用于确定用户的历史订单的价值的方法及设备的制造方法
【技术领域】
[0001] 本公开的实施例涉及一种用于确定用户的历史订单的价值的方法及设备。
【背景技术】
[0002] 随着城市的快速发展，打车需求已成为社会各个阶层人士的普遍需求。打车软件 的快速发展成功解决了司机与用户（即，乘客）之间的信息不对称问题。随着使用打车软 件（或平台）的打车用户日益增多，打车软件公司可以积累大量的用户订单信息。基于这 些订单信息，打车软件公司可以对用户过去一段时间内的历史打车行为进行分析和评价。
[0003] 每个订单的价值对于平台可能大不相同。例如，对于同样成功的两个订单，用户消 耗的平台资源可能不同，例如，A用户是使用了平台补贴（如红包、滴米等）才完成了该订 单，而B用户在不使用平台补贴（甚至支付滴米）的情况下就完成了该订单；类似地，对于 相同价格的两个订单，司机对订单反应的活跃度可能不同，例如，A用户的订单可使得司机 在到达目的地之后还有很大的可能性能接到较好的订单，而B用户的订单可能会使得司机 在到达目的地之后很难继续接到订单；类似地，对于司机反应速度相同的两个订单，用户距 离司机的距离可能不相同，例如，A用户可能距离司机当前位置较近而使得司机愿意接单， 而B用户可能距司机当前位置较远，但由于订单费用较高（例如，去机场的订单）且司机在 到达目的地之后很可能继续接到较好的订单，因此使得司机同样愿意接单。总体而言，每个 订单的价值由多种因素决定，因此，在每个用户的每个订单价值之间会存在很大的差别。
[0004] 由于打车软件问世的时间较短，因此目前还没有对用户历史订单价值做出较为综 合且合理评价的方法。
【发明内容】
[0005] 为了解决上述问题，本公开的实施例旨在提供一种用于确定用户的历史订单的价 值的方法。
[0006] 根据本公开的一个方面，提供了一种用于确定用户的历史订单的价值的方法。该 方法包括：获取所有历史订单的活跃度特征和属性特征；基于所述活跃度特征，确定每个 订单的初始订单价值；基于所述初始订单价值和所述属性特征，确定所述每个订单的最终 订单价值；以及基于每个订单的最终订单价值，确定所述用户的历史订单的价值。
[0007] 在一个实施例中，所述活跃度特征包括以下的至少一个：用户下单次数、司机最短 抢单时间和抢单次数。
[0008] 在另一个实施例中，其中所述属性特征包括以下的至少一个：订单是否成功、平台 收益、订单距离、订单费用和订单发生时距离当前的天数。
[0009] 在又一个实施例中，其中获取所有历史订单的活跃度特征和属性特征包括：基于 每个历史订单，生成一个对应的表，可选地为hive表；获得与所有历史订单对应的总表；从 所述总表中获取所有历史订单的活跃度特征和属性特征。
[0010] 在再一个实施例中，其中从所述总表中获取所有历史订单的活跃度特征和属性特 征包括：在所述总表中补全缺失的属性特征，以获取所有历史订单的属性特征。
[0011] 在再一个实施例中，其中基于与历史订单相关的信息，来获取所述缺失的属性特 征。
[0012] 在再一个实施例中，其中与历史订单相关的信息包括：始发地，目的地，出发时间， 到达时间和行驶轨迹。
[0013] 在再一个实施例中，其中所述缺失的属性特征包括订单距离特征和订单费用特 征。
[0014] 在再一个实施例中，其中基于每个历史订单的行驶轨迹或始发地和目的地，确定 所述订单距离特征，即，曼哈度距离。
[0015] 在再一个实施例中，其中基于每个历史订单的始发地、目的地以及出发时间，来确 定所述订单费用特征。
[0016] 在再一个实施例中，其中基于所述活跃度特征，确定每个订单的初始订单价值包 括：对权重较大的活跃度特征进行平滑化处理，其中，可选地采用对数化处理，并更为可选 地采用以2为底数的对数化处理；以及根据平滑化处理后的活跃度特征，确定每个订单的 初始订单价值。
[0017] 在再一个实施例中，其中基于所述初始订单价值和所述属性特征，确定所述每个 订单的最终订单价值包括：对权重较大的属性特征进行平滑化处理，其中，同样可选地采用 对数化处理，并更为可选地采用以2为底数的对数化处理；以及基于所述初始订单价值和 平滑化处理后的属性特征，确定所述每个订单的最终订单价值。
