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龙图腾网获悉上海钧正网络科技有限公司申请的专利司机类型的确定方法和装置、数据处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115169432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210573604.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权司机类型的确定方法和装置、数据处理方法是由杨磊;黄磊设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本司机类型的确定方法和装置、数据处理方法在说明书摘要公布了：本说明书提供了司机类型的确定方法和装置、数据处理方法。基于上述方法，具体实施前，可以先利用预设的评分模型，通过处理初始的样本数据，构建得到包含有标注后的正样本数据和标注后的负样本数据的预设的训练集；再利用预设的训练集训练得到预设的分类模型；具体实施时，可以先获取待预测的目标司机的关键因素参数；再通过利用预设的分类模型处理目标司机的关键因素参数，确定出目标司机的司机类型。从而可以充分地利用没有准确标注的初始的样本数据，训练得到精度较高、效果较好的预设的分类模型；进而可以利用该预设的分类模型基于目标司机的关键因素参数，准确地确定出目标司机的司机类型，有效地减少了分类时的误差。

本发明授权司机类型的确定方法和装置、数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种司机类型的确定方法，其特征在于，包括： 获取目标司机的关键因素参数；所述关键因素参数包括以下至少之一：接单能力参数、接单喜好参数、顺路容忍度参数和盈利能力参数； 利用预设的分类模型处理目标司机的关键因素参数，得到对应的目标分类结果；其中，所述预设的分类模型包括利用预设的训练集训练得到的模型；所述预设的训练集为利用预设的评分模型构建得到的； 根据目标分类结果，确定目标司机的司机类型；其中，所述司机类型包括：专职司机和兼职司机； 其中，预设的训练集按照以下方式构建得到：获取多个初始的样本数据；其中，所述初始的样本数据包括样本司机的关键因素参数，所述初始的样本数据包括不自带司机类型标签的样本数据；根据预设的评分模型和样本司机的关键因素参数，通过加权运算，确定出初始的样本数据的关于所对应的样本司机的专职程度的评分结果；其中，所述预设的评分模型包含有关键因素参数的权重值；根据评分结果，从初始的样本数据中筛选出正样本数据进行标注，得到标注后的正样本数据；从初始的样本数据中筛选出负样本数据进行标注，得到标注后的负样本数据；并滤除特征不明显、针对性弱的初始的样本数据；组合所述标注后的正样本数据和标注后的负样本数据，得到预设的训练集； 根据目标司机的司机类型，确定与目标司机相匹配的目标订单推送策略；在目标司机的司机类型为专职司机的情况下，根据目标订单推送策略，从乘客订单池中筛选出有专业性要求，和或，顺路度小于预设的顺路度阈值，和或，乘车时间属于工作时间段的乘客订单，和或，收入大于预设的收入阈值，和或，打包订单，作为相匹配的乘客订单；并向目标司机推送所述相匹配的乘客订单。

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