拼车折扣确定方法及装置与流程

本发明实施例涉及交通技术领域，尤其涉及一种拼车折扣确定方法及装置。

背景技术

目前使用各类拼车产品的用户日益增加。该产品的目标主要是实现乘客、司机以及平台三方面的共赢，即一方面降低乘客的出行成本、一方面提高司机和平台的收益。实现三方共赢的主要实现方法是对使用拼车的乘客的订单的费用进行打折。

在该过程中，给予拼车订单合理的折扣是关键，如果拼车订单都打一个固定的折扣会无法平衡增加平台收益和刺激乘客使用的不同目的。因此，拼车业务较为合理的折扣方案应该是提供动态折扣，但是当前拼车产品中很少提供动态折扣的技术方案，当前的通用技术方案是将拼成率划成多个档次，每个档次对应一个折扣。对不同的预估拼成率首先判断其对应的档次，然后给予该档次的折扣。上述多个档次的折扣是通过人工运营配置的，这种人工配置的方式存在的缺陷比较明显：第一，每个城市都需要配置一堆参数，较为繁琐；第二，不同配置参数导致的折扣的波动很大，很难找到最优的配置参数。

为了解决现有技术的问题，有必要提出一种可以基于拼车订单来提供合理的拼车折扣的技术方案。

技术实现要素：

针对现有技术中无法根据拼车订单提供合理的拼车折扣的技术问题，本发明实施例提供了一种拼车折扣确定方法及装置。

第一方面，本发明实施例提供了一种拼车折扣确定方法，所述方法包括如下步骤：

根据当前订单的拼车特征确定预估拼成率；

设定拼车成功给予的第一折扣值以及拼车失败给予的第二折扣值；

根据所述预估拼成率、第一折扣值以及第二折扣值确定折扣的期望值作为所述当前订单的折扣值。

优选地，所述折扣的期望值利用如下公式确定：

d＝a×r+b×(1-r)

式中，a表示所述第一折扣值，b表示所述第二折扣值，r表示所述预估拼成率，d表示所述期望值。

优选地，所述第一折扣值高于所述第二折扣值。

优选地，所述方法还包括根据预定的所述当前订单的折扣值和所述预估拼成率调整所述第一折扣值以及所述第二折扣值。

优选地，所述根据当前订单的拼车特征确定预估拼成率包括如下步骤：

基于采集的预定时间段内的一个或多个订单的拼车数据，确定所述拼车数据中包含的各个拼车特征对拼车成功率影响的权重；其中所述拼车数据包括一个或多个订单的拼车状态和对应的拼车特征；

提取所述当前订单的拼车特征，基于所述当前订单的拼车特征确定的所述权重确定当前订单的拼车成功率，将所述拼车成功率作为所述预估拼成率。

第二方面，本发明实施例提供了一种拼车折扣确定装置，所述装置包括预估拼成率确定单元、折扣值设定单元以及目的折扣值确定单元；

所述预估拼成率确定单元用于根据当前订单的拼车特征确定预估拼成率；

所述折扣值设定单元用于设定拼车成功给予的第一折扣值以及拼车失败给予的第二折扣值；

所述目的折扣值确定单元用于根据所述预估拼成率、第一折扣值以及第二折扣值确定折扣的期望值作为所述当前订单的折扣值。

优选地，所述目的折扣值确定单元利用如下公式确定折扣的期望值：

d＝a×r+b×(1-r)

式中，a表示所述第一折扣值，b表示所述第二折扣值，r表示所述预估拼成率，d表示所述期望值。

优选地，所述拼第一折扣值高于第二折扣值。

优选地，所述装置还包括预定折扣值调整单元，所述预定折扣值调整单元用于根据预定的所述当前订单的折扣值和预估拼成率调整所述第一折扣值以及所述第二折扣值。

优选地，所述预估拼成率确定单元包括权重确定子单元和拼成率确定子单元；

所述权重确定子单元用于基于采集的预定时间段内的一个或多个订单的拼车数据，确定所述拼车数据中包含的各个拼车特征对拼车成功率影响的权重；其中所述拼车数据包括一个或多个订单的拼车状态和对应的拼车特征；

所述拼成率确定子单元用于提取所述当前订单的拼车特征，基于所述当前订单的拼车特征确定的所述权重确定当前订单的拼车成功率，将所述拼车成功率作为所述预估拼成率。

由上述技术方案可知，本发明实施例提供一种拼车折扣确定方法及装置。本发明实施例首先根据当前订单的拼车特征确定预估拼成率；之后根据预估拼成率、预先设定的第一折扣值以及预先设定的第二折扣值确定折扣的期望值作为当前订单的折扣值，上述技术方案能够根据预估拼成率自动给出一个波动不大，相对稳定的折扣值，不在需要人工进行配置，节省人力，并且在预估拼成率出现一定的偏差时，最终确定的折扣值不会出现很大的波动，实现了乘客、司机以及平台三方面的共赢。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些图获得其他的附图。

