CN110222893B - 共享交通资源的投放地点推荐方法、装置与电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种共享交通资源的投放地点推荐方法、装置与电子设备，其中所述方法包括：基于参考投放区域内已投放的共享交通资源的投放位置以及所述参考投放区域内用户使用共享交通资源的行为数据，获取用户需求信息；通过分析目标区域内用户的公共交通行为数据，获取用户通勤数据，并通过分析地图工具提供的开放接口POI的坐标、名称，获取所述目标区域的兴趣点及各所述兴趣点对应的位置信息；基于所述用户需求信息、所述用户通勤数据、所述兴趣点及各所述兴趣点对应的位置信息，确定共享交通资源在所述目标区域内的推荐投放地点。本发明实施例能够提高投放准确性和投放效率，从而有效减少人力、物力、财力等资源浪费。

Description

共享交通资源的投放地点推荐方法、装置与电子设备

技术领域

本发明涉及智能交通管理技术领域，更具体地，涉及一种共享交通资源的投放地点推荐方法、装置与电子设备。

背景技术

互联网技术和线下服务的结合，使用户的出行方式变得多种多样。为满足用户短途出行，出现了各种各样的短途出行工具如共享单车、共享电动车等。短途出行工具为大众出行提供了极大便利，而对于如何提高短途交通工具利用率，准确的投放地点成为分析的关键因素。

目前的短途交通工具投放多是采取“试错法”的方式，一个地点的投放使用率不高，则换个地点投放，直到找到合适的投放地点。这种投放方式准确性差、效率低，对人力、物力、财力均造成明显浪费。

发明内容

为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本发明实施例提供一种共享交通资源的投放地点推荐方法、装置与电子设备，用以更科学的进行共享交通资源的投放，提高投放准确性和投放效率，从而有效减少人力、物力、财力等资源浪费。

第一方面，本发明实施例提供一种共享交通资源的投放地点推荐方法，包括：

基于参考投放区域内已投放的共享交通资源的投放位置以及所述参考投放区域内用户使用共享交通资源的行为数据，获取用户需求信息；

通过分析目标区域内用户的公共交通行为数据，获取用户通勤数据，并通过分析地图工具提供的开放接口POI的坐标、名称，获取所述目标区域的兴趣点及各所述兴趣点对应的位置信息；

基于所述用户需求信息、所述用户通勤数据、所述兴趣点及各所述兴趣点对应的位置信息，确定共享交通资源在所述目标区域内的推荐投放地点。

第二方面，本发明实施例提供一种共享交通资源的投放地点推荐装置，包括：

第一获取模块，用于基于参考投放区域内已投放的共享交通资源的投放位置以及所述参考投放区域内用户使用共享交通资源的行为数据，获取用户需求信息；

第二获取模块，用于通过分析目标区域内用户的公共交通行为数据，获取用户通勤数据，并通过分析地图工具提供的开放接口POI的坐标、名称，获取所述目标区域的兴趣点及各所述兴趣点对应的位置信息；

推荐输出模块，用于基于所述用户需求信息、所述用户通勤数据、所述兴趣点及各所述兴趣点对应的位置信息，确定共享交通资源在所述目标区域内的推荐投放地点。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上第一方面所述的共享交通资源的投放地点推荐方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令被计算机执行时，实现如上第一方面所述的共享交通资源的投放地点推荐方法的步骤。

本发明实施例提供的共享交通资源的投放地点推荐方法、装置与电子设备，通过以公共交通软件的用户行为作为基础提供分析服务，结合“短途交通工具运营公司”提供部分用户行为数据，两部分数据整合，能够更科学的进行共享交通资源的投放，提高投放准确性和投放效率，从而有效减少人力、物力、财力等资源浪费。

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，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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他的附图。

图1为本发明实施例提供的共享交通资源的投放地点推荐方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的共享交通资源的投放地点推荐装置的结构示意图；

图3为本发明实施例提供的电子设备的实体结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明实施例的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明实施例中的实施例，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，都属于本发明实施例保护的范围。

本发明实施例针对现有技术中投放方式准确性差、效率低，对人力、物力、财力均造成明显浪费的问题，通过以公共交通软件的用户行为作为基础提供分析服务，结合“短途交通工具运营公司”提供部分用户行为数据，两部分数据整合，能够更科学的进行共享交通资源的投放，提高投放准确性和投放效率，从而有效减少人力、物力、财力等资源浪费。以下将具体通过多个实施例对本发明实施例进行展开说明和介绍。

