Yandex.Taxi መኪናዎች በማይኖሩበት ጊዜ እንዴት እንደሚፈልግ

ጥሩ የታክሲ አገልግሎት አስተማማኝ, አስተማማኝ እና ፈጣን መሆን አለበት. ተጠቃሚው ወደ ዝርዝሮች አይሄድም: ለእሱ የ "ትዕዛዝ" ቁልፍን ጠቅ ማድረግ እና በተቻለ ፍጥነት መኪና መቀበል አስፈላጊ ነው ይህም ከ A ወደ ነጥብ ቢ ይወስደዋል. በአቅራቢያ ምንም መኪኖች ከሌሉ አገልግሎቱ አለበት. ደንበኛው የውሸት ተስፋዎች እንዳይኖሩበት ወዲያውኑ ስለዚህ ጉዳይ ያሳውቁ። ነገር ግን "ምንም መኪና የለም" የሚለው ምልክት ብዙ ጊዜ ከታየ, አንድ ሰው በቀላሉ ይህን አገልግሎት መጠቀሙን አቁሞ ወደ ተፎካካሪው መሄድ ምክንያታዊ ነው.

በዚህ ጽሑፍ ውስጥ, የማሽን መማሪያን በመጠቀም, በዝቅተኛ ቦታዎች (በሌላ አነጋገር, በመጀመሪያ ሲታይ, ምንም መኪናዎች የሌሉበት) መኪናዎችን የመፈለግ ችግርን እንዴት እንደፈታን መናገር እፈልጋለሁ. እና ምን መጣ።

prehistory

ታክሲ ለመደወል ተጠቃሚው ጥቂት ቀላል እርምጃዎችን ያከናውናል፣ ግን በአገልግሎቱ ውስጥ ምን ይሆናል?

ተጠቃሚው	ደረጃ	የጀርባ Yandex.Taxi
መነሻውን ይመርጣል	ሰካ	ቀላል ፍለጋ ለእጩዎች እንጀምራለን - ፒን ፍለጋ። በተገኙት ሾፌሮች ላይ በመመስረት, የመድረሻ ሰዓቱ ተንብየዋል - ETA በፒን ውስጥ. በአንድ ነጥብ ላይ እየጨመረ የሚሄደው ኮፊሸን ይሰላል.
መድረሻ፣ ታሪፍ፣ መስፈርቶችን ይመርጣል	አቅርቡ	መንገድን እንገነባለን እና እየጨመረ ያለውን የቁጥር መጠን ግምት ውስጥ በማስገባት ለሁሉም ታሪፎች ዋጋዎችን እናሰላለን።
"ታክሲ ይደውሉ" የሚለውን ቁልፍ ይጫኑ	ትእዛዝ ፡፡	ለመኪናው ሙሉ ፍለጋ እንጀምራለን. በጣም ተስማሚ የሆነውን ሹፌር እንመርጣለን እና ትእዛዝ እንሰጠዋለን.

ላይ ETA በፒን ውስጥ, የዋጋ ስሌት и በጣም ተስማሚ የሆነውን አሽከርካሪ መምረጥ አስቀድመን ጽፈናል. እና ይሄ ነጂዎችን ስለማግኘት ታሪክ ነው. ትዕዛዝ ሲፈጠር, ፍለጋው ሁለት ጊዜ ይከሰታል: በፒን እና በትእዛዙ ላይ. ትዕዛዝ ፍለጋ በሁለት ደረጃዎች ይካሄዳል-የእጩዎች ምልመላ እና ደረጃ. በመጀመሪያ፣ በመንገዱ ግራፍ አጠገብ ያሉ እጩ አሽከርካሪዎች ይገኛሉ። ከዚያም ጉርሻዎች እና ማጣሪያዎች ይተገበራሉ. ቀሪዎቹ እጩዎች በደረጃ የተቀመጡ ሲሆን አሸናፊው የትዕዛዝ አቅርቦት ይቀበላል. ከተስማማ, ለትእዛዙ ተመድቦ ወደ ማቅረቢያ ቦታ ይሄዳል. እሱ እምቢ ካለ, ከዚያም ቅናሹ ወደሚቀጥለው ይመጣል. ተጨማሪ እጩዎች ከሌሉ ፍለጋው እንደገና ይጀምራል። ይህ ከሶስት ደቂቃዎች በላይ አይቆይም, ከዚያ በኋላ ትዕዛዙ ይሰረዛል እና ይቃጠላል.

