[发明专利]数据预测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种数据预测方法，其特征在于，包括：

获取服务请求方的历史服务订单的订单数据，其中，所述历史服务订单为第一目标时间段之前所述服务请求方发起的服务订单；

提取所述订单数据中的特征信息，得到订单特征信息；所述订单特征信息包括以下至少一种：服务请求方的属性特征信息，服务订单的特征信息，服务订单的场景特征信息，服务请求方的实时位置；

利用目标预测模型对所述订单特征信息进行处理，以预测所述服务请求方在未来的第二目标时间段内去往目标场景的概率值，其中，所述第二目标时间段为所述第一目标时间段之后的时间段。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述概率值大于或者等于预设概率值，则将所述服务请求方添加至待推送名单集合中；

在所述待推送名单集合中选择部分或者全部服务请求方，并向所选择的服务请求方发送目标引导信息，其中，所述目标引导信息用于引导服务请求方发起服务订单。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述待推送名单集合中选择部分或者全部服务请求方，并向所选择的服务请求方发送目标引导信息包括：

按照预设筛选规则从所述待推送名单集合中选择一个或多个服务请求方；并向选择出的所述一个或多个服务请求方发送所述目标引导信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，按照预设筛选规则从所述待推送名单集合中选择一个或多个服务请求方包括：

按照所述待推送名单集合中各个服务请求方所对应的概率值，从所述待推送名单集合中选择一个或多个服务请求方；并向选择出的所述一个或多个服务请求方发送所述目标引导信息。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，向所选择的服务请求方发送目标引导信息包括：

向所选择的服务请求方发送服务订单的优惠信息，以通过所述优惠信息引导所述服务请求方发起服务订单。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述订单特征包括服务请求方的属性特征信息；

提取所述历史服务订单的订单数据中的特征信息包括：

按照目标字段从所述历史服务订单的订单数据中提取所述服务请求方的属性特征信息，其中，所述目标字段包括以下至少之一：性别、年龄、消费水平和信用等级；或者

从数据平台中提取所述服务请求方的属性特征信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述订单特征包括服务订单的特征信息；

提取所述历史服务订单的订单数据中的特征信息包括：

按照所述历史服务订单的订单类型对所述订单数据进行分类处理，得到多组历史服务订单，其中，所述订单类型为历史服务订单中服务提供方用于为服务请求方提供服务的车辆的服务类型确定的；

统计每组历史服务订单中的订单数量，并将所述订单数量作为所述服务订单的特征信息。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述订单特征包括服务订单的场景特征信息；

提取所述历史服务订单的订单数据中的特征信息包括：

提取所述历史服务订单的订单数据中的POI数据；

基于所述POI数据确定各个历史服务订单的出行场景信息；

基于所述出行场景信息对所述历史服务订单进行分类，得到各个出行场景信息所对应的历史服务订单；

对所述各个出行场景信息所对应的历史服务订单的数量进行归一化处理，并将归一化处理之后的数据作为所述服务订单的场景特征信息。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述订单特征包括服务请求方的实时位置；

提取所述历史服务订单的订单数据中的特征信息包括：

获取服务请求方所属服务请求方终端中定位装置的定位信息，并将所述定位信息作为所述服务请求方的实时位置。