JP2019532372A - ドライバーの安全性スコアを決定するためのシステムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
Description
Pd=X1・V1+X2・V2+...+Xn・Vn+b 式1
ここで、「Xi」は対象特徴のうちの1つのWOEを表すことができ、「Vi」は推定モデルに基づいて決定されたWOEの係数を表すことができ、「b」は定数を表すことができる。係数は、対象ドライバーに付随する安全性スコアを予測する際の対象特徴の相対的重要性を示すことができる。
110 サーバ
112 処理エンジン
120 ネットワーク
120−1 インターネット交換ポイント
120−2 インターネット交換ポイント
130 乗客端末
130−1 モバイルデバイス
130−2 タブレットコンピュータ
130−3 ラップトップコンピュータ
130−4 自動車の内蔵デバイス
140 ドライバー端末
150 データストレージ
200 コンピューティングデバイス
210 内部通信バス
220 中央処理装置(CPU)
230 読取り専用メモリ(ROM)
240 ランダムアクセスメモリ(RAM)
250 COMポート
260 I/O構成要素
270 ディスク
280 ユーザインターフェース要素
300 プロセッサ
310 取引データ取得モジュール
320 補償データ取得モジュール
330 特徴抽出モジュール
340 特徴選択モジュール
350 証拠の重み(WOE)決定モジュール
360 モデル決定モジュール
370 安全性スコア決定モジュール
380 通信モジュール
400 特徴選択モジュール
410 WOE決定ユニット
420 情報値(IV)決定ユニット
430 並べ替えユニット
500 プロセス
600 プロセス
700 プロセス
800 プロセス
900 プロセス
Claims (20)
- ドライバーに契約を結ぶ申し出を提供するための一組の命令を記憶するコンピュータ可読記憶媒体と、
前記コンピュータ可読記憶媒体と通信するプロセッサであって、前記一組の命令を実行すると、前記プロセッサが、
対象ドライバーの識別情報に関連付けられた過去の送迎サービス取引データを取得することと、
前記過去の送迎サービス取引データに基づいて、少なくとも1つの対象特徴を抽出することと、
送迎サービス中のドライバーの安全性期待値を反映する安全性スコアを推定するための推定モデルを取得することと、
前記推定モデルおよび前記少なくとも1つの対象特徴に基づいて、前記対象ドライバーに付随する安全性スコアを決定することと、
前記安全性スコアに基づいて、前記対象ドライバーに契約を結ぶ申し出を提供することと
を行うように指示される、プロセッサと
を備えるシステム。 - 前記対象ドライバーに付随する前記安全性スコアを決定するために、前記プロセッサが、
前記少なくとも1つの対象特徴の各々に対応する証拠の重みを決定することと、
前記少なくとも1つの対象特徴の各々に対応する前記証拠の重みに少なくとも部分的に基づいて、対象注文に関連付けられた前記安全性スコアを決定することと
を行うようにさらに指示される、請求項1に記載のシステム。 - 前記推定モデルを取得するために、前記プロセッサが、
複数のドライバーの識別情報に関連付けられた過去の送迎サービス取引データおよび過去の車両事故補償データを取得することと、
前記過去の送迎サービス取引データおよび前記過去の車両事故補償データに基づいて訓練データを生成することと、
前記訓練データに基づいて前記推定モデルを決定することと
を行うように指示される、請求項1に記載のシステム。 - 前記プロセッサが、
前記過去の送迎サービス取引データおよび過去の車両事故補償データを1つまたは複数のグループにグループ化することと、
前記1つまたは複数のグループの各々に対して、前記過去の送迎サービス取引データおよび前記過去の車両事故補償データを取得することと、
前記1つまたは複数のグループの各々に関連付けられた前記過去の送迎サービス取引データおよび前記過去の車両事故補償データに基づいて前記訓練データを生成することと
を行うようにさらに指示される、請求項3に記載のシステム。 - 前記プロセッサが、
前記過去の送迎サービス取引データに基づいて過去の初期特徴を抽出することと、
前記過去の初期特徴から1つまたは複数の過去の対象特徴を選択することと、
前記過去の対象特徴および前記過去の車両事故補償データに基づいて前記訓練データを生成することと
を行うようにさらに指示される、請求項3に記載のシステム。 - 前記訓練データを生成するために、前記プロセッサが、
前記過去の対象特徴の各々に対応する証拠の重みを決定することと、
前記過去の対象特徴の各々に対応する前記証拠の重みに基づいて前記訓練データを生成することと
を行うように指示される、請求項5に記載のシステム。 - 前記過去の初期特徴から前記過去の対象特徴を選択するために、前記プロセッサが、
前記過去の初期特徴の各々に対応する証拠の重みを決定することと、
前記過去の初期特徴の各々に対応する前記証拠の重みに基づいて、前記過去の初期特徴の各々に関連付けられた情報値を決定することと、
前記過去の初期特徴に関連付けられた前記情報値に基づいて前記過去の対象特徴を決定することと
を行うように指示される、請求項5に記載のシステム。 - 前記推定モデルを決定するために、前記プロセッサが、
前記過去の送迎サービス取引データおよび前記過去の車両事故補償データから過去の初期送迎サービス取引データおよび過去の初期車両事故補償データを識別することと、
