TW201921262A - 用於命名接載位置的方法和系統 - Google Patents

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Abstract

一種用於命名接載位置的方法，包括從終端獲取與使用者相關的位置對，該位置對包括當前位置和接載位置。該方法還包括基於位置對和目標POI資料庫確定第一和第二初始POI。該方法還包括確定第一初始POI的特徵和第二初始POI的特徵。該方法還包括獲取用於命名接載位置的訓練後的命名模型，並確定第一初始POI的第一分數和第二初始POI的第二分數。該方法還包括基於第一分數和第二分數確定最終POI，以及基於最終POI確定接載位置的名稱。

Description

用於命名接載位置的方法和系統
本申請一般涉及機器學習，尤其涉及使用機器學習技術命名接載位置的方法和系統。
本申請主張2017年08月04日提交的編號為PCT/CN2017/095979的國際申請案的優先權，其內容以引用方式被包含於此。
許多基於位置的服務及/或應用程式，例如網路地圖服務、導航服務和線上隨選服務，可能需要命名接載位置以提供服務。例如，對於隨選服務，當乘客設置接載位置時，司機需要知道接載位置在哪裡。如果僅提供接載位置的經度和緯度，則對司機去找接載位置是不方便的。因此，需要命名接載位置，使司機更容易接載乘客。
根據本申請的一個態樣，提供了一種系統。該系統包括儲存一組指令的至少一個儲存裝置和與該至少一個儲存裝置通訊的至少一個處理器。當執行該組指令時，該至少一個處理器被配置為使系統實施以下操作：操作至少一個處理器中的邏輯電路以獲取與訂單相關的位置對，該位置對包括當前位置和接載位置；操作至少一個處理器中的邏輯電路以基於位置對和目標興趣點（Point Of Interest，POI）資料庫確定第一POI和第二初始POI；操作至少一個處理器中的邏輯電路以基於第一初始POI和位置對確定第一初始POI的特徵；操作至少一個處理器中的邏輯電路以基於第二初始POI和位置對確定第二初始POI的特徵；操作至少一個處理器中的邏輯電路以獲取用於命名接載位置的訓練後的命名模型；操作至少一個處理器中的邏輯電路以基於第一初始POI的特徵和訓練後的命名模型確定第一初始POI的第一分數；操作至少一個處理器中的邏輯電路以基於第二初始POI的特徵和訓練後的命名模型確定第二初始POI的第二分數；操作至少一個處理器中的邏輯電路以基於第一分數和第二分數確定最終POI；以及操作至少一個處理器中的邏輯電路以基於最終POI確定接載位置的名稱。
在一些實施例中，第一初始POI或第二初始POI在距當前位置的第一距離內並且在距接載位置的第二距離內。
在一些實施例中，訓練後的命名模型包括自我調整增強模型或梯度增強決策樹（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）模型。
在一些實施例中，可以根據訓練命名模型的過程產生訓練後的命名模型，該過程包括：獲取初始命名模型；獲取複數個訓練樣本；使用所獲取的複數個訓練樣本訓練初始命名模型以獲取訓練後的命名模型。
在一些實施例中，複數個訓練樣本包括根據產生訓練樣本的過程產生的至少一個訓練樣本，該過程包括：確定與歷史訂單相關的歷史訂單資訊；將歷史訂單資訊映射到參考POI；基於歷史訂單資訊確定參考POI的參考特徵；以及基於參考POI的參考特徵和歷史訂單資訊產生至少一個訓練樣本。
在一些實施例中，歷史訂單資訊包括歷史位置資料、歷史最終接載位置資料、歷史推薦接載位置資料或歷史接載位置名稱中的至少一個。
在一些實施例中，歷史訂單資訊包括歷史接載位置名稱；以及確定參考POI的參考特徵還包括：基於參考POI的名稱與歷史訂單的歷史接載位置名稱的相似性，將歷史訂單資訊映射到參考POI。
在一些實施例中，歷史訂單資訊包括歷史最終接載位置資料和歷史推薦接載位置資料；參考POI的參考特徵包括重定位行為資料；以及基於歷史訂單資訊確定參考POI的參考特徵還包括：獲取歷史最終接載位置資料；獲取歷史推薦接載位置資料；以及基於歷史最終接載位置資料和歷史推薦接載位置資料確定重定位行為資料。
在一些實施例中，基於產生POI資料庫的過程來確定目標POI資料庫，該過程包括：獲取初始POI資料庫，初始POI資料庫包括參考POI；以及基於參考POI的屬性確定目標POI資料庫。
在一些實施例中，基於參考POI的屬性確定目標POI資料庫還包括：基於歷史訂單資訊確定目標POI資料庫。
根據本申請的另一態樣，提供了一種在計算裝置上實施的方法，該計算裝置具有連接到網路的處理器、儲存媒體和通訊平臺。該方法包括：由處理器獲取與訂單相關位置對，該位置對包括當前位置和接載位置；由處理器基於位置對和目標POI資料庫確定第一初始興趣點（POI）和第二初始POI；由處理器基於第一初始POI和位置對確定第一初始POI的特徵；由處理器基於第二初始POI和位置對確定第二初始POI的特徵；由處理器獲取用於命名接載位置的訓練後的命名模型；由處理器基於第一初始POI的特徵和訓練後的命名模型確定第一初始POI的第一分數；由處理器基於第二初始POI的特徵和訓練後的命名模型確定第二初始POI的第二分數；由處理器基於第一分數和第二分數確定最終POI；以及由處理器基於最終POI確定接載位置的名稱。
在一些實施例中，第一初始POI或第二初始POI在距當前位置的第一距離內並且在距接載位置的第二距離內。
在一些實施例中，訓練後的命名模型包括自我調整增強模型或梯度增強決策樹（GBDT）模型。
在一些實施例中，可以根據訓練命名模型的過程產生訓練後的命名模型，該過程包括：獲取初始命名模型；獲取複數個訓練樣本；使用所獲取的複數個訓練樣本訓練初始命名模型以獲取訓練後的命名模型。
在一些實施例中，複數個訓練樣本包括根據產生訓練樣本的過程產生的至少一個訓練樣本，該過程包括：確定與歷史訂單相關的歷史訂單資訊；將歷史訂單資訊映射到參考POI；基於歷史訂單資訊確定參考POI的參考特徵；以及基於參考POI的參考特徵和歷史訂單資訊產生至少一個訓練樣本。
在一些實施例中，歷史訂單資訊包括歷史位置資料、歷史最終接載位置資料、歷史推薦接載位置資料或歷史接載位置名稱中的至少一個。
在一些實施例中，歷史訂單資訊包括歷史接載位置名稱；以及確定參考POI的參考特徵還包括：基於參考POI的名稱與歷史訂單的歷史接載位置名稱的相似性，將歷史訂單資訊映射到參考POI。
在一些實施例中，歷史訂單資訊包括歷史最終接載位置資料和歷史推薦接載位置資料；參考POI的參考特徵包括重定位行為資料；以及基於歷史訂單資訊確定參考POI的參考特徵還包括：獲取歷史最終接載位置資料；獲取歷史推薦接載位置資料；以及基於歷史最終接載位置資料和歷史推薦接載位置資料確定重定位行為資料。
在一些實施例中，基於產生POI資料庫的過程來確定目標POI資料庫，該過程包括：獲取初始POI資料庫，初始POI資料庫包括參考POI；以及基於參考POI的屬性確定目標POI資料庫。
根據本申請的另一態樣，提供了一種非暫時性電腦可讀取媒體，該電腦可讀取媒體包括用於啟動終端和隨選服務運輸平臺之間的連接的至少一組指令。當由電子終端的至少一個處理器執行時，所述至少一組指令可以指示至少一個處理器執行以下動作：從終端獲取與使用者相關的位置對，該位置對包括當前位置和接載位置；基於位置對和目標POI資料庫確定第一初始興趣點（POI）和第二初始POI；基於第一初始POI和位置對確定第一初始POI的特徵；基於第二初始POI和位置對確定第二初始POI的特徵；獲取用於命名接載位置的訓練後的命名模型；基於第一初始POI的特徵和命名模型確定第一初始POI的第一分數；基於第二初始POI的特徵和命名模型確定第二初始POI的第二分數；基於第一分數和第二分數確定最終POI；以及基於最終POI確定接載位置的名稱。
根據本申請的另一態樣，提供了一種在計算裝置上實施的系統，該計算裝置具有連接到網路的處理器、儲存媒體和通訊平臺。該系統包括：位置獲取模組，被配置為獲取位置對，該位置對包括當前位置和接載位置；初始POI確定模組，被配置為基於位置對和目標POI資料庫確定第一初始興趣點（POI）和第二初始POI；特徵擷取模組，被配置為基於第一初始POI和位置對確定第一初始POI的特徵；特徵擷取模組，還被配置為基於第二初始POI和位置對確定第二初始POI的特徵；模型獲取模組，被配置為獲取用於命名接載位置的訓練後的命名模型；模型獲取模組，還被配置為基於第一初始POI的特徵和訓練後的命名模型確定第一初始POI的第一分數；模型獲取模組，還被配置為基於第二初始POI的特徵和訓練後的命名模型確定第二初始POI的第二得分；命名模組，被配置為基於第一分數和第二分數確定最終POI；以及命名模組還被配置為基於最終POI確定接載位置的名稱。
另外的特徵將在接下來的描述中部分地闡述，並且對於本領域具有通常知識者在檢閱下文和附圖時將部分地變得顯而易見，或者可以通過示例的生產或操作而被學習。本申請的特徵可以通過實踐或使用在下面討論的詳細示例中闡述的方法、手段和組合的各個態樣來實現和獲得。
下述描述是為了使本領域具有通常知識者能製造和使用本申請，並且該描述是在特定的應用及其要求的背景下提供的。對於本領域具有通常知識者來說，顯然可以對所揭露的實施例作出各種改變。另外，在不偏離本申請的精神和範圍的情況下，本申請中所定義的普遍原則可以適用於其他實施例和應用場景。因此，本申請並不限於所揭露的實施例，而應被給予與申請專利範圍一致的最寬泛的範圍。
此處使用的術語僅僅用來描述特定的示意性實施例，並且不具有限定性。如本申請和申請專利範圍中所示，除非上下文明確提示例外情形，「一」、「一個」、「一種」及/或「該」等詞並非特指單數，也可以包括複數。應該被理解的是，本申請中所使用的術語「包括」與「包含」僅提示已明確標識的特徵、整數、步驟、操作、元素、及/或組件，而不排除可以存在和添加其他一個或多個特徵、整數、步驟、操作、元素、組件、及/或其組合。
根據以下對附圖的描述，本申請所述的和其他的特徵、特色，以及相關結構元素的功能和操作方法，以及製造的經濟和部件組合更加顯而易見，這些都構成說明書的一部分。然而，應當理解，附圖僅僅是為了說明和描述的目的，並不旨在限制本申請的範圍。應當理解的是，附圖並不是按比例的。
本申請中使用了流程圖用來說明根據本申請的實施例的系統所執行的操作。應當理解的是，流程圖的操作不一定按照順序來精確地執行。相反，可以按照倒序執行或同時處理各種步驟。此外，可以將一個或多個其他操作添加到這些流程圖中。從這些流程圖中移除一個或多個操作。
此外，儘管本申請中揭露的系統和方法主要涉及命名訂單的接載位置，但是還應該理解，這僅是一個示例性實施例。本申請的系統和方法可以能適用於其他任一種隨選服務。例如，本申請的系統和方法可以應用於不同環境下的運輸系統，包括陸地、海洋、航太或類似物或其任意組合。所述運輸系統的載具可以包括計程車、私家車、搭便車、公車、列車、子彈列車、高鐵、地鐵、船舶、航空器、太空船、熱氣球、無人駕駛載具或類似物或其任意組合。所述運輸系統也可以包括用於管理及/或分配的任一種運輸系統，例如，接收及/或送快遞的系統。本申請的系統和方法的應用可以包括網頁、瀏覽器外掛程式、用戶端、客製系統、內部分析系統、人工智慧機器人或類似物或其任意組合。
