物流车货匹配搜索排序平台实践
物流行业智能排序与配送算法应用案例研究报告范文
物流行业智能排序与配送算法应用案例研究报告范文智能排序与配送算法在物流行业的应用案例研究一、背景介绍随着互联网的迅速发展，物流行业也正面临着巨大的挑战和机遇。
为了提高物流效率和服务质量，越来越多企业开始应用智能排序与配送算法技术。
本文将通过实际案例来探讨该技术在物流行业的应用和效果。
二、案例背景某电商物流公司是一家规模庞大的企业，每天面临着海量的订单和快递包裹。
为了提高配送效率，他们决定引入智能排序与配送算法技术。
三、算法介绍智能排序与配送算法是一种基于数据分析和数学模型的技术，通过对历史订单数据的分析，能够预测每个物流站点的需求量和配送路线，从而进行最优的分配和排序。
四、应用过程该企业首先收集了大量的订单数据，包括订单时间、距离、重量等信息。
然后利用智能排序与配送算法对这些数据进行分析和处理，生成配送路线和排序结果。
最后，将这些结果与实际需求进行比对，并不断优化算法以适应不同的业务场景。
五、效果评估通过应用智能排序与配送算法技术，该企业的配送效率得到了显著提升。
首先，算法能够准确预测需求量，避免了派车过多或过少的情况。
其次，配送路线的优化使得车辆行驶的里程大幅减少，节省了时间和成本。
此外，智能排序算法还可以根据订单的优先级、地域和时间等因素进行动态调整，提高了配送的准确性和实时性。
六、技术挑战与解决方案在应用智能排序与配送算法技术的过程中，该企业也面临了一些技术挑战。
首先，庞大的订单数据需要进行高效的存储和处理。
其次，算法的运行速度和准确度需要不断优化。
针对这些挑战，该企业采取了多种技术手段，如分布式存储和计算、算法的并行处理等，以提高算法的效率和性能。
七、与传统模式的对比与传统的配送模式相比，智能排序与配送算法技术具有明显的优势。
传统的模式主要依靠人工经验和直觉来进行配送计划，容易出现错误和不合理的情况。
而智能排序与配送算法技术能够基于数据进行全面的分析和优化，使得配送计划更加准确和高效。
八、行业前景和发展趋势随着物流行业的不断发展，智能排序与配送算法技术也将得到进一步的应用和发展。
车货匹配平台
车货匹配平台1.车货匹配平台是指一种在线平台，旨在连接货车运输服务提供商和货物所有者，以便他们能够更高效地进行车辆和货物的匹配。
该平台使货车运输服务提供商能够找到适合他们的运输需求的货物，并帮助货物所有者找到适合他们的运输需求的货车。
本文将介绍车货匹配平台的功能、优势以及如何使用该平台。
2. 功能车货匹配平台具有以下核心功能：•注册和登录：货车运输服务提供商和货物所有者可以通过注册账户并登录到平台来访问其功能。
•车辆和货物发布：货车运输服务提供商可以发布他们的可用货车信息，包括车辆类型、车辆容量和出发地点等。
货物所有者可以发布他们的货物信息，包括货物类型、运输时间和目的地等。
•车货匹配：平台根据货车运输服务提供商和货物所有者的需求，自动匹配合适的货车和货物，以实现高效的运输。
•招标和报价：货物所有者可以在平台上发布招标信息，货车运输服务提供商可以报价。
货物所有者可以选择最合适的报价进行运输合作。
•订单管理：已经匹配成功的订单可以在平台上进行管理，包括订单状态追踪、支付和评价等。
3. 优势车货匹配平台相比传统的货车运输服务有以下优势：•方便快捷：平台的在线操作使货车运输服务提供商和货物所有者可以随时随地访问和操作平台，节省了他们的时间和精力。
•提高效率：平台的自动匹配功能可以快速地找到合适的货车和货物，减少了人工寻找匹配的时间和成本。
•透明可靠：平台提供订单管理功能，使货物所有者可以实时追踪订单状态，货车运输服务提供商可以确保订单的可靠性。
•减少成本：平台通过招标和报价的，帮助货物所有者找到最合适的报价，从而降低了运输成本。
4. 使用方法要使用车货匹配平台，用户需要按照以下步骤进行：1.注册账户：用户需要访问平台的注册页面，并填写注册所需的个人信息。
2.登录账户：注册成功后，用户可以使用其账户信息登录到平台。
3.发布车辆和货物信息：货车运输服务提供商可以发布可用货车信息，货物所有者可以发布货物信息，包括相关的运输要求。
车货匹配解决方案之欧阳美创编
车货匹配解决方案【方案背景】近年来，我国公路运输不断涌现出资源浪费现象，车找不到货、货找不到车的情况在运输市场普遍存在，为了降低物流成本，减少不必要的社会资源浪费，许多企业在互联网的大时代背景下开始探索新的路径，思索如何整合社会运力资源，加快货物流通，由此可见，促进我国公路货运物流的信息流通，实现高效率的车辆和货物配载，降低车辆空载率，对于促进环境友好社会具有重要的社会意义。
