[发明专利]确定预估到达时间的方法与系统在审
| 申请号： | 202210536958.7 | 申请日： | 2017-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN114944059A | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 钟志远;罗卿;王征 | 申请（专利权）人： | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G08G1/00;H04W4/40;G06Q10/04;G01C21/34;G01C21/36;G06N20/00 |
| 代理公司： | 成都七星天知识产权代理有限公司 51253 | 代理人： | 李如文 |
| 地址： | 100193 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 确定 预估 到达 时间 方法 系统 | ||
1.一种确定预估到达时间(ETA)的方法，包括：
从用户设备接收用户的起始位置和目的地；
基于所述起始位置和所述目的地确定目标路线；
基于所述目标路线确定目标高维稀疏特征；
基于机器学习模型和所述目标高维稀疏特征确定所述目标路线的预估到达时间；
传输所述预估到达时间。
2.如权利要求1所述的方法，确定所述目标高维稀疏特征涉及决策树类算法或独热编码算法中的至少一种。
3.如权利要求2所述的方法，所述决策树类算法包括GBDT算法。
4.如权利要求1所述的方法，所述基于所述目标路线确定目标高维稀疏特征包括：
基于所述路线获取特征；
基于所述特征确定树信息；
基于所述树信息确定叶节点编码；以及
基于所述叶节点编码确定所述目标高维稀疏特征。
5.如权利要求1所述的方法，所述基于所述目标路线确定目标高维稀疏特征包括：
基于所述路线获取特征；
确定所述特征包括分类特征时，确定所述特征对应的属性；
基于所述属性确定独热编码；以及
基于所述独热编码确定所述目标高维稀疏特征。
6.如权利要求5所述的方法，还包括：
确定所述特征还包括连续特征时，根据所述特征确定树信息；
基于所述树信息确定叶节点编码；以及
基于所述叶节点编码和所述独热编码确定所述目标高维稀疏特征。
7.如权利要求1所述的方法，所述机器学习模型涉及因子分解机(FM)或基于域的分解机(FFM)中的至少一个。
8.如权利要求1所述的方法，所述目标路线包括至少两个路段，所述目标高维稀疏特征包括：所述目标路线中的路段的特征和反映所述目标路线中不同路段之间的相互作用的特征。
9.一种确定预估到达时间(ETA)的系统，一个存储设备，所述存储设备存储一组指令集；及
在线按需服务平台的至少一个处理器，所述处理器被配置为与所述存储设备通信，其中，当执行所述指令集时，所述至少一个处理器被配置为使所述系统：
通过网络从用户设备接收起始位置和目的地；
基于所述起始位置和所述目的地确定目标路线；
基于所述目标路线确定目标高维稀疏特征；
基于机器学习模型和所述目标高维稀疏特征确定所述目标路线的预估到达时间；
传输所述预估到达时间。
10.一种包括指令的非暂时性机器可读存储媒介，当所述指令被在线按需服务平台的至少一个处理器访问时，使所述至少一个处理器：
通过网络从用户设备接收起始位置和目的地；
基于所述起始位置和所述目的地确定目标路线；
基于所述目标路线确定目标高维稀疏特征；
基于机器学习模型和所述目标高维稀疏特征确定所述目标路线的预估到达时间；
传输所述预估到达时间。
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