摘要
本发明涉及一种基于租户画像的TOPN租户网约车订单处理方法,涉及数据挖掘技术领域,采集租户的基本信息和历史订单信息,并进行预处理和分析,提取租户的出行特征,所述租户的出行特征包括司机特征、车辆特征和历史订单特征,根据提取的租户出行特征,建立租户画像模型,并获取当前的网约车订单信息,将其与租户画像进行匹配,确定每个订单的匹配度,根据匹配度对订单进行排序,得到TOPN租户网约车订单,为TOPN租户网约车订单分配司机,并通知司机前往接客,通过构建详细的租户画像,精准匹配订单,减少空驶和无效等待时间,其中,所述为TOPN表示每个租户的前N个订单数量。
技术关键词
网约车订单
出行特征
历史订单信息
司机
儿童座椅
决策树模型
训练机器学习模型
矩阵
车辆
画像模型
年龄
数据挖掘技术
样本
频率
节点
通知
变量
系统为您推荐了相关专利信息
充电站
乘客等待时间
网约车订单
表达式
网络结构
城市轨道交通站台
人机交互模块
司机
电源箱
地铁站台门
制动能量回收装置
充放电模块
回收模块
车辆
实时位置
司机
融合时空特征
意图分类模型
时间算法
计算机存储介质