[發明專利]用于生成個性化目的地推薦的系統和方法

在審

• 申請號: 201880094363.2
• 申請日: 2018-06-08
• 公開（公告）號: CN112236787A
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發明（設計）人: 陳然;陳歡;宋奇
• 申請（專利權）人: 北京嘀嘀無限科技發展有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04
• 代理公司: 成都七星天知識產權代理有限公司 51253
• 代理人: 袁春曉

1.一種在計算裝置上實現的方法，其特征在于，所述計算裝置具有至少一個儲存裝置，所述儲存裝置用于存儲生成訓練后的目的地預測模型的一組指令，以及至少一個與所述至少一個儲存裝置通信的處理器，所述方法包括：

通過所述至少一個處理器獲取與多個用戶對應的多個歷史訂單，其中，所述多個用戶中的每一個用戶對應于所述多個歷史訂單中的至少一個歷史訂單；

通過所述至少一個處理器確定與所述多個歷史訂單相關聯的多個第一特征和與所述多個歷史訂單相關聯的多個第二特征；

通過所述至少一個處理器使用基于統計的技術基于所述多個第一特征確定多個變換特征；

通過所述至少一個處理器關聯多個第二特征以確定多組交叉特征，其中，所述多組交叉特征中的每一組與所述多個用戶中的一個相關聯，并且基于對應的至少一個歷史訂單來確定；

通過所述至少一個處理器獲取初步目的地預測模型；和

通過所述至少一個處理器，訓練所述初步目的地預測模型，以使用線性分類器基于所述多個變換特征和所述多組交叉特征獲取訓練后的目的地預測模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述多個第一特征是稀疏特征和所述多個第二特征是稠密特征。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，還包括：

獲取當前用戶的信息；和

根據所述當前用戶的信息和所述目的地預測模型來確定當前用戶的候選目的地。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述當前用戶的信息包括當前用戶的用戶標識ID和當前位置。

5.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，還包括：

獲取與所述多個歷史訂單對應的真實目的地；

生成多個正訓練樣本，所述多個正訓練樣本中的每一個正訓練樣本具有與所述真實目的地相同的目的地、變換特征和一組交叉特征；

生成多個負訓練樣本，所述多個負訓練樣本中的每一個負訓練樣本與所述真實目的地有不同的目的地、變換特征和一組交叉特征；和

基于所述多個正訓練樣本和所述多個負訓練樣本訓練目的地預測模型。

6.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述多個變換特征包括以下中的至少一個：所述多個歷史訂單中的起始位置和目的地之間的距離、時間點、時間長度、多個歷史訂單中每個位置的訪問頻率、或選擇多個歷史訂單中每個位置作為真實目的地的概率。

7.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述多組交叉特征中的每一組與對應用戶的一個用戶ID和對應于與所述用戶相關聯的所述至少一個歷史訂單中的至少一個目的地ID相關聯。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，確定所述交叉特征中的每一組包括：

確定對應用戶的一個用戶ID；

確定對應于與用戶相關聯的至少一個歷史訂單的至少一個目的地ID；和

將用戶ID與用戶的至少一個目的地ID相關聯以生成一組交叉特征。

9.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于統計的技術包括梯度提升決策樹模型GBDT、隨機森林模型RF或Xgboost模型中的至少一個。

10.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述線性分類器包括邏輯回歸模型LR。