特許 7460062 オンライン予約車両情報処理方法、装置、機器、及びコンピュータ記憶媒体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-03-25

(45)【発行日】2024-04-02

(54)【発明の名称】オンライン予約車両情報処理方法、装置、機器、及びコンピュータ記憶媒体

(51)【国際特許分類】

   G01C 21/34 20060101AFI20240326BHJP

【ＦＩ】

G01C21/34

【請求項の数】 30

(21)【出願番号】P 2023514809

(86)(22)【出願日】2021-11-17

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2023-09-26

(86)【国際出願番号】 CN2021131178

(87)【国際公開番号】W WO2022257357

(87)【国際公開日】2022-12-15

【審査請求日】2023-03-10

(31)【優先権主張番号】202110633451.9

(32)【優先日】2021-06-07

(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN

(73)【特許権者】

【識別番号】514322098

【氏名又は名称】ベイジン バイドゥ ネットコム サイエンス テクノロジー カンパニー リミテッド

【氏名又は名称原語表記】Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｂａｉｄｕ Ｎｅｔｃｏｍ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏ．， Ｌｔｄ．

【住所又は居所原語表記】２／Ｆ Ｂａｉｄｕ Ｃａｍｐｕｓ， Ｎｏ．１０， Ｓｈａｎｇｄｉ １０ｔｈ Ｓｔｒｅｅｔ， Ｈａｉｄｉａｎ Ｄｉｓｔｒｉｃｔ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８５， Ｃｈｉｎａ

(74)【代理人】

【識別番号】110000877

【氏名又は名称】弁理士法人ＲＹＵＫＡ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】ジャン、ハオ

(72)【発明者】

【氏名】チョウ、ジンボ

(72)【発明者】

【氏名】フアン、ジジョウ

【審査官】佐藤 吉信

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１２－２１５９２１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１５－０９４７０４（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｃ ２１／００－２１／３６

Ｇ０１Ｃ ２３／００－２５／００

Ｇ０８Ｇ １／００－９９／００

Ｇ０６Ｑ ５０／４０－５０／４７

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

クライアントによって送信されたオンライン予約車両照会条件を取得するステップであって、前記オンライン予約車両照会条件は、出発地及び目的地情報を含むステップと、
前記オンライン予約車両照会条件に基づいて照会時間区間を決定するステップと、
前記照会時間区間内の各時刻について、各時刻から出発して目的地に到着するコスト情報をそれぞれ計算するステップと、
各時刻から出発して目的地に到着するコスト情報に基づいて、前記オンライン予約車両照会条件を満たす時刻を推薦出発時刻として決定するステップと、
前記推薦出発時刻を使用して、推薦注文送信時刻を決定するステップと、
前記クライアントに照会結果を返すステップであって、前記照会結果は、前記推薦注文送信時刻を含み、又は、前記照会結果は、前記推薦注文送信時刻と前記推薦注文送信時刻に対応するコスト情報を含むステップと、を含む、
オンライン予約車両情報処理方法。

【請求項2】

前記オンライン予約車両照会条件は照会時間区間をさらに含み、
前記各時刻から出発して目的地に到着するコスト情報に基づいて、前記オンライン予約車両照会条件を満たす時刻を推薦出発時刻として決定するステップは、前記照会時間区間内の対応するコストが最も小さいＮ個の時刻を推薦出発時刻とするステップを含み、前記Ｎは予め設定された正の整数である、
請求項１に記載のオンライン予約車両情報処理方法。

【請求項3】

前記オンライン予約車両照会条件はコスト範囲をさらに含み、
前記各時刻から出発して目的地に到着するコスト情報に基づいて、前記オンライン予約車両照会条件を満たす時刻を推薦出発時刻として決定するステップは、前記照会時間区間内の対応するコストが、ユーザが設定したコスト範囲に符合する時刻を推薦出発時刻とするステップを含む、
請求項１又は２に記載のオンライン予約車両情報処理方法。

【請求項4】

前記オンライン予約車両照会条件に基づいて照会時間区間を決定するステップは、
前記オンライン予約車両照会条件がユーザが設定した照会時間区間を含む場合、ユーザが設定した照会時間区間を使用し、そうでない場合、デフォルト設定の照会時間区間を使用するステップを含む、
請求項１から３のいずれか一項に記載のオンライン予約車両情報処理方法。

【請求項5】

前記各時刻から出発して目的地に到着するコスト情報をそれぞれ計算するステップは、
前記各時刻に対して以下の処理をそれぞれ実行し、
前記処理は、当該時刻の道路状況予測結果に基づいて、前記出発地と目的地に対してルート計画を行って、当該時刻から出発して目的地に到着する予測所要時間情報を取得して当該時刻から出発して目的地に到着するコスト情報とし、又は、当該時刻の道路状況予測結果に基づいて、前記出発地と目的地に対してルート計画を行って、当該時刻から出発して目的地に到着するルート長さと予測所要時間を取得し、オンライン予約車両価格計算規則を利用して価格計算を行い、計算された価格を当該時刻から出発して目的地に到着するコスト情報とするステップを含む、
請求項１から４のいずれか一項に記載のオンライン予約車両情報処理方法。

【請求項6】

前記推薦出発時刻を使用して、推薦注文送信時刻を決定するステップは、
前記推薦出発時刻を使用してオンライン予約車両迎車時間に対して予測を行って、予測注文受付時刻を取得するステップと、
前記予測注文受付時刻を使用して注文受付時間を予測して、前記推薦注文送信時刻を取得するステップと、を含む、
請求項１から５のいずれか一項に記載のオンライン予約車両情報処理方法。

【請求項7】

前記推薦出発時刻を使用してオンライン予約車両迎車時間に対して予測を行って、予測注文受付時刻を取得するステップは、
予め設定された初期第１の所要時間に従って、前記推薦出発時刻の前の第１の所要時間の時刻を候補注文受付時刻として決定するステップと、
前記候補注文受付時刻に必要な迎車所要時間を予測するステップと、
予測された迎車所要時間が前記第１の所要時間以下である場合、前記候補注文受付時刻を前記予測注文受付時刻として決定し、そうでない場合、前記第１の所要時間を延長し、前記推薦出発時刻の前の第１の所要時間の時刻を候補注文受付時刻として決定するステップに再移行するステップと、を含む、
請求項６に記載のオンライン予約車両情報処理方法。

【請求項8】

前記候補注文受付時刻に必要な迎車所要時間を予測するステップは、
ユーザの位置、目的地、前記コスト情報、ルート長さ、天気情報、及び道路状況情報のうちの少なくとも１つ、及び前記候補注文受付時刻を迎車所要時間予測モデルに入力して、前記候補注文受付時刻に必要な迎車所要時間を取得するステップを含む、
請求項７に記載のオンライン予約車両情報処理方法。

【請求項9】

前記予測注文受付時刻を使用して注文受付時間を予測して、前記推薦注文送信時刻を取得するステップは、
予め設定された初期第２の所要時間に従って、前記予測注文受付時刻の前の第２の所要時間の時刻を候補注文送信時刻として決定するステップと、
前記候補注文送信時刻に必要な注文受付所要時間を予測するステップと、
予測された注文受付所要時間が前記第２の所要時間以下である場合、前記候補注文送信時刻を前記推薦注文送信時刻として決定し、そうでない場合、前記第２の所要時間を延長し、前記予測注文受付時刻の前の第２の所要時間の時刻を候補注文送信時刻として決定するステップに再移行するステップと、を含む、
請求項６から８のいずれか一項に記載のオンライン予約車両情報処理方法。

【請求項10】

前記候補注文送信時刻に必要な注文受付所要時間を予測するステップは、
ユーザの位置、目的地、前記コスト情報、ルート長さ、及び天気情報のうちの少なくとも１つ、及び前記候補注文送信時刻を注文受付所要時間予測モデルに入力して、前記候補注文送信時刻に必要な注文受付所要時間を取得するステップを含む、
請求項９に記載のオンライン予約車両情報処理方法。

【請求項11】

ユーザが入力したオンライン予約車両照会条件を取得するステップであって、前記オンライン予約車両照会条件は、出発地及び目的地情報を含むステップと、
前記オンライン予約車両照会条件をサーバ側に送信し、前記サーバ側によって返された照会結果を取得するステップであって、前記照会結果は、推薦注文送信時刻を含み、又は前記照会結果は、推薦注文送信時刻と推薦注文送信時刻に対応するコスト情報を含むステップと、
前記照会結果を展示するステップと、を含む、
オンライン予約車両情報処理方法。

【請求項12】

前記推薦注文送信時刻に対応するコスト情報は、
当該時刻から出発して目的地に到着する予測所要時間情報、又は、当該時刻から出発して目的地に到着する価格情報を含む、
請求項１１に記載のオンライン予約車両情報処理方法。

【請求項13】

インタフェースに出発時間を設定するコンポーネントを表示するステップと、
前記コンポーネントがトリガされたイベントを取得した後、ユーザが設定した出発時間を記録するステップと、
前記ユーザが設定した出発時間が到来し、又は前記ユーザが設定した出発時間の前の予め設定された期間に、ユーザにリマインダメッセージを展示するステップと、をさらに含む、
請求項１１又は１２に記載のオンライン予約車両情報処理方法。

