Transacción de patente de Shantou
Hola Brain Matching Engine 2.0 añade un nuevo “Asistente de recomendación inteligente”
* * * Disfrutar de los viajes ha penetrado en la vida de las personas. El autostop, un modelo de asistencia mutua e igualdad, no sólo mejora la comodidad del viaje de las personas, sino que también reduce los costos de viaje tanto para los conductores como para los pasajeros. Sin embargo, cuando tanto los conductores como los pasajeros utilizan un servicio de transporte compartido, a menudo se realizan muchos viajes iguales. Cuando el número de pedidos simultáneos es grande, el servidor backend necesita calcular la parte coincidente correspondiente a cada pedido a tiempo. Para los conductores y pasajeros frecuentes, habrá un cierto retraso en la adecuación del servicio, lo que afecta indirectamente la experiencia del usuario.
La invención de "un método de comparación, dispositivo, equipo informático y medio de almacenamiento para empresas de servicios" tiene como objetivo analizar y obtener las características de viaje tanto de conductores como de pasajeros a través del comportamiento histórico de facturación de ambas partes, y de forma dinámica. calcule el comportamiento de viaje momentáneo y la recomendación bidireccional inteligente de los propietarios de automóviles o pasajeros en el camino, lo que equivale al "asistente de recomendación inteligente" para los usuarios de la plataforma.
Se entiende que el backend de Harbin SF Express actualmente recibe cantidades masivas de datos de viajes todos los días. La patente permite que el backend filtre de manera efectiva itinerarios altamente relevantes a través de información geográfica y los resultados de la coincidencia son calculados por el motor de coincidencia Hello Brain en el nivel de 2.0 segundos y recomendados a conductores y pasajeros respectivamente.
Según el prospecto presentado por Hello Bike el 24 de abril, el volumen total de transacciones de Hello Free Ride será de 7 mil millones de yuanes en 2020, convirtiéndose en la segunda plataforma de comercio de viajes gratis más grande de China. A finales de 2020, NihaoSF ha acumulado 26.654,38 millones de usuarios de transacciones y casi 10 millones de conductores registrados.
Pronosticar el ratio de oferta y demanda de la red eléctrica y realizar programación de capacidad.
La invención de "métodos de procesamiento, dispositivos, equipos informáticos, medios de almacenamiento y sistemas de despacho de vehículos" tiene como objetivo resolver el problema del equilibrio de oferta y demanda en diferentes áreas de Hello Taxi, y puede realizar predicciones de oferta y demanda. y equilibrio de capacidad basado en aprendizaje profundo, lo que permite a los usuarios de todas las áreas obtener taxis más rápido. Actualmente, el negocio de taxis Hello se ha lanzado en Zhongshan, Huizhou, Heyuan, Shanwei y otros lugares de la provincia de Guangdong.
En esta patente, el backend de Hello Taxi divide el área operativa en varias redes y utiliza modelos de redes neuronales y aprendizaje profundo para considerar los pedidos, la capacidad de transporte y las condiciones de las carreteras de diferentes redes en un momento determinado, de modo que Predecir la relación de oferta y demanda de cada red en un determinado período de tiempo en el futuro, y llevar a cabo ciertos comportamientos de intervención de oferta y demanda en función de la relación de oferta y demanda, como intervención de precios, programación de capacidad, intervención de marketing, etc.
Las patentes relacionan la oferta y la demanda desde múltiples dimensiones. Durante el proceso de coincidencia de oferta y demanda, la ubicación del conductor se informa en tiempo real y se carga inmediatamente en Hello Brain Matching Engine 2.0. En un momento determinado, un pasajero inicia una solicitud de viaje de A a B, y los datos obtenidos en segundo plano se compararán inmediatamente con el conductor seleccionado en el grupo según ciertas condiciones. Los factores que se considerarán en la comparación incluyen la distancia, la distancia de adelantamiento, las condiciones del tráfico en tiempo real, las características y preferencias de los pasajeros, las características de registro del conductor y las características de comportamiento de la plataforma. Todo el proceso de comparación se completa en 200 milisegundos.
Detrás de la coincidencia conductor-pasajero también hay una coincidencia de funciones personalizadas. Por ejemplo, es posible que a los usuarios individuales sólo les guste un determinado tipo de coche y un determinado tipo de conductor. Las usuarias pueden tener requisitos más altos para los modelos de automóviles y los conductores a las 11 o 12 de la noche y necesitan una correspondencia personalizada.
Autor: Zhang Xiaoming