在本申請中，術語「乘客」、「請求者」、「服務請求者」和「客戶」可以交換使用，其表示可以請求或預定服務的個體、實體或工具。在本申請中，術語「司機」、「提供者」、「服務提供者」和「供應方」也可以交換使用，其表示可以提供服務或促進該服務提供的個體、實體或工具。在本申請中，術語「使用者」可以表示可以請求服務、預定服務、提供服務或促進該服務提供的個體、實體或工具。例如，使用者可以是乘客、司機、操作者或類似物或其任意組合。在本申請中，術語「乘客」和「乘客終端」可以交換使用，而且術語「司機」和「司機終端」可以交換使用。
在本申請中，術語「服務」、「請求」和「服務請求」可以交換使用，其表示由乘客、請求者、服務請求者、客戶、司機、提供者、服務提供者、供應方或類似物或其任意組合所發起的請求。所述服務請求可以被乘客、請求者、服務請求者、客戶、司機、提供者、服務提供者、供應方中的任一個接受。所述服務請求可以是計費的或免費的。
本申請中使用的定位技術可以包括全球定位系統（Global Positioning System，GPS）、全球衛星導航系統（Global Navigation Satellite System，GLONASS）、北斗導航系統（Compass Navigation System，COMPASS）、伽利略定位系統、准天頂衛星系統（Quasi-Zenith Qatellite System，QZSS）、無線保真（Wireless Fidelity，WiFi）定位技術或類似物或其任意組合。以上定位系統中的一個或多個可以在本申請中交換使用。
本申請的一個態樣涉及用於命名訂單的接載位置的線上系統和方法。系統可以首先從與服務請求者相關的終端或儲存器獲取位置對，然後調用與該位置對相關的多個興趣點（POI）。系統還可以獲取命名接載位置的訓練後的命名模型，並確定每個POI的一個或多個特徵。系統還可以基於每個POI的一個或多個特徵確定每個POI的分數，並基於分數對POI進行排序。系統還可以基於排序從POI中確定最終POI，並基於最終POI確定接載位置的名稱。
需要注意的是，線上隨選運輸服務，例如包括線上招呼計程車組合服務在內的線上招呼計程車，是起源於後網際網路時代的一種新的服務方式。它為使用者和服務提供者提供了只在後網際網路時代才可能實現的技術方案。在網際網路時代之前，當使用者在街道上招呼一輛計程車時，計程車預定請求和接受只能在乘客和一個看見該乘客的計程車司機之間發生。如果乘客通過電話招呼一輛計程車，服務請求和接受只能在該乘客和服務提供者（例如，計程車公司或代理人）之間發生。然而，線上計程車允許一個使用者即時地和自動地向與該使用者相距一段距離的大量的個別服務提供者（例如，計程車）分配服務請求。它同時允許複數個服務提供者同時地和即時地對該服務請求進行回應。因此，通過網際網路，所述線上隨選運輸系統可以為使用者和服務提供者提供一個更加高效率的交易平臺，這在傳統的網際網路時代之前的運輸服務系統中是無法達到的。當系統從乘客接收訂單時，系統可以命名訂單的接載位置。根據接載位置的名稱，司機可以更容易地接載乘客。
圖1係根據本申請的一些實施例所示的用於示例性隨選服務系統100的方塊圖。例如，隨選服務系統100可以是一個用於運輸服務的線上運輸服務平臺，運輸服務則例如是計程車招呼服務、駕駛服務、貨物遞送服務、汽車司機服務、快捷汽車服務、共乘服務、公車服務、短期司機出租服務、接駁服務。該隨選服務系統100可以是一包含一伺服器110、一網路120、一請求者終端130、一提供者終端140、一儲存器150以及定位系統160的線上平臺。該伺服器110可包含一處理引擎112及/或一處理引擎113。
在一些實施例中，伺服器110可以是一單一伺服器或一伺服器組。該伺服器組可以是集中式或分散式的（例如，伺服器110可以是一分散式系統）。在一些實施例中，伺服器110可以是本地的或遠端的。例如，伺服器110可通過網路120存取儲存在請求者終端130、提供者終端140及/或儲存器150內的資訊及/或資料。在另一範例中，伺服器110可與請求者終端130、提供者終端140及/或資料儲存器150直接連接，並且存取儲存在其中的資訊及/或資料。在一些實施例中，伺服器110可在一雲端平臺上執行。僅僅作為範例，該雲端平臺可以包括一私有雲、公共雲、混合雲、社區雲、分散式雲、內部雲、多層雲或類似物或其任意組合。在一些實施例中，伺服器110可以在圖2中描述的包含了一個或者多個組件的計算裝置200上執行。
在一些實施例中，該伺服器110可包含一處理引擎112及/或一處理引擎113。該處理引擎112及/或處理引擎113可處理與服務請求相關聯的資訊及/或資料來執行在本申請中揭示的伺服器110的一個或者多個功能。例如，處理引擎112可以被配置為獲取複數個歷史隨選服務並確定訂單的接載位置的名稱。處理引擎113可以確定用於命名訂單的接載位置的訓練後的命名模型。在一些實施例中，處理引擎112及/或處理引擎113可包括一個或者多個處理引擎（例如，單核心處理引擎或多核心處理器）。僅作為範例，處理引擎112及/或處理引擎113可包括一中央處理單元（Central Processing Unit，CPU）、特定應用積體電路（Application-Specific Integrated Circuit，ASIC）、特定應用指令集處理器（Application-Specific Instruction-Set Processor，ASIP）、圖形處理單元（Graphics Processing Unit，GPU）、物理運算處理單元（Physics Processing Unit，PPU）、數位訊號處理器（Digital Signal Processor，DSP）、現場可程式閘陣列（Field Programmable Gate Array，FPGA）、可程式邏輯裝置（Programmable Logic Device，PLD）、控制器、微控制器單元、精簡指令集電腦（Reduced Instruction-Set Computer，RISC）、微處理器或類似物或其任意組合。
網路120可以促進資訊及/或資料的交換。在一些實施例中，隨選服務系統100的一個或者多個組件（例如伺服器110、請求者終端130、提供者終端140、儲存器150和定位系統160）可以通過網路120傳送資訊及/或資料至隨選服務系統100的其他組件。例如，伺服器110可以通過網路120從請求者終端130接收服務請求。在一些實施例中，網路120可以是任意形式的有線或者無線網路，或其任意組合。僅作為範例，網路120可以包括一電纜網路、纜線網路、光纖網路、電信網路、內部網路、網際網路、區域網路（Local Area Network，LAN）、廣域網路（Wide Area Network，WAN）、無線區域網路（Wireless Local Area Network，WLAN）、都會區域網路（Metropolitan Area Network，MAN）、公用交換電話網路（Public Telephone Switched Network，PSTN）、藍牙網路，紫蜂（ZigBee）網路、近場通訊（Near Field Communication，NFC）網路或類似物或其任意組合。在一些實施例中，網路120可包括一個或者多個網路進接點。例如，網路120可包括有線或無線網路進接點比如基地台及/或網際網路交換點120-1、120-2…。通過該網路進接點，隨選服務系統100的一個或多個組件可以連接至網路120以交換資訊及/或資料。
在一些實施例中，請求者可以是請求者終端130的一使用者。在一些實施例中，請求者終端130的使用者可以為除該請求者之外的其他人。例如，請求者終端130的使用者A可以使用請求者終端130為使用者B發送服務請求，或從伺服器110處接收服務及/或資訊或指令。在一些實施例中，提供者可以是提供者終端140的一使用者。在一些實施例中，提供者終端140的使用者可以為除該提供者之外的其他人。例如，提供者終端140的使用者C可以為使用者D使用提供者終端140接收服務請求及/或從伺服器110處接收資訊或指令。在一些實施例中，「請求者」和「請求者終端」可互換使用，「提供者」和「提供者終端」可互換使用。
在一些實施例中，請求者終端130可以包括一行動裝置130-1、平板電腦130-2、膝上型電腦130-3、在機動載具中之內建裝置130-4或類似物或其任意組合。在一些實施例中，行動裝置130-1可包括一智慧家居裝置、可穿戴裝置、智慧行動裝置、虛擬實境裝置、擴增實境裝置或類似物或其任意組合。在一些實施例中，智慧家居裝置可包括一智慧照明裝置、智慧電器控制裝置、智慧監測裝置、智慧電視、智慧視訊攝影機、對講機或類似物或其任意組合。在一些實施例中，該可穿戴裝置可包括一智慧手鐲、智慧鞋襪、智慧眼鏡、智慧頭盔、智慧手錶、智慧衣服、智慧背包、智慧附件或類似物或其任意組合。在一些實施例中，該智慧行動裝置可包括一智慧型電話、個人數位助理（Personal Digital Assistance，PDA）、遊戲裝置、導航裝置、銷售點（Point of Sale，POS）裝置或類似物或其任意組合。在一些實施例中，該虛擬實境裝置及/或擴增實境裝置可包括一虛擬實境頭盔、虛擬實境眼鏡、虛擬實境眼罩、擴增實境頭盔、擴增實境眼鏡、擴增實境眼罩或類似物或其任意組合。例如，該虛擬實境裝置及/或擴增實境裝置可包括Google Glass、Oculus Rift、HoloLens或Gear VR等。在一些實施例中，在機動載具中之內建裝置可包括一機載電腦或一機載電視等。在一些實施例中，請求者終端130可以是具有用來確定請求者及/或請求者終端130位置的定位技術的裝置。
在一些實施例中，提供者終端140可以是與請求者終端130相似，或與請求者終端130相同的裝置。在一些實施例中，提供者終端140可以是具有用來確定提供者及/或提供者終端140位置的定位技術的裝置。在一些實施例中，請求者終端130及/或提供者終端140可以與其他定位裝置通訊來確定請求者、請求者終端130、提供者及/或提供者終端140的位置。在一些實施例中，請求者終端130及/或提供者終端140可以向伺服器110傳送定位資訊。
儲存器150可以儲存資料及/或指令。在一些實施例中，儲存器150可以儲存從請求者終端130及/或提供者終端140處獲取的資料。在一些實施例中，儲存器150可以儲存伺服器110用來執行或使用來完成本申請揭露的示例性方法的資料及/或指令。例如，儲存器150可以儲存與特定區域相關的複數個歷史訂單資料。儲存器150可以儲存歷史訂單的複數個歷史訂單資訊。儲存器150可以儲存包含一個或多個參考POI的初始POI資料庫及/或目標POI資料庫。儲存器150可以儲存參考POI的一個或多個參考特徵。儲存器150可以儲存用於命名接載位置的初始命名模型及/或訓練後的命名模型。在一些實施例中，儲存器150可包括一大容量儲存器、可抽取式儲存器、揮發性讀寫記憶體、唯讀記憶體（Read-Only Memory，ROM）或類似物或其任意組合。示例性大容量儲存器可以包含磁碟、光碟、固態硬碟等。示例性抽取式儲存器可包括一快閃驅動器、軟碟、光碟、記憶卡、壓縮碟、磁帶等。示例性的揮發性讀寫記憶體可包括一隨機存取記憶體（Random Access Memory，RAM）。示例性的RAM可包括一動態RAM（Dynamic Random Access Memory，DRAM）、雙倍速率同步動態RAM（Double Date Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory，DDR SDRAM）、靜態RAM（Static Random Access Memory，SRAM）、閘流體RAM（Thyristor Random Access Memory，T-RAM）和零電容RAM（Zero-capacitor Random Access Memory，Z-RAM）等。示例性的ROM可包括一遮罩ROM（Mask Read-Only Memory，MROM）、可程式ROM（Programmable Read-Only Memory，PROM）、可抹除可程式ROM（Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM）、電子可抹除可程式ROM（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM）、光碟ROM（Compact Disk Read-Only Memory，CD-ROM）或數位多功能影音光碟（digital versatile disk）ROM等。在一些實施例中，儲存器150可在一雲端平臺上執行。僅僅作為範例，該雲端平臺可以包括一私有雲、公共雲、混合雲、社區雲、分散式雲、內部雲、多層雲或類似物或其任意組合。