【請求項14】

インタフェースに予約注文送信したコンポーネントを表示するステップと、
前記コンポーネントがトリガされたイベントを取得した後、前記ユーザが設定した注文送信時間を記録するステップと、
前記ユーザが設定した注文送信時間が到来する場合、前記出発地から目的地までのオンライン予約車両注文書を送信するステップと、をさらに含む、
請求項１１から１３のいずれか一項に記載のオンライン予約車両情報処理方法。

【請求項15】

クライアントによって送信されたオンライン予約車両照会条件を取得するための条件受信ユニットであって、前記オンライン予約車両照会条件は、出発地及び目的地情報を含む条件受信ユニットと、
前記オンライン予約車両照会条件に基づいて照会時間区間を決定するための区間決定ユニットと、
前記照会時間区間内の各時刻について、各時刻から出発して目的地に到着するコスト情報をそれぞれ計算するためのコスト計算ユニットと、
各時刻から出発して目的地に到着するコスト情報に基づいて、前記オンライン予約車両照会条件を満たす時刻を推薦出発時刻として決定するための第１の推薦ユニットと、
前記推薦出発時刻を使用して、推薦注文送信時刻を決定するための第２の推薦ユニットと、
前記クライアントに照会結果を返すための結果返却ユニットであって、前記照会結果は、前記推薦注文送信時刻を含み、又は、前記照会結果は、前記推薦注文送信時刻と前記推薦注文送信時刻に対応するコスト情報を含む結果返却ユニットと、を含む、
オンライン予約車両情報処理装置。

【請求項16】

前記オンライン予約車両照会条件は照会時間区間をさらに含み、前記第１の推薦ユニットは、具体的には、前記照会時間区間内の対応するコストが最も小さいＮ個の時刻を推薦出発時刻とするために用いられ、前記Ｎは予め設定された正の整数であり、又は、
前記オンライン予約車両照会条件はコスト範囲をさらに含み、前記第１の推薦ユニットは、具体的には、前記照会時間区間内の対応するコストが、ユーザが設定したコスト範囲に符合する時刻を推薦出発時刻とするために用いられる、
請求項１５に記載のオンライン予約車両情報処理装置。

【請求項17】

前記区間決定ユニットは、具体的には、前記オンライン予約車両照会条件がユーザが設定した照会時間区間を含む場合、ユーザが設定した照会時間区間を使用し、そうでない場合、デフォルト設定の照会時間区間を使用するために用いられる、
請求項１５又は１６に記載のオンライン予約車両情報処理装置。

【請求項18】

前記コスト計算ユニットは、具体的には、前記各時刻に対して以下の処理をそれぞれ実行するために用いられ、前記処理は、
当該時刻の道路状況予測結果に基づいて、前記出発地と目的地に対してルート計画を行って、当該時刻から出発して目的地に到着する予測所要時間情報を取得して当該時刻から出発して目的地に到着するコスト情報とし、又は、
当該時刻の道路状況予測結果に基づいて、前記出発地と目的地に対してルート計画を行って、当該時刻から出発して目的地に到着するルート長さと予測所要時間を取得し、オンライン予約車両価格計算規則を利用して価格計算を行い、計算された価格を当該時刻から出発して目的地に到着するコスト情報とする、
請求項１５から１７のいずれか一項に記載のオンライン予約車両情報処理装置。

【請求項19】

前記第２の推薦ユニットは、
前記推薦出発時刻を使用してオンライン予約車両迎車時間に対して予測を行って、予測注文受付時刻を取得するための第１の予測サブユニットと、
前記予測注文受付時刻を使用して注文受付時間を予測して、前記推薦注文送信時刻を取得するための第２の予測サブユニットと、を含む、
請求項１５から１８のいずれか一項に記載のオンライン予約車両情報処理装置。

【請求項20】

前記第１の予測サブユニットは、具体的には、
予め設定された初期第１の所要時間に従って、前記推薦出発時刻の前の第１の所要時間の時刻を候補注文受付時刻として決定し、
前記候補注文受付時刻に必要な迎車所要時間を予測し、
予測された迎車所要時間が前記第１の所要時間以下である場合、前記候補注文受付時刻を前記予測注文受付時刻として決定し、そうでない場合、前記第１の所要時間を延長し、前記推薦出発時刻の前の第１の所要時間の時刻を候補注文受付時刻として決定する操作に再移行するために用いられる、
請求項１９に記載のオンライン予約車両情報処理装置。

【請求項21】

前記第１の予測サブユニットは、前記候補注文受付時刻に必要な迎車所要時間を予測する時、具体的には、ユーザの位置、目的地、前記コスト情報、ルート長さ、天気情報、及び道路状況情報のうちの少なくとも１つ、及び前記候補注文受付時刻を迎車所要時間予測モデルに入力して、前記候補注文受付時刻に必要な迎車所要時間を取得する、
請求項２０に記載のオンライン予約車両情報処理装置。

【請求項22】

前記第２の予測サブユニットは、具体的には、
予め設定された初期第２の所要時間に従って、前記予測注文受付時刻の前の第２の所要時間の時刻を候補注文送信時刻として決定し、
前記候補注文送信時刻に必要な注文受付所要時間を予測し、
予測された注文受付所要時間が前記第２の所要時間以下である場合、前記候補注文送信時刻を前記推薦注文送信時刻として決定し、そうでない場合、前記第２の所要時間を延長し、前記予測注文受付時刻の前の第２の所要時間の時刻を候補注文送信時刻として決定する操作に再移行するために用いられる、
請求項１９から２１のいずれか一項に記載のオンライン予約車両情報処理装置。

【請求項23】

前記第２の予測サブユニットは、前記候補注文送信時刻に必要な注文受付所要時間を予測する時、具体的には、ユーザの位置、目的地、前記コスト情報、ルート長さ、及び天気情報のうちの少なくとも１つ、及び前記候補注文送信時刻を注文受付所要時間予測モデルに入力して、前記候補注文送信時刻に必要な注文受付所要時間を取得する、
請求項２２に記載のオンライン予約車両情報処理装置。

【請求項24】

ユーザが入力したオンライン予約車両照会条件を取得するための条件取得ユニットであって、前記オンライン予約車両照会条件は、出発地及び目的地情報を含む条件取得ユニットと、
前記オンライン予約車両照会条件をサーバ側に送信し、前記サーバ側によって返された照会結果を取得するためのサービス側インタラクションユニットであって、前記照会結果は、推薦注文送信時刻を含み、又は前記照会結果は、推薦注文送信時刻と推薦注文送信時刻に対応するコスト情報を含むサービス側インタラクションユニットと、
前記照会結果を展示するための結果展示ユニットと、を含む、
オンライン予約車両情報処理装置。

【請求項25】

前記推薦注文送信時刻に対応するコスト情報は、
当該時刻から出発して目的地に到着する予測所要時間情報、又は、当該時刻から出発して目的地に到着する価格情報を含む、
請求項２４に記載のオンライン予約車両情報処理装置。

【請求項26】

前記結果展示ユニットは、さらに、インタフェースに出発時間を設定するコンポーネントを表示するために用いられ、
当該装置は第１のコンポーネント応答ユニットをさらに含み、前記第１のコンポーネント応答ユニットは、前記コンポーネントがトリガされたイベントを取得した後、ユーザが設定した出発時間を記録し、前記ユーザが設定した出発時間が到来し、又は前記ユーザが設定した出発時間の前の予め設定された期間に、前記結果展示ユニットによってユーザにリマインダメッセージを展示する、
請求項２４又は２５に記載のオンライン予約車両情報処理装置。

【請求項27】

前記結果展示ユニットは、さらに、インタフェースに予約注文送信したコンポーネントを表示するために用いられ、
第２のコンポーネント応答ユニットは、前記コンポーネントがトリガされたイベントを取得した後、前記ユーザが設定した注文送信時間を記録し、前記ユーザが設定した注文送信時間が到来する場合、前記サービス側インタラクションユニットが前記出発地から目的地までのオンライン予約車両注文書を送信するために用いられる、
請求項２４から２６のいずれか一項に記載のオンライン予約車両情報処理装置。

【請求項28】

少なくとも一つのプロセッサと、
前記少なくとも一つのプロセッサに通信接続されたメモリと、を含み、
前記メモリに前記少なくとも一つのプロセッサにより実行可能な命令が記憶されており、前記命令が前記少なくとも一つのプロセッサにより実行されると、前記少なくとも一つのプロセッサが請求項１から１４のいずれかの一項に記載のオンライン予約車両情報処理方法を実行する、
電子機器。

【請求項29】

コンピュータ命令が記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータ命令は、コンピュータに請求項１から１４のいずれかの一項に記載のオンライン予約車両情報処理方法を実行させる、
コンピュータ命令が記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項30】

コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される時に請求項１から１４のいずれかの一項に記載のオンライン予約車両情報処理方法を実現する、
コンピュータプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本出願は出願日が２０２１年０６月０７日であり、出願番号が２０２１１０６３３４５１.９であり、発明の名前が「オンライン予約車両情報処理方法、装置、機器、及びコンピュータ記憶媒体」である中国特許出願の優先権を主張する。
本開示は、コンピュータ応用技術分野に関し、特に、人工知能技術におけるビッグデータ計算とディープラーニング技術に関する。

