使用学习排序技术精确定位包裹投递位置
问题背景
对于送货司机而言，准确找到包裹投递的门阶位置异常困难。门牌号可能被植被遮挡或完全缺失，某些社区使用杂乱无章的编号系统，而多栋建筑组成的综合体有时共享同一个街道地址。
当司机确认投递时，应用程序会记录当前的GPS位置，但该位置可能位于客户门口与停在路边的送货车辆之间的任何地点。在城市"峡谷"环境中，由于对GPS卫星的视线严重受限，测量误差可能非常显著。
技术方法
借鉴信息检索领域的学习排序技术，将其应用于从历史GPS数据预测投递位置坐标的问题。该方法通过二元分类器模型处理点对数据，训练模型选择更接近标注点的候选位置。
关键创新点
-
候选位置生成：首先对历史GPS投递位置进行稀疏化处理，每个紧密点群仅保留一两个代表点，并在附近建筑物表面添加潜在候选点
-
特征工程：每个候选点的特征向量包括：
- 基于历史GPS测量点密度的特征
- 基于附近地图数据的特征（到最近街道、停车场、建筑物的距离等）
- 上下文特征（历史投递次数、附近建筑轮廓数量等）
-
模型架构：使用随机森林作为主要机器学习模型，包含约30个决策树的集成学习器。每个决策树对选定数据属性执行系列评估产生分数，所有树分数的平均值即为模型对给定输入项的总体评分
实验结果
与质心计算和核密度估计（KDE）等传统方法相比，新方法（GeoRank）表现显著更优：
- 在纽约州投递数据上，新方法的误差远低于性能最佳的基线方法KDE
- 模型能够有效避免选择街道或停车场中间等不合理位置
- 即使在地图数据不完整的区域也表现出一定韧性
性能对比显示，GeoRank模型明显优于基线方法，与总是选择最接近真实门阶位置的候选点的oracle方法相比也表现良好。
实践价值
通过将该技术投入实际应用，大幅提高了投递效率，为最终里程配送的客户和司机带来了实质性好处。该方法成功解决了多模态分布中选择低密度点的常见错误，并能有效利用在线地图信息等多种信号源。