一种验房订单的派单方法与流程

1.本发明涉及一种派单匹配度算法，尤其是一种验房订单的派单方法。


背景技术：

2.现有派单有两种方式：1.人工手动派单：派单具有随机性，没法合理匹配供求关系，不能合理利用资源，且工作量非常大；2.通用派单系统：解决了人工手动派单工作量大的问题，但没有解决合理匹配供求关系问题。
3.尤其是针对于验房这一技术领域，需要验房的用户存在各种需求与喜好，同时验房师也存在能力范围，当两者之间存在较大差距时，会造成资源浪费或者再次验房的情况。


技术实现要素：

4.本发明要解决的技术问题是：为了克服现有技术中存在的不足，提供一种验房订单的派单方法。
5.本发明采用的技术方案是：一种验房订单的派单方法，包括以下步骤：
6.步骤a、获取验房师相关的能力数据，构建验房师能力模型；
7.步骤b、获取验房用户的分类和喜好数据，构建验房用户画像模型；
8.步骤c、获取验房订单的要求，将验房用户画像模型和验房订单的要求合并形成验房需求模型数据，得到验房用户的优先级排序；
9.步骤d、根据验房用户的优先级排序进行验房订单的派单匹配，通过验房师能力模型和验房需求模型数据的匹配算法计算匹配度s，s＝k1*a+k2*b+k3*c+k4*h，其中，a为验房师能力数据与验房订单要求中检测细项匹配度得分，b为验房师与验房位置的相距程度得分，c为验房师的历史评价平均得分，h为验房师连续有空时间范围占验房订单预估持续时间总时长比例的得分，k1、k2、k3、k4为权重系数，匹配度s数值最高的验房师得到相应验房订单的派单。
10.所述步骤a中验房师相关的能力数据包括验房师的能力等级、擅长检测细项、平均评分、有空时间范围、各时间范围所在位置；
11.所述步骤b中验房用户的分类和喜好数据包括验房用户是否为新用户、是否为试用用户、是否为贵宾用户、是否为抱怨用户、收藏的验房师；
12.所述步骤c中验房需求模型数据包括验房领域、检测项、检测细项、预约时间段、预估持续时间、验房位置。
13.进一步的，所述步骤a中构建验房师能力模型包括以下步骤：
14.步骤a
‑
1、验房师注册时预先设定以下能力数据：能力等级、擅长的检测细项，且上述能力数据根据验房师认证情况进行更新，每次能力数据更新后影响下次匹配；
15.步骤a
‑
2、验房师以小时为单位设定自己的有空时间范围，同时设置各时间范围所在位置；其中，验房师初始设置的时候对后续时间单元所在位置只能做预估，没法保证精准，越精准越有利于验房师，所以精准度由验房师自己控制；如果匹配成功后，成功匹配的
时间单元与后续有空时间连续，则在匹配成功后需要将后续有空时间单元所在位置更新为匹配成功的时间单元的所在位置，以确保验房师位置是相对准确的，同时验房时间范围其实包含预估路程时间；
16.步骤a
‑
3、验房师服务完成后由验房用户进行评价，得到本次评分n，计算更新平均评分m，m＝(x*m'+n)/(x+1)，其中x为验房师本次评价之前的被评价次数，m'为本次评价之前的平均评分。
17.进一步的，所述步骤c中形成验房需求模型数据包括以下步骤：
18.步骤c
‑
1、验房用户选择验房领域、检测项、检测细项、验房位置；
19.步骤c
‑
2、根据预先设置的各个检测细项预估持续时间得到预估持续时间总时长；
20.步骤c
‑
3、验房用户选择预约时间段，预约时间段总时长＝预估持续时间总时长；
21.步骤c
‑
4、预先设定验房用户画像标签，包括验房用户是否为新用户、是否为试用用户、是否为贵宾用户、是否为抱怨用户，以及验房用户收藏的验房师。
22.进一步的，所述验房用户的优先级排序计算得到，优先级按照得分y从高到低进行排序，y＝k
a
*d+k
b
*e+k
c
*f+k
d
*g，其中，d为是否具备新用户标签得分，e为是否具备试用用户标签得分，f为是否具备贵宾用户标签得分，g为是否具备抱怨用户标签得分，k
a
、k
b
、k
c
、k
d
为权重系数。
23.进一步的，所述的步骤d中验房订单的派单匹配包括以下步骤：
24.步骤d
‑
1、每天定时开启匹配，根据验房用户的预约时间段匹配往后一周的验房订单；
25.步骤d
‑