为了解决物流行业面临的上述问题，众多方便车主和货主缩小信息不对称的车货匹配信息平台蜂拥而起，成为物流行业的新态势。
尽管车载匹配平台的出现给物流业的发展带来了新的发展机遇，但由于处于发展初期阶段仍然存在许多不足之处。
【需求分析/行业痛点】●货主➢直客1. 车源找车渠道有限2. 运费价格高3.运输过程异常情况处理耗费时间长➢第三方物流1.运力无法满足货源需求2.购车成本和人力成本高3.运力弹性不足，需不断寻求外部货源➢信息部/经纪人1.货源不稳定2. 货源信息真实可靠性不足3. 车辆运营、组织管理标准不统一➢司机（包括车队和个体司机）1. 货源不稳定，寻找货源耗时长2.货源信息真实可靠性得不到保障3.运费拖欠现象频发【方案内容】车货匹配信息平台，在互联网+的背景下，充分利用在线平台实现运输环节的去中介化，通过互联网技术提高信息检索能力和匹配效率，减少因信息不对称问题造成的种种问题，达到去中介化的目的，提高车辆满载率。
主要功能为：业务功能：平台可提供各类车源及货源信息，包含各类车型、货源类型和线路信息的详细内容，同时可获取周边货源信息，掌握车辆位置和联系方式。
在线支付功能：基于互联网+背景的车货匹配平台部分可支持使用网银、支付宝以及银行的担保支付交易平台来支付信息费、运费和货款等方便客户线上支付，降低平台货方和司机的支付风险。
货物在途管理：在车货匹配平台上交接的货物，货源方可以依托GPS/北斗系统随时跟踪货物运输情况，掌握货物在途信息。
数字货运中车货匹配的算法
数字货运中的车货匹配算法是指在智能化的货运平台上，根据货源信息和运力信息，通过一定的算法进行匹配，以达到最优的车货匹配效果，提高货运效率。
下面是一个简单的数字货运中车货匹配的算法介绍：1. 货源和运力信息的收集与处理首先，平台需要收集货源信息和运力信息，包括货物的种类、位置、时间、数量等，以及车辆的车型、车况、路线、价格等。
这些信息需要经过一定的清洗和整理，以便进行后续的算法处理。
2. 算法模型的设计根据货源信息和运力信息的特征，设计相应的算法模型。
常见的算法模型包括基于规则的匹配算法、基于概率的匹配算法、基于机器学习的匹配算法等。
其中，基于机器学习的匹配算法应用最为广泛，因为它可以根据历史数据和实时数据进行自适应调整，达到更好的匹配效果。
3. 算法的实现与应用利用设计的算法模型，对货源信息和运力信息进行匹配处理。
具体的实现方式包括：a. 相似度计算：根据货源信息和运力信息的特征，计算它们的相似度，从而判断它们是否适合匹配。
常用的相似度计算方法包括欧几里得距离、余弦相似度等。
b. 规则匹配：根据事先制定的规则，对货源信息和运力信息进行匹配。
这种方法适用于简单的场景，但无法应对复杂的匹配需求。
c. 机器学习模型匹配：利用机器学习模型，对货源信息和运力信息进行训练和预测，从而找到最优的匹配结果。
这种方法适用于复杂的场景，但需要大量的数据和计算资源。
在数字货运平台上，车货匹配算法的应用可以提高货运效率，降低运输成本，同时也能够提高货主和司机之间的信任度，促进整个行业的健康发展。
具体来说，车货匹配算法的优势包括：1. 提高运输效率：通过智能化的匹配算法，可以快速找到合适的运力，缩短运输时间，提高运输效率。
2. 降低运输成本：通过合理的匹配，可以降低货主和司机之间的运输成本，提高整个行业的竞争力。
3. 提高信任度：通过智能化的平台和算法，可以减少货主和司机之间的信息不对称，提高双方的信任度，促进整个行业的健康发展。
面向物流信息平台的车货匹配推荐研究
面向物流信息平台的车货匹配推荐研究面向物流信息平台的车货匹配推荐研究随着数字化时代的到来，物流行业迎来了快速发展的机遇。
物流信息平台作为物流行业数字化转型的重要组成部分，为解决物流信息不对称、运输效率低下等问题提供了切实的解决方案。
然而，在物流信息平台中，车货匹配一直是一个重要的问题。
通过精准的车货匹配，可以实现货物的高效运输，并降低物流运输成本。
因此，针对面向物流信息平台的车货匹配推荐进行研究，具有重要的现实意义和研究价值。
一、物流信息平台的车货匹配问题在物流信息平台中，车货匹配问题主要包括两个方面的内容，即车辆匹配货物和货物匹配车辆。
