基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法和裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法和裝置，該方法包括：獲取多個第1對象的位置信息和時間信息；獲取多個第2對象的位置信息和時間信息；依此類推，直到獲取多個第Z對象的位置信息和時間信息；以及目標位置信息和目標時間信息，將多個第1對象排序、多個第2對象排序…多個第Z對象排序；按照預定組合規(guī)則，將排序后的多個第1對象、排序后的多個第2對象…排序后的多個第Z對象組合，以產(chǎn)生推薦組合列表。優(yōu)點為：通過利用交易各方的相關(guān)信息進行交易推薦匹配，并執(zhí)行對應的數(shù)據(jù)處理，有效解決了生活類電子交易場景中涉及三方或更多方的資源分配優(yōu)化問題，提高了交易的整體效率。
【專利說明】
基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法和裝置
技術(shù)領域
[0001]本發(fā)明屬于信息處理技術(shù)領域，并且更具體地涉及一種基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]日常生活中存在許多需要到店服務的應用場景，在這些到店服務的應用場景中往往涉及三方甚至涉及更多方參與。以美容美發(fā)行業(yè)為例，到店服務的參與方可以包括多個服務提供方以及服務接受方，其中，服務提供方包括但不限于美容院和美容技師，服務接受方為顧客。目前的傳統(tǒng)交易受到顧客與技師之間信息不對稱的束縛，導致顧客并不能較好的享受到中高端的美容美發(fā)服務。
[0003]因此，需要一種根據(jù)顧客的預約信息來向顧客推薦美容院和美容技師的方案。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明提供一種基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法和裝置，通過采集至少兩種不同服務提供方以及服務請求者的位置信息和時間信息，來向服務請求者提供關(guān)于所述至少兩種不同服務提供方的推薦組合。
[0005]本發(fā)明提供一種基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法，包括以下步驟:
[0006]獲取多個第I對象的位置信息和時間信息；
[0007]獲取多個第2對象的位置信息和時間信息，所述第2對象與所述第I對象不同；
[0008]依此類推，直到獲取多個第Z對象的位置信息和時間信息；其中，所述第I對象、所述第2對象…所述第Z對象為各不相同的對象;Z為自然數(shù)，并且，Z大于等于2;
[0009]獲取目標位置信息和目標時間信息；
[0010]基于所述多個第I對象的位置信息和時間信息、以及所述目標位置信息和目標時間信息，將所述多個第I對象排序；
[0011 ]基于所述多個第2對象的位置信息和時間信息、以及所述目標位置信息和目標時間信息，將所述多個第2對象排序；
[0012]依此類推，基于所述多個第Z對象的位置信息和時間信息、以及所述目標位置信息和目標時間信息，將所述多個第Z對象排序；
[0013]按照預定組合規(guī)則，將排序后的所述多個第I對象、排序后的所述多個第2對象…排序后的所述多個第Z對象組合，以產(chǎn)生推薦組合列表，所述推薦組合列表包括按照優(yōu)先級排序的至少一個推薦組合，每個推薦組合包括所述多個第I對象之一、所述多個第2對象之一…所述多個第Z對象之一。
[0014]優(yōu)選的，基于多個第i對象的位置信息和時間信息、以及目標位置信息和目標時間信息，將多個第i對象排序，其中，? = 1、2...Ζ，包括:
[0015]對于所述多個第i對象中的每個第i對象，確定其位置信息與所述目標位置信息之差作為位置差，確定其時間信息與所述目標時間信息之差作為時間差，以及基于所述位置差和時間差確定該第i對象的評價參數(shù)；
[0016]按照每個第i對象的評價參數(shù)，將所述多個第i對象排序。
[0017]優(yōu)選的，基于所述位置差和時間差確定第i對象的評價參數(shù)包括:
[0018]基于所述位置差和時間差，計算所述第i對象的初始評價參數(shù)；以及
[0019]利用所述第i對象的附加信息，對所述第i對象的初始評價參數(shù)進行調(diào)整，以確定所述第i對象的最終評價參數(shù)。
[0020]優(yōu)選的，所述第i對象的附加信息包括:所述第i對象的服務能力信息和/或所述第i對象的服務等級信息和/或服務接受方的服務偏好信息。
[0021 ]優(yōu)選的，基于所述位置差和時間差確定第i對象的評價參數(shù)包括:
[0022]利用位置差權(quán)重對所述位置差進行加權(quán)，利用時間差權(quán)重對所述時間差進行加權(quán)，并且對位置差加權(quán)和時間差加權(quán)求和以得到所述位置差和時間差的加權(quán)和；
[0023]利用所述位置差和時間差的加權(quán)和作為所述第I對象的評價參數(shù)。
[0024]優(yōu)選的，基于所述位置差和時間差確定第i對象的評價參數(shù)包括:
[0025]獲取第i位置差閾值和第i時間差閾值；
[0026]計算第i位置差閾值與第i對象的位置差之間的差值作為位置差因子，并且計算第i時間差閾值與第i對象的時間差之間的差值作為時間差因子；
[0027]基于所述位置差因子和時間差因子，確定所述第i對象的評價參數(shù)。
[0028]優(yōu)選的，基于所述位置差因子和時間差因子確定所述第i對象的評價參數(shù)包括以下至少一項:
[0029]計算所述位置差因子和所述時間差因子的乘積作為所述第i對象的評價參數(shù)；
[0030]計算所述位置差因子和所述位置差因子的加權(quán)和作為所述第i對象的評價參數(shù)；
[0031]計算所述位置差因子的m次冪數(shù)與所述時間差因子的m次冪數(shù)的乘積作為所述第i對象的評價參數(shù)，其中，m為大于O的實數(shù)；