2、根据验房用户的优先级排序，依次匹配最高优先级验房用户的验房需求，将验房用户的预约时间段按检测细项所需时间拆分为以小时为单位的时间单元，同一订单的不同时间单元按照检测细项耗时长短进行先后排序，依次匹配耗时长的时间单元，从第一个时间单元开始筛选出该时间单元有空的所有验房师，按匹配度s进行排序，s最高的匹配上；其中，当第一个时间单元匹配度s出现相同最高的情况下，需要根据匹配度s＝k1*a+k2*b+k3*c+k4*h中h得分高的优先匹配，如果依然相同则按照a得分高的优先匹配，其次为c得分高的优先匹配，最后为b得分高的优先匹配；
26.步骤d
‑
3、第一个时间单元匹配上后，如果下个时间单元为连续的且验房师的下个时间单元有空，则下个时间也达成匹配，再继续匹配剩下的时间单元；当时间单元不连续或者验房师时间单元没空时，重新启动下一轮时间单元的匹配，直到所有预约时间单元都匹配完。
27.进一步的，所述的匹配度s中验房检查项匹配度得分a为能力等级、检测细项的总体得分，当能力等级匹配后对检测细项进行匹配得分，否则按能力等级不匹配得分。
28.进一步的，所述的匹配度s中验房师与验房位置的相距程度得分b中，相距程度根据验房师所在位置的经纬度坐标(e1，n1)和验房位置的经纬度坐标(e2，n2)进行计算得到验房师与验房位置的相距距离x(km)：
29.x＝r*acos((sin(radians(n1))*sin(radians(n2))+cos(radians(n1))*cos(radians(n2))*cos(radians(e2
‑
e1))))，其中，r为地球平均半径，取值为6371.004km，acos、sin和cos均为三角函数，acos为反余弦函数、sin为正弦函数、cos为余弦函数，radians为弧度，表示三角函数接受弧度实参，e1、e2为经度坐标，n1、n2为纬度坐标。
30.本发明相比现有技术具有以下优点：通过将验房用户画像模型和验房订单的要求合并形成验房需求模型数据，再通过验房师能力模型和验房需求模型数据的匹配算法计算匹配度s，解决了人工手动派单工作量大的问题，同时提高了派单的匹配度。
具体实施方式
31.下面对本发明的实施例作详细说明，实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
32.一种验房订单的派单方法，包括以下步骤：
33.步骤a、获取验房师相关的能力数据，构建验房师能力模型；
34.步骤b、获取验房用户的分类和喜好数据，构建验房用户画像模型；
35.步骤c、获取验房订单的要求，将验房用户画像模型和验房订单的要求合并形成验房需求模型数据，得到验房用户的优先级排序；
36.步骤d、根据验房用户的优先级排序进行验房订单的派单匹配，通过验房师能力模型和验房需求模型数据的匹配算法计算匹配度s，s＝k1*a+k2*b+k3*c+k4*h，其中，a为验房师能力数据与验房订单要求中检测细项匹配度得分，b为验房师与验房位置的相距程度得分，c为验房师的历史评价平均得分，h为验房师连续有空时间范围占验房订单预估持续时间总时长比例的得分，k1、k2、k3、k4为权重系数，匹配度s数值最高的验房师得到相应验房订单的派单。
37.所述步骤a中验房师相关的能力数据包括验房师的能力等级、擅长检测细项、平均评分、有空时间范围、各时间范围所在位置；
38.所述的匹配度s中验房检查项匹配度得分a为能力等级、检测细项的总体得分，当能力等级匹配后对检测细项进行匹配得分，否则按能力等级不匹配得分。
39.将验房师能力模型和验房需求模型数据的进行匹配。
40.匹配度s中的评分项、权重系数和评分规则可以根据需要动态调整。
41.所述步骤b中验房用户的分类和喜好数据包括验房用户是否为新用户、是否为试用用户、是否为贵宾用户、是否为抱怨用户、收藏的验房师；
42.所述步骤c中验房需求模型数据包括验房领域、检测项、检测细项、预约时间段、预估持续时间、验房位置。
43.所述步骤a中构建验房师能力模型包括以下步骤：
44.步骤a
‑
1、验房师注册时预先设定以下能力数据：能力等级、擅长的检测细项，且上述能力数据根据验房师认证情况进行更新，每次能力数据更新后影响下次匹配；
