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滴滴打车中的推荐上车位置如何实现?

作为乘客,如果对一个地方不是很熟悉,下单时根据定位自动得出的定位乘客或许不知道在哪里,尤其在一些比较大的小区,商场。说下个人的打车经历,我算是一个地理迷,没事经常打开地图看看,对所在城市的路线还算比较熟悉。举个比较特殊的例子,位置在帝都新兴桥,地图如下:

新兴桥附近道路

从公主坟地铁B口出来后,位置在一条小路,红色方框标注的位置,而正常自东向西从复兴路过来的车流走的是国海广场附近那条路,每次自己打车都是沿着红色线条走到A处或者B处,这样可以节省很多的时间;否则,自东向西的司机接单后,如果乘客仍在地铁B口,则司机需要沿着复兴路辅路转一圈到B口接乘客,从地图上也可以看到沿着新兴桥的辅路有多少个红绿灯……

所以,推荐上车地点,可以让乘客尤其是路痴的乘客打车时在最短的时间内上车,解决用户与司机互相找不到对方,反复电话沟通的问题;至少,推荐上车地点功能上线后,我打车时接到司机电话的次数远远少于以前没有此功能的时候;由于没有用过司机端,个人猜测,司机端在接到订单时,如果用户下单的地点是推荐地点的话,应该会收到系统的提醒,用户上车为推荐地点,直接导航前往即可;所以,推荐上车地点解决的不仅仅是用户体验问题,解决的还有避免乘客和司机多走冤枉路,造成时间和金钱的浪费(司机油钱),还有就是避免司机在行车过程中联系乘客打电话带来的安全隐患;

回到问题,推荐上车功能如何实现?首先我们先看下滴滴的运营数据:

2017年10月17日,滴滴出行发布《第三季度全国重点城市交通出行报告》(以下简称“报告”),对第三季度交通运行及重大事件进行系统分析。

目前滴滴出行平台日订单已突破2500万,高峰期平台每分钟接收超过3万乘车需求,每日新增轨迹原始数据70TB+,每日路径规划请求200多亿次。基于每个订单接送乘客的行驶轨迹能够更加精确、真实地反映城市道路运行情况以及相关民生态势。

“一天的订单量已经突破2500万,每日新增轨迹原始数据70TB+,每日路径规划请求200多亿次”,这是滴滴给出的数据,那么这些数据中包含哪些内容呢?下面是通过个人理解列出的一张表:

订单表

从表中我们可以看出,每一个订单中,都有用户提交订单的时间,上车地点以及下车地点,打车人,到达时间;这些数据乘2500万,也就是说,一天中滴滴就可以拿到2500万+个上车地点,2500+个下车地点;而每个人日常的打车地点大多数时间都是固定的,上班打车起点为家,下班打车起点为公司,数据量大了之后,滴滴也就可以知道你的家在哪里,你的公司在哪里。一个小区有几个门,而你平常打车的时候经常在东门,则你打开滴滴发送订单的时候,滴滴就会给你推荐你的上车地点是东门,这是基于个人打车大数据实现;而如果你在一个不是经常去的地方打车,比如在一个商场附近,打车时,会依托滴滴用户群大数据,给出推荐上车地点;

另外一个参考因素有可能就是实时路况,附近的司机。

回龙观地区龙禧苑五区附近地图

上图为回龙观地区龙禧苑五区附近,如果用户在途中圆圈位置发送订单,假设该小区到东南西北四条路都有出口,且距离大致相同,且周边路况全部畅通,则滴滴后台接到订单后,首先会验证下附近空闲司机的位置,如果空闲司机的位置大部分在云趣园三区附近,则滴滴会推荐上车地点为A,如果空闲司机大部分在东亚上北中心附近,则滴滴会推荐用户在B点上车。加入路况的因素,如果B点那条路线的路况为非常拥堵,则即使空闲司机在东亚上北中心附近,滴滴有可能推荐的上车地点也是A;

综上,滴滴打车中推荐上车位置是基于乘客乘车的历史数据得出,你在打车时滴滴给推荐的地点有可能是你日常打车时常用的地点,也有可能是其他用户打车使用过的历史地点;而影响你打车时滴滴给出推荐地点的因素有:实时路况,司机实时位置等。

另外,打车时走的路线,滴滴也依据了乘客日常的路线,比较有趣的一点是我在打车回家的时候,告诉司机选择的路线经常与导航规划不一致,大概重复了五六次之后,以后再也没有听到导航说过走另外一条路线,每次走的,都是我给司机走的那条路。

这,就是数据的力量。大数据,是相对的,对于打车人来说,推荐地点,基于成千上万甚至过亿的数据;而规划的路线,滴滴使用了我平常个人规划的路线,只有几次。

本文首发自个人公众号:MichaelPM;

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180518G0JC4Y00?refer=cp_1026
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