[发明专利]一种数据预测模型建立方法及其设备、存储介质、服务器

权利要求书

1.一种数据预测模型建立方法，其特征在于，包括：

获取第一用户标识对应的第一历史数据点集合，并获取所述第一用户标识在所述第一历史数据点集合中的第一分布参数，所述第一历史数据点集合中的各历史数据点包括时间状态和位置状态；

基于所述第一历史数据点集合检测第二用户标识在所述第一历史数据点集合中的第二分布参数；

获取所述第二用户标识的第二历史数据点集合，并获取所述第二历史数据点集合中的当前历史数据点的时间分布参数和位置分布参数；

采用所述第一分布参数、所述第二分布参数、所述时间分布参数以及所述位置分布参数生成针对所述第二用户标识的数据预测模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述第二历史数据点集合中的当前历史数据点的时间分布参数和位置分布参数，包括：

检测所述第二历史数据点集合中的当前历史数据点所属的数据点类型；

根据所述数据点类型并采用参数学习算法，获取所述当前历史数据点的时间状态对应的时间分布参数和所述当前历史数据点的位置状态对应的位置分布参数。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述检测所述第二历史数据点集合中的当前历史数据点所属的数据点类型，包括：

将所述第一历史数据点集合中的各历史数据点进行数据点分类，获取数据点分类后的数据点类型集合；

检测所述数据点类型集合中各数据点类型对应的历史数据点与所述第二历史数据点集合中的当前数据点之间的相似度概率，根据所述相似度概率确定所述当前数据点所属的数据点类型。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

采用所述数据预测模型获取所述第二用户标识的下一数据点所指示的时间状态和位置状态间的对应关系，根据所述对应关系向所述第二用户标识发送针对所述下一数据点的推送消息。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述第二用户标识的下一数据点所指示的时间状态，将所述第二用户标识归类至具有相同时间状态的第三用户标识中，向所述第三用户标识发送推送消息。

6.一种数据预测模型建立设备，其特征在于，包括：

第一参数获取模块，用于获取第一用户标识对应的第一历史数据点集合，并获取所述第一用户标识在所述第一历史数据点集合中的第一分布参数，所述第一历史数据点集合中的各历史数据点包括时间状态和位置状态；

第二参数获取模块，用于基于所述第一历史数据点集合检测第二用户标识在所述第一历史数据点集合中的第二分布参数；

第三参数获取模块，用于获取所述第二用户标识的第二历史数据点集合，并获取所述第二历史数据点集合中的当前历史数据点的时间分布参数和位置分布参数；

模型生成模块，用于采用所述第一分布参数、所述第二分布参数、所述时间分布参数以及所述位置分布参数生成针对所述第二用户标识的数据预测模型。

7.如权利要求6所述的设备，其特征在于，所述第三参数获取模块包括：

类型检测单元，用于检测所述第二历史数据点集合中的当前历史数据点所属的数据点类型；

参数获取单元，用于根据所述数据点类型并采用参数学习算法，获取所述当前历史数据点的时间状态对应的时间分布参数和所述当前历史数据点的位置状态对应的位置分布参数。

8.如权利要求7所述的设备，其特征在于，所述类型检测单元包括：

类型集合获取子单元，用于将所述第一历史数据点集合中的各历史数据点进行数据点分类，获取数据点分类后的数据点类型集合；

类型确定子单元，用于检测所述数据点类型集合中各数据点类型对应的历史数据点与所述第二历史数据点集合中的当前数据点之间的相似度概率，根据所述相似度概率确定所述当前数据点所属的数据点类型。