[发明专利]商户排队时长的预测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种商户排队时长的预测方法，包括以下步骤：

根据用户对商户的评论数据，确定用户在所述商户的历史排队时长，包括：从用户评论区，挖掘用户对于在商户消费时排队情况的评论数据；预定义排队词语，对所有的评论数据进行深度学习，训练得到word2vec模型，根据与排队信息相关的预定义词语和训练的所述模型获得排队相关词语形成扩展词库；根据所述扩展词库得到与排队信息相关的模式串；逐一匹配所述模式串与所述评论数据，以获取所述评论数据对应的历史排队时长；

获取用户在所述商户的历史到店时间；

根据所述历史排队时长、历史到店时间预测所述商户的排队时长，包括：根据时间衰减函数，计算得到所述评论数据的时间衰减权重；根据所述历史排队时长、所述历史到店时间对所述排队时长预测模型进行训练，获得各个排队时长类型的权重；根据所述各个排队时长类型的权重及所述时间衰减权重，对所述评论数据进行处理，预测所述商户的排队时长。

2.根据权利要求1所述的商户排队时长的预测方法，其特征在于，在所述确定用户在所述商户的历史排队时长后，所述方法还包括：对排队时长按时间区间进行分类，具体包括不排队、短时间排队、较长时间排队、长时间排队。

3.根据权利要求1所述的商户排队时长的预测方法，其特征在于，

所述用户在所述商户的历史到店时间还通过以下任一方式获取：用户买单信息、所述商户关联券的使用信息、用户在所述商户的签到信息、用户对所述商户信息的浏览信息、用户上传图片的拍摄信息。

4.根据权利要求1所述的商户排队时长的预测方法，其特征在于，所述根据所述各个排队时长类型的权重及所述时间衰减权重，对所述评论数据进行处理，预测所述商户的排队时长的步骤包括：

利用所述各个排队时长类型的权重及所述时间衰减权重，对所述评论数据进行逐一处理，获得每条评论数据的分数；

将同一排队时长分类下的所述每条评论数据的分数进行求和计算，获得每个排队时长分类下的总分；

将所述每个排队时长分类中总分最高的所述排队时长，作为该商户的排队时长。

5.根据权利要求1-4任一项所述的商户排队时长的预测方法，其特征在于，根据所述用户对商户的评论数据进行分时段预测。

6.一种商户排队时长的预测装置，其特征在于，所述装置包括数据采集单元、到店时间获取单元、预测单元，其中：

所述数据采集单元用于根据用户对商户的评论数据，确定用户在所述商户的历史排队时长，具体包括：从用户评论区，挖掘用户对于在商户消费时排队情况的评论数据；预定义排队词语，对所有的评论数据进行深度学习，训练得到word2vec模型，根据与排队信息相关的预定义词语和训练的所述模型获得排队相关词语形成扩展词库；根据所述扩展词库得到与排队信息相关的模式串；逐一匹配所述模式串与所述评论数据，以获取所述评论数据对应的历史排队时长；

所述到店时间获取单元用于获取用户在所述商户的历史到店时间；

所述预测单元根据所述历史排队时长、历史到店时间预测所述商户的排队时长，包括：根据时间衰减函数，计算得到所述评论数据的时间衰减权重；根据所述历史排队时长、所述历史到店时间对所述排队时长预测模型进行训练，获得各个排队时长类型的权重；根据所述各个排队时类型的长权重及所述时间衰减权重，对所述评论数据进行处理，预测所述商户的排队时长。

7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述的商户排队时长的预测方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序,其特征在于，该计算机程序用于执行如上述权利要求1至5任一项所述的商户排队时长的预测方法。