[发明专利]租车中心仓选品方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请实施例提供一种租车中心仓选品方法、装置、设备及计算机可读存储介质。该方法包括：获取目标城市在第一预设历史时间段内的特征数据，所述目标城市为设有至少一个所述租车中心仓的城市，所述特征数据用于表示所述目标城市中各个租车中心仓的环境信息以及所在目标城市的车型的相关联数据；根据所述特征数据，通过车型需求预测模型，得到所述目标城市中各个租车中心仓在预设时间段内对应的车型需求预测数据，所述车型需求预测模型是由决策树模型训练得到；根据所述车型需求预测数据，确定各个所述租车中心仓的选品结果。本申请实施例实现了精准地选品，使得租车中心仓停放的车辆与用户的需求匹配度高，进而提高了车辆周转率。

技术领域

本申请实施例涉及数据处理领域，尤其涉及一种租车中心仓选品方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着互联网线上业务的发展，越来越多的应用平台为大家提供便利。其中，为了方便人们出行，衍生出很多租车平台。租车平台设有中心仓，需要出行的用户可以通过租车平台根据所在地理位置选择所需租车的车型，并到所选车型的车辆所在中心仓提车，进而实现出行计划。由于中心仓的车辆是动态的来源于各个租赁公司的，因此，为了租车平台的逐渐发展，租车平台上的选品问题变得尤其重要。

针对租车选品，目前是通过人工统计市场车辆情况，比如，需要对租车平台上网约车司机所开车辆的车型进行统计排序，认为平台上司机所开车型数量越多的越是热门的车型，将数据给到运营员工后手动将车型录入系统，通知渠道平台需要从车辆提供方获取哪些车型。

但是人工统计需要大量的人工干预以及人为经验的决策，无法根据最新的市场行情以及用户需求的变动进行及时调整，而且每个城市的受欢迎车型不同。例如杭州司机开电动车的占比非常多，电动车相比油车更受欢迎；而在西北地区，由于充电桩的建设不完善以及地广人稀的特点，人们对于油车更加青睐；那么每在一个新城市开通租车平台，就需要去调研该城市当地的车辆情况和司机偏好程度，这样对于运营人力消耗非常大。因此，对于租车选品受多方因素的影响，现有技术无法精准地选品，进而使得中心仓停放的车辆与用户的需求匹配度低。

发明内容

本申请实施例提供一种租车中心仓选品方法、装置、设备及计算机可读存储介质，能够实现精准地选品，使得租车中心仓停放的车辆与用户的需求匹配度高，进而提高车辆周转率。

第一方面，本申请实施例提供一种租车中心仓选品方法，应用于租车平台，该方法包括：获取目标城市在第一预设历史时间段内的特征数据，所述目标城市为设有至少一个所述租车中心仓的城市，所述特征数据用于表示所述目标城市中各个租车中心仓的环境信息以及所在目标城市的车型的相关联数据；根据所述特征数据，通过车型需求预测模型，得到所述目标城市中各个租车中心仓在预设时间段内对应的车型需求预测数据，所述车型需求预测模型是由决策树模型训练得到；根据所述车型需求预测数据，确定各个所述租车中心仓的选品结果。

可选的，在所述得到所述目标城市中各个租车中心仓在预设时间段内对应的车型需求预测数据之前，所述方法还包括：获取多个预定城市中的每个预定城市在第二预设历史时间段内的历史特征数据和每个所述预定城市的各个租车中心仓在第三预设历史时间段内对各个车型的历史需求量，所述历史特征数据包括多个维度的数据；根据每个所述预定城市对应的所述多个维度的数据和所述历史需求量，对所述决策树模型进行训练，得到所述车型需求预测模型；其中，第一预设历史时间段的时间间隔等于第二预设历史时间段的时间间隔，第二预设历史时间段的时间间隔大于第三预设历史时间段的时间间隔，预设时间段的时间间隔等于第三预设历史时间段的时间间隔。