[發明專利]信息處理方法以及信息處理裝置

在審

• 申請號: 202010909428.3
• 申請日: 2020-09-02
• 公開（公告）號: CN112446530A
• 公開（公告）日: 2021-03-05
• 發明（設計）人: 兼市大輝;志賀孝廣
• 申請（專利權）人: 豐田自動車株式會社
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/10;G06N20/00
• 代理公司: 中國貿促會專利商標事務所有限公司 11038
• 代理人: 孫蕾

本發明提供一種信息處理方法以及信息處理裝置。高精度地進行無提供實績的服務的需求預測。一種評估在使用基于機械學習的預測模型來預測服務的需求的系統中利用的訓練數據的信息處理方法。包括：預測步驟，使用將第一服務中的第一實績數據作為訓練數據進行了學習的預測模型，生成與所述第一服務不同的第二服務中的需求預測數據；以及計算步驟，根據比較所述需求預測數據和所述第二服務中的第二實績數據而得到的結果，計算將所述第二服務作為對象的需求預測中的所述第一實績數據的貢獻度。

技術領域

本發明涉及進行需求的預測的技術。

背景技術

使用移動體來提供服務的研究正在進行。例如，通過向用戶處派遣作為移動店鋪發揮功能的自主移動體(移動店鋪車輛)，能夠提高購物的便利性。另外，通過使可自主行駛的合乘汽車行駛，能夠提高交通的便利性。

在通過這樣的移動體進行營業的情況下，優選預測要發生的需求，決定移動體的配置場所、營業體制。例如，如專利文獻1公開那樣，能夠使用機械學習算法，進行需求的預測。

現有技術文獻

專利文獻

專利文獻1：日本特開2019-109648號公報

發明內容

用于進行機械學習的模型能夠使用過去利用服務時的數據(購買數據等)來學習。但是，在開始新的業務種類的事業的情況等無該業務種類中的服務的提供實績的情況下，存在得不到充分的預測精度這樣的問題。雖然還有挪用其他業務種類的數據這樣的方法，但無法定量地表示得到何種程度的再現性。

本發明是考慮上述課題而完成的，其目的在于高精度地進行沒有提供實績的服務的需求預測。

本發明所涉及的信息處理方法是評估在使用基于機械學習的預測模型來預測服務的需求的系統中利用的訓練數據，所述信息處理方法包括：預測步驟，使用將第一服務中的第一實績數據作為訓練數據進行學習而得到的預測模型，生成與所述第一服務不同的第二服務中的需求預測數據；以及計算步驟，根據比較所述需求預測數據和所述第二服務中的第二實績數據而得到的結果，計算將所述第二服務作為對象的需求預測中的所述第一實績數據的貢獻度。

本發明所涉及的信息處理裝置是評估在使用基于機械學習的預測模型來預測服務的需求的系統中利用的訓練數據，所述信息處理裝置具有控制部，該控制部執行：使用將第一服務中的第一實績數據作為訓練數據進行學習而得到的預測模型，生成與所述第一服務不同的第二服務中的需求預測數據；以及根據比較所述需求預測數據和所述第二服務中的第二實績數據而得到的結果，計算將所述第二服務作為對象的需求預測中的所述第一實績數據的貢獻度。

另外，本發明的其他方案是用于使計算機執行上述信息處理裝置執行的信息處理方法的程序、或者、非臨時地存儲該程序的計算機可讀存儲介質。

根據本發明，能夠高精度地進行沒有提供實績的服務的需求預測。

附圖說明

圖1是示出基于機械學習的需求預測的概要的圖。

圖2是第一實施方式所涉及的信息處理裝置的結構概略圖。

圖3是說明存儲于模型存儲部以及數據存儲部的數據的圖。

圖4是說明存儲于數據存儲部的數據的圖。

圖5是針對服務的每個組合生成的評估值的例子。

圖6A是說明預測模型的構筑處理的概要的圖。

圖6B是預測模型的構筑處理的流程圖。

圖7A是說明對需求進行預測的處理的概要的圖。

圖7B是對需求進行預測的處理的流程圖。

圖8A是說明計算評估值的處理的概要的圖。