[發明專利]機場選擇的預測方法、系統、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011451565.3
• 申請日: 2020-12-10
• 公開（公告）號: CN112541629A
• 公開（公告）日: 2021-03-23
• 發明（設計）人: 周樹宇;高玉潔;俞劍男
• 申請（專利權）人: 攜程旅游網絡技術（上海）有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N20/00
• 代理公司: 上海弼興律師事務所 31283
• 代理人: 楊東明;張冉

1.一種機場選擇的預測方法，其特征在于，所述機場選擇的預測方法包括如下步驟：

獲取用戶對不少于兩個備選機場的搜索行為數據；所述搜索行為數據包括航班特征數據、用戶特征數據和日期特征數據；

對所述搜索行為數據進行預處理，得到機場搜索數據；

將所述機場搜索數據輸入機場選擇預測模型，得到所述備選機場中每個航班的選擇概率，所述備選機場中每個航班的選擇概率之和為所述備選機場的選擇概率，所述備選機場的選擇概率最高的備選機場預測為所述用戶最可能選擇的機場；

其中所述機場選擇預測模型，是基于若干樣本用戶對所述備選機場的搜索行為數據、以及所述樣本用戶是否選擇所述備選機場中的航班作為分類標簽，采用機器學習算法訓練得到的。

2.如權利要求1所述的機場選擇的預測方法，其特征在于，所述航班特征數據包括所述備選機場的每個航班的票價、所述備選機場的每個航班的起降時刻、所述備選機場的每個航班的飛行時長、所述備選機場的每個航班的承運航司和所述備選機場的每個航班的中轉停留時間；

所述用戶特征數據包括所述用戶的居住地與所述備選機場的距離、所述用戶的年齡、性別；

所述日期特征數據包括出發日期是否節假日。

3.如權利要求2所述的機場選擇的預測方法，其特征在于，所述對所述搜索行為數據進行預處理包括對所述備選機場的每個航班的票價進行歸一化處理、對所述備選機場的每個航班的飛行時長進行歸一化處理。

4.如權利要求1所述的機場選擇的預測方法，其特征在于，將所述機場搜索數據輸入機場選擇因素影響模型，得到所述備選機場的選擇因素的影響方向和所述備選機場的選擇因素的影響權重；

所述備選機場的選擇因素包括價格因素、飛行時長因素、機場距離因素、承運航司因素；

所述機場選擇因素模型，是基于若干樣本用戶對所述備選機場的搜索行為數據，采用機器學習算法訓練得到的。

5.一種機場選擇的預測系統，其特征在于，所述機場選擇的預測系統包括數據獲取模塊、數據預處理模塊、機場預測模塊和第一模型訓練模塊；

所述數據獲取模塊用于獲取用戶對不少于兩個備選機場的搜索行為數據；所述搜索行為數據包括航班特征數據、用戶特征數據和日期特征數據；

所述數據預處理模塊用于對所述搜索行為數據進行預處理，得到機場搜索數據；

所述機場預測模塊用于將所述機場搜索數據輸入機場選擇預測模型，得到所述備選機場中每個航班的選擇概率，所述備選機場中每個航班的選擇概率之和為所述備選機場的選擇概率，所述備選機場的選擇概率最高的備選機場預測為所述用戶最可能選擇的機場；

所述第一模型訓練模塊用于基于若干樣本用戶對所述備選機場的搜索行為數據、以及所述樣本用戶是否選擇所述備選機場中的航班作為分類標簽，采用機器學習算法訓練對所述機場選擇預測模型進行訓練。

6.如權利要求5所述的機場選擇的預測系統，其特征在于，所述航班特征數據包括所述備選機場的每個航班的票價、所述備選機場的每個航班的起降時刻、所述備選機場的每個航班的飛行時長、所述備選機場的每個航班的承運航司和所述備選機場的每個航班的中轉停留時間；

所述用戶特征數據包括所述用戶的居住地與所述備選機場的距離、所述用戶的年齡、性別；

所述日期特征數據包括出發日期是否節假日。

7.如權利要求6所述的機場選擇的預測系統，其特征在于，所述數據預處理模塊對所述備選機場的每個航班的票價進行歸一化處理、對所述備選機場的每個航班的飛行時長進行歸一化處理。