CN106845772A - 一种派单处理方法及*** - Google Patents

一种派单处理方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种派单处理方法及***，该***在基于订单筛选出司机端之后，将基于设定的风控筛选条件对筛选出的司机端进行再次筛选，从而排除具有风险的司机端，从而降低了司机端与客户端之间的作弊可能性，不仅提升了***的安全性，并且也提升了用户的使用体验。

Description

一种派单处理方法及***
技术领域
本申请涉及电子技术领域，尤其涉及一种派单处理方法及***。
背景技术
当前，网络约车已经逐渐普及，用户可以通过客户端生成订单，***将根据客户端发送来的订单来为客户端分配对应的司机端，这里的司机端就是驾驶车辆的司机。司机端根据***发送来的可以确定客户端所在位置，从而行驶到客户端所处位置为客户端提供服务。
在平台通过高价补贴培育专车市场的阶段，必然存在恶意用户、司机通过寻找平台漏洞制造假订单，从而获取补贴。这种作弊行为既浪费了平台的大量资金，又伤害了无数正常用户，并间接的破坏了整个专车生态。
针对此种作弊行为，通常可以在订单完成后根据某种规则，将其判定为作弊订单，并对司机或者用户进行相应处罚。但是，事后处罚往往容易造成较大冲突，而且某些规则一旦过于严格，有可能正常用户无法使用，从而使得整个约车***实用性大大降低。
发明内容
本发明实施例提供了一种派单处理方法及***，用以解决现有技术中约车***的实用性以及安全性都较低的问题。
其具体的技术方案如下：
一种派单处理方法，所述方法包括：
在基于订单筛选出M个司机端时，服务器调取出预先存储的风控筛选条件，其中，M为大于等于1的正整数；
服务器根据所述风控筛选条件，对M个司机端进行风控筛选运算，得到表征各个司机端风险系数的M个运算结果；
服务器在所述M个运算结果中筛选出小于等于预设阈值的K个司机端，其中，K为大于等于0，并且小于等于M的正整数；
服务器将接收到的所述订单分别下发至所述K个司机端。
可选的，根据所述风控筛选条件，对M个司机端进行风控筛选运算，得到M个运算结果，包括：
获取M个司机端中每个司机端的司机端运行状态信息，其中，所述司机端运行状态信息包含司机端的位置信息、时间信息、通讯信息；
将司机端运行状态信息与订单中的客户端信息进行匹配运算，得到M个匹配值，其中，所述客户端信息包含客户端的位置信息、时间信息、通讯信息。
可选的，对M个司机端进行规则运算，得到表征司机端风险系数的M个运算结果，包括：
获取M个司机端中每个司机端的注册信息，以及所述订单携带的用户信息；
计算每个注册信息与所述用户信息之间的关联度值，获取M个关联度值。
可选的，在得到表征司机端风险系数的M个运算结果之后，所述方法还包括：
建立匹配值或者关联度值与客户端之间的对应关系；
将所述对应关系保存至所述数据库。
可选的，在基于订单筛选出M个司机端之前，所述方法还包括：
接收用户输入的配置信息；
基于所述配置信息生成风控筛选条件，并将所述风控筛选条件存储到数据库。
一种派单处理***，所述***包括：
调取模块，用于在基于订单筛选出M个司机端时，调取出预先存储的风控筛选条件，其中，M为大于等于1的正整数；
处理模块，用于根据所述风控筛选条件，对M个司机端进行风控筛选运算，得到表征各个司机端风险系数的M个运算结果；
筛选模块，用于在所述M个运算结果中筛选出小于等于预设阈值的K个司机端，其中，K为大于等于0，并且小于等于M的正整数；
下发模块，用于将接收到的所述订单分别下发至所述K个司机端。
可选的，所述处理模块，具体用于获取M个司机端中每个司机端的司机端运行状态信息；将司机端运行状态信息与订单中的客户端信息进行匹配运算，得到M个匹配值，其中，所述司机端运行状态信息包含司机端的位置信息、时间信息、通讯信息；所述客户端信息包含客户端的位置信息、时间信息、通讯信息。
可选的，所述处理模块，具体用于获取M个司机端中每个司机端的注册信息，以及所述订单携带的用户信息；计算每个注册信息与所述用户信息之间的关联度值，获取M个关联度值。
可选的，所述处理模块，还用于建立匹配值或者关联度值与客户端之间的对应关系；将所述对应关系保存至所述数据库。
可选的，所述处理模块，还用于接收用户输入的配置信息；基于所述配置信息生成风控筛选条件，并将所述风控筛选条件存储到数据库。
