Персонализация

Приложение учится под тебя по коротким опросам

Иногда — короткий вопрос: насколько плотной была смена и согласны ли вы с оценкой. По вашим ответам приложение подстраивает модель именно под вас, а не под усреднённого человека. С предохранителями, чтобы один ответ не перекосил всё.

Двенадцать адресов за смену для одного — обычный день, для другого — предел, после которого руки не держат руль. Средний шаблон одинаково врёт обоим: одному занижает нагрузку, другому завышает. А режим труда — штука личная, и подогнать его под среднее нельзя.

Поэтому приложение не притворяется, что знает вас с первого дня. Оно спрашивает — коротко и по делу — и постепенно настраивает оценку смены так, как её видите именно вы.

Что делает

Время от времени после смены появляется короткий опрос из двух вопросов:

  • Насколько загруженной была смена?
  • Согласны ли вы с оценкой приложения?

По вашим ответам модель подстраивается под конкретного человека — опираясь на измеримые параметры режима труда: длину смены, число адресов, километры, ночные часы, наличие и длину перерыва. Никаких вопросов про самочувствие — только про то, как была устроена работа.

Одинаково плотный график разные люди переносят по-разному. Приложение не навязывает средний шаблон, а учится именно на ваших ответах.

Что за этим стоит

Частота вопросов — адаптивная

Приложение старается не надоедать, но и не хочет учиться годами. Поэтому частота опроса зависит от того, насколько оно вас уже знает:

  • Пока ответов меньше 10 — спрашивает каждую смену, чтобы быстро настроиться на старте;
  • Дальше — не чаще раза в 7 дней, чтобы не превращаться в назойливую анкету;
  • Но при аномальном дне возвращается с вопросом вне очереди — когда день сильно выбился из вашей нормы (робастный z ≥ 2,0). Именно такие дни несут больше всего новой информации.
Предохранители против перекоса Один эмоциональный ответ в конце тяжёлой смены не должен перевернуть модель. Поэтому у обучения есть жёсткие пределы: вес одного признака — не больше 8, суммарный вес — не больше 20, итоговая поправка индекса — не больше ±15. Модель двигается под вас, но плавно, а не рывками.

Про что спрашивают — и про что нет

Тон опроса строго про режим труда: длина смены, адреса, километры, ночные часы, перерыв. Про сон, усталость, самочувствие приложение не спрашивает намеренно — это не медицинский трекер, а инструмент про то, как устроена ваша работа и сколько она приносит.

Почему это важно

Персонализация здесь — не украшение, а необходимость. Если бы приложение оценивало всех по одной мерке, оно систематически ошибалось бы в обе стороны: выносливому подсовывало бы лишние предупреждения, а тому, кому тяжело, — не замечало бы перегруза. Средняя оценка не подходит никому в точности.

Короткие опросы решают это без анкет на полчаса и без вторжения в личное. Несколько ответов на старте, потом изредка — и со временем приложение начинает оценивать смену так, как видите её вы. Это ваша модель, обученная на ваших ответах, а не чужой шаблон, натянутый сверху.

Как приложение учится под вас

  • Два вопроса: насколько загруженной была смена и согласны ли вы с оценкой. Модель опирается на параметры режима труда: длину смены, число адресов, километры, ночные часы, перерыв.
  • Частота адаптивная: пока ответов меньше 10 — каждую смену; дальше не чаще раза в 7 дней; при аномальном дне (робастный z ≥ 2,0) — вопрос вне очереди.
  • Предохранители обучения: вес одного признака ≤ 8, суммарный ≤ 20, итоговая поправка индекса ≤ ±15 — чтобы один ответ не перекосил модель.
  • Тон строго про режим труда, не про самочувствие.
  • Реализовано в feedback_policy_service.py, correlation_service.py, workload_service.py; роутер workload.py; экран WorkloadScreen.kt.

Проверь любой заказ за секунду

Установи приложение и посмотри честный вердикт по своему следующему адресу — стоит ехать или нет.

Скачать для Android Android 8+ · установка из файла · бесплатно