45.步骤a
‑
2、验房师以小时为单位设定自己的有空时间范围，同时设置各时间范围所在位置；
46.其中，验房师初始设置的时候对后续时间单元所在位置只能做预估，没法保证精准，越精准越有利于验房师，所以精准度由验房师自己控制；如果匹配成功后，成功匹配的时间单元与后续有空时间连续，则在匹配成功后需要将后续有空时间单元所在位置更新为匹配成功的时间单元的所在位置，以确保验房师位置是相对准确的，同时验房时间范围其实包含预估路程时间；
47.步骤a
‑
3、验房师服务完成后由验房用户进行评价，得到本次评分n，计算更新平均
评分m，m＝(x*m'+n)/(x+1)，其中x为验房师本次评价之前的被评价次数，m'为本次评价之前的平均评分。
48.进一步的，所述步骤c中形成验房需求模型数据包括以下步骤：
49.步骤c
‑
1、验房用户选择验房领域、检测项、检测细项、验房位置；
50.步骤c
‑
2、根据预先设置的各个检测细项预估持续时间得到预估持续时间总时长；
51.步骤c
‑
3、验房用户选择预约时间段，预约时间段总时长＝预估持续时间总时长；
52.步骤c
‑
4、预先设定验房用户画像标签，包括验房用户是否为新用户、是否为试用用户、是否为贵宾用户、是否为抱怨用户，以及验房用户收藏的验房师。其中，新用户为未下单预约过的客户，试用用户为参与试用活动用户，抱怨用户根据验房用户投诉设定，验房用户画像标签可以根据需要动态调整。
53.所述验房用户的优先级排序计算得到，优先级按照得分y从高到低进行排序，y＝k
a
*d+k
b
*e+k
c
*f+k
d
*g，其中，d为是否具备新用户标签得分，e为是否具备试用用户标签得分，f为是否具备贵宾用户标签得分，g为是否具备抱怨用户标签得分，k
a
、k
b
、k
c
、k
d
为权重系数。
54.进一步的，所述的步骤d中验房订单的派单匹配包括以下步骤：
55.步骤d
‑
1、每天定时开启匹配，根据验房用户的预约时间段匹配往后一周的验房订单；
56.步骤d
‑
2、根据验房用户的优先级排序，依次匹配最高优先级验房用户的验房需求，将验房用户的预约时间段按检测细项所需时间拆分为以小时为单位的时间单元，同一订单的不同时间单元按照检测细项耗时长短进行先后排序，依次匹配耗时长的时间单元，从第一个时间单元开始筛选出该时间单元有空的所有验房师，按匹配度s进行排序，s最高的匹配上；如果耗时一致按照需要资质的高低进行排序，依次匹配资质要求高的时间单元；如果耗时和资质要求相同，按照检测细项序号进行排序，依次匹配序号小的时间单元；
57.其中，当第一个时间单元匹配度s出现相同最高的情况下，需要根据匹配度s＝k1*a+k2*b+k3*c+k4*h中h得分高的优先匹配，如果依然相同则按照a得分高的优先匹配，其次为c得分高的优先匹配，最后为b得分高的优先匹配；
58.步骤d
‑
3、第一个时间单元匹配上后，如果下个时间单元为连续的且验房师的下个时间单元有空，则下个时间也达成匹配，再继续匹配剩下的时间单元；当时间单元不连续或者验房师时间单元没空时，重新启动下一轮时间单元的匹配，直到所有预约时间单元都匹配完。
59.如果出现时间单元无法匹配的情况，则通知验房用户，选择更改预约时间段，用户更改之后等待重新匹配，更改预约时间段可以选择整体更改或者更改无法匹配的时间段。
60.具体的拆分规则：
①
同一订单的同一时间单元内只能有1名验房师；
②
单个检测细项不可以横跨两个时间单元(如果一个检测细项的耗时为1.5小时，那该检测细项的时间单元为2小时，为1个时间单元；如果第一个检测细项需要50分钟，也就是8:00
‑
8:50，则下一个需要20分钟的检测细项的时间范围不应该为8:50
‑
9:10，而应该落到下一个时间单元，也就是从9:00
‑
9:20)；
③
两个及以上检测细项加起来的耗时总长小于1个时间单元，可以放到一个时间单元或更小的时间单元(如果两个检测细项的耗时均为20分钟，时间范围为8:00
‑
9:00，则都可以用8:00
‑
9:00这个时间单元去匹配，只是需要计算到达的时间，后一个到达的
