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供求关系预测系统
该系统的作用是提前预测某个区域在某个时间段可能出现的订单数量。订单数量受多个因素的影响：
1.时间
比如：上下班高峰期、节假日、周五下午、企业可报销打车的临界点、电影院散场时间等等
2.地点
比如，帝都著名的三环国贸段、北医三院的花园路、下班时期的后厂村路等，地点的区域类型。
3.天气
突发阵雨、下雪等你能想到的各种恶劣天气
4.路况
修路、临时交通管制等
5.同期平均通勤人数
热门区域通常有大量的通勤人数，可以很好预测正常订单量。
综合这些因素及其组合，可以预估某个区域的订单趋势；同时实时地结合该区域已有的司机数量，计算出预估的供求比。
如果供求比紧张，可以提起给常用用户发送报警push，提醒他们错峰下班；另一边，还提前通知司机端目前闲置的运力，赶往供求比比较紧张的区域。
关于如何选择被通知的司机，大数据也可以发挥重要作用。本质上是要把合适的区域匹配给合适的司机，并提前推送告知。而推荐系统的核心价值是挖掘潜在司机，不断提高应答率。为此，系统需要用到司机端和目标区域（供求失衡区域）的特征数据。
需考虑的司机端的即时场景特征有：
司机与目标区域之间距离 司机去目标区域的时间成本 司机的商圈喜好 司机当前已接单的目的地方向 司机当日的成交单数（满足司机凑单需求）
需考虑的供求失衡区域的即时场景特征有：
目标区域的地理位置 目标区域的订单特征（路程长短、目的地分布等） 目标区域的拥堵情况
提前调度过程如下：
整个过程包含5个模块：召回潜在司机、预估司机应答率&排序、广播量预测、广播司机以及统计与反馈。
前两个模块用于计算应答率最高的司机名单；广播量预测模块需结合目标区域的订单量（预测值）和司机应答率（可结合历史经验）计算需广播的司机数量；统计与反馈模块用于实时收集司机应答率并反馈给系统用以补充候选司机名单，同时司机的应答行为也可以用于调整整个推荐系统的召回与排序模型。
另外，除系统主动广播司机外，还可以有一只“看不见的手”提前将运力资源过剩区域的司机在分派单策略中实现逐步引导到资源紧张的区域，具体策略下期细讨论。
调度系统
车辆调度系统本质上是一个推荐系统和广告系统的合体，把订单推送给最合适的司机，以提高转化率，让乘客，司机，平台三方的博弈趋向均衡态。
说他是个推荐系统，是因为它本质是在做匹配，为了提高订单转化率。这个推荐任务是把当前订单推送给最适合、最可能的司机。把这个想成是推荐系统，可以解决那些不愿意加价而愿意等待的用户的需求。推荐系统这边，需要大量用到挖掘到的乘客偏好和司机偏好，然后用技术手段将两者匹配，而不是统统加价。
一旦用户愿意主动加价，那我们又说他是个广告系统，是因为用户加价后本质上是在为自己买一个司机广告，本质上也是在计算转化率，并考虑到乘客愿意提出的竞价来进行综合排序，把预估转化率*加价作为最终输出的排序因素。
推荐和广告需要用到乘客端和司机端的各种偏好数据，以及当前场景下的供求关系预测结果。
需考虑的司机端即时场景特征有：
司机与目的地之间距离 司机去目的地的时间成本 司机当日的成交单数（满足司机凑单需求） 司机当前已接单的目的地（商圈、区域、方向）
同时还需要考虑乘客端的即时场景特征：
整个匹配过程如下：
调度过程分为召回订单和订单排序推送两个阶段。从司机端来说，召回订单分为三个层次：
第一个层次是召回个性化的订单，不加价的情形下满足长尾和个性化需求； 第二个层次是召回具有附加值的订单，包括有现金加价的，高价值用户的订单，通勤用户订单； 第三个层次是可能有伤害，但风险略低的订单，也是为了满足核心需求之外的订单，包括为司机赢取奖励或者升级凑单；临时订单（低频用户的订单，非通勤用户订单）；愿意等待的用户根据等待时间长短优先召回。
逐级为司机召回订单，并预估订单转化率，给司机推送他最想接的订单。这是结合推荐系统和广告系统的综合调度系统。
不论是调度系统是一个广告系统还是推荐系统，调度系统的框架就是计算匹配的可能性以及乘客应该付出的代价。基于这个框架，不断去发掘乘客取消订单的原因，不断发掘司机不接订单的原因，把这些原因作为特征加入到调度框架中，以提升订单转换率。
如何发掘司机不接订单的原因，可以通过数据挖掘一批司机进行访谈，比如系统预测可调度性高的司机，但并没有应答，或者比如明明在空驶，推送订单却不被司机接受，这些原因需要深入分析司机背后的心理来决定调度系统的改进。
关于如何设计有效的用户访谈，可以参看《精益数据分析》第15章。
小结
高峰期打车的供求关系不均衡的问题，一直被诟病。我们提议可以把打车看成一个推荐系统和一个广告系统，通过预估转化率，结合乘客的竞价来分配给相应的司机了。这个框架下，最重要的是调度系统，乘客分析、司机分析。
但是，如果实在是你不想进行这么复杂的设计和计算，那么也不要气馁，无人驾驶可能马上就到来了。一旦实现无人驾驶，就可以完全用计算机去调度每一辆车了，而不是通过利用司机的人性来达到推广目的。
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作者：吴迎宾，公众号“数据森林”（data_forest），优酷个性化推荐产品线负责人，5年互联网产品设计经验，目前专注数据智能方向，期待与各界朋友交流切磋。
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