在一些實施例中，儲存器150可以與網路120相連接並與隨選服務系統100的一個或多個組件（例如，伺服器110、請求者終端130、提供者終端140等）進行通訊。隨選服務系統100的一個或多個組件可以通過網路120存取儲存在儲存器150中的資料或指令。在一些實施例中，儲存器150可以與隨選服務系統100的一個或多個組件（例如，伺服器110、請求者終端130、提供者終端140等）直接連接或直接通訊。在一些實施例中，儲存器150可以是伺服器110的一部分。
定位系統160可以確定與物件相關的資訊，例如，請求者終端130，提供者終端140等中的一個或多個資訊。該資訊可以包括物件的位置、高度、速度、加速度或當前時間。例如，定位系統160可以確定請求者終端130的當前位置。在一些實施例中，定位系統160可以是全球定位系統（Global Positioning System，GPS）、全球導航衛星系統（Global Navigation Satellite System，GLONASS）、羅盤導航系統（Compass Navigation System，COMPASS）、北斗導航衛星系統、伽利略定位系統、准天頂衛星系統（Quasi-Zenith Satellite System，QZSS）等。位置可以是座標的形式，例如緯度座標和經度座標等。定位系統160可以包括一個或多個衛星，例如衛星160-1、衛星160-2、和衛星160-3。衛星160-1至160-3可以獨立地或共同地確定上述資訊。衛星定位系統160可以經由無線連接將資訊發送到網路120、請求者終端130或提供者終端140。
在一些實施例中，隨選服務系統100的一個或多個組件（例如，伺服器110、請求者終端130、提供者終端140等）可以被允許存取儲存器150。在一些實施例中，當滿足一個或多個條件時，隨選服務系統100的一個或多個組件可以讀取及/或修改與請求者、提供者及/或公眾相關聯的資訊。例如，伺服器110可以在某一服務後讀取及/或修改一個或多個使用者的資訊。在另一範例中，當提供者終端140從請求者終端130接收到一個服務請求時，提供者終端140可以存取與請求者相關聯的資訊，但是不能修改請求者的相關資訊。
在一些實施例中，隨選服務系統100的一個或多個組件之間的資訊交換可以通過請求一個服務來實現。服務請求的物件可以是任一產品。在一些實施例中，該產品可以是一有形產品或一無形產品。該有形產品可以包括食物、藥物、日用品、化學產物、電器用品、衣服、汽車、住宅、奢侈品或類似物或其任意組合。該無形產品可以包括一服務產品、金融產品、知識產品、網際網路產品或類似物或其任意組合。網際網路產品可以包括一個人主機產品、Web產品、行動上網產品、商用主機產品、嵌入式產品或類似物或其任意組合。行動上網產品可以是應用在行動終端上的軟體、程式、系統或類似物或其任意組合。行動終端可以包括一平板電腦、膝上型電腦、行動電話、個人數位助理（PDA）、智慧手錶、銷售點（POS）裝置、機上電腦、機上電視、可穿戴裝置或類似物或其任意組合。例如，產品可以是在電腦或行動電話上使用的任一軟體及/或應用程式。該軟體及/或應用程式可以與社交、購物、運輸、娛樂、學習、投資或類似物或其任意組合相關聯。在一些實施例中，與運輸相關聯的軟體及/或應用程式可以包括一旅遊軟體及/或應用程式、載具排程軟體及/或應用程式、地圖軟體及/或應用程式等。對於載具排程軟體及/或應用程式，載具可以是馬、馬車、人力車（例如，獨輪手推車、腳踏車、三輪車等）、汽車（例如，計程車、公車、私人汽車）、列車、地鐵、船隻、航空器（例如，飛機、直升機、太空梭、火箭、熱氣球）或類似物或其任意組合。
本領域具有通常知識者將理解，隨選服務系統100的組件可以通過電信號及/或電磁信號執行。例如，當服務請求者終端130處理例如做出確定、識別或選擇物件的任務時，請求者終端130可以在其處理器中操作邏輯電路以執行這樣的任務。當服務請求者終端130向伺服器110發送服務請求時，服務請求者終端130的處理器可以產生編碼該請求的電信號。然後，服務請求者終端130的處理器可以將電信號發送到輸出埠。如果服務請求者終端130經由有線網路與伺服器110通訊，則輸入埠可以物理地連接到纜線，纜線再將電信號發送到伺服器110的輸入埠。如果服務請求者終端130經由無線網路與伺服器110通訊，則服務請求者終端130的輸入埠可以是一個或多個天線，其將電信號轉換為電磁信號。類似地，服務提供者終端140可以通過其處理器中的邏輯電路的操作來處理任務，並且經由電信號或電磁信號從伺服器110接收指令及/或服務請求。在例如服務請求者終端130、服務提供者終端140及/或伺服器110的電子裝置中，當其處理器處理指令、發送指令，及/或執行動作時，指令及/或動作通過電信號傳導。例如，當處理器從儲存媒體取回或儲存資料時，其可以將電信號發送到儲存媒體的讀/寫裝置，該讀/寫裝置可以在儲存媒體中讀取或寫入結構化資料。該結構化資料可以經由電子裝置的匯流排以電信號的形式被發送到處理器。這裡，電信號可以指一個電信號、一系列電信號及/或複數個離散電信號。
圖2係根據本申請的一些實施例所示的可以在其上實施伺服器110、請求者終端130及/或提供者終端140的計算裝置200的示例性硬體和軟體組件的示意圖。例如，處理引擎112及/或處理引擎113可以在計算裝置200上實施，並且被配置為執行處理引擎112及/或處理引擎113在本申請中揭露的功能。
計算裝置200可以是通用電腦或專用電腦；兩者都可以用於實施本申請的隨選服務系統。計算裝置200可以用於實施本申請中描述的隨選服務的任一組件。例如，處理引擎112及/或處理引擎113可以通過其硬體、軟體程式、韌體或其任意組合（例如，處理器220）在計算裝置200上實施。
例如，計算裝置200包括與網路相連接並促進資料傳輸的通訊埠（COM）250。計算裝置200還可以包括用於執行程式指令的處理器220。示例性計算裝置包括內部通訊匯流排210、不同形式的程式儲存器和資料儲存器，包括例如，磁碟270、唯讀記憶體（ROM）230或隨機存取記憶體（RAM）240，其用於儲存由計算裝置處理及/或傳輸的各種各樣的資料檔。示例性計算裝置還可以包括儲存在ROM 230、RAM 240及/或其他形式的非暫時性儲存媒體中的能夠被處理器220執行的程式指令。本申請揭露的方法及/或過程可以作為程式指令來實施。計算裝置200還包括輸入/輸出260，其支援電腦和其他組件之間進行輸入/輸出。計算裝置200還可以通過網路通訊接收程式及資料。
僅為了說明，圖2中僅繪製了一個處理器。還考慮了多個處理器；因此，如本申請中描述的由一個處理器執行的操作及/或方法步驟也可以由多個處理器共同或分別執行。例如，在本申請中，如果計算裝置200的處理器執行步驟A和步驟B，應當被理解為是步驟A和步驟B由計算裝置200的兩個不同的處理器共同或分別執行（例如第一處理器執行步驟A，第二處理器執行步驟B，或者第一處理器和第二處理器共同執行步驟A和B）。
圖3係根據本申請一些實施例所示的一種可以在其上實施請求者終端130及/或提供者終端140的示例性行動裝置的示例性硬體及/或軟體組件的示意圖。如圖3所示，行動裝置300可包括一通訊平臺310、一顯示器320、一圖形處理單元（GPU）330、一中央處理單元（CPU）340、一I/O 350、一記憶體360、一儲存器390。在一些實施例中，任何其他合適的組件，包括但不限於系統匯流排或控制器（未顯示），亦可包括於行動裝置300內。在一些實施例中，一行動作業系統370（例如，iOS™、Android™、Windows Phone™等）和一個或多個應用程式380可從儲存器390載入至記憶體360以藉由CPU 340執行。應用程式380包括瀏覽器或任何其他合適的移動應用程式，用於接收及呈現與線上隨選服務相關的資訊或來自伺服器110的其他資訊，並將與線上隨選服務相關的資訊或其它資訊發送到伺服器110。和資訊流的使用者互動可經由I/O 350達成，並通過網路120提供給伺服器110及/或線上隨選運輸服務系統100的其他組件。
圖4A係根據本申請的一些實施例所示的一種用於命名訂單的接載位置的示例性處理引擎112的方塊圖。處理引擎112可以與電腦可讀取儲存器（例如，儲存器150、請求者終端130或提供者終端140）通訊，並且可以執行儲存在電腦可讀取儲存媒體中的指令。在一些實施例中，處理引擎112可以包括位置獲取模組410、初始POI確定模組420、特徵擷取模組430、模型獲取模組440和命名模組450。
位置獲取模組410可以獲取訂單的位置對。在一些實施例中，位置對可以與使用者相關。位置對可以包括當前位置和接載位置。當前位置可以是使用者經由請求者終端130發起訂單的位置。在一些實施例中，當前位置可以包括當前位置的經度資料及/或緯度資料。接載位置可以是使用者想要由服務提供者接載的位置。接載位置可以包括接載位置的經度資料及/或緯度資料。在一些實施例中，接載位置可以由隨選服務系統100確定為推薦接載位置，其可以被發送到請求者終端130和提供者終端140。或者，接載位置可以由使用者通過請求者終端130輸入。或者，接載位置可以是上述使用者的當前位置。
初始興趣點（POI）確定模組420可以基於位置對和目標POI資料庫確定一個或多個初始興趣點（POI）。目標POI資料庫可以包括一個或多個參考POI。在一些實施例中，可以根據圖9所示及其以下詳細描述中的過程900來產生目標POI資料庫。初始POI確定模組420可以存取儲存器150或儲存媒體以從目標POI資料庫中獲取參考POI。初始POI確定模組420可以基於位置對從目標POI資料庫中選擇參考POI作為初始POI。參考POI可以具有一個或多個屬性，包括參考POI的名稱（例如，北京大學、北京協和醫院）、參考POI的類別（例如，學校、醫院、大門、車站、商店等）、地址（例如，蘇州市高新區學森路9號）、座標（例如，緯度座標和經度座標）、郵遞區號（例如，100000）、描述或類似物或其組合。在一些實施例中，初始POI確定模組420可以確定與當前位置相距第一距離（例如，100公尺）並且在距離接載位置的第二距離（例如，80公尺）內的一個或多個POI。