[0032]計算所述位置差因子的k次冪數(shù)和所述時間差因子的k次冪數(shù)的加權(quán)和作為所述第i對象的評價參數(shù)，其中，k為大于O的實數(shù)。
[0033]優(yōu)選的，設第I對象的排序列表中存在施個第I對象、第2對象的排序列表中存在M2個第2對象…第Z對象的排序列表中存在Mz個第Z對象，所述預定組合規(guī)則為:
[0034]將第I對象的排序列表中的次序分別與第I組合權(quán)重相乘以得到M1個第I次序加權(quán)值；
[0035]將第2對象的排序列表中的次序分別與第2組合權(quán)重相乘以得到M2個第2次序加權(quán)值；
[0036]…依此類推，將第Z對象的排序列表中的次序分別與第Z組合權(quán)重相乘以得到Mz個第Z次序加權(quán)值；
[0037]將第I對象的排序列表中每個第I次序加權(quán)值分別與第2對象的排序列表中每個第2次序加權(quán)值...第Z對象的排序列表中每個第Z次序加權(quán)值相加，以得到M1X M2…X Mz個組合次序值；
[0038]提供與MlXM;r..XMz個組合次序值中排序最前的預定數(shù)量的組合作為所述至少一個推薦組合。
[0039]優(yōu)選的，所述第I對象、所述第2對象…所述第Z對象為不同的交易服務提供方;各個所述交易服務提供方的位置信息是指:所述交易服務提供方的默認地理位置信息；各個所述交易服務提供方的時間信息是指:所述交易服務提供方的空閑時間信息；
[0040]所述目標位置信息和目標時間信息是指:交易服務接受方的期望位置信息和期望時間信息。
[0041]本發(fā)明還提供一種基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦裝置，包括:
[0042]對象信息獲取裝置，用于獲取多個第I對象的位置信息和時間信息，獲取多個第2對象的位置信息和時間信息…依此類推，直到獲取多個第Z對象的位置信息和時間信息;其中，所述第I對象、所述第2對象…所述第Z對象為各不相同的對象;Z為自然數(shù)，并且，Z大于等于2;
[0043]目標信息獲取裝置，用于獲取目標位置信息和目標時間信息；
[0044]排序裝置，用于基于所述多個第I對象的位置信息和時間信息、以及所述目標位置信息和目標時間信息，將所述多個第I對象排序;并且基于所述多個第2對象的位置信息和時間信息、以及所述目標位置信息和目標時間信息，將所述多個第2對象排序；…基于所述多個第Z對象的位置信息和時間信息、以及所述目標位置信息和目標時間信息，將所述多個第Z對象排序；
[0045]組合推薦裝置，用于按照預定組合規(guī)則，將排序后的所述多個第I對象、排序后的所述多個第2對象…排序后的所述多個第Z對象組合，以產(chǎn)生推薦組合列表，所述推薦組合列表包括按照優(yōu)先級排序的至少一個推薦組合，每個推薦組合包括所述多個第I對象之一、所述多個第2對象之----所述多個第Z對象之一。
[0046]優(yōu)選的，對于所述多個第i對象中的每個第i對象，所述排序裝置確定其位置信息與所述目標位置信息之差作為位置差，確定其時間信息與所述目標時間信息之差作為時間差，以及基于所述位置差和時間差確定該第i對象的評價參數(shù);其中，? = 1、2...Ζ;以及
[0047]所述排序裝置按照每個第i對象的評價參數(shù)，將所述多個第i對象排序。
[0048]優(yōu)選的，所述排序裝置基于所述位置差和時間差，計算所述第i對象的初始評價參數(shù)，以及利用所述第i對象的附加信息，對所述第i對象的初始評價參數(shù)進行調(diào)整，以確定所述第i對象的評價參數(shù)。
[0049]優(yōu)選的，所述第i對象的附加信息包括:所述第i對象的服務能力信息和/或所述第i對象的服務等級信息和/或服務接受方的服務偏好信息。
[0050]優(yōu)選的，設第I對象的排序列表中存在施個第I對象、第2對象的排序列表中存在M2個第2對象…第Z對象的排序列表中存在Mz個第Z對象，所述預定組合規(guī)則為:
[0051]將第I對象的排序列表中的次序分別與第I組合權(quán)重相乘以得到M1個第I次序加權(quán)值；
[0052]將第2對象的排序列表中的次序分別與第2組合權(quán)重相乘以得到M2個第2次序加權(quán)值；
[0053]…依此類推，將第Z對象的排序列表中的次序分別與第Z組合權(quán)重相乘以得到Mz個第Z次序加權(quán)值；
[0054]將第I對象的排序列表中每個第I次序加權(quán)值分別與第2對象的排序列表中每個第
2次序加權(quán)值...第Z對象的排序列表中每個第Z次序加權(quán)值相加，以得到M1X M2…X Mz個組合次序值；
[0055]提供與M1XM2…XMz個組合次序值中排序最前的預定數(shù)量的組合作為所述至少一個推薦組合。
[0056]優(yōu)選的，所述第I對象、所述第2對象…所述第Z對象為不同的交易服務提供方;各個所述交易服務提供方的位置信息是指:所述交易服務提供方的默認地理位置信息；各個所述交易服務提供方的時間信息是指:所述交易服務提供方的空閑時間信息；
[0057]所述目標位置信息和目標時間信息是指:交易服務接受方的期望位置信息和期望時間信息。
[0058]本發(fā)明提供的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法和裝置，具有以下優(yōu)點:
[0059]通過利用交易各方的相關(guān)信息進行交易推薦匹配，并執(zhí)行對應的數(shù)據(jù)處理，有效解決了生活類電子交易場景中涉及三方或更多方的資源分配優(yōu)化問題，提高了交易的整體效率。
[0060]本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點可通過在說明書、權(quán)利要求書以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)和獲得。
【附圖說明】
