[发明专利]一种出行方式的推荐方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种出行方式的推荐方法，所述方法包括：

获取用户的个性化数据和所述用户在当前时刻上的时空场景数据；其中，所述个性化数据至少包括：用户属性、出行偏好和最近一个设定时长内的出行方式；所述时空场景数据至少包括：时间场景数据和空间场景数据；

将所述个性化数据和所述时空场景数据输入至预先训练好的出行方式推荐模型中；通过所述出行方式推荐模型输出所述用户在所述当前时刻上的个性化出行方式；

将所述个性化出行方式推荐给所述用户。

2.根据权利要求1所述的方法，所述用户属性包括以下至少其中之一：自然属性、社会属性、位置属性、工作状况和资产属性。

3.根据权利要求2所述的方法，所述自然属性包括以下至少其中之一：性别、年龄；所述社会属性包括以下至少其中之一：教育水平、婚姻状况、人生阶段；所述位置属性包括以下至少其中之一：居住地、工作地、常住地、常访地；所述工作状况包括以下至少其中之一：职业类别、所属行业、所在公司；所述资产属性包括以下至少其中之一：收入水平、资产状况、消费水平。

4.根据权利要求1所述的方法，所述时间场景数据包括以下至少其中之一：所述用户所处的季节、月份、月内阶段、星期、工作日或者非工作日、白天或者黑夜、上午或者下午、早高峰或者晚高峰、特殊时段。

5.根据权利要求1所述的方法，所述空间场景数据包括以下至少其中之一：位置场景数据、天气场景数据、行程场景数据；其中，所述位置场景数据包括以下至少其中之一：所述用户所在的国家、城市、所述用户处于本地或者异地、所述用户处于熟悉地或者非熟悉地；所述天气场景数据包括以下至少其中之一：晴、阴、多云、少云、小雨、中雨、大雨、阵雨、雷阵雨、暴雨、雾、霾、霜冻、风、暴风、台风、暴风雪、大雪、中雪、小雪、雨夹雪、冰雹、浮尘、扬沙；所述行程场景数据包括以下至少其中之一：所述用户所在地的空间类型、所述用户的途经地的空间类型、所述用户的目的地的空间类型、所述用户所在地的交通状况、所述用户的途经地的交通状况、所述用户的目的地的交通状况；其中，所述空间类型包括以下至少其中之一：商业区、居民区、市中心、远郊、医院、学校、政府机关；所述交通状况包括以下至少其中之一：停车难度、打车难度、公共交通发达程度。

6.根据权利要求1所述的方法，所述出行方式推荐模型包括但不限于：基于学习排序的推荐模型、基于逻辑回归的推荐模型、梯度提升决策树、可扩展的机器学习系统或者深度神经网络。

7.根据权利要求1所述的方法，在所述获取用户的个性化数据和所述用户在当前时刻上的时空场景数据之前，所述方法还包括：

将预先获取的一个正样本数据或者负样本数据作为当前样本数据；

若所述出行方式推荐模型不满足预先设置的收敛条件，将所述当前样本数据输入至所述出行方式推荐模型中，使用所述当前样本数据对所述出行方式推荐模型进行训练；将所述当前样本数据的下一个样本数据作为所述当前样本数据，重复执行上述操作，直到所述出行方式推荐模型满足所述收敛条件。

8.一种出行方式的推荐装置，所述装置包括：获取模块、预测模块和推荐模块；其中，

所述获取模块，用于获取用户的个性化数据和所述用户在当前时刻上的时空场景数据；其中，所述个性化数据至少包括：用户属性、出行偏好和最近一个设定时长内的出行方式；所述时空场景数据至少包括：时间场景数据和空间场景数据；

所述预测模块，用于将所述个性化数据和所述时空场景数据输入至预先训练好的出行方式推荐模型中；通过所述出行方式推荐模型输出所述用户在所述当前时刻上的个性化出行方式；

所述推荐模块，用于将所述个性化出行方式推荐给所述用户。

9.根据权利要求8所述的装置，所述用户属性包括以下至少其中之一：自然属性、社会属性、位置属性、工作状况和资产属性。