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通勤車客車駕駛員評級方法與流程

文檔序號:11200554閱讀:410來源:國知局

本發(fā)明涉及一種駕駛員評級方法,具體涉及通勤車客車駕駛員評級方法。



背景技術:

打車軟件是一種智能手機應用,乘客可以便捷地通過手機發(fā)布打車信息,并立即和搶單司機直接溝通,大大提高了打車效率。如今各種手機應用軟件正實現(xiàn)著對傳統(tǒng)服務業(yè)和原有消費行為的顛覆。當打車市場進入“零補貼時代”,對于打車軟件來說,用戶的黏性成為一大考驗。作為補貼大戰(zhàn)的主角,滴滴打車正在經(jīng)受著這一挑戰(zhàn)。然而,雖然取消了補貼,但用戶對滴滴打車的使用熱度依然不減。滴滴打車會如此受到青睞,取決于其對乘客出行習慣和出行方式的成功塑造。

現(xiàn)有打車軟件大多只有用戶對司機進行評分,同時,大部分乘客在下車后都覺得評分較為麻煩,經(jīng)常不進行評分,而系統(tǒng)默認為滿分,因此,現(xiàn)有的駕駛員評級方法可靠性并不高。



技術實現(xiàn)要素:

本發(fā)明所要解決的技術問題是現(xiàn)有打車軟件大多只有用戶對司機進行評分,同時,大部分乘客在下車后都覺得評分較為麻煩,經(jīng)常不進行評分,而系統(tǒng)默認為滿分,因此,現(xiàn)有的駕駛員評級方法可靠性并不高,目的在于提供通勤車客車駕駛員評級方法,解決現(xiàn)有打車軟件大多只有用戶對司機進行評分,同時,大部分乘客在下車后都覺得評分較為麻煩,經(jīng)常不進行評分,而系統(tǒng)默認為滿分,因此,現(xiàn)有的駕駛員評級方法可靠性并不高的問題。

本發(fā)明通過下述技術方案實現(xiàn):

通勤車客車駕駛員評級方法,包括以下步驟:

a、獲取駕駛員每次駕駛的乘客有效評分及至少一項本次駕駛的駕駛參數(shù);

b、建立多因素交互作用模型,模型包括作為因變量的乘客有效評分和作為自變量的駕駛參數(shù);

c、對步驟b中建立的模型進行線性分析得到每種駕駛參數(shù)對乘客評分的影響;

d、建立駕駛參數(shù)評分標準;

e、根據(jù)步驟d中得到的每種駕駛參數(shù)對乘客評分的影響以及步驟c中建立的駕駛參數(shù)評分標準對駕駛員的每次駕駛進行評分。先提取乘客評分中的有效評分,通過將駕駛員的駕駛參數(shù)與乘客的有效評分進行匹配,可以得到各項駕駛參數(shù)對乘客感受的影響度,根據(jù)這一影響度對駕駛員的每次駕駛進行評分,得到司機每次駕駛的得分,根據(jù)這一得分的平均分對司機進行評級。

所述步驟a中獲取每次駕駛的乘客有效評分的方法是:

a1、去掉沒有主動對司機進行評分的乘客,提取當次車所有乘客的評分;

a2、將所有評分按正態(tài)分布進行排列;

a3、提取正態(tài)分布中間80%的數(shù)據(jù)作為有效數(shù)據(jù)計算平均數(shù)作為乘客有效評分。

還包括通過對評分被選為有效數(shù)據(jù)的乘客進行獎勵的方法刺激更多的乘客主動進行評分。

所述步驟c中使用spss對模型進行線性分析。

所述步驟b中的駕駛參數(shù)包括到達目的地的行駛時間、出發(fā)準點率、到達準點率以及駕駛平穩(wěn)度。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術相比,具有如下的優(yōu)點和有益效果:

1、本發(fā)明通勤車客車駕駛員評級方法,僅提取評分中的有效評分,評分可靠性高;

2、本發(fā)明通勤車客車駕駛員評級方法,采用激勵機制激勵用戶多貢獻有效評分。

具體實施方式

為使本發(fā)明的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚明白,下面結合實施例,對本發(fā)明作進一步的詳細說明,本發(fā)明的示意性實施方式及其說明僅用于解釋本發(fā)明,并不作為對本發(fā)明的限定。

實施例

本發(fā)明通勤車客車駕駛員評級方法,包括以下步驟:

a、獲取駕駛員每次駕駛的乘客有效評分及至少一項本次駕駛的駕駛參數(shù);

b、建立多因素交互作用模型,模型包括作為因變量的乘客有效評分和作為自變量的駕駛參數(shù);

c、對步驟b中建立的模型進行線性分析得到每種駕駛參數(shù)對乘客評分的影響;

d、建立駕駛參數(shù)評分標準;

e、根據(jù)步驟d中得到的每種駕駛參數(shù)對乘客評分的影響以及步驟c中建立的駕駛參數(shù)評分標準對駕駛員的每次駕駛進行評分。

所述步驟a中獲取每次駕駛的乘客有效評分的方法是:

a1、去掉沒有主動對司機進行評分的乘客,提取當次車所有乘客的評分;

a2、將所有評分按正態(tài)分布進行排列;

a3、提取正態(tài)分布中間80%的數(shù)據(jù)作為有效數(shù)據(jù)計算平均數(shù)作為乘客有效評分。

還包括通過對評分被選為有效數(shù)據(jù)的乘客進行獎勵的方法刺激更多的乘客主動進行評分。

所述步驟c中使用spss對模型進行線性分析。

所述步驟b中的駕駛參數(shù)包括到達目的地的行駛時間、出發(fā)準點率、到達準點率以及駕駛平穩(wěn)度。

以上所述的具體實施方式,對本發(fā)明的目的、技術方案和有益效果進行了進一步詳細說明,所應理解的是,以上所述僅為本發(fā)明的具體實施方式而已,并不用于限定本發(fā)明的保護范圍,凡在本發(fā)明的精神和原則之內,所做的任何修改、等同替換、改進等,均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內。



技術特征:

技術總結
本發(fā)明公開了通勤車客車駕駛員評級方法,包括以下步驟:獲取駕駛員每次駕駛的乘客有效評分及至少一項本次駕駛的駕駛參數(shù);建立多因素交互作用模型,模型包括作為因變量的乘客有效評分和作為自變量的駕駛參數(shù);對建立的模型進行線性分析得到每種駕駛參數(shù)對乘客評分的影響;建立駕駛參數(shù)評分標準;根據(jù)得到的每種駕駛參數(shù)對乘客評分的影響以及建立的駕駛參數(shù)評分標準對駕駛員的每次駕駛進行評分。

技術研發(fā)人員:杜偉
受保護的技術使用者:成都志博科技有限公司
技術研發(fā)日:2017.05.24
技術公布日:2017.09.29
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