[發明專利]信息預測方法、裝置、電子設備和計算機可讀介質

在審

• 申請號: 202010296931.6
• 申請日: 2020-04-15
• 公開（公告）號: CN111639961A
• 公開（公告）日: 2020-09-08
• 發明（設計）人: 張建光;杜小毅;林喆祺;羅恒亮
• 申請（專利權）人: 北京三快在線科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q10/08;G06Q50/12;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 任亞娟

本申請實施例公開了信息預測方法、裝置、電子設備和計算機可讀介質。該方法的實施例包括：基于實體間的關聯關系，構建鄰接矩陣；基于鄰接矩陣，構建包含圖卷積神經網絡的初始模型；獲取各實體的所供應的樣本產品的歷史特征信息和歷史供應信息，并基于歷史特征信息和歷史供應信息對初始模型進行訓練，得到用于預測供應信息的目標模型；獲取各實體所供應的待測產品的特征信息，并將特征信息輸入至目標模型，預測出各實體對待測產品的供應信息。該實施方式提高了對供應信息預測的準確性。

技術領域

本申請實施例涉及計算機技術領域，具體涉及信息預測方法、裝置、電子設備和計算機可讀介質。

背景技術

隨著計算機技術的發展，各類服務平臺應運而生。例如，住宿預訂平臺可以為用戶可提供酒店預訂服務，訂餐平臺可以為用戶提供餐品服務等。隨著服務平臺業務量的增加，通常需要對入駐服務平臺中的實體(如住宿酒店、餐飲店、零售店等)的供應信息進行預測，以便于輔助實體進行庫存管理。

現有技術中，通常通過實體所供應的產品的特征以及歷史供應信息，構建用于預測供應信息的模型，并利用該模型預測各實體對待測產品的供應信息。然而，這種方式在預測過程中僅考慮了產品的特征，未考慮實體與實體之間的關聯關系。例如，某兩酒店相距較近，則其中一個酒店通常對另一酒店的供應信息存在影響。若兩酒店距離較遠，則相互之間通常不存在影響。由于現有方式未考慮實體與實體之間的關聯關系，因而預測過程中的信息利用率較低，從而造成供應信息預測的準確性較低。

發明內容

本申請實施例提出了信息預測方法、裝置、電子設備和計算機可讀介質，以解決現有技術中對供應信息預測的準確性較低的技術問題。

第一方面，本申請實施例提供了一種信息預測方法，該方法包括：基于實體間的關聯關系，構建鄰接矩陣；基于鄰接矩陣，構建包含圖卷積神經網絡的初始模型；獲取各實體的所供應的樣本產品的歷史特征信息和歷史供應信息，并基于歷史特征信息和歷史供應信息對初始模型進行訓練，得到用于預測供應信息的目標模型；獲取各實體所供應的待測產品的特征信息，并將特征信息輸入至目標模型，預測出各實體對待測產品的供應信息。

第二方面，本申請實施例提供了一種信息預測裝置，該裝置包括：第一構建單元，被配置成基于實體間的關聯關系，構建鄰接矩陣；第二構建單元，被配置成基于鄰接矩陣，構建包含圖卷積神經網絡的初始模型；訓練單元，被配置成獲取各實體的所供應的樣本產品的歷史特征信息和歷史供應信息，并基于歷史特征信息和歷史供應信息對初始模型進行訓練，得到用于預測供應信息的目標模型；預測單元，被配置成獲取各實體所供應的待測產品的特征信息，并將特征信息輸入至目標模型，預測出各實體對待測產品的供應信息。

第三方面，本申請實施例提供了一種電子設備，包括：一個或多個處理器；存儲裝置，其上存儲有一個或多個程序，當一個或多個程序被一個或多個處理器執行，使得一個或多個處理器實現如第一方面中所描述的方法。

第四方面，本申請實施例提供了一種計算機可讀介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現如第一方面中所描述的方法。

本申請實施例提供的信息預測方法、裝置、電子設備和計算機可讀介質，通過基于實體間的關聯關系所構建的鄰接矩陣，創建包含圖卷積神經網絡的初始模型，并基于各實體的所供應的樣本產品的歷史特征信息和歷史供應信息，對該初始模型進行訓練，得到用于預測供應信息的目標模型，從而可在獲取各實體所供應的待測產品的特征信息后，將各特征信息輸入至目標模型，預測得到各實體對待測產品的供應信息。由于鄰接矩陣能夠表征實體間的關聯關系，因而基于鄰接矩陣所構建的圖卷積神經網絡不僅能夠學習到實體的特征，也能夠學習到實體間的關聯關系，由此提高了供應信息預測過程的信息利用率，從而提高了對各實體的供應信息預測的準確性。

附圖說明

通過閱讀參照以下附圖所作的對非限制性實施例所作的詳細描述，本申請的其它特征、目的和優點將會變得更明顯：