在本发明技术方案中，***在基于订单筛选出司机端之后，将基于设定的风控筛选条件对筛选出的司机端进行再次筛选，从而排除具有风险的司机端，从而降低了司机端与客户端之间的作弊可能性，不仅提升了***的安全性，并且也提升了用户的使用体验。
附图说明
图1为本发明实施例中一种派单处理方法的流程图；
图2为本发明实施例中司机端检测方法之一；
图3为本发明实施例中司机端检测方法之二；
图4为本发明实施例中一种派单处理***的结构示意图。
具体实施方式
下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细的说明，应当理解，本发明实施例以及实施例中的具体技术特征只是对本发明技术方案的说明，而不是限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的具体技术特征可以相互组合。
如图1所示为本发明实施例中一种派单处理方法的流程图，该方法包括：
S101，在基于订筛选出M个司机端时，服务器调取出预先存储的风控筛选条件；
S102，根据风控筛选条件，对M个司机端进行风控筛选运算，得到表征各个司机端风险系数的M个运算结果；
S103，在M个运算结果中筛选出小于等于预设阈值的K个司机端；
S104，将接收到的订单分别下发至K个司机端。
在本发明实施例中，将约车***中对作弊行为的检测从后期判定，调整为派单阶段进行，具体实现过程如下：
首先，本发明实施例中，在***中需要预先存储风控筛选条件，这里的风控筛选条件就是一个参数运算规则，通过该风控筛选条件可以基于客户端以及司机端的状态参数计算出一个对应的结果。这里需要说明的是，本发明实施例中的客户端为约车用户，而司机端为提供服务的司机端设备。
进一步，在本发明实施例中，数据库中的风控筛选条件可以根据管理需求进行调整，也就是说在接收到用户输入的配置信息之后，***将基于该配置信息生成风控筛选条件，并将该风控筛选条件存在到指定数据库，这样使得管理人员可以根据需求来及时调整风控筛选条件，从而使得作弊检测更加的精确。
当然，在本发明实施例中，在数据库中可以预存多个风控筛选条件，每个风控筛选条件对应不同使用场景，根据不同的应用场景，***将调取出不同的风控筛选条件的，数据库中可以根据已经建立的对应关系来调取对应的风控筛选条件，也可以根据其他方式来调取出对应的风控筛选条件，此处就不再一一进行赘述。
进一步，在本发明实施例中，在存储了风控筛选条件之后，***若是接收到客户端发来的订单时，***将为客户端分配对应的司机端，这里的分配方式可以按照客户端的习惯、客户端的位置进行分配。
在***为客户端筛选出M个司机端之后，此时将开启对司机端的作弊检测。此处检测至少包含如下两种方式：
方式一：
如图2所示为本发明实施例中检测方法流程图，该方法包括：
S201，获取M个司机端中每个司机端的司机端运行状态信息；
这里需要说明的是，每个司机端在行进过程中都会存在司机端运行状态信息，比如说司机端的位置信息、时间信息、通讯信息，这里的位置信息就是司机端当前所处的位置，时间信息就是司机端上报司机端运行状态信息的时间，通讯信息包含司机端与客户端之间的通话时间等等。
当然，司机端运行状态信息除了上述举例说明的信息之外，还可以包含一些其他的信息，此处就不再一一赘述。
S202，将司机端运行状态信息与订单中的客户端信息进行匹配运算，得到M个匹配值。
在获取到每个司机端的司机端运行状态信息时，还需要在客户端上传的订单中获取到客户端信息，这里的客户端信息包含了客户端的位置信息、时间信息以及通讯信息。
基于司机端的司机端运行状态信息以及客户端信息，将对应的信息进行匹配，比如说将司机端运行状态信息中的位置信息与客户端信息中的位置信息进行匹配，将司机端运行状态信息中的时间信息与客户端信息中的时间信息进行匹配等等。
其匹配的过程就是确定两个信息之间的相似度，从而每次匹配过程都会得到一个匹配值，这里匹配值就表征了两个信息之间的匹配度。匹配度高说明两个信息之间的相似度较高，此时可以说明司机端与客户端之间存在作弊的可能性较高。
当然，若是客户端的客户端信息与司机端的司机端运行状态信息匹配度较低，则说明司机端与客户端之间存在作弊的可能性较低。
所以，在匹配完成之后，***将得到M个匹配值，然后在得到的M个匹配值中筛选出小于等于预设阈值的K个司机端，也就是说，这K个司机端存在与客户端作弊的可能性较小。