በፒን ላይ መፈለግ በትዕዛዝ ላይ ከመፈለግ ጋር ተመሳሳይ ነው, ትዕዛዙ ብቻ አልተፈጠረም እና ፍለጋው ራሱ አንድ ጊዜ ብቻ ይከናወናል. ቀላል ቅንጅቶች ለእጩዎች ብዛት እና የፍለጋ ራዲየስ እንዲሁ ጥቅም ላይ ይውላሉ። እንደዚህ ያሉ ማቅለሎች አስፈላጊ ናቸው ምክንያቱም ከትእዛዞች የበለጠ የመጠን ቅደም ተከተል ስላለ እና መፈለግ በጣም ከባድ ስራ ነው። ለታሪካችን ዋናው ነጥብ፡ በቅድመ ፍለጋው ወቅት ምንም ተስማሚ እጩዎች በፒን ላይ ካልተገኙ ትእዛዝ እንዲሰጡ አንፈቅድም። ቢያንስ እንደዛ ነበር የነበረው።

ተጠቃሚው በመተግበሪያው ውስጥ ያየው ይህ ነው-

መኪና የሌላቸውን መኪኖች ይፈልጉ

አንድ ቀን መላምት አቀረብን፡ ምናልባት በአንዳንድ ሁኔታዎች በፒን ላይ ምንም መኪና ባይኖርም ትዕዛዙ አሁንም ሊጠናቀቅ ይችላል። ደግሞም ፣ በፒን እና በትእዛዙ መካከል የተወሰነ ጊዜ ያልፋል ፣ እና የትዕዛዙ ፍለጋ የበለጠ የተሟላ እና አንዳንድ ጊዜ ብዙ ጊዜ ይደጋገማል-በዚህ ጊዜ ውስጥ ያሉ አሽከርካሪዎች ሊታዩ ይችላሉ። እኛ ደግሞ ተቃራኒውን አውቀናል፡ ሾፌሮች በፒን ላይ ከተገኙ፣ ሲዘዙ ሊገኙ የሚችሉበት እውነታ አልነበረም። አንዳንድ ጊዜ ይጠፋሉ ወይም ሁሉም ሰው ትዕዛዙን አይቀበሉም.

ይህንን መላምት ለመፈተሽ አንድ ሙከራ ጀመርን፡ ለተጠቃሚዎች ለሙከራ ቡድን በፒን ላይ በፍለጋ ወቅት የመኪናዎች መገኘትን ማረጋገጥ አቁመናል፣ ማለትም፣ "ያለ መኪና ማዘዝ" የማድረግ እድል አግኝተዋል። ውጤቱ በጣም ያልተጠበቀ ነበር፡- መኪናው በፒን ላይ ካልሆነ በ 29% ከሚሆኑት ጉዳዮች በኋላ ተገኝቷል - በትእዛዙ ላይ ሲፈልጉ! ከዚህም በላይ መኪና የሌሉ ትዕዛዞች በተሰረዙ ደረጃዎች፣ ደረጃዎች እና ሌሎች የጥራት አመልካቾች ከመደበኛ ትዕዛዞች የተለየ አልነበሩም። ያለ መኪና የተያዙ ቦታዎች ከሁሉም የተያዙ ቦታዎች 5% ነው፣ ነገር ግን ከሁሉም የተሳካ ጉዞዎች ከ1% በላይ ነው።

የእነዚህ ትዕዛዞች ፈጻሚዎች ከየት እንደመጡ ለመረዳት፣ በፒን ላይ በፍለጋ ወቅት ሁኔታቸውን እንይ፡-

• ይገኛል፡ ተገኝቷል, ነገር ግን በሆነ ምክንያት በእጩዎች ውስጥ አልተካተተም, ለምሳሌ, እሱ በጣም ሩቅ ነበር;
• በትዕዛዝ ላይ፡- ስራ በዝቶበት ነበር፣ ግን እራሱን ነፃ ለማውጣት ወይም ለመገኘት ችሏል። ሰንሰለት ቅደም ተከተል;
• ስራ የሚበዛበት: ትዕዛዞችን የመቀበል ችሎታ ተሰናክሏል ፣ ግን አሽከርካሪው ወደ መስመሩ ተመለሰ ።
• አይገኝም፡ ሹፌሩ መስመር ላይ አልነበረም፣ ግን ታየ።