车辆匹配货物是指根据车辆的特点、装载要求等信息，将适合的货物分配给相应的车辆，以使得运输过程中的车辆资源得到最大化利用。
货物匹配车辆是指根据货物的性质、体积、重量等信息，选择适合的车辆进行运输，以保证货物的安全和运输效率。
针对车货匹配问题，传统的方法主要依靠人工调度，但由于物流需求的复杂性和庞大性，人工调度存在调度效率低、匹配结果不准确等问题。
因此，研究面向物流信息平台的车货匹配推荐算法具有重要的理论和实践意义。
二、面向物流信息平台的车货匹配推荐算法1. 信息获取与挖掘为了进行有效的车货匹配推荐，首先需要获取和挖掘车辆和货物的相关信息。
物流信息平台可以通过数据采集、数据挖掘等技术手段，获取车辆和货物的实时信息。
例如，通过GPS定位系统获取车辆位置信息，通过物联网技术获取货物的温度、湿度等信息。
同时，还可以通过历史数据分析，挖掘车辆和货物之间的潜在关联性。
2. 特征提取与匹配在获取车辆和货物信息后，需要进行特征提取与匹配。
特征提取是将车辆和货物的信息转化为可计算的数值表示，常用的特征包括车辆的载重能力、运输距离、运输时间等，货物的体积、重量、运输需求等。
匹配是将车辆和货物的特征进行比对和匹配，并计算匹配度。
常用的匹配算法包括基于距离的匹配、基于相似度的匹配等。
3. 推荐模型与优化在进行车货匹配推荐时，可以应用推荐模型进行匹配结果的预测和优化。
货运平台哪个好
货运平台哪个好货运APP软件，已经成为了物流同城货运的“宠儿”。
无论是搬家还是运送货物，我们只需一键下单，非常便利。
货运平台哪个好 1？以下是货运APP排行榜，看了更容易选择：第一名：货车帮中国最早做车货信息匹配的企业之一，最终的定位模式便是货运行业的垂直“京东”。
在全国有472个服务门店，覆盖了所有的二线城市，除了西藏以外，这些门店配备了大量的地勤人员，帮助司机除了开车以外的一切服务，被称为物流圈的滴滴打车。
目前，货车帮已经与运满满合并，为司机朋友提供更多的服务。
第二名：运满满是一个基于移动互联网技术，致力于道路运输行业的免费手机分销平台。
简单来说就是为车找货，为货找车，提供全面的信息和交易服务。
第三名：美泰物流网美泰物流网不是传统的“车货匹配”平台，而是“货+网点+车+人”构建的“一站式物流直供平台”；其通过线上、线下网点完成订单的集成，货物的集、散；通过运输车辆完成网点之间货物的空间移动。
美泰物流网依据开放、合作、透明、共赢的平台建设理念，将全国范围内各点、线、区域：精益、专业的中小型物流服务商聚集起来，共同构建一个强大的、覆盖全国的物流服务网络；与此同时通过各网点将全国范围内的优质运力聚集到平台上来，所有运输车辆均经网点认证、培训上岗。
货、网点、车辆、人等要素资源通过美泰物流网平台实现无缝对接、协同作业，共同为用户提供“安全、平价、优质、透明”有价值的物流服务。
购物去天猫，物流上美泰。
第四名：罗计物流罗物流综合运用移动互联网技术、数据挖掘技术、搜索匹配技术，为用户提供最便捷、最智能的找货找车服务。
该软件相对传统配货软件，在智能配货、服务模式等方面均取得了新的突破：罗计通过GPS定位为用户智能推荐身边货源、司机，并利用云服务第一时间更新车源货源信息。
罗计物流免费为司机和货主提供货源/车源信息，最大限度降低了司机和货主的时间成本。
第五名：58速运58到家是58同城斥资3亿美元打造的互联网模式的上门服务品牌。
网络货运模式车货匹配问题研究现状综述
第53卷第3期2024年3月甘肃科技纵横Gansu Science and Technology InformationVol.53No.3Mar.2024DOI:10.3969/j.issn.1672-6375.2024.3.0070引言网络货运平台的应用普及是提升物流效率的重要举措[1]。
从目前来看，网络货运是指由其业务经营人借助互联网服务平台整合运输车辆、货物等资源并进行合理配置，以承运人身份与货主签订道路运输服务合同，再委托实际承运人完成货物运输的一项经营管理活动。
在此过程中，网络货运经营者作为第一承运人承担实际承运人的主体责任[2]。
网络货运平台这一概念源于早期的无车承运人模式，无车承运人模式最早出现在美国，无车承运模式的深入发展使得各位学者认识到了无车承运人的重要作用和发展趋势[3]。
目前，国外对网络货运的研究主要聚焦在平台的算法设计[4]181。
国内学者最早于2011年对网络货运进行研究。
