[發(fā)明專利]通勤預測時間計算方法及系統(tǒng)、電子設備及存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110598552.7 | 申請日： | 2021-05-29 |
| 公開（公告）號： | CN113205229A | 公開（公告）日： | 2021-08-03 |
| 發(fā)明（設計）人： | 陳維民 | 申請（專利權(quán)）人： | 五八到家有限公司 |
| 主分類號： | G06Q10/04 | 分類號： | G06Q10/04;G06Q10/10;G06Q10/06;G06F16/29;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京清誠知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11691 | 代理人： | 喻穎 |
| 地址： | 410205 湖南省長沙市高新開*** | 國省代碼： | 湖南;43 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 通勤 預測 時間 計算方法 系統(tǒng) 電子設備 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種通勤預測時間的計算方法，其特征在于，包括如下步驟：
采集商家的工作參數(shù)；
獲取商家準備時間和訂單通勤時間的理論值；
基于商家的個性化特征，通過機器學習來求取商家的個性化修正值；
根據(jù)理論值和個性化修正值綜合得到所述商家的通勤預測時間。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，
所述工作參數(shù)包括上一客戶和下一客戶的地點信息、商家所在城市、服務類型和/或使用的交通工具。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，
所述商家準備時間的理論值根據(jù)歷史經(jīng)驗和公司的專家測試來獲得；
作為優(yōu)選，上一客戶結(jié)束工作時間和下一客戶開始工作時間均通過家政從業(yè)人員隨身攜帶的智能手環(huán)來精確激活：當商家在開始服務時間15分鐘和距離服務地點1km時，自動完成開始打卡；當商家在到達結(jié)束服務時間和遠離服務地點1km時自動完成結(jié)束打卡；
作為優(yōu)選，所述訂單通勤時間的理論值根據(jù)距離除以速度計算得到；
作為優(yōu)選，所述距離通過在外部商業(yè)地圖上查詢上一客戶和下一客戶的地點信息，返回出發(fā)地和目的地之間的距離；或者通過GeoHash算法，將地圖上的經(jīng)緯度用二進制編碼，從而將整個地圖上的位置分區(qū)，然后根據(jù)相關(guān)編碼計算得到；
作為優(yōu)選，所述GeoHash算法中，出發(fā)地和目的地之間的距離是通過查找出發(fā)地和目的地對應的網(wǎng)格，分別求取出發(fā)地到第一網(wǎng)格中心的曲線距離、第一網(wǎng)格中心到第二網(wǎng)格中心的距離、第二網(wǎng)格中心到目的地的曲線距離之后進行加和得到；
作為優(yōu)選，所述速度通過查詢系統(tǒng)存儲的標準速度值來獲得。
4.根據(jù)權(quán)利要求1-3中任一項所述的方法，其特征在于，
對于個性化修正值，是采用人工智能模型，利用歷史數(shù)據(jù)進行樣本數(shù)據(jù)的訓練，來得出不同客戶的個性化特征，獲得相應的個性化修正值；
作為優(yōu)選，所述人工智能模型選自統(tǒng)計模型、時間函數(shù)模型、畫像系統(tǒng)模型和/或基于協(xié)同過濾算法的個性化推薦模型；
作為優(yōu)選，所述人工智能模型的輸入為客戶的系統(tǒng)操作歷史數(shù)據(jù)、個性偏好和/或商家服務歷史記錄，輸出為客戶的畫像或客戶的性情特征，基于此求取商家準備時間和訂單通勤時間的個性化修正值；
作為優(yōu)選，所述商家準備時間的個性化修正值以一個修正量的形式加到對應的理論值上；
作為優(yōu)選，所述訂單通勤時間的個性化修正值為一權(quán)重系數(shù)，通過與理論值相乘來得到考慮商家個性特征的修正值。
5.一種通勤預測時間計算系統(tǒng)，其特征在于，包括：
輸入模塊，用于輸入商家的工作參數(shù)；
數(shù)據(jù)查詢模塊，用于獲取商家準備時間和訂單通勤時間的理論值；
機器學習模塊，用于基于商家的個性化特征，通過機器學習來求取商家的個性化修正值；
匯總模塊，用于根據(jù)理論值和個性化修正值綜合得到所述商家的通勤預測時間。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的通勤預測時間計算系統(tǒng)，其特征在于，
所述工作參數(shù)包括上一客戶和下一客戶的地點信息、商家所在城市、服務類型和/或使用的交通工具。
7.根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的通勤預測時間計算系統(tǒng)，其特征在于，
所述商家準備時間的理論值根據(jù)歷史經(jīng)驗和公司的專家測試來獲得；
作為優(yōu)選，所述訂單通勤時間的理論值根據(jù)距離除以速度計算得到；
作為優(yōu)選，所述距離通過在外部商業(yè)地圖上查詢上一客戶和下一客戶的工作地點，返回出發(fā)地和目的地之間的距離；或者通過GeoHash算法，將地圖上的經(jīng)緯度用二進制編碼，從而將整個地圖上的位置分區(qū)，計算二點間的距離時就通過查詢對應節(jié)點的二進制編碼計算得到；
作為優(yōu)選，所述速度通過查詢系統(tǒng)存儲的標準速度值來獲得。
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