[0061]附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，并且構(gòu)成說明書的一部分，與本發(fā)明的實施例一起用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的限制。在附圖中:
[0062]圖1為根據(jù)本發(fā)明實施例的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法100的示意性流程圖；
[0063]圖2為根據(jù)本發(fā)明實施例的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法100中步驟S140和S150的操作的示意性流程圖；
[0064]圖3為根據(jù)本發(fā)明實施例的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法100的圖2中步驟S230的操作的示意性流程圖；以及
[0065]圖4為根據(jù)本發(fā)明實施例的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦裝置400的示意性框圖。
【具體實施方式】
[0066]將參照附圖詳細描述根據(jù)本發(fā)明的各個實施例。這里，需要注意的是，在附圖中，將相同的附圖標記賦予基本上具有相同或類似結(jié)構(gòu)和功能的組成部分，并且將省略關(guān)于它們的重復描述。
[0067]本發(fā)明提供一種基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法和裝置，包括以下步驟:
[0068]獲取多個第I對象的位置信息和時間信息；
[0069]獲取多個第2對象的位置信息和時間信息，所述第2對象與所述第I對象不同；
[0070]依此類推，直到獲取多個第Z對象的位置信息和時間信息；其中，所述第I對象、所述第2對象…所述第Z對象為各不相同的對象;Z為自然數(shù)，并且，Z大于等于2;[0071 ]獲取目標位置信息和目標時間信息；
[0072]基于所述多個第I對象的位置信息和時間信息、以及所述目標位置信息和目標時間信息，將所述多個第I對象排序；
[0073]基于所述多個第2對象的位置信息和時間信息、以及所述目標位置信息和目標時間信息，將所述多個第2對象排序；
[0074]依此類推，基于所述多個第Z對象的位置信息和時間信息、以及所述目標位置信息和目標時間信息，將所述多個第Z對象排序；
[0075]按照預定組合規(guī)則，將排序后的所述多個第I對象、排序后的所述多個第2對象…排序后的所述多個第Z對象組合，以產(chǎn)生推薦組合列表，所述推薦組合列表包括按照優(yōu)先級排序的至少一個推薦組合，每個推薦組合包括所述多個第I對象之一、所述多個第2對象之一…所述多個第Z對象之一。
[0076]根據(jù)本發(fā)明實施例的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法100，在某項服務存在三個不同對象甚至更多對象參與的情況下，例如需要第I對象和第2對象為目標對象提供服務，通過獲得目標對象的目標位置信息和目標時間信息，采集多個第I對象的位置信息以及空閑時間信息，并且采集多個第2對象的位置信息以及空閑時間信息，向所述目標對象提供對于第I對象和第2對象的組合推薦。
[0077]例如，所述第I對象可以是美容院，所述第2對象可以是美容師，所述目標對象可以是預定做美容的顧客，在此情況下，根據(jù)本發(fā)明實施例的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法100向顧客推薦美容院和美容師的組合，顧客可以選擇到哪個美容院做美容并且可以選擇由哪個美容師為其提供服務。應了解，本發(fā)明當然不限于美容院和美容師的應用場合，根據(jù)不同的服務需求，本發(fā)明可以應用于不同的應用場合，例如餐館和廚師、美甲室和美甲師、健身房(體育館)和教練、琴房和指導教師等等。
[0078]本發(fā)明提供的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法，用于涉及多個服務提供方的場景，其中，服務提供方的數(shù)量為Z個，Z為大于等于2的自然數(shù)。為方便對本發(fā)明進行理解，在后續(xù)實施例中，以Z等于2為例進行介紹:
[0079]如圖1所示，示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法100的示意性流程圖。根據(jù)本發(fā)明實施例的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法可以在客戶端上實現(xiàn)，或者也可以在服務器端實現(xiàn)。所述客戶端可以安裝在諸如個人計算機、智能手機、平板計算機、個人數(shù)字助理、以及任何其它具有網(wǎng)絡通信功能和用戶交互功能的電子設備上。
[0080]在步驟SllO，首先，獲取多個第I對象的位置信息和時間信息。仍以上述美容應用為例來展開說明，所述多個第I對象可以包括多個美容院，例如所述多個美容院可以包括預先登記的美容院，在步驟SllO獲取每個美容院的位置信息和空閑時間信息，所述空閑時間信息可以為該美容院有空余美容臺(床)的時間信息。
[0081 ]在步驟S120，獲取多個第2對象的位置信息和時間信息。所述多個第2對象可以包括多個美容師，例如所述多個美容師可以包括預先登記的美容師，在步驟S120可以獲取每個美容師的當前位置信息和空閑時間信息，并且可選地還可以獲取每個美容師的預約表，在該預約表中可以包括美容師的預約時間信息和預約服務位置信息。也就是說，在步驟S120，可選地，所述第2對象的位置信息根據(jù)不同情況可以包括不同的內(nèi)容。
[0082]在步驟S130，獲取目標位置信息和目標時間信息。所述目標位置信息可以為目標對象的當前位置信息，目標時間信息為目標對象期望時間信息。在此情況下，可以由用于實現(xiàn)目標對象所使用的客戶端的電子設備來提供當前位置信息。替代地，所述目標位置信息可以為目標對象通過安裝有客戶端的電子設備輸入的目標位置信息。