图1是本发明一种实施例的拼车折扣确定方法的流程示意图；

图2是本发明一种实施例的拼车折扣确定装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，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他实施例，都属于本发明实施例保护的范围。

实施例一：

本实施例提供了一种拼车折扣确定方法，如图1所示，所述方法包括如下步骤：

s1、根据当前订单的拼车特征确定预估拼成率；

此步骤中，拼车特征包括当前司机的位置与拼车订单中乘客的上车位置的距离、当前司机的目的地与拼车订单的目的地的距离、周边的司机数量和当前司机到达拼车订单中乘客的上车位置的估算时间与乘客指定上车时间的时间差等，这些拼车特征对拼车是否成功起到一定的作用，即拼车特征对应的权重；之后利用拼车特征对应的权重即可预测拼车订单拼成的概率；

应当说明的是，在实际中，上述拼车特征是根据实际的情况不断添加与删除的，从而可以不断提高预估的拼车成功率的准确率；

s2、设定拼车成功给予的第一折扣值以及拼车失败给予的第二折扣值；

此步骤中，第一折扣值和第二折扣值根据具体运营阶段的情况进行设定，并且在任何时刻都可以灵活的进行设定。

此步骤中，拼车成功给予的第一折扣值高于拼车失败给予的第二折扣值，即拼车成功即给予较高的折扣值，例如5折，拼车失败即给予较低的折扣值，例如9.5折，这种设置方式能够有效的鼓励乘客拼车，保证拼车规模，同时对拼车失败时给予较低的折扣可以有效避免平台的损失，最终实现乘客、司机以及平台的三方共赢；

s3、根据所述预估拼成率、第一折扣值以及第二折扣值确定折扣的期望值作为当前订单的折扣值，具体地，所述折扣的期望值利用如下公式确定：

d＝a×r+b×(1-r)

式中，a表示所述第一折扣值，b表示所述第二折扣值，r表示所述预估拼成率，d表示所述期望值。

假如每个订单的最终折扣都取折扣的期望，对于一个总体预估拼成率为r的城市，则最终该城市的折扣期望为d＝a*r+b*(1-r),例如北京当前预估拼成率为0.4，即r＝0.4，如果拼车未成功打9.5折，即第二折扣值为9.5折，拼车成功打5.5折，即第一折扣值为5.5折，那么北京当前总体折扣为8折。

上述方法在预估拼成率出现一定的偏差时，最终确定的折扣值不会出现很大的波动，相对稳定。假如对于一个订单真实拼成概率为x1,预估拼成率为x2，预估拼成率的误差为delta＝x1-x2，那么折扣误差为：d1-d2＝(a*x1+b*(1-x1))-(a*x2+b*(1-x2))＝delta*a-delta*b；以a＝0.65,b＝0.95，当误差delta为0.1时，折扣的误差波动仅为0.03折。可见本发明实施例的方法预估拼成率出现一定的偏差时，最终确定的折扣值相对准确和稳定。另外，上述方法不再需要人工进行配置，节省人力，同时能够实现乘客、司机以及平台三方面的共赢。

在一种实施例中，所述的拼车折扣确定方法还包括根据预定的当前订单的折扣值和预估拼成率调整所述第一折扣值以及所述第二折扣值的步骤。即利用公式d＝a×r+b×(1-r)，通过运营目的去调参数a和b，即可以根据预定的期望的总体折扣d，总体拼成率r，折算出参数a和b。例如根据运营目的设置d的取值为7，当前订单的拼车特征确定预估拼成率r为0.6，那么第一折扣值a可以分别为9或8，对应的所述第二折扣值b分别为4或5.5。

应当说明的是，步骤s1-s3与本实施例中的步骤均可以任意组合。

在一种实施例中，步骤s1中，所述根据订单的拼车特征确定预估拼成率包括如下步骤：

s11、基于采集的预定时间段内的一个或多个订单的拼车数据，确定拼车数据中包含的各个拼车特征对拼车成功率影响的权重；其中所述拼车数据包括一个或多个订单的拼车状态以及对应的拼车特征，所述拼车状态包括拼车成功以及拼车失败；

此步骤中，拼车成功对应的拼车成功率为1，拼车失败对应的拼车成功率为0，利用预定时间段内已知的拼车数据，即根据已知的拼车成功率以及对应的拼车特征可以确定各个拼车特征对拼车成功率的影响程度，即各个拼车特征对拼车成功率影响的权重；

此步骤利用逻辑斯特回归(logisticregression，lr)模型确定各个拼车特征对拼车成功率影响的权重，具体地：

根据所述拼车状态以及所述拼车特征，利用如下公式计算所述拼车特征对应的所述权重：

y＝1/(1+exp(-w^tx))

式中，y表示拼车成功率，所述拼车状态为拼车成功时，y值为1，所述拼车状态为拼车失败时，y值为0，x表示拼车特征的量化值，w表示所述权重；利用上述公式求解w的过程中，可以使用最大似然方法等各类现有技术中的常规算法；

