[发明专利]流量预测方法、装置及存储介质

说明书

本发明提供了一种流量预测方法、装置及存储介质；通过获取多个第一时间段分别对应的样本流量数据；采用预测模型对多个样本流量数据进行预测，得到目标时间段的预测流量数据；提取预测流量数据的目标特征信息，并基于目标特征信息确定出与预测流量数据相似度最大的目标参考流量数据；基于目标参考流量数据在至少一个维度上的流量占比信息，确定预测流量数据分别对应至少一个维度的目标流量信息，由于目标参考流量数据是与预测流量数据在各个维度上都相似度最大的流量数据，再根据目标参考流量数据在至少一个维度上的流量分布信息来对应确定预测流量数据对应维度上的流量数据，进而可以提高的预测流量数据在对应维度上的流量数据预测精度。

技术领域

本发明实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及一种流量预测方法、装置及存储介质。

背景技术

目前，随着互联网行业的高速发展，用户在网络上的行为已经做到了可监督、可记录、可回溯。通过一次次的点击、浏览行为，用户流转变成了信息流，而对于企业而言，如何最小成本的应对信息流，成为了降本增效的关键。这就催生了时序流量预测在行业内的发展，包括在客服、广告、物流等多个业务场景下，流量预测已经展开应用。

现有技术中，一个大的整体流量下有较多细分方向的流量，不仅需要知道整体的流量，也需要知道小的流量。目前主流办法有两种，一种自顶向下，预测整体的流量，然后根据预设置好的比例将整体流量拆分成为小的流量，这种不能很好的应对每日比例变化的情况，误差较大。一种是自底向上，通过预测每个细分方向的小流量，最终加起来成为整体流量，这种的缺点在于，小流量量级太小，预测误差极大，累加后会放大误差。现有技术中的问题是对整体流量下的细分方向的流量预测误差较大。

发明内容

本发明实施例提供的一种流量预测方法、装置及存储介质，可以提高整体流量下的细分方向的流量预测精度。

本发明的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供了一种流量预测方法，包括：

获取第一预设时间段内的多个第一时间段对应的多个样本流量数据；每个样本流量数据表征对应的第一时间段在至少一个维度上的流量分布信息；

采用预测模型对所述多个样本流量数据进行预测，得到目标时间段的预测流量数据；所述预测流量数据表征所述目标时间段在所述至少一个维度上的预测流量分布信息；

提取所述预测流量数据的目标特征信息，并基于所述目标特征信息，在多个参考流量数据中，确定出与所述预测流量数据相似度最大的目标参考流量数据；所述多个参考流量数据为第二预设时间段内的多个第二时间段对应的流量数据；所述第二预设时间段包含所述第一预设时间段；

基于所述目标参考流量数据在所述至少一个维度上的流量占比信息，确定所述预测流量数据分别对应所述至少一个维度的目标流量信息。

上述方案中，所述提取所述预测流量数据的目标特征信息，并基于所述目标特征信息，在多个参考流量数据中，确定出与所述预测流量数据相似度最大的目标参考流量数据，包括：

从所述预测流量数据中提取目标特征信息，并基于所述目标特征信息，在所述多个样本流量数据中，确定与所述预测流量数据相似度最大的目标样本流量数据；

从所述目标样本流量数据中提取目标样本特征信息，并基于所述目标样本特征信息，在所述多个参考流量数据中，确定所述目标参考流量数据。

上述方案中，所述目标特征信息包括：目标维度特征信息；

所述从所述预测流量数据中提取目标特征信息，并基于所述目标特征信息，在所述多个样本流量数据中确定，与所述预测流量数据相似度最大的目标样本流量数据，包括：

提取所述预测流量数据在任意一个维度上的目标维度特征信息；