[发明专利]出行目的地的确定方法和目标用户的确定方法

说明书

本说明书提供了一种出行目的地的确定方法和目标用户的确定方法。其中，出行目的地的确定方法包括：获取用户的属性数据，其中，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，根据用户的属性数据，得到结果数据；根据结果数据，确定用户的出行目的地。通过先获取包括用户的画像数据和用户的历史行为数据多种不同维度的属性数据作为模型输入，再利用预先训练好的预设的目的地预测模型基于上述用户的属性数据准确地确定出目标用户未来一个时间段内将要前往的出行目的地，提高了预测用户出行目的地的准确度，减少了预测误差。

技术领域

本说明书属于互联网技术领域，尤其涉及一种出行目的地的确定方法和目标用户的确定方法。

背景技术

旅行类的网站平台为了能有针对性地向用户推荐适合于用户的业务服务，提高成单率以及用户的使用体验，往往希望能准确地预测出用户未来某个时间段(例如未来一周)的出行目的地，以便基于所预测出的出行目的地为用户推荐相对合适的业务服务。

因此，亟需一种能够较为准确地预测用户未来的出行目的地的出行目的地的确定方法。

发明内容

本说明书目的在于提供一种出行目的地的确定方法和目标用户的确定方法，以提高预测用户未来出行目的地的准确度，减少了预测误差，进而准确地为用户推荐与用户未来的出行目的地关联的业务服务。

本说明书提供的一种出行目的地的确定方法和目标用户的确定方法是这样实现的：

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神经网络模型进行训练得到的；根据所述结果数据，确定用户的出行目的地。

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；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。

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神经网络模型进行训练得到的；确定模块，用于根据所述结果数据，确定用户的出行目的地。

一种目标用户的确定装置，包括：获取模块，用于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；处理模块，用于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；确定模块，用于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。

一种服务器，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现：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神经网络模型进行训练得到的；根据所述结果数据，确定用户的出行目的地。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现：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神经网络模型进行训练得到的；根据所述结果数据，确定用户的出行目的地。