[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

说明书

本申请公开了一种出行方式的推荐方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。具体方案为：获取用户的个性化数据和用户在当前时刻上的时空场景数据；其中，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；时空场景数据至少包括：时间场景数据和空间场景数据；将个性化数据和时空场景数据输入至预先训练好的出行方式推荐模型中；通过出行方式推荐模型输出用户在当前时刻上的个性化出行方式；将个性化出行方式推荐给用户。本申请实施例可以在不同的场景下为用户推荐更加适合的出行方式，从而可以提高用户的出行效率和出行体验。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，进一步涉及人工智能技术，尤其是一种出行方式的推荐方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

用户个性化出行方式推荐是指结合用户历史出行行为记录及用户所处的时空大数据场景，为用户推荐最合适的出行方式(包括但不限于驾车、公交、地铁、打车、步行、骑行、电动车、摩托车、火车、飞机、客车等)。目前用户的出行方式往往有很多种选择，但是由于用户掌握的出行信息仅和自身相关且比较局限，如何选择最适合用户的出行方式，来获得最好的出行效率和最优的出行体验，往往比较困难。

在现有技术中，通常的产品为用户推荐出行方式一般采用如下三种方案：(1)基于用户与目的地的距离进行推荐：判断用户与目的地的距离，如果距离较近就采用步行、骑行；如果距离较远就采用驾车、公共出行，等等。(2)基于用户历史出行方式的频次进行推荐：按照一段时间统计用户使用不同的出行方式的频次，筛选出用户最经常使用的出行方式，将其推荐给用户。(3)基于用户历史出行方式的使用时间进行推荐：统计用户在一段时间内使用每种出行方式的时间，按照其使用时间将全部使用过的出行方式进行排序，筛选出用户使用时间最长的出行方式推荐给用户。

上述实现方案存在如下缺点：上述方案(1)完全按照用户与目的地距离进行出行方式的推荐，千人一面，没有结合每个用户的历史方式，在一些场景下反而会减低用户的出行效率。上述方案(2)和方案(3)在一定情况下考虑了用户的历史出行方式，但是针对历史出行方式只做了简单的统计，没有更深一层地挖掘出用户不同场景下的出行习惯，因此也很难为用户提供优质的出行方式，从而会严重影响到用户的出行效率和出行体验。

发明内容

本申请提供了一种出行方式的推荐方法、装置、电子设备及存储介质，可以在不同的场景下为用户推荐更加适合的出行方式，从而可以提高用户的出行效率和出行体验。

第一方面，本申请提供了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。

第二方面，本申请提供了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。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：