[发明专利]物品补给时间预测方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种物品补给时间预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多个用户分别对应的特征信息，其中，每个所述特征信息中包括多个特征维度，所述多个特征维度中包括物品补给时间的特征维度；

对每个所述特征信息分别进行编码，并将编码后的特征信息进行聚类处理得到多个特征群，以使每个特征群中包括的编码后的特征信息相似；

根据所述多个用户中的目标用户对应的特征信息中包括的物品补给时间得到该目标用户的物品平均补给频率，根据该目标用户所属特征群包括的各特征信息中的物品补给时间得到该特征群的物品平均补给频率；

根据所述目标用户的物品平均补给频率和该目标用户所属的特征群的物品平均补给频率，采用预设计算式进行计算，得到所述目标用户的预测物品补给频率；

根据所述目标用户的预测物品补给频率和该目标用户的特征信息中包括的与当前时间最近的物品补给时间得到预测物品补给时间。

2.根据权利要求1所述的物品补给时间预测方法，其特征在于，所述预设计算式包括：其中，为预测物品补给频率，Z为加权系数，F₁为目标用户的物品平均补给频率，F₂为目标用户所属特征群的物品平均补给频率。

3.根据权利要求2所述的物品补给时间预测方法，其特征在于，所述加权系数通过以下方式获得：

根据所述目标用户的特征信息中包括的物品补给时间和该目标用户的物品平均补给频率得到该目标用户的物品补给频率标准差；

根据该目标用户所属特征群中各特征信息包括的物品补给时间和该特征群的物品平均补给频率得到该特征群的物品补给频率标准差；

对所述目标用户的物品平均补给频率和物品补给频率标准差，以及该目标用户所属特征群的物品平均补给频率和物品补给频率标准差采用加权系数计算式进行计算，以得到加权系数，其中，所述加权系数计算式包括：F₁为目标用户的物品平均补给频率，F₂为目标用户所属特征群的物品平均补给频率，σ₁为目标用户的物品补给频率标准差，σ₂为特征群的物品补给频率标准差。

4.根据权利要求3所述的物品补给时间预测方法，其特征在于，根据所述目标用户的特征信息中包括的物品补给时间和该目标用户的物品平均补给频率得到目标用户的物品补给频率标准差，包括：

计算所述目标用户的特征信息中包括的物品补给时间中任意相邻两个物品补给时间对应的补给频率；

对所述任意相邻两个物品补给时间对应的补给频率和所述目标用户的物品平均补给频率采用标准差计算式进行计算，得到该目标用户的物品补给频率标准差。

5.根据权利要求3所述的物品补给时间预测方法，其特征在于，根据该目标用户所属特征群中各特征信息包括的物品补给时间和该特征群的物品平均补给频率得到该特征群的物品补给频率标准差，包括：

根据所述目标用户所属特征群中每个特征信息包括的物品补给时间得到每个特征信息对应的平均补给频率；

对所述每个特征信息对应的平均补给频率和所述目标用户的平均补给频率采用标准差计算式进行计算，得到所述目标用户所属特征群的物品补给频率标准差。

6.根据权利要求1所述的物品补给时间预测方法，其特征在于，对每个特征信息进行编码，包括：

对每个所述特征信息中每个特征维度分别进行one-hot编码，以将每个所述特征维度对应的文字类型特征转换为离散编码特征。

7.根据权利要求1所述的物品补给时间预测方法，其特征在于，将编码后的特征信息进行聚类处理得到多个特征群，包括：

将编码后的特征信息采用k均值聚类算法进行处理，以将编码后的特征信息划分至多个特征群中。