[发明专利]监测经济状态、建立经济状态监测模型的方法及对应装置在审
申请号: | 202010360887.0 | 申请日: | 2020-04-30 |
公开(公告)号: | CN111680873A | 公开(公告)日: | 2020-09-18 |
发明(设计)人: | 黄际洲;王海峰;范淼;熊昊一;卓安;李莹;窦德景 | 申请(专利权)人: | 百度在线网络技术(北京)有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/26;G06F16/909;G06F16/9537 |
代理公司: | 北京鸿德海业知识产权代理事务所(普通合伙) 11412 | 代理人: | 田宏宾 |
地址: | 100085 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 监测 经济 状态 建立 模型 方法 对应 装置 | ||
1.一种监测经济状态的方法,其特征在于,该方法包括:
从地图类应用数据中,分别针对待监测区域获取待监测时段以及待监测时段之前N个历史时段的地理位置点活跃数据,所述N为正整数;
将所述待监测时段以及待监测时段之前N个历史时段的地理位置点活跃数据的特征向量分别输入预先训练得到的经济状态监测模型,得到所述待监测区域在所述待监测时段的经济指标数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述经济状态监测模型采用时序模型建立了地理位置点活跃数据的时间分布与经济指标数据的时间分布之间的正相关关系。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述经济状态监测模型包括:输入层、内嵌层和预测层;
所述输入层,用于将待监测时段以及将待监测时段之前N个历史时段的地理位置点活跃数据的特征向量表示输出至内嵌层;
所述内嵌层,用于将输入的第i个时段的地理位置点活跃数据的特征向量xi与第i-1个时段对应的内嵌层向量hi-1进行加权处理后,得到第i个时段对应的内嵌层向量hi,其中所述第i个时段依次取从待监测时段之前N个历史时段到所述待监测时段中的各时段;
所述预测层,用于依据所述待监测时段对应的内嵌层向量,映射得到所述待监测时段的经济指标数据。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,所述地理位置点活跃数据包括以下至少一种:
用户访问商业类地理位置点的数据、新增商业类地理位置点的数据、用户查询商业类地理位置点的数据以及有效商业类地理位置点的数据;
所述经济指标数据包括以下至少一种:
国民生产总值GDP、经理人采购指数PMI以及居民消费指数CPI。
5.根据权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,所述地理位置点活跃数据为特定行业所对应地理位置点类型的地理位置点活跃数据;
得到的所述经济指标数据为针对所述特定行业的经济指标数据。
6.一种建立经济状态监测模型的方法,其特征在于,该方法包括:
从地图类应用数据中,分别针对待监测区域获取连续M个时段的地理位置点活跃数据;以及从经济指标数据库中获取所述待监测区域分别在所述M个时段的实际经济指标数据,所述M为大于1的正整数;
将获取的所述连续M个时段的地理位置点活跃数据和实际经济指标数据作为训练数据,训练时序模型,得到针对所述待监测区域的经济状态监测模型;
所述经济状态监测模型用以根据所述待监测区域在待监测时段以及待监测时段之前N个历史时段的地理位置点活跃数据,输出所述待监测区域在所述待监测时段的经济指标数据,所述N为正整数,所述MN。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述经济状态监测模型在训练过程中学习地理位置点活跃数据的时间分布与经济指标数据的时间分布之间的正相关关系。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述经济状态监测模型包括:输入层、内嵌层和预测层;
所述输入层,用于将所述训练数据中各时段的地理位置点活跃数据的特征向量输出至内嵌层;
所述内嵌层,用于将第i个时段的地理位置点活跃数据的特征向量xi与第i-1个时段对应的内嵌层向量hi-1进行加权处理后,得到第i个时段对应的内嵌层向量hi,其中所述第i个时段按照时间顺序依次取所述训练数据中的各时段;
所述预测层,用于依据第i个时段对应的内嵌层向量hi,映射得到第i个时段的经济指标数据;
所述经济状态监测模型的训练目标为最小化所述预测层得到的经济指标数据与训练数据中对应的实际经济指标数据的差值。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
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G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
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G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理