在确定出K个司机端之后，***将订单发送至K个司机端，最后由K个司机端来确定为最终为客户端提供服务的司机端。
通过上述方法，可以实时的根据司机端的司机端运行状态信息以及客户端的客户端信息来判定客户端与司机端之间是否存在作弊可能性，这样能够及时准确的筛选出存在风险的司机端，不仅可以减少司机端作弊的可能性，同时还提升了客户端的使用体验。
方式二：
如图3所示为本发明实施例中检测方法流程图，该方法包括：
S301，获取M个司机端中每个司机端的注册信息，以及订单携带的用户信息；
这里需要说明的是，每个司机端在***中都会存在注册信息，比如说司机端的个人信息、车辆信息、通讯信息，这里的个人信息就是司机端对应用户的姓名、地址等等，车辆信息就是司机端上报关于驾驶的汽车的参数，通讯信息包含司机端的电话号码、微信号、QQ号等等。
当然，司机端运行状态信息处理上述举例说明的信息之外，还可以包含一些其他的信息，此处就不再一一赘述。
S302，计算每个注册信息与用户信息之间的关联度值，获取M个关联度值。
在获取到每个司机端的注册信息时，还需要在客户端上传的订单中获取到用户信息，这里的客户端信息也至少包含了客户端的个人信息、通讯信息。
基于司机端的注册信息以及用户信息，将对应的信息进行关联，比如说将注册信息中的个人信息与用户信息中的个人信息进行关联，这里关联可以确定出司机端对应司机与客户端对应用户之间的关系。
将注册信息中的通讯信息与用户信息中的通讯信息进行关联。此处的关联可以确定两个电话号码之前通讯次数，通过该通话次数可以确定一个关联度。
其关联的过程就是确定两个信息之间的关联度，从而每次关联过程都会得到一个关联度值，这里关联度值就表征了两个信息之间的关联关系。关联度值高说明两个信息之间的关联性较高，此时可以说明司机端与客户端之间存在作弊的可能性较高。
当然，若是关联度值低说明两个信息之间的关联性较低，此时可以说明司机端与客户端之间存在作弊的可能性较低。
所以，在匹配完成之后，***将得到M个关联度值，然后在得到的M个关联度值中筛选出小于等于预设阈值的K个司机端，也就是说，这K个司机端存在与客户端作弊的可能性较小。
在确定出K个司机端之后，***将订单发送至K个司机端，最后由K个司机端来确定为最终为客户端提供服务的司机端。
通过上述方法，可以实时的根据司机端的司机端运行状态信息以及客户端的客户端信息来判定客户端与司机端之间是否存在作弊可能性，这样能够及时准确的筛选出存在风险的司机端，不仅可以减少司机端作弊的可能性，同时还提升了客户端的使用体验。
另外，需要说明的是，在本发明实施例中，上述的两种方式中的任一方式都可以独立使用，并且上述的两种方式还可以结合使用，这样可以进一步的提升坐标检测的准确性。
进一步，在本发明实施例中，在得到M个运算结果之后，这里的M个运算结果为匹配值或者是关联度值，***建立匹配值或者关联度值与客户端之间的对应关系，并将该对应关系保存至数据库。
这样，***在得到运算结果之后，可以基于对应关系可以直接确定客户端与司机端之间的匹配值或者关联度值，从而使得检测效率得到提升。
综上来讲，在本发明实施例中，***在基于订单筛选出司机端之后，将基于设定的风控筛选条件对筛选出的司机端进行再次筛选，从而排除具有风险的司机端，从而降低了司机端与客户端之间的作弊可能性，不仅提升了***的安全性，并且也提升了用户的使用体验。
进一步，对应本发明实施例中一种派单处理方法，本发明实施例中还提供了一种派单处理***，如图4所示为本发明实施例中一种派单处理***的结构示意图，该派单处理***包括：
调取模块401，用于在基于订单筛选出M个司机端时，调取出预先存储的风控筛选条件，其中，M为大于等于1的正整数；
处理模块402，用于根据所述风控筛选条件，对M个司机端进行风控筛选运算，得到表征各个司机端风险系数的M个运算结果；
筛选模块403，用于在所述M个运算结果中筛选出小于等于预设阈值的K个司机端，其中，K为大于等于0，并且小于等于M的正整数；
下发模块404，用于将接收到的订单分别下发至所述K个司机端。
进一步，在本发明实施例中，所述处理模块402，具体用于获取M个司机端中每个司机端的司机端运行状态信息；将司机端运行状态信息与订单中的客户端信息进行匹配运算，得到M个匹配值，其中，所述司机端运行状态信息包含司机端的位置信息、时间信息、通讯信息；所述客户端信息包含客户端的位置信息、时间信息、通讯信息。