特徵擷取模組430可以確定一個或多個初始POI的一個或多個特徵。在一些實施例中，可以預先產生一個或多個初始POI的一個或多個特徵，並將其儲存在儲存裝置（例如，儲存器150）中。特徵擷取模組430可以從儲存器150獲取一個或多個初始POI的一個或多個參考特徵。在一些實施例中，初始POI的一個或多個特徵可以包括第一初始POI的屬性特徵（例如公車站、十字路口等）、表示接載位置與第一初始POI之間的距離的距離特徵、歷史訂單量特徵（例如，使用第一初始POI作為接載位置的歷史訂單的數量）、歷史訂單的重定位行為特徵或類似物或其任意組合。
模型獲取模組440可以獲得用於命名接載位置的訓練後的命名模型。模型獲取模組440可以基於初始POI的特徵和用於命名接載位置的訓練後的命名模型來確定初始POI的分數。在一些實施例中，模型獲取模組440可以基於複數個訓練樣本來訓練用於命名接載位置的命名模型。
命名模組450可以確定接載位置的名稱。例如，命名模組450可以基於訓練後的命名模組確定接載位置的名稱。
處理引擎112中的位置獲取模組410、初始POI確定模組420、特徵擷取模組430、模型獲取模組440和命名模組450可以經由有線連接、無線連接或其任意組合彼此連接或通訊。有線連接可以包括金屬纜線、光纜、混合纜線或類似物或其任意組合。無線連接可以包括區域網路（LAN）、廣域網路（WAN）、藍牙、紫蜂、近場通訊（NFC）或類似物或其任意組合。位置獲取模組410、初始POI確定模組420、特徵擷取模組430、模型獲取模組440和命名模組450中的兩個或更多個模組可以組合為單個模組。例如，模型獲取模組440可以與命名模組450整合為單個模組。該單個模組可以基於訓練後的命名模型確定接載位置的名稱。
圖4B係根據本申請的一些實施例所示的一種用於確定訓練後的命名模型的示例性處理引擎113的方塊圖。處理引擎113可以與電腦可讀取儲存器（例如，儲存器150、請求者終端130或提供者終端140）通訊，並且可以執行儲存在電腦可讀取儲存媒體中的指令。在一些實施例中，處理引擎113可以包括初始模型獲取模組411、訓練樣本確定模組421、訓練模組431和目標資料庫確定模組441。
初始模型獲取模組411可以獲取初始命名模型。在一些實施例中，初始命名模型可以包括一個或多個分類器。每個分類器可以具有與分類器的權重相關的初始參數。
訓練樣本確定模組421可以確定複數個訓練樣本。在一些實施例中，訓練樣本確定模組421可以確定參考POI的一個或多個參考特徵，並且訓練樣本確定模組421可以將參考POI的一個或多個參考特徵儲存在儲存器150中。
訓練模組431可以藉由基於複數個訓練樣本中的每一個訓練樣本訓練初始命名模型來確定訓練後的命名模型。在一些實施例中，訓練模組431可以將訓練後的命名模型儲存在儲存器150中。
目標資料庫確定模組441可以基於初始POI資料庫確定目標POI資料庫。在一些實施例中，目標資料庫確定模組441可以存取儲存器150中的初始POI資料庫。在一些實施例中，目標資料庫確定模組441可以將目標POI資料庫儲存在儲存器150中。
處理引擎113中的初始模型獲取模組411、訓練樣本確定模組421、訓練模組431和目標資料庫確定模組441可以經由有線連接、無線連接或其任意組合彼此連接或通訊。有線連接可以包括金屬纜線、光纜、混合纜線或類似物或其任意組合。無線連接可以包括區域網路（LAN）、廣域網路（WAN）、藍牙、紫蜂、近場通訊（NFC）或類似物或其任意組合。
在一些實施例中，位置獲取模組410可以獲取位置對。位置對可以包括當前位置和接載位置。當前位置可以是使用者經由請求者終端130發起訂單的位置。在一些實施例中，當前位置可以包括當前位置的經度資料及/或緯度資料。在一些實施例中，當使用者經由請求者終端130發起訂單時，當前位置可以是請求者終端130的位置。
初始POI確定模組420可以基於位置對和目標POI資料庫確定一個或多個初始興趣點（POI）（例如，第一初始POI和第二初始POI）。在一些實施例中，可以根據圖9所示及其以下詳細描述中的過程900來產生目標POI資料庫。在一些實施例中，初始POI確定模組420可以確定與當前位置相距第一距離（例如，100公尺）並且在距離接載位置的第二距離（例如，80公尺）內的第一初始POI和第二初始POI。
特徵擷取模組430可以基於第一初始POI和位置對來確定第一初始POI的特徵。例如，特徵擷取模組430可以基於接載位置和第一初始POI之間的距離來確定第一初始POI的特徵。僅作為示例，該特徵可以包括第一初始POI的屬性特徵（例如公車站、十字路口等）、表示接載位置與第一初始POI之間的距離的距離特徵、歷史訂單量特徵（例如，使用第一初始POI作為接載位置的歷史訂單的數量）、歷史訂單的重定位行為特徵或類似物或其任意組合。在一些實施例中，特徵擷取模組430可以獲取從儲存器150確定的參考POI的一個或多個參考特徵作為第一初始POI的特徵。
特徵擷取模組430可以基於第二初始POI和位置對來確定第二初始POI的特徵。例如，特徵擷取模組430可以基於接載位置和第二初始POI之間的距離來確定第二初始POI的特徵。在一些實施例中，特徵擷取模組430可以從儲存器150獲取參考POI的一個或多個參考特徵作為第二初始POI的特徵。
模型獲取模組440可以獲得用於命名接載位置的訓練後的命名模型。用於命名接載位置的訓練後的命名模型可以包括機器學習模型。在一些實施例中，訓練後的命名模型可以包括一個或多個分類器。每個分類器可以具有與分類器的權重相關的訓練參數。訓練後的命名模組可以使用位置對和初始POI的特徵作為輸入，並基於一個或多個分類器和與分類器的權重相關的訓練參數產生初始POI的分數，作為訓練後的命名模組的輸出。
可以預先產生及/或訓練用於命名接載位置的訓練後的命名模型，並將其儲存在儲存裝置（例如，儲存器150）中。處理器220可以從儲存裝置獲取訓練後的命名模型。可選地或另外地，可以即時訓練及/或更新用於命名接載位置的訓練後的命名模型。
用於命名接載位置的訓練後的命名模型可以使用一種或多種機器學習技術來訓練。在一些實施例中，訓練後的命名模型可以包括排名支援向量機（Support Vector Machine，SVM）模型、梯度提升決策樹（GBDT）模型、LambdaMART模型、自我調整增強模型、遞迴神經網路模型、卷積網路模型、隱藏馬可夫模型、感知器神經網路模型、霍普菲爾網路模型、自組織映射（Self-Organizing Map，SOM）或學習向量量化（Learning Vector Quantization，LVQ）或類似物或其任意組合。遞迴神經網路模型可以包括長短期記憶（Long Short Term Memory，LSTM）神經網路模型、階層遞迴神經網路模型、雙向遞迴神經網路模型、二階遞迴神經網路模型、完全遞迴網路模型、回聲狀態網路模型、多重時間尺度遞迴神經網路（Multiple Timescales Recurrent Neural Network，MTRNN）模型等。
在一些實施例中，可以通過執行圖6中描述的一個或多個操作來產生訓練後的命名模型。
模型獲取模組440可以基於第一初始POI的特徵和訓練後的命名模型來確定第一初始POI的第一分數。模型獲取模組440可以使用位置對和第一初始POI的特徵作為訓練後的命名模型的輸入，並確定第一初始POI的第一分數作為訓練後的命名模型的輸出。例如，模型獲取440可以將位置對和第一初始POI的特徵確定為訓練後的命名模型的輸入。一個或多個分類器可以基於位置對和第一初始POI的特徵，產生第一初始POI的第一分數作為訓練後的命名模型的輸出。
模型獲取模組440可以基於第二初始POI的特徵和訓練後的命名模型來確定第二初始POI的第二分數。模型獲取模組440可以使用位置對和第二初始POI的特徵作為輸入，並確定第二初始POI的第二分數作為訓練後的命名模型的輸出。例如，模型獲取模組440可以將位置對和第二初始POI的特徵確定為訓練後的命名模型的輸入。一個或多個分類器可以基於位置對和第二初始POI的特徵，產生第二初始POI的第二分數作為訓練後的命名模型的輸出。
命名模組450可以基於第一分數和第二分數來確定最終POI。命名模組450可以基於第一分數和第二分數對第一初始POI和第二初始POI進行排序。命名模組450還可以基於排序確定最終POI。例如，命名模組450可以比較第一分數和第二分數，將具有較高分數的初始POI確定為最終POI。
命名模組450可以基於最終POI確定接載位置的名稱。例如，命名模組450可以獲取最終POI的名稱（例如，基於與從目標POI資料庫獲取的與最終POI相關的資訊）並且將最終POI的名稱指定為接載位置的名稱。
在一些實施例中，初始模型獲取模組411可以獲取初始命名模型。在一些實施例中，初始命名模型可以包括一個或多個分類器。每個分類器可以具有與分類器的權重相關的初始參數。
初始命名模型可以包括排名支援向量機（SVM）模型、梯度提升決策樹（GBDT）模型、LambdaMART模型、自我調整增強模型、遞迴神經網路模型、卷積網路模型、隱藏馬可夫模型、感知器神經網路模型、霍普菲爾網路模型、自組織映射（SOM）或學習向量量化（LVQ）或類似物或其任意組合。遞迴神經網路模型可以包括長短期記憶（LSTM）神經網路模型、階層遞迴神經網路模型、雙向遞迴神經網路模型、二階遞迴神經網路模型、完全遞迴網路模型、回聲狀態網路模型、多重時間尺度遞迴神經網路（MTRNN）模型等。
訓練樣本確定模組421可以確定複數個訓練樣本。複數個訓練樣本可以包括參考POI的一個或複數個參考特徵，以及與參考POI映射的歷史訂單的註釋對。註釋對可以包括歷史位置資料、歷史最終接載位置資料、以及與參考POI映射的歷史訂單的歷史接載位置名稱。在一些實施例中，複數個訓練樣本包括正樣本及/或負樣本。此外，訓練樣本確定模組421可以確定訓練樣本是正樣本還是負樣本。在一些實施例中，可以根據圖7所示及其以下描述中的過程700來產生複數個訓練樣本中的至少一個樣本。
訓練模組431可以藉由使用複數個訓練樣本訓練初始命名模型來確定訓練後的命名模型。初始命名模型可以將複數個訓練樣本作為輸入，並且基於一個或多個分類器將一個或多個參考POI的一個或多個實際分數確定為實際輸出。參考POI可以具有一個或多個屬性，包括參考POI的名稱（例如，北京大學、北京協和醫院）、參考POI的類別（例如，學校、醫院、大門、車站、商店等）、地址（例如，蘇州市高新區學森路9號）、座標（例如，緯度座標和經度座標）、郵遞區號（例如，100000）、描述或類似物或其組合。每個分類器可以具有與分類器的權重相關的初始參數。可以基於正樣本及/或負樣本來調整與分類器的權重相關的初始參數。
訓練模組431可以基於複數個訓練樣本確定期望的輸出。在一些實施例中，訓練樣本的期望輸出可以是與參考POI映射的歷史訂單的歷史接載位置的名稱。訓練模組431可以訓練初始命名模型以最小化損失函數（loss function）。損失函數表示期望輸出與初始命名模型確定的實際輸出之間的差值。訓練樣本可以具有實際輸出的實際分數和期望輸出的期望分數。實際分數和期望分數可以相同或不同。損失函數可以是每個訓練樣本的實際分數和期望分數之間的絕對差值的總和。具體地，當實際輸出與期望輸出相同時，損失函數為0。損失函數的最小化可以是反覆運算的。當損失函數的值小於預設臨界值，則損失函數的最小化的反覆運算可以結束。預設臨界值可以基於各種因素來設置，包括訓練樣本的數量、模型的準確度等。訓練模組431可以在最小化損失函數期間反覆運算地調整初始命名模型的初始參數。在最小化損失函數結束時，訓練模組431可以確定多於一個訓練參數和訓練後的命名模型。