【背景技術】

【0002】

モバイルインターネットの発展に伴い、オンライン予約車両プラットフォームの出現は、人々の生活を大きく変化させる。オンライン予約車両プラットフォームは、注文受付をする必要がある運転手とタクシーの乗車をする必要がある乗客を１つのネットプラットフォームに置く。乗客が注文書を送信した後（後続では「注文送信」と略称する）、オンライン予約車両プラットフォームは、当該乗客から一定範囲内の運転手を有効的にマッチングし、マッチングに成功した運転手は、注文受付をし、注文書が指定した目的地まで乗客を迎えることができる。オンライン予約車両の利点は、いつでも出発し、効率が高く、駐車の問題を考慮する必要がない。

【0003】

乗客は実際のシナリオでオンライン予約車両のコスト問題を考慮することは避けられない。例えば、現在のオンライン予約車両クライアントは、ユーザが出発地と目的地を入力した後、現在の時刻にタクシーの乗車をするに必要な費用を予測して乗客が参照するようにする。しかし、乗客はそれに基づいて現在タクシーの乗車をするかどうかを考慮するしかなく、道路状況やその他の問題によって現在のタクシーの乗車費用が高い場合、乗客はタクシーの乗車をすることを放棄したり、しばらくしてから予想されるタクシーの乗車費用を取得しようとしたりする。これは必然的に乗客に不便をもたらし、非効率的で、ユーザが何度もタクシーの乗車費用の予測を試み、ネットワーク資源を浪費して、システム性能に圧力を与える。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

これに鑑みて、本開示は、オンライン予約車両情報処理方法、装置、機器、及びコンピュータ記憶媒体を提供する、ユーザがコストの小さい注文送信時間を選択することを容易にし、ユーザの効率と体験を向上させ、ネットワーク資源を節約し、システム性能による圧力を低減させる。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本開示の第１の態様によれば、オンライン予約車両情報処理方法を提供し、
クライアントによって送信されたオンライン予約車両照会条件を取得するステップであって、前記照会条件は、出発地及び目的地情報を含むステップと、
前記照会条件に基づいて照会時間区間を決定するステップと、
前記照会時間区間内の各時刻について、各時刻から出発して目的地に到着するコスト情報をそれぞれ計算するステップと、
各時刻から出発して目的地に到着するコスト情報に基づいて、前記照会条件を満たす時刻を推薦出発時刻として決定するステップと、
前記推薦出発時刻を使用して、推薦注文送信時刻を決定するステップと、
前記クライアントに照会結果を返すステップであって、前記照会結果は、前記推薦注文送信時刻を含み、又は、前記照会結果は、前記推薦注文送信時刻と前記推薦注文送信時刻に対応するコスト情報を含むステップと、を含む。

【0006】

本開示の第２の態様によれば、オンライン予約車両情報処理方法を提供し、
ユーザが入力したオンライン予約車両照会条件を取得するステップであって、前記照会条件は、出発地及び目的地情報を含むステップと、
前記照会条件をサーバ側に送信し、前記サーバ側によって返された照会結果を取得するステップであって、前記照会結果は、推薦注文送信時刻を含み、又は前記照会結果は、推薦注文送信時刻と推薦注文送信時刻に対応するコスト情報を含むステップと、
前記照会結果を展示するステップと、を含む。

【0007】

本開示の第３の態様によれば、オンライン予約車両情報処理装置を提供し、
クライアントによって送信されたオンライン予約車両照会条件を取得するための条件受信ユニットであって、前記照会条件は、出発地及び目的地情報を含む条件受信ユニットと、
前記照会条件に基づいて照会時間区間を決定するための区間決定ユニットと、
前記照会時間区間内の各時刻について、各時刻から出発して目的地に到着するコスト情報をそれぞれ計算するためのコスト計算ユニットと、
各時刻から出発して目的地に到着するコスト情報に基づいて、前記照会条件を満たす時刻を推薦出発時刻として決定するための第１の推薦ユニットと、
前記推薦出発時刻を使用して、推薦注文送信時刻を決定するための第２の推薦ユニットと、
前記クライアントに照会結果を返すための結果返却ユニットであって、前記照会結果は、前記推薦注文送信時刻を含み、又は、前記照会結果は、前記推薦注文送信時刻と前記推薦注文送信時刻に対応するコスト情報を含む結果返却ユニットと、を含む。

【0008】

本開示の第４の態様によれば、オンライン予約車両情報処理装置を提供し、
ユーザが入力したオンライン予約車両照会条件を取得するための条件取得ユニットであって、前記照会条件は、出発地及び目的地情報を含む条件取得ユニットと、
前記照会条件をサーバ側に送信し、前記サーバ側によって返された照会結果を取得するためのサービス側インタラクションユニットであって、前記照会結果は、推薦注文送信時刻を含み、又は前記照会結果は、推薦注文送信時刻と推薦注文送信時刻に対応するコスト情報を含むサービス側インタラクションユニットと、
前記照会結果を展示するための結果展示ユニットと、を含む。

【0009】

本開示の第５の態様によれば、電子機器を提供し、少なくとも一つのプロセッサと、前記少なくとも一つのプロセッサと通信接続されたメモリと、を含み、前記メモリに前記少なくとも一つのプロセッサにより実行可能な命令が記憶されており、前記命令が前記少なくとも一つのプロセッサにより実行されると、前記少なくとも一つのプロセッサが上記の方法を実行させる。

【0010】

本開示の第６の態様によれば、コンピュータ命令が記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、前記コンピュータ命令は、前記コンピュータに上記の方法を実行させる。

【0011】

本開示の第７の態様によれば、コンピュータプログラム製品を提供し、コンピュータプログラムを含み、前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される時に上記の方法を実現する。

【0012】

本明細書で説明された内容は、本開示の実施例のキー又は重要な特徴を特定することを意図しておらず、本開示の範囲を制限するためにも使用されないことを理解されたい。本開示の他の特徴は、以下の明細書を通じて容易に理解できる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

図面は、本出願をより良く理解するためのものであり、本出願を限定しない。

【図1】本開示の実施例に適用できる例示的なシステムアーキテクチャを示す。

【図2】本開示の実施例により提供されるオンライン予約車両情報処理方法のフローチャートである。

【図3】本開示の実施例により提供される迎車所要時間を予測する方法のフローチャートである。

【図4】本開示の実施例により提供される注文受付所要時間を予測する方法のフローチャートである。

【図5】本開示の実施例により提供される迎車所要時間予測モデルの概略図である。

【図6】本開示の実施例により提供される注文受付所要時間予測モデルの概略図である。

【図7】本開示の実施例により提供されるマルチタスクトレーニングの概略図である。

【図8】本開示の実施例により提供される別のオンライン予約車両情報処理方法のフローチャートである。

【図9】本開示の実施例により提供される照会結果を展示するインタフェースの例示的な図である。

【図10】本開示の実施例により提供されるオンライン予約車両情報処理装置の構造図である。

【図11】本開示の実施例により提供される別のオンライン予約車両情報処理装置の構造の概略図である。

【図12】本開示の実施例を実現するための電子機器のブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、図面に基づいて、本出願の例示の実施例を説明する。理解を容易にするために、本出願の実施例の様々な詳細が含まれており、それらは単なる例示と見なされるべきである。従って、当業者は、本出願の範囲及び精神から逸脱することなく、本明細書に記載の実施例に対して様々な変更及び修正を行うことができることを認識するはずである。同様に、簡明のために、以下の説明では、よく知られた機能と構造の説明は省略される。

【0015】

図１は本開示の実施例に適用できる例示的なシステムアーキテクチャを示す。

【0016】

図１に示すように、当該システムアーキテクチャは、端末デバイス１０１及び１０２、ネットワーク１０３、及びサーバ１０４を含むことができる。ネットワーク１０３は端末デバイス１０１、１０２とサーバ１０４との間の通信リンクを提供する媒体とする。ネットワーク１０３は、有線、無線通信リンク、又は光ファイバケーブルなどのような、様々な接続タイプを含むことができる。

【0017】

ユーザは端末デバイス１０１及び１０２を使用して、ネットワーク１０３を介してサーバ１０４とインタラクションすることができる。端末デバイス１０１及び１０２にオンライン予約車両アプリケーションのクライアント、又はオンライン予約車両情報を表示できるクライアントが取付けられることができ、本出願では、特に、乗客が使用するクライアントが取付けられている。他の端末デバイスには、さらに、運転手が使用するクライアントが取付けられることができる。

【0018】

端末デバイス１０１及び１０２は、様々なモバイル電子機器であってもよい。スマートフォン、タブレット、ノートパソコン、ウェアラブルデバイス、車載端末などが含まれるが、これらに限定されない。本出願により提供されるオンライン予約車両情報処理装置は、上記のサーバ１０４に設定されて実行されることができる。本出願によって提供される別のオンライン予約車両情報処理装置は、上記の端末デバイス１０１及び１０２に設定されて実行されることができる。複数のソフトウェア又はソフトウェアモジュール（例えば、分散サービスを提供するために用いられる）として実現することができ、単一のソフトウェア又はソフトウェアモジュールとして実現することもでき、具体的には限定されない。

