本公開涉及計(jì)算機(jī)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種訂單分配方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著叫車軟件深入人們的生活，隨著出行頻率升高，多數(shù)人在時(shí)間相對(duì)悠閑的時(shí)候更愿意選擇共享出行。在共享出行時(shí)，第一個(gè)拼車用戶在上車后在接后面幾個(gè)拼友的過程中會(huì)遇到很多體驗(yàn)上的問題。如圖1所示，比較典型的情況為掉頭去接后面幾個(gè)拼友，對(duì)于第一個(gè)拼車用戶a來說，目的地在南邊，但是上車后去被告知需要去北邊接另一名拼車用戶b，這會(huì)直接影響先上車拼車用戶對(duì)共享出行的選擇意愿，從而嚴(yán)重影響用戶留存，也大大影響了拼成率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本公開提供一種訂單分配方法及裝置，可以解決現(xiàn)有技術(shù)中載有拼車用戶的車輛去接駕另一個(gè)拼車乘客需要調(diào)頭的問題，從而減輕先上車拼車乘客對(duì)時(shí)間的敏感度，提高拼車乘客的用戶體驗(yàn)。

第一方面，本公開提供了一種訂單分配方法，所述方法包括：

獲取當(dāng)前訂單中終端的當(dāng)前位置與終點(diǎn)位置，生成第一乘車路徑；

獲取拼車請(qǐng)求訂單中乘客的起點(diǎn)位置與終點(diǎn)位置，生成第二乘車路徑；

根據(jù)所述第一乘車路徑與所述第二乘車路徑利用預(yù)測模型判斷車輛是否需要調(diào)頭前往所述第二乘車路徑的起點(diǎn)位置；所述調(diào)頭是指，在訂單匹配成功時(shí)車輛前往所述第二乘客的起點(diǎn)位置需要將方向盤旋轉(zhuǎn)預(yù)設(shè)角度，或者連接左轉(zhuǎn)或右轉(zhuǎn)；

若不需要該車輛調(diào)頭則當(dāng)前訂單與該拼車請(qǐng)求訂單匹配成功，向所述終端以及客戶發(fā)送拼車匹配成功消息。

可選地，所述方法還包括：當(dāng)當(dāng)前訂單與該拼車請(qǐng)求訂單匹配失敗時(shí)，將所述拼車請(qǐng)求訂單分配給符合條件且當(dāng)前為空車狀態(tài)的車輛，并向該當(dāng)前為空車狀態(tài)的車輛以及發(fā)起拼車請(qǐng)求的乘客發(fā)送拼車請(qǐng)求訂單匹配成功消息。

可選地，所述預(yù)測模型通過以下步驟獲取，包括：

獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)拼車請(qǐng)求訂單的歷史數(shù)據(jù)；

利用所述歷史數(shù)據(jù)對(duì)線性回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練以獲取拼車預(yù)測模型。

可選地，所述線性回歸模型為邏輯回歸模型、支持向量機(jī)模型和最小二乘法中的一種或者多種。

可選地，所述邏輯回歸模型采用以下公式表示：

預(yù)測變量x＝x時(shí)，目標(biāo)變量y＝1的概率如

預(yù)測變量x＝x時(shí)，目標(biāo)變量y＝0的概率如

第二方面，本公開實(shí)施例還提供了一種訂單分配裝置，所述裝置包括：

第一路徑生成單元，用于獲取當(dāng)前訂單中終端的當(dāng)前位置與終點(diǎn)位置，生成第一乘車路徑；

第二路徑生成單元，用于獲取拼車請(qǐng)求訂單中乘客的起點(diǎn)位置與終點(diǎn)位置，生成第二乘車路徑；

判斷單元，用于根據(jù)所述第一乘車路徑與所述第二乘車路徑利用預(yù)測模型判斷車輛是否需要調(diào)頭前往所述第二乘車路徑的起點(diǎn)位置；

分配單元，用于在當(dāng)前訂單與拼車請(qǐng)求訂單匹配成功時(shí)，向所述 終端以及客戶發(fā)送拼車匹配成功消息。

可選地，所述分配單元還用于在當(dāng)前訂單與拼車請(qǐng)求訂單匹配不成功時(shí)，向符合條件且當(dāng)前為空車狀態(tài)的車輛以及發(fā)起拼車請(qǐng)求的乘客發(fā)送拼車請(qǐng)求訂單匹配成功消息。

