[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

说明书

本发明涉及商户排队时长的预测方法、装置、电子设备及存储介质。所述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；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。本发明便于顾客合理安排时间，提高了时间利用率；有效的利用了o2o公司的用户行为数据，获取的排队信息相较于“推动商户接入排队装置”，节省了大量的人力及开发成本；相较于传统方式可覆盖更多商户；时间衰减的引入，可实时获取用户排队信息的变更，使数据更加实时和准确。

技术领域

本发明涉及计算机网络技术领域，具体涉及商户排队时长的预测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着生活节奏的加快，在日常工作和生活中，人们更注重节省时间的消费方式，出去吃饭、看电影、各种娱乐和商业活动，都不希望等待时间太长。

目前，顾客到店时常通过取号的方式排队，但是无法根据已经取到的号码预估等待的时间，造成用户体验较差。

发明内容

为了改进现有方法的缺点，本发明拟提供商户排队时长的预测方法、装置、电子设备及存储介质，采用挖掘评论数据，进行模型训练和数据融合的方法，从而预测商户排队时长。

本发明提供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；

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。

进一步的，所述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的步骤包括：

获取用户对所述商户的评论数据；

根据与排队信息相关的预定义词语获得扩展词库；

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排队时长；

对所述排队时长按时间区间进行分类。

进一步地，所述对排队时长按时间区间进行分类，包括不排队、短时间排队、较长时间排队、长时间排队。

进一步地，所述用户在所述商户的历史到店时间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。

进一步地，所述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的步骤包括：

根据时间衰减函数，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，获得各类排队时长的权重；

根据所述各类排队时长权重及所述时间衰减权重，对所述评论数据进行处理，获得所述商户的排队时长。

进一步地，所述利用所述各类排队时长权重及所述时间衰减权重，对所述评论数据进行处理，获得所述商户排队的时长的步骤包括：

利用所述各类排队时长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。

进一步地，根据所述用户对商户的评论数据进行分时段预测。