在一些實施例中，訓練樣本確定模組421可以確定與歷史訂單相關的歷史訂單資訊。在一些實施例中，伺服器110可以存取儲存器150及/或儲存媒體（例如，ROM 230、RAM 240）以獲取歷史訂單。歷史訂單資訊包括歷史位置資料、歷史最終接載位置資料、歷史推薦接載位置資料、歷史接載位置名稱或類似物或其組合。在一些實施例中，歷史位置資料可以包括歷史位置的經度資料及/或緯度資料。歷史最終接載位置資料可以包括歷史最終接載位置的經度資料及/或緯度資料。歷史推薦接載位置資料可以包括歷史推薦接載位置的經度資料及/或緯度資料。歷史位置可以是請求者終端130的位置，在這裡使用者經由請求者終端130發起歷史訂單。歷史最終接載位置可以是使用者通過請求者終端130選擇登上的最終位置。歷史推薦接載位置可以是由隨選服務系統100產生的位置，該位置作為與歷史訂單相關的歷史推薦接載位置。歷史接載位置的名稱可以是歷史訂單的歷史最終接載位置的名稱。
訓練樣本確定模組421可以將歷史訂單資訊映射到參考POI。訓練樣本確定模組可以存取儲存器150以從目標POI資料庫中獲取參考POI。參考POI可以具有一個或多個屬性，包括參考POI的名稱（例如，北京大學、北京協和醫院）、參考POI的類別（例如，學校、醫院、大門、車站、商店等）、地址（例如，蘇州市高新區學森路9號）、座標（例如，緯度座標和經度座標）、郵遞區號（例如，100000）、描述或類似物或其組合。訓練樣本確定模組421可以基於參考POI的屬性將歷史訂單資訊映射到參考POI。在一些實施例中，訓練樣本確定模組421可以基於參考POI的名稱與歷史訂單的歷史接載位置名稱的相似性，將歷史訂單資訊映射到參考POI。名稱的相似性可以由參考POI和歷史接載位置名稱中包括的相同單詞（word）的數量來表示。例如，如果參考POI的名稱（例如，POI A）與歷史訂單（例如，訂單A）的歷史接載位置名稱的相似度超過50％，則訓練樣本確定模組421可以將訂單A的歷史訂單資訊映射到POI A。
訓練樣本確定模組421可以基於與參考POI映射的歷史訂單資訊來確定參考POI的一個或多個參考特徵。
在一些實施例中，參考POI的一個或多個參考特徵可以包括表示接載位置和參考POI之間的距離的距離特徵資料。訓練樣本確定模組421可以確定參考POI和與參考POI映射的歷史訂單的歷史最終接載位置之間的距離（例如，歐幾裡德距離），作為參考POI的距離特徵資料。
在一些實施例中，參考POI的一個或多個參考特徵可以包括歷史訂單量特徵資料。例如，訓練樣本確定模組421可以將參考POI的名稱被用作歷史接載位置名稱的歷史訂單的數量，確定為參考POI的歷史訂單量特徵資料。
在一些實施例中，參考POI的一個或多個參考特徵可以包括屬性特徵資料。例如，如果參考POI的名稱包含某些單詞，例如「門」、「站」，則訓練樣本確定模組421可以擷取該特定單詞作為屬性特徵資料。又例如，如果參考POI是地標，例如雕塑、商店（例如，肯德基TM 、麥當勞TM ）、公車站、地鐵站等，則訓練樣本確定模組421可以擷取參考POI的這樣的屬性作為屬性特徵資料。
在一些實施例中，參考POI的一個或多個參考特徵可以包括重定位行為特徵資料。重定位行為表示在歷史訂單中，使用者選擇參考POI，而不是歷史推薦接載位置作為歷史最終接載位置。例如，對於歷史訂單A，歷史推薦接載位置是位置A，歷史最終接載位置是B；因此，訓練樣本確定模組421可以確定與訂單A映射的POI的重定位行為特徵資料。訓練樣本確定模組421可以根據圖8中描述的操作來確定重定位行為特徵資料。
訓練樣本確定模組421可以基於參考POI的一個或多個參考特徵和與參考POI映射的歷史訂單資訊來產生訓練樣本。例如，訓練樣本可以包括參考POI的一個或多個參考特徵以及與參考POI映射的歷史訂單的註釋對。註釋對可以包括歷史位置資料、歷史最終接載位置資料、以及與參考POI映射的歷史訂單的歷史接載位置名稱。在一些實施例中，在訓練樣本中，參考POI的名稱和註釋對的歷史接載位置名稱可以是相同的，或具有超過臨界值（例如，50％）的相似性。
在一些實施例中，訓練樣本確定模組421可以基於歷史訂單量特徵確定訓練樣本是正樣本還是負樣本。訓練樣本確定模組421可以將具有較高歷史訂單量特徵的訓練樣本確定為正樣本，並將具有較低歷史訂單量特徵的訓練樣本確定為負樣本。例如，有三個訓練樣本，樣本A、樣本B和樣本C。所有三個訓練樣本的歷史最終接載位置是相同的，這意味著不同的使用者選擇不同的參考POI作為相同歷史最終接載位置的歷史接載位置名稱。樣本A的歷史訂單量特徵資料為9，樣本B的歷史訂單量特徵資料為3，樣本C的歷史訂單量特徵資料為2。訓練樣本確定模組421可以將樣本A確定為正樣本，並且將樣本B和樣本C確定為負樣本。
在一些實施例中，訓練樣本確定模組421可以獲取歷史最終接載位置資料。在一些實施例中，歷史最終接載位置資料可以包括歷史最終接載位置的經度及/或緯度資訊、到歷史最終接載位置的連結（link）或類似物或其任意組合。歷史最終接載位置可以指在歷史訂單中使用者最終使用的接載位置。在一些實施例中，歷史最終接載位置資料可以對應於同一使用者的一個或多個歷史訂單。可選地或另外地，歷史最終接載位置資料可以對應於不同使用者的一個或多個歷史訂單。一個或多個歷史訂單可以包括一段時間內的所有歷史訂單。該時段可以根據具體條件預先設定，例如一周、一個月、一季、半年、一年。
訓練樣本確定模組421可以獲取歷史推薦接載位置資料。在一些實施例中，歷史推薦接載位置資料可以包括歷史推薦接載位置的經度及/或緯度資訊、到歷史推薦接載位置的連結或類似物或其任意組合。歷史推薦接載位置可以指對應於一個或多個歷史訂單的隨選服務系統100推薦的接載位置。在一些實施例中，對於歷史訂單，隨選服務系統100可以根據使用者的歷史位置資料向使用者推薦一個或多個接載位置。例如，使用者的歷史位置資料可以包括歷史位置的經度及/或緯度資訊。
訓練樣本確定模組421可以基於歷史最終接載位置資料和歷史推薦接載位置資料來確定重定位行為特徵資料。訓練樣本確定模組421可以比較歷史最終接載位置資料和歷史推薦接載位置資料。如果歷史最終接載位置資料與歷史推薦接載位置資料不同（即，使用者選擇參考POI，而不是歷史推薦接載位置作為歷史最終接載位置），則訓練樣本確定模組421可以確定參考POI的重定位行為特徵資料。例如，重定位行為特徵資料可以是「0」，表示在與參考POI映射的歷史訂單中，歷史最終接載位置是歷史推薦接載位置。又例如，重定位行為特徵資料可以是「1」，表示在與參考POI映射的歷史訂單中，歷史最終接載位置是參考POI而不是歷史推薦接載位置。
在一些實施例中，目標資料庫確定模組441可以從儲存器150獲取初始POI資料庫。初始POI資料庫可以包括複數個參考POI。複數個參考POI可以是道路交叉口、公車站、地鐵站、景點、學校、醫院、旅館、購物中心或類似物或其任意組合。參考POI可以具有一個或多個屬性，包括名稱（例如，北京大學、北京協和醫院）、類別（例如，學校、公司、醫院、大門、車站、商店、道路等）、地址（例如，蘇州市高新區學森路9號）、座標（例如，緯度座標和經度座標）、郵遞區號（例如，100000）、描述或類似物或其組合。
目標資料庫確定模組441可以基於參考POI的屬性確定目標POI資料庫。如果初始POI資料庫中並非每個參考POI都適合於確定接載位置的名稱，則可以從初始POI資料庫修改或刪除初始POI資料庫中的一個或多個參考POI。例如，一些參考POI可以是擁有許多公司的建築中的公司。又例如，一些參考POI對於司機來說可能過於籠統而難以找尋，例如名稱為「時代廣場」的POI，其無法表示該位置的確切位置。目標資料庫確定模組441可以在初始POI資料庫中藉由刪除其名稱包含特定單詞（例如，「單元」、「房間」、「大廳」、「部門」、「樓梯」等）的參考POI來確定目標參考POI。在一些實施例中，目標資料庫確定模組441可以藉由刪除位址在建築物中的參考POI來確定目標參考POI。在一些實施例中，目標資料庫確定模組441可以藉由刪除屬於特定類別（例如，公司、道路）的參考POI來確定目標參考POI。
圖5係根據本申請的一些實施例所示的用於確定接載位置的名稱的示例性過程500的流程圖。在一些實施例中，用於確定接載位置的名稱的過程500可以在如圖1所示的隨選服務系統100中實施。例如，過程500可以實施為儲存在儲存器150中並由處理引擎112或處理器220調用及/或執行的一組或多組指令。在一些實施例中，過程500可以在使用者終端及/或伺服器中實施。
在510中，位置獲取模組410可以獲取位置對。位置對可以包括當前位置和接載位置。當前位置可以是使用者經由請求者終端130發起訂單的位置。在一些實施例中，當前位置可以包括當前位置的經度資料及/或緯度資料。在一些實施例中，當使用者經由請求者終端130發起訂單時，當前位置可以是請求者終端130的位置。
接載位置可以是使用者想要由服務提供者接載的位置。接載位置可以包括接載位置的經度資料及/或緯度資料。在一些實施例中，接載位置可以由隨選服務系統100確定為推薦接載位置，其可以被發送到請求者終端130和提供者終端140。隨選服務系統100可以藉由向使用者發送一個或多個歷史訂單的一個或多個歷史接載位置來確定推薦接載位置。例如，隨選服務系統100可以獲取在靠近使用者的當前位置的位置處發起的一個或多個歷史訂單，並確定歷史訂單的歷史接載位置作為使用者的推薦接載位置。或者，接載位置可以由使用者通過請求者終端130輸入。或者，接載位置可以是上述使用者的當前位置。
在520中，初始POI確定模組420可以基於位置對和目標POI資料庫確定一個或多個初始興趣點（POI）（例如，第一初始POI和第二初始POI）。在一些實施例中，可以根據圖9所示及其以下詳細描述中的過程900來產生目標POI資料庫。在一些實施例中，初始POI確定模組420可以確定與當前位置相距第一距離（例如，100公尺）並且在距離接載位置的第二距離（例如，80公尺）內的第一初始POI和第二初始POI。
在530中，特徵擷取模組430可以基於第一初始POI和位置對確定第一初始POI的特徵。例如，特徵擷取模組430可以基於接載位置和第一初始POI之間的距離來確定第一初始POI的特徵。僅作為示例，該特徵可以包括第一初始POI的屬性特徵（例如公車站、十字路口等）、表示接載位置與第一初始POI之間的距離的距離特徵、歷史訂單量特徵（例如，使用第一初始POI作為接載位置的歷史訂單的數量）、歷史訂單的重定位行為特徵或類似物或其任意組合。在一些實施例中，特徵擷取模組430可以從儲存器150獲取參考POI的一個或多個參考特徵作為第一初始POI的特徵。
在540中，特徵擷取模組430可以基於第二初始POI和位置對確定第二初始POI的特徵。例如，特徵擷取模組430可以基於接載位置和第二初始POI之間的距離來確定第二初始POI的特徵。在一些實施例中，特徵擷取模組430可以從儲存器150獲取參考POI的一個或多個參考特徵作為第二初始POI的特徵。