【0019】

サーバ１０４は単一のサーバであってもよく、複数のサーバによって構成されるサーバグループであってもよい。

【0020】

図１の端末デバイス、ネットワーク、及びサーバの数は単なる例示であることを理解されたい。実際のニーズに応じて、任意の数の端末デバイス、ネットワーク、及びサーバを有することができる。

【0021】

既存のオンライン予約車両サービスでは、ユーザは、価格又は路線期間など、出発地から目的地までのコスト情報を照会し、現在のタクシーの乗車をするかどうかを選択することしかできない。道路状況などの要因でコストが高い場合、ユーザはタクシーの乗車をすることを放棄する可能性がある。しかし、道路状況が短時間で改善される可能性があり、ユーザはタクシーの乗車をする体験を改善する機会を喪失し、オンライン予約車両業界の発展を抑制する。また、このような場合、いくつかのタクシーの乗車をする繁忙期に多くのユーザが現在出発を選択することは、行程の需要ではなく、輸送力が緊張してタクシーの乗車ができないのではないかと心配するため、急いで並べる。これにより、タクシーの乗車をする繁忙期のコストが高くなり、タクシーの乗車をすることが難しくなる。これを考慮して、本開示は、新しい考え方を提供して、ユーザに注文送信時刻を推薦することができ、コストを低減したい、又は急いで現在出発することがないユーザが推薦注文送信時刻に基づいて後で再注文送信することを選択することができる。以下、本開示を実施例に組み合わせて詳細に説明する。

【0022】

図２は本開示の実施例により提供されるオンライン予約車両情報処理方法のフローチャートである。当該方法はサーバ側で実行することができる。図２に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
２０１では、クライアントによって送信されたオンライン予約車両照会条件を取得し、照会条件は、出発地及び目的地情報を含む。

【0023】

２０２では、照会条件に基づいて照会時間区間を決定する。

【0024】

２０３では、照会時間区間内の各時刻について、各時刻から出発して目的地に到着するコスト情報をそれぞれ計算する。

【0025】

２０４では、各時刻から出発して目的地に到着するコスト情報に基づいて、照会条件を満たす時刻を推薦出発時刻として決定する。

【0026】

２０５では、推薦出発時刻を使用して、推薦注文送信時刻を決定する。

【0027】

２０６では、クライアントに照会結果を返し、当該照会結果は、推薦注文送信時刻を含み、又は、照会結果は、推薦注文送信時刻と推薦注文送信時刻に対応するコスト情報を含む。

【0028】

以上の技術案から分かるように、本開示は、照会時間区間内で各時刻にトリガされたコスト情報に基づいて、推薦注文送信時刻を決定し、照会結果に推薦注文送信時刻を返すか、又は推薦注文送信時刻に対応するコスト情報をさらに返す。ユーザが推薦注文送信時刻に基づいて、又はさらにコスト情報を組み合わせて、コストの小さい注文送信時間を選択することができる。第１の態様は、ユーザが現在の時刻に出発するコストが高いことを発見したことによってタクシーの乗車をする体験の喪失を回避する。第２の態様は、ユーザが短時間でタクシーの乗車をするコスト情報を頻繁に照会することを回避し、ユーザの効率と体験を向上させる。第３の態様は、ユーザのタクシーの乗車をするコストを低減し、ユーザのためにコストを節約する。第４の態様は、ユーザがすべてタクシーの乗車をする繁忙期に集中することによって輸送力の分配の不合理な問題を緩和することができる。第５の態様は、何度も試みる必要がなく、ユーザがコストの小さい注文送信時間を一回に取得し、ネットワーク資源を節約し、システム圧力に対する影響を低減させる。一挙多得と言える。

【0029】

以下は上記の実施例の各ステップを詳細に説明する。まず、実施例を組み合わせて上記のステップ２０１、すなわち「クライアントによって送信されたオンライン予約車両照会条件を取得し、照会条件は、出発地及び目的地情報を含む」を詳細に説明する。

【0030】

上記のオンライン予約車両照会条件はクライアントからのものであり、少なくとも出発地及び目的地情報を含む。出発地情報は、ユーザが入力した情報であってもよく、クライアントの現在の位置決めに基づいて取得されたものであってもよい。目的地情報は、通常、ユーザが入力した情報である。本実施例に関する「ユーザ」は、オンライン予約車両を事前に使用する乗客を指す。

【0031】

さらに、本開示の上記の照会条件は、照会時間区間情報をさらに含み、又は、コスト範囲をさらに含むことができる。

【0032】

照会時間区間は、通常、ユーザが設定した未来の一段の時間であり、例えば、未来の１時間以内に、未来の３０分以内、未来の２時間以内などであり、ユーザの注文送信需要に応じて設定する。ユーザがどのくらいの時間内にタクシーの乗車をすることを受けることを反映することができる。ユーザが行程に急がない場合、より長い時間区間を設定することができる。ユーザが行程に急いでいる場合、より短い時間区間を設定することができる。

【0033】

コスト範囲は、ユーザが設定した受ける可能なタクシーの乗車をするコストであってもよい。例えば、６０元以内など、価格範囲として具現することができる。例えば、４０分以外など、路線期間、すなわち所要時間範囲として具現することもできる。

【0034】

上記の照会時間区間情報とコスト範囲の具体的な役割は、後続のステップで具現される。

【0035】

以下は実施例を組み合わせて上記のステップ２０２、すなわち「照会条件に基づいて照会時間区間を決定する」を詳細に説明する。

【0036】

照会条件にユーザが設定した照会時間区間が含まれる場合、本ステップではユーザが設定した照会時間区間を直接に使用し、すなわち照会条件から照会時間区間を決定する。

【0037】

照会条件にユーザが設定した照会時間区間が含まれていない場合、本ステップではデフォルト設定の照会時間区間を使用することができ、例えば、未来の１時間を照会時間区間としてデフォルト設定することができる。

【0038】

以下は実施例を組み合わせて上記のステップ２０３、すなわち「照会時間区間内の各時刻について、各時刻から出発して目的地に到着するコスト情報をそれぞれ計算する」を詳細に説明する。

【0039】

本開示では、予め設定された粒度に基づいて照会時間区間を各時刻に分割することができる。当該粒度は、設定された固定値であってもよく、照会時間区間の長さに基づいて対応する粒度であってもよい。例えば、ユーザが設定した照会時間区間が３０分の場合、粒度は１分である。ユーザが設定した照会時間区間が２４時間の場合、粒度は１０分である。

【0040】

１つの実現方式として、照会時間区間内の各時刻について以下の処理をそれぞれ実行することによって、各時刻から出発して目的地に到着するコスト情報を取得することができる。
時刻ｔ_ｉについては、時刻ｔ_ｉに対する道路状況予測結果に基づいて、出発地と目的地に対してルート計画を行い、当該時刻ｔ_ｉに出発して目的地に到着する予測所要時間情報を当該時刻ｔ_ｉから出発して目的地に到着するコスト情報として取得する。

【0041】

つまり、まず、出発地から目的地までルート計画を行い、ルート計画の過程では道路状況予測方法を組み合わせて、当該時刻ｔ_ｉの道路状況に基づいて予測し、道路状況予測結果に基づいてルート計画を行って当該時刻ｔ_ｉに出発して目的地に到着する予測所要時間を取得する。その中、ルート計画及び道路状況予測方法は、任意の実現可能な方式を使用することができ、本開示はこれに限定しない。

【0042】

別の実現方式として、照会時間区間内の各時刻について以下の処理をそれぞれ実行することによって、各時刻から出発して目的地に到着するコスト情報を取得することができる。
時刻ｔ_ｉについて、時刻ｔ_ｉに対する道路状況予測結果に基づいて、出発地と目的地に対してルート計画を行い、当該時刻ｔ_ｉに出発して目的地に到着するルート長さと予測所要時間を取得し、オンライン予約車両価格計算規則を利用して価格計算を行い、計算された価格を当該時刻から出発して目的地に到着するコスト情報とする。

【0043】

その中、オンライン予約車両価格計算規則は、通常、比較的固定であり、運転手、乗客、及び企業の各方利益を総合的に考慮する。異なる地区又はオンライン予約車両プラットフォームは、多少の差異があり、具体的な価格計算規則は、オンライン予約車両プラットフォームから予め取得して記録することができる。

【0044】

オンライン予約車両価格計算規則は、ほとんど３つの方面：出発価格、走行距離、及び期間から構成される。一般的には、出発価格は、特定の走行距離と期間を含み、例えば、３キロと１０分である。運転走行距離が３キロを超えると、１キロ一当たりの一定比率で加算される。運転期間が１０分を超えると、１分ごとに一定比率で加算される。最後に加算した結果は計算して取得された価格である。その中、運転期間と道路状況に相関しており、異なる時刻の道路状況は異なるため、異なる時刻によって同じ開始点と目的地の価格は、異なる可能性がある。本出願は、オンライン予約車両価格計算規則に対する具体的な内容について限定せず、ここでは理解を容易にするために例を挙げて説明する。

【0045】

以下は実施例を組み合わせて上記のステップ２０４、すなわち「各時刻から出発して目的地に到着するコスト情報に基づいて、照会条件を満たす時刻を推薦出発時刻として決定する」を詳細に説明する。