董娜[5]最先对无车承运人的情况做了阐释，认为网络货运是基于互联网技术的物流模式，将传统的物流链条打通，实现了全球货物的及时、快捷、安全运输。
目前国内对网络货运研究主要集中于网络货运平台的经营模式[4]181。
网络货运模式日益引起学者的高度关注和研究兴趣，国内外学者对于网络货运平台的技术框架和业务模式已有较为全面的综述，但缺乏对于网络货运模式中车货匹配问题的研究综述。
因此，文章从网络货运中车货匹配这一关键环节入手，全面归纳与评述订单整合问题、车辆配载问题的数学建模及求解算法的研究进展。
1车货匹配问题分类及特征2019年，交通运输部和国家税务总局联合发布《网络平台道路货物运输经营管理暂行办法》，科学界定了网络货运平台的运营模式和操作流程[6]。
货运流程共有8个环节：货源发布、货主选择物流公司、物流公司接单、车货匹配、运输配送、确认收货、结算付款、售后服务。
车货匹配是提升货运平台运作效率的关键环节之一。
科技系统在物流行业中的应用
科技系统在物流行业中的应用如下是有关科技系统在物流行业中的应用：第一、车货匹配系统使用科技系统完成物流运输中的车货匹配。
物流企业可以利用人工智能技术，结合自身资源打造全新的货运匹配平台。
基于自身货源建立数字化货运平台，低价获取社会运力。
第二、无人驾驶体系使用机器学习和深度学习打造无人物流驾驶体系。
国内物流业面临着干线运输司机短缺问题，无人驾驶技术可以提高物流效率，降低交通运输过程中的安全事故，克服人为因素所带来的诸多痛点。
商用车无人驾驶技术会在港口等特殊场景率先使用，在高速公路干线得到普及，并与车联网车路协同等技术结合，推动整个公路运输体系智能化。
第三、图像、视频识别图像、视频识别与理解技术，结合GIS、多媒体压缩和数据库技术，有效建立起可视化的仓储管理、订单管理、车辆管理系统。
在智能仓库管理系统中，基于图像、视频识别分析技术的监控设备将视频、图像等数据信息汇集于主控中心，便于各级决策人获得前端仓库异常状况，从而实现及时决策、指挥调度、调查取证。
在智能订单管理、车辆管理系统中，图像、视频识别分析技术可有效实现订单跟踪管理，并降低运输过程中货物的损毁、丢失等问题，从而帮助制定生产计划与排产，保证货物及时、安全地到达目的地。
第四、语音识别技术使用语音识别技术优化智能客服系统。
语音识别是包含特征提取技术、模型训练技术以及模式匹配准则在内的智能科技，是让机器通过识别与理解，把语音信息转变为相应的文本符号。
在物流领域，语音识别已成为电话信道上最为重要的应用之一。
基于语音识别技术的客服座席，可实现客户语音的可视化和智能分析，辅助人工座席迅速完成词条和关键字识别，并进行关键知识库与知识点的搜索匹配，从而提高物流行业客服坐席的工作效率、服务质量与电话接通率。
第五、智能化场站管理智能化物流场站管理、仓库作业。
为实现垛口、车辆、物理格口的自动协同，进场车辆调度引导、智能停靠，可通过对运输车辆进行智能扫描、装卸垛口加装智能传感器等手段。
车货匹配平台运营优化研究
引言目前货运企业呈现出多、小、 散、弱的特征，即经营主体多、企业规模小、运输组织松散、竞争力和抗风险能力弱，产业的组织化水平很低；并且政府部门对运输主体行为的不可控，规范管理工作长期不到位。
从而造成了目前货运市场失灵、货运信息不对称、资源错配、效率低下、成本极高的局面[1]。
近两年随着移动互联网的发展，“滴滴打车”模式的成功，货运市场移动互联网已成发展趋势，车货匹配的概念从而产生。
车货匹配平台除去了中间利益支柱，使货主和车主能够直接接触和交易；同时解决了信息不对称的问题，使货主能够快速找到车，车主快速找到货，直接在手机上完成整个交易，并且可以提前预约，方便快捷、节约时间和成本（如图1，图2）。
但这依然只是表面现象。
用户体验不满意，信誉存在问题，黏性不足等问题，阻碍着车货匹配平台的发展。
因而探讨车货匹配平台运营现状，剖析存在的问题，对车货匹配平台运营模式进行优化，有利于货运市场改善“散、小、乱”特征，整合资源、组织运力，促进车货匹配平台的健康发展，提升车货匹配服务，更好满足用户需求。
1.移动车货匹配平台的主要问题车货匹配平台从货运市场黑板发展到手机移动端平台，解决了货运信息共享和车货匹配信息不对称的问题，提高了车主和货主的货运服务。
但在车货匹配平台的发展中，随着车主和货主实现了直接接触，不需要中介和信息部；信息的扁平化和市场的透明性提高，车货匹配平台出现了许多问题。
