[發明專利]用車類型預測模型建立、信息提供方法及裝置

在審

• 申請號: 201710112649.6
• 申請日: 2017-02-28
• 公開（公告）號: CN106897919A
• 公開（公告）日: 2017-06-27
• 發明（設計）人: 劉坤
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術（北京）有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司11332
• 代理人: 孟金喆,胡彬

技術領域

本發明實施例涉及信息處理技術，尤其涉及一種用車類型預測模型建立、信息提供方法及裝置。

背景技術

用車業務發展到現在，已經展現出多種產品形態，比如專車、快車、順風車、多人拼車、甚至是日租車、時租車等。日益豐富的用車產品形態在給用戶帶來更多選擇的同時，也同時給我們機會去了解每種用車產品都是哪些人在用，都用到了哪些場景下，以便能夠更好地優化對應的產品服務，并把更好的用車服務在恰當的時機推送給恰當的用戶，從而達到擴展用戶規模、提升產品口碑和服務體驗的目的。因此，各類用車類型的使用場景的判別至關重要。

然而，當前關于各類用車產品的使用場景，一般是專門由用戶研究相關人員通過訪談和抽樣問卷調查等傳統方法進行分析得出，即邀請部分老用戶到指定場所進行深入訪談或者干脆定向或隨機發放調查問卷，根據訪談記錄或問卷回收結果進行各種統計分析。

上述方法雖然是用戶研究的主流方法，但是卻具有成本高、時效性差、主觀性強等缺點，且沒有充分利用業務訂單這一最能真實反映用戶實際需求的數據，所以非常有可能因為用戶研究人員的錯誤引導或錯誤的分析思路導致錯誤的結論。

發明內容

本發明實施例提供一種用車類型預測模型建立、信息提供方法及裝置，以優化現有的用車類型預測技術，提高用戶用車服務信息推送的準確性。

第一方面，本發明實施例提供了一種用車類型預測模型建立方法，包括：

獲取至少兩個用戶的歷史用車訂單信息；

提取與所述歷史用車訂單信息關聯的用車場景信息；

根據與所述歷史用車訂單信息對應的用車類型以及所述用車場景信息，對設定預測模型進行訓練，生成用車類型預測模型。

第二方面，本發明實施例還提供了一種信息提供方法，包括：

如果檢測到用戶搜索目標地點，獲取與所述用戶關聯的用車場景信息；

將所述用車場景信息輸入至預先訓練的用車類型預測模型中，獲取所述用車類型預測模型輸出的用車類型，其中，所述用車類型預測模型由與至少兩個用戶的歷史用車訂單信息關聯的用車場景信息以及與所述歷史訂單信息對應的用車類型訓練生成；

將與所述用車類型關聯的推薦信息提供給所述用戶。

第三方面，本發明實施例還提供了一種用車類型預測模型建立裝置，包括：

訂單信息獲取模塊，用于獲取至少兩個用戶的歷史用車訂單信息；

用車場景信息提取模塊，用于提取與所述歷史用車訂單信息關聯的用車場景信息；

預測模型訓練模塊，用于根據與所述歷史用車訂單信息對應的用車類型以及所述用車場景信息，對設定預測模型進行訓練，生成用車類型預測模型。

第四方面，本發明實施例還提供了一種信息提供裝置，包括：

用車場景信息獲取模塊，用于如果檢測到用戶搜索目標地點，獲取與所述用戶關聯的用車場景信息；

用車類型獲取模塊，用于將所述用車場景信息輸入至預先訓練的用車類型預測模型中，獲取所述用車類型預測模型輸出的用車類型，其中，所述用車類型預測模型由與至少兩個用戶的歷史用車訂單信息關聯的用車場景信息以及與所述歷史訂單信息對應的用車類型訓練生成；

推薦信息提供模塊，用于將與所述用車類型關聯的推薦信息提供給所述用戶。

第五方面，本發明實施例還提供了一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序所述處理器執行所述程序時實現如本發明實施例中任一所述的用車類型預測模型建立方法。

第六方面，本發明實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現如本發明實施例中任一所述的用車類型預測模型建立方法。

第七方面，本發明實施例還提供了一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序所述處理器執行所述程序時實現如本發明實施例中任一所述的信息提供方法。

第八方面，本發明實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現如本發明實施例中任一所述的信息提供方法。