አስተማማኝነትን እንጨምር

ተጨማሪ ትዕዛዞች በጣም ጥሩ ናቸው, ነገር ግን 29% የተሳካ ፍለጋዎች ማለት 71% ተጠቃሚው ለረጅም ጊዜ ሲጠብቅ እና የትም አልሄደም ማለት ነው. ምንም እንኳን ይህ ከስርዓት ቅልጥፍና አንፃር መጥፎ ባይሆንም ለተጠቃሚው የተሳሳተ ተስፋ ይሰጣል እና ጊዜ ያባክናል ፣ ከዚያ በኋላ ይበሳጫሉ እና (ምናልባትም) አገልግሎቱን መጠቀም ያቆማሉ። ይህንን ችግር ለመፍታት በትእዛዝ ላይ ያለ መኪና የመገኘት እድልን መተንበይ ተምረናል።

መርሃግብሩ እንደዚህ ነው-

• ተጠቃሚው ፒን ያስቀምጣል.
• በፒን ላይ ፍለጋ ይካሄዳል.
• ምንም መኪኖች ከሌሉ እንገምታለን: ምናልባት እነሱ ይታያሉ.
• እና እንደየሁኔታው መጠን ትእዛዝ እንዲሰጡን እንፈቅዳለን ወይም አንፈቅድም ነገርግን በዚህ አካባቢ ያሉ የመኪናዎች ብዛት ዝቅተኛ መሆኑን እናስጠነቅቃለን።

በመተግበሪያው ውስጥ እንደዚህ ይመስላል

ሞዴሉን መጠቀም አዳዲስ ትዕዛዞችን በትክክል እንዲፈጥሩ እና ሰዎችን በከንቱ እንዳያረጋግጡ ያስችልዎታል. ማለትም የትክክለኛነት-ማስታወሻ ሞዴልን በመጠቀም የአስተማማኝነት ሬሾን እና የትዕዛዝ ብዛት ያለ ማሽኖች ለመቆጣጠር ነው። የአገልግሎቱ አስተማማኝነት ምርቱን መጠቀሙን የመቀጠል ፍላጎት ላይ ተጽእኖ ያሳድራል, ማለትም በመጨረሻ ሁሉም ወደ ጉዞዎች ብዛት ይደርሳል.

ስለ ትክክለኛነት-ማስታወስ ትንሽበማሽን መማሪያ ውስጥ ካሉት መሰረታዊ ተግባራት አንዱ የመመደብ ተግባር ነው፡- አንድን ነገር ከሁለት ክፍሎች ለአንዱ መመደብ። በዚህ ሁኔታ የማሽን መማሪያ አልጎሪዝም ውጤት ብዙውን ጊዜ በአንደኛው ክፍል ውስጥ የአባልነት ቁጥራዊ ግምገማ ይሆናል ፣ ለምሳሌ ፣ የችሎታ ግምገማ። ነገር ግን, የሚከናወኑት ድርጊቶች ብዙውን ጊዜ ሁለትዮሽ ናቸው: መኪናው ካለ, ከዚያም እንዲያዝዙት እንፈቅዳለን, እና ካልሆነ, ከዚያ አንሰጥም. ግልጽ ለመሆን፣ የቁጥር ግምትን የሚያወጣውን ስልተ ቀመር ሞዴል፣ እና ክላሲፋየር ከሁለት ክፍሎች ለአንዱ (1 ወይም -1) የሚመደብ ደንብ እንጥራ። በአምሳያው ግምገማ ላይ በመመስረት ክላሲፋየር ለመስራት የግምገማ ገደብ መምረጥ ያስፈልግዎታል። በትክክል እንዴት በተግባሩ ላይ በእጅጉ ይወሰናል.

