一种用于订单处理的服务器，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至权利要求6中任一项所述的网约车订单处理方法。

10.一种存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由服务器的处理器执行时，使得所述服务器能够执行如权利要求1至权利要求6中任一项所述的网约车订单处理方法。

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