1.1平台缺乏核心竞争力车货匹配平台目前可复制性太强，盈利模式比较尚不清晰、车货匹配平台运营优化研究文/胡培 孙玺慧 张东芳摘 要：在“互联网+物流”的发展中，车货匹配平台已经成为其中的一个重要分支，推动着公路货运信息化、平台化。
本文以车货匹配平台发展为研究对象，结合对杭州地区货运市场和车货匹配平台的调研，通过剖析车货匹配平台在解决信息不对称、促进车货对接匹配的现状中所存在的信誉体系、结算支付等问题，尝试建立了车货匹配平台优化模型，研究车货匹配平台一体化在线闭环交易模式，具体从车货匹配平台自身、政府、货主、车主四方面提出优化措施。
物流车辆调度平台的设计与优化
物流车辆调度平台的设计与优化一、引言随着电子商务的快速发展和城市化进程的加速推进，物流业已成为当今经济领域中不可或缺的一环。
同时，物流配送车辆是物流行业不可或缺的运输手段，对于物流企业而言，如何合理规划物流车辆的运输路线，保证货物及时准确地到达目的地，成为了企业管理中的瓶颈问题。
现有的物流车辆调度方法存在着问题。
常用的调度方法是贪心算法。
这种方法指定一种排序规则，比如运送货物的重量、货物的交货时间和距离等，然后根据这个规则进行排序并选择最优的运输路径。
但是，贪心算法会忽视一些重要因素，比如车辆的容量、交通拥堵等。
因此，调度的结果可能并不是最优的。
随着智能物流信息化的发展，物流企业利用技术手段来实现物流车辆调度的优化已成为一种趋势。
本文将介绍物流车辆调度平台的设计与优化。
二、物流车辆调度平台的架构物流车辆调度平台包含三个模块：调度算法模块、数据平台模块和终端应用模块。
调度算法模块中，我们根据现有的最优化调度算法，采用遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等不同的优化方法，进行不同的调度优化方案，以实现可优化和具有智能化处理的调度方案。
数据平台模块是整个平台中最为重要的内容，它包含了各类数据、模型和规则，构成车辆调度的逻辑依据。
平台利用深度学习与数据挖掘技术，对大数据进行分析处理，打造可靠的物流调度预测模型，统计出物流运输需求与现有应用场景，最终完成高质量车辆调度方案的形成。
终端应用模块包含了调度指令下达、车辆运行监控、路径优化报警、持续优化建议等功能，这些都是为物流企业和司机提供协作管理、实时调度和大数据分析的载体。
物流车辆调度平台的核心功能是自动化调度，而且该平台还需要具有一定的安全性，以避免故障或故意破坏从而带来的损失。
因此，在架构设计中需要考虑到如何确保平台高效稳定的运行。
三、物流车辆调度平台的优化特点1、数据决策智能化。
数据透视是实现物流车辆调度优化最重要的环节，平台必须支持数据挖掘、建模以及机器学习等各种不同的数据决策方式，以提供更可靠全面的决策参考，同时让企业每日车辆调度实现真正智能化的管理。
车货供需匹配模型与算法研究综述
第22卷第1期2024年03月交通运输工程与信息学报Journal of Transportation Engineering and InformationVol.22No.1Mar.2024文章编号：1672-4747（2024）01-0191-15车货供需匹配模型与算法研究综述徐新昊1，张小强*1，2，3，杨云1，王光超4（1.西南交通大学，交通运输与物流学院，成都611756；2.综合交通大数据应用技术国家工程实验室，成都611756；3.综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室，成都611756；4.华中师范大学，信息管理学院，武汉430079）摘要：随着货车保有量及货运需求的迅速增长，车货供需匹配问题成为了货运电子商务平台的核心和热点。
本文主要针对车货供需匹配问题从模型和算法两个方面对现有文献进行梳理和总结。
在车货供需匹配模型方面，考虑的优化目标主要包括满意度、公平性和稳定性三个方面的评价指标，根据应用场景，将车货供需匹配模型分为一对一、一对多和多对多三类，其中一对一车货供需匹配模型针对整车运输，其他两种则对应零担运输。
随着三种应用场景的模型复杂程度越来越高，相应求解难度、求解时间也呈现递增趋势。
在车货供需匹配算法方面，根据货运需求数据的结构与特点可以划分为最优化算法、人工智能算法、推荐算法以及其他算法四类：对于小规模、时效性要求不高的货运需求，可以根据模型的特点与特性设计最优化求解算法；对于大数据、交互性数据或实时性要求高的货运需求，人工智能算法和推荐算法则是车货供需匹配问题的有效途径，其中人工智能算法通过预测车主行为或匹配结果实现匹配任务，而推荐算法可以针对车货需求大数据实现有效的召回并推荐。
