[发明专利]一种基于出行特征的乘客分类方法及系统在审

专利信息
申请号: 201910836467.2 申请日: 2019-09-05
公开(公告)号: CN110533483A 公开(公告)日: 2019-12-03
发明(设计)人: 程筱彪;徐雷;贾宝军;杨双仕 申请(专利权)人: 中国联合网络通信集团有限公司
主分类号: G06Q30/02 分类号: G06Q30/02
代理公司: 11112 北京天昊联合知识产权代理有限公司 代理人: 彭瑞欣;姜春咸<国际申请>=<国际公布>
地址: 100033 *** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 乘客分类 乘客 乘车数据 预处理 出行 个性化需求 投放 广告投放 交通数据 信息受众 投送 广告商 指向性 采集 分类 广告 分析
【权利要求书】:

1.一种乘客分类方法,其特征在于,包括:

采集乘客的乘车数据;

对所述乘车数据进行预处理;

分析所述预处理后的乘车数据,获得所述乘客的出行特征;

依据所述出行特征对所述乘客进行分类;

按照乘客分类结果向乘客投放信息。

2.根据权利要求1所述的乘客分类方法,其特征在于,

对乘车数据进行预处理,包括:

剔除所述乘车数据中出行频次小于第一预设阈值的乘客对应的乘车数据,所述第一预设阈值为设定的数值。

3.根据权利要求1所述的乘客分类方法,其特征在于,所述对所述预处理后的乘车数据进行分析,获得所述乘客的出行特征,包括:

从所述乘客的乘车数据中提取乘车时间和乘车地点;

统计所述乘客的乘车时间和乘车地点,获得所述乘客的出行特征,所述出行特征包括月乘车天数、月工作日乘车天数、单次乘车时间、日乘车频率、工作日乘车频率、进站地点、出站地点。

4.根据权利要求1所述的乘客分类方法,其特征在于,所述依据出行特征对所述乘客进行分类,包括:

设定出行分类特征阈值;

根据所述乘客的出行特征获得所述乘客的出行特征值;

根据所述出行分类特征阈值和所述乘客的出行特征值确定该乘客的分类。

5.根据权利要求1所述的乘客分类方法,其特征在于,所述依据出行特征对所述乘客进行分类,还包括:

获取乘客编号;

基于不同所述乘客分类分别赋予对应的特征属性值;

将所述乘客的乘客编号和特征属性值关联生成乘客与乘客分类对应表。

6.一种乘客分类系统,其特征在于,包括:

采集模块,用于采集乘客的乘车数据;

预处理模块,用于对所述乘车数据进行预处理;

分析模块,用于分析所述预处理后的乘车数据,获得所述乘客的出行特征;

分类模块,用于依据所述出行特征对所述乘客进行分类;

信息投放模块,用于按照乘客分类结果向乘客投放信息。

7.根据权利要求6所述的乘客分类系统,其特征在于,所述预处理模块,用于将所述乘车数据中出行频次小于第一预设阈值的乘客对应的乘车数据剔除,所述第一预设阈值为设定的数值。

8.根据权利要求6所述的乘客分类系统,其特征在于,所述分析模块包括:

提取单元,用于从所述乘客的乘车数据中提取乘车时间和乘车地点;

统计单元,用于统计所述乘客的乘车时间和乘车地点,获得所述乘客的出行特征,所述出行特征包括月乘车天数、月工作日乘车天数、单次乘车时间、日乘车频率、工作日乘车频率、进站地点、出站地点。

9.根据权利要求6所述的乘客分类系统,其特征在于,所述分类模块包括:

阈值设定单元,用于设定出行分类特征阈值;

出行特征值获取单元,用于根据所述乘客的出行特征获得所述乘客的出行特征值;

乘客分类单元,用于根据所述出行分类特征阈值和所述乘客的出行特征值确定该乘客的分类。

10.根据权利要求6所述的乘客分类系统,其特征在于,所述分类模块还包括:

乘客编号单元,用于获取乘客编号;

赋值单元,用于基于不同所述乘客分类分别赋予对应的特征属性值;

分类表生产单元,用于将所述乘客的乘客编号和特征属性值关联生成乘客与乘客分类对应表。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国联合网络通信集团有限公司,未经中国联合网络通信集团有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910836467.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top