一种提高成交金额的全局派单方法及装置

摘要

本发明公开了一种提高成交金额的全局派单方法及装置，该方法包括：从数据源中获取若干订单；请求派单服务，基于订单集合选出候选司机集合；将候选司机集合放入数据源中；全局最优服务探测标志位是否完成标记，获取订单‑司机集合数据；基于订单‑司机集合的数据算出订单‑司机组合；将订单‑司机组合请求与派单服务进行绑单。通过该方法及装置，在运力不足的情况下，优先选择金额较大的订单，提升GMV；解决了派单半径筛选司机的边界问题导致的应答率下降问题；解决了在派单流水持平的情况下，基于导航距离更少的目的选取最优的订单和司机的组合。

说明书

技术领域

本发明属于网约车技术领域，特别涉及一种提高成交金额的全局派单方法及装置。

背景技术

目前我们首约的网约车派单流程是通过根据乘客选择上车地点后，筛选周围几公里内的司机。然后决策出一个合适的司机服务该笔订单。

通过对已有技术的分析，在目前的派单过程中，在一些场景下，会存在如下技术缺陷：

1、在运力不足的时候，不会优先选择金额较大的订单，隐形的造成gmv下降；

2、在筛选周围司机的半径一定的情况下，可能出现边界问题，导致有些订单周围一定半径内没有司机；

3、在一批订单中，给这些订单分配的司机的导航距离不是最优的。

发明内容

针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出一种提高成交金额的全局派单方法及装置，能够克服现有技术的上述不足。

为实现上述技术目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种提高成交金额的全局派单方法，该方法包括：

从数据源中获取若干订单，其中，若干订单组成订单集合；

请求派单服务，基于所述订单集合选出候选司机集合；

将所述候选司机集合放入数据源中，其中，在数据源中设置标志位；

全局最优服务探测所述标志位是否完成标记，获取订单-司机集合数据；

基于所述订单-司机集合的数据算出订单-司机组合；

将所述订单-司机组合请求与所述派单服务进行绑单。

进一步的，所述全局最优服务探测所述标志位是否完成标记，获取订单-司机集合数据，包括：

如果完成标记，则从数据源中获取订单-司机集合的数据；

如果没有发现标志位，则继续自选探测，直到到达最大超时时间后从数据源中获取订单-司机集合的数据。

进一步的，所述基于所述订单-司机集合的数据算出订单-司机组合，包括：

基于所述订单-司机集合的数据通过线性最优算法算出订单-司机组合。

另一方面，本发明提供了一种提高成交金额的全局派单装置，该装置包括：

第一获取单元，用于从数据源中获取若干订单，其中，若干订单组成订单集合；

选择单元，用于请求派单服务，基于所述订单集合选出候选司机集合；

存放单元，用于将所述候选司机集合放入数据源中，其中，在数据源中设置标志位；

第二获取单元，用于全局最优服务探测所述标志位是否完成标记，获取订单-司机集合数据；

计算单元，用于根据所述订单-司机集合的数据算出订单-司机组合；

绑单单元，用于将所述订单-司机组合请求与所述派单服务进行绑单。

进一步的，所述全局最优服务探测所述标志位是否完成标记，获取订单-司机集合数据，包括：

如果完成标记，则从数据源中获取订单-司机集合的数据；

如果没有发现标志位，则继续自选探测，直到到达最大超时时间后从数据源中获取订单-司机集合的数据。

进一步的，所述基于所述订单-司机集合的数据算出订单-司机组合，包括：

基于所述订单-司机集合的数据通过线性最优算法算出订单-司机组合。

本发明的有益效果：通过该方法及装置，在运力不足的情况下，优先选择金额较大的订单，提升GMV；解决了派单半径筛选司机的边界问题导致的应答率下降问题；解决了在派单流水持平的情况下，基于导航距离更少的目的选取最优的订单和司机的组合。

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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了根据本发明实施例的一种提高成交金额的全局派单方法的流程框图；

图2示出了根据本发明实施例的一种提高成交金额的全局派单方法的流程框图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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、完整地说明，显然，所描述的实施例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，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，一种提高成交金额的全局派单方法，该方法包括：

从数据源中获取若干订单，其中，若干订单组成订单集合；

请求派单服务，基于所述订单集合选出候选司机集合；

将所述候选司机集合放入数据源中，其中，在数据源中设置标志位；

全局最优服务探测所述标志位是否完成标记，获取订单-司机集合数据；

基于所述订单-司机集合的数据算出订单-司机组合；

将所述订单-司机组合请求与所述派单服务进行绑单。

在本发明的一些实施例中，所述全局最优服务探测所述标志位是否完成标记，获取订单-司机集合数据，包括：

如果完成标记，则从数据源中获取订单-司机集合的数据；

如果没有发现标志位，则继续自选探测，直到到达最大超时时间后从数据源中获取订单-司机集合的数据。

在本发明的一些实施例中，所述基于所述订单-司机集合的数据算出订单-司机组合，包括：

基于所述订单-司机集合的数据通过线性最优算法算出订单-司机组合。

如图2所示，一种提高成交金额的全局派单装置，该装置包括：

第一获取单元，用于从数据源中获取若干订单，其中，若干订单组成订单集合；

选择单元，用于请求派单服务，基于所述订单集合选出候选司机集合；

存放单元，用于将所述候选司机集合放入数据源中，其中，在数据源中设置标志位；

第二获取单元，用于全局最优服务探测所述标志位是否完成标记，获取订单-司机集合数据；

计算单元，用于根据所述订单-司机集合的数据算出订单-司机组合；

绑单单元，用于将所述订单-司机组合请求与所述派单服务进行绑单。

在本发明的一些实施例中，所述全局最优服务探测所述标志位是否完成标记，获取订单-司机集合数据，包括：

如果完成标记，则从数据源中获取订单-司机集合的数据；

如果没有发现标志位，则继续自选探测，直到到达最大超时时间后从数据源中获取订单-司机集合的数据。

在本发明的一些实施例中，所述基于所述订单-司机集合的数据算出订单-司机组合，包括：

基于所述订单-司机集合的数据通过线性最优算法算出订单-司机组合。

流程步骤解释:

1、定时服务定时的触发全局最优服务去数据源中获取订单

2、全局最优服务获取到订单集合后去请求派单服务为这批次的每笔订单选出候选司机集合，数据结构为订单1-司机集合1,订单n-司机集合n结构

3、派单服务为步骤2的请求为每笔订单选出司机集合后放入数据源中，并且在数据源中设置一个标志位表示该批次的订单集合对应的候选司机集合筛选已经完成

4、全局最优服务在不停的自选探测步骤3的标志位是否已经标记为完成，如果完成则从数据源中获取订单-司机集合的数据；如果没有发现标志位则继续自选探测，直到到达最大超时时间后从数据源中获取订单-司机集合的数据

5、步骤3和步骤4的两个动作是并行进行的

6、在步骤4获取到订单-司机集合的数据后，把所有订单-司机集合的数据通过线性最优算法算出最佳的订单-司机组合。

7、把步骤6的订单和司机组合依次请求派单服务进行绑单，至此一次全局最优派单完成。

通过该方法及装置，在运力不足的情况下，优先选择金额较大的订单，提升GMV；解决了派单半径筛选司机的边界问题导致的应答率下降问题；解决了在派单流水持平的情况下，基于导航距离更少的目的选取最优的订单和司机的组合。

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。