可選地，所述分配單元通過以下步驟獲取所述預(yù)測模型，包括：

獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)拼車請(qǐng)求訂單的歷史數(shù)據(jù)；

利用所述歷史數(shù)據(jù)對(duì)線性回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練以獲取拼車預(yù)測模型。

可選地，所述分配單元中的線性回歸模型為邏輯回歸模型、支持向量機(jī)模型和最小二乘法中的一種或者多種

可選地，所述分配單元中的線性回歸模型采用邏輯回歸模型，且所述邏輯回歸模型采用下式表示：

預(yù)測變量x＝x時(shí)，目標(biāo)變量y＝1的概率如

預(yù)測變量x＝x時(shí)，目標(biāo)變量y＝0的概率如

由上述技術(shù)方案可知，本公開實(shí)施例通過獲取終端的當(dāng)前位置生成第一乘車路徑以及請(qǐng)求拼車的乘客的起點(diǎn)位置與終點(diǎn)位置生成第二乘車路徑。根據(jù)第一乘車路徑與第二乘車路徑判斷車輛是否需要調(diào)頭前往所述第二乘車路徑的起點(diǎn)位置，只有無需車輛調(diào)頭時(shí)才將拼車請(qǐng)求訂單分配給當(dāng)前車輛。這樣當(dāng)前車輛在接其他乘客時(shí)不會(huì)反向，從而不會(huì)加重先上車乘客對(duì)時(shí)間的敏感度，提高了用戶體驗(yàn)。

附圖說明

通過參考附圖會(huì)更加清楚的理解本公開的特征和優(yōu)點(diǎn)，附圖是示意性的而不應(yīng)理解為對(duì)本公開進(jìn)行任何限制，在附圖中：

圖1是現(xiàn)有技術(shù)中車輛需要調(diào)頭去接請(qǐng)求拼車乘客的示意圖；

圖2是本公開一實(shí)施例提供的一種訂單分配方法流程框圖；

圖3是本公開另一實(shí)施例提供的一種訂單分配方法流程框圖；

圖4是本公開又一實(shí)施例提供的一種訂單分配方法流程框圖；

圖5是本公開實(shí)施例提供的一種訂單分配裝置結(jié)構(gòu)框圖；

圖6是本公開實(shí)施例提供的另一種訂單分配裝置結(jié)構(gòu)框圖。

具體實(shí)施方式

為使本公開實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本公開實(shí)施例中的附圖，對(duì)本公開實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本公開一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒竟_中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本公開保護(hù)的范圍。

應(yīng)理解的是，雖然下文中主要針對(duì)打車/用車應(yīng)用，但本公開的實(shí)施例并不限于此，其還可適用于其他交通工具(諸如，非機(jī)動(dòng)車、私家車、船舶、飛行器等)的拼單提示，尤其是未來出現(xiàn)的家用或商用交通工具所述運(yùn)輸客體也并非限定于乘客，亦可包括快件、餐食等需要運(yùn)輸/運(yùn)送物。

第一方面，本公開實(shí)施例提供了一種訂單分配方法，如圖2所示，所述方法包括：

s11、獲取當(dāng)前訂單中終端的當(dāng)前位置與終點(diǎn)位置，生成第一乘車路徑。

第一乘客在起點(diǎn)乘坐車輛(出租車、順風(fēng)車、私家車等)，并將終點(diǎn)位置告知司機(jī)。此時(shí)可以通過第一乘客客戶端(移動(dòng)終端)、司機(jī)的移動(dòng)終端，如手機(jī)或者車載終端將第一乘客的起點(diǎn)位置與終點(diǎn)位置上傳于服務(wù)器。服務(wù)器獲取數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容，依據(jù)經(jīng)驗(yàn)值生成第一乘車路徑。

