안녕하세요, 뇌 매칭 엔진 2.0 새로운' 스마트 추천 도우미' 입니다
* * * 여행을 즐기는 것은 이미 사람들의 생활에 스며들었다. 히치하이킹이라는 평등한 공조공유의 모델은 사람들의 여행 편리성을 높이고 운전자와 승객 모두의 여행 비용을 낮춘다. 하지만 운전자와 승객이 모두 히치하이킹 서비스를 이용할 때, 보통 같은 여정이 많다. 동시 주문 수가 많으면 백엔드 서버는 각 주문에 대한 대응 당사자를 적시에 계산해야 합니다. 잦은 운전자와 승객의 경우 서비스 매칭은 약간의 지연성이 있어 간접적으로 사용자 경험에 영향을 미칠 수 있다.
서비스 업무의 매칭 방법, 장치, 컴퓨터 장비, 저장 매체' 의 발명은 운전자와 승객 쌍방의 역사적 청구 행동을 통해 쌍방의 여행 특징을 분석하고, 다음 순간의 여행 행동을 동적으로 계산하고, 지능적인 양방향 추천 도중에 차주나 승객을 플랫폼 사용자의' 스마트 추천 도우미' 에 해당한다.
현재 하얼빈 순풍의 무대 뒤에서 매일 대량의 여행 데이터를 받고 있는 것으로 알려졌다. 특허를 통해 배경에서 지리 정보를 통해 연관성이 높은 여정을 효과적으로 필터링할 수 있습니다. 또한 일치 결과는 Hello brain 일치 엔진이 2.0 초 수준에서 계산하여 운전자와 승객에게 각각 추천합니다.
헬로빅이 지난 4 월 24 일 제출한 주식서에 따르면 2020 년에는 헬로 프리드리드 총 거래액이 70 억원으로 국내 2 위 무료 승차 거래 플랫폼이 될 예정이다. 2020 년 말까지 안녕하세요 순풍 누적 거래사용자 2665438+ 만, 등록기사가 천만 명에 육박합니다.
전력망 공급과 수요의 비율을 예측하여 생산능력 일정을 진행하다.
"처리 방법, 장치, 컴퓨터 장비, 저장 매체 및 차량 스케줄링 시스템" 의 발명은 Hello taxi 의 다양한 지역에서 공급과 수요의 균형을 해결하기 위해 고안되었으며, 심도 있는 학습을 기반으로 공급과 수요의 예측과 능력의 균형을 이룰 수 있도록 모든 지역의 사용자가 택시를 더 빨리 칠 수 있도록 했다. 현재 Hello 택시 업무는 광동성 중산 혜주 강원 산미 등지에서 이미 온라인화되고 있다.
이 특허에서 Hello taxi 는 운영 영역을 여러 그리드로 나눕니다. 신경망 모델과 심도 있는 학습을 통해 특정 시점의 주문, 용량 및 도로 상태를 고려하여 향후 일정 기간 동안 각 그리드의 공급과 수요 비율을 예측하고 가격 개입, 용량 스케줄링, 마케팅 개입 등과 같은 공급과 수요 비율에 따라 특정 공급 개입 행동을 수행합니다.
특허는 여러 차원에서 공급과 수요를 일치시킵니다. 공급과 수요 일치 과정에서 실시간으로 운전기사 위치를 에스컬레이션하고 헬로브라인 일치 엔진 2.0 에 즉시 업로드한다. 어느 시점에서 승객들은 A 에서 B 로 가는 여행 요청을 시작했고, 백그라운드에서 얻은 데이터는 특정 조건에 따라 풀에서 선택한 운전자와 즉시 일치했다. 일치에서 고려해야 할 요소로는 거리, 통과 거리, 실시간 도로 상황, 승객 특성 및 선호도, 운전자 등록 기능, 플랫폼 동작 특성 등이 있으며, 전체 일치 과정은 200ms 이내에 완료됩니다.
운전기사-승객 매칭 뒤에는 개인화된 특징 매칭도 있다. 예를 들어, 개인 사용자는 어떤 종류의 차나 어떤 종류의 운전자만 좋아할 수 있다. 여성 이용자들은 한밤중 12 시 차종과 운전자에 대한 요구가 높을 수 있어 개인화된 매칭이 필요할 수 있다.
저자: 장효명