[發(fā)明專利]貨源信息的數(shù)據(jù)降維方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811227836.X
• 申請日: 2018-10-19
• 公開（公告）號: CN109447334B
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 鄧金秋
• 申請（專利權(quán)）人: 江蘇滿運物流信息有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海隆天律師事務(wù)所 31282
• 代理人: 臧云霄;潘一諾

本發(fā)明提供一種貨源信息的數(shù)據(jù)降維方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)，貨源信息的數(shù)據(jù)降維方法，包括：對多個貨源的貨源信息標準化；將標準化的貨源信息轉(zhuǎn)換為貨源隱向量；根據(jù)司機第一時間段內(nèi)的對貨源的行為，賦予貨源的貨源隱向量不同權(quán)重；依據(jù)確定的權(quán)重對貨源隱向量加權(quán)求和生成第一貨源向量；將第一貨源向量與司機屬性拼接生成輸入向量；將所述輸入向量輸入第一循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；將所述第一循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出向量作為司機隱向量；以及利用司機隱向量在貨源隱向量中搜索，得到待推薦的貨源列表。本發(fā)明提供的方法及裝置實現(xiàn)貨源信息的數(shù)據(jù)降維，提高預測準確率，同時加快模型訓練的效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計算機應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種貨源信息的數(shù)據(jù)降維方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

貨源數(shù)據(jù)的主要屬性是車長、車型、貨重、貨源屬性等。維度非常豐富。以路線距離為例，國內(nèi)重要物流節(jié)點城市超過800，他們的交叉組合會產(chǎn)生幾十萬個路線，如果將這些路線進行1hot編碼會生成非常稀疏的向量，從而影響模型效果。由此，貨源數(shù)據(jù)不僅維度過多，且每個維度的數(shù)據(jù)都有可能會形成非常稀疏的向量。若在訓練模型中，直接使用貨源數(shù)據(jù)，將需要更多的算力，增加模型的訓練時間，同時難以達到模型的預測效果，預測準確率低。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明為了克服上述相關(guān)技術(shù)存在的缺陷，提供一種貨源信息的數(shù)據(jù)降維方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)，進而至少在一定程度上克服由于相關(guān)技術(shù)的限制和缺陷而導致的一個或者多個問題。

根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供一種貨源信息的數(shù)據(jù)降維方法，包括：

對多個貨源的貨源信息標準化；

將標準化的貨源信息轉(zhuǎn)換為貨源隱向量；

根據(jù)司機第一時間段內(nèi)的對貨源的行為，賦予貨源的貨源隱向量不同權(quán)重；

依據(jù)確定的權(quán)重對貨源隱向量加權(quán)求和生成第一貨源向量；

將第一貨源向量與司機屬性拼接生成輸入向量；

將所述輸入向量輸入第一循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

將所述第一循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出向量作為司機隱向量；以及

利用司機隱向量在貨源隱向量中搜索，得到待推薦的貨源列表。

可選地，所述第一循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用ReLU作為激活函數(shù)。

可選地，所述貨源信息包括車長、車型、貨重、貨源屬性中的一項或多項。

可選地，所述對多個貨源的貨源信息標準化包括：

將所述貨源信息標準化為相同數(shù)據(jù)類型的信息。

可選地，將標準化的貨源信息轉(zhuǎn)換為貨源隱向量包括：

將標準化的貨源信息輸入第二循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

將所述第二循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出作為貨源隱向量。

可選地，根據(jù)司機第二時間段內(nèi)的對貨源的行為關(guān)聯(lián)該貨源的貨源信息輸入所述第二循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

可選地，所述第二循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為長短期記憶網(wǎng)絡(luò)。

可選地，所述用司機隱向量在貨源隱向量中搜索，得到待推薦的貨源列表包括：

計算所述司機隱向量與各貨源隱向量的距離；

根據(jù)距離與司機隱向量最近的N個貨源，生成待推薦的貨源列表，N為大于0的整數(shù)。

根據(jù)本發(fā)明的又一方面，還提供一種貨源信息的數(shù)據(jù)降維裝置，包括：

標準化模塊，用于對多個貨源的貨源信息標準化；