[发明专利]出行目的预测方法、装置、计算设备和可读存储介质

说明书

本申请涉及数据分析领域，尤其涉及一种出行目的预测方法、装置、计算设备和计算机可读存储介质。所述方法包括：获取与用户的出行目的地相对应的出行目的地向量；获取该用户的历史出行记录；根据历史出行目的将历史出行记录分类为旅游出行历史记录和商务出行历史记录；根据旅游出行历史记录和商务出行历史记录生成旅游历史向量和商务历史向量；根据旅游历史向量和商务历史向量生成旅游历史向量序列和商务历史向量序列；将旅游历史向量序列和商务历史向量序列输入第一神经网络得到旅游特征向量和商务特征向量；根据旅游特征向量和商务特征向量生成出行特征向量；将出行目的地向量和出行特征向量输入第二神经网络得到该用户的出行目的的预测结果。

技术领域

本申请涉及数据分析领域，尤其涉及一种出行目的预测方法、装置、计算设备和计算机可读存储介质。

背景技术

随着电子商务的高速发展，越来越多的出行服务可供用户在出行服务网站或客户端进行选择。通过向用户推荐适合用户需求和偏好的出行服务可以提高出行服务的推荐成功率和用户好感度。

本申请的发明人意识到，在精准预测用户到出行目的地的出行目的的情况下，可以针对用户的出行目的向用户智能推荐更符合用户需求的出行服务，提高推荐成功率。

发明内容

本申请实施例提供了一种出行目的预测方法、装置、计算设备和计算机可读存储介质。

根据本申请的第一方面，提供一种出行目的预测方法，其包括：

获取与用户的出行目的地相对应的出行目的地向量；

获取该用户的多个历史出行记录；

根据每个历史出行记录的历史出行目的将所述多个历史出行记录分类为旅游出行历史记录和商务出行历史记录；

根据每个旅游出行历史记录生成相应的旅游历史向量，根据每个商务出行历史记录生成相应的商务历史向量；

根据所述旅游历史向量生成相应的旅游历史向量序列，根据所述商务历史向量生成相应的商务历史向量序列；

将所述旅游历史向量序列输入已训练好的第一神经网络得到作为第一神经网络输出的旅游特征向量，将所述商务历史向量序列输入已训练好的第一神经网络得到作为第一神经网络输出的商务特征向量；

根据所述旅游特征向量和所述商务特征向量生成该用户的出行特征向量；

将所述出行目的地向量和该用户的所述出行特征向量输入已训练好的第二神经网络，得到作为第二神经网络的输出的该用户的出行目的的预测结果。

根据一示例性实施例，所述获取该用户的多个历史出行记录包括：

获取该用户的历史交易记录；

根据所述历史交易记录确定所述多个历史出行记录，其中所述每个历史出行记录包括历史出行目的地、历史出行时间以及历史出行目的。

根据一示例性实施例，所述历史交易记录包括交通购票记录、目的地消费记录，所述根据所述历史交易记录确定所述多个历史出行记录，包括：

根据所述历史交易记录中的所述交通购票记录确定所述历史出行目的地、所述历史出行时间；

根据所述历史出行目的地、所述历史出行时间和所述历史交易记录中的所述目的地消费记录确定所述历史出行目的。

根据一示例性实施例，所述根据所述历史出行目的地、所述历史出行时间和所述历史交易记录中的所述目的地消费记录确定所述历史出行目的包括：

根据所述历史出行时间和所述历史出行目的地将所述历史交易记录中的所述目的地消费记录中按照同一单次出行的目的地消费记录进行分类；