[发明专利]一种订单分配的方法和系统

权利要求书

1.一种在计算设备上实现的方法，该计算设备具有至少一个处理器和至少一个计算机可读存储介质，所述方法用于确定行程中的预估到达时间，所述方法包括：

获取所述行程的起点、目的地、时间信息和司机信息；

获取训练后的机器学习模型；以及

基于所述训练后的机器学习模型、所述起点、所述目的地，确定所述行程的预估到达时间，其中，所述行程的所述预估到达时间独立于所述起点和所述目的地之间的路线。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述训练后的机器学习模型、所述起点、所述目的地、所述时间信息和所述行程的司机信息来确定所述行程的预估到达时间，包括：

基于所述起点、所述目的地、所述时间信息和所述司机信息中的至少一个，确定所述行程的至少一个特征；以及

基于所述训练后的机器学习模型和确定的所述行程的特征，确定所述行程的所述预估到达时间。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述起点、所述目的地、所述时间信息和所述司机信息中的至少一个，确定所述的至少一个所述行程的特征，包括：

基于行程的起点和目的地，确定所述起点的经度、所述起点的纬度、所述目的地的经度、所述目的地的纬度、所述起点的链路ID、所述目的地的链路ID以及所述起点与所述目的地之间的球面距离。

4.根据权利要求2所述的方法，基于所述起点、所述目的地、所述时间信息、所述司机信息中的至少一个，确定所述行程的至少一个所述的特征，包括：

基于所述行程的所述时间信息，确定所述行程日期和行程时间。

5.根据权利要求2所述的方法，基于所述起点、所述目的地、所述时间信息和所述司机信息中的至少一个来确定至少一个所述行程的特征，包括：

基于所述行程的司机信息，确定司机ID。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述行程的所述起点和所述目的地，确定所述起点的所述经度、所述起点的所述纬度、所述目的地的所述经度和所述目的地的所述纬度，包括：

将包含所述起点和所述目的地的地图上的每条经度线和纬度线划分为多个格子；

用整数对每个格子进行编码；以及

基于所述编码的格子和所述行程的所述起点和所述目的地，确定所述起点的所述经度、所述起点的所述纬度、所述目的地的所述经度和所述目的地的所述纬度。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于有关所述行程的所述起点和所述目的地，确定所述起点的所述链路ID和所述目的地的所述链路ID，包括：

确定地图上的链路，所述地图包括所述起点和所述目的地；

使用ID编码每个所述链路；以及

基于所述行程的所述起点、所述行程的所述目的地和每个链路的链路ID，确定所述起点的链路ID和所述目的地的链路ID。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述行程时间信息，确定所述行程时间包括：

将一天划分为多个时间段；以及

基于所述行程的多个持续时间和所述行程时间信息，确定所述行程时间。

9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少一个特征包括离散特征和连续特征。

10.根据权利要求9所述的方法，还包括：

使用嵌入技术处理所述离散特征；以及

基于与所述连续特征相关的平均值和标准差,处理所述连续特征。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练后的机器学习模型选自所述由多层感知器(MLP)模型、梯度增强决策树(GBDT)模型、极端梯度增强(XGB)模型、逻辑回归模型和分解机器(FM)模型组成的组。