CN109886738B

CN109886738B - 一种智能展会用户预测方法及设备

Info

Publication number: CN109886738B
Application number: CN201910088745.0A
Authority: CN
Inventors: 陈菁菁
Original assignee: Hangzhou Canba Technology Co ltd
Current assignee: Guangdong Grandeur International Exhibition Group Co ltd
Priority date: 2019-01-30
Filing date: 2019-01-30
Publication date: 2021-11-02
Anticipated expiration: 2039-01-30
Also published as: CN109886738A

Abstract

本发明公开了一种智能展会用户预测方法及设备，所述方法包括：获取智能展会的举办信息，所述举办信息包括举办场地和参展商信息；根据所述举办信息预测入会用户流量；根据所述参展商信息获取参展贸易分类结果，所述参展贸易分类结果包括参展贸易类别以及参展贸易类别对应的用户需求流量；获取参展贸易类别的吸引力信息，并根据所述吸引力信息和所述入会用户流量计算参展贸易类别对应的入会用户流量；根据参展贸易类别对应的入会用户流量和用户需求流量之间的关系进行预测以得到预测结果。本发明合理预测智能展会用户需求量和用户流量的关系，判断智能展会是否达到参展目的，是否需要进行前期宣传，从而为每个参展商提供客观的指导意见。

Description

一种智能展会用户预测方法及设备

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种智能展会用户预测方法及设备。

背景技术

外贸展会多为规模庞大、内容广泛、展出者和参观者众多的展览会。一般认为是高档次的，对社会、文化以及经济的发展能产生影响并能起促进作用的展览会。外贸展会举办成本高，社会吸引力大，相应的，其成本也是较高的。

因此，外贸展会对于参展商的意义不言而喻，然而外贸展会是否能够满足参展商的参展需求，达到参展目的，使得其投入和产出能够达到预期却没有客观的技术方案进行评价。

发明内容

本发明提供了一种智能展会用户预测方法及设备。

一种智能展会用户预测方法，所述方法包括：

获取智能展会的举办信息，所述举办信息包括举办场地和参展商信息；

根据所述举办信息预测入会用户流量；

根据所述参展商信息获取参展贸易分类结果，所述参展贸易分类结果包括参展贸易类别以及参展贸易类别对应的用户需求流量；

获取参展贸易类别的吸引力信息，并根据所述吸引力信息和所述入会用户流量计算参展贸易类别对应的入会用户流量；

根据参展贸易类别对应的入会用户流量和用户需求流量之间的关系进行预测以得到预测结果。

进一步地，所述历史展会与所述智能展会的举办场地相同或相近。

进一步地，还包括：

将参展商按照贸易类别进行分类，以得到参展贸易类别分布图，所述类别分布图用于记录本次智能展会所涉及的参展商所覆盖的贸易类别，和每个贸易类别下参展商的数量。

进一步地，根据预设的流量基数，参展贸易类别对应的用户需求流量为所述流量基数与所述参展贸易类别对应的参展商数量的乘积。

进一步地，所述根据所述举办信息预测入会用户流量，包括：

获取历史展会信息，所述历史展会信息包括历史展会举办地点和历史展会流量；

在地图中标记出各个历史展会的举办地点；

根据地图标记结果构建拼图，所述拼图通过获取标记结果的最小外接矩形，并对所述最小外接矩形进行分割而得到；

在所述最小外接矩形中得到所述本次智能展会的举办地点对应的目标图形；

获取目标图形与各个拼图具有重合区域的拼图D_t，并计算目标图形与拼图 D_t的重合区域C_t；

根据公式

计算入会用户流量，其中，S_t为重合区域C_t，S_Dt是重合区域C_t所在的拼图的面积，Q_t为对应拼图处中标记结果所在举办地点的历史展会流量。

一种智能展会用户预测设备，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行一种智能展会用户预测方法。

本发明提供的一种智能展会用户预测方法及设备，通过合理预测智能展会用户需求量和用户流量的关系，判断智能展会是否达到参展目的，是否需要进行前期宣传，从而为每个参展商提供客观的指导意见，具备较好的实用价值。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1是本发明提供的一种智能展会用户预测方法的流程图；

图2是本发明提供的一种根据所述举办信息预测入会用户流量的具体方法流程图；

图3是本发明提供的获取参展贸易类别的吸引力信息流程图；

图4是本发明提供的从全部数据网络集合中提取活跃网络流程图；

图5是发明提供的一种用于实现本发明实施例所提供的方法的设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、 “第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括” 和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本发明实施例公开了一种智能展会用户预测方法，如图1所示，所述方法包括：

