CN119444307A 数据处理方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质 （北京阿帕科蓝科技集团有限公司）

获取目标车站在各历史时间段的历史订单量和订单用户信息确定目标车站在待评估时段的车2获取目标车站在各历史时间段的历史订单量和订单用户信息，基于余弦相似度算法和各所述订单量均值向量，对各所述综合时间段进行聚类处理，在各所述综合时间段组中确定待评估时段所在的目标综合基于各所述目标订单用户信息确定所述目标车站在待评估时获取各用户在历史时间周期内的订单数据集；所述历史时间周期内包含各历史时间遍历各所述订单数据集，确定所述目标车站在每一所述历史时间段的获取历史时间周期内各用户的初始历史订单数据集；所述初针对每一所述初始历史订单数据集，基于时间段格式，对每一所述历根据各所述起始用车时间段和各所述起始车站更新所述初始历史订针对每一所述综合时间段，基于余弦相似度算法，计算所述综基于各所述余弦相似度和预设的余弦相似度阈值，在其余综合确定与所述待评估时段同一时段的各目标相同历史时间基于所述目标综合时间段组和各所述目标相同历史时间段，确段，并在各所述订单用户信息中确定各所述目标相似历史时间段的第二目标订单用户信3基于各所述目标订单用户信息确定意向用户数量组，并基于各所述第一目根据所述意向用户数量组和所述固定用户数量确定所述目标车站在待评估时段的车对所述流动用户数量组进行均值处理，得到均值流动用户数量，并基获取所述目标车站在所述待评估时段下的实际车辆数量，并基于获取模块，用于获取目标车站在各历史时间段的历史订单量聚类模块，用于基于余弦相似度算法和各所述订单量第一确定模块，用于在各所述综合时间段中确定待评估时段所在的目标综合时间段第二确定模块，用于基于各所述目标订单用户信息确定9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的4目标综合时间段组和所述待评估时段，在各所述订单用户信息中确定各目标订单用户信[0014]遍历各所述订单数据集，确定所述目标车站在每一所述5均值向量和其余综合时间段的订单量均值向[0029]根据所述意向用户数量组和所述固定用户数量确定所述目标车站在待评估时段述目标车站在待评估时段的车辆预估使用量，并基于所述车辆预估使用量确定车辆需求6目标综合时间段组和所述待评估时段，在各所述订单用户信息中确定各目标订单用户信目标综合时间段组和所述待评估时段，在各所述订单用户信息中确定各目标订单用户信目标综合时间段组和所述待评估时段，在各所述订单用户信息中确定各目标订单用户信7目标综合时间段组和所述待评估时段，在各所述订单用户信息中确定各目标订单用户信段的各目标历史时间段的目标历史订单量。将各目标历史订单量输入LSTM网络中，通过8[0068]在一示例性实施例中，待评估时段为2024年12月26日17时至2024年12月26日18应用于计算机设备为例进行说明，本申请实施例对于数据处理方法的执行设备不做限定，史时间段中同一时段的各历史订单量进行均值处理，得到各综合时间段的订单量均值向92024年6月26日至2024年12月25日。计算机设备统计历史时间周期内每周四8:00到9:00的表征综合时间段与其余综合时间段之间的骑行[0082]其中，各目标订单用户信息包含第一目标订单用户信息和第二目标订单用户信期的各目标订单用户信息划分为各目标订单用户信息组。计算机设备基于预设的筛选条为2024年6月26日至2024年12月25日中的每周二的17时至18时、每周三的17时至18时以及每一目标订单用户信息的用车次数是否大于6且是否存在用车意向。若目标订单用户信息的目标综合时间段组，并基于目标综合时间段组和待评估时段确定各目标订单用户信息，[0099]在一示例性实施例中，各历史时间段分别为以一个小时为时间间隔从2024年6月26日0时至2024年12月25日24时的时间段。例如，一个历史时间段为2024年6月26日0时至时间段下的历史订单量的数据形式为(station_id,event_day,span,order_cnt)。其段的订单用户为在历史时间段内以目标车站为骑行起点的订单对应的用户。息。每一历史时间段下的订单用户信息的数据形式为(station_id,event_day,span,一订单数据集中的起始用车时间段是否为历史时间段，并判断起始车站是否为目标车站。[0109]本实施例中，通过统计目标车站在每一时间段的历史订单量和各订单用户信息[0115]在一示例性实施例，待评估时段为2024年12月26日17时至2024年12月26日18则计算机设备确定待评估时段之前的六个月为历史时间周期。即历史时间周期为2024年6送初始订单数据集获取请求。数据库响应于初始订单数据集获取请求，查询每一用户在[0120]步骤306，基于各车站的车站位置，确定历史订单的起始用车位置对应的起始车计算机设备遍历各车站的车站位置，将与历史订单的起始用车位置相同的车站位置的车均值向量和其余综合时间段的订单量均值向段之间的余弦相似度。余弦相似度为其余综合时间段和当前综合时间段之间订单相关性。相似度是否大于余弦相似度阈值。若其余综合时间段的余弦相似度大于余弦相似度阈值，二至周六这六个其余综合时间段中筛选余弦相似度大于0.8的相似综合时间段，得到的相[0145]在一示例性实施例中，以示例的形式介绍确定第一目标订单用户信息的具体过程：相同星期周期是指两个时段同样属于周一或周二或周三或周四或周五或周六或周日。评估时段为周四的17时至18时。计算机设备在2024年6月26日至2024年12月25日这一历史用户信息中将各目标相同历史时间段的订单用户信息确定为第一目标订机设备在各订单用户信息中将各目标相似历史时间段的订单用户信息确定为第二目标订[0150]在一示例性实施例中，以示例的形式介绍确定第二目标订单用户信息的具体过者两个时段同样属于9:00到10:00这一个小时。待评估时段为2024年12月26日17时至2024评估时段为周四的17时至18时。计算机设备在2024年6月26日至2024年12月25日这一历史单用户信息划分为一个目标订单用户信息组。计算机设备得到三个目标订单用户信息组。[0157]步骤604，根据意向用户数量组和固定用户数量确定目标车站在待评估时段的车[0174]第一确定模块803，用于在各综合时间段中确定待评估时段所在的目标综合时间[0175]第二确定模块804，用于基于各目标订单用户信息确定目标车站在待评估时段的[0176]在一示例性实施例中，获取模块801包括第一获取子模块和第一处理子模块。其段的订单量均值向量和其余综合时间段的订单量均值向量之间的余弦在各订单用户信息中确定各目标相同历史时间段的第并基于均值流动用户数量和固定用户数量确[0199]上述数据处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外