最后，本文总结了现有研究的不足之处，并从中归纳出三个值得进一步研究的方向：一是结合实际业务场景和车货信息大数据背景，提高车货供需匹配方法的实际可行性；二是进一步挖掘更多的评价指标，如车主偏好以及订单目的地接单概率等指标；三是关注车货供需匹配的实时决策问题，重点考虑货运需求的动态随机性以及平台和车主的长期收益目标。
公路货运车货匹配研究综述.docx
公路货运车货匹配研究综述Abstract： Along with our country highway freight continuous development. The problems of asymmetric information of vehicle and cargo matching and low efficiency of cargo matching are becoming more and more serious. Aroused widespread concern in government enterprises and academia，Therefore，the problem of matching goods and cargo needs to be solved. This paper is based on three aspects： decision modeling， theoretical methods and information platform. Summarized the main points of domestic and foreign scholars on the matching of vehicle and cargo， Reviewing the optimization problems and model features in the field of research，And put forward the main problems that should be paid attention to in the future.Key words： highway freight;vehicle cargo match;information platform0 引言公路货物运输业一直是国民经济发展中的一个基础性和先导性产业。
拉货找货源用什么平台最好
拉货找货源用什么平台最好
1、快递滴滴。
是在中国物流与采购联合会、中国城市科学研究会的技术指导下，由中物智富有限公司研发的智慧物流信息平台。
2、卡车帮。
国内最早匹配车货信息的企业之一，在此之前主要做货运和运力的对接，形成运力池。
对于货车日常支出占20%以上的油品业务，货车帮与2000多家油站合作。
货车帮通过利用大数据，支持油站智能推荐、加油路线规划、热点加油站错峰加油机制设置等服务。
汽车油增值业务的GMV（总营业额）单月超过1.5亿。
3、满满满：
基于云计算、大数据、移动互联网和人工智能技术的货运调度平台。
满满平台拥有超过520万实名注册重卡司机，125万货主。
货物日成交量136亿吨公里，日交易额约17亿元，覆盖全国334个城市。
4、巴巴速配。
巴巴速配是一款空汽车配送的物流软件。
用户可以通过手机和电脑查询配送信息，适合还车找货和还车。
适用于配送站、物流公司、运输公司、货物中介、物流干线、零担托运、物流园区、生产贸易企业在物流调度中使用。
5、罗吉物流。
罗物流作为以车辆经纪业务为主体的运输解决方案提供商，旨在建立智能物流，为大客户、中小企业主、货代寻找需求匹配的最佳载体。
6、货拉拉。
它是一个互联网物流服务平台，提供城际/城际货运服务。
该平台涵盖多达8种车型，从小型面包车到9米6的卡车。
一对多车货供需匹配排序模型的设计
创新论坛科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald255DOI：10.16660/ki.1674-098X.2020.12.255一对多车货供需匹配排序模型的设计①周扬帆(湖南财经工业职业技术学院 湖南衡阳 421002)摘 要：物流产业在我国经济发展中发展着重要的作用。
