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申请/专利权人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司
摘要：本公开实施例涉及一种下车点的推荐方法、装置、电子设备和计算机程序产品。所述方法根据当前用户的下车位置确定至少两个候选下车点，并获取各候选下车点的相关特征，再将各候选下车点的相关特征输入至预设的下车点推荐网络，得到推荐列表，最后根据推荐列表确定目标下车点。其中，下车点推荐网络可以预先根据各候选下车点的相关特征学习到各乘车用户的下车行为变化趋势和或下车行为习惯，进而在使用下车点推荐网络基于各候选下车点的相关特征进行下车点推荐时，可以推荐出能够满足乘车用户需求的最优目标下车点，且可以通过获取不同维度的各候选下车点的相关特征，提高推荐的目标下车点的准确性。
主权项：1.一种下车点的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：根据当前用户的下车位置，确定至少两个候选下车点；获取各所述候选下车点的相关特征；将各所述候选下车点的相关特征输入至预设的下车点推荐网络，得到推荐列表；所述推荐列表中包括各所述候选下车点的量化值；根据所述推荐列表确定目标下车点；所述相关特征包括人工特征、稀疏特征、所述当前用户的下车行为序列、通用下车行为特征中的至少两个，其中：所述人工特征包括各候选下车点的热度特征、属性特征和统计特征中的至少一个；所述稀疏特征表示各所述候选下车点的编码特性；所述当前用户的下车行为序列表示所述当前用户在所述下车位置对应的历史下车订单中的下车行为；所述通用下车行为特征表示除所述当前用户之外的其它用户在所述下车位置对应的历史下车订单中的下车行为；所述下车点推荐网络包括行为预测子网络、特征提取子网络和输出子网络，所述将各所述候选下车点的相关特征输入至预设的下车点推荐网络，得到推荐列表，包括：将各所述候选下车点的当前用户的下车行为序列和各所述候选下车点的通用下车行为特征分别输入至所述行为预测子网络进行行为预测，得到各所述候选下车点的用户行为特征；将各所述候选下车点的人工特征、各所述候选下车点的稀疏特征和各所述候选下车点的用户行为特征，分别输入至所述特征提取子网络进行特征提取，得到各所述候选下车点的特征信息；将各所述候选下车点的特征信息输入至所述输出子网络，得到所述推荐列表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 下车点的推荐方法、装置、电子设备和计算机程序产品
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