【0046】

本ステップでは、照会条件にユーザが設定した照会時間区間が含まれる場合、当該照会時間区間内の対応するコストが最も小さいＮ個の時刻を推薦出発時刻とすることができる。

【0047】

上記のステップでは、既に、照会時間区間における各時刻に対応するコスト情報を決定することができるため、優先的に、コストの小さい時刻を推薦出発時刻とすることができる。上記のＮは、予め設定された正の整数であってもよい。

【0048】

照会条件にユーザが設定した価格範囲が含まれている場合、照会時間区間内の対応するコストが、ユーザが設定した価格範囲に符合する時刻を推薦出発時刻とすることができる。例えば、ユーザが４０元以内の価格範囲を設定すると、各時刻に対応する価格から４０元以下の時刻を選定することができる。

【0049】

なお、本ステップで決定された推薦出発時刻は、１つであってもよいし、１つを超える数であってもよい。

【0050】

以下は上記の実施例の各ステップを詳細に説明する。まず、実施例を組み合わせて上記のステップ２０５、すなわち「推薦出発時刻を使用して、推薦注文送信時刻を決定する」を詳細に説明する。

【0051】

推薦出発時刻とは、ユーザに推薦する実際に出発する時刻、すなわちルート開始点から出発する時刻を指す。しかし、ユーザについては、より直感的でより必要なのは、どの時刻に注文送信するかであるため、推薦注文送信時刻を決定する必要がある。

【0052】

実現可能な方式として、本ステップの具体的な実現過程は、以下ステップを含むことができ、
ステップＳ１：推薦出発時刻を使用してオンライン予約車両迎車時間に対して予測を行って、予測注文受付時刻を取得する。

【0053】

ステップＳ２：予測注文受付時刻を使用して注文受付時間を予測して、推薦注文送信時刻を取得する。

【0054】

ユーザが注文送信するからルート開始点から出発するまで、中間には、さらに、オンライン予約車両の運転手が注文受付し、迎車する過程が存在する。オンライン予約車両の運転手の注文受付とは、ユーザが注文送信した後、オンライン予約車両プラットフォームがユーザの注文書をマッチングされるオンライン予約車両の運転手に送り、次に、オンライン予約車両の運転手が注文書を受ける過程を指す。迎車とは、オンライン予約車両の運転手が注文書を受けた後、運転手の位置から乗客の位置に到着する過程を指す。

【0055】

上記のステップＳ１では、推薦出発時刻を使用して必要な迎車時間を逆押しすることによって、予測注文受付時刻を取得する。具体的な過程は、図３に示すように、以下のステップを含み、
ステップ３０１：予め設定された初期第１の所要時間を取得する。

【0056】

初期第１の所要時間は、１分など、予め設定された時間単位であってもよい。

【0057】

ステップ３０２：推薦出発時刻の前の第１の所要時間の時刻を候補注文受付時刻として決定する。

【0058】

推薦出発時刻をＴ_ｄとして表示し、推薦出発時刻の前の第１の所要時間の時刻をＴ_ｄ－ｎとして表示すると仮定すると、この時の候補注文受付時刻はＴ_ｄ－ｎである。

【0059】

ステップ３０３：候補注文受付時刻に必要な迎車所要時間を予測する。

【0060】

本ステップでは候補注文受付時刻Ｔ_ｄ－ｎに必要な迎車所要時間（Ｔ_{ｐｉｃｋｕｐ}として表示する）を予測する時、迎車所要時間予測モデルを使用することができる。具体的な実現は後続で詳細に説明する。

【0061】

ステップ３０４：予測された迎車所要時間が第１の所要時間以下であるか否かを判断し、そうである場合、ステップ３０５を実行し、そうでない場合、ステップ３０６を実行する。

【0062】

Ｔ_{ｐｉｃｋｕｐ}が現在の第１の所要時間以下であるか否かを判断し、つまり、
Ｔ_ｄ－ｎ＋Ｔ_{ｐｉｃｋｕｐ}≦Ｔ_ｄ
であるか否かを判断する。

【0063】

ステップ３０５：候補注文受付時刻を予測注文受付時刻として決定し、現在の予測フローを終了する。

【0064】

この場合、現在のＴ_ｄ－ｎは予測注文受付時刻Ｔ_ｔである。

【0065】

ステップ３０６：第１の所要時間を延長し、ステップ３０２を実行することに再移行する。

【0066】

この場合、第１の所要時間を延長することができ、例えば、１分を延長し、第１の所要時間を２分に変更し、ステップ３０２に進み、この時のＴ_ｄ－ｎはＴ_ｄ前の２分の時刻である。順次類推して、予測注文受付時刻を決定するまで、上記のステップを実行する。

【0067】

上記のステップＳ２の予測注文受付時刻を使用して注文受付時間を逆押しすることによって、推薦注文送信時刻を取得し、具体的な過程は、図４に示すように、以下のステップを含み、
ステップ４０１：予め設定された初期第２の所要時間を取得する。

【0068】

初期第１の所要時間と類似し、初期第２の所要時間は、１分など、予め設定された時間単位であってもよい。

【0069】

ステップ４０２：予測注文受付時刻の前の第２の所要時間の時刻を候補注文送信時刻として決定する。

【0070】

予測注文受付時刻がＴ_ｔであり、予測注文受付時刻の前の第２の所要時間の時刻がＴ_ｔ―ｍに表示するため、この時の候補注文送信時刻はＴ_ｔ―ｍである。

【0071】

ステップ４０３：候補注文送信時刻に必要な注文受付所要時間を予測する。

【0072】

本ステップでは候補注文送信時刻Ｔ_ｔ―ｍに必要な注文受付所要時間（Ｔ_{ｏｒｄｅｒ}に表示する）を予測する時、注文受付所要時間予測モデルを使用することができる。具体的な実現は後続で詳細に説明する。

【0073】

ステップ４０４：予測された注文受付所要時間が第２の所要時間以下であるか否かを判断し、そうである場合、ステップ４０５を実行し、そうでない場合、ステップ４０６を実行する。

【0074】

Ｔ_{ｏｒｄｅｒ}が現在の第２の所要時間以下であるか否かを判断し、つまり、
Ｔ_ｔ―ｍ＋Ｔ_{ｏｒｄｅｒ}≦Ｔ_ｔ
であるか否かを判断する。

【0075】

ステップ４０５：候補注文送信時刻を推薦注文送信時刻として決定し、現在の予測フローを終了する。

【0076】

この場合、現在のＴ_ｔ―ｍは推薦注文送信時刻Ｔ_ｃである。

【0077】

ステップ４０６：第２の所要時間を延長し、ステップ４０２に再移行する。

【0078】

この場合、第２の所要時間を延長することができ、例えば、１分を延長し、第２の所要時間は２分に変更し、ステップ４０２に進み、この時のＴ_ｔ―ｍはＴ_ｔ前の２分の時刻である。順次類推して、推薦注文送信時刻を決定するまで、上記のステップを実行する。

【0079】

以下は実施例を組み合わせて上記の迎車所要時間予測モデルと注文受付所要時間予測モデルを詳細に説明する。

【0080】

上記の迎車所要時間予測モデルは回帰モデルを使用することができ、当該モデルは、候補注文受付時刻Ｔ_ｄ－ｎを入力する時、対応する迎車所要時間Ｔ_{ｐｉｃｋｕｐ}を出力する。

【0081】

好ましい実施方式として、迎車所要時間予測モデルの構造は、図５に示すように、主に、埋め込み層と全接続層を含むことができる。埋め込み層は、主に、迎車所要時間予測モデルに入力する各特徴に対して埋め込み処理を行い、各特徴のベクトル表現をそれぞれ取得するために用いられる。各特徴のベクトル表現は、スプライシングなどの融合処理を行った後に全接続層に入力し、全接続層が迎車所要時間をマッピングして取得する。

【0082】

その中、迎車所要時間予測モデルに入力する特徴は、候補注文受付時刻Ｔ_ｄ－ｎ以外に、ユーザの位置、目的地、推薦出発時刻のコスト情報、ルート長さ、天気情報、及び道路状況情報のうちの少なくとも１つをさらに含み、図５のではこれらのすべての情報を含むことを例とする。その中のコスト情報は価格と予測所要時間を含むことを例とする。

【0083】

上記の注文受付所要時間予測モデルは回帰モデルを使用することもでき、当該モデルは候補注文送信時刻Ｔ_ｔ―ｍを入力する時、対応する注文受付所要時間Ｔ_{ｏｒｄｅｒ}を出力する。

【0084】

好ましい実施方式として、注文受付所要時間予測モデルの構造は、図６に示すように、主に、埋め込み層と全接続層を含むことができる。埋め込み層は、主に、注文受付所要時間予測モデルに入力する各特徴に対して埋め込み処理を行い、各特徴のベクトル表現をそれぞれ取得するために用いられる。各特徴のベクトル表現は、スプライシングなどの融合処理を行った後に全接続層に入力し、全接続層が注文受付所要時間をマッピングして取得する。