[0083]應了解，步驟S110、S120、S130可以并列執(zhí)行、或者可以按照任何順序先后執(zhí)行。
[0084]例如，在根據(jù)本發(fā)明實施例的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法100在客戶端實現(xiàn)的情況下，可以首先執(zhí)行步驟S130，然后可以按照在步驟S130獲取的目標位置信息來篩選預先登記的所有第I對象從而獲得可選的多個第I對象，類似地也可以按照在步驟S130獲取的目標位置信息來篩選預先登記的所有第2對象從而獲得可選的多個第2對象。
[0085]例如，在根據(jù)本發(fā)明實施例的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法200在服務器端實現(xiàn)的情況下，可以首先執(zhí)行步驟SllO和S120，然后再執(zhí)行S130。
[0086]在步驟S140，基于所述多個第I對象的位置信息和時間信息、以及所述目標位置信息和目標時間信息，將所述多個第I對象排序。
[0087]在步驟S150，基于所述多個第2對象的位置信息和時間信息、以及所述目標位置信息和目標時間信息，將所述多個第2對象排序。
[0088]然后，在步驟S160，按照預定組合規(guī)則，將排序后的所述多個第I對象以及排序后的所述多個第2對象組合，以產(chǎn)生推薦組合列表，所述推薦組合列表包括按照優(yōu)先級排序的至少一個推薦組合，每個推薦組合包括所述多個第丨對象之一和所述多個第2對象之一。
[0089]下面，將參考圖2來描述根據(jù)本發(fā)明實施例的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法中步驟S140和S150的操作。在下面的描述中，以步驟S140為例展開描述。
[0090]如圖2所示，在步驟S210，確定第I對象的位置信息與所述目標位置信息之差作為位置差。
[0091]在步驟S220，確定第一時間的時間信息與所述目標時間信息之差作為時間差。
[0092]在步驟S230，基于所述位置差和時間差確定該第I對象的評價參數(shù)。
[0093]在步驟S240，確定當前的第I對象是否為所述多個第I對象中的最后一個第I對象。
[0094]若當前的第I對象為最后一個第I對象，則在步驟S250，基于所述多個第I對象各自的評價參數(shù)，將所述多個第I對象排序。
[0095]應了解，根據(jù)實際情況，在評價參數(shù)越高表明越優(yōu)的情況下，可以按照評價參數(shù)從高到低的順序?qū)⑺龆鄠€第I對象排序;而在評價參數(shù)越高表明越差的情況下，可以按照評價參數(shù)從低到高的順序?qū)⑺龆鄠€第I對象排序。
[0096]若當前的第I對象不是最后一個第I對象，則在步驟S260，確定下一個第I對象。
[0097]類似地，如圖2所示的方法流程也適合于步驟S150，區(qū)別僅在于:為第2對象確定位置差和時間差，確定第2對象的評價參數(shù)，以及將多個第2對象排序。
[0098]類似地，根據(jù)實際情況，在評價參數(shù)越高表明越優(yōu)的情況下，可以參照評價參數(shù)從高到低的順序?qū)⑺龆鄠€第2對象排序;而在評價參數(shù)越高表明越差的情況下，可以按照評價參數(shù)從低到高的順序?qū)⑺龆鄠€第2對象排序。
[0099]下面，將參考圖3來描述圖2中的步驟S230基于所述位置差和時間差確定該第I對象的評價參數(shù)的操作。
[0100]在步驟S310，基于所述位置差和時間差，計算所述第I對象的初始評價參數(shù)。
[0101]在步驟S320，利用所述第I對象的附加信息，對所述第I對象的初始評價參數(shù)進行調(diào)整，以確定所述第I對象的評價參數(shù)。
[0102]例如，所述第I對象的附加信息可以包括所述第I對象的服務評價星級:一星可以表示最差，二星可以表示較差，三星可以表示一般，四星可以表示較好，五星可以表示很好。具體地，可以為所述附加信息的每個等級分別分配因子系數(shù)，并且可以利用所述附加信息的各個等級的因子系數(shù)來校正所述第I對象的初始評價參數(shù)，以得到所述第I對象的評價參數(shù)。這里，作為示例，可以將所述第I對象所對應的等級的因子系數(shù)乘以所述第I對象的初始評價參數(shù)，以得到所述第I對象的評價參數(shù)。
[0103]另外，所述第I對象的附加信息也還可以包括服務請求者對服務的偏好，例如，以美發(fā)業(yè)為例，可以為服務請求者對發(fā)型風格的偏好。
[0104]根據(jù)實際情況，在評價參數(shù)越高表明越優(yōu)的情況下，可以為越高的等級分配越高的因子系數(shù)，例如，五星的因子系數(shù)為I，四星的因子系數(shù)為0.8，三星的因子系數(shù)為0.6，二星的因子系數(shù)為0.4，一星的因子系數(shù)為0.2。例如，可以將每個第I對象的初始評價參數(shù)乘以其對應的等級的因子系數(shù)以得到該第I對象的評價參數(shù)，然后可以按照評價參數(shù)從高到低的順序?qū)⑺龆鄠€第I對象排序。
[0105]根據(jù)實際情況，在評價參數(shù)越高表明越差的情況下，可以為越高的等級分配越低的因子系數(shù)，例如，五星的因子系數(shù)為0.2，四星的因子系數(shù)為0.4，三星的因子系數(shù)為0.6，二星的因子系數(shù)為0.8，一星的因子系數(shù)為I。例如，可以將每個第I對象的初始評價參數(shù)乘以其對應的等級的因子系數(shù)以得到該第I對象的評價參數(shù)，然后可以按照評價參數(shù)從低到高的順序?qū)⑺龆鄠€第I對象排序。
[0106]下面，將舉例說明幾種可能的初始評價參數(shù)計算方法，然而應了解根據(jù)本發(fā)明實施例的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法不限于這里列舉的初始評價參數(shù)計算方法。
[0107]第一示例
