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申请/专利权人：北京白龙马云行科技有限公司

摘要：本发明提供一种网约车风险订单识别方法、系统、存储介质和电子设备，涉及网约车出行技术领域，网约车风险订单识别方法包括：根据待识别的网约车订单，获取司机和乘客信息；根据上述信息生成风险订单第一评价系数、风险订单第二评价系数、以及风险订单第三评价系数；将风险订单第一评价系数、风险订单第二评价系数、以及风险订单第三评价系数与预设阈值进行对比，以此识别出风险订单，本发明在辱骂殴打方面上将司机和乘客信息相结合以生成风险订单第二评价系数，并在支付纠纷方面上将司机和乘客信息相结合以生成风险订单第三评价系数，以此达到在评估订单风险时将相关数据进行联动结合的效果，提高网约车订单风险评估的精准性。

主权项：1.一种网约车风险订单识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，根据待识别的网约车订单，获取司机的历史订单数总和、存在违章的历史订单数、被投诉存在辱骂殴打乘客的历史订单数、被投诉存在绕路多收费的历史订单数，以及乘客的历史订单数总和、存在取消的历史订单数、被投诉存在辱骂殴打司机的历史订单数、存在支付纠纷的历史订单数；S2，根据步骤S1中获取的司机和乘客数据，生成风险订单第一评价系数；S3，根据司机的被投诉存在辱骂殴打乘客的历史订单数、以及乘客的被投诉存在辱骂殴打司机的历史订单数，生成风险订单第二评价系数；S4，根据司机的被投诉存在绕路多收费的历史订单数、以及乘客的存在支付纠纷的历史订单数，生成风险订单第三评价系数；S5，将风险订单第一评价系数、风险订单第二评价系数、以及风险订单第三评价系数与预设阈值进行对比，以此识别出风险订单；所述步骤S2包括：S21，根据司机的历史订单数总和、存在违章的历史订单数、被投诉存在辱骂殴打乘客的历史订单数、以及被投诉存在绕路多收费的历史订单数，获取司机风险评价系数，计算公式如下： 其中，均为预设比例系数；S22，根据乘客的历史订单数总和、存在取消的历史订单数、被投诉存在辱骂殴打司机的历史订单数、以及存在支付纠纷的历史订单数，获取乘客风险评价系数，计算公式如下： 其中，均为预设比例系数；S23，结合司机风险评价系数和乘客风险评价系数，生成风险订单第一评价系数，计算公式如下： ；所述风险订单第二评价系数的计算公式如下： 其中，均为预设比例系数；所述风险订单第三评价系数的计算公式如下： 其中，均为预设比例系数；所述预设阈值包括第一低风险阈值、第一高风险阈值、第二低风险阈值、第二高风险阈值、第三低风险阈值、以及第三高风险阈值；所述步骤S5包括：S51，将风险订单第一评价系数与第一低风险阈值、以及第一高风险阈值进行对比，生成第一风险识别结果，若满足，则第一风险识别结果为低风险，若满足，则第一风险识别结果为中风险，若满足，则第一风险识别结果为高风险；S52，将风险订单第二评价系数与第二低风险阈值、第二高风险阈值进行对比，生成第二风险识别结果，若满足，则第二风险识别结果为低风险，若满足，则第二风险识别结果为中风险，若满足，则第二风险识别结果为高风险；S53，将风险订单第三评价系数与三低风险阈值、以及第三高风险阈值进行对比，生成第三风险识别结果，若满足，则第三风险识别结果为低风险，若满足，则第三风险识别结果为中风险，若满足，则第三风险识别结果为高风险；S54，将网约车订单的第一风险识别结果、第二风险识别结果、以及第三风险识别结果中风险识别最高的识别结果作为网约车订单综合风险识别结果。

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