需要說明的是，該第一乘車路徑并不是固定的。服務(wù)器還會(huì)根據(jù) 實(shí)時(shí)的交通擁堵情況(例如所用時(shí)間最短、距離最短、所經(jīng)歷的紅綠燈最少等情況)生成最合適的第一乘車路徑。通常情況下，用戶會(huì)考慮選擇所用時(shí)間最少的第一路徑。

還需說明的是，本公開實(shí)施例中當(dāng)乘客選擇第一乘車路徑后，該第一乘車路徑被固定。但是隨著車輛的移動(dòng)，車輛的當(dāng)前位置到終點(diǎn)位置的距離是不斷減少的。因此在后文中都是以車輛的當(dāng)前位置做參考的，此時(shí)就需要服務(wù)器采集該車輛的當(dāng)前位置。

s12、獲取拼車請(qǐng)求訂單中乘客的起點(diǎn)位置與終點(diǎn)位置，生成第二乘車路徑。本步驟與步驟s11相同，不再一一贅述。

s13、根據(jù)所述第一乘車路徑與所述第二乘車路徑利用預(yù)測模型判斷車輛是否需要調(diào)頭前往所述第二乘車路徑的起點(diǎn)位置。

本公開實(shí)施例中在獲取第一乘車路徑與第二乘車路徑以后，利用預(yù)測模型對(duì)當(dāng)前訂單與拼車請(qǐng)求訂單進(jìn)行匹配預(yù)測。匹配預(yù)測的一個(gè)主要考慮指標(biāo)就是該車輛在接請(qǐng)求拼車的乘客時(shí)是否需要調(diào)頭。本公開實(shí)施例中調(diào)頭是指，若訂單匹配成功車輛前往所述第二乘客的起點(diǎn)位置需要將方向盤旋轉(zhuǎn)預(yù)設(shè)角度，或者至少連接左轉(zhuǎn)或右轉(zhuǎn)兩次。

需要說明的是，本公開實(shí)施例中預(yù)設(shè)角度是指與180度的差值在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的角度，例如120度～240度。當(dāng)然，本領(lǐng)域技術(shù)人員也可以根據(jù)具體的情況合理的設(shè)置該預(yù)設(shè)角度，本公開不作限定。

優(yōu)選地，該預(yù)設(shè)角度為180度。需要說明的是，本公開實(shí)施例中在定義調(diào)頭時(shí)第一種情況為將方向盤旋轉(zhuǎn)180度。該情況下在如圖1的情況下發(fā)生的，即請(qǐng)求拼車的乘客與車輛的當(dāng)前位置在同一直線的馬路上，或者乘客起點(diǎn)位置與車輛當(dāng)前位置所處的馬路是平行的。實(shí)際應(yīng)用中，乘客起點(diǎn)位置與車輛當(dāng)前位置所處的馬路可能不平行，此時(shí)，方向盤旋轉(zhuǎn)角度可以小于180度(例如可左轉(zhuǎn)或者右轉(zhuǎn)的人字路口、非正常十字路口等)，亦或大于180度(環(huán)島、橋梁匝道等)。本領(lǐng)域技術(shù)人員在看到本公開實(shí)施例中180度能夠清楚的得到上述幾種方案，本公開不作限定。

優(yōu)選地，本公開實(shí)施例中預(yù)測模型通過以下步驟獲取：包括：

s131、獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)拼車請(qǐng)求訂單的歷史數(shù)據(jù)。

需要說明的是，為避免由于主觀因素或者客觀因素的選擇對(duì)預(yù)測結(jié)果帶來的影響，本公開一實(shí)施例中直接使用預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的成功訂單的歷史數(shù)據(jù)作為依據(jù)。由于該預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的拼車請(qǐng)求訂單數(shù)量是隨機(jī)的且有效的，采用該歷史數(shù)據(jù)可以比較客觀的反映在拼車過程中由于調(diào)頭對(duì)用戶體驗(yàn)的影響的規(guī)律，因此可以提高后續(xù)預(yù)測過程的可信度。