S101.获取智能展会的举办信息，所述举办信息包括举办场地和参展商信息。

S102.根据所述举办信息预测入会用户流量。

具体地，本发明实施例中根据历史展会的用户流量和举办信息预测入会用户流量。所述历史展会与所述智能展会的举办场地相同或相近。

比如，本次智能展会的举办场地为广州，则历史展会的举办场地可以为深圳、东莞、中山、珠海、江门、肇庆、惠州等地。

S103.根据所述参展商信息获取参展贸易分类结果，所述参展贸易分类结果包括参展贸易类别以及参展贸易类别对应的用户需求流量。

具体地，将参展商按照贸易类别进行分类，以得到参展贸易类别分布图，所述类别分布图用于记录本次智能展会所涉及的参展商所覆盖的贸易类别，和每个贸易类别下参展商的数量。

可以理解，某个贸易类别下参展商的数量越多，则用户需求流量也就越大，因此，参展贸易类别对应的用户流量与参展商的数量正相关。在一个可行的实施方式中，其为正比关系。根据预设的流量基数，参展贸易类别对应的用户需求流量为所述流量基数与所述参展贸易类别对应的参展商数量的乘积。

S104.获取参展贸易类别的吸引力信息，并根据所述吸引力信息和所述入会用户流量计算参展贸易类别对应的入会用户流量。

S105.根据参展贸易类别对应的入会用户流量和用户需求流量之间的关系进行预测以得到预测结果。

对于每一个参展贸易类别而言，若其入会用户流量大于用户需求流量，则可以预测其能够达到较好的参展效果，反之，其参展效果很可能不佳，可以建议参展商加强前期的参展宣传。

具体地，本发明实施例给出了一种根据所述举办信息预测入会用户流量的具体方法，如图2所示，包括：

S1021.获取历史展会信息，所述历史展会信息包括历史展会举办地点和历史展会流量。

S1022.在地图中标记出各个历史展会的举办地点。

S1023.根据地图标记结果构建拼图，所述拼图通过获取标记结果的最小外接矩形，并对所述最小外接矩形进行分割而得到。

每个拼图中包含一个展会举办地点，在所述拼图中的任意一点与所述拼图内的标记结果的距离，比与其它拼图中的标记结果的距离都近。

S1024.在所述最小外接矩形中得到所述本次智能展会的举办地点对应的目标图形。

在所述目标图形中的任意一点与所述本次智能展会的举办地点的距离，比与其它拼图中的标记结果的距离都近。

S1025.获取目标图形与各个拼图具有重合区域的拼图D_t，并计算目标图形与拼图D_t的重合区域C_t。

S1026.根据公式

具体地，本发明实施例通过抓取网络中的用户行为信息数据评估参展贸易类别的的相关主体的客观吸引力，从而得到参展贸易类别的吸引力信息。在一个可行的实施方式中，所述获取参展贸易类别的吸引力信息，如图3所示，包括：

S1.获取动态行为数据集合，所述动态行为数据集合包括主动数据和响应数据。

所述主动数据为参展商直接发布的数据，所述响应数据为针对主动数据的评论或回复数据。

S2.获取参展贸易类别所对应的标记词库，并根据所述标记词库滤除所述动态行为数据集合中与参展贸易类别无关的动态行为数据。

具体地，若所述一条动态行为数据没有命中标记词库中的任何标记词，则所述动态行为数据被删除。

标记词库由词向量构成，每个词向量对应一种参展贸易类别。

S3.按照预设逻辑对滤除结果进行拆分，并得到按照数据网络集合形式组织的数据集，每个所述数据集中均包括主动数据和与所述主动数据相关的响应数据。

具体地，所述预设逻辑可以按照地域、按照时间、或者，按照地域和时间进行设置，本发明实施例并不限定拆分的具体方法，可以使用现有技术。

S4.从全部数据网络集合中提取活跃网络。

具体，如图4所示，包括：

S41.获取每个数据网络集合的顶点数重要度。

所述顶点数重要度可以根据所述数据网络集合各个顶点对应的主体的等级分计算而得。若主体为贸易类别的参展商，则其等级分与主体的历史行为和行业背景有关，可以通过调研而得，也可以通过对其历史行为进行分析而得。若主体为其它用户，则其等级分与其历史行为有关，也可以通过对其历史行为进行分析而得。本发明实施例不限制其具体的获取方式，等级越高，显然吸引力越高。