【0085】

その中、注文受付所要時間予測モデルに入力する特徴は、候補注文送信時刻Ｔ_ｔ―ｍ以外に、ユーザの位置、目的地、推薦出発時刻のコスト情報、ルート長さ、及び天気情報のうちの少なくとも１つをさらに含むことができる、図６ではこれらのすべての情報を含むことを例とする。その中のコスト情報は価格と予測所要時間を含むことを例とする。

【0086】

上記の迎車所要時間予測モデルと注文受付所要時間予測モデルでは、ユーザの位置と目的地に対して埋め込み処理を行う時、使用される特徴は、ＰＯＩ情報であってもよい。ＰＯＩ情報は、ＰＯＩ名称、属性、及び座標情報などを含むことができる。埋め込み処理は、実際には、ＰＯＩ情報に対してセマンティック化表現を行う。その中、ＰＯＩ名称には、ＰＯＩ人気、機能の特性がある可能性があるため、ＰＯＩ名称を単語分割した後にベクトル化表現を行うことができる。ＰＯＩの属性情報は、バスターミナル、住宅地などのカテゴリを重点的に使用し、離散化された数値を使用して表示することができる。座標情報が説明するのは、空間人気情報であるため、すべての区域を区画分割した後にシリアライゼーション番号を行い、座標がある区画の番号を特徴として表示することができる。

【0087】

推薦出発時刻、候補注文送信時刻のような時間特徴については、連続値を使用して表すことができる。例えば、特定の時刻は、時間値ｘ、分値１２、秒値ｚを含むことができ、２つの特徴、

と

を定義して表示することができ、このような表示は、値範囲を［－１，１］に限定することができる。

【0088】

時間特徴については、平日であるか否か、何曜日などの離散情報を使用して表示することもできる。

【0089】

価格、予測所要時間、ルート長さは、すべて離散値であり、正規化処理を行った後にモデルに直接入力することができる。

【0090】

天気特徴は、ｏｎｅｈｏｔ（ワンホット）離散を使用して表示することができ、晴れ、曇り、霧、雨（小雨、中雨、大雨、豪雨）、雪（小雪、中雪、大雪、豪雪）などの天気を表示して区分することができる。

【0091】

道路状況特徴は、迎車所要時間に対する影響が高く、近傍の道路状況特徴が他の特徴での表現が不足しているため、迎車所要時間予測モデルに導入される。ユーザ近傍の道路状況特徴は、主に、一定の物理範囲内の車の流量密度を描き出すことが望まれる。従って、例えば、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ、コンボリューションニューラルネットワーク）、ＧＣＮ（Ｇｒａｐｈ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ、グラフコンボリューションネットワーク）などのニューラルネットワークを使用して符号化することができる。例えば、ユーザの位置を中心区域とし、外側に予め設定された範囲、例えば２ｋｍに拡張し、１つの４ｋｍ＊４ｋｍの正方形区域を取得し、次に、この区域を１６つの１ｋｍ＊１ｋｍの小区域に分割することができる。区域内の車の流量特徴は、道路の渋滞係数加重道路長さの平均値を使用して表示することができ、例えば、

その中、Ｉ_ｘは、区域内の車の流量特徴を表示し、Ｉ_ｉは、ｉ番目の小区域内の道路長さを表示し、ｊ_ｉは、ｉ番目の小区域の渋滞係数を表示する。

【0092】

上記の迎車所要時間予測モデルを予めトレーニングする時、使用されるトレーニングデータはオンライン予約車両プラットフォームのログから取得することができる。オンライン予約車両プラットフォームには、運転手が注文受付してから乗客がタクシーの乗車をするまでの期間、すなわち迎車所要時間が記録されている。この部分のデータから乗客の位置、目的地、価格、ルート長さ、天気情報、道路状況情報、及び運転手の注文受付時刻を入力として抽出し、実際の迎車所要時間を目標出力とし、回帰モデルをトレーニングして迎車所要時間予測モデルを取得する。つまり、損失関数ｌｏｓｓを設計する際に、迎車所要時間予測モデルの出力と実際の迎車所要時間との差の絶対値を最小化する。

【0093】

上記の注文受付所要時間予測モデルを予めトレーニングする時、使用されるトレーニングデータはオンライン予約車両プラットフォームのログから取得することもできる。オンライン予約車両プラットフォームには乗客が注文送信してから運転手が注文受付をするまでの期間、すなわち注文受付所要時間が記録されている。この部分のデータから乗客の位置、目的地、価格、ルート長さ、天気情報、及び乗客注文送信時刻を入力として抽出し、実際の注文受付所要時間を目標出力とし、回帰モデルをトレーニングして注文受付所要時間予測モデルを取得する。つまり、ｌｏｓｓを設計する際に、注文受付所要時間予測モデルの出力と実際の注文受付所要時間との差の絶対値を最小化する。

【0094】

上記の迎車所要時間予測モデルと注文受付所要時間予測モデルはそれぞれトレーニングすることができ、マルチタスク学習の方式でトレーニングすることもできる。

【0095】

マルチタスク学習の方式でトレーニングする時、図７に示すように、ユーザの位置、目的地、予測時価格、ルート長さ、及び天気情報を共有特徴とし、それに対応する埋め込み処理部分を共有層とする。道路状況特徴は迎車所要時間予測モデル特有の特徴である。注文送信時刻は注文受付所要時間予測モデルの入力であり、注文受付モデルが注文受付所要時間を出力した後、注文受付所要時間と注文送信時刻を組み合わせて取得したのは注文受付時刻であり、それを迎車所要時間予測モデルの入力とする。マルチタスクトレーニングを行う時、各ラウンドの反復は１つのタスクをランダムに選択し、当該タスクの損失関数を計算した後、勾配降下法で当該タスクに対応するモデルパラメータを更新することができる。又は、共同トレーニングの方式を使用して、すなわち迎車タスクの損失関数のみを使用して、勾配降下法ですべてのモデルパラメータを更新することもできる。損失関数収束、又は反復回数が予め設定された反復回数閾値に達するなど、予め設定されたトレーニング終了条件を満たすまで、反復を続ける。

【0096】

図８は本開示の実施例により提供される別のオンライン予約車両情報処理方法のフローチャートである。当該方法はクライアントで実行することができる。図８に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
８０１では、ユーザが入力したオンライン予約車両照会条件を取得し、当該照会条件は、出発地及び目的地情報を含むことができる。

【0097】

本開示の実施例では、クライアントは、オンライン予約車両アプリケーションのクライアントであってもよく、オンライン予約車両機能を統合する他のアプリケーションのクライアントであってもよく、例えば、オンライン予約車両機能を統合する地図系アプリケーションのクライアントである。

【0098】

クライアントは、ユーザに第１のインタフェースを提供して、ユーザがタクシーの乗車をする出発地及び目的地情報を入力するようにすることができる。

【0099】

さらに、ユーザに照会時間区間又はコスト範囲を設定するコンポーネントを提供することもできる。例えば、第１のインタフェースに入力ボックスを提供してユーザが照会時間区間又はコスト範囲を入力することができる。次に、例えば、第１のインタフェースにドロップダウンボックスなどのオプションを提供して、ユーザが入力照会時間区間又はコスト範囲を選択することができる。その中、コスト範囲は、価格範囲であってもよく、路線（すなわちタクシーの乗車をする行程）の期間範囲であってもよい。

【0100】

８０２では、照会条件をサーバ側に送信し、サーバ側によって返された照会結果を取得し、照会結果は、推薦注文送信時刻を含み、又は照会結果は、推薦注文送信時刻と推薦注文送信時刻に対応するコスト情報を含む。

【0101】

クライアントは、上記の照会条件をサーバ側に送信した後、サーバ側が図２に示す実施例のフローを実行し、照会結果を生成した後にクライアントに返す。サーバ側によって実行される処理はここで詳細に説明しない。

【0102】

その中、推薦注文送信時刻に対応するコスト情報は、当該時刻から出発して目的地に到着する予測所要時間情報、又は、当該時刻から出発して目的地に到着する価格情報を含むことができる。

【0103】

８０３では、照会結果を展示する。

【0104】

クライアントは、ユーザに第２のインタフェースを提供し、当該第２のインタフェースに照会結果を展示することができる。少なくとも当該第２のインタフェースに推薦注文送信時刻を展示し、当該推薦注文送信時刻は、１つであってもよく、複数であってもよい。推薦注文送信時刻を表示する場合、推薦注文送信時刻のみを展示することができ、照会時間区間内の各時刻を展示することもできるが、その中の推薦注文送信時刻をハイライトディスプレイすることができる。

【0105】

推薦注文送信時刻を展示するとともに、当該推薦注文送信時刻に対応するコスト情報を展示することができる。コスト情報のみを提供することができ、複数のコスト情報を提供してユーザが選択することもできる。

【0106】

図９は本開示の実施例により提供される照会結果を展示するインタフェースの例示的な図である。図９に示すように、２つの種類のコスト情報を提供してユーザが費用（すなわち価格）が最も少なく、時間（すなわち路線の予測所要時間）が最も少ないことを選択することができる。ユーザが費用が最も少ないことを選択した場合、ユーザに費用が最も少ない推薦注文送信時刻を表示する。複数のオンライン予約車両プラットフォームを提供してユーザが選択して見ることもできる。図９では１時間内の照会時間区間を例とし、１６:００の時刻である推薦注文送信時刻をハイライトディスプレイし、対応する費用が２７元であることを展示する。

