快狗打车车货匹配模式推出反选模式 基于延迟接受算法

7月12日，快狗打车车货匹配模式历经技术迭代，推出反选模式、抢派模式及派单模式。其中，反选模式的作用机制本质上是延迟接受算法（Gale-Shapley算法），通过司机抢单加用户反选，双向选择提高匹配成功率，让司乘双方共同承担专家的角色。

　　据介绍，反选模式是指系统按订单需求过滤并推送给一定范围内的司机，司机表达抢单意愿，系统基于抢单司机候选集，按预测匹配成功率排序，展示在用户的推荐列表中，用户可以看到司机信息与车辆照片并选择其中一位来服务。反选模式具备稳定匹配、用户价值优先、正样本采集等特点。

　　抢派模式则是指系统按订单需求过滤并推送给一定范围内的司机，司机表达抢单意愿，基于抢单司机候选集，由系统代替用户决策，选择最优司机中单。抢派模式的作用机制是订单推送与司机中单过程中，快狗打车自主研发了基于司机抢单意愿预估的推送模型与基于完单率预估的中单模型，这些模型使用了解释性较好的机器学习算法(逻辑回归算法与GBDT算法), 也有使用强化学习的应用。抢派模式的优势则包括提高匹配效率、提高公平性等。

　　此外，派单模式是指系统基于订单信息，在一段时间的择优后，直接匹配给最优司机。只是过程中完全由平台充当专家角色，基于用户忍耐时长的先验概率，对附近司机做全局最优匹配。派单模式下，司机的订单是通过算法进行最优匹配的，可以更好的降低司机的取消订单的几率，从而增强了系统对供需平衡的调节力度。同时，派单模式极大地提升了安全性，解决了司机需要在行驶过程中盯着手机抢单而导致的安全隐患，订单响应由局部最优变为全局最优。

　　据悉，货运是一个非标准化、信任成本高的深度服务行业，传统上它一直基于熟人关系运行，互联网平台想要利用技术完美实现陌生关系间的车货匹配，还要解决非标环节众多、运力显著过剩、价格账期匹配、费用发票结算、运输安全监控等众多市场痛点，这就需要互联网货运平台在遵循全局最优解。