物流发展水平的高低决定了企业产品流转效率以及产品运输成本。
在我国，公路运输是一种重要的运输方式，其在发展的过程中较为突出的是车货供需匹配不平衡问题。
笔者借助计算机互联网技术，设计了一种一个需求方对多车供需匹配排序模型，旨在为公路物流产业的发展提供一定的技术支持与帮助。
关键词：车货供需匹配 交易信息 排序模型中图分类号：U495 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2020)04(c)-0255-02①课题来源：本文是2019年衡阳市科技局项目（基于深度学习的物流库存业务量预测的研究，项目编号：2019-70）的研究成果。
作者简介：周扬帆（1982—），女，汉族，湖南衡阳人，本科，副教授，研究方向：计算机、物流、电子商务。
1 一对多匹配问题评述1.1 概述在该匹配模型中，应用综合因素评定模式进行车货匹配。
该匹配模型可以有效解决车主难以寻找合适货源的问题，同时也可以解决物流运输需求方难以寻找合适运输车主的问题。
1.2 模型假设前提条件首先，该系统高效运转的前提条件是运输方和货物运输需求方熟悉该匹配系统，车主能够自觉主动的在第一时间于系统内更新自身的运输状况。
货物运输需求方能够在第一时间及时上报自身的货物运输需求。
除此之外，另一个重要假设条件为在该系统上供求源均保持充足状态。
如果在货物运输需求方在上报运输需求相关信息以及运输车主在上报自身运载情况是没有输入参数的字段，系统将该行为自动识别为无要求，数值标识为0。
系统平台在进行运输时间成本和经济成本计算的过程中，不考虑在实际道路交通运输过程中产生的异常费用支出。
基于双塔模型的车货匹配方法
基于双塔模型的车货匹配方法
王成浩;方芳
【期刊名称】《信息与电脑》
【年(卷),期】2022(34)12
【摘要】车货匹配是网络货运平台的核心功能,车货匹配方法一直是人们关注的焦点。
然而,研究中并没有重视大规模历史数据,且很少与深度学习的方法相结合。
针对上述问题,本文利用双塔模型来解决车货匹配问题,通过对历史数据的处理与学习,预测司机点击货物的概率,通过某网络货运平台所提供的数据集进行实验。
实验结果表明,双塔模型可以高效地处理数据,而且具有不错的准确性。
【总页数】3页(P35-37)
【作者】王成浩;方芳
【作者单位】合肥工业大学管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP39;F259.2
【相关文献】
1.基于模糊群决策方法的车货供需匹配研究
2.一对多车货供需匹配排序模型的设计
3.基于画像技术的车货匹配与精准化推荐方法研究
4.基于Stacking集成学习的车货匹配模型研究与实证分析
5.车货匹配中考虑注意力机制的基于SENet双塔模型的司机点击率预测模型
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设计要点 - “算子子”的通用用性与定制化
• 方法 • 框架层，召回、打分、排序等“算子”的实现通用化
ຝӾጱ ᭗አʼnᓒৼŊ 2SHUDWRU
召回”算子子“ 按不不同召回场景，取其对 应的业务层传入入的召回参数
设计要点 - “算子子”的通用用性与定制化
• 方法 • 业务层，则通过OperatorPreChecker等“胶水”代码关联起来
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2
1
Tn-3 Tn-2 Tn-1 Tn
2
3
2
1
1
1
1
时间轴
20分钟无无反馈货源平台 根据算法自自动刷新
特定路路线和场景下穿插出发地周边 无无反馈货源
高高价值货源召回
同颜色色代表匹配或近似匹配
- 装卸货地 - 距我附近 - ⻋车⻓长范围 - ⻋车型
匹配目标：效率！
司机 货主 请求时间 货源信息
在业务层召回“算子子”的PreChecker 实现
设计要点 - “算子子”的通用用性与定制化
• 方法 • 按场景将“算子”编排配置成SearchPlanTemplate
多“楼层”SearchPlanTemplate 配置
Layer 1
Layer 2
Layer 3
设计要点 - “算子子”的通用用性与定制化
物流⻋车货匹配业务中的搜索排序平 台实践
冯鑫
满帮集团车货匹配团队负责人
自自我介绍
