本说明书公开了一种用户籍贯的预测方法及装置，并具体公开了，获取用户在历史上的业务数据，并根据该业务数据，确定用户在历史上对应的各历史事件。而后，根据各历史事件对应的历史事件信息，生成该用户在历史上的事件信息时间序列，其中，针对每个历史事件，该历史事件对应的历史事件信息包括该历史事件对应的时间信息，以及该历史事件对应的地理位置信息。接着，根据该事件信息时间序列，确定各历史事件对应的地理位置在时间上的变化特征，以及各历史事件对应的地理位置自身的属性特征，并根据所述变化特征以及所述属性特征，预测所述用户的籍贯。这样，本方案有效地提高预测出的用户籍贯的准确度，提升了用户体验。提升了用户体验。提升了用户体验。
【技术实现步骤摘要】
一种用户籍贯的预测方法及装置
[0001]本说明书涉及互联网
，尤其涉及一种用户籍贯的预测方法及装置。
技术介绍
[0002]随着信息技术的快速发展，个人获取信息的成本越来越大，因此，业务平台往往会基于用户的个人基础信息以及行为习惯，预测用户的偏好，进而根据用户的偏好，进行针对性的信息推送，提升用户体验。
[0003]在一些业务场景下，用户的籍贯所在地往往会对用户的偏好起到一定的影响。例如，餐饮业务中，四川人可能偏好冒菜、串串香，陕西人可能偏好泡馍、肉夹馍等，这样，在预测用户的饮食偏好时，用户的籍贯将是极为重要的参考项。
[0004]目前，业务平台主要是从用户认证信息中确定用户的籍贯的。而，对于还未认证的用户，业务平台则需要根据春节期间采集到的用户定位数据，来预测用户的籍贯，此时，默认大多数用户在春节期间是会回乡过节的。
[0005]然而，随着社会的发展，在工作地过年被越来越多的人接受，进而导致异地过年的情况越来越普遍，此时，业务平台仍然根据用户春节期间的定位数据，来预测用户籍贯，将会出现准确度低的问题。
技术实现思路
[0006]本说明书提供一种用户籍贯的预测方法及装置，以部分的解决现有技术存在的上述问题。
[0007]本说明书采用下述技术方案：
[0008]本说明书提供了一种用户籍贯的预测方法，包括：
[0009]获取用户在历史上的业务数据；
[0010]根据所述业务数据，确定所述用户在历史上对应的各历史事件；
[0011]根据所述各历史事件对应的历史事件信息，生成所述用户在历史上的事件信息时间序列，针对每个历史事件，该历史事件对应的历史事件信息包括该历史事件对应的时间信息，以及该历史事件对应的地理位置信息；
[0012]根据所述事件信息时间序列，确定所述各历史事件对应的地理位置在时间上的变化特征，以及所述各历史事件对应的地理位置自身的属性特征，并根据所述变化特征以及所述属性特征，预测所述用户的籍贯。
[0013]可选地，所述历史事件对应的地理位置信息包括该历史事件涉及的地理区域，以及该历史事件对应的地理区域的描述信息；
[0014]根据所述事件信息时间序列，确定所述各历史事件对应的地理位置在时间上的变化特征，以及所述各历史事件对应的地理位置自身的属性特征，具体包括：
[0015]根据所述事件信息时间序列以及所述各历史事件涉及的地理区域，确定所述各历史事件对应的地理位置在时间上的变化特征，以及
[0016]针对每个历史事件，根据该历史事件对应的地理区域的描述信息，确定该历史事件对应的地理位置自身的属性特征。
[0017]可选地，所述历史事件包括历史购物事件、历史出行事件中的至少一种。
[0018]可选地，根据所述各历史事件对应的历史事件信息，生成所述用户在历史上的事件信息时间序列之前，还包括：
[0019]获取在历史上各设定时刻针对所述用户采集到的定位数据，作为针对所述用户的历史定位事件对应的历史定位事件信息；
[0020]按照各历史定位事件的采集时刻，将所述各历史定位事件插入到所述用户在历史上对应的各历史事件中，以根据所述各历史事件对应的历史事件信息和所述各历史定位事件对应的历史定位事件信息在时间上的先后顺序，生成所述用户在历史上的事件信息时间序列。
[0021]可选地，根据所述变化特征以及所述属性特征，预测所述用户的籍贯，具体包括：
[0022]根据所述事件信息时间序列，确定针对所述用户的各候选籍贯；
[0023]根据所述变化特征以及所述属性特征，确定每个候选籍贯对应的置信度；
[0024]根据每个候选籍贯对应的置信度，预测所述用户的籍贯。
[0025]可选地，根据所述事件信息时间序列，确定所述各历史事件对应的地理位置在时间上的变化特征，以及所述各历史事件对应的地理位置自身的属性特征，并根据所述变化特征以及所述属性特征，预测所述用户的籍贯，具体包括：
[0026]将所述事件信息时间序列输入到预先训练的预测模型中，以使所述预测模型根据所述事件信息时间序列，确定所述各历史事件对应的地理位置在时间上的变化特征，以及所述各历史事件对应的地理位置自身的属性特征，并根据所述变化特征以及所述属性特征，预测所述用户的籍贯。
[0027]可选地，训练所述预测模型，具体包括：
[0028]获取训练样本，所述训练样本中包含有已确定出实际籍贯的样本用户在历史上的业务数据；
[0029]根据所述样本用户在历史上的业务数据，确定所述样本用户在历史上对应的各历史事件；