[0018] 在再一个实施例中，其中基于每个订单的最终订单价值，确定所述用户的历史订 单的价值包括：将每个订单的最终订单价值依次进行累加以获得累加值；确定所有历史订 单的质量系数和消费系数；以及基于所述累加值、所述质量系数以及所述消费系数，确定所 述用户的历史订单的价值。
[0019] 在再一个实施例中，其中根据订单级别确定所述用户质量系数；以及根据用户平 均订单费用、给予小费的金额和占比，以及用户使用诸如红包、滴米或代金券之类的平台补 贴的金额的总和与占比，确定所述消费系数。
[0020] 在再一个实施例中，其中所述订单级别包括：极好、好、正常、差和极差。
[0021] 根据本公开的另一方面，提供了一种用于确定用户的历史订单的价值设备，包括： 获取装置，用于获取所有历史订单的活跃度特征和属性特征；初始订单价值确定装置，用于 基于所述活跃度特征，确定每个订单的初始订单价值；最终订单价值确定装置，用于基于初 始订单价值和属性特征，确定每个订单的最终订单价值；以及历史订单价值确定装置，用于 基于每个订单的最终订单价值，确定所述用户的历史订单的价值。
[0022] 在又一个实施例中，所述活跃度特征包括以下的至少一个：用户下单次数、司机最 短抢单时间和抢单次数。
[0023] 在再一个实施例中，所述属性特征包括以下的至少一个：订单是否成功、平台收 益、订单距离、订单费用和订单发生时距离当前的天数。
[0024] 在又一个实施例中，所述获取装置包括：表生成单元，用于基于每个历史订单，生 成一个对应的表；总表生成单元，用于获得与所有历史订单对应的总表；特征提取单元，用 于从所述总表中获取所有历史订单的活跃度特征和属性特征；以及属性特征补全单元，用 于在所述总表中补全缺失的属性特征，以获取所有历史订单的属性特征。
[0025] 在又一个实施例中，所述缺失的属性特征包括订单距离特征和订单费用特征。
[0026] 在又一个实施例中，所述属性特征补全单元包括：订单距离确定单元，用于基于每 个历史订单的行驶轨迹或始发地和目的地，确定所述订单距离特征；以及订单费用确定单 元，基于每个历史订单的始发地、目的地以及出发时间，来确定所述订单费用特征。
[0027] 在又一个实施例中，所述初始订单价值确定装置包括：活跃度处理单元，用于对权 重较大的活跃度特征进行平滑化处理；以及初始订单价值确定单元，用于基于平滑化处理 后的活跃度特征，确定所述每个订单的初始订单价值。
[0028] 在又一个实施例中，所述最终订单价值确定装置包括：属性处理单元，用于对权重 较大的属性特征进行平滑化处理；以及最终订单价值确定单元，用于基于初始订单价值和 平滑化处理后的属性特征，确定所述每个订单的最终订单价值。
[0029] 在又一个实施例中，所述历史订单价值确定装置包括：累加单元，用于将每个订单 的最终订单价值依次进行累加以获得累加值；系数确定单元，用于确定所有历史订单的质 量系数和消费系数；以及历史订单价值确定单元，用于基于所述累加值、所述质量系数以及 所述消费系数，确定所述用户的历史订单的价值。
[0030] 本公开的实施例能够提供一种综合且合理地确定用户的历史订单的价值的方法 及设备。
【附图说明】
[0031] 此处所说明的附图用来提供对本公开的进一步理解，构成本申请的一部分，本公 开的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
[0032] 图1是根据本公开的实施例的用于确定用户的历史订单的价值的方法100的流程 图。
[0033] 图2是根据本公开的实施例的用于确定用户的历史订单的价值的设备200的结构 框图。
【具体实施方式】
[0034] 下面将参考附图中示出的若干示例实施例来描述本发明的原理。应当理解，描述 这些实施例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，而并非以任何方 式限制本发明的范围。
[0035] 图1图示了根据本公开的实施例的确定用户的历史订单的价值的方法的流程图， 其中包括如下的步骤SlOl至步骤S104。
[0036] 在步骤SlOl中，获取所有历史订单的活跃度特征和属性特征。
[0037] 例如，活跃度特征包括以下的至少一