【0107】

さらに、上記の第２のインタフェースに出発時間を設定するコンポーネントを表示することができ、例えば、図９に示す「出発時間設定」コンポーネントである。当該コンポーネントがトリガされたイベントを取得した後、ユーザが設定した出発時間を記録する。ユーザが設定した出発時間が到来し、又は前記ユーザが設定した出発時間の前の予め設定された期間に、ユーザにリマインダメッセージを展示する。

【0108】

さらに、上記の第２のインタフェースに注文送信を予約するコンポーネントを表示し、例えば、図９に示す「乗車予約」コンポーネントである。当該コンポーネントがトリガされたイベントを取得した後、ユーザが設定した注文送信時間を記録し、ユーザが設定した注文送信時間が到来する場合、出発地から目的地までのオンライン予約車両注文書を送信する。

【0109】

以上は、本開示により提供される方法について詳細に説明したが、以下は、実施例を組み合わせ本開示により提供される装置について詳細に説明する。

【0110】

図１０は本開示の実施例により提供されるオンライン予約車両情報処理装置の構造図である。オンライン予約車両情報処理装置はサーバ側に設定される。当該装置は、サーバ側にあるアプリケーションであってもよく、又はサーバ側にあるアプリケーション内のプラグイン又はソフトウェア開発キット（Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｋｉｔ、ＳＤＫ）などの機能ユニットであってもよい。図１０に示すように、当該装置１０００は、条件受信ユニット１０１０、区間決定ユニット１０２０、コスト計算ユニット１０３０、第１の推薦ユニット１０４０、第２の推薦ユニット１０５０、及び結果返却ユニット１０６０を含むことができる。各構成ユニットの主な機能は以下の通りであり、
条件受信ユニット１０１０は、クライアントによって送信されたオンライン予約車両照会条件を取得するために用いられ、照会条件は、出発地及び目的地情報を含む。

【0111】

区間決定ユニット１０２０は、照会条件に基づいて照会時間区間を決定するために用いられる。

【0112】

コスト計算ユニット１０３０は、照会時間区間内の各時刻について、各時刻から出発して目的地に到着するコスト情報をそれぞれ計算するために用いられる。

【0113】

第１の推薦ユニット１０４０は、各時刻から出発して目的地に到着するコスト情報に基づいて、照会条件を満たす時刻を推薦出発時刻として決定するために用いられる。

【0114】

第２の推薦ユニット１０５０は、推薦出発時刻を使用して、推薦注文送信時刻を決定するために用いられる。

【0115】

結果返却ユニット１０６０は、クライアントに照会結果を返すために用いられ、照会結果は、推薦注文送信時刻を含み、又は、照会結果は、推薦注文送信時刻と推薦注文送信時刻に対応するコスト情報を含む。

【0116】

１つの実現方式として、照会条件は照会時間区間をさらに含み、第１の推薦ユニット１０４０は、具体的には、照会時間区間内の対応するコストが最も小さいＮ個の時刻を推薦出発時刻とするために用いられ、Ｎは予め設定された正の整数である。

【0117】

別の実現方式とし、照会条件はコスト範囲をさらに含み、第１の推薦ユニット１０４０は、具体的には、照会時間区間内の対応するコストがユーザが設定したコスト範囲に符合する時刻を推薦出発時刻とするために用いられる。

【0118】

その中、区間決定ユニット１０２０は、具体的には、照会条件がユーザが設定した照会時間区間を含む場合、ユーザが設定した照会時間区間を使用し、そうでない場合、デフォルト設定の照会時間区間を使用するために用いられる。

【0119】

その中、コスト計算ユニット１０３０は、具体的には、各時刻に対して以下の処理をそれぞれ実行するために用いられ、前記処理は、
当該時刻の道路状況予測結果に基づいて、出発地と目的地に対してルート計画を行って、当該時刻から出発して目的地に到着する予測所要時間情報を取得して当該時刻から出発して目的地に到着するコスト情報とし、又は、
当該時刻の道路状況予測結果に基づいて、出発地と目的地に対してルート計画を行って、当該時刻から出発して目的地に到着するルート長さと予測所要時間を取得し、オンライン予約車両価格計算規則を利用して価格計算を行い、計算された価格を当該時刻から出発して目的地に到着するコスト情報とする。

【0120】

具体的には、第２の推薦ユニット１０５０は、第１の予測サブユニット１０５１と第２の予測サブユニット１０５２を含むことができる。

【0121】

第１の予測サブユニット１０５１は、推薦出発時刻を使用してオンライン予約車両迎車時間に対して予測を行って、予測注文受付時刻を取得するために用いられ、
第２の予測サブユニット１０５２は、予測注文受付時刻を使用して注文受付時間を予測して、推薦注文送信時刻を取得するために用いられる。

【0122】

その中、第１の予測サブユニット１０５１は、具体的には、
予め設定された初期第１の所要時間に従って、推薦出発時刻の前の第１の所要時間の時刻を候補注文受付時刻として決定し、
候補注文受付時刻に必要な迎車所要時間を予測し、
予測された迎車所要時間が第１の所要時間以下である場合、候補注文受付時刻を予測注文受付時刻として決定し、そうでない場合、第１の所要時間を延長し、推薦出発時刻の前の第１の所要時間の時刻を候補注文受付時刻として決定する操作に再移行するために用いられる。

【0123】

好ましい実施方式として、第１の予測サブユニット１０５１は、候補注文受付時刻に必要な迎車所要時間を予測する時、具体的には、ユーザの位置、目的地、コスト情報、ルート長さ、天気情報、及び道路状況情報のうちの少なくとも１つ及び候補注文受付時刻を迎車所要時間予測モデルに入力して、候補注文受付時刻に必要な迎車所要時間を取得する。

【0124】

その中、第２の予測サブユニット１０５２は、具体的には、
予め設定された初期第２の所要時間に従って、予測注文受付時刻の前の第２の所要時間の時刻を候補注文送信時刻として決定し、
候補注文送信時刻に必要な注文受付所要時間を予測し、
予測された注文受付所要時間が第２の所要時間以下である場合、候補注文送信時刻を推薦注文送信時刻として決定し、そうでない場合、第２の所要時間を延長し、予測注文受付時刻の前の第２の所要時間の時刻を候補注文送信時刻として決定する操作に再移行するために用いられる。

【0125】

好ましい実施方式として、第２の予測サブユニット１０５２は、候補注文送信時刻に必要な注文受付所要時間を予測する時、具体的には、ユーザの位置、目的地、コスト情報、ルート長さ、及び天気情報のうちの少なくとも１つ、及び候補注文送信時刻を注文受付所要時間予測モデルに入力して、候補注文送信時刻に必要な注文受付所要時間を取得する。

【0126】

図１１は本開示の実施例により提供される別のオンライン予約車両情報処理装置の構造の概略図である。オンライン予約車両情報処理装置は端末デバイスに設定される。当該装置は、端末デバイスにあるアプリケーションであってもよく、又は端末デバイスにあるアプリケーション内のプラグイン又はソフトウェア開発キット（Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｋｉｔ、ＳＤＫ）などの機能ユニットであってもよい。図１１に示すように、当該装置は、条件取得ユニット１１０１、サービス側インタラクションユニット１１０２、及び結果展示ユニット１１０３を含むことができ、第１のコンポーネント応答ユニット１１０４と第２のコンポーネント応答ユニット１１０５をさらに含むことができる。各構成ユニットの主な機能は以下の通りであり、
条件取得ユニット１１０１は、ユーザが入力したオンライン予約車両照会条件を取得するために用いられ、照会条件は、出発地及び目的地情報を含み、
サービス側インタラクションユニット１１０２は、照会条件をサーバ側に送信し、サーバ側によって返された照会結果を取得するために用いられ、照会結果は、推薦注文送信時刻を含み、又は照会結果は、推薦注文送信時刻と推薦注文送信時刻に対応するコスト情報を含み、
結果展示ユニット１１０３は、照会結果を展示するために用いられる。

【0127】

その中、推薦注文送信時刻に対応するコスト情報は、当該時刻から出発して目的地に到着する予測所要時間情報、又は、当該時刻から出発して目的地に到着する価格情報を含むことができる。

【0128】

さらに、結果展示ユニット１１０３は、さらに、インタフェースに出発時間を設定するコンポーネントを表示するために用いられる。

【0129】

第１のコンポーネント応答ユニット１１０４は、コンポーネントがトリガされたイベントを取得した後、ユーザが設定した出発時間を記録し、ユーザが設定した出発時間が到来し、又はユーザが設定した出発時間の前の予め設定された期間に、前記結果展示ユニット１１０３をトリガしてユーザにリマインダメッセージを展示するために用いられる。

【0130】

さらに、結果展示ユニット１１０３は、さらに、インタフェースに予約注文送信したコンポーネントを表示するために用いられる。

【0131】

第２のコンポーネント応答ユニット１１０５は、コンポーネントがトリガされたイベントを取得した後、ユーザが設定した注文送信時間を記録し、ユーザが設定した注文送信時間が到来する場合、前記サービス側インタラクションユニット１１０２が出発地から目的地までのオンライン予約車両注文書を送信するために用いられる。

