[发明专利]旅行需求单推送方法、装置、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种旅行需求单推送方法，其特征在于，包括：

S101：获取用户在所述旅行需求单中填写的多个需求项；

S102：至少根据多个所述需求项计算N个输入元素的输入元素值；

S103：根据N个输入元素值输入一经训练的线性回归模型，获取所述旅行需求单的线性回归输出值；

S105：根据所述线性回归输出值确定所述旅行需求单的推荐分数；

S106：向旅行定制人员提供所述旅行需求单的推荐分数。

2.如权利要求1所述的旅行需求单推送方法，其特征在于，所述线性回归模型为：

F(x)＝w₀+w₁x₁+w₂x₂+...+w_ix_i...+w_Nx_N，

其中，F(x)为所述线性回归输出值，x₁至x_N为所述输入元素值，w₁至w_N分别x₁至x_N的权重参数，w₀为偏差参数，i为大于等于1小于等于N的整数。

3.如权利要求2所述的旅行需求单推送方法，其特征在于，所述线性回归模型采用梯度下降算法训练。

4.如权利要求3所述的旅行需求单推送方法，其特征在于，所述线性回归模型采用梯度下降算法按如下步骤训练：

S111：获取多个历史旅行需求单作为训练样本；

S112：将w₀至w_N初始化为0并初始化梯度下降的步长α；

S113：确定当前位置对应于w₀至w_N的损失函数J(w₀,w₁,…,w_i,…,w_N)的梯度，对于w_i，其梯度

S114：使所述步长α分别与所述w₀至w_N的梯度相乘，得到对于w_i的下降距离

S115：判断w₀至w_N的下降距离是否都小于设定距离ε，若否则执行步骤S116，若是则执行步骤S117，ε为有理数；

S116：按如下公式更新w₀至w_N，并按更新的w₀至w_N执行步骤S113；

S117：将w₁至w_N确定为经训练的权重参数，将w₀确定为经训练的偏置参数。

5.如权利要求4所述的旅行需求单推送方法，其特征在于，所述步骤S111还包括：

获取各历史旅行需求单的成团信息，若成团则将其映射值设置为1，若不成团则将其映射值设置为0，

所述损失函数J(w₀,w₁,…,w_i,…,w_N)按如下公式计算：

其中，M为训练样本的数量，y_i是第i个训练样本的映射值，其中，x₀＝1。

6.如权利要求1所述的旅行需求单推送方法，其特征在于，所述输入元素包括用户属性及需求单属性。

7.如权利要求6所述的旅行需求单推送方法，其特征在于，所述用户属性包括：用户等级。

8.如权利要求6所述的旅行需求单推送方法，其特征在于，所述需求单属性包括如下项中的一项或多项：是否为公司订单；是否为个人订单；订单人数区间；出发城市等级；订单来源；是否有儿童；出行时长分类；预算分类；历史订单状态；意向目的地个数；以及意向目的地成团率。