[发明专利]一种数据确定方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种数据确定方法，其特征在于，

确定目标事件的各个特征的参考特征值以及实际特征值；其中，所述目标事件为交通出行事件，所述特征包括始发地特征、目的地特征、耗时特征以及金额特征；

根据目标事件始发地特征和目标事件目的地特征的实际特征值确定目标数据的预测结果；

根据目标事件耗时特征和目标事件金额特征的实际特征值与参考特征值确定所述预测结果是否符合条件；

若符合，则将所述预测结果作为所述目标数据的实际结果；

其中，确定目标事件的各个特征的参考特征值包括：

对目标事件的任一特征，使用聚类算法获取历史交通出行事件中该特征的历史值或样本值的类簇，将该特征的每个所述类簇的中心作为该特征的参考特征值；使用Geocoding服务将始发地特征和目的地特征的参考特征值转换为地理兴趣点；其中，使用OCR识别历史交通出行事件的票据，得到历史交通出行事件中耗时特征和金额特征的历史值或样本值；

其中，根据目标事件始发地特征和目标事件目的地特征的实际特征值确定目标数据的预测结果包括：

所述目标事件的始发地LBS为目标事件始发地特征的实际特征值，所述目标事件的目的地LBS为目标事件目的地特征的实际特征值，确定目标事件始发地特征的实际特征值所在的始发地特征类簇，确定目标事件目的地特征的实际特征值所在的目的地特征类簇；

将目标事件始发地特征的实际特征值所在的始发地特征类簇的参考特征值所转换得到的所述地理兴趣点，和目标事件目的地特征的实际特征值所在的目的地特征类簇的参考特征值所转换得到的所述地理兴趣点作为目标数据的预测结果；

其中，使用OCR识别所述目标事件的票据，得到目标事件耗时特征和目标事件金额特征的实际特征值；根据目标事件耗时特征和目标事件金额特征的实际特征值与参考特征值确定所述预测结果是否符合条件包括：

确定目标事件耗时特征的实际特征值所在的耗时特征类簇，确定目标事件金额特征的实际特征值所在的金额特征类簇；

确定目标事件耗时特征的实际特征值所在的耗时特征类簇的参考特征值，并作为目标事件耗时特征的实际特征值对应的参考特征值；确定目标事件金额特征的实际特征值所在的金额特征类簇的参考特征值，并作为目标事件金额特征的实际特征值对应的参考特征值；或，确定目标事件始发地特征的实际特征值所在的始发地特征类簇的参考特征值，确定目标事件目的地特征的实际特征值所在的目的地特征类簇的参考特征值，利用各所述特征之间参考特征值的对应关系，确定目标事件耗时特征的实际参考值对应的参考特征值和目标事件金额特征的实际参考值对应的参考特征值；

对于目标事件耗时特征或目标事件金额特征，确定该特征的实际特征值与对应的参考特征值的差值是否超出该特征对应的预设范围；若该特征的实际特征值与对应的参考特征值的差值不超范围的特征数等于或大于第一阈值，则所述预测结果符合条件；和/或，若该特征的实际特征值与对应的参考特征值的差值超范围的特征数等于或小于第二阈值，则所述预测结果符合条件；和/或，若该特征的实际特征值与对应的参考特征值的差值不超范围的特征数等于或小于第三阈值，则所述预测结果不符合条件；和/或，若该特征的实际特征值与对应的参考特征值的差值超范围的特征数等于或大于第四阈值，则所述预测结果不符合条件。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定目标事件的各个特征的参考特征值包括：

对目标事件的任一特征，确定该特征的历史值或样本值；

根据所述历史值或样本值确定该特征的参考特征值。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述历史值或样本值确定该特征的参考特征值包括：

将该特征的所述历史值或样本值的均值或中值作为该特征的参考特征值；

或，

对该特征的所述历史值或样本值进行聚类得到各个类别，将每类别的平均值作为该特征该类别的参考特征值。