【0132】

本明細書の各実施例は、すべて漸進的な方式を使用して説明し、それぞれの実施例の間の同じ類似部分を互いに参照すればよく、各実施例は他の実施例と異なる点を重点的に説明する。特に、装置の実施例については、基本的に方法の実施例と類似するため、説明は比較的簡単であり、関連点は方法の実施例の部分の説明を参照すればよい。

【0133】

本開示の実施例によれば、本開示は、電子機器、読み取り可能な記憶媒体、及びコンピュータプログラム製品をさらに提供する。

【0134】

図１２に示すように、本開示の実施例に係るオンライン予約車両情報処理方法の電子機器のブロック図である。電子機器は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、携帯情報端末、サーバ、ブレードサーバ、大型コンピュータ、及び他の適切なコンピュータなどの様々な形式のデジタルコンピュータを表すことを目的とする。電子機器は、パーソナルデジタル処理、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、他の同様の計算デバイスなどの様々な形式のモバイルデバイスを表すこともできる。本明細書で示されるコンポーネント、それらの接続と関係、及びそれらの機能は単なる例であり、本明細書の説明及び／又は要求される本開示の実現を制限することを意図したものではない。

【0135】

図１２に示すように、機器１２００は計算ユニット１２０１を含み、計算ユニット１２０１は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）１２０２に記憶されているコンピュータプログラム又は記憶ユニット１２０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１２０３にローディングされたコンピュータプログラムに基づいて、様々な適切な動作と処理を実行することができる。ＲＡＭ１２０３には、機器１２００が動作するに必要な様々なプログラムとデータも記憶することができる。計算ユニット１２０１、ＲＯＭ１２０２、及びＲＡＭ１２０３は、バス１２０４を介してお互いに接続される。入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース１２０５もバス１２０４に接続される。

【0136】

機器１２００内の複数のコンポーネントは、Ｉ／Ｏインタフェース１２０５に接続されており、キーボード、マウスなどの入力ユニット１２０６と、様々なタイプのディスプレイ、スピーカなどの出力ユニット１２０７と、ディスク、光ディスクなどの記憶ユニット１２０８と、及びネットワークカード、モデム、無線通信トランシーバなどの通信ユニット１２０９と、を含む。通信ユニット１２０９は、機器１２００が、インターネットなどのコンピュータネットワーク、及び／又は様々な電気通信ネットワークを介して他の機器と情報／データを交換することを可能にする。

【0137】

計算ユニット１２０１は、様々な処理と計算能力を備える汎用及び／又は専用の処理コンポーネントである。計算ユニット１２０１のいくつかの例は、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、様々な専用の人工知能（ＡＩ）計算チップ、様々な機械学習モデルアルゴリズムを実行する計算ユニット、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、及び任意の適切なプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラなどを含むが、これらに限定されない。計算ユニット１２０１は、オンライン予約車両情報処理方法などの上記の様々な方法と処理を実行する。例えば、いくつかの実施例では、オンライン予約車両情報処理方法は、記憶ユニット１２０８などの機械読み取り可能な媒体に有形的に含まれるコンピュータソフトウェアプログラムとして実現することができる。

【0138】

いくつかの実施例では、コンピュータプログラムの一部又は全部は、ＲＯＭ１２０２及び／又は通信ユニット１２０９を介して機器１２００にローディング及び／又はインストールされる。コンピュータプログラムがＲＡＭ１２０３にローディングされて計算ユニット１２０１によって実行される場合、上記のオンライン予約車両情報処理方法の一つ又は複数のステップを実行することができる。代替的に、他の実施例では、計算ユニット１２０１は、他の任意の適切な方式（例えば、ファームウェアによって）を介してオンライン予約車両情報処理方法を実行するように構成されることができる。

【0139】

本明細書で説明されるシステムと技術の様々な実施方式は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準製品（ＡＳＳＰ）、システムオンチップシステム（ＳＯＣ）、ローディングプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組み合わせで実現することができる。これらの様々な実施方式は、一つ又は複数のコンピュータプログラムで実施されることを含むことができ、当該一つ又は複数のコンピュータプログラムは、少なくとも一つのプログラマブルプロセッサを含むプログラム可能なシステムで実行及び／又は解釈されることができ、当該プログラマブルプロセッサは、特定用途向け又は汎用プログラマブルプロセッサであってもよく、ストレージシステム、少なくとも一つの入力装置、及び少なくとも一つの出力装置からデータ及び命令を受信し、データ及び命令を当該ストレージシステム、当該少なくとも一つの入力装置、及び当該少なくとも一つの出力装置に伝送することができる。

【0140】

本開示の方法を実施するためのプログラムコードは、一つ又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせを使用して作成することができる。これらのプログラムコードは、プログラムコードがプロセッサ又はコントローラによって実行される時にフローチャート及び／又はブロック図に規定された機能／動作が実施されるように、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ又はコントローラに提供することができる。プログラムコードは、完全に機械上で実行されたり、部分的に機械上で実行されたり、独立したソフトウェアパッケージとして部分的に機械上で実行され、部分的にリモート機械上実行されたり、又は完全にリモート機械又はサーバ上で実行されたりすることができる。

【0141】

本開示の文脈において、機械読み取り可能な媒体は、命令実行システム、装置、又は機器の使用、又は命令実行システム、装置又は機器と組み合わせて使用するプログラムを含むか、又は記憶することができる有形の媒体であってもよい。機械読み取り可能な媒体は、機械読み取り可能な信号媒体又は機械読み取り可能な記憶媒体であってもよい。機械読み取り可能な媒体は、電子、磁気、光学、電磁気、赤外線、又は半導体システム、装置又は機器、又は上記の内容の任意の適切な組み合わせを含むが、これらに限定されない。機械読み取り可能な記憶媒体のより具体的な例は、一つ又は複数のワイヤに基づく電気接続、ポータブルコンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ 又はフラッシュメモリ）、光ファイバ、ポータブルコンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、光学記憶装置、磁気記憶装置、又は上記の内容の任意の適切な組み合わせを含む。

【0142】

ユーザとのインタラクションを提供するために、コンピュータ上でここで説明されているシステム及び技術を実施することができ、当該コンピュータは、ユーザに情報を表示するためのディスプレイ装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）と、キーボード及びポインティングデバイス（例えば、マウス又はトラックボール）とを有し、ユーザは、当該キーボード及び当該ポインティングデバイスによって入力をコンピュータに提供することができる。他の種類の装置は、ユーザとのインタラクションを提供するために用いられることもでき、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形式のセンシングフィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）であってもよく、任意の形式（音響入力と、音声入力と、触覚入力とを含む）でユーザからの入力を受信することができる。

【0143】

ここで説明されるシステム及び技術は、バックエンドコンポーネントを含むコンピューティングシステム（例えば、データサーバとする）、又はミドルウェアコンポーネントを含むコンピューティングシステム（例えば、アプリケーションサーバー）、又はフロントエンドコンポーネントを含むコンピューティングシステム（例えば、グラフィカルユーザインタフェース又はウェブブラウザを有するユーザコンピュータ、ユーザは、当該グラフィカルユーザインタフェース又は当該ウェブブラウザによってここで説明されるシステム及び技術の実施方式とインタラクションする）、又はこのようなバックエンドコンポーネントと、ミドルウェアコンポーネントと、フロントエンドコンポーネントの任意の組み合わせを含むコンピューティングシステムで実施することができる。任意の形式又は媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）によってシステムのコンポーネントを相互に接続されることができる。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）と、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）と、インターネットと、ブロックチェーンネットワークと、を含む。

【0144】

コンピュータシステムは、クライアントとサーバとを含むことができる。クライアントとサーバは、一般に、互いに離れており、通常に通信ネットワークを介してインタラクションする。対応するコンピュータ上で実行され、互いにクライアント－サーバ関係を有するコンピュータプログラムによってクライアントとサーバとの関係が生成される。サーバは、クラウドサーバであってもよく、クラウド計算又はクラウドホストとも呼ばれ、クラウド計算サービスシステムの中の一つのホスト製品であり、従来の物理ホストと仮想プライベートサーバ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｓｅｒｖｅｒ、ＶＰＳと略称する）サービスに、存在する管理困難度が高く、業務拡張性が弱い欠陥を解決する。サーバは、分散システムのサーバであってもよく、又はブロックチェーンを組み合わせるサーバであってもよい。

【0145】

上記に示される様々な形式のフローを使用して、ステップを並べ替え、追加、又は削除することができることを理解されたい。例えば、本開示に記載されている各ステップは、並列に実行されてもよいし、順次的に実行されてもよいし、異なる順序で実行されてもよいが、本開示で開示されている技術案が所望の結果を実現することができれば、本明細書では限定されない。

【0146】

上記の具体的な実施方式は、本開示に対する保護範囲の制限を構成するものではない。当業者は、設計要求と他の要因に基づいて、様々な修正、組み合わせ、サブコンビネーション、及び代替を行うことができる。任意の本開示の精神と原則内で行われる修正、同等の置換、及び改善などは、いずれも本開示の保護範囲内に含まれなければならない。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】