[发明专利]成交转化率预测方法及装置

权利要求书

1.一种成交转化率预测方法，其特征在于，包括：

获取样本集，所述样本集为预设历史时段内，至少一个用户使用打车软件进行价格预估的行为信息；

获取所述样本集中每个样本的特征信息和标记信息，所述特征信息包括：基础特征、实时特征、历史特征，所述标记信息用于标记所述用户进行价格预估后是否成功打车，所述历史特征包括：用户所在区域内的司机的接单率、用户所在区域内的成单率、用户所在区域内的成交转化率，所述实时特征包括：天气状况、起始时间、用户所在区域内的订单数量、用户所在区域内的司机数量；

获取当前时刻用户使用打车软件进行价格预估的行为信息；

根据当前时刻用户使用打车软件进行价格预估的行为信息，以及成交转化率预测模型，预测当前时刻用户的成交转化率，所述成交转化率预测模型是由所述样本集中每个样本的特征信息和标记信息训练得到的，所述成交转化率表示用户进行价格预估后，订单成交的概率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本集包括训练样本和预测样本，其中，

所述训练样本用于训练所述成交转化率预测模型；

所述预测样本用于预测所述成交转化率预测模型的考核指标。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

利用训练样本训练得到成交转化率预测模型；

利用预测样本计算所述成交转化率预测模型的考核指标；

如果所述成交转化率预测模型的考核指标大于预设值，则训练结束；

如果所述成交转化率预测模型的考核指标小于预设值，则对所述成交转化率预测模型进行校正、优化或重新训练。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述当前时刻用户使用打车软件进行价格预估的行为信息，包括如下至少一种：

当前起点、当前终点、当前预估价格、当前小费。

5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述基础特征包括：起点、终点、预估价格、小费。

6.一种成交转化率预测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取样本集，所述样本集为预设历史时段内，至少一个用户使用打车软件进行价格预估的行为信息；获取所述样本集中每个样本的特征信息和标记信息，所述特征信息包括：基础特征、实时特征、历史特征，所述标记信息用于标记所述用户进行价格预估后是否成功打车，所述历史特征包括：用户所在区域内的司机的接单率、用户所在区域内的成单率、用户所在区域内的成交转化率，所述实时特征包括：天气状况、起始时间、用户所在区域内的订单数量、用户所在区域内的司机数量；

所述获取模块还用于获取当前时刻用户使用打车软件进行价格预估的行为信息；

预测模块，用于根据当前时刻用户使用打车软件进行价格预估的行为信息，以及成交转化率预测模型，预测当前时刻用户的成交转化率，所述成交转化率预测模型是由所述样本集中每个样本的特征信息和标记信息训练得到的，所述成交转化率表示用户进行价格预估后，订单成交的概率。

7.根据权利要求6所述的成交转化率预测装置，其特征在于，所述样本集包括训练样本和预测样本，其中，

所述训练样本用于训练所述成交转化率预测模型；

所述预测样本用于预测所述成交转化率预测模型的考核指标。

8.根据权利要求7所述的成交转化率预测装置，其特征在于，所述装置还包括：模型建立模块；所述模型建立模块包括：

训练单元，用于利用训练样本训练得到成交转化率预测模型；

计算单元，用于利用预测样本计算所述成交转化率预测模型的考核指标；

如果所述成交转化率预测模型的考核指标大于预设值，则所述训练单元结束训练；

如果所述成交转化率预测模型的考核指标小于预设值，则所述训练单元还用于对所述成交转化率预测模型进行校正、优化或重新训练。