[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种数据处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，通过将获取的各网格的特征数据输入至预先训练的需求预测模型以获得各网格的共享设备的需求信息，获取各网格的共享设备的供给信息，并根据各网格的共享设备的需求信息和供给信息确定下个时段在各网格中关联所述共享设备的资源消耗量，由此，可以提高共享设备的资源利用率。

技术领域

本发明涉及互联网领域，更具体地，涉及一种数据处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。

背景技术

随着共享经济与互联网的发展，共享单车、共享汽车、共享充电宝等共享设备逐渐被广大互联网用户所接受。这种整合线下的闲散物品，让它们以较低的价格提供产品或服务的方式，以其独有的优势在市场上占领了一席之地。由此，如何提高共享设备的资源利用率是一项重要的课题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种数据处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，以提高共享设备的资源利用率。

第一方面，本发明实施例提供一种数据处理方法，所述方法包括：

获取各网格的特征数据，所述特征数据包括网格信息、时段信息以及各网格在历史相同时段的共享设备的需求信息，所述网格信息包括对应网格的标识和环境信息，所述网格对应于预先划分的地理区域；

将所述各网格的特征数据输入至预先训练的需求预测模型，获得所述各网格的共享设备的需求信息；

获取各网格的共享设备的供给信息；

根据所述需求信息和所述供给信息确定下个时段在各网格中关联所述共享设备的资源消耗量。

可选的，根据所述需求信息和所述供给信息确定下个时段在各网格中关联所述共享设备的资源消耗量包括：

根据所述供给信息和所述需求信息确定供需比；

根据所述供需比确定所述资源消耗量。

可选的，根据所述供需比确定所述资源消耗量包括：

根据所述供需比、预先确定的供需比分段以及各所述供需比分段对应的权重确定所述资源消耗量。

可选的于，获取各网格的共享设备的供给信息包括：

根据各共享设备的位置信息确定各网格的共享设备的供给信息。

可选的，所述共享设备的位置信息由任务完成时用户终端的上报信息确定，或者由运维终端的上报信息确定。

可选的，所述需求预测模型通过以下步骤训练：

获取训练数据，所述训练数据包括各网格信息、各时段信息、以及历史需求信息；

根据所述训练数据训练获取所述需求预测模型；

其中，所述历史需求信息包括第一预定时间内的各网格在各时段的共享设备的需求均值和需求中值、第二预定时间内的各网格在各时段的共享设备的需求均值和需求中值、以及第三预定时间内的各网格在各时段的共享设备的需求均值和需求中值中的至少一项。

可选的，所述各时段信息包括时段的标识以及所述时段所处日期。

可选的，所述需求预测模型为XGBoost回归模型。

可选的，所述各网格根据GeoHash方法进行划分。

第二方面，本发明实施例提供一种数据处理装置，所述装置包括：

特征数据获取单元，被配置为获取各网格的特征数据，所述特征数据包括网格信息、时段信息以及各网格在历史相同时段的共享设备的需求信息，所述网格信息包括对应网格的标识和环境信息，所述网格对应于预先划分的地理区域；