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申请/专利权人:首约科技(北京)有限公司
摘要:本发明公开了一种识别网约车司机是否使用抢单软件的数据分析方法,S1:对7日内所有司机抢单的订单,补充上详细订单信息;S2:计算每个司机7日内抢单的数量,计算是否超过阈值n,如果没有超过,则认为暂无异常,结束判断,如果超过,则执行以下计算;S3:同时计算:S31:司机在每日每个小时的的抢单量s1、s2、s3、s4...s24;S32:司机从订单通知到点击抢单在1秒内、2秒内、5秒内的占比p1\p2\p3;S33:计算司机所抢订单的大额订单占比r1;本发明通过数据分析方法分析识别司机抢单是否异常的数据分析模型,提升对各种辅助抢单工具的识别能力;从数据分析角度为抢单软件的识别和抵御提供能力;提升平台抢单模式订单的公平性和司机满意度。
主权项:1.一种识别网约车司机是否使用抢单软件的数据分析方法,其特征在于:对司机7日内所有的抢单订单进行筛选汇总,后执行本方法,流程如下:S1:对7日内所有司机抢单的订单,补充上详细订单信息;S2:计算每个司机7日内抢单的数量,计算是否超过阈值n,如果没有超过,则认为暂无异常,结束判断,如果超过,则执行以下计算;S3:同时计算:S31:司机在每日每个小时的的抢单量s1、s2、s3、s4...s24;S32:司机从订单通知到点击抢单在1秒内、2秒内、5秒内的占比p1\p2\p3;S33:计算司机所抢订单的大额订单占比r1;S34:计算司机所抢订单的小额订单占比r2;S35:计算司机所抢订单的金额占该司机所有服务订单金额的占比r3;S4:判断司机是否在24小时内每小时抢单量均大于x1,且非双班司机,若是则判定司机使用了抢单软件,若不是继续进行以下操作;S5:判断司机1秒内抢单率p1是否超过了阈值x,若是则判定司机使用了抢单软件,若不是继续进行以下操作;S6:对所有指标进行加权统计,得到司机抢单风险分score;S7:判断scoreY,若是则判定司机使用了抢单软件,若不是则结束判断;S8:流程结束。
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