JP2022519026A - ノイズの多いマルチモーダルデータから関心地点についての最適な輸送サービスの場所を自動的に決定する方法 - Google Patents
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Abstract
Description
1.ベースラインモデルおよびパラメータのセットが与えられると、データのいくつかについて最適なサービスの場所を見つける。すべての既存データが利用可能である必要はなく、サブセットが実行する。簡潔さのために、これらの出力最適点は、「解決策案」と呼ばれる。
2.どの解決策案がフィードバックのために人間の専門家に示されるべきかを評価する。これは、次のようになされる。
a.まず、これらのメトリック(metric)のいずれかを測定する。
・解決策案の正確さの不確実性。例えば、アルゴリズムは、その推測が誤っている可能性があり、それを訂正するために人間の専門家を必要とすると判断する。
・潜在的な人間の専門家の答えの情報性。例えば、アルゴリズムは、解決策案に対する人間の答えが、可能な限り少ない反復でモデルの全体的な正しさを改善する最高の可能性を有すると判断する。
・このデータ地点の重要性。例えば、この場所を正しく取得することは、それが高価値POIであるために重要である。
・上記の適切なバランス。
b.次に、(2a)のメトリック上で高くランク付けされた解決策を示す。
3.(2b)における優先順位付けされた解決策は、(例えば、コンピューターダッシュボードまたは他の適切な人間-コンピューターインターフェースを介して)人間の専門家に示される。次いで、人間の専門家は、グラウンドトゥルース(例えば、最適なサービスの場所が実際に人間の専門家によって判断される)として「正解」を提供する。
4.人間の専門家の判断は、システムにフィードバックされる。そして、モデルパラメータは、自動的に微調整されて、人間が提供するグラウンドトゥルース回答に対するそれ自体のエラーを低減する。
5.新たに微調整されたモデルとパラメータで、および、データの完全に異なるサブセットまたは以前に使用したいくつかのデータのいずれかで、工程1から繰り返す。
Claims (20)
- 実在関心地点に関連付けられた複数の輸送サービス取引を受信する工程と、
前記複数の輸送サービス取引の各輸送サービス取引について、前記輸送サービス取引が実行される輸送サービスの場所を決定する工程と、
前記複数の輸送サービス取引について決定された前記輸送サービスの場所をクラスタ化する工程と、
前記クラスタ化する工程に基づいて前記実在関心地点についての1つまたは複数の輸送サービスの場所の候補を決定する工程と、
前記実在関心地点において実行されるべき輸送サービス取引と関連付けられたクライアントまたはサービスプロバイダに前記1つまたは複数の輸送サービスの場所の候補を提供する工程と、を含む輸送サービスの方法。 - 前記輸送サービスの場所は、ピックアップの場所、ドロップオフの場所、または配達の場所のうちの1つであり、
前記輸送サービス取引は、前記クライアントの要求に応じて前記サービスプロバイダによって1人または複数の人物、または、1つまたは複数のアイテムをピックアップまたはドロップオフする工程を含む請求項1に記載の方法。 - 前記輸送サービスの場所は、GPSデータおよびプロバイダアプリケーションソフトウェア相互作用データに基づいて決定される請求項1または2に記載の方法。
- 前記輸送サービスの場所は、前記輸送サービスの場所の画像、前記輸送サービスの場所のビデオ、テレマティックスデータ、オーディオ信号、ダッシュボードカメラ出力、クライアント対話、またはチャットログのうちの少なくとも1つに基づいて決定される請求項1ないし3のいずれかに記載の方法。
- 人間のフィードバックを求めるために解決策案を選択する工程と、
前記人間の前記フィードバックに基づいて前記1つまたは複数の輸送サービスの場所の候補を改善する工程と、をさらに含む請求項1ないし4のいずれかに記載の方法。 - 前記輸送サービスの場所をクラスタ化する工程は、クラスタリングパラメータを動的に調整する工程を含む請求項1ないし5のいずれかに記載の方法法。
- 前記クラスタリングパラメータは、クラスタを形成するのに必要とされる最小数の地点および最大近傍半径を含む請求項6に記載の方法。
- 前記輸送サービスの場所をクラスタ化する工程は、
前記輸送サービスの場所について、前記輸送サービスの場所の点密度分布を近似化する工程と、
前記近似化された点密度分布に基づいて、前記クラスタ化する工程の最大近傍半径を自動的に調整する工程と、を含む請求項1ないし7のいずれかに記載の方法。 - 前記実在関心地点に関連付けられた第2の複数の輸送サービス取引を受信する工程と、
