[发明专利]基于用户打车数据的休息日分类方法及装置

权利要求书

1.一种基于用户打车数据的休息日分类方法，其特征在于，包括：

根据预设时间内的用户打车历史数据建立休息日分类模型；

其中，所述休息日分类模型包括休息日样本向量和工作日样本向量；

接收待分类的目标日的用户打车数据；

根据所述目标日的用户打车数据建立目标日向量；

根据所述目标日向量与所述休息日样本向量的第一相似度和所述目标日向量与所述工作日样本向量的第二相似度的比较结果判断所述目标日是否是休息日；

根据所述预设时间段内每一天的用户打车历史数据分别构建所述每一天对应的一个第一N维向量；

其中，所述N为根据打车数据的统计周期确定的整数；

根据所述预设时间段内每一天的用户打车历史数据分别绘制所述每一天对应的一幅打车历史数据曲线图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设时间内的用户打车历史数据建立休息日分类模型，包括：

获取所述每一天对应的一幅打车历史数据曲线图的休息日标定结果；

分别根据所述标定结果对应的所有休息日向量和所有工作日向量通过归一化处理方法确定一个维的所述休息日样本向量和一个维的所述工作日样本向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述打车历史数据的最小统计周期为1秒。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标日的用户打车数据建立目标日向量，包括：

根据所述目标日的用户打车数据生成一个维的所述目标日向量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一相似度和第二相似度的计算方法相同，所述计算方法包括：

内积方法、Dice系数方法、Jaccard系数方法以及虚线系数方法。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设时间内的用户打车历史数据建立休息日分类模型之前，所述方法包括：

从打车平台的数据中获取所述预设时间段内的用户打车历史数据样本。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设时间内的用户打车历史数据建立休息日分类模型之后，所述方法还包括：

将所述休息日分类模型封装成应用程序接口；

其中，所述应用程序接口的输入端用于接收所述目标日的用户打车数据，所述应用程序接口的输出端用于输出所述目标日的休息日分类结果。

8.一种基于用户打车数据的休息日分类装置，其特征在于，包括：

模型建立单元，用于根据预设时间内的用户打车历史数据建立休息日分类模型；

其中，所述休息日分类模型包括休息日样本向量和工作日样本向量；

接收单元，用于接收待分类的目标日的用户打车数据；

目标日向量建立单元，用于根据所述目标日的用户打车数据建立目标日向量

判断单元，用于根据所述目标日向量与所述休息日样本向量的第一相似度和所述目标日向量与所述工作日样本向量的第二相似度的比较结果判断所述目标日是否是休息日；

根据所述预设时间段内每一天的用户打车历史数据分别构建所述每一天对应的一个第一N维向量；

其中，所述N为根据打车数据的统计周期确定的整数；

根据所述预设时间段内每一天的用户打车历史数据分别绘制所述每一天对应的一幅打车历史数据曲线图。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述模型建立单元，进一步用于：

获取所述每一天对应的一幅打车历史数据曲线图的休息日标定结果；

分别根据所述标定结果对应的所有休息日向量和所有工作日向量通过归一化处理方法确定一个维的所述休息日样本向量和一个维的所述工作日样本向量。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述目标日向量建立单元，进一步用于：

根据所述目标日的用户打车数据生成一个维的所述目标日向量。