[发明专利]订单处理方法、系统及电子设备

说明书

本申请提供了一种订单处理方法，包括获取当前乘客历史特征数据；获取地块历史特征数据；获取当前乘客订单实时特征数据；根据所述当前乘客历史特征数据、所述地块历史特征数据及所述当前乘客订单实时特征数据及预设接单时长预测模型，确定预测接单时长；根据预测接单时长及预设规则，确定展示文案；本申请通过接单时长预测模型能够提高预测接单时长的预测准确率，并且通过将该预测接单时长透明化给乘客，增加了乘客的耐心，降低乘客订单取消率，进一步提高乘客订单成功率。

技术领域

本发明涉及交通出行领域，特别涉及一种订单处理方法、系统及电子设备。

背景技术

随着移动互联网的发展，传统交通运输业与互联网融合的行业蓬勃发展，网约车逐渐成为用户出行的重要方式，与此同时，一种出行成本更低的方式——顺风车也渐渐成为用户出行选择的主流方式之一。

网约车一般是在乘客发单后，以“预计X分组内接单”的形式在用户等待接单页面上展示接单预测结果；接单时间是交易过程中非常重要的参数，将直接影响用户的发单意愿及司乘匹配时间，进而影响乘客未接单主动取消率、接单率。

顺风车订单并不是传统网约车订单系统派单的模式，而是通过顺风车车主自己在平台选择接起与自己行程匹配的订单，所以具体一个乘客被司机接起的时间就是很难预测的事情。不仅涉及当下发单的司乘供需关系，还涉及到来平台找单的司机人数，是一个比较复杂的问题。

因此，亟需一种能够预测接单时间以提高订单成功率的方法，以解决现有技术的上述技术问题。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本发明的主要目的在于提供一种订单处理方法、系统及电子设备，以解决现有技术的上述技术问题。

为了达到上述目的，第一方面本发明提供了一种订单处理的方法，所述方法包括：

获取当前乘客历史特征数据；

获取地块历史特征数据；

获取当前乘客订单实时特征数据；

根据所述当前乘客历史特征数据、所述地块历史特征数据及所述当前乘客订单实时特征数据及预设接单时长预测模型，确定预测接单时长；

根据所述预测接单时长及预设规则，确定展示文案。

在一些实施例中，所述获取地块历史特征数据，包括：

根据预设等级的空间索引编码对所述乘客历史订单信息进行处理，生成所述地块历史特征数据。

在一些实施例中，所述所述获取当前乘客历史特征数据，包括：

根据乘客历史订单信息及预设画像生成规则，生成乘客接单画像特征及乘客耐心画像特征；

根据所述乘客接单画像特征及所述乘客耐心画像特征生成所述当前乘客历史特征数据。

在一些实施例中，所述获取当前乘客订单实时特征数据，包括：

根据实时订单信息及看到订单的司机对应的司机历史订单信息，生成订单实时匹配特征数据；

根据所述订单实时匹配特征数据及所述实时订单信息，生成所述订单实时特征数据。

在一些实施例中，所述根据所述当前乘客历史特征数据、所述地块历史特征数据及所述当前乘客订单实时特征数据及预设接单时长预测模型，确定预测接单时长之前，所述方法还包括：

筛选所述当前乘客历史特征数据、所述地块历史特征数据及所述当前乘客订单实时特征数据中的离散特征数据，并对所述离散特征数据进行连续化处理以生成连续特征数据；

筛选所述当前乘客历史特征数据、所述地块历史特征数据及所述当前乘客订单实时特征数据中的连续特征数据，并对所述连续特征数据进行标准化。