S42.提取顶点数大于预设第一阈值的网络数据集合。

S43.基于公式

计算提取结果中顶点与某个词向量的相关度。

其中V_i为该顶点的数据，key为数据中被词向量命中的词，所述P(key)为所述词在所述词向量中的概率。

S44.根据每个顶点的相关度，获取提取结果中网络数据集合的相关度矩阵。

S45.计算所述相关度矩阵中数值大于预设相关度阈值的元素。

S46.若所述元素总数大于预设的吸引力阈值，则其对应的网络集合被标记为活跃网络。

S5.计算每个参展贸易类别有关的活跃网络的数量。

S6.根据所述数量计算参展贸易类别的吸引力信息。

可以理解，某个贸易类别下活跃网络的数量越多，则用户吸引力也就越大，因此，参展贸易类别对应的吸引力与活跃网络的数量正相关。在一个可行的实施方式中，其为正比关系。根据预设的吸引力基数，参展贸易类别对应的入会用户流量为所述吸引力基数与所述参展贸易类别对应的活跃网络数量的乘积。

本发明实施例给出了一种智能展会用户预测方法，通过合理预测智能展会用户需求量和用户流量的关系，判断智能展会是否达到参展目的，是否需要进行前期宣传，从而为每个参展商提供客观的指导意见，具备较好的实用价值。

进一步地，图5示出了一种用于实现本发明实施例所提供的方法的设备的硬件结构示意图，所述设备可以为计算机终端、移动终端或服务器。如图5所示，计算机终端10(或移动设备10或服务器10)可以包括一个或多个(图中采用102a、102b，……，102n来示出)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输装置106。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口(I/O接口)、通用串行总线(USB)端口(可以作为I/O接口的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图5所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图5中所示更多或者更少的组件，或者具有与图5所示不同的配置。

应当注意到的是上述一个或多个处理器102和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算机终端10(或移动设备)中的其他元件中的任意一个内。如本申请实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。

存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中所述的方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器102通过运行存储在存储器 104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置 106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106 可以为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(LCD)，该液晶显示器可使得用户能够与计算机终端10(或移动设备)的用户界面进行交互。

需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置和服务器实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种智能展会用户预测方法，其特征在于，所述方法包括：

根据所述举办信息预测入会用户流量；

根据参展贸易类别对应的入会用户流量和用户需求流量之间的关系进行预测以得到预测结果；

所述根据所述举办信息预测入会用户流量，包括：

所述历史展会与所述智能展会的举办场地相同或相近；

在地图中标记出各个历史展会的举办地点；

在所述最小外接矩形中得到本次智能展会的举办地点对应的目标图形；

获取各个拼图中与目标图形具有重合区域的拼图D _t，并计算目标图形与拼图D _t的重合区域C _t；

根据公式

计算入会用户流量，其中，S _t为重合区域C _t的面积，S_Dt是重合区域C _t所在的拼图的面积，Q _t为对应拼图处中标记结果所在举办地点的历史展会流量；t表征所述各个拼图中与目标图形具有重合区域的拼图的下标；

所述获取参展贸易类别的吸引力信息，包括：

获取动态行为数据集合，所述动态行为数据集合包括主动数据和响应数据；所述主动数据为参展商直接发布的数据，所述响应数据为针对主动数据的评论或回复数据；

获取参展贸易类别所对应的标记词库，并根据所述标记词库滤除所述动态行为数据集合中与参展贸易类别无关的动态行为数据；若一条动态行为数据没有命中标记词库中的任何标记词，则所述动态行为数据被删除；标记词库由词向量构成，每个词向量对应一种参展贸易类别；

按照预设逻辑对滤除结果进行拆分，并得到按照数据网络集合形式组织的数据集，每个按照数据网络集合形式组织的数据集中均包括主动数据和与所述主动数据相关的响应数据；

从全部数据网络集合中提取活跃网络；

计算每个参展贸易类别有关的活跃网络的数量；

根据所述数量计算参展贸易类别的吸引力信息；

其中，每个拼图中包含一个展会举办地点，在拼图中的任意一点与所述拼图内的标记结果的距离，比与其它拼图中的标记结果的距离都近；以及在所述目标图形中的任意一点与所述智能展会的举办地点的距离，比与其它拼图中的标记结果的距离都近；

提取顶点数大于预设第一阈值的网络数据集合；基于公式

计算提取结果中顶点与任一词向量的相关度，其中V_i为该顶点的数据，key为数据中被词向量命中的词，所述P(key)为所述词在所述词向量中的概率；根据每个顶点的相关度，获取提取结果中网络数据集合的相关度矩阵；计算相关度矩阵中数值大于预设相关度阈值的元素；若所述元素总数大于预设的吸引力阈值，则其对应的网络集合被标记为活跃网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

3.根据权利要求2所述方法，其特征在于：

根据预设的流量基数，参展贸易类别对应的用户需求流量为所述流量基数与所述参展贸易类别对应的参展商数量的乘积。

4.一种智能展会用户预测设备，其特征在于，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行如权利要求1-3任一项所述的一种智能展会用户预测方法。