需要說明的是，本公開實(shí)施例中預(yù)設(shè)時(shí)間段包含一定數(shù)量的自然天數(shù)或者計(jì)算周期構(gòu)成的時(shí)間片段。自然天數(shù)即從每天的0點(diǎn)開始至24點(diǎn)結(jié)束，而計(jì)算周期則可以與自然天數(shù)相同，也可以以12個(gè)小時(shí)為計(jì)算周期。為說明方便，本公開中統(tǒng)一采用自然天數(shù)進(jìn)行說明。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該知道，該預(yù)設(shè)時(shí)間段可以包括多天、多周或者多月，可以根據(jù)具體的使用場景選擇合適的計(jì)算周期，本公開不作限定。

s132、利用上述歷史數(shù)據(jù)對(duì)線性回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練以獲取拼車預(yù)測模型。

本公開實(shí)施例中還需要選定線性回歸模型。優(yōu)選地，本公開實(shí)施例中線性回歸模型為邏輯回歸模型、支持向量機(jī)模型和最小二乘法中的一種或者多種。需要說明的是，本公開了所選定線性回歸模型可以采用現(xiàn)有技術(shù)中的其他模型采用擬合方法得到，同樣可以得到線性回歸模型，本領(lǐng)域技術(shù)人員也可以選用具有與線性回歸模型或者擬合方法具有相同效果的其他方法實(shí)現(xiàn)，本公開不作限定。

為提高預(yù)測過程的可信度，本公開實(shí)施例中采用了邏輯回歸模型，該邏輯回歸模型將車輛在接請(qǐng)求拼車的乘客時(shí)車輛是否會(huì)調(diào)頭作為預(yù)測變量，當(dāng)前訂單與拼車請(qǐng)求訂單是否匹配作為目標(biāo)變量，公式如下：

預(yù)測變量x＝x時(shí)，目標(biāo)變量y＝1的概率如

預(yù)測變量x＝x時(shí)，目標(biāo)變量y＝0的概率如

式(1)與式(2)中，p()表示訂單匹配成功的概率；目標(biāo)變量y＝1表示兩個(gè)訂單匹配成功，目標(biāo)變量y＝0表示兩個(gè)訂單匹配失敗；x＝x表示輸入變量為車輛在接請(qǐng)求拼車的乘客時(shí)是否需要調(diào)頭。w是回歸系數(shù)，是通過歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的參數(shù)值，w決定了這一特征的重要性。

實(shí)際應(yīng)用中，本公開實(shí)施例所選用的邏輯回歸模型訓(xùn)練一次即可，即獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)拼車請(qǐng)求訂單的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練一次，后續(xù)將該預(yù)測模型進(jìn)行線上應(yīng)用。本公開實(shí)施例中還可以調(diào)整預(yù)設(shè)時(shí)間段的長度，例如由原來的一周變?yōu)閮芍埽蛘咭辉伦優(yōu)閮稍?，利用最近的拼車?qǐng)求訂單歷史數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測模型進(jìn)行重新訓(xùn)練，這樣也可以提高預(yù)測變量的可信度。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以根據(jù)具體使用場合進(jìn)行選擇，本公開不作限定。

s14、若不需要該車輛調(diào)頭則當(dāng)前訂單與該拼車請(qǐng)求訂單匹配成功，向所述終端以及客戶發(fā)送拼車匹配成功消息。

本公開實(shí)施例中，若車輛無需調(diào)頭去往請(qǐng)求拼車的乘客的起點(diǎn)位置，則匹配當(dāng)前訂單與拼車請(qǐng)求訂單成功。此時(shí)由服務(wù)器向終端以及請(qǐng)求拼車的乘客客戶端發(fā)送拼車成功的消息。

