[发明专利]数据处理方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取媒体待投放位置的历史客流信息以及对应的环境特征信息，所述历史客流信息包括历史客流量信息以及历史客流滞留时间信息，所述媒体待投放位置为目标车站的预定区域；

基于所述历史客流量信息以及所述环境特征信息，通过客流量预测模型预测未来预定时间段的客流量预测值；

基于所述历史客流滞留时间信息以及所述环境特征信息，通过客流滞留时间预测模型预测所述预定时间段的客流滞留时间预测值；

基于所述客流量预测值以及所述客流滞留时间预测值，对所述媒体待投放位置在所述预定时间段的媒体投放价值进行评估，其中，所述客流量预测模型以及所述客流滞留时间预测模型均为机器学习模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取媒体待投放位置的历史客流量信息，包括：

获取通过摄像头拍摄的所述媒体待投放位置历史各个时间段的客流图像，通过所述客流图像确定所述媒体待投放位置历史各个时间段的第一历史客流量；

和/或，

获取通过无线局域网嗅探技术确定的所述媒体待投放位置历史各个时间段的移动终端信号数据，通过所述移动终端信号数据确定所述媒体待投放位置历史各个时间段的第二历史客流量；

和/或，

获取所述媒体待投放位置的闸机的历史各个时间段的客流数据，通过所述客流数据确定所述媒体待投放位置历史各个时间段的第三历史客流量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述第一历史客流量、所述第二历史客流量以及所述第三历史客流量进行加权求和运算，得到所述媒体待投放位置历史各个时间段的客流量。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史客流量信息以及所述环境特征信息，通过客流量预测模型预测未来预定时间段的客流量预测值，包括：

基于所述历史客流量信息以及所述环境特征信息，对所述客流量预测模型进行训练，所述环境特征信息包括与所述历史客流量信息对应的日期、天气、交通拥挤度中的一种或多种；

获取所述预定时间段对应的环境特征信息；

基于所述预定时间段对应的环境特征信息，通过训练后的所述客流量预测模型预测所述预定时间段的所述客流量预测值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史客流量信息以及所述环境特征信息，对所述客流量预测模型进行训练，包括：

基于所述环境特征信息，生成对应的环境特征向量；

将所述历史客流量信息对应的客流量作为所述环境特征向量的客流量标签；

基于所述环境特征向量以及所述客流量标签对所述客流量预测模型进行训练。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述媒体待投放位置的历史客流滞留时间信息，包括：

获取通过无线局域网嗅探技术确定的所述媒体待投放位置历史各个时间段的移动终端信号数据；

获取所述媒体待投放位置历史各个时间段的列车运行时刻信息、对应的列车满载率以及客流量数据；

基于所述移动终端信号数据、所述列车运行时刻信息、所述列车满载率以及所述客流量数据，确定所述媒体待投放位置历史各个时间段的客流滞留时间。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述移动终端信号数据、所述列车运行时刻信息、所述列车满载率以及所述客流量数据，确定所述媒体待投放位置历史各个时间段的客流滞留时间，包括：

基于所述移动终端信号数据确定所述媒体待投放位置历史各个时间段的移动终端以及对应的停留时间，以及所述移动终端以及对应的停留时间确定所述媒体待投放位置各个时间段的第一客流滞留时间；

基于所述媒体待投放位置历史各个时间段的列车运行时刻信息、对应的列车满载率以及所述客流量数据，确定所述媒体待投放位置历史各个时间段的第二客流滞留时间；

对所述第一客流滞留时间以及所述第二客流滞留时间进行加权运算，确定所述媒体待投放位置历史各个时间段的客流滞留时间。