[0030]根据所述样本用户在历史上对应的各历史事件的历史事件信息，生成所述样本用户在历史上的事件信息时间序列；
[0031]将所述样本用户在历史上的事件信息时间序列输入到所述预测模型中，得到针对所述样本用户的预测籍贯；
[0032]以最小化所述预测籍贯与所述实际籍贯之间的偏差为优化目标，对所述预测模型进行训练。
[0033]本说明书提供了一种用户籍贯的预测装置，包括：
[0034]获取模块，用于获取用户在历史上的业务数据；
[0035]事件确定模块，用于根据所述业务数据，确定所述用户在历史上对应的各历史事件；
[0036]事件序列生成模块，用于根据所述各历史事件对应的历史事件信息，生成所述用户在历史上的事件信息时间序列，针对每个历史事件，该历史事件对应的历史事件信息包
括该历史事件对应的时间信息，以及该历史事件对应的地理位置信息；
[0037]籍贯预测模块，用于根据所述事件信息时间序列，确定所述各历史事件对应的地理位置在时间上的变化特征，以及所述各历史事件对应的地理位置自身的属性特征，并根据所述变化特征以及所述属性特征，预测所述用户的籍贯。
[0038]本说明书提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述用户籍贯的预测方法。
[0039]本说明书提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述用户籍贯的预测方法。
[0040]本说明书采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
[0041]在本说明书提供的用户籍贯的预测方法中，获取用户在历史上的业务数据，并根据该业务数据，确定用户在历史上对应的各历史事件。而后，根据各历史事件对应的历史事件信息，生成该用户在历史上的事件信息时间序列，其中，针对每个历史事件，该历史事件对应的历史事件信息包括该历史事件对应的时间信息，以及该历史事件对应的地理位置信息。接着，根据该事件信息时间序列，确定各历史事件对应的地理位置在时间上的变化特征，以及各历史事件对应的地理位置自身的属性特征，并根据所述变化特征以及所述属性特征，预测所述用户的籍贯。
[0042]从上述方法中可以看出，本方法在预测用户籍贯时，将基于用户历史本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用户籍贯的预测方法，其特征在于，包括：获取用户在历史上的业务数据；根据所述业务数据，确定所述用户在历史上对应的各历史事件；根据所述各历史事件对应的历史事件信息，生成所述用户在历史上的事件信息时间序列，针对每个历史事件，该历史事件对应的历史事件信息包括该历史事件对应的时间信息，以及该历史事件对应的地理位置信息；根据所述事件信息时间序列，确定所述各历史事件对应的地理位置在时间上的变化特征，以及所述各历史事件对应的地理位置自身的属性特征，并根据所述变化特征以及所述属性特征，预测所述用户的籍贯。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史事件对应的地理位置信息包括该历史事件涉及的地理区域，以及该历史事件对应的地理区域的描述信息；根据所述事件信息时间序列，确定所述各历史事件对应的地理位置在时间上的变化特征，以及所述各历史事件对应的地理位置自身的属性特征，具体包括：根据所述事件信息时间序列以及所述各历史事件涉及的地理区域，确定所述各历史事件对应的地理位置在时间上的变化特征，以及针对每个历史事件，根据该历史事件对应的地理区域的描述信息，确定该历史事件对应的地理位置自身的属性特征。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述历史事件包括历史购物事件、历史出行事件中的至少一种。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述各历史事件对应的历史事件信息，生成所述用户在历史上的事件信息时间序列之前，还包括：获取在历史上各设定时刻针对所述用户采集到的定位数据，作为针对所述用户的历史定位事件对应的历史定位事件信息；按照各历史定位事件的采集时刻，将所述各历史定位事件插入到所述用户在历史上对应的各历史事件中，以根据所述各历史事件对应的历史事件信息和所述各历史定位事件对应的历史定位事件信息在时间上的先后顺序，生成所述用户在历史上的事件信息时间序列。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述变化特征以及所述属性特征，预测所述用户的籍贯，具体包括：根据所述事件信息时间序列，确定针对所述用户的各候选籍贯；根据所述变化特征以及所述属性特征，确定每个候选籍贯对应的置信度；根据每个候选籍贯对应的置信度，预测所述用户的籍贯。6.如权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏照杰，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。