在550中，模型獲取模組440可以獲取用於命名接載位置的訓練後的命名模型。用於命名接載位置的訓練後的命名模型可以包括機器學習模型。在一些實施例中，訓練後的命名模型可以包括一個或多個分類器。每個分類器可以具有與分類器的權重相關的訓練參數。訓練後的命名模組可以使用位置對和初始POI的特徵作為輸入，並基於一個或多個分類器和與分類器的權重相關的訓練參數產生初始POI的分數，作為訓練後的命名模組的輸出。
在一些實施例中，可以預先產生及/或訓練用於命名接載位置的訓練後的命名模型，並將其儲存在儲存裝置（例如，儲存器150）中。處理器220可以從儲存裝置獲取訓練後的命名模型。可選地或另外地，可以即時訓練及/或更新用於命名接載位置的訓練後的命名模型。
用於命名接載位置的訓練後的命名模型可以使用一種或多種機器學習技術來訓練。在一些實施例中，訓練後的命名模型可以包括排名支援向量機（SVM）模型、梯度提升決策樹（GBDT）模型、LambdaMART模型、自我調整增強模型、遞迴神經網路模型、卷積網路模型、隱藏馬可夫模型、感知器神經網路模型、霍普菲爾網路模型、自組織映射（SOM）或學習向量量化（LVQ）或類似物或其任意組合。遞迴神經網路模型可以包括長短期記憶（LSTM）神經網路模型、階層遞迴神經網路模型、雙向遞迴神經網路模型、二階遞迴神經網路模型、完全遞迴網路模型、回聲狀態網路模型、多重時間尺度遞迴神經網路（MTRNN）模型等。
在一些實施例中，可以藉由執行圖6中描述的一個或多個操作來產生訓練後的命名模型。
在560中，模型獲取模組440可以基於第一初始POI的特徵和訓練後的命名模型確定第一初始POI的第一分數。模型獲取模組440可以使用位置對和第一初始POI的特徵作為訓練後的命名模型的輸入，並確定第一初始POI的第一分數作為訓練後的命名模型的輸出。例如，模型獲取模組440可以將位置對和第一初始POI的特徵確定為訓練後的命名模型的輸入。一個或多個分類器可以基於位置對和第一初始POI的特徵，產生第一初始POI的第一分數作為訓練後的命名模型的輸出。
在570中，模型獲取模組440可以基於第二初始POI的特徵和訓練後的命名模型確定第二初始POI的第二分數。模型獲取模組440可以使用位置對和第二初始POI的特徵作為輸入，並確定第二初始POI的第二分數作為訓練後的命名模型的輸出。例如，模型獲取模組440可以將位置對和第二初始POI的特徵確定為訓練後的命名模型的輸入。一個或多個分類器可以基於位置對和第二初始POI的特徵，產生第二初始POI的第二分數作為訓練後的命名模型的輸出。
在580中，命名模組450可以基於第一分數和第二分數確定最終POI。命名模組450可以基於第一分數和第二分數對第一初始POI和第二初始POI進行排序。命名模組450還可以基於排序確定最終POI。例如，命名模組450可以比較第一分數和第二分數，將具有較高分數的初始POI確定為最終POI。
在590中，命名模組450可以基於最終POI確定接載位置的名稱。例如，命名模組450可以獲取最終POI的名稱（例如，基於與從目標POI資料庫獲取的與最終POI相關的資訊）並且將最終POI的名稱指定為接載位置的名稱。
這裡描述的過程500的操作旨在是說明性的而非限制性的。在一些實施例中，過程500在實施時可以添加一個或多個本申請中未描述的額外操作，及/或刪減一個或多個此處所描述的操作。例如，在520中，初始POI確定模組420可以基於位置對和目標POI資料庫確定第三初始POI。在540之後和550之前，特徵擷取模組430可以基於第一初始POI和位置對來確定第三初始POI的特徵。在570之後和580之前，模型獲取模組440可以基於第三初始POI的特徵和訓練後的命名模型來確定第三初始POI的第三分數。在580中，命名模組450可以基於第一分數、第二分數和第三分數確定最終POI（例如，選擇具有最高分數的初始POI）。此外，圖5中所示的過程500中的操作順序和下文描述的操作的順序並不加以限制。例如，530和540的順序可以是相反的，560和570的順序也可以是相反的。
圖6係根據本申請的一些實施例所示的用於確定訓練後的命名模型的訓練模型的示例性過程600的流程圖。在一些實施例中，用於確定訓練後的命名模型的過程600可以在如圖1所示的隨選服務系統100中實施。例如，過程600可以實施為儲存在儲存器150中並由處理引擎113或處理器220調用及/或執行的一組或多組指令。可選地或另外地，過程600可以在使用者終端及/或伺服器中實施。
這裡描述的過程600的操作旨在是說明性的而非限制性的。在一些實施例中，過程600在實施時可以添加一個或多個本申請未描述的額外操作，及/或刪減一個或多個此處所描述的操作。另外，如圖6中所示的過程600中的操作順序和下文描述的操作的順序並不加以限制。
在610中，初始模型獲取模組411可以獲取初始命名模型。在一些實施例中，初始命名模型可以包括一個或多個分類器。每個分類器可以具有與分類器的權重相關的初始參數。
初始命名模型可以包括排名支援向量機（SVM）模型、梯度提升決策樹（GBDT）模型、LambdaMART模型、自我調整增強模型、遞迴神經網路模型、卷積網路模型、隱藏馬可夫模型、感知器神經網路模型、霍普菲爾網路模型、自組織映射（SOM）或學習向量量化（LVQ）或類似物或其任意組合。遞迴神經網路模型可以包括長短期記憶（LSTM）神經網路模型、階層遞迴神經網路模型、雙向遞迴神經網路模型、二階遞迴神經網路模型、完全遞迴網路模型、回聲狀態網路模型、多重時間尺度遞迴神經網路（MTRNN）模型等。
在620中，訓練樣本確定模組421可以確定複數個訓練樣本。複數個訓練樣本可以包括參考POI的一個或多個參考特徵以及與參考POI映射的歷史訂單的註釋對。註釋對可以包括歷史位置資料、歷史最終接載位置資料、以及與參考POI映射的歷史訂單的歷史接載位置名稱。在一些實施例中，複數個訓練樣本包括正樣本及/或負樣本。此外，訓練樣本確定模組421可以確定訓練樣本是正樣本還是負樣本。在一些實施例中，可以根據圖7所示及其以下描述中的過程700來產生複數個訓練樣本中的至少一個樣本。
在630中，訓練模組431可以使用複數個訓練樣本訓練初始命名模型以確定訓練後的命名模型。初始命名模型可以將複數個訓練樣本作為輸入，並且基於一個或多個分類器將一個或多個參考POI的一個或多個實際分數確定為實際輸出。參考POI可以具有一個或多個屬性，包括參考POI的名稱（例如，北京大學、北京協和醫院）、參考POI的類別（例如，學校、醫院、大門、車站、商店等）、地址（例如，蘇州市高新區學森路9號）、座標（例如，緯度座標和經度座標）、郵遞區號（例如，100000）、描述或類似物或其組合。一個或多個分類器的每個分類器可以具有與分類器的權重相關的初始參數。可以基於正樣本及/或負樣本來調整與分類器的權重相關的初始參數。
訓練模組431可以基於複數個訓練樣本確定期望的輸出。在一些實施例中，訓練樣本的期望輸出可以是與參考POI映射的歷史訂單的歷史接載位置的名稱。訓練模組431可以訓練初始命名模型以最小化損失函數。損失函數表示期望輸出與初始命名模型確定的實際輸出之間的差值。訓練樣本可以具有實際輸出的實際分數和期望輸出的期望分數。實際分數和期望分數可以相同或不同。損失函數可以是每個訓練樣本的實際分數和期望分數之間的絕對差值的總和。具體地，當實際輸出與期望輸出相同時，損失函數為0。損失函數的最小化可以是反覆運算的。當損失函數的值小於預設臨界值，則損失函數的最小化的反覆運算可以結束。預設臨界值可以基於各種因素來設置，包括訓練樣本的數量、模型的準確度等。訓練模組431可以在最小化損失函數期間反覆運算地調整初始命名模型的初始參數。在最小化損失函數結束時，訓練模組431可以確定多於一個訓練參數和訓練後的命名模型。
圖7係根據本申請的一些實施例所示的用於確定訓練樣本的示例性過程700的流程圖。在一些實施例中，用於確定訓練樣本的過程700可以在如圖1所示的隨選服務系統100中實施。例如，過程700可以實施為儲存在儲存器150中並由處理引擎113或處理器220調用及/或執行的一組或多組指令。可選地或另外地，過程700可以在使用者終端及/或伺服器中實施。這裡描述的過程700的操作旨在是說明性的而非限制性的。在一些實施例中，過程700在實施時可以添加一個或多個本申請未描述的額外操作，及/或刪減一個或多個此處所描述的操作。另外，如圖7中所示的過程700的操作的順序及其以下描述不是限制性的。
在710中，訓練樣本確定模組421可以確定與歷史訂單相關的歷史訂單資訊。在一些實施例中，伺服器110可以存取儲存器150及/或儲存媒體（例如，ROM 230、RAM 240）以獲取歷史訂單。歷史訂單資訊包括歷史位置資料、歷史最終接載位置資料、歷史推薦接載位置資料、歷史接載位置名稱或類似物或其組合。在一些實施例中，歷史位置資料可以包括歷史位置的經度資料及/或緯度資料。歷史最終接載位置資料可以包括歷史最終接載位置的經度資料及/或緯度資料。歷史推薦接載位置資料可以包括歷史推薦接載位置的經度資料及/或緯度資料。歷史位置可以是請求者終端130的位置，在這裡使用者經由請求者終端130發起歷史訂單。歷史最終接載位置可以是使用者通過請求者終端130選擇登上的最終位置。歷史推薦接載位置可以是由隨選服務系統100產生的位置，其作為與歷史訂單相關的歷史推薦接載位置。歷史接載位置的名稱可以是歷史訂單的歷史最終接載位置的名稱。
在720中，訓練樣本確定模組421可以將歷史訂單資訊映射到參考POI。訓練樣本確定模組可以存取儲存器150以從目標POI資料庫中獲取參考POI。參考POI可以具有一個或多個屬性，包括參考POI的名稱（例如，北京大學、北京協和醫院）、參考POI的類別（例如，學校、醫院、大門、車站、商店等）、地址（例如，蘇州市高新區學森路9號）、座標（例如，緯度座標和經度座標）、郵遞區號（例如，100000）、描述或類似物或其組合。訓練樣本確定模組421可以基於參考POI的屬性將歷史訂單資訊映射到參考POI。在一些實施例中，訓練樣本確定模組421可以基於參考POI的名稱與歷史訂單的歷史接載位置名稱的相似性將歷史訂單資訊映射到參考POI。名稱的相似性可以由參考POI和歷史接載位置名稱中包括的相同單詞的數量來表示。例如，如果參考POI的名稱（例如，POI A）與歷史訂單（例如，訂單A）的歷史接載位置名稱的相似度超過50％，則訓練樣本確定模組421可以將訂單A的歷史訂單資訊映射到POI A。
在步驟730中，訓練樣本確定模組421可以基於與參考POI映射的歷史訂單資訊確定參考POI的一個或多個參考特徵。
在一些實施例中，參考POI的一個或多個參考特徵可以包括表示接載位置和參考POI之間的距離的距離特徵資料。訓練樣本確定模組421可以確定參考POI和與參考POI映射的歷史訂單的歷史最終接載位置之間的距離（例如，歐幾裡德距離），作為參考POI的距離特徵資料。
在一些實施例中，參考POI的一個或多個參考特徵可以包括歷史訂單量特徵資料。例如，訓練樣本確定模組421可以將參考POI的名稱被用作歷史接載位置名稱的歷史訂單的數量，確定為參考POI的歷史訂單量特徵資料。
在一些實施例中，參考POI的一個或多個參考特徵可以包括屬性特徵資料。例如，如果參考POI的名稱包含某些單詞，例如「門」、「站」，則訓練樣本確定模組421可以擷取該特定單詞作為屬性特徵資料。又例如，如果參考POI是地標，例如雕塑、商店（例如，肯德基TM 、麥當勞TM ）、公車站、地鐵站等，則訓練樣本確定模組421可以擷取參考POI的這樣的屬性作為屬性特徵資料。
