[发明专利]预测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供一种预测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法能够当接收到预测指令时，连接用户的终端设备，并获取终端设备的导航APP中配置时间段内所产生的数据，将所述数据拆分为位置数据及时间数据，将所述位置数据转化为经纬度，获取以所述经纬度为坐标原点，以预设值为半径的地理位置范围内的所有标记场所并编码，对所述时间数据进行归一化处理，整合编码后的所述所有标记场所及归一化处理后的所述时间数据，得到待处理数据，并将所述待处理数据输入到基于分类模型及随机森林模型预先训练的预测模型中，输出预测结果，从而基于导航中的数据进行预测，由于导航APP中的数据具有不可欺骗性，因此使预测结果更加真实，且更具有参考价值。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种预测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

导航应用程序(APP)是现今出行不可缺少的，在日常生活中，使用地图导航可以帮助用户在陌生的地方尽快到达目的地，同时，对于导航APP来说，可以轻易获取到使用者的出行路线和出行时间等数据，这些数据对于研究客户行为，进行客户画像是非常有帮助的。

但是，目前导航APP中的数据往往只被用于路径规划，比如根据客户日常出行时间提醒客户还有多久可以到家等等，并未对其进行深入挖掘。另外，在进行数据预测时，通常仅仅根据用户所提供的一些个人信息，也没有有效利用导航APP中的数据，鉴于用户所提供的信息存在不准确性，使预测不够准确，且效率较低。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种预测方法、装置、电子设备及存储介质，能够基于导航APP中的数据进行预测，由于导航APP中的数据具有不可欺骗性，因此使预测结果更加真实，且更具有参考价值。

一种预测方法，所述方法包括：

当接收到预测指令时，连接用户的终端设备；

从所述终端设备上，获取导航APP中配置时间段内所产生的数据；

将所述数据拆分为位置数据及时间数据；

将所述位置数据转化为经纬度；

获取以所述经纬度为坐标原点，以预设值为半径的地理位置范围内的所有标记场所；

对所述所有标记场所进行编码；

对所述时间数据进行归一化处理；

整合编码后的所述所有标记场所及归一化处理后的所述时间数据，得到待处理数据；

将所述待处理数据输入到基于分类模型及随机森林模型预先训练的预测模型中，输出预测结果。

根据本发明优选实施例，所述对所述所有标记场所进行编码包括：

获取所述所有标记场所的数量；

以所述数量作为位数，对所述所有标记场所进行One-hot编码。

根据本发明优选实施例，在将所述待处理数据输入到基于分类模型及随机森林模型预先训练的预测模型中前，所述方法还包括：

获取样本数据，所述样本数据包括多个用户的终端设备的导航APP数据；

基于梯度下降树算法对所述样本数据进行拟合训练；

获取每步拟合后对于类别的预测概率与真实概率的差值；

当所述差值小于或者等于预设差值时，生成所述分类模型；

从所述多个用户中确定满足预设条件的第一用户，及不满足所述预设条件的第二用户；

获取所述样本数据中所述第一用户对应的数据作为第一样本，所述第二用户对应的数据作为第二样本；