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申请/专利权人：北京白龙马云行科技有限公司

摘要：本发明提供一种网约车上车地点的推送方法、预测模型的训练方法及装置。网约车上车地点的推送方法，包括：响应接收到用户触发的约车请求，获取用户的约车习惯信息；确定用户触发约车请求时的约车地点；召回约车地点对应的至少一个候选上车地点，并确定每一个候选上车地点的地点属性信息；基于约车习惯信息和每一个候选上车地点的地点属性信息，从至少一个候选上车地点中确定待推荐的可选上车地点；向用户推送可选上车地点，以供用户基于可选上车地点确定目标上车地点。通过本发明，能够提高目标上车地点与用户之间的适配度，进而使用户可以快速到达目标上车地点，提高用户的约车体验。

主权项：1.一种网约车上车地点的推送方法，其特征在于，所述方法包括：响应接收到用户触发的约车请求，获取所述用户的约车习惯信息，所述约车习惯信息用于为用户推荐满足用户约车需求的可选上车地点；确定所述用户触发所述约车请求时的约车地点；召回所述约车地点对应的至少一个候选上车地点，并确定每一个候选上车地点的地点属性信息，所述地点属性信息用于确定对应候选上车地点的被选择热度以及地理环境；基于所述约车习惯信息和每一个候选上车地点的地点属性信息，从所述至少一个候选上车地点中确定待推荐的可选上车地点，包括：采用编码的形式分别对所述约车习惯信息和每一个地点属性信息进行特征提取处理，得到特征提取结果；将所述特征提取结果输入至预先训练好的推荐预测模型，分别确定每一个候选上车地点待推荐给所述用户的推荐置信度；基于每一个候选上车地点待推荐给所述用户的推荐置信度，从所述至少一个候选上车地点中确定待推荐的可选上车地点，所述推荐预测模型是通过对深度因子分子机模型进行训练得到的；向所述用户推送所述可选上车地点，以供所述用户基于所述可选上车地点确定目标上车地点；其中，所述采用编码的形式分别对所述约车习惯信息和每一个地点属性信息进行特征提取处理，得到特征提取结果，包括：对所述约车习惯信息进行特征提取处理，得到所述用户的约车行为特征以及所述用户的约车时间特征；分别对每一个地点属性信息进行特征提取处理，得到每一个地点属性信息对应候选上车地点的热度特征以及每一个地点属性信息对应候选上车地点的地理特征；将所述用户的约车行为特征、所述用户的约车时间特征、每一个地点属性信息对应候选上车地点的热度特征以及每一个地点属性信息对应候选上车地点的地理特征作为特征提取结果，其中，针对所述约车行为特征进行编码时，采用6位数据进行代替，其中，第0-3位表示从历史约车地点达到对应目标上车地点之间的步行距离，第4位表示是否有过调节目标上车地点的拖动行为，第5位表示是否存在搜索目标上车地点的搜索行为；针对所述约车时间特征进行编码时，采用10位数据进行代替，其中，第0-3位表示用户节假日约车时的约车地点，第4-7位表示工作日约车时的约车地点，第8-9位表示当前约车与最近一次约车之间的时间间隔；针对每一个地点属性信息对应目标上车地点的热度特征进行编码时，采用9位数据进行代替，其中，第0-2位表示作为目标上车地点的热度特征，第3-5位表示作为约车地点的下单热度特征，第6-8位表示对应约车订单完成热度特征；针对每一个地点属性信息对应目标上车地点的地理特征进行编码时，采用4位数据进行代替，其中，第0位表示目标上车地点的道路等级，第1位表示道路宽度，第2位表示约车时的道路路况，第3位表示目标上车地点所在道路是否禁停。

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