ለአንዳንድ ብርቅዬ እና አደገኛ በሽታዎች ፈተና (ክላሲፋየር) እያደረግን እንበል። በፈተና ውጤቶቹ መሰረት፣ በሽተኛውን ለበለጠ ዝርዝር ምርመራ እንልካለን፣ ወይም “ደህና፣ ወደ ቤት ሂድ” እንላለን። ለእኛ የታመመን ሰው ወደ ቤት መላክ ጤናማ ሰውን ሳያስፈልግ ከመመርመር የበለጠ የከፋ ነው። ማለትም፡ ፈተናው በተቻለ መጠን ለብዙ የታመሙ ሰዎች እንዲሰራ እንፈልጋለን። ይህ እሴት recall = ይባላል. አንድ ተስማሚ ክላሲፋየር 100% ማስታወስ አለው. የተበላሸ ሁኔታ ሁሉንም ሰው ለምርመራ መላክ ነው, ከዚያም ማስታወስ ደግሞ 100% ይሆናል.

እሱ ደግሞ በተቃራኒው ይከሰታል. ለምሳሌ ለተማሪዎች የፈተና ስርዓት እየሰራን ነው፣ እሱም ኩረጃ ጠቋሚ አለው። በድንገት ቼኩ ለአንዳንድ የማጭበርበር ጉዳዮች የማይሰራ ከሆነ, ይህ ደስ የማይል ነው, ግን ወሳኝ አይደለም. በሌላ በኩል ተማሪዎችን ባልሰሩት ነገር ኢፍትሃዊ በሆነ መንገድ መወንጀል እጅግ በጣም መጥፎ ነው። ማለትም ፣ ከክላሲፋየር አወንታዊ መልሶች መካከል በተቻለ መጠን ብዙ ትክክለኛ መሆናቸው ለእኛ አስፈላጊ ነው ፣ ምናልባትም ቁጥራቸውን ለመጉዳት ። ይህ ማለት ትክክለኛነትን ከፍ ማድረግ ያስፈልግዎታል ማለት ነው = . ቀስቅሴ በሁሉም ነገሮች ላይ የሚከሰት ከሆነ ትክክለኛነት በናሙናው ውስጥ ከተገለጸው ክፍል ድግግሞሽ ጋር እኩል ይሆናል።

አልጎሪዝም የቁጥር ፕሮባቢሊቲ እሴትን ካመነጨ፣ ከዚያም የተለያዩ ገደቦችን በመምረጥ የተለያዩ ትክክለኛ የማስታወስ እሴቶችን ማግኘት ይችላሉ።

በእኛ ችግር ሁኔታው ​​እንደሚከተለው ነው. ማስታወስ የምንችላቸው የትዕዛዝ ብዛት ነው፣ ትክክለኛነት የእነዚህ ትዕዛዞች አስተማማኝነት ነው። የአምሳያችን ትክክለኛነት-ማስታወሻ ኩርባ ይህንን ይመስላል።

ሁለት ጽንፈኛ ጉዳዮች አሉ፡ ማንም ሰው እንዲያዝዝ እና ሁሉም እንዲያዝዝ አይፍቀዱ። ማንንም ካልፈቀዱ፣ አስታውሱ 0 ይሆናል፡ ትዕዛዞችን አንፈጥርም፣ ግን አንዳቸውም አይሳኩም። ሁሉንም ሰው ከፈቀድን ፣ ከዚያ ማስታወስ 100% ይሆናል (ሁሉንም ሊሆኑ የሚችሉ ትዕዛዞችን እንቀበላለን) እና ትክክለኛነት 29% ይሆናል ፣ ማለትም 71% ትዕዛዞች መጥፎ ይሆናሉ።

የመነሻውን የተለያዩ መለኪያዎች እንደ ምልክቶች ተጠቀምን-

• ጊዜ/ቦታ።
• የስርዓት ሁኔታ (የሁሉም ታሪፎች እና ፒኖች በአቅራቢያው ያሉ የተያዙ ማሽኖች ብዛት)።
• የፍለጋ መለኪያዎች (ራዲየስ, የእጩዎች ብዛት, ገደቦች).