时间必须在前一个完成时间之后)；
④
如果几个连续时间单元都为同一个验房师，则需要合并时间单元后再计算下一个时间单元的开始时间(如果3个检测细项的耗时均为35分钟，8点开始，正常拆分后是拆分成3个时间单元各1个小时，共3小时；如果这三个时间单元都匹配了同一个验房师，则需要进行合并，也就是说这三个检测细项是可以连续做的，一共105分钟，合并为一个时间单元2小时，那10点就可以结束，下一个时间单元可以从10点开始)。
61.所述的匹配度s中验房师与验房位置的相距程度得分b中，相距程度根据验房师所在位置的经纬度坐标(e1，n1)和验房位置的经纬度坐标(e2，n2)进行计算得到验房师与验房位置的相距距离x(km)：
62.x＝r*acos((sin(radians(n1))*sin(radians(n2))+cos(radians(n1))*cos(radians(n2))*cos(radians(e2
‑
e1))))，其中，r为地球平均半径，取值为6371.004km，acos、sin和cos均为三角函数，acos为反余弦函数、sin为正弦函数、cos为余弦函数，radians为弧度，表示三角函数接受弧度实参，e1、e2为经度坐标，n1、n2为纬度坐标。e1、n1、e2、n2的数据通过定位得到，一般保留至小数点后5位或者6位，如北京中心点经纬度坐标为：(116.23128，40.22077)。
63.实施例1
64.验房订单匹配时，验房师必须满足以下两点要求：
65.一、验房师能力等级与验房订单要求中检测细项需要资质匹配；
66.二、检测细项预约时间和预估路程时间的总和在验房师有空时间范围内(如果验房师8:00
‑
9:00有空，路程时间30分钟，检测细项耗时40分钟，那这个验房师就不能参与匹配度计算)。
67.匹配度s＝k1*a+k2*b+k3*c+k4*h中k1、k2、k3为20％，k4为40％，a、b、c、h的取值范围为1
‑
10分，
68.能力等级不匹配时a为1分，能力等级匹配时a为5分，匹配验房师擅长的检测细项时a为10分；
69.验房师与验房位置的相距距离x(km)，当0＜x≤1时b为10分、1＜x≤3时b为9分，3＜x≤5时b为8分，5＜x≤10时b为6分，10＜x≤20时b为3分；
70.验房师的平均评分m，m的范围为1
‑
10，当m＜8时c为4分、8≤m＜9时c为6分，9≤m＜9.5时c为8分，9.5≤m＜10时c为9分，m＝10时c为10分；
71.验房师连续有空时间范围占验房订单预估持续时间总时长比例b，b的范围为0
‑
100％，当0＜b≤10％时h为1分、10％＜b≤20％时h为2分，20％＜b≤30％时h为3分，以此类推，90％＜b≤100％时h为10分。
72.验房用户的优先级排序计算中，优先级按照得分y从高到低进行排序，y＝k
a
*d+k
b
*e+k
c
*f+k
d
*g，k
a
、k
b
为30％，k
c
、k
d
为20％，具备新用户标签时d为10分、不具备为8分，具备试用用户标签时e为10分、不具备为8分，具备贵宾用户标签时f为10分、不具备为8分，具备抱怨用户标签时g为10分、不具备为8分。
73.验房师能力等级分为初级、中级、高级、资深、专家；
74.验房领域—检测项—检测细项的细目，如下表1所示：
75.表1 验房领域—检测项—检测细项的细目表
[0076][0077]
验房师数据如下表2所示：
[0078]
表2 验房师数据表
[0079]
验房师代号能力等级擅长检测细项序号有空时间平均评分m(分)y1初级38:00
‑
11:007y2中级48:00
‑
10:008y3高级19:00
‑
12:009y4资深13、1513:00
‑
16:009.2y5专家11、1213:00
‑
17:009.7
[0080]
验房用户数据如下表3所示：
[0081]
表3 验房用户数据表
[0082]
验房用户代号用户标签要求检测细项序号预约时间n1新、试用3、6、78:00
‑
11:00n2贵宾3、6、1313:00
‑
16:00n3/3、7、1414:00
‑
17:00
[0083]
