【技术实现步骤摘要】
本申请涉及物流，尤其涉及一种曝光量预测方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、随着互联网的发展，出现了运输服务平台。用户通过客户端向运输服务平台发送运输需求，运输需求包括待运输的货物的相关信息，运输服务平台将运输需求通过承运方客户端展示给承运方，承运方基于自身运输资源进行匹配，从而满足用户的运输需求。其中，运输服务平台会对用户发送的运输需求进行流量管理，以控制运输需求在承运方客户端的曝光量，从而提升运输服务体验。
2、相关技术中，运输服务平台对用户发送的运输需求进行流量管理时，会基于历史时间段运输需求的总曝光量，预测未来时间段运输需求的总曝光量，从而便于运输服务平台基于预测的曝光量进行流量管理。
3、然而，运输服务平台基于采用相关技术得到的曝光量预测结果进行流量管理，效果不佳。
技术实现思路
1、本申请提供一种曝光量预测方法、装置、电子设备和存储介质，能够预测未来时间段接收的运输需求在生命周期的各个时间段对应的曝光量，从而得到更细粒度的预测结果，如此有利于对未来时间段内实际接收的属于第一类型的运输需求的曝光量进行精细化管理，从而更好的服务用户。
2、第一方面，本申请提供一种曝光量预测方法，包括：获取第一时间段内接收的多个第一运输需求分别对应的第一曝光信息；其中，所述第一曝光信息包括所述第一运输需求分别在多个时间段的曝光量；所述多个第一运输需求属于第一类型；所述第一类型的运输需求对应的生命周期是预先根据接收到的多个第一类型的运输需求的总曝光
3、在一些实施例中，所述对所述多个第一运输需求分别对应的第一曝光信息进行处理，得到第二曝光信息，包括：针对所述多个时间段中的每个所述时间段，计算所述多个第一运输需求分别在所述时间段的曝光量的平均值，所述平均值为所述第一类型的运输需求在所述时间段的曝光量统计结果。
4、在一些实施例中，所述第一时间段包括多个数据采集周期；所述对所述多个第一运输需求分别对应的第一曝光信息进行处理，得到第二曝光信息，包括：针对每个所述数据采集周期，根据所述数据采集周期内接收的至少一个第一运输需求分别在所述多个时间段的曝光量，计算所述数据采集周期内的第一运输需求分别在所述多个时间段对应的平均曝光量；按照时间段，对多个所述数据采集周期内的第一运输需求对应的平均曝光量进行聚合处理，得到所述第二曝光信息；其中，所述第二曝光信息包括：多个所述数据采集周期内的第一运输需求在所述时间段对应的平均曝光量的平均值、最大值、最小值、分位值、总和、标准差、多个所述数据周期内的第一运输需求在所述时间段的总成交量、总点击量、平均成交量和平均成交量中的至少之一。
5、在一些实施例中，所述根据所述第二曝光信息进行曝光量预测，得到所述第一类型的运输需求在第二时间段的曝光量预测结果，包括：获取天气数据和节假日数据；所述第一时间段为一个数据采集周期，则所述天气数据和节假日数据为所述第一时间段的天气数据，所述第一时间段包括多个数据采集周期，则所述天气数据为最后一个数据采集周期的天气数据和节假日数据；根据所述第二曝光信息、所述节假日数据和所述天气数据进行曝光量预测，得到所述第一类型的运输需求在所述第二时间段的曝光量预测结果；其中，所述曝光量预测结果指示在相应节假日、相应天气下的曝光量预测结果。
6、在一些实施例中，所述根据所述第二曝光信息进行曝光量预测，得到所述第一类型的运输需求在第二时间段的曝光量预测结果，包括：对输入数据进行映射得到为第一输入特征；其中，所述输入数据为所述第二曝光信息，或者，所述输入数据包括所述第二曝光信息、所述节假日数据和所述天气数据；将所述第一输入特征输入至曝光量预测模型，得到所述第一类型的运输需求在所述第二时间段的曝光量预测结果。
7、在一些实施例中，所述曝光量预测模型为轻量级的梯度提升机器(lightgradient boosting machine，lightgbm)模型。
8、在一些实施例中，得到所述第一类型的运输需求在第二时间段的曝光量预测结果之后，所述方法还包括：获取第二时间段内接收的第二运输需求在目标时间段的实际曝光量；其中，所述目标时间段为所述多个时间段中的任一时间段；判断所述目标时间段的实际曝光量是否满足所述第一类型的运输需求在所述目标时间段的曝光量预测结果；若不满足，基于所述目标时间段的实际曝光量和所述目标时间段的曝光量预测结果的差值，确定曝光量调节策略并执行所述曝光量调节策略，以使所述目标时间段的下一个时间段的实际曝光量满足所述目标时间段的下一个时间段的曝光量预测结果。
