[发明专利]出行目的地的确定方法和目标用户的确定方法

权利要求书

1.一种出行目的地的确定方法，包括：

获取用户的属性数据，其中，所述用户的属性数据包括以下至少之一：用户的画像数据、用户的历史行为数据；

通过预设的目的地预测模型，根据所述用户的属性数据，得到结果数据；其中，所述预设的目的地预测模型为预先利用样本数据对初始模型进行训练得到的；所述初始模型包括：第一网络层、第二网络层和第三网络层，其中，所述第一网络层用于从所述属性数据中提取第一特征数据，所述第二网络层用于根据所述第一特征数据得到第二特征数据，所述第三网络层用于根据所述第二特征数据确定对应于预设目的地的概率值；

根据所述结果数据，确定用户的出行目的地。

2.根据权利要求1所述的方法，所述用户的历史行为数据包括以下至少之一：用户预设时间段内的网络搜索记录、用户的异地交易记录、用户预设时间段内的出行类账单数据、用户的历史出行记录。

3.根据权利要求1所述的方法，在根据所述结果数据，确定用户的出行目的地后，所述方法还包括：

向所述用户推送与所述出行目的地关联的业务数据。

4.根据权利要求3所述的方法，与所述出行目的地关联的业务数据包括以下至少之一：

出行目的地的住宿预订链接、出行目的地的美食推荐信息、前往出行目的地的票务信息。

5.根据权利要求1所述的方法，所述预设的目的地预测模型按照以下方式建立：

获取样本数据；

标注出所述样本数据的数据标签，得到标注后的样本数据，其中，所述数据标签为用于指示所述样本数据所对应的样本用户是否前往过预设目的地的标签信息；

利用所述标注后的样本数据对初始模型进行模型训练，得到预设的目的地预测模型。

6.根据权利要求1所述的方法，所述第二网络层为残差网络层。

7.一种目标用户的确定方法，包括：

获取多个用户的属性数据；其中，所述用户的属性数据包括以下至少之一：用户的画像数据、用户的历史行为数据；

通过预设的目的地预测模型，根据所述多个用户的属性数据，得到多个用户前往目标目的地的概率值；其中，所述预设的目的地预测模型为预先利用样本数据对初始模型进行训练得到的；所述初始模型包括：第一网络层、第二网络层和第三网络层，其中，所述第一网络层用于从所述属性数据中提取第一特征数据，所述第二网络层用于根据所述第一特征数据得到第二特征数据，所述第三网络层用于根据所述第二特征数据确定对应于预设目的地的概率值；

根据多个用户前往目标目的地的概率值，从多个用户中筛选出前往目标目的地的概率值大于预设的概率阈值的用户作为目标用户。

8.根据权利要求7所述的方法，在根据多个用户前往目标目的地的概率值，从多个用户中筛选出前往目标目的地的概率值大于预设的概率阈值的用户作为目标用户后，所述方法还包括：

向所述目标用户推送与所述目标目的地关联的业务数据。

9.一种出行目的地的确定装置，包括：

获取模块，用于获取用户的属性数据；其中，所述用户的属性数据包括以下至少之一：用户的画像数据、用户的历史行为数据；

处理模块，用于通过预设的目的地预测模型，根据所述用户的属性数据，得到结果数据；其中，所述预设的目的地预测模型为预先利用样本数据对初始模型进行训练得到的；所述初始模型包括：第一网络层、第二网络层和第三网络层，其中，所述第一网络层用于从所述属性数据中提取第一特征数据，所述第二网络层用于根据所述第一特征数据得到第二特征数据，所述第三网络层用于根据所述第二特征数据确定对应于预设目的地的概率值；

确定模块，用于根据所述结果数据，确定用户的出行目的地。

10.根据权利要求9所述的装置，所述用户的历史行为数据包括以下至少之一：用户预设时间段内的网络搜索记录、用户的异地交易记录、用户预设时间段内的出行类账单数据、用户的历史出行记录。