【技术实现步骤摘要】
本公开涉及数据处理，尤其涉及大数据、人工智能以及智能推荐，具体而言，本公开涉及一种出行状态特征提取、网络训练方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、目前，出行相关的应用一般会为用户提供出行推荐功能，如目的地推荐、应用首页内容推荐等。
2、一般的内容推荐系统中，通常是基于用户历史行为数据提取用户行为特征，通过用户行为特征反映用户的偏好，基于用户行为特征进行内容推荐。而这种方式中所提取的用户行为特征无法有效应用于出行推荐。
技术实现思路
1、本公开为了解决上述缺陷中的至少一项，提供了一种出行状态特征提取、网络训练方法、装置及电子设备。
2、根据本公开的第一方面，提供了一种出行状态特征提取方法，该方法包括：
3、获取至少一个目标用户的多种类型的出行相关数据，对各种类型的出行相关数据分别进行特征编码处理，得到编码特征；
4、基于第一目标编码特征对各目标用户进行群体划分，得到至少一个用户群体，第一目标编码特征为至少一种类型的出行相关数据对应的编码特征；<...
【技术保护点】
1.一种出行状态特征提取方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于第一目标编码特征对各所述目标用户进行群体划分，得到至少一个用户群体，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述出行相关数据包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第一目标编码特征包括所述出行时间数据对应的出行时间编码特征，以及所述出行空间数据对应的出行空间编码特征，所述第二目标编码特征包括所述用户运动状态数据对应的运动状态编码特征，以及所述用户操作行为数据对应的操作行为编码特征；
5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，所述出
【技术特征摘要】
1.一种出行状态特征提取方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于第一目标编码特征对各所述目标用户进行群体划分，得到至少一个用户群体，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述出行相关数据包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第一目标编码特征包括所述出行时间数据对应的出行时间编码特征，以及所述出行空间数据对应的出行空间编码特征，所述第二目标编码特征包括所述用户运动状态数据对应的运动状态编码特征，以及所述用户操作行为数据对应的操作行为编码特征；
5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，所述出行时间数据包括：
6.根据权利要求3-5中任一项所述的方法，其中，所述出行空间数据包括出行地点的位置数据，所述出行空间数据对应的编码特征为出行空间编码特征，所述对各种类型的所述出行相关数据分别进行特征编码处理，得到编码特征，包括：
7.根据权利要求3-6中任一项所述的方法，其中，所述用户运动状态数据包括：
8.根据权利要求3-7中任一项所述的方法，其中，所述用户操作行为数据包括：
9.根据权利要求1-8中任一项所述的方法，在所述得到各所述目标用户的出行状态特征之后，所述方法还包括：
10.一种出行状态特征提取网络训练方法，包括：
11.根据权利要求10所述的方法，还包括：
12.一种出行状态特征提取网络，包括：
13.一种出行状态特征提取装置，包括：
14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述用户群体划分模块在基于第一目标编码特征对各所述目标用户进行群体划分，得到至少一个用...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵明，贾凯凯，袁子超，梁振铎，王思吉，邹冰，邴峰，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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