[发明专利]发单量预估方法及装置、训练发单概率模型的方法及装置

权利要求书

1.一种发单量预估方法，其特征在于，包括：

基于获取的待评估的服务策略，预测多个服务请求端中每个服务请求端发起出行订单的概率；

针对多种出行类型中的每种出行类型，基于该出行类型的服务策略，预测所述多个服务请求端中每个服务请求端在该出行类型下发起出行订单的概率；

基于所述多个服务请求端中每个服务请求端发起出行订单的概率，以及每个所述服务请求端在每种出行类型下发起出行订单的概率，预测每种出行类型对应的出行订单的数量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待评估的服务策略为目标出行类型对应的待评估的服务策略。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于获取的待评估的服务策略，预测多个服务请求端中每个服务请求端发起出行订单的概率，包括：

基于目标出行类型的每种服务策略与多个服务请求端中每个服务请求端发起出行订单的概率的对应关系、以及待评估的服务策略，预测在待评估的服务策略下，多个服务请求端中每个服务请求端发起出行订单的概率。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括构建所述目标出行类型的每种服务策略与多个服务请求端中每个服务请求端发起出行订单的概率的对应关系的步骤：

获取第一样本数据，所述第一样本数据包括目标出行类型的多个服务策略以及在第一样本数据中的每个服务策略下，多个服务请求端中的每个服务请求端是否发起出行订单的结果数据；

基于所述第一样本数据，构建所述目标出行类型的每种服务策略与多个服务请求端中每个服务请求端发起出行订单的概率的对应关系。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

利用二分类逻辑斯特模型构建所述目标出行类型的每种服务策略与多个服务请求端中每个服务请求端发起出行订单的概率的对应关系。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取第一样本数据，包括：

获取服务请求端发起出行需求的时间在预定历史时间段内、出行需求对应的里程在预定里程范围内的第一样本数据；所述出行需求包括所述服务请求端的出发地和所述服务请求端的目的地；所述出行需求与所述出行订单相对应；

所述目标出行类型的每种服务策略与多个服务请求端中每个服务请求端发起出行订单的概率的对应关系，以所述预定历史时间段和预定里程范围作为哑变量。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述服务策略包括以下服务特征中的至少一个：

出行订单的价格、出行舒适度、出行安静度。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一样本数据，构建所述目标出行类型的每种服务策略与多个服务请求端中每个服务请求端发起出行订单的概率的对应关系，包括：

对目标出行类型每种服务策略中的每个服务特征进行函数运算，得到目标出行类型的处理后的服务策略；

基于目标出行类型的处理后的服务策略以及在每种处理后的服务策略下，多个服务请求端中的每个服务请求端是否发起出行订单的结果数据，构建目标出行类型的处理后的每种服务策略与多个服务请求端中每个服务请求端发起出行订单的概率的对应关系；

所述预测多个服务请求端中每个服务请求端发起出行订单的概率，包括：

对目标出行类型的待评估的服务策略中的每个服务特征进行函数运算，得到处理后的待评估的服务策略；

基于目标出行类型的处理后的每种服务策略与多个服务请求端中每个服务请求端发起出行订单的概率的对应关系、以及处理后的待评估的服务策略，确定每个服务请求端发起出行订单的概率。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述函数运算为对数函数运算。