[发明专利]确定出行推荐数据的方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本公开涉及一种确定出行推荐数据的方法、装置、存储介质及电子设备，可以获取目标群体中多个成员的身份信息；根据所述身份信息确定所述目标群体的群体特征；从多个预设推荐策略中确定所述群体特征对应的目标推荐策略；根据所述目标推荐策略确定所述目标群体的目标出行推荐数据。

技术领域

本公开涉及数据推荐领域，具体地，涉及一种确定出行推荐数据的方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

个性化推荐系统是解决信息过载的关键技术，在许多大型电子商务平台得到了广泛的应用，随着群体用户对推荐需求服务的增加，如朋友结伴出行出游、同事一起出差等，如何为一起出行的群体用户提供较适用的推荐服务已成为推荐领域研究的新挑战。

现有的群体推荐方法中，多是基于行业种类确定对应的推荐策略，即每个行业都形成了一套固定的群体推荐策略，如，音乐领域-没有痛苦的平均策略，电影领域-最小痛苦策略，旅游领域-加权平均策略等，但是按照行业的不同确定对应的推荐策略来对群体用户进行推荐，仅是一个粗粒度的推荐方式，在很多的应用场景中并不适用，从而无法对群体用户进行准确的服务推荐。

发明内容

本公开的目的是提供一种确定出行推荐数据的方法、装置、存储介质及电子设备。

第一方面，提供一种确定出行推荐数据的方法，所述方法包括：获取目标群体中多个成员的身份信息；根据所述身份信息确定所述目标群体的群体特征；从多个预设推荐策略中确定所述群体特征对应的目标推荐策略；根据所述目标推荐策略确定所述目标群体的目标出行推荐数据。

可选地，在所述群体特征表征所述目标群体中的成员数量大于或等于第一预设数量阈值的场景下，所述目标推荐策略包括中值策略；所述根据所述目标推荐策略确定所述目标群体的目标出行推荐数据包括：根据所述目标群体的多个成员，通过所述中值策略确定所述目标出行推荐数据。

可选地，若所述目标群体的成员数量小于或者等于第二预设数量阈值，在所述群体特征表征所述目标群体中包括指定类别人群的成员的场景下，所述目标推荐策略包括最小痛苦策略；所述根据所述目标推荐策略确定所述目标群体的目标出行推荐数据包括：根据指定类别人群，通过所述最小痛苦策略确定所述目标出行推荐数据。

可选地，在所述群体特征表征所述目标群体中的成员在历史时间段内多次在指定时间同时结伴出行的场景下，所述目标推荐策略包括平均策略；所述根据所述目标推荐策略确定所述目标群体的目标出行推荐数据包括：根据所述目标群体的多个成员，通过所述平均策略确定所述目标出行推荐数据。

可选地，在所述群体特征表征所述目标群体中多个所述成员在历史时间段内针对指定消费类别的消费次数达到预设消费次数阈值的场景下，所述目标推荐策略包括加权平均策略；所述根据所述目标推荐策略确定所述目标群体的目标出行推荐数据包括：根据所述目标群体的多个成员，通过所述加权平均策略确定所述目标出行推荐数据。

可选地，在所述群体特征表征所述目标群体中存在目标消费行为的成员的场景下，所述目标推荐策略包括最大幸福感策略，所述目标消费行为包括针对指定消费类别，且达到指定消费等级的消费行为；所述根据所述目标推荐策略确定所述目标群体的目标出行推荐数据包括：根据所述目标群体中存在所述目标消费行为的成员，通过所述最大幸福感策略确定所述目标出行推荐数据。

可选地，若所述群体特征包括多个场景下的群体特征，所述目标推荐策略包括与多个场景下的群体特征一一对应的多个目标推荐策略；所述根据所述目标推荐策略确定所述目标群体的目标出行推荐数据包括：获取每个目标推荐策略对应的待定出行推荐数据；从所述待定出行推荐数据中确定所述目标出行推荐数据。