[发明专利]一种商品对象的价值量的预测方法、装置及电子设备

说明书

本公开提供了一种商品对象的价值量的预测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取历史使用周期的商品对象在对应的历史购买周期的实际价值量；根据历史使用周期和对应的实际价值量，确定目标使用周期的商品对象在目标购买周期的初始预测价值量；获取目标使用周期的商品对象在目标购买周期的特征向量的目标向量值，以及特征向量和涨跌分数之间的映射函数；根据目标向量值和映射函数，确定目标使用周期的商品对象在目标购买周期内的预测涨跌分数；根据初始预测价值量和预测涨跌分数，得到目标使用周期的商品对象在目标购买周期内的目标预测价值量。

技术领域

本公开涉及模型预测技术领域，更具体地，涉及一种商品对象的价值量的预测方法、一种商品对象的价值量的预测装置、及一种电子设备。

背景技术

飞机是用户长途出行的重要交通工具之一。受航空公司政策、供求关系等因素影响，机票在距离起飞前的不同时间点通常会呈现不同程度的价格波动，因此，用户在购买机票之前通常会关注和追踪机票的价格，根据自身的实际需求和机票的价格来选取出行日期或者是购票时间。

在通常情况下，用户依据自身经验很难准确判断机票价格的变化规律和变化幅度，这就导致用户难以提前购买到既符合自身出行需求，又符合自身预算的机票，影响用户的购票体验。

发明内容

本公开的一个目的是提供一种预测商品对象的价值量的新技术方案。

根据本公开的第一方面，提供了一种商品对象的价值量的预测方法，包括：

获取历史使用周期的商品对象在对应的历史购买周期的实际价值量；

根据所述历史使用周期和对应的所述实际价值量，确定目标使用周期的所述商品对象在目标购买周期的初始预测价值量；其中，第一周期时长和第二周期时长相同，所述第一周期时长为所述历史使用周期和对应的历史购买周期之间相差的周期时长，所述第二周期时长为所述目标使用周期和所述目标购票周期之间相差的周期时长；

获取所述目标使用周期的所述商品对象在所述目标购买周期的特征向量的目标向量值，以及所述特征向量和涨跌分数之间的映射函数；其中，所述特征向量包括影响所述商品对象在对应购买周期的涨跌趋势的多个特征；所述涨跌分数为表示所述商品对象在对应购买周期的涨跌趋势的分数；

根据所述目标向量值和所述映射函数，确定所述目标使用周期的所述商品对象在所述目标购买周期内的预测涨跌分数；

根据所述初始预测价值量和所述预测涨跌分数，得到所述目标使用周期的所述商品对象在所述目标购买周期内的目标预测价值量。

可选的，所述根据所述历史使用周期和对应的所述历史购买周期的实际价值量，确定目标使用周期的所述商品对象在目标购买周期的初始预测价值量包括：

根据所述历史使用周期和对应的所述实际价值量，构建预测时间序列；

基于预设的时间序列预测模型，根据所述预测时间序列，确定所述目标使用周期的所述商品对象在所述目标购买周期的所述初始预测价值量。

可选的，所述方法还包括：

在相邻的两个历史使用周期不连续的情况下，根据所述历史使用周期的周期时长、和所述两个历史使用周期之间相差的周期时长，确定所述两个历史使用周期之间缺失的历史使用周期；

在所述两个历史使用周期之间填补缺失的历史使用周期，并将填补的历史使用周期的所述商品对象在对应的历史购买周期内的实际价值量标记为设定值。

可选的，所述方法还包括：

确定所述历史使用周期的商品对象在对应的历史购买周期的实际价值量的有效范围；

剔除超出所述有效范围的实际价值量和对应的历史使用周期。