前記第2の複数の輸送サービス取引に基づいて、前記1つまたは複数の輸送サービスの場所の候補を更新する工程と、をさらに含む請求項1ないし8のいずれかに記載の方法。 - 少なくとも1つのメモリと、
前記少なくとも1つのメモリに結合された少なくとも1つのプロセッサと、を含む輸送サービスのための装置であって、
前記少なくとも1つのプロセッサは、
実在関心地点に関連付けられた複数の輸送サービス取引を受信し、
前記複数の輸送サービス取引の各輸送サービス取引について、前記輸送サービス取引が実行される輸送サービスの場所を決定し、
前記複数の輸送サービス取引について決定された前記輸送サービスの場所をクラスタ化し、
前記クラスタ化に基づいて、前記実在関心地点についての1つまたは複数の輸送サービスの場所の候補を決定し、
前記実在関心地点において実行されるべき輸送サービス取引と関連付けられたクライアントまたはサービスプロバイダに、前記1つまたは複数の輸送サービスの場所の候補を提供するように構成されていることを特徴とする装置。 - 前記輸送サービスの場所は、ピックアップの場所、ドロップの場所、または配達の場所のうちの1つであり、
前記輸送サービス取引は、前記クライアントの要求に応じて前記サービスプロバイダによって1人または複数の人物、または、1つまたは複数のアイテムをピックアップまたはドロップオフすることを含む請求項10に記載の装置。 - 前記輸送サービスの場所は、GPSデータおよびプロバイダアプリケーションソフトウェア相互作用データに基づいて決定される請求項10または11に記載の装置。
- 前記輸送サービスの場所は、前記輸送サービスの場所の画像、前記輸送サービスの場所のビデオ、テレマティックスデータ、オーディオ信号、ダッシュボードカメラ出力、クライアント対話、またはチャットログのうちの少なくとも1つに基づいて決定される請求項10ないし12のいずれかに記載の装置。
- 前記少なくとも1つのプロセッサは、
人間のフィードバックを求めるために解決策案を選択し、
前記人間の前記フィードバックに基づいて前記1つまたは複数の輸送サービスの場所の候補を改善するようにさらに構成されている請求項10ないし13のいずれかに記載の装置。 - 前記輸送サービスの場所をクラスタ化するために、前記少なくとも1つのプロセッサは、クラスタリングパラメータを動的に調整するように構成されている請求項10ないし14のいずれかに記載の装置。
- 前記クラスタリングパラメータは、クラスタを形成するのに必要とされる最小数の地点および最大近傍半径を含む請求項15に記載の装置。
- 前記輸送サービスの場所をクラスタ化するために、前記少なくとも1つのプロセッサは、
前記輸送サービスの場所について、前記輸送サービスの場所の点密度分布を近似し、
前記近似された点密度分布に基づいて、前記クラスタ化の最大近傍半径を自動的に調整するように構成されている請求項10ないし16のいずれかに記載の装置。 - 前記少なくとも1つのプロセッサは、
前記実在関心地点に関連付けられた第2の複数の輸送サービス取引を受信し、
前記第2の複数の輸送サービス取引に基づいて、前記1つまたは複数の輸送サービスの場所の候補を更新するように構成されている請求項10ないし17のいずれかに記載の装置。 - コンピュータ実行可能コードを格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、
実在関心地点に関連付けられた複数の輸送サービス取引を受信し、
前記複数の輸送サービス取引の各輸送サービス取引について、前記輸送サービス取引が実行される輸送サービスの場所を決定し、
前記複数の輸送サービス取引について決定された前記輸送サービスの場所をクラスタ化し、
前記クラスタ化に基づいて前記実在関心地点についての1つまたは複数の輸送サービスの場所の候補を決定し、
前記実在関心地点で実行されるべき輸送サービス取引に関連付けられたクライアントまたはサービスプロバイダに前記1つまたは複数の輸送サービスの場所の候補を提供するための命令を含むことを特徴とする非一時的コンピュータ可読媒体。 - 前記輸送サービスの場所は、ピックアップの場所、ドロップオフの場所、または配達の場所のうちの1つであり、
前記輸送サービス取引は、前記クライアントの要求に応じて前記サービスプロバイダによって1人または複数の人物、または1つまたは複数のアイテムをピックアップまたはドロップオフすることを含む請求項19に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
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