一种出行订单量的预测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及出行服务技术领域，尤其涉及一种出行订单量的预测方法、装置、电子设备及存储介质。本申请基于获取的未开通目标品类出行服务的第二用户的特征数据的矩，可以确定属于混淆因子的特征类型，并基于属于混淆因子的特征类型，判断出第二用户是否属为目标用户，进而，基于针对全部品类出行服务的第一用户的第一总订单量和第二用户的第二总订单量，确定开通目标品类出行服务额外产生的预测出行订单量。这样，通过特征数据的矩确定出混淆因子，可以构造出与第一用户的特征相近似的目标用户，并通过将第一用户和目标用户产生的出行订单量进行比较，可以准确地预测出增设目标品类出行服务额外产生的订单量，从而更有针对性地向用户提供服务。

【技术实现步骤摘要】
一种出行订单量的预测方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及出行服务
，尤其涉及一种出行订单量的预测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
在一些不适合做AB测试的场景中，例如在预测拼车服务对网约车整体完单量的影响时，这种场景下，通常采用构造反事实对照组的方法来“模拟”AB实验进行因果效应的预测，而在构造反事实对照组时，需要选择和实验组中人群相似的人群来预测拼车服务对网约车整体完单量的影响。目前常用的方法包括倾向分数匹配方法(PropensityScoreMatching，PSM)、倾向得分进行加权方法(InverseofPropensityWeighting，IPW)以及双重稳健方法(DoublyRobust，DR)，但这三种方法的前提是假设倾向性得分或回归模型正确，当倾向性得分或者回归模型不正确时，就会产生很大的偏差。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例至少提供一种出行订单量的预测方法、装置、电子设备及存储介质，可以准确地预测出增设目标品类出行服务额外产生的订单量，从而更有针对性地向用户提供服务。<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种出行订单量的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：/n获取开通目标品类出行服务的多个第一用户的特征数据、未开通所述目标品类出行服务的多个第二用户的特征数据，以及所述多个第一用户针对全部品类出行服务的第一总订单量；/n基于各个第二用户的特征数据的矩，确定任一第二用户的特征数据对应的多个特征类型中属于混淆因子的特征类型；所述混淆因子是对所述全部品类出行服务产生的订单量有影响的特征类型；/n针对每个第二用户，基于属于混淆因子的特征类型、各个第一用户的特征数据和所述第二用户的特征数据，判断所述第二用户是否为目标用户，并获取所述多个第二用户中全部目标用户针对所述全部品类出行服务的第二总订单量；...

【技术特征摘要】
1.一种出行订单量的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：
获取开通目标品类出行服务的多个第一用户的特征数据、未开通所述目标品类出行服务的多个第二用户的特征数据，以及所述多个第一用户针对全部品类出行服务的第一总订单量；
基于各个第二用户的特征数据的矩，确定任一第二用户的特征数据对应的多个特征类型中属于混淆因子的特征类型；所述混淆因子是对所述全部品类出行服务产生的订单量有影响的特征类型；
针对每个第二用户，基于属于混淆因子的特征类型、各个第一用户的特征数据和所述第二用户的特征数据，判断所述第二用户是否为目标用户，并获取所述多个第二用户中全部目标用户针对所述全部品类出行服务的第二总订单量；
基于所述第一总订单量和所述第二总订单量之间的差异，预测向所述多个第一用户开通所述目标品类出行服务带来的订单量。


2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述目标品类出行服务为以下服务中的一种：
专车服务、拼车服务、顺风车服务、出租车服务、代驾服务、租车服务。


3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述特征类型为以下类型中的一种：
家庭住址、服务偏好、所在城市等级、身高、体重、性别、收入、工作单位地址、出行偏好。


4.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，开通所述目标品类出行服务的第一用户的数量小于未开通所述目标品类出行服务的第二用户的数量。


5.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，各个第一用户和各个第二用户均开通所述全部品类出行服务中除所述目标品类出行服务之外的其他品类出行服务。


6.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述针对每个第二用户，基于属于混淆因子的特征类型、各个第一用户的特征数据和所述第二用户的特征数据，判断所述第二用户是否为目标用户，包括：
针对每个第二用户，基于属于混淆因子的特征类型，确定所述第二用户与各个第一用户之间的相似度；
统计与第二用户的相似度大于或等于预设阈值的第一用户的目标数量；
若所述目标数量大于或等于预设数量，则确定所述第二用户为所述目标用户；
若所述目标数量小于所述预设数量，则确定所述第二用户不为所述目标用户。


7.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，
在所述基于各个第二用户的特征数据的矩，确定任一第二用户的特征数据对应的多个特征类型中属于混淆因子的特征类型之后，所述预测方法还包括：
确定属于所述混淆因子的特征类型的目标权重；所述目标权重用于表征对所述全部品类出行服务产生的订单量的影响程度；
所述针对每个第二用户，基于属于混淆因子的特征类型、各个第一用户的特征数据和所述第二用户的特征数据，判断所述第二用户是否为目标用户，包括：根据各个第一用户的目标数据和所述第二用户的目标数据之间的相似度，确定所述第二用户是否为目标用户；
其中，任一所述第一用户的目标数据是所述第一用户的特征数据中属于混淆因子的数据经过对应的目标权重调整后的数据；所述第二用户的目标数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈天威，缪莹莹，江圆圆，
申请(专利权)人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11