[发明专利]到店预测方法及装置有效
| 申请号： | 201810044460.2 | 申请日： | 2018-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN108230040B | 公开（公告）日： | 2020-09-25 |
| 发明（设计）人： | 李素凌;沈丹;黄瑞 | 申请（专利权）人： | 口碑(上海)信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02 |
| 代理公司： | 北京市浩天知识产权代理事务所(普通合伙) 11276 | 代理人： | 宋菲;刘兰兰 |
| 地址： | 200131 上海市浦东新区自由*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种到店预测方法及装置，涉及电子信息领域，该方法包括：确定与用户交易数据相对应的第一区域网络列表以及与第一区域网络列表相对应的第一候选店铺列表；根据第一区域网络列表以及与第一区域网络列表相对应的第一候选店铺列表生成包含多个区域网络店铺样本的样本集合；根据用户交易数据确定对应的交易区域网络以及交易店铺，根据交易区域网络以及交易店铺对样本集合中包含的多个区域网络店铺样本进行正负标记；通过机器学习算法对正负标记后的样本集合进行训练，得到店铺预测模型，通过店铺预测模型预测用户终端所在的店铺。该方式不仅适用范围广泛，且不受区域网络变更影响，预测结果更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种到店预测方法，包括：确定与用户交易数据相对应的第一区域网络列表以及与所述第一区域网络列表相对应的第一候选店铺列表；根据所述第一区域网络列表以及与所述第一区域网络列表相对应的第一候选店铺列表生成包含多个区域网络店铺样本的样本集合；根据所述用户交易数据确定对应的交易区域网络以及交易店铺，根据所述交易区域网络以及交易店铺对所述样本集合中包含的多个区域网络店铺样本进行正负标记；通过机器学习算法对正负标记后的样本集合进行训练，得到店铺预测模型，通过所述店铺预测模型预测用户终端所在的店铺。
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