前記過去の初期送迎サービス取引データおよび過去の初期車両事故補償データに基づいて第1の回帰モデルを決定することと、
前記過去の送迎サービス取引データおよび前記過去の車両事故補償データから過去の更新送迎サービス取引データおよび過去の更新車両事故補償データを識別することと、
前記過去の更新送迎サービス取引データおよび前記過去の更新車両事故補償データに基づいて、前記第1の回帰モデルを修正して第2の回帰モデルを決定することと
を行うように指示される、請求項3に記載のシステム。 - 前記プロセッサが、
第1の回帰モデルまたは前記第2の回帰モデルのうちの少なくとも1つに基づいて、整合条件が満たされるかどうかを判定することと、
前記整合条件が満たされると判定したことに応答して、前記第2の回帰モデルを前記推定モデルとして決定することと
を行うようにさらに指示される、請求項8に記載のシステム。 - 前記推定モデルがロジスティック回帰モデルを備える、請求項1に記載のシステム。
- 少なくとも1つのコンピュータにより、対象ドライバーの識別情報に関連付けられた過去の送迎サービス取引データを取得するステップと、
前記少なくとも1つのコンピュータにより、前記過去の送迎サービス取引データに基づいて、少なくとも1つの対象特徴を抽出するステップと、
前記少なくとも1つのコンピュータにより、送迎サービス中のドライバーの安全性期待値を反映する安全性スコアを推定するための推定モデルを取得するステップと、
前記少なくとも1つのコンピュータにより、前記推定モデルおよび前記少なくとも1つの対象特徴に基づいて、前記対象ドライバーに付随する安全性スコアを決定するステップと、
前記少なくとも1つのコンピュータにより、前記安全性スコアに基づいて、前記対象ドライバーに契約を結ぶ申し出を提供するステップと
を備える、方法。 - 前記対象ドライバーに付随する前記安全性スコアを決定する前記ステップが、
前記少なくとも1つの対象特徴の各々に対応する証拠の重みを決定するステップと、
前記少なくとも1つの対象特徴の各々に対応する前記証拠の重みに少なくとも部分的に基づいて、対象注文に関連付けられた前記安全性スコアを決定するステップと
さらに備える、請求項11に記載の方法。 - 前記推定モデルを取得する前記ステップが、
複数のドライバーの識別情報に関連付けられた過去の送迎サービス取引データおよび過去の車両事故補償データを取得するステップと、
前記過去の送迎サービス取引データおよび前記過去の車両事故補償データに基づいて訓練データを生成するステップと、
前記訓練データに基づいて前記推定モデルを決定するステップと
を備える、請求項11に記載の方法。 - 前記過去の送迎サービス取引データおよび過去の車両事故補償データを1つまたは複数のグループにグループ化するステップと、
前記1つまたは複数のグループの各々に対して、前記過去の送迎サービス取引データおよび前記過去の車両事故補償データを取得するステップと、
前記1つまたは複数のグループの各々に関連付けられた前記過去の送迎サービス取引データおよび前記過去の車両事故補償データに基づいて前記訓練データを生成するステップと
をさらに備える、請求項13に記載の方法。 - 前記過去の送迎サービス取引データに基づいて過去の初期特徴を抽出するステップと、
前記過去の初期特徴から1つまたは複数の過去の対象特徴を選択するステップと、
前記過去の対象特徴および前記過去の車両事故補償データに基づいて前記訓練データを生成するステップと
をさらに備える、請求項13に記載の方法。 - 前記訓練データを生成する前記ステップが、
前記過去の対象特徴の各々に対応する証拠の重みを決定するステップと、
前記過去の対象特徴の各々に対応する前記証拠の重みに基づいて前記訓練データを生成するステップと
をさらに備える、請求項15に記載の方法。 - 前記過去の初期特徴から前記過去の対象特徴を選択する前記ステップが、
前記過去の初期特徴の各々に対応する証拠の重みを決定するステップと、
前記過去の初期特徴の各々に対応する前記証拠の重みに基づいて、前記過去の初期特徴の各々に関連付けられた情報値を決定するステップと、
前記過去の初期特徴に関連付けられた前記情報値に基づいて前記過去の対象特徴を決定するステップと
を備える、請求項15に記載の方法。 - 前記推定モデルを決定する前記ステップが、
前記過去の送迎サービス取引データおよび前記過去の車両事故補償データから過去の初期送迎サービス取引データおよび過去の初期車両事故補償データを識別するステップと、
前記過去の初期送迎サービス取引データおよび過去の初期車両事故補償データに基づいて第1の回帰モデルを決定するステップと、
前記過去の送迎サービス取引データおよび前記過去の車両事故補償データから過去の更新送迎サービス取引データおよび過去の更新車両事故補償データを識別するステップと、
前記過去の更新送迎サービス取引データおよび前記過去の更新車両事故補償データに基づいて、第1の回帰モデルを修正して第2の回帰モデルを決定するステップと
を備える、請求項13に記載の方法。 - 第1の回帰モデルまたは前記第2の回帰モデルのうちの少なくとも1つに基づいて、整合条件が満たされるかどうかを判定するステップと、
前記整合条件が満たされると判定したことに応答して、前記第2の回帰モデルを前記推定モデルとして決定するステップと
をさらに備える、請求項18に記載の方法。 - 前記推定モデルがロジスティック回帰モデルを備える、請求項11に記載の方法。
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