本公開實(shí)施例通過獲取終端的當(dāng)前位置生成第一乘車路徑以及請(qǐng)求拼車的乘客的起點(diǎn)位置與終點(diǎn)位置生成第二乘車路徑。根據(jù)第一乘車路徑與第二乘車路徑判斷車輛是否需要調(diào)頭前往所述第二乘車路徑的起點(diǎn)位置，只有無需車輛調(diào)頭時(shí)才將拼車請(qǐng)求訂單分配給當(dāng)前車輛。這樣當(dāng)前車輛在接其他乘客時(shí)不會(huì)反向，從而不會(huì)加重先上車乘客對(duì)時(shí)間的敏感度，提高了用戶體驗(yàn)。

實(shí)際應(yīng)用中，若只處理匹配成功的情況，會(huì)使請(qǐng)求拼車的乘客等待較長時(shí)間。如圖3所示，本公開實(shí)施例還提供了一種訂單分配方法， 圖3中步驟s21、s22、s23以及s24與圖1中的s11、s12、s13以及s14相同，在此不再贅述。圖3還包括：s25、當(dāng)當(dāng)前訂單與該拼車請(qǐng)求訂單匹配失敗時(shí)，將拼車請(qǐng)求訂單分配給符合條件且當(dāng)前為空車狀態(tài)的車輛，并向該當(dāng)前為空車狀態(tài)的車輛以及發(fā)起拼車請(qǐng)求的乘客發(fā)送拼車請(qǐng)求訂單匹配成功消息。這樣可以減少請(qǐng)求拼車的乘客的等待時(shí)間，從而提高拼車用戶的拼車體驗(yàn)。

實(shí)際應(yīng)用中，若只以車輛是否調(diào)頭來匹配當(dāng)前訂單與拼車請(qǐng)求訂單，則有可能在第一乘車路徑與第二乘車路徑完全不重合的情況下匹配成功。如圖4所示，本公開實(shí)施例又提供了一種訂單分配方法，圖4中步驟s31、s32、s33以及s34與圖2中的步驟s11、s12、s13以及s14相同，步驟s35與圖3中的步驟s25相同，在此不再贅述。圖4還包括：

s36、判斷第一乘車路徑與第二乘車路徑是否有重合部分；

若是，則執(zhí)行步驟s34或者步驟s35。

本公開實(shí)施例通過增加步驟s36可以使先上車用戶與請(qǐng)求拼車用戶的乘車路徑盡可能相同，這樣可以減少拼車用戶的乘車時(shí)間與費(fèi)用，從而提高拼車用戶的拼車體驗(yàn)。

第二方面，本公開實(shí)施例還提供了一種訂單分配裝置，如圖5所示，所述裝置包括：

第一路徑生成單元m11，用于獲取當(dāng)前訂單中終端的當(dāng)前位置與終點(diǎn)位置，生成第一乘車路徑；

第二路徑生成單元m12，用于獲取拼車請(qǐng)求訂單中乘客的起點(diǎn)位置與終點(diǎn)位置，生成第二乘車路徑；

判斷單元m13，用于根據(jù)所述第一乘車路徑與所述第二乘車路徑利用預(yù)測模型判斷車輛是否需要調(diào)頭前往所述第二乘車路徑的起點(diǎn)位置；

分配單元m14，用于在當(dāng)前訂單與拼車請(qǐng)求訂單匹配成功時(shí)，向所述終端以及客戶發(fā)送拼車匹配成功消息。

優(yōu)選地，分配單元m14還用于在當(dāng)前訂單與拼車請(qǐng)求訂單匹配不成功時(shí)，向符合條件且當(dāng)前為空車狀態(tài)的車輛以及發(fā)起拼車請(qǐng)求的乘客發(fā)送拼車請(qǐng)求訂單匹配成功消息。

優(yōu)選地，分配單元m14通過以下步驟獲取所述預(yù)測模型，包括：

獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)拼車請(qǐng)求訂單的歷史數(shù)據(jù)；