[0108]設置第I對象的位置差權(quán)重為第一位置差權(quán)重，設置第I對象的時間差權(quán)重為第一時間差權(quán)重。
[0109]對于每個第I對象，將該第I對象的位置差與第一位置差權(quán)重相乘以得到該第I對象的位置差加權(quán)，將該第I對象的時間差與第一時間差權(quán)重相乘以得到該第I對象的時間差加權(quán)，然后將該位置差加權(quán)和時間差加權(quán)相加以得到所述第I對象的評價參數(shù)或初始評價參數(shù)。
[0110]類似地，設置第2對象的位置差權(quán)重為第二位置差權(quán)重，設置第2對象的時間差權(quán)重為第二時間差權(quán)重。
[0111]對于每個第2對象，將該第2對象的位置差與第二位置差權(quán)重相乘以得到該第2對象的位置差加權(quán)，將該第2對象的時間差與第二時間差權(quán)重相乘以得到該第2對象的時間差加權(quán)，然后將該位置差加權(quán)和時間差加權(quán)相加以得到所述第2對象的評價參數(shù)或初始評價參數(shù)。
[0112]在該第一示例中，第I對象/第2對象的評價參數(shù)或初始評價參數(shù)的取值越高表明該第I對象/第2對象的排序越靠后。換句話說，在該第一示例中，按照評價參數(shù)或初始評價參數(shù)從小到大的順序，對所述多個第I對象/第2對象進行排序。
[0113]應了解，這里的時間差為時間差絕對值，并且這里的距離差也為距離差絕對值。
[0114]第二示例
[0115]設置第I對象的位置差閾值為第一位置差閾值，設置第I對象的時間差閾值為第一時間差閾值。
[0116]可選地，所述多個第I對象僅包括與所述目標位置的距離小于所述第一位置差閾值內(nèi)的第I對象。
[0117]對于每個第I對象，計算該第一位置差閾值與該第I對象的位置差之間的差值作為位置差因子，計算該第一時間差閾值與該第I對象的時間差之間的差值作為時間差因子，然后基于所述位置差因子和時間差因子，確定所述第I對象的評價參數(shù)。
[0118]可選地，如第一示例所示，設置第I對象的位置差權(quán)重為第一位置差權(quán)重，設置第I對象的時間差權(quán)重為第一時間差權(quán)重。
[0119]對于每個第I對象，將所計算的位置差因子與第一位置差權(quán)重相乘以得到該第I對象的位置差加權(quán)，并將所計算的時間差因子與第一時間差權(quán)重相乘以得到該第I對象的時間差加權(quán)，然后將該位置差加權(quán)和時間差加權(quán)相加以得到所述第I對象的評價參數(shù)或初始評價參數(shù)。
[0120]類似地，設置第2對象的位置差閾值為第二位置差閾值，設置第2對象的時間差閾值為第二時間差閾值，設置第2對象的位置差權(quán)重為第二位置差權(quán)重，設置第2對象的時間差權(quán)重為第二時間差權(quán)重。
[0121]對于每個第2對象，計算該第二位置差閾值與該第2對象的位置差之間的差值作為位置差因子，并將所計算的位置差因子與第二位置差權(quán)重相乘以得到該第2對象的位置差加權(quán)，計算該第二時間差閾值與該第2對象的時間差之間的差值作為時間差因子，并將所計算的時間差因子與第二時間差權(quán)重相乘以得到該第2對象的時間差加權(quán)，然后將該位置差加權(quán)和時間差加權(quán)相加以得到所述第2對象的評價參數(shù)或初始評價參數(shù)。
[0122]在該第二示例中，第I對象/第2對象的評價參數(shù)或初始評價參數(shù)的取值越高表明該第I對象/第2對象的排序越靠前。換句話說，在該第二示例中，按照評價參數(shù)或初始評價參數(shù)從大到小的順序，對所述多個第I對象/所述多個第2對象進行排序。
[0123]此外，在該第二示例中，基于每個第I對象的位置差因子和時間差因子確定所述第I對象的評價參數(shù)還可以通過以下方式來實現(xiàn):計算所述位置差因子和所述時間差因子的乘積作為所述第I對象的評價參數(shù);計算所述位置差因子的m次冪數(shù)與所述時間差因子的m次冪數(shù)的乘積作為所述第I對象的評價參數(shù)，其中，m為大于O的實數(shù);或者計算所述位置差因子的k次冪數(shù)和所述時間差因子的k次冪數(shù)的加權(quán)和作為所述第I對象的評價參數(shù)，其中，k為大于O的實數(shù)。
[0124]應了解，在所述第2對象的位置信息可變的情況下，例如所述第2對象為美容師的情況下，根據(jù)需要，所述第2對象的位置信息可以是所述第2對象的時間安排中距所述目標時間信息最近的位置信息，或者也可以是所述第2對象的默認位置信息，或者也可以是所述第2對象的當前位置信息。
[0125]返回圖1，在步驟S160，按照預定組合規(guī)則，將排序后的所述多個第I對象以及排序后的所述多個第2對象組合，以產(chǎn)生推薦組合列表，所述推薦組合列表包括按照優(yōu)先級排序的至少一個推薦組合，每個推薦組合包括所述多個第I對象之一和所述多個第2對象之一。
[0126]以第I對象的排序列表中存在M個第I對象且第2對象的排序列表中存在N個第2對象為例來說明組合規(guī)則。
[0127]可選地，所述預定組合規(guī)則可以將第I對象的排序列表和第2對象的排序列表中位于相同次序的第I對象和第2對象組合作為一個推薦組合，例如將第I對象的排序列表中的次序為i的第I對象與第2對象的排序列表中次序同樣為i的第2對象組合作為第i推薦組合，其中i為大于等于I的整數(shù)。
[0128]可選地，可以為第I對象的排序列表分配第一組合權(quán)重Rl并且為第2對象的排序列表分配第二組合權(quán)重R2，將第I對象的排序列表中的次序分別與該第一組合權(quán)重Rl相乘以得到第一次序加權(quán)值，即在第I對象的排序列表中的次序I到M分別被計算為I X R1、2 XRl、…、MXRl，并且將第2對象的排序列表中的次序分別與該第二組合權(quán)重R2相乘以得到第二次序加權(quán)值，即在第2對象的排序列表中的次序1到10>別被計算為1\!?2、2\1?2、"_4\R2。然后，再將第I對象的排序列表中每個第一次序加權(quán)值分別與第2對象的排序列表中每個第二次序加權(quán)值相加，以得到M X N個組合次序值，從而可以提供M X N個推薦組合。