在一些實施例中，參考POI的一個或多個參考特徵可以包括重定位行為特徵資料。重定位行為表示在歷史訂單中，使用者選擇參考POI，而不是歷史推薦接載位置作為歷史最終接載位置。例如，對於歷史訂單A，歷史推薦接載位置是位置A，歷史最終接載位置是B；因此，訓練樣本確定模組421可以確定與訂單A映射的POI的重定位行為特徵資料。訓練樣本確定模組421可以根據圖8中描述的操作來確定重定位行為特徵資料。
在740中，訓練樣本確定模組421可以基於參考POI的一個或多個參考特徵和與參考POI映射的歷史訂單資訊產生訓練樣本。例如，訓練樣本可以包括參考POI的一個或多個參考特徵以及與參考POI映射的歷史訂單的註釋對。註釋對可以包括歷史位置資料、歷史最終接載位置資料、以及與參考POI映射的歷史訂單的歷史接載位置名稱。在一些實施例中，在訓練樣本中，參考POI的名稱和註釋對的歷史接載位置名稱可以是相同的，或具有超過臨界值（例如，50％）的相似性。
在一些實施例中，訓練樣本確定模組421可以基於歷史訂單量特徵確定訓練樣本是正樣本還是負樣本。訓練樣本確定模組421可以將具有較高歷史訂單量特徵的訓練樣本確定為正樣本，並將具有較低歷史訂單量特徵的訓練樣本確定為負樣本。例如，有三個訓練樣本，樣本A、樣本B和樣本C。所有三個訓練樣本的歷史最終接載位置是相同的，這意味著不同的使用者選擇不同的參考POI作為相同歷史最終接載位置的歷史接載位置名稱。樣本A的歷史訂單量特徵資料為9，樣本B的歷史訂單量特徵資料為3，樣本C的歷史訂單量特徵資料為2。訓練樣本確定模組421可以將樣本A確定為正樣本，並且將樣本B和樣本C確定為負樣本。
圖8係根據本申請的一些實施例所示的用於確定重定位行為特徵資料的示例性過程800的流程圖。在一些實施例中，根據本申請的一些實施例，用於確定重定位行為特徵資料的過程800可以在如圖1所示的隨選服務系統100中實施。例如，過程800可以實施為儲存在儲存器150中並由處理引擎113調用及/或執行的一組或多組指令。可選地或另外地，過程800可以在使用者終端及/或伺服器中實施。
這裡描述的過程800的操作旨在是說明性的而非限制性的。在一些實施例中，過程800在實施時可以添加一個或多個本申請未描述的額外操作，及/或刪減一個或多個此處所描述的操作。另外，如圖8中所示的過程800的操作的順序及其以下描述不是限制性的。
在810中，訓練樣本確定模組421可以獲取歷史最終接載位置資料。在一些實施例中，歷史最終接載位置資料可以包括歷史最終接載位置的經度及/或緯度資訊、到歷史最終接載位置的連結或類似物或其任意組合。歷史最終接載位置可以指在歷史訂單中使用者最終使用的接載位置。在一些實施例中，歷史最終接載位置資料可以對應於同一使用者的一個或多個歷史訂單。可選地或另外地，歷史最終接載位置資料可以對應於不同使用者的一個或多個歷史訂單。一個或多個歷史訂單可以包括一段時間內的所有歷史訂單。該時段可以根據具體條件預先設定，例如一周、一個月、一季、半年、一年。
在820中，訓練樣本確定模組421可以獲取歷史推薦接載位置資料。在一些實施例中，歷史推薦接載位置資料可以包括歷史推薦接載位置的經度及/或緯度資訊、到歷史推薦接載位置的連結或類似物或其任意組合。歷史推薦接載位置可以指對應於一個或多個歷史訂單的隨選服務系統100推薦的接載位置。在一些實施例中，對於歷史訂單，隨選服務系統100可以根據使用者的歷史位置資料向使用者推薦一個或多個接載位置。例如，使用者的歷史位置資料可以包括歷史位置的經度及/或緯度資訊。
在830中，訓練樣本確定模組421可以基於歷史最終接載位置資料和歷史推薦接載位置資料確定重定位行為特徵資料。訓練樣本確定模組421可以比較歷史最終接載位置資料和歷史推薦接載位置資料。如果歷史最終接載位置資料與歷史推薦接載位置資料不同（即，使用者選擇參考POI，而不是歷史推薦接載位置作為歷史最終接載位置），則訓練樣本確定模組421可以確定參考POI的重定位行為特徵資料。例如，重定位行為特徵資料可以是「0」，表示在與參考POI映射的歷史訂單中，歷史最終接載位置是歷史推薦接載位置。又例如，重定位行為特徵資料可以是「1」，表示在與參考POI映射的歷史訂單中，歷史最終接載位置是參考POI而不是歷史推薦接載位置。
圖9係根據本申請的一些實施例所示的用於確定目標POI資料庫的示例性過程900的流程圖。在一些實施例中，根據本申請的一些實施例，用於確定目標POI資料庫的過程900可以在如圖1所示的隨選服務系統100中實施。例如，過程900可以實施為儲存在儲存器150中並由處理引擎113或處理器220調用及/或執行的一組或多組指令。可選地或另外地，過程900可以在使用者終端及/或伺服器中實施。
這裡描述的過程900的操作旨在是說明性的而非限制性的。在一些實施例中，過程900在實施時可以添加一個或多個本申請未描述的額外操作，及/或刪減一個或多個此處所描述的操作。
在910中，目標資料庫確定模組441可以從儲存器150獲取初始POI資料庫。初始POI資料庫可以包括複數個參考POI。複數個參考POI可以是道路交叉口、公車站、地鐵站、景點、學校、醫院、旅館、購物中心或類似物或其任意組合。參考POI可以具有一個或多個屬性，包括名稱（例如，北京大學、北京協和醫院）、類別（例如，學校、公司、醫院、大門、車站、商店、道路等）、地址（例如，蘇州市高新區學森路9號）、座標（例如，緯度座標和經度座標）、郵遞區號（例如，100000）、描述或類似物或其組合。
在920中，目標資料庫確定模組441可以基於參考POI的屬性確定目標POI資料庫。如果初始POI資料庫中並非每個參考POI都適合於確定接載位置的名稱，則可以從初始POI資料庫修改或刪除初始POI資料庫中的一個或多個參考POI。例如，一些參考POI可以是擁有許多公司的建築中的公司。又例如，一些參考POI對於司機來說可能過於籠統而難以找尋，例如名稱為「時代廣場」的POI，其無法表示該位置的確切位置。目標資料庫確定模組441可以在初始POI資料庫中藉由刪除其名稱包含特定單詞（例如，「單元」、「房間」、「大廳」、「部門」、「樓梯」等）的參考POI來確定目標參考POI。在一些實施例中，目標資料庫確定模組441可以藉由刪除位址在建築物中的參考POI來確定目標參考POI。在一些實施例中，目標資料庫確定模組441可以藉由刪除屬於特定類別（例如，公司、道路）的參考POI來確定目標參考POI。
在一些實施例中，目標資料庫確定模組441可以至少部分地基於歷史訂單資訊來確定目標POI資料庫。如果參考POI是區域中的唯一POI，即使基於屬性應該刪除該參考POI，目標資料庫確定模組441也可以保持該參考POI，並確定包括這樣的參考POI的目標參考POI資料庫。
上文已對基本概念做了描述，顯然，對於已閱讀此詳細揭露的本領域的具有通常知識者來講，上述詳細揭露僅作為示例，而並不構成對本申請的限制。雖然此處並沒有明確說明，本領域的具有通常知識者可能會對本申請進行各種變更、改良和修改。該類變更、改良和修改在本申請中被建議，並且該類變更、改良、修改仍屬於本申請示範實施例的精神和範圍。
同時，本申請使用了特定術語來描述本申請的實施例。如「一個實施例」、「一實施例」、及/或「一些實施例」意指與本申請至少一個實施例相關所描述的一特定特徵、結構或特性。因此，應強調並注意的是，本說明書中在不同部分兩次或多次提到的「一實施例」或「一個實施例」或「一替代性實施例」並不一定是指同一實施例。此外，本申請的一個或多個實施例中的某些特徵、結構或特性可以進行適當的組合。
此外，本領域的具有通常知識者可以理解，本申請的各個態樣可以通過若干具有可專利性的種類或情況進行說明和描述，包括任何新的和有用的過程、機器、產品或物質的組合，或對他們的任何新的和有用的改良。相應地，本申請的各個態樣可以完全由硬體執行、可以完全由軟體（包括韌體、常駐軟體、微代碼等）執行、也可以由硬體和軟體組合執行。以上硬體或軟體均可被稱為「單元」、「模組」或「系統」。此外，本申請的各個態樣可能表現為實現為一個或多個電腦可讀取媒體中的電腦程式產品，該電腦可讀取媒體具有實現為其上之電腦可讀取程式碼。
電腦可讀取訊號媒體可包括一個內含有電腦程式碼的傳播資料訊號，例如在基頻上或作為載波的一部分。所述傳播訊號可能有多種形式，包括電磁形式、光形式或類似物、或合適的組合形式。電腦可讀取訊號媒體可以是除電腦可讀取儲存媒體之外的任何電腦可讀取媒體，該媒體可以藉由連接至一個指令執行系統、裝置或設備以實現通訊、傳播或傳輸供使用的程式。實現為電腦可讀取訊號媒體上的程式碼可以使用任何合適的介質進行傳播，包括無線電、纜線、光纖電纜、RF、或類似介質、或任何上述介質的合適組合。
本申請各個態樣操作所需的電腦程式碼可以用一種或多種程式語言的任意組合編寫，包括物件導向程式設計語言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB. NET、Python或類似物，常規流程程式化程式設計語言如「C」程式設計語言、Visual Basic、Fortran 2003、Perl、COBOL 2002、PHP、ABAP，動態程式設計語言如Python、Ruby和Groovy，或其他程式設計語言或類似物。該程式碼可以完全在使用者電腦上運行、或作為獨立的套裝軟體在使用者電腦上運行、或部分在使用者電腦上運行部分在遠端電腦上運行、或完全在遠端電腦或伺服器上運行。在後種情況下，遠端電腦可以通過任何網路形式與使用者電腦連接，例如，區域網路（LAN）或廣域網路（WAN），或連接至外部電腦（例如通過使用網路服務供應商（ISP）之網際網路），或在雲端計算環境中，或作為服務使用如軟體即服務（Software as a Service，SaaS）。
此外，除非請求項中明確說明，本申請所述處理元素和序列的順序、數字字母的使用、或其他名稱的使用，並非意欲限定本申請過程和方法的順序。儘管上述揭露中通過各種示例討論了一些目前認為有用的發明實施例，但應當理解的是，該類細節僅起到說明的目的，附加的請求項並不僅限於揭露的實施例，相反，請求項意欲覆蓋所有符合本申請實施例精神和範圍的修正和均等組合。例如，雖然以上所描述的系統組件可以以硬體裝置實現，但是也可以只以軟體的解決方案得以實現，如在現有的伺服器或行動載具上安裝所描述的系統。
同理，應當注意的是，為了簡化本申請揭示的表述，從而幫助對一個或多個發明實施例的理解，前文對本申請實施例的描述中，有時會將多種特徵歸併至一個實施例、附圖或對其的描述中。但是，這種揭示方法並不意味著本申請對象所需要的特徵比每個請求項中涉及的特徵多。實際上，所主張保護的目標之特徵要少於上述揭露的單個實施例的全部特徵。
100‧‧‧隨選服務系統
110‧‧‧伺服器
112、113‧‧‧處理引擎
120‧‧‧網路
120-1、120-2‧‧‧網際網路交換點
130‧‧‧請求者終端
130-1‧‧‧行動裝置
130-2‧‧‧平板電腦
130-3‧‧‧膝上型電腦
130-4‧‧‧內建裝置
140‧‧‧提供者終端
140-1‧‧‧行動裝置
140-2‧‧‧平板電腦
140-3‧‧‧膝上型電腦
140-4‧‧‧內建裝置
150‧‧‧儲存器
160‧‧‧定位系統
160-1、160-2、160-3‧‧‧衛星
200‧‧‧計算裝置
210‧‧‧通訊匯流排
220‧‧‧處理器
230‧‧‧唯讀記憶體（ROM）
240‧‧‧隨機存取記憶體（RAM）
250‧‧‧（COM）通訊埠
260‧‧‧輸入/輸出部件
270‧‧‧磁碟
