处理订单的方法和设备的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明的各实施方式总体上设及订单的处理，特别地，本发明的各实施方式设及 处理订单的方法和设备。
【背景技术】
[0002] 智能设备的普及和移动互联网的发展，给人们的出行带来了极大便利。当前打车 需求已经是社会各阶层人±的普遍需求，诸如由"滴滴打车"之类的打车软件解决了出租车 司机和乘客之间的信息不对称问题。
[0003] 打车软件改变了传统打车方式，建立并培养出大移动互联网时代引领的乘客现代 化出行方式。较比传统电话召车与路边扬招来说，打车软件的诞生更是改变了传统打车市 场格局，颠覆了路边拦车概念，利用移动互联网特点，将线上与线下相融合，从打车初始阶 段到下车使用线上支付车费，画出一个乘客与司机紧密相连的〇2〇(线上到线下）完美闭 环，最大限度优化乘客打车体验，改变传统出租司机等客方式，让司机师傅根据乘客目的地 按意愿"接单"或者"抢单"，节约司机与乘客沟通成本，降低空驶率，最大化节省司乘双方资 源与实践。
[0004] 打车软件原理非常简单，与电话叫车服务性质类似，与微信用法大同小异。即乘客 启动打车软件的软件客户端，点击"现在用车"，按住说话，发送一段语音说明现在所在具体 的位置和要去的地方，松开叫车按钮，叫车信息会W该乘客为原点，在90秒内自动推送给 直径3公里W内的出租车司机，司机可W在打车软件司机端一键抢应，并和乘客保持联系。 在乘客到达目的地下车需要支付车费时，即可使用打车软件合作伙伴微信支付和QQ钱包 进行线上支付，既可享受免找零烦恼，也避免了假币，丢钱包等现象发生，完成了从打车到 支付的一个完美闭环服务，让乘客的出行尽在自己掌握。
[0005] 然而，随着使用打车软件的司机和乘客数量日益增多，如何实现对同时在线的大 规模订单和司机进行快速的最佳匹配，对算法和架构是一个极具挑战性的问题。最佳匹配 是指在考虑了订单特征、司机特征、周围司机量、时间、路况等诸多因素后，对每个司机呈现 (例如，通过语音播送或者画面显示）了当前合适的订单，并且每个订单都得到了充分的呈 现次数。
[0006] 但是，作为示例，考虑在司机在线数目和司机在线时间一定的假设情形，司机能够 听到的订单播送数是一定的。如果对司机播送订单不具备精准性，即不做区分地播送订单， 不仅浪费宝贵的订单播送信道，使得司机愿意选择（即愿意抢单）的订单没有得到充分的 播送，而且也对司机造成干扰。
[0007] 在互联网广告领域，可W通过机器学习过程来预测用户对广告的点击率。具体而 言，可W记录大量的关于用户和广告的特征W及用户对广告的反应（即点击或者不点击广 告）作为训练数据。在机器学习的训练阶段，通过利用机器学习模型处理训练数据，得出向 用户和广告的特征分配的权重。接着在应用阶段，对于当前用户和广告的特征，利用机器学 习模型和所得出的权重，能够预测用户对广告的点击率。
[000引然而，出于各种原因，设及在线广告的机器学习过程不能很好地适用于交通订单 处理，例如因为特征的选择W及应用场景等有所不同。因而，行之有效的处理订单的方法和 设备具有良好的市场前景和客观的市场价值。
【发明内容】
[0009] 本发明的示例性实施方式设及处理订单的方法和设备。
[0010] 本发明的基本构思在于，可W在长期运营的过程中在服务器中存储每日的订单呈 现日志和司机抢单日志。运用机器学习和数据挖掘的方法，利用该些海量的日志对模型进 行训练，可W应用模型从而精准地预估出关于司机选择每次呈现的订单的抢单概率。将预 估出来的司机抢单概率用于订单分配，尤其是订单分配的排序阶段，实现高抢单概率的订 单优先于低抢单概率的订单进行呈现。
[0011] 根据本发明的实施方式，提供了一种处理订单的方法，包括：获取历史订单的至 少一个特征W及与历史订单相关联的用户的响应；根据与历史订单相关联的用户的响应， 向至少一个特征分配权重；获取当前订单的特征；W及根据与当前订单的特征相对应的权 重，选择当前订单中的将向用户呈现的当前订单。
[0012] 可选地，在该方法中，获取历史订单的至少一个特征W及与历史订单相关联的用 户的响应包括：获取用户是否选择历史订单的响应。
[0013] 可选地，在该方法中，根据与历史订单相关联的用户的响应，向至少一个特征分配 权重包括；利用机器学习模型，根据历史订单的至少一个特征W及用户是否选择历史订单 的响应，向至少一个特征分配权重。
[0014] 可选地，在该方法中，根据与当前订单的特征相对应的权重，选择当前订单中的将 向用户呈现的当前订单包括；利用机器学习模型，根据当前订单的特征W及与当前订单的 特征相对应的权重，确定用户选择当前订单的概率。
[0015] 可选地，在该方法中，根据与当前订单的特征相对应的权重，选择当前订单中的将 向用户呈现的当前订单还包括；选择当前订单中的被用户选择的概率最高的当前订单，作 为将向用户呈现的当前订单。
[0016] 可选地，在该方法中，机器学习模型包括逻辑回归模型或者支持向量机模型。
[0017] 可选地，在该方法中，还包括：利用将向用户呈现的当前订单的特征化及与当前订 单相关联的用户的响应，更新与当前订单的特征相对应的权重。
