[发明专利]出行目的的预测方法、系统、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种出行目的的预测方法，其特征在于，包括：

获取预定的出行订单；

获取所述出行订单的第一类关联特征，判断所述第一类关联特征与留学条件是否匹配，若匹配则识别所述出行订单的出行目的为留学，若不匹配则执行：

获取所述出行订单的第二类关联特征，判断所述第二类关联特征与回家条件是否匹配，若匹配则识别所述出行订单的出行目的为回家，若不匹配则执行：

获取所述出行订单的第三类关联特征，判断所述第三类关联特征与出差/度假条件是否匹配，若与出差条件匹配则识别所述出行订单的出行目的为出差，若与度假条件匹配则识别所述出行订单的出行目的为度假。

2.如权利要求1所述的出行目的的预测方法，其特征在于，所述第二类关联特征包括所述出行订单的各个维度的关联城市，包括第一乘机人的身份证归属城市、所述出行订单的报销凭证邮寄城市、预订所述出行订单的用户账号的注册城市、所述用户账号的绑定电话归属城市、所述用户账号的近期登录城市、所述用户账号的高频出发城市，并排除所述用户账号订购酒店的城市；

判断所述第二类关联特征与回家条件是否匹配的步骤包括：

获取各个维度的权重系数；

将各个关联城市所对应维度的权重系数相加，获得各个关联城市的权重值；

以权重值最大的两个关联城市作为所述用户账号的常住地；

获取所述出行订单的目的地，判断所述目的地是否命中所述常住地，若是则判断所述第二类关联特征与所述回家条件匹配。

3.如权利要求2所述的出行目的的预测方法，其特征在于，获取各个维度的权重系数的步骤包括：

获取多个历史出行订单和其各个维度的关联城市；

获取各个历史出行订单的对应账号的精准常住地；

分别比对各个历史出行订单的关联城市与其对应账号的精准常住地，计算各个维度的准确率；

对各个维度的准确率进行归一化处理，得到各个维度的权重系数。

4.如权利要求3所述的出行目的的预测方法，其特征在于，所述各个维度的权重系数分别是：身份证归属城市的权重系数为0.13，报销凭证邮寄城市的权重系数为0.17，注册城市的权重系数为0.07，绑定电话归属城市的权重系数为0.15，近期登录城市的权重系数为0.19，高频出发城市的权重系数为0.29。

5.如权利要求1所述的出行目的的预测方法，其特征在于，所述第三类关联特征包括：所述出行订单是否需要行程单、是否常用航线、是否往返订单、老人小孩数、乘机人数、航班类型、到达城市、目的地国家、提前预订天数；

所述出差条件包括：

需要行程单、目的地中国、无老人小孩、且提前7天以下预订；

需要行程单、目的地外国、1人乘机、且提前30天以下预订；

不需要行程单、无老人小孩、1人乘机、国内航班、且提前7天以下预订；以及

所述出行订单为常用航线，所述常用航线所述用户账号历史多次预订、且每次到达时间均为工作日的航线；

所述度假条件包括：

不需要行程单、且有老人或小孩；

不需要行程单、无老人小孩、1人乘机、国际航班、且提前15天以上预订；

不需要行程单、无老人小孩、2人以上乘机、且到达非一二线城市；

需要行程单、目的地中国、无老人小孩、且提前30天以上预订；

需要行程单、目的地中国、有老人或小孩、且2人以下乘机；

需要行程单、目的地外国、1人乘机、且提前30天以上预订；

需要行程单、目的地外国、且2人以上乘机；以及

所述出行订单为往返订单、且停留时间14天以上。

6.如权利要求1所述的出行目的的预测方法，其特征在于，所述留学条件包括第一子条件，所述第一子条件是留学生票，所述第一类关联特征包括：是否留学生票；

所述留学条件包括第二子条件，所述第二子条件是：需要报销凭证、国际机票、1人乘机、乘机人年龄范围16～27周岁、且出行时间6月～8月；所述第一类关联特征还包括：是否需要报销凭证、机票类型、乘机人数、第一乘机人年龄、出行时间；

其中，于所述第一子条件不满足时执行所述第二子条件的判断。