[發明專利]出行推薦方法、出行推薦模型的訓練方法、裝置

有效

• 申請號: 202110239861.5
• 申請日: 2021-03-04
• 公開（公告）號: CN112884235B
• 公開（公告）日: 2022-02-22
• 發明（設計）人: 鐘子宏
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/30;G06F16/29;G06F16/9535;G06K9/62
• 代理公司: 北京勵誠知識產權代理有限公司 11647
• 代理人: 趙爽

1.一種出行推薦方法，其特征在于，包括：

獲取T時期的特征信息，其中，所述T時期的特征信息是根據T時期的用戶個人特征信息、用戶出行特征信息和始發地與目的地之間的路況特征信息確定的；

將所述T時期的特征信息輸入預先訓練的出行方式推薦模型，得到所述出行方式推薦模型從M種出行方式中推薦的目標出行方式，M為正整數；

獲取所述目標出行方式下對應于N條出行路徑的時間向量、限速向量、時間上限值和距離約束值，N為正整數，所述時間向量通過出行服務應用后臺數據庫得到的始發地與目的地之間的路段歷史行程時間數據平均得到，所述限速向量通過出行服務應用后臺數據庫記錄的始發地與目的地之間的路段歷史最大限速得到，所述時間上限值由用戶自行設定，所述距離約束值由出行服務應用后臺計算的目的地與始發地的直線距離得到；

將所述目標出行方式下對應于N條出行路徑的時間向量、限速向量、時間上限值、距離約束值輸入所述目標出行方式下預先訓練的出行路徑推薦模型，得到所述目標出行方式下對應于N條出行路徑的速度估計向量和截距估計向量；

根據所述目標出行方式下對應于N條出行路徑的時間向量、速度估計向量和截距估計向量，計算得到所述目標出行方式下對應于N條出行路徑的路徑距離向量；

根據所述目標出行方式下對應于N條出行路徑的路徑距離向量計算的距離最小方差，確定所述目標出行方式下的目標出行路徑。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標出行方式為所述M種出行方式中概率得分大于第一閾值的出行方式，所述M種出行方式的概率得分為根據所述T時期的特征信息計算得到的。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標出行方式下對應于N條出行路徑的時間向量、速度估計向量和截距估計向量，計算得到所述目標出行方式下對應于N條出行路徑的路徑距離向量，包括：

根據所述目標出行方式下對應于N條出行路徑的時間向量和速度估計向量的轉置，計算得到第一向量；以及

根據所述目標出行方式下對應于N條出行路徑的截距估計向量和所述第一向量，計算得到所述目標出行方式下對應于N條出行路徑的路徑距離向量。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述T時期的特征信息是由所述T時期始發地與目的地之間的路況特征信息中的每個特征與所述T時期的用戶出行特征信息中的每個特征進行交叉，再與所述T時期的用戶個人特征信息中的特征進行連接之后得到的。

5.根據權利要求1至4中任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

將所述目標出行方式和所述目標出行路徑通過出行服務應用推送給用戶。

6.根據權利要求1至4中任一項所述的方法，其特征在于，

所述用戶個人信息特征包括用戶基本信息、用戶資產信息中的至少一種；

所述用戶出行特征信息包括用戶是否有車、用戶在出行服務應用中的點擊信息、用戶在出行服務應用中的活躍信息、用戶在出行服務應用中的出行消費信息、用戶在出行服務應用中的出行信息、用戶車輛油耗信息、用戶出行成本信息、用戶等車時長信息中的至少一種；

所述路況特征信息包括交通狀況信息、交通燈信息、道路信息、車輛等待時長、道路限速信息、路段平均耗時信息中的至少一種。