[发明专利]基于用户打车数据的休息日分类方法及装置

说明书

本发明涉及一种基于用户打车数据的休息日分类方法及装置，该方法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；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。本发明所提供的基于用户打车数据的休息日分类方法及装置，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，可以实现根据目标日的用户打车数据判断该目标日是否是休息日，进而可以为后续用户打车数据挖掘提供基础，提高对用户的出行规律获取的科学性和准确性。

技术领域

本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于用户打车数据的休息日分类方法及装置。

背景技术

随着城市的发展、人口规模的扩大，人类社会活动也变得更加多元化，极大程度上增加了社会各个阶层人士对打车的普遍需求。在此情况下，如果能够利用打车系统中用户的打车数据进行数据挖掘，得出用户的出行规律，必将为打车软件的研发带来新鲜的血液，并为该打车软件所属企业抢占打车市场的战略优势。

可以理解的是，用户的打车活动与休息日是有着密切关系的。而法定的节假日却可能并不是休息日。如果在日历上记载的节假日这一天，大多数的人民群众需要上班，那么这一天对于打车软件来说应当被划分为工作日，而不是休息日，例如元宵节、教师节以及儿童节等。

因此，如果不考虑休息日对用户打车出行活动的影响，将会降低对用户的出行规律获取的科学性和准确性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：如何提供一种基于用户打车数据的休息日分类方法，解决现有的获取用户的出行规律的方法的科学性和准确性低的问题。

为此目的，本发明一方面提出了一种基于用户打车数据的休息日分类方法，所述方法包括：

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。

可选地，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：

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；

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N维的所述休息日样本向量和一个N维的所述工作日样本向量。

可选地，所述打车历史数据的最小统计周期为1秒。

可选地，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N维的所述目标日向量。

可选地，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。