授权专利项目
你好大脑匹配引擎2.0新增“智能推荐助手”
* * *享受旅行已经渗透到人们的生活中。搭便车这种平等互助共享的模式，既提高了人们出行的便利性，又降低了司机和乘客双方的出行成本。然而，当司机和乘客都使用搭便车服务时，通常会有很多相同的行程。当同时订单数量较大时，后端服务器需要及时计算出每个订单对应的匹配方。对于频繁的司机和乘客，服务匹配会有一定的滞后性，间接影响用户体验。
“一种服务业务的匹配方法、装置、计算机设备和存储介质”的发明，旨在通过司机和乘客双方的历史计费行为，分析获取双方的出行特征，动态计算下一时刻的出行行为，并智能双向推荐途中的车主或乘客，相当于平台用户的“智能推荐助手”。
据了解，目前哈尔滨顺丰的后台每天都会接收海量的出行数据。专利允许后台通过地理信息有效过滤掉关联度高的行程；并且匹配结果由Hello brain匹配引擎在2.0秒的级别进行计算，并分别推荐给司机和乘客。
根据Hello bike 4月24日提交的招股书，2020年，Hello Free Ride总交易额将为70亿元，成为国内第二大免费搭车交易平台。截至2020年底，你好顺丰累计交易用户2665438+万，注册司机近千万。
预测电网供需比，进行产能调度。
“处理方法、装置、计算机设备、存储介质和车辆调度系统”的发明，旨在解决Hello taxi不同区域的供需平衡问题，能够基于深度学习进行供需预测和运力平衡，让所有区域的用户都能更快地打到出租车。目前，Hello出租车业务已在广东省中山、惠州、河源、汕尾等地上线。
在这项专利中，Hello taxi后台将运营区域划分为若干个网格，通过神经网络模型和深度学习，考虑不同网格在某一时刻的订单、运力和路况，从而预测未来某一时间段各网格的供需比，并根据供需比进行一定的供需干预行为，如价格干预、运力调度、营销干预等。
专利从多个维度匹配供需。在供需匹配过程中，实时上报司机位置，并立即上传至Hello Brain匹配引擎2.0。在某一时刻，乘客发起从A到B的出行请求，后台获取的数据会根据一定的条件，立即与池中选择的司机进行匹配。匹配中会考虑的因素包括距离、通过距离、实时路况、乘客特征和偏好、司机注册特征和平台行为特征，整个匹配过程在200毫秒内完成。
司机-乘客匹配的背后还有个性化的特征匹配。比如个人用户可能只喜欢某一类车，某一类司机。女性用户可能对半夜十一二点的车型和司机要求比较高，需要个性化匹配。
作者:张晓鸣