9、第二方面，本申请提供一种曝光量预测装置，包括获取模块、处理模块和预测模块，其中：获取模块，用于获取第一时间段内接收的多个第一运输需求分别对应的第一曝光信息；其中，所述第一曝光信息包括所述第一运输需求分别在多个时间段的曝光量；所述多个第一运输需求属于第一类型；所述第一类型的运输需求对应的生命周期是预先根据接收到的多个第一类型的运输需求的总曝光量变化确定的；所述生命周期包括所述多个时间段，所述多个时间段对应不同曝光量范围；处理模块，用于对所述多个第一运输需求分别对应的第一曝光信息进行处理，得到第二曝光信息，所述第二曝光信息包括：所述第一时间段内所述第一类型的运输需求分别在所述多个时间段的曝光量统计结果；预测模块，用于根据所述第二曝光信息进行曝光量预测，得到所述第一类型的运输需求在第二时间段的曝光量预测结果；其中，所述曝光量预测结果包括：所述第二时间段内所述第一类型的运输需求分别在所述多个时间段的曝光量预测结果。
10、第三方面，本申请提供一种芯片，包括接口电路和逻辑电路，所述接口电路用于接收来自于芯片之外的其他芯片的信号并传输至所述逻辑电路，或者将来自所述逻辑电路的信号发送给所述芯片之外的其他芯片，所述逻辑电路用于实现本申请第一方面所述的方法。
11、第四方面，本申请提供一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现本申请第一方面所述的方法。
12、第五方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如本申请第一方面所述的方法。
13、第六方面，本申请提供一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行本申请第一方面所述的方法。
14、本申请中本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种曝光量预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多个第一运输需求分别对应的第一曝光信息进行处理，得到第二曝光信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一时间段包括多个数据采集周期；所述对所述多个第一运输需求分别对应的第一曝光信息进行处理，得到第二曝光信息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二曝光信息进行曝光量预测，得到所述第一类型的运输需求在第二时间段的曝光量预测结果，包括：
5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二曝光信息进行曝光量预测，得到所述第一类型的运输需求在第二时间段的曝光量预测结果，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述曝光量预测模型为轻量级的梯度提升机器LightGBM模型。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，得到所述第一类型的运输需求在第二时间段的曝光量预测结果之后，所述方法还包括：
8.一种曝光量预测装置，其特征在于，包括执行权利要求1至
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在所述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权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种曝光量预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多个第一运输需求分别对应的第一曝光信息进行处理，得到第二曝光信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一时间段包括多个数据采集周期；所述对所述多个第一运输需求分别对应的第一曝光信息进行处理，得到第二曝光信息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二曝光信息进行曝光量预测，得到所述第一类型的运输需求在第二时间段的曝光量预测结果，包括：
5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二曝光信息进行曝光量预测，得到所述第一类型的运输需求在第二时间段的曝光量预测结果，...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋玉蓉，李汝琦，熊锦烨，许家林，刘勇，陈逸飞，
申请(专利权)人：江苏满运软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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