[0129]可選地，可以設置M、N或MXN的最大值。
[0130]可選地，可以設置僅呈現(xiàn)MXN個推薦組合中排序最高前的X個推薦組合。
[0131]可見，本發(fā)明提供的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法和裝置，可概括為:
[0132]1、涉及到Z個交易服務提供方以及I個交易服務請求方，例如，服務場地提供方、月艮務技師方和顧客方;本發(fā)明中，需要獲取每個交易服務提供方的基于位置的地理信息和基于服務容量的空閑時間信息;還需要實時自動采集交易服務請求方的期望時間信息和期望位置信息；
[0133]2、還需要獲取附加信息，包括:每個交易服務提供方針對不同服務內(nèi)容的能力和等級信息;交易服務請求方對于服務的偏好信息。
[0134]3、系統(tǒng)根據(jù)上述信息進行匹配計算，基于多方在基本項(時間、地點)進行協(xié)方差計算得出相關(guān)性，再以附加項(能力、偏好)進行不同權(quán)重的綜合計算進行修正，從而得到最終的服務推薦組合。
[0135]可見，本發(fā)明提供的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法和裝置，可對涉及多方的交易進行自動匹配推薦，既優(yōu)化了平臺上交易資源，又滿足了交易各方對于時間與地點的關(guān)注，提高了交易的整體效率。
[0136]下面，將參考圖4來簡要描述根據(jù)本發(fā)明實施例的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦裝置。該基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦裝置可以在客戶端上實現(xiàn)，或者也可以在服務器端實現(xiàn)。所述客戶端可以安裝在諸如個人計算機、智能手機、平板計算機、個人數(shù)字助理、以及任何其它具有網(wǎng)絡通信功能和用戶交互功能的電子設備上。下面，將安裝所述客戶端的設備稱為個人電子設備。
[0137]如圖4所示，根據(jù)本發(fā)明實施例的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦裝置400，以涉及到兩個交易服務提供方和一個交易服務請求方為例，可以包括:對象信息獲取裝置410、目標信息獲取裝置420、排序裝置430、組合推薦裝置440。
[0138]對象信息獲取裝置410獲取多個第I對象的位置信息和時間信息，并且獲取多個第2對象的位置信息和時間信息。對象信息獲取裝置410可以執(zhí)行步驟SllO和步驟S120。
[0139]目標信息獲取裝置420獲取目標位置信息和目標時間信息。所述目標位置信息可以為目標對象的當前位置信息或目標對象輸入的位置信息。目標信息獲取裝置420可以執(zhí)行步驟SI 30。
[0140]排序裝置430基于所述多個第I對象的位置信息和時間信息、以及所述目標位置信息和目標時間信息，將所述多個第I對象排序;并且基于所述多個第2對象的位置信息和時間信息、以及所述目標位置信息和目標時間信息，將所述多個第2對象排序。排序裝置430可以執(zhí)行步驟S140和S150，具體地可以執(zhí)行步驟S210 — S260、以及步驟S310 — 320。
[0141]組合推薦裝置440按照預定組合規(guī)則，將排序后的所述多個第I對象以及排序后的所述多個第2對象組合，以產(chǎn)生推薦組合列表，所述推薦組合列表包括按照優(yōu)先級排序的至少一個推薦組合，每個推薦組合包括所述多個第I對象之一和所述多個第2對象之一。組合推薦裝置440可以執(zhí)行步驟S160。
[0142]在所述基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦裝置400由個人電子設備實現(xiàn)的情況下，對象信息獲取裝置410可以通過個人電子設備上的網(wǎng)絡通信部件實現(xiàn)，所述目標信息獲取裝置420可以通過個人電子設備上的定位部件、人機交互部件等實現(xiàn)，所述排序裝置430和所述推薦組合裝置440可以通過個人電子設備上的處理器來實現(xiàn)，具體地通過處理器運行適當?shù)某绦虼a來實現(xiàn)。然后，所述個人電子設備可以通過人機接口輸出所述推薦組合裝置400產(chǎn)生的推薦組合。
[0143]在所述基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦裝置400由服務器實現(xiàn)的情況下，對象信息獲取裝置410以及目標信息獲取裝置420可以通過服務器上的網(wǎng)絡通信部件實現(xiàn)，所述排序裝置430和所述推薦組合裝置440可以通過服務器上的處理器來實現(xiàn)，具體地通過處理器運行適當?shù)某绦虼a來實現(xiàn)。然后，所述服務器可以將所產(chǎn)生的推薦組合通過網(wǎng)絡通信部件傳遞給個人電子設備，以便由個人電子設備的人機接口輸出推薦組合。
[0144]根據(jù)本發(fā)明實施例，所述第I對象為目標對象(即顧客)需要去的店鋪，具體可以為美容美發(fā)店、健身房等，并且具有固定的地理位置信息;所述第2對象為目標對象(即顧客)希望由其向該顧客提供服務的人員，其地理位置信息實時可變。換言之，所述第I對象提供場地、所述第2對象提供人工服務、所述目標對象(顧客)需要預約第I對象和第2對象，在預約成功后，目標對象在預約的時間點到達第I對象所在位置，并且第2對象也在預約的時間點到達第I對象所在位置，由第2對象向目標對象提供服務。由此，根據(jù)本發(fā)明實施例，可以向顧客提供距離其位置相對較近且服務評級較高的第I對象和第2對象的推薦組合，由此顧客有可能在距離其目標位置相對較近的第I對象的場所接受到高級別的第2對象提供的高質(zhì)量服務。