利用所述歷史數(shù)據(jù)對(duì)線性回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練以獲取拼車預(yù)測模型。

優(yōu)選地，m14分配單元中的線性回歸模型為邏輯回歸模型、支持向量機(jī)模型和最小二乘法中的一種或者多種。

優(yōu)選地，所述分配單元中的線性回歸模型采用邏輯回歸模型，且所述邏輯回歸模型采用下式表示：

預(yù)測變量x＝x時(shí)，目標(biāo)變量y＝1的概率如

預(yù)測變量x＝x時(shí)，目標(biāo)變量y＝0的概率如

如圖6所示，本公開實(shí)施例還提供了一種訂單分配裝置，圖6中單元21、22、23以及24與圖5中的單元11、12、13以及14相同，在此不再贅述。圖6還包括路徑重合計(jì)算單元m25，用于判斷第一乘車路徑與第二乘車路徑是否有重合部分。

對(duì)于裝置實(shí)施例而言，由于其與方法實(shí)施例基本相似，所以描述的比較簡單，相關(guān)之處參見方法實(shí)施例的部分說明即可。

應(yīng)當(dāng)注意的是，在本實(shí)施例公開的裝置的各個(gè)部件中，根據(jù)其要實(shí)現(xiàn)的功能而對(duì)其中的部件進(jìn)行了邏輯劃分，但是，本公開不受限于此，可以根據(jù)需要對(duì)各個(gè)部件進(jìn)行重新劃分或者組合，例如，可以將一些部件組合為單個(gè)部件，或者可以將一些部件進(jìn)一步分解為更多的子部件。

本公開的各個(gè)部件實(shí)施例可以以硬件實(shí)現(xiàn)，或者以在一個(gè)或者多個(gè)處理器上運(yùn)行的軟件模塊實(shí)現(xiàn)，或者以它們的組合實(shí)現(xiàn)。本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以在實(shí)踐中使用微處理器或者數(shù)字信號(hào)處理器(dsp)來實(shí)現(xiàn)根據(jù)本公開實(shí)施例的系統(tǒng)中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本公開還可以實(shí)現(xiàn)為用于執(zhí)行這里所描述的方法的一部分或者全部的設(shè)備或者裝置程序(例如，計(jì)算機(jī)程序和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品)。這樣的實(shí)現(xiàn)本公開的程序可以存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上，或者可以具有一個(gè)或者多個(gè)信號(hào)的形式。這樣的信號(hào)可以從因特網(wǎng)網(wǎng)站上下載得到，或者在載體信號(hào)上提供，或者以任何其他形式提供。

應(yīng)該注意的是，上述實(shí)施例對(duì)本公開進(jìn)行說明而不是對(duì)本公開進(jìn)行限制，并且本領(lǐng)域技術(shù)人員在不脫離所附權(quán)利要求的范圍的情況下可設(shè)計(jì)出替換實(shí)施例。在權(quán)利要求中，不應(yīng)將位于括號(hào)之間的任何參考符號(hào)構(gòu)造成對(duì)權(quán)利要求的限制。單詞“包含”不排除存在未列在權(quán)利要求中的元件或步驟。位于元件之前的單詞“一”或“一個(gè)”不排除存在多個(gè)這樣的元件。本公開可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于適當(dāng)編程的計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)。在列舉了若干裝置的單元權(quán)利要求中，這些裝置中的若干個(gè)可以是通過同一個(gè)硬件項(xiàng)來具體體現(xiàn)。單詞第一、第二、以及第三等的使用不表示任何順序?？蓪⑦@些單詞解釋為名稱。

以上實(shí)施方式僅適于說明本公開，而并非對(duì)本公開的限制，有關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不脫離本公開的精神和范圍的情況下，還可以做出各種變化和變型，因此所有等同的技術(shù)方案也屬于本公開的范疇，本公開的專利保護(hù)范圍應(yīng)由權(quán)利要求限定。