[发明专利]机场选择的预测方法、系统、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种机场选择的预测方法，其特征在于，所述机场选择的预测方法包括如下步骤：

获取用户对不少于两个备选机场的搜索行为数据；所述搜索行为数据包括航班特征数据、用户特征数据和日期特征数据；

对所述搜索行为数据进行预处理，得到机场搜索数据；

将所述机场搜索数据输入机场选择预测模型，得到所述备选机场中每个航班的选择概率，所述备选机场中每个航班的选择概率之和为所述备选机场的选择概率，所述备选机场的选择概率最高的备选机场预测为所述用户最可能选择的机场；

其中所述机场选择预测模型，是基于若干样本用户对所述备选机场的搜索行为数据、以及所述样本用户是否选择所述备选机场中的航班作为分类标签，采用机器学习算法训练得到的。

2.如权利要求1所述的机场选择的预测方法，其特征在于，所述航班特征数据包括所述备选机场的每个航班的票价、所述备选机场的每个航班的起降时刻、所述备选机场的每个航班的飞行时长、所述备选机场的每个航班的承运航司和所述备选机场的每个航班的中转停留时间；

所述用户特征数据包括所述用户的居住地与所述备选机场的距离、所述用户的年龄、性别；

所述日期特征数据包括出发日期是否节假日。

3.如权利要求2所述的机场选择的预测方法，其特征在于，所述对所述搜索行为数据进行预处理包括对所述备选机场的每个航班的票价进行归一化处理、对所述备选机场的每个航班的飞行时长进行归一化处理。

4.如权利要求1所述的机场选择的预测方法，其特征在于，将所述机场搜索数据输入机场选择因素影响模型，得到所述备选机场的选择因素的影响方向和所述备选机场的选择因素的影响权重；

所述备选机场的选择因素包括价格因素、飞行时长因素、机场距离因素、承运航司因素；

所述机场选择因素模型，是基于若干样本用户对所述备选机场的搜索行为数据，采用机器学习算法训练得到的。

5.一种机场选择的预测系统，其特征在于，所述机场选择的预测系统包括数据获取模块、数据预处理模块、机场预测模块和第一模型训练模块；

所述数据获取模块用于获取用户对不少于两个备选机场的搜索行为数据；所述搜索行为数据包括航班特征数据、用户特征数据和日期特征数据；

所述数据预处理模块用于对所述搜索行为数据进行预处理，得到机场搜索数据；

所述机场预测模块用于将所述机场搜索数据输入机场选择预测模型，得到所述备选机场中每个航班的选择概率，所述备选机场中每个航班的选择概率之和为所述备选机场的选择概率，所述备选机场的选择概率最高的备选机场预测为所述用户最可能选择的机场；

所述第一模型训练模块用于基于若干样本用户对所述备选机场的搜索行为数据、以及所述样本用户是否选择所述备选机场中的航班作为分类标签，采用机器学习算法训练对所述机场选择预测模型进行训练。

6.如权利要求5所述的机场选择的预测系统，其特征在于，所述航班特征数据包括所述备选机场的每个航班的票价、所述备选机场的每个航班的起降时刻、所述备选机场的每个航班的飞行时长、所述备选机场的每个航班的承运航司和所述备选机场的每个航班的中转停留时间；

所述用户特征数据包括所述用户的居住地与所述备选机场的距离、所述用户的年龄、性别；

所述日期特征数据包括出发日期是否节假日。

7.如权利要求6所述的机场选择的预测系统，其特征在于，所述数据预处理模块对所述备选机场的每个航班的票价进行归一化处理、对所述备选机场的每个航班的飞行时长进行归一化处理。