[0145]通過以上的實施方式的描述，本領域的技術(shù)人員可以清楚地了解到本發(fā)明可借助于軟件加必需的硬件平臺的方式來實現(xiàn)，當然也可以全部通過軟件、或硬件來實施?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案對【背景技術(shù)】做出貢獻的全部或者部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產(chǎn)品可以存儲在存儲介質(zhì)中，如R0M/RAM、磁盤、光盤等，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機，服務器，或者網(wǎng)絡設備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例或者實施例的某些部分所述的方法。
[0146]在上面詳細描述了本發(fā)明的各個實施例。然而，本領域技術(shù)人員應該理解，在不脫離本發(fā)明的原理和精神的情況下，可對這些實施例進行各種修改，組合或子組合，并且這樣的修改應落入本發(fā)明的范圍內(nèi)。
【主權(quán)項】
1.一種基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法，其特征在于，包括以下步驟: 獲取多個第I對象的位置信息和時間信息； 獲取多個第2對象的位置信息和時間信息，所述第2對象與所述第I對象不同； 依此類推，直到獲取多個第Z對象的位置信息和時間信息;其中，所述第I對象、所述第2對象…所述第Z對象為各不相同的對象;Z為自然數(shù)，并且，Z大于等于2; 獲取目標位置信息和目標時間信息； 基于所述多個第I對象的位置信息和時間信息、以及所述目標位置信息和目標時間信息，將所述多個第I對象排序； 基于所述多個第2對象的位置信息和時間信息、以及所述目標位置信息和目標時間信息，將所述多個第2對象排序； 依此類推，基于所述多個第Z對象的位置信息和時間信息、以及所述目標位置信息和目標時間信息，將所述多個第Z對象排序； 按照預定組合規(guī)則，將排序后的所述多個第I對象、排序后的所述多個第2對象…排序后的所述多個第Z對象組合，以產(chǎn)生推薦組合列表，所述推薦組合列表包括按照優(yōu)先級排序的至少一個推薦組合，每個推薦組合包括所述多個第I對象之一、所述多個第2對象之一…所述多個第Z對象之一。2.如權(quán)利要求1所述的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法，其特征在于，基于多個第i對象的位置信息和時間信息、以及目標位置信息和目標時間信息，將多個第i對象排序，其中，? = 1、2...Ζ，包括: 對于所述多個第i對象中的每個第i對象，確定其位置信息與所述目標位置信息之差作為位置差，確定其時間信息與所述目標時間信息之差作為時間差，以及基于所述位置差和時間差確定該第i對象的評價參數(shù)； 按照每個第i對象的評價參數(shù)，將所述多個第i對象排序。3.如權(quán)利要求2所述的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法，其特征在于，基于所述位置差和時間差確定第i對象的評價參數(shù)包括: 基于所述位置差和時間差，計算所述第i對象的初始評價參數(shù)；以及利用所述第i對象的附加信息，對所述第i對象的初始評價參數(shù)進行調(diào)整，以確定所述第i對象的最終評價參數(shù)。4.如權(quán)利要求3所述的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法，其特征在于，所述第i對象的附加信息包括:所述第i對象的服務能力信息和/或所述第i對象的服務等級信息和/或服務接受方的服務偏好信息。5.如權(quán)利要求2所述的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法，其特征在于，基于所述位置差和時間差確定第i對象的評價參數(shù)包括: 利用位置差權(quán)重對所述位置差進行加權(quán)，利用時間差權(quán)重對所述時間差進行加權(quán)，并且對位置差加權(quán)和時間差加權(quán)求和以得到所述位置差和時間差的加權(quán)和； 利用所述位置差和時間差的加權(quán)和作為所述第I對象的評價參數(shù)。6.如權(quán)利要求2所述的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法，其特征在于，基于所述位置差和時間差確定第i對象的評價參數(shù)包括: 獲取第i位置差閾值和第i時間差閾值； 計算第i位置差閾值與第i對象的位置差之間的差值作為位置差因子，并且計算第i時間差閾值與第i對象的時間差之間的差值作為時間差因子； 基于所述位置差因子和時間差因子，確定所述第i對象的評價參數(shù)。7.如權(quán)利要求6所述的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法，其特征在于，基于所述位置差因子和時間差因子確定所述第i對象的評價參數(shù)包括以下至少一項: 計算所述位置差因子和所述時間差因子的乘積作為所述第i對象的評價參數(shù)； 計算所述位置差因子和所述位置差因子的加權(quán)和作為所述第i對象的評價參數(shù)； 計算所述位置差因子的m次冪數(shù)與所述時間差因子的m次冪數(shù)的乘積作為所述第i對象的評價參數(shù)，其中，m為大于O的實數(shù)； 計算所述位置差因子的k次冪數(shù)和所述時間差因子的k次冪數(shù)的加權(quán)和作為所述第i對象的評價參數(shù)，其中，k為大于O的實數(shù)。8.