300‧‧‧行動裝置
310‧‧‧通訊平臺
320‧‧‧顯示器
330‧‧‧圖形處理單元（GPU）
340‧‧‧中央處理單元（CPU）
350‧‧‧輸入/輸出介面
360‧‧‧記憶體
370‧‧‧行動動作業系統
380‧‧‧應用程式
390‧‧‧儲存器
410‧‧‧位置獲取模組
420‧‧‧初始POI確定模組
430‧‧‧特徵擷取模組
440‧‧‧模型獲取模組
450‧‧‧命名模組
411‧‧‧初始模型獲取模組
421‧‧‧訓練樣本確定模組
431‧‧‧訓練模組
441‧‧‧目標資料庫確定模組
500‧‧‧過程
510‧‧‧步驟
520‧‧‧步驟
530‧‧‧步驟
540‧‧‧步驟
550‧‧‧步驟
560‧‧‧步驟
570‧‧‧步驟
580‧‧‧步驟
590‧‧‧步驟
600‧‧‧過程
610‧‧‧步驟
620‧‧‧步驟
630‧‧‧步驟
700‧‧‧過程
710‧‧‧步驟
720‧‧‧步驟
730‧‧‧步驟
740‧‧‧步驟
800‧‧‧過程
810‧‧‧步驟
820‧‧‧步驟
830‧‧‧步驟
900‧‧‧過程
910‧‧‧步驟
920‧‧‧步驟
此處圖式是為了進一步了解本申請而被提供，並且構成本申請的一部分。本申請的示列性實施例和描述是被用來解釋本申請，並不意欲限制。在圖式中，相同的參考符號表示相同的部分。
圖1係根據本申請的一些實施例所示的一種用於隨選服務的示例性系統的方塊圖；
圖2係根據本申請的一些實施例所示的一種示例性計算裝置的方塊圖；
圖3係根據本申請的一些實施例所示的一種示例性行動裝置的示意圖；
圖4A係根據本申請的一些實施例所示的一種用於命名訂單的接載位置的示例性處理引擎的方塊圖；
圖4B係根據本申請的一些實施例所示的一種用於確定訓練後的命名模型的示例性處理引擎的方塊圖；
圖5係根據本申請的一些實施例所示的用於確定接載位置的名稱的示例性過程的流程圖；
圖6係根據本申請的一些實施例所示的用於確定命名接載位置的訓練模型的示例性過程的流程圖；
圖7係根據本申請的一些實施例所示的用於確定訓練樣本的示例性過程的流程圖；
圖8係根據本申請的一些實施例所示的用於確定重定位行為資料的示例性過程的流程圖；以及，
圖9係根據本申請的一些實施例所示的用於確定目標POI資料庫的示例性過程的流程圖。

Claims (21)

  1. 一種系統，包括： 儲存一組指令的至少一個儲存裝置； 與所述至少一個儲存裝置通訊的至少一個處理器，其中，當執行所述組指令時，所述至少一個處理器被配置為使所述系統實施以下操作： 操作所述至少一個處理器中的邏輯電路以便獲取與訂單相關的位置對，所述位置對包括當前位置和接載位置； 操作所述至少一個處理器中的所述邏輯電路，以便基於所述位置對和目標興趣點（POI）資料庫確定第一初始（POI）和第二初始POI； 操作所述至少一個處理器中的所述邏輯電路，以便基於所述第一初始POI和所述位置對確定所述第一初始POI的特徵； 操作所述至少一個處理器中的所述邏輯電路，以便基於所述第二初始POI和所述位置對確定所述第二初始POI的特徵； 操作所述至少一個處理器中的所述邏輯電路，以便獲取用於命名接載位置的訓練後的命名模型； 操作所述至少一個處理器中的所述邏輯電路，以便基於所述第一初始POI的所述特徵和所述訓練後的命名模型確定所述第一初始POI的第一分數； 操作所述至少一個處理器中的所述邏輯電路，以便基於所述第二初始POI的所述特徵和所述訓練後的命名模型確定所述第二初始POI的第二分數； 操作所述至少一個處理器中的所述邏輯電路，以便基於所述第一分數和所述第二分數確定最終POI；以及 操作所述至少一個處理器中的所述邏輯電路，以便基於所述最終POI確定所述接載位置的名稱。
  2. 如申請專利範圍第1項之系統，其中所述第一初始POI或所述第二初始POI在距所述當前位置的第一距離內並且在距所述接載位置的第二距離內。
  3. 如申請專利範圍第1項之系統，其中所述訓練後的命名模型包括自我調整增強模型或梯度增強決策樹（GBDT）模型。
  4. 如申請專利範圍第1項之系統，其中所述訓練後的命名模型係根據用於訓練命名模型的過程所產生的，所述過程包括： 獲取初始命名模型； 獲取複數個訓練樣本； 使用所述獲取的複數個訓練樣本訓練所述初始命名模型，以便獲取所述訓練後的命名模型。
  5. 如申請專利範圍第4項之系統，其中所述複數個訓練樣本包括根據用於產生訓練樣本的過程所產生的至少一個訓練樣本，所述過程包括： 確定與歷史訂單相關的歷史訂單資訊； 將所述歷史訂單資訊映射到參考POI； 基於所述歷史訂單資訊確定所述參考POI的參考特徵；以及 基於所述參考POI的所述參考特徵和所述歷史訂單資訊產生所述至少一個訓練樣本。
  6. 如申請專利範圍第5項之系統，其中所述歷史訂單資訊包括歷史位置資料、歷史最終接載位置資料、歷史推薦接載位置資料或歷史接載位置名稱中的至少一個。
  7. 如申請專利範圍第5項之系統，其中： 所述歷史訂單資訊包括歷史接載位置名稱；以及 所述確定所述參考POI的所述參考特徵還包括基於所述參考POI的名稱與所述歷史訂單的所述歷史接載位置名稱的相似性，將所述歷史訂單資訊映射到所述參考POI。
  8. 如申請專利範圍第5項之系統，其中： 所述歷史訂單資訊包括歷史最終接載位置資料和歷史推薦接載位置資料； 所述參考POI的所述參考特徵包括重定位行為資料；以及 所述基於所述歷史訂單資訊確定所述參考POI的所述參考特徵還包括： 獲取所述歷史最終接載位置資料； 獲取所述歷史推薦接載位置資料；以及 基於所述歷史最終接載位置資料和所述歷史推薦接載位置資料，確定所述重定位行為資料。
  9. 如申請專利範圍第5項之系統，其中所述目標POI資料庫係基於用於產生POI資料庫的過程所確定的，所述過程包括： 獲取初始POI資料庫，所述初始POI資料庫包括所述參考POI；以及 基於所述參考POI的屬性確定所述目標POI資料庫。
  10. 如申請專利範圍第9項之系統，其中所述基於所述參考POI的屬性確定所述目標POI資料庫還包括： 基於所述歷史訂單資訊確定所述目標POI資料庫。
  11. 一種在計算裝置上實施的方法，所述計算裝置具有連接到網路的處理器、儲存媒體和通訊平臺，所述方法包括： 由所述處理器獲取與訂單相關位置對，所述位置對包括當前位置和接載位置； 由所述處理器基於所述位置對和目標興趣點（POI）資料庫，確定第一初始興趣點（POI）和第二初始POI； 由所述處理器基於所述第一初始POI和所述位置對，確定所述第一初始POI的特徵； 由所述處理器基於所述第二初始POI和所述位置對，確定所述第二初始POI的特徵； 由所述處理器獲取用於命名接載位置的訓練後的命名模型； 由所述處理器基於所述第一初始POI的特徵和所述訓練後的命名模型，確定所述第一初始POI的第一分數； 由所述處理器基於所述第二初始POI的特徵和所述訓練後的命名模型，確定所述第二初始POI的第二分數； 由所述處理器基於所述第一分數和所述第二分數確定最終POI；以及 由所述處理器基於所述最終POI確定所述接載位置的名稱。
  12. 如申請專利範圍第11項之方法，其中所述第一初始POI或所述第二初始POI在距所述當前位置的第一距離內並且在距所述接載位置的第二距離內。
  13. 如申請專利範圍第11項之方法，其中所述訓練後的命名模型包括自我調整增強模型或梯度增強決策樹（GBDT）模型。
  14. 如申請專利範圍第11項之方法，其中所述訓練後的命名模型係根據用於訓練命名模型的過程所產生的，所述過程包括： 獲取初始命名模型； 獲取複數個訓練樣本； 使用所述獲取的複數個訓練樣本訓練所述初始命名模型，以便獲取所述訓練後的命名模型。
  15. 如申請專利範圍第14項之方法，其中所述複數個訓練樣本包括根據用於產生訓練樣本的過程所產生的至少一個訓練樣本，所述過程包括： 確定與歷史訂單相關的歷史訂單資訊； 將所述歷史訂單資訊映射到參考POI； 基於所述歷史訂單資訊確定所述參考POI的參考特徵；以及， 基於所述參考POI的所述參考特徵和所述歷史訂單資訊產生所述至少一個訓練樣本。
  16. 如申請專利範圍第15項之方法，其中所述歷史訂單資訊包括歷史位置資料、歷史最終接載位置資料、歷史推薦接載位置資料或歷史接載位置名稱中的至少一個。
  17. 如申請專利範圍第15項之方法，其中： 所述歷史訂單資訊包括歷史接載位置名稱；以及 所述確定所述參考POI的所述參考特徵還包括基於所述參考POI的名稱與所述歷史訂單的所述歷史接載位置名稱的相似性，將所述歷史訂單資訊映射到所述參考POI。
  18. 如申請專利範圍第15項之方法，其中： 所述歷史訂單資訊包括歷史最終接載位置資料和歷史推薦接載位置資料； 所述參考POI的所述參考特徵包括重定位行為資料；以及 所述基於所述歷史訂單資訊確定所述參考POI的所述參考特徵還包括： 獲取所述歷史最終接載位置資料； 獲取所述歷史推薦接載位置資料；以及 基於所述歷史最終接載位置資料和所述歷史推薦接載位置資料，確定所述重定位行為資料。
  19. 如申請專利範圍第15項之方法，其中所述目標POI資料庫係基於用於產生POI資料庫的過程所確定的，所述過程包括： 獲取初始POI資料庫，所述初始POI資料庫包括所述參考POI；以及 基於所述參考POI的屬性確定所述目標POI資料庫。
  20. 一種非暫時性電腦可讀取媒體，所述電腦可讀取媒體包括用於啟動終端和隨選運輸平臺之間的連接的至少一組指令，其中當由電子終端的至少一個處理器執行時，所述至少一組指令可以指示所述至少一個處理器執行以下動作： 從終端獲取與使用者相關的位置對，所述位置對包括當前位置和接載位置； 基於所述位置對和目標興趣點（POI）資料庫確定第一初始POI和第二初始POI； 基於所述第一初始POI和所述位置對，確定所述第一初始POI的特徵； 基於所述第二初始POI和所述位置對，確定所述第二初始POI的特徵； 獲取用於命名接載位置的訓練後的命名模型； 基於所述第一初始POI的所述特徵和所述命名模型，確定所述第一初始POI的第一分數； 基於所述第二初始POI的所述特徵和所述命名模型，確定所述第二初始POI的第二分數； 基於所述第一分數和所述第二分數確定最終POI；以及 基於所述最終POI確定所述接載位置的名稱。
  21. 一種在計算裝置上實施的系統，所述計算裝置具有連接到網路的處理器、儲存媒體和通訊平臺，所述系統包括： 位置獲取模組，被配置為獲取位置對，所述位置對包括當前位置和接載位置； 初始興趣點（POI）確定模組，被配置為基於所述位置對和目標POI資料庫，確定第一初始POI和第二初始POI； 特徵擷取模組，被配置為基於所述第一初始POI和所述位置對，確定所述第一初始POI的特徵； 所述特徵擷取模組，還被配置為基於所述第二初始POI和所述位置對，確定所述第二初始POI的特徵； 模型獲取模組，被配置為獲取用於命名接載位置的訓練後的命名模型； 所述模型獲取模組，還被配置為基於所述第一初始POI的所述特徵和所述訓練後的命名模型，確定所述第一初始POI的第一分數； 所述模型獲取模組，還被配置為基於所述第二初始POI的所述特徵和所述訓練後的命名模型，確定所述第二初始POI的第二得分； 命名模組，被配置為基於所述第一分數和所述第二分數確定最終POI；以及 所述命名模組，還被配置為基於所述最終POI確定所述接載位置的名稱。
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