科极网 - 鲜活的科技创新资讯传播平台,一个关注互联网前沿信息的综合媒体 2024年11月21日,星期四
当前位置:首页 / 商业 / 正文

T3出行关联公司公布新专利:涉及网约车司机离职预测方法

来源:互联网

12月7日,T3出行关联公司南京领行科技股份有限公司申请公布“网约车司机离职预测方法及系统”专利信息,申请公布号CN113762621A,申请日是2021年9月9日。

专利摘要信息指出,本发明涉及离职预测技术领域,尤其涉及一种网约车司机离职预测方法及系统。能够在训练过程中,将区分网约车司机是否离职的能力小于预设能力的特征信息的类型的特征信息剔除,采用剔除后的特征信息训练离职模型,提高了训练的速度。

T3出行关联公司公布新专利:涉及网约车司机离职预测方法

专利涉及的方法包括:获取目标网约车司机的多种特征信息,特征信息包括个人特征信息和/或工作特征信息;将多种特征信息作为输入,通过离职模型确定目标网约车司机的离职概率;离职模型通过以下方式进行训练得到:获取多个网约车司机的多种特征信息,以及每个网约车司机的离职情况;从多个网约车司机的多种特征信息中,将目标类型的特征信息剔除,目标类型为区分网约车司机是否离职的能力小于预设能力的特征信息的类型,并训练基础模型,得到离职模型。

根据上方权利要求所述的网约车司机离职预测方法,其特征在于,通过以下部分或全部特征分析方式确定目标类型:根据多个网约车司机的多种特征信息,确定每种类型的特征信息的方差,针对每种类型的特征信息的方差,若所述类型的特征信息的方差不超过方差预设阈值,则确定所述类型为目标类型;根据多个网约车司机的多种特征信息,确定每种类型的特征信息的相关系数,针对每种类型的特征信息的相关系数,若所述类型的特征信息的相关系数不超过相关系数预设阈值,则确定所述类型为目标类型;根据多个网约车司机的多种特征信息,通过t检验确定离职网约车司机和未离职网约车司机的每种类型的特征信息的差异程度,针对每种类型的特征信息的差异程度,若所述类型的特征信息的差异程度超过预设程度,则确定所述类型为目标类型。

声明:

1、凡本网注明“来源:XXX(非科极网)”的作品,均转载自其它媒体,转载目的在于传递更多信息,丰富网络文化,此类稿件并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。

2、如因作品内容、版权和其他问题需要与本网联系的,请在该事由发生之日起30日内进行。