进一步，在本发明实施例中，所述处理模块402，具体用于获取M个司机端中每个司机端的注册信息，以及所述订单携带的用户信息；计算每个注册信息与所述用户信息之间的关联度值，获取M个关联度值。
进一步，在本发明实施例中，所述处理模块402，还用于建立匹配值或者关联度值与客户端之间的对应关系；将所述对应关系保存至所述数据库。
进一步，在本发明实施例中，所述处理模块402，还用于接收用户输入的配置信息；基于所述配置信息生成风控筛选条件，并将所述风控筛选条件存储到数据库。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的普通技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种派单处理方法，其特征在于，所述方法包括：
在基于订单筛选出M个司机端时，服务器调取出预先存储的风控筛选条件，其中，M为大于等于1的正整数；
服务器根据所述风控筛选条件，对M个司机端进行风控筛选运算，得到表征各个司机端风险系数的M个运算结果；
服务器在所述M个运算结果中筛选出小于等于预设阈值的K个司机端，其中，K为大于等于0，并且小于等于M的正整数；
服务器将接收到的所述订单分别下发至所述K个司机端。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述风控筛选条件，对M个司机端进行风控筛选运算，得到M个运算结果，包括：
获取M个司机端中每个司机端的司机端运行状态信息，其中，所述司机端运行状态信息包含司机端的位置信息、时间信息、通讯信息；
将司机端运行状态信息与订单中的客户端信息进行匹配运算，得到M个匹配值，其中，所述客户端信息包含客户端的位置信息、时间信息、通讯信息。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对M个司机端进行规则运算，得到表征司机端风险系数的M个运算结果，包括：
获取M个司机端中每个司机端的注册信息，以及所述订单携带的用户信息；
计算每个注册信息与所述用户信息之间的关联度值，获取M个关联度值。
4.如权利要求2-3中任一权项所述的方法，其特征在于，在得到表征司机端风险系数的M个运算结果之后，所述方法还包括：
建立匹配值或者关联度值与客户端之间的对应关系；
将所述对应关系保存至所述数据库。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于订单筛选出M个司机端之前，所述方法还包括：
接收用户输入的配置信息；
基于所述配置信息生成风控筛选条件，并将所述风控筛选条件存储到数据库。
6.一种派单处理***，其特征在于，所述***包括：
调取模块，用于在基于订单筛选出M个司机端时，调取出预先存储的风控筛选条件，其中，M为大于等于1的正整数；
处理模块，用于根据所述风控筛选条件，对M个司机端进行风控筛选运算，得到表征各个司机端风险系数的M个运算结果；
筛选模块，用于在所述M个运算结果中筛选出小于等于预设阈值的K个司机端，其中，K为大于等于0，并且小于等于M的正整数；
下发模块，用于将接收到的所述订单分别下发至所述K个司机端。
7.如权利要求6所述的***，其特征在于，所述处理模块，具体用于获取M个司机端中每个司机端的司机端运行状态信息；将司机端运行状态信息与订单中的客户端信息进行匹配运算，得到M个匹配值，其中，所述司机端运行状态信息包含司机端的位置信息、时间信息、通讯信息；所述客户端信息包含客户端的位置信息、时间信息、通讯信息。
8.如权利要求6所述的***，其特征在于，所述处理模块，具体用于获取M个司机端中每个司机端的注册信息，以及所述订单携带的用户信息；计算每个注册信息与所述用户信息之间的关联度值，获取M个关联度值。
9.如权利要求7-8中任一权项所述的***，其特征在于，所述处理模块，还用于建立匹配值或者关联度值与客户端之间的对应关系；将所述对应关系保存至所述数据库。
10.如权利要求6所述的***，其特征在于，所述处理模块，还用于接收用户输入的配置信息；基于所述配置信息生成风控筛选条件，并将所述风控筛选条件存储到数据库。
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