在计算权重的过程中，根据已经采集的拼车数据中的拼车状态为上述公式中y赋值，即若拼车状态为拼车成功时，y值为1，所述拼车状态为拼车失败时，y值为0；再根据已经采集的拼车数据中的对应的拼车特征形成矩阵x，最后利用上述公式求解权重的矩阵w。

其中，根据已经采集的拼车数据中的对应的拼车特征形成矩阵x具体的为：

例如现在有当前司机的位置与拼车订单中乘客的上车位置的距离和司机数量两个拼车特征,下面利用连续特征离散化的方法形成x。如果距离是a米，离散粒度为b,则距离位置为a/b，现在用[c1…ca]表示a个距离，当c1+a/b值没有超过ca的值时，c1+a/b对应的位置上为1，其余位置为0；如果c1+a/b值超过ca的值的，则在ca对应的位置上为1，其余位置上的值为0。司机数量等其他拼车特征利用相同的方法进行离散化，从而形成矩阵x。

举个例子：用1到4个位置表示当前司机的位置与拼车订单中乘客的上车位置的距离，为135米，，离散粒度为50，则1+135/50(整除)＝3，则距离向量为[0，0，1，0]，5到8为司机数量向量，利用相同的方法，最终x为[0，0，1，0，0，1，0，0]；

在确定了x之后，利用上述公式以及最大似然方法等各类现有技术中的常规算法可以求解权重的矩阵w，例如矩阵w为w＝[w1,w2,w3,w4,w5,w6,w7,w8]，w均为小数，可正可负，为每个拼车特征的权重；

s12、提取当前订单的拼车特征，基于当前订单的拼车特征确定的权重确定当前订单的拼车成功率，即利用对应的权重以及利用下面的公式确定拼车成功率，并作为所述预估拼成率：

y＝1/(1+exp(-w^tx))。

应当说明的是，本发明实施例不限于上述方法确定订单的拼车成功概率，还可以利用其它的机器学习的方法或者历史经验确定订单的拼车成功概率，本发明实施例对此不做限定。

上述方法，首先确定设置订单拼车成功给予的折扣a以及订单拼车不成功给予的折扣b，再根据预估订单拼成率r确定折扣的期望值作为最终给予的折扣值，并且在实际运行中可以根据运营目的调整折扣a和折扣b。利用上述方法能够自动给出合理的折扣值，不再需要浪费人力进行配置，并且在预估拼成率出现误差时给出的目的折扣值波动很小，使根据预估拼成率确定的折扣值更加合理，有效实现了乘客、司机以及平台的三方共赢。

实施例二：

对应于上述实施例的方法本实施例还公开了一种拼车折扣确定装置，如图2所示，所述装置包括预估拼成率确定单元、折扣值设定单元以及目的折扣值确定单元；所述预估拼成率确定单元用于根据当前订单的拼车特征确定预估拼成率；所述折扣值设定单元用于设定拼车成功给予的第一折扣值以及拼车失败给予的第二折扣值；所述目的折扣值确定单元用于根据所述预估拼成率、第一折扣值以及第二折扣值确定折扣的期望值作为当前订单的折扣值。

上述装置利用预估拼成率、第一折扣值以及第二折扣值确定折扣的期望值作为最终确定的折扣值，是获得的木折扣值的波动不大，相对稳定目，并且不在需要人工进行配置，节省人力，同时在预估拼成率出现一定的偏差时，最终确定的目的折扣值不会出现很大的波动，能够实现乘客、司机以及平台三方面的共赢。

在一种实施例中，所述目的折扣值确定单元利用如下公式确定折扣的期望值：

d＝a×r+b×(1-r)

式中，a表示所述第一折扣值，b表示所述第二折扣值，r表示所述预估拼成率，d表示所述期望值。

在一种实施例中，所述装置还包括预定折扣值调整单元，所述预定折扣值调整单元用于根据预定的所述当前订单的折扣值和预估拼成率调整所述第一折扣值以及所述第二折扣值。

在一种实施例中，所述预估拼成率确定单元包括权重确定子单元和拼成率确定子单元；

所述权重确定子单元用于基于采集的预定时间段内的一个或多个订单的拼车数据，确定所述拼车数据中包含的各个拼车特征对拼车成功率影响的权重；其中所述拼车数据包括一个或多个订单的拼车状态和对应的拼车特征，所述拼车状态包括拼车成功以及拼车失败；

所述拼成率确定子单元用于提取当前订单的拼车特征，基于所述当前订单的拼车特征确定的所述权重确定当前订单的拼车成功率，将所述拼车成功率并作为所述预估拼成率。

由于上述装置确定目的折扣值的步骤与上述方法的步骤一一对应，因此对于其中重复的部分不再进行赘述。

本发明实施例根据订单的预估拼成率、拼单拼成的折扣以及订单品不成的折扣确定一个折扣期望值作为当前订单的折扣值，此折扣值的期望值在预估拼成率出现误差时给出的折扣的期望值波动很小，同时能够鼓励用户拼车，达成乘客、司机以及平台三方共赢的目的。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或者部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储在计算机可读取的存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤。

本发明的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。