2016年5月加入货车帮，之后负责车货匹配后台系统架构、研发及技术管理工作。 加入满帮集团之前，在IBM中国研发中心和创新研究院工作，资深架构师，有多个大型 产品（IBM ECM、FileNet、Websphere Commerce）的研发和架构经验。
发布时间距当前5分钟以外
发布时间倒序
策略略1
Layer 3
用用户 所选“出发地”为“区”则上升到“市”
发布时间距当前5分钟以外
一一层按装货距离排序； 二二层距离接近则按发布时间倒序
Layer 1
精确匹配用用户 所选“出发地”目目的地为用用户附近X
发布时间距当前5分钟内
卸货距离小小于20KM 按发布时间倒序
Recall -1
Recall -2
…
Enhance
Stage
SearchPlan Model
设计要点 - 统一一领域模型
调用用层创建SearchContext 传入入基本查询信息
设计要点 - 统一一领域模型
一一个SearchStage实例例则由StageExecutor和这个 Stage中的Operator组成
一一个SearchPlan实例例 由配置出来的SearchStage组成
execType 决定了了Operator执行行行的方方式(并行行行/串串行行行）
设计要点 - “算子子”的通用用性与定制化
• 问题 • 如何能够快速扩展实现搜索排序场景并不断迭代？
设计要点 - “算子子”的通用用性与定制化
SearchPlanExecutor
Load
Iterate search stage
SearchStageExecutor
框架核心心逻辑组件
SearchPlatformMgr
XXXSearchPlan Template
IntelliPush SearchPlanTemplat
IntelliSort SearchPlanTemplat
系统研发目目标
• 不同场景下，工程与算法同学对场景策略并行扩展开发与部署
• 底层召回与排序等服务实现的通用性、扩展性 • 搜索排序策略的实现可以做到部分配置化 • 平台稳定性及性能 • 围绕匹配效率的策略优化
搜索排序平台系统架构
设计要点 - 统一一领域模型
• 问题 • 早期逻辑实现不易扩展 • 领域模型抽象度不够
召回与排序逻辑
Layer 4
出发地周边货源匹配
发布时间距当前5分钟内
按发布时间倒序
策略略23
设计要点 - “算子子”的通用用性与定制化
• 方法 • 查询分析“算子”按场景定制，拼接入参
按逻辑不不一一样 按“场景”粒度决定放一一个QA还是多个
• 例子 • 多“楼层”召回排序
司机进入入某场景搜索入入口口
出发地选择“城市/区”
目目的地选择“城市/区”
出发地选择“城市/区 ”
目目的地选择“附近”
用用户输入入
Layer 1
精确匹配用用户 所选“出发地”“到达地”
发布时间距当前5分钟内
发布时间倒序
Layer 2
精确匹配用用户 所选“出发地”“到达地”
目目录
• 物流车货匹配业务场景简介 • 系统研发目标 • 车货匹配业务搜索排序平台系统架构 • 设计要点 • 未来展望
物流⻋车货匹配业务场景简介
• 货主发布货源信息，司机主要通过搜索列
表来进行找货，但场景有细分
• 货源消息有比较高的时效性 • 列表召回与排序考虑了价值性、公平性
物流⻋车货匹配业务场景简介
• 方法 • 将各场景模型，统一到一个领域模型，即
SearchPlan。支撑如下场景：
• 司机“找”货 • 货“找”司机
Scen
User
Device
SearchInput
…
SearchContext +
SearchResult
Query Analyse
Recall
Merge
Rank
Sort
Pagination
• 方法 • SearchPlan在框架层中解析执行
SearchResult
SearchContext
Return search result
Pass search input
SearchPlatformDispatcher
SearchPlanBuilder Generate search plan
并行行行一一路路召回A类货
穿插在首首部前两个位置 （按50%概率展示）
Layer 2
精确匹配用用户 所选“出发地”目目的地为用用户附近X
发布时间距当前5分钟以外
卸货距离N小小于20KM 按N由小小到大大排序
Layer 3
精确匹配用用户 所选“出发地”目目的地为用用户附近X
发布时间距当前5分钟以外
运卸输货距离N小小于20KM 按N由小小到大大排序