[0018] 可选地，在该方法中，特征包括W下各项中的至少一项：发送订单的位置与用户的 距离、订单的目的地、订单的目的地种类、订单的目的地周围的路况W及订单的呈现次数。
[0019] 可选地，在该方法中，历史订单、当前订单W及用户与同一地理区域相关联。
[0020] 根据本发明的实施方式，还提供了一种处理订单的设备，包括；第一获取装置，用 于获取历史订单的至少一个特征W及与历史订单相关联的用户的响应；第一分配装置，用 于根据与历史订单相关联的用户的响应，向至少一个特征分配权重；第二获取装置，用于获 取当前订单的特征；W及第一选择装置，用于根据与当前订单的特征相对应的权重，选择当 前订单中的将向用户呈现的当前订单。
[0021] 可选地，在该设备中，还包括：第=获取装置，用于获取用户是否选择历史订单的 响应。
[0022] 可选地，在该设备中，还包括；第二分配装置，用于利用机器学习模型，根据历史订 单的至少一个特征W及用户是否选择历史订单的响应，向至少一个特征分配权重。
[0023] 可选地，在该设备中，还包括：确定装置，用于利用机器学习模型，根据当前订单的 特征W及与当前订单的特征相对应的权重，确定用户选择当前订单的概率。
[0024] 可选地，在该设备中，还包括；第二选择装置，用于选择当前订单中的被用户选择 的概率最高的当前订单，作为将向用户呈现的当前订单。
[0025] 可选地，在该设备中，机器学习模型包括逻辑回归模型或者支持向量机模型。
[0026] 可选地，在该设备中，还包括：更新装置，用于利用将向用户呈现的当前订单的特 征W及与当前订单相关联的用户的响应，更新与当前订单的特征相对应的权重。
[0027] 可选地，在该设备中，特征包括W下各项中的至少一项：发送订单的位置与用户的 距离、订单的目的地、订单的目的地种类、订单的目的地周围的路况W及订单的呈现次数。 [002引可选地，在该设备中，历史订单、当前订单W及用户与同一地理区域相关联。
[0029] 本发明的实施方式具有如下优点中的至少一种；保证对司机呈现订单的精准性从 而减少对司机的干扰；W及优化了订单分配的排序，实现高抢单概率的订单优先于低抢单 概率的订单进行呈现，从而提高了订单呈现媒介（例如，订单播送信道）的利用效率。
【附图说明】
[0030] 结合附图并参考W下详细说明，本发明各实施方式的特征、优点及其他方面将变 得更加明显，在此W示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式。在附图中：
[0031] 图1为根据本发明的示例性实施方式的处理订单的方法的流程图；
[0032] 图2为根据本发明的示例性实施方式的处理订单的设备的框图拟及
[0033] 图3为适于用来实践本发明的示例性实施方式的移动终端的示意性框图拟及
[0034] 图4为适于用来实践本发明的示例性实施方式的计算机的示意性框图。
【具体实施方式】
[0035] W下参考附图详细描述本发明的各个示例性实施方式。附图中的流程图和框图示 出了根据本发明的各种实施方式的方法和系统的可能实现的体系架构、功能和操作。应当 注意，流程图或框图中的每个方框可W代表一个模块、程序段、或代码的一部分，所述模块、 程序段、或代码的一部分可W包括一个或多个用于实现各个实施方式中所规定的逻辑功能 的可执行指令。也应当注意，在有些作为备选的实现中，方框中所标注的功能也可W按照不 同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可W基本并行地执行， 或者它们有时也可W按照相反的顺序执行，该取决于所设及的功能。同样应当注意的是，流 程图和/或框图中的每个方框、W及流程图和/或框图中的方框的组合，可W使用执行规定 的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可W使用专用硬件与计算机指令的组 合来实现。
[0036] 应当理解，给出该些示例性实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理 解进而实现本发明，而并非W任何方式限制本发明的范围。
[0037] 本发明的实施方式的处理订单的方法和设备至少可W适用于客运和货运两者。同 时，尽管本发明主要适用于出租车叫车服务，但应当理解，本发明还可适用于已经存在或者 将会出现的任何其他运送工具，该些运送工具包括水体运送工具（包括诸如船舶之类的水 面运送工具盒诸如潜水艇之类的水下运送工具）、飞行器（包括仅在地球环境中运行的飞 机和可W在太空环境中运行的飞行器）W及具有运送货物和人员能力的任何运送工具。 [003引 W下仅W出租车叫车服务为例对本发明的处理订单的方法和设备进行详细描述。
[0039] 参照图1，其为根据本发明的示例性实施方式的处理订单的方法100的流程图。
[0040] 根据本发明的各种示例性实施方式，本发明可W按照客户端-服务器架构被实 施。具体而言，待乘坐出租车的乘客可W使用能够发送订单的客户端来向服务器发送订单。 然后，服务器可W处理订单并且向与