ስለ ምልክቶቹ የበለጠ

በፅንሰ-ሀሳብ ፣ በሁለት ሁኔታዎች መካከል ያለውን ልዩነት መለየት እንፈልጋለን-

• "ጥልቅ ጫካ" - በዚህ ጊዜ ምንም መኪናዎች የሉም.
• “ዕድለኛ ያልሆነ” - መኪኖች አሉ ፣ ግን ሲፈልጉ ምንም ተስማሚ አልነበሩም።

የ "ያልታደሉ" አንዱ ምሳሌ አርብ ምሽት በማዕከሉ ውስጥ ብዙ ፍላጎት ካለ. ብዙ ትዕዛዞች አሉ፣ ፈቃደኛ የሆኑ ብዙ ሰዎች እና ለሁሉም ሰው በቂ አሽከርካሪዎች የሉም። እንደዚህ ሊሆን ይችላል-በፒን ውስጥ ምንም ተስማሚ አሽከርካሪዎች የሉም. ነገር ግን በጥሬው በሰከንዶች ውስጥ ይታያሉ, ምክንያቱም በዚህ ጊዜ በዚህ ቦታ ብዙ አሽከርካሪዎች አሉ እና ሁኔታቸው በየጊዜው እየተለወጠ ነው.

ስለዚህ ፣ በነጥብ A አካባቢ ያሉ የተለያዩ የስርዓት አመላካቾች ጥሩ ባህሪዎች ሆነው ተገኝተዋል።

• ጠቅላላ የመኪኖች ብዛት።
• በትዕዛዝ ላይ ያሉ መኪኖች ብዛት።
• በ"በተበዛ" ሁኔታ ውስጥ ለማዘዝ የማይገኙ የመኪናዎች ብዛት።
• የተጠቃሚዎች ብዛት።

ለነገሩ፣ ብዙ መኪናዎች በዙሪያው ባሉ ቁጥር፣ ከመካከላቸው አንዱ የመገኘት ዕድሉ ይጨምራል።
እንደ እውነቱ ከሆነ, መኪናዎች መገኘታቸው ብቻ ሳይሆን የተሳካ ጉዞዎች መደረጉ ለእኛ አስፈላጊ ነው. ስለዚህ የተሳካ ጉዞ የመሆኑን እድል መተንበይ ተችሏል። ግን ይህን ላለማድረግ ወስነናል, ምክንያቱም ይህ ዋጋ በተጠቃሚው እና በአሽከርካሪው ላይ በእጅጉ ይወሰናል.

ሞዴል የስልጠና ስልተ ቀመር ነበር CatBoost. ከሙከራው የተገኘው መረጃ ለስልጠና ጥቅም ላይ ውሏል. ከትግበራ በኋላ የሥልጠና መረጃ መሰብሰብ ነበረበት ፣ አንዳንድ ጊዜ አነስተኛ ቁጥር ያላቸው ተጠቃሚዎች በአምሳያው ውሳኔ ላይ እንዲያዝዙ ያስችላቸዋል።

ውጤቶች

የሙከራው ውጤት እንደተጠበቀው ነበር-ሞዴሉን በመጠቀም ያለ መኪናዎች ትእዛዝ ምክንያት የተሳካ ጉዞዎችን ቁጥር በከፍተኛ ሁኔታ እንዲጨምሩ ያስችልዎታል, ነገር ግን አስተማማኝነትን ሳይጎዳ.

በአሁኑ ጊዜ ስልቱ በሁሉም ከተሞች እና ሀገራት ተጀምሯል እናም በእሱ እርዳታ 1% የሚሆኑት ስኬታማ ጉዞዎች ይከሰታሉ. ከዚህም በላይ ዝቅተኛ የመኪናዎች ብዛት ባላቸው አንዳንድ ከተሞች ውስጥ የእንደዚህ አይነት ጉዞዎች ድርሻ 15% ይደርሳል.

ስለ ታክሲ ቴክኖሎጂ ሌሎች ልጥፎች

• በ Yandex.Taxi ውስጥ በሾፌሮች መካከል ትዕዛዞችን እንዴት እንደምናከፋፍል
• ተለዋዋጭ ዋጋ ወይም Yandex.Taxi ከፍተኛ ፍላጎትን እንዴት እንደሚተነብይ
• የመኪናውን ሁኔታ ለመገምገም የኮምፒተር እይታን እንዴት መጠቀም እንደሚቻል. የ Yandex.Taxi ልምድ
• የማሽን መማሪያን በመጠቀም Yandex.Taxi የመኪና የመሰብሰቢያ ጊዜን እንዴት እንደሚተነብይ

ምንጭ: hab.com