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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：本发明公开了一种网约车下单规则管理方法，具体涉及网约车管理技术领域，通过综合考虑司机的越权行为信息和外界评价信息、乘客的历史乘坐频率和常用乘客的乘坐喜好，实现了对服务质量和用户体验的全面优化，通过评估司机的非友好交流程度，及时防范不良言行；根据交流频率和乘客乘坐偏好精准匹配司机，提高服务个性化；对不常用乘客采用随机匹配方式，简化系统流程，提高效率，整体有望提升网约车平台服务水平，增强用户满意度。

主权项：1.一种网约车下单规则管理方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取越权行为信息和外界评价信息，根据越权行为信息和外界评价信息评估司机的非友好交流程度，当司机的非友好交流程度不在可接受范围内时，禁止司机接单；S2：当司机的非友好交流程度在可接受范围内时，根据司机的交流频率信息评估司机的司乘交流程度，根据司机的司乘交流程度将司机分为友好型和普通型；S3：分析乘客的历史乘坐频率，将乘客分为常用乘客和不常用乘客，并获取常用乘客的乘坐喜好，常用乘客的乘坐喜好包括交流型和正常型；S4：在乘客开启网约车下单后，根据乘客的位置确定可以进行接单的司机；S5：当常用乘客的乘坐喜好为交流型，优先匹配交流型司机；当常用乘客的乘坐喜好为正常型，优先匹配普通型司机；S6：对于不常用乘客，随机匹配司机；在S2中，当司机的非友好交流程度在可接受范围内时，根据司机的交流频率信息评估司机的司乘交流程度，具体为：交流频率信息包括平均交流频率和历史频繁交流比；获取基于司机历史订单中的言论内容，获取每一次历史订单的司机交流频率，司机交流频率为该订单中司机的语音字数与该订单的持续时间的比值，计算历史所有订单的司机交流频率的平均值，将历史所有订单的司机交流频率的平均值标记为平均交流频率；获取司机历史订单中司机交流频率大于司机交流频率阈值的数量，将司机历史订单中司机交流频率大于司机交流频率阈值的数量与总订单数量的比值标记为历史频繁交流比；将平均交流频率与平均交流频率阈值进行比较：当平均交流频率大于平均交流频率阈值，生成交流频率大信号；当平均交流频率小于等于平均交流频率阈值，生成交流频率小信号；将历史频繁交流比与历史频繁交流比阈值进行比较：当历史频繁交流比大于历史频繁交流比阈值，生成频繁交流大信号；当历史频繁交流比小于等于历史频繁交流比阈值，生成频繁交流小信号；当存在交流频率大信号或频繁交流大信号，生成司乘交流程度大信号；当生成交流频率小信号，且生成频繁交流小信号，生成司乘交流程度小信号；当生成司乘交流程度大信号，将司机分为友好型；当生成司乘交流程度小信号，将司机分为普通型；在S3中，将乘客分为常用乘客和不常用乘客，具体为：计算乘客初次使用网约车平台的时间和开启网约车下单时的时间间隔，并获取乘客在该网约车平台的网约车下单次数；将乘客在该网约车平台的网约车下单次数与乘客初次使用网约车平台的时间和开启网约车下单时的时间间隔的比值标记为历史乘坐频率；当历史乘坐频率大于历史乘坐频率阈值，将乘客分为常用乘客；当历史乘坐频率小于等于历史乘坐频率阈值，将乘客分为不常用乘客；获取常用乘客的乘坐喜好，常用乘客的乘坐喜好包括交流型和正常型，具体为：获取乘客历史所有订单中的言论内容，利用语音转文字技术，将语音数据转换成文本；统计乘客收到的语音信息中实际做出语音应答的次数，计算应答率，应答率为乘客历史所有订单中实际应答次数与总语音信息次数的比值；统计乘客主动发起语音交流的次数，计算主动率，主动率为乘客历史所有订单中主动发起次数与总语音信息次数的比值；将乘客对应的应答率和主动率进行加权求和，计算常用乘坐喜好指数，其表达式为：CZS＝lnc*ydv+d*zdv+1，其中，CZS、ydv、zdv分别为常用乘坐喜好指数、应答率以及主动率，c、d分别为应答率和主动率的权重系数，c、d均大于0；将常用乘坐喜好指数与常用乘坐喜好阈值进行比较：当常用乘坐喜好指数大于常用乘坐喜好阈值，常用乘客的乘坐喜好为交流型；当常用乘坐喜好指数小于等于常用乘坐喜好阈值，常用乘客的乘坐喜好为正常型。

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