[發(fā)明專利]一種到店識別方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010567256.6
• 申請日: 2020-06-19
• 公開（公告）號: CN111831967A
• 公開（公告）日: 2020-10-27
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉凱
• 申請（專利權(quán)）人: 北京嘀嘀無限科技發(fā)展有限公司
• 主分類號: G06F17/18
• 分類號: G06F17/18;G06N20/00;G06Q30/02
• 代理公司: 北京超成律師事務(wù)所 11646
• 代理人: 裴素英

本申請?zhí)峁┝艘环N到店識別方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，其中，該方法包括：基于目標(biāo)用戶的車輛行駛軌跡數(shù)據(jù)、車輛行駛數(shù)據(jù)、在線訪問服務(wù)行為數(shù)據(jù)和車牌識別數(shù)據(jù)中的至少一項，預(yù)測所述目標(biāo)用戶到達(dá)目標(biāo)門店的概率；若所述目標(biāo)用戶到達(dá)目標(biāo)門店的概率大于預(yù)設(shè)閾值，則識別所述目標(biāo)用戶到達(dá)目標(biāo)門店。本申請可以提高用戶到店識別的準(zhǔn)確性和降低到店識別的成本。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種到店識別方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)

到店識別是識別用戶到達(dá)了線下某個物理店鋪的過程。O2O(Online To Offline，線上到線下)是指將線下的商務(wù)機(jī)會與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合，讓互聯(lián)網(wǎng)成為線下交易的平臺。O2O的核心是促成線上用戶和線下商品和服務(wù)的交易，如果線上交易平臺能夠識別處于線下店鋪中的用戶，那么就可以采取較低成本的方式，促成用戶和商家完成更多交易。

現(xiàn)有的方案中一般基于定位技術(shù)進(jìn)行到店識別，例如GPS定位技術(shù)、超寬帶定位、慣性定位、Wi-Fi指紋定位，等等。但是，GPS定位的信號較弱，而且會受到墻體的阻隔和反射，很難在室內(nèi)定位；超寬帶定位需要提前在已知位置布置好錨節(jié)點(diǎn)和橋節(jié)點(diǎn)，使用成本較高；慣性定位需要依賴陀螺儀和加速計，無法單獨(dú)使用，不適合在移動互聯(lián)網(wǎng)上使用；Wi-Fi指紋定位需要花費(fèi)較大人力成本來提前采集和更新指紋庫，且沒有考慮用戶是否處于駐留狀態(tài)，容易將路過店鋪的用戶識別為到店狀態(tài)。由此可見，現(xiàn)有的到店識別方案存在成本較高且識別準(zhǔn)確性欠佳等技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本申請的目的在于提供一種到店識別方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，可以提高用戶到店識別的準(zhǔn)確性和降低到店識別的成本。

根據(jù)本申請的第一方面，提供一種到店識別方法，包括：

基于目標(biāo)用戶的車輛行駛軌跡數(shù)據(jù)、車輛行駛數(shù)據(jù)、在線訪問服務(wù)行為數(shù)據(jù)和車牌識別數(shù)據(jù)中的至少一項，預(yù)測所述目標(biāo)用戶到達(dá)目標(biāo)門店的概率；

若所述目標(biāo)用戶到達(dá)目標(biāo)門店的概率大于預(yù)設(shè)閾值，則識別所述目標(biāo)用戶到達(dá)目標(biāo)門店。

在一種可能的實施方式中，基于目標(biāo)用戶的車輛行駛軌跡數(shù)據(jù)、車輛行駛數(shù)據(jù)、在線訪問服務(wù)行為數(shù)據(jù)和車牌識別數(shù)據(jù)中的至少一項，預(yù)測所述目標(biāo)用戶到達(dá)目標(biāo)門店的概率，包括：

基于目標(biāo)用戶的車輛行駛軌跡數(shù)據(jù)預(yù)測所述目標(biāo)用戶到達(dá)目標(biāo)門店的第一概率；

基于目標(biāo)用戶的車輛行駛數(shù)據(jù)預(yù)測所述目標(biāo)用戶到達(dá)目標(biāo)門店的第二概率；

基于目標(biāo)用戶的在線訪問服務(wù)行為數(shù)據(jù)預(yù)測所述目標(biāo)用戶到達(dá)目標(biāo)門店的第三概率；

基于目標(biāo)用戶的車牌識別數(shù)據(jù)預(yù)測所述目標(biāo)用戶到達(dá)目標(biāo)門店的第四概率；

基于所述第一概率、第二概率、第三概率和第四概率中的至少一項，預(yù)測所述目標(biāo)用戶到達(dá)目標(biāo)門店的概率。

在一種可能的實施方式中，基于所述第一概率、第二概率、第三概率和第四概率中的至少一項，預(yù)測所述目標(biāo)用戶到達(dá)目標(biāo)門店的概率，包括：

為所述第一概率、第二概率、第三概率和第四概率分別設(shè)置權(quán)重；

基于所述第一概率、第二概率、第三概率和第四概率中的至少一項及其相應(yīng)的權(quán)重，預(yù)測所述目標(biāo)用戶到達(dá)目標(biāo)門店的概率。

在一種可能的實施方式中，為所述第一概率、第二概率、第三概率和第四概率分別設(shè)置權(quán)重，包括：

以參考用戶的車輛行駛軌跡數(shù)據(jù)、車輛行駛數(shù)據(jù)、在線訪問服務(wù)行為數(shù)據(jù)和車牌識別數(shù)據(jù)作為樣本集，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型；

基于訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型擬合所述第一概率、第二概率、第三概率和第四概率分別對應(yīng)的權(quán)重。