如權(quán)利要求1所述的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法，其特征在于，設第I對象的排序列表中存在施個第I對象、第2對象的排序列表中存在跑個第2對象…第Z對象的排序列表中存在Mz個第Z對象，所述預定組合規(guī)則為: 將第I對象的排序列表中的次序分別與第I組合權(quán)重相乘以得到M1個第I次序加權(quán)值； 將第2對象的排序列表中的次序分別與第2組合權(quán)重相乘以得到M2個第2次序加權(quán)值； ?..依此類推，將第Z對象的排序列表中的次序分別與第Z組合權(quán)重相乘以得到Mz個第Z次序加權(quán)值； 將第I對象的排序列表中每個第I次序加權(quán)值分別與第2對象的排序列表中每個第2次序加權(quán)值…第Z對象的排序列表中每個第Z次序加權(quán)值相加，以得到見XMr..XMz個組合次序值； 提供與M1XMr-XMz個組合次序值中排序最前的預定數(shù)量的組合作為所述至少一個推薦組合。9.如權(quán)利要求1-8任一項所述的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦方法，其特征在于，所述第I對象、所述第2對象…所述第Z對象為不同的交易服務提供方;各個所述交易服務提供方的位置信息是指:所述交易服務提供方的默認地理位置信息；各個所述交易服務提供方的時間信息是指:所述交易服務提供方的空閑時間信息； 所述目標位置信息和目標時間信息是指:交易服務接受方的期望位置信息和期望時間?目息O10.—種基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦裝置，其特征在于，包括: 對象信息獲取裝置，用于獲取多個第I對象的位置信息和時間信息，獲取多個第2對象的位置信息和時間信息…依此類推，直到獲取多個第Z對象的位置信息和時間信息；其中，所述第I對象、所述第2對象…所述第Z對象為各不相同的對象;Z為自然數(shù)，并且，Z大于等于2； 目標信息獲取裝置，用于獲取目標位置信息和目標時間信息； 排序裝置，用于基于所述多個第I對象的位置信息和時間信息、以及所述目標位置信息和目標時間信息，將所述多個第I對象排序;并且基于所述多個第2對象的位置信息和時間信息、以及所述目標位置信息和目標時間信息，將所述多個第2對象排序；…基于所述多個第Z對象的位置信息和時間信息、以及所述目標位置信息和目標時間信息，將所述多個第Z對象排序； 組合推薦裝置，用于按照預定組合規(guī)則，將排序后的所述多個第I對象、排序后的所述多個第2對象…排序后的所述多個第Z對象組合，以產(chǎn)生推薦組合列表，所述推薦組合列表包括按照優(yōu)先級排序的至少一個推薦組合，每個推薦組合包括所述多個第I對象之一、所述多個第2對象之----所述多個第Z對象之一。11.如權(quán)利要求10所述的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦裝置，其特征在于，對于所述多個第i對象中的每個第i對象，所述排序裝置確定其位置信息與所述目標位置信息之差作為位置差，確定其時間信息與所述目標時間信息之差作為時間差，以及基于所述位置差和時間差確定該第i對象的評價參數(shù);其中，? = 1、2...Ζ;以及 所述排序裝置按照每個第i對象的評價參數(shù)，將所述多個第i對象排序。12.如權(quán)利要求11所述的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦裝置，其特征在于，所述排序裝置基于所述位置差和時間差，計算所述第i對象的初始評價參數(shù)，以及利用所述第i對象的附加信息，對所述第i對象的初始評價參數(shù)進行調(diào)整，以確定所述第i對象的評價參數(shù)。13.如權(quán)利要求12所述的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦裝置，其特征在于，所述第i對象的附加信息包括:所述第i對象的服務能力信息和/或所述第i對象的服務等級信息和/或服務接受方的服務偏好信息。14.如權(quán)利要求10所述的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦裝置，其特征在于，設第I對象的排序列表中存在施個第I對象、第2對象的排序列表中存在跑個第2對象…第Z對象的排序列表中存在Mz個第Z對象，所述預定組合規(guī)則為: 將第I對象的排序列表中的次序分別與第I組合權(quán)重相乘以得到M1個第I次序加權(quán)值； 將第2對象的排序列表中的次序分別與第2組合權(quán)重相乘以得到M2個第2次序加權(quán)值； ?..依此類推，將第Z對象的排序列表中的次序分別與第Z組合權(quán)重相乘以得到Mz個第Z次序加權(quán)值； 將第I對象的排序列表中每個第I次序加權(quán)值分別與第2對象的排序列表中每個第2次序加權(quán)值…第Z對象的排序列表中每個第Z次序加權(quán)值相加，以得到見XMr..XMz個組合次序值； 提供與M1XMr-XMz個組合次序值中排序最前的預定數(shù)量的組合作為所述至少一個推薦組合。15.如權(quán)利要求10-14任一項所述的基于多方位置和時間可用性的自動匹配推薦裝置，其特征在于，所述第I對象、所述第2對象…所述第Z對象為不同的交易服務提供方;各個所述交易服務提供方的位置信息是指:所述交易服務提供方的默認地理位置信息；各個所述交易服務提供方的時間信息是指:所述交易服務提供方的空閑時間信息； 所述目標位置信息和目標時間信息是指:交易服務接受方的期望位置信息和期望時間?目息O
【文檔編號】G06Q30/06GK106056231SQ201610187145
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年3月29日 公開號201610187145.6, CN 106056231 A, CN 106056231A, CN 201610187145, CN-A-106056231, CN106056231 A, CN106056231A, CN201610187145, CN201610187145.6
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