派单匹配：假设验房师与验房位置的相距距离x均为0＜x≤1km，预估路程时间为20分钟，
[0084]
1、计算验房用户优先级
[0085]
n1：y1＝k
a
*d+k
b
*e+k
c
*f+k
d
*g＝30％*10+30％*10+20％*8+20％*8＝9.2
[0086]
n2：y2＝30％*8+30％*8+20％*10+20％*8＝8.8
[0087]
n3：y3＝30％*8+30％*8+20％*8+20％*8＝8
[0088]
则优先匹配n1，再匹配n2，最后匹配n3；
[0089]
2、匹配验房用户n1的第一个时间单元
[0090]
根据检测细项进行时间单元拆分，将n1的预约时间拆分为三个时间单元，8:00
‑
9：00、9:00
‑
10：00、10:00
‑
11：00，因为检测细项3、6、7耗时相同就按序选出检测细项3先进行匹配，再过滤出第一个时间单元8:00
‑
9：00有空、20分钟内能到达(第一个时间单元60分钟
‑
检测细项预估耗时40分钟＝20分钟)、能力数据与验房订单要求中检测细项匹配(需要资质为初级)的验房师，得到y1和y2，然后计算验房师的匹配度s
[0091]
s
y1
＝k1*a+k2*b+k3*c+k4*h＝20％*10+20％*10+20％*7+40％*10＝9.4
[0092]
s
y2
＝20％*5+20％*10+20％*8+40％*(2/3)≈7.3
[0093]
则第一个时间单元验房师y1匹配上；
[0094]
3、验房用户n1的派单匹配
[0095]
因为第二个时间单元连续、验房师y1有空且满足资质要求，所以第二个时间单元也是验房师y1匹配；然后继续匹配，还是验房师y1匹配，因此验房用户n1的订单派单给验房师y1(因为检测细项预约时间和预估路程时间的总和为40*3+20＝140分钟，所以无法合并时间单元)；
[0096]
4、验房用户n2的派单匹配
[0097]
根据检测细项进行时间单元拆分，将n2的预约时间拆分为三个时间单元，14:00
‑
15：00、15:00
‑
16：00、16:00
‑
17：00，因为检测细项3、7、14耗时相同就按资质选出检测细项14先进行匹配，再过滤出第一个时间单元14:00
‑
15：00有空、20分钟内能到达(第一个时间单元60分钟
‑
检测细项预估耗时40分钟＝20分钟)、能力数据与验房订单要求中检测细项匹配(需要资质为中级)的验房师，得到y4和y5，然后计算验房师的匹配度s
[0098]
s
y4
＝k1*a+k2*b+k3*c+k4*h＝20％*10+20％*10+20％*9.2+40％*10＝9.84
[0099]
s
y5
＝20％*5+20％*10+20％*9.7+40％*10＝8.94
[0100]
则第一个时间单元验房师y4匹配上；
[0101]
因为第二个时间单元连续、验房师y4有空且满足资质要求，所以第二个时间单元也是验房师y4匹配；然后继续匹配，还是验房师y4匹配，因此验房用户n2的订单派单给验房师y4(因为检测细项预约时间和预估路程时间的总和为40*3+20＝140分钟，所以无法合并时间单元)
[0102]
5、验房用户n3的派单匹配
[0103]
根据检测细项进行时间单元拆分，将n3的预约时间拆分为三个时间单元，13:00
‑
14：00、14:00
‑
15：00、15:00
‑
16：00，因为检测细项3、6、13耗时相同就按资质选出检测细项13先进行匹配，再过滤出第一个时间单元13:00
‑
14：00有空、20分钟内能到达(第一个时间单元60分钟
‑
检测细项预估耗时40分钟＝20分钟)、能力数据与验房订单要求中检测细项匹配(需要资质为资深)的验房师，得到y5，因为仅有一个验房师匹配无需计算匹配度s，
[0104]
则第一个时间单元验房师y5匹配上；
[0105]
因为第二个时间单元连续、验房师y5有空且满足资质要求，所以第二个时间单元也是验房师y5匹配；然后继续匹配，还是验房师y5匹配，因此验房用户n3的订单派单给验房师y5(因为检测细项预约时间和预估路程时间的总和为40*3+20＝140分钟，所以无法合并时间单元)。