图1为本发明实施例提供的共享交通资源的投放地点推荐方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：

S101，基于参考投放区域内已投放的共享交通资源的投放位置以及参考投放区域内用户使用共享交通资源的行为数据，获取用户需求信息。

具体而言，本发明实施例首先参考共享交通资源运营公司提供的数据分析用户对共享交通资源的需求情况。其中这些数据包括在已经投放了共享交通资源的区域(即参考投放区域)的共享交通资源投放情况以及这些共享交通资源被使用的情况，也即共享交通资源的投放位置、与用户活动区域的距离等信息，以及用户对相应投放位置的共享交通资源的使用频率、使用时段、使用距离等，通过分析这些数据来分析用户使用偏好，也即获取用户需求信息。

S102，通过分析目标区域内用户的公共交通行为数据，获取用户通勤数据，并通过分析地图工具提供的开放接口POI的坐标、名称，获取目标区域的兴趣点及各兴趣点对应的位置信息。

可以理解为，为解决什么位置更适合投放“共享交通资源”这一问题，需要大量的用户出行数据作为分析。公共交通出行作为主要交通更能代表用户在上下班高峰的人流变化，在此基础上作为分析能够的有效的结论。

因此，本发明实施例另一方面以目标区域内用户的公共交通行为数据为基础，分析该区域内大量用户的通勤数据，包括用户当前是在家、在等车、在途中、在公司，在购物等关键性标签以及通勤规律。这些公共交通行为数据包括例如何时何地乘车、何时何地下车、经常乘车路线等。同时，本发明实施例会分析地图等工具提供的开放接口POI(兴趣点)的坐标、名称等，利用自然语言处理技术与人工纠错处理等方式，得到目标区域内存在的兴趣点，并同时获取这些兴趣点分别对应的位置信息，还可为这些兴趣点打上标签如写字楼、办公区、商场等。

S103，基于用户需求信息、用户通勤数据、兴趣点及各兴趣点对应的位置信息，确定共享交通资源在目标区域内的推荐投放地点。

具体而言，本发明实施例的最后，会根据目标区域内用户的用户通勤数据、目标区域内标定出的兴趣点及各兴趣点对应的位置信息以及根据共享交通资源运营公司提供的运营数据得到的参考用用户需求信息，通过分类与相似性算法，确定共享交通资源在目标区域内的推荐投放地点，并可将这些推荐投放地点推荐给共享交通资源运营公司。

本发明实施例提供的共享交通资源的投放地点推荐方法，通过以公共交通软件的用户行为作为基础提供分析服务，结合“短途交通工具运营公司”提供部分用户行为数据，两部分数据整合，能够更科学的进行共享交通资源的投放，提高投放准确性和投放效率，从而有效减少人力、物力、财力等资源浪费。

其中，根据上述各实施例可选的，通过分析目标区域内用户的公共交通行为数据，获取用户通勤数据的步骤具体包括：基于用户的公共交通出行数据、用户使用公共交通类软件产生的行为数据以及用户的移动设备运行信息，确定用户当前是在家、在等车、在途中、在公司或者在购物的用户通勤数据，并获取用户每日的出行规律。

也就是说，通过公共交通出行数据和用户使用公共交通类软件产生的行为数据，用户的移动设备信息(是否连接wifi，线性加速度器表现)等，最终沉淀出用户是在家、在等车、在途中、在公司，在购物等关键性标签以及通勤规律。

其中可选的，获取目标区域的兴趣点及各兴趣点对应的位置信息的步骤具体包括：基于开放接口POI的坐标、名称，利用自然语言处理技术与人工纠错处理，确定目标区域的各兴趣点及各兴趣点对应的位置信息。

具体而言，本发明实施例进行POI坐标分析，通过地图等工具提供的开放接口POI的坐标、名称，针对这些使用自然语言处理与人工纠错等方式，为POI打上标签如写字楼、办公区、商场等。

其中可选的，获取用户需求信息的步骤具体包括：基于参考投放区域内各投放位置的共享交通资源投放量和使用频率，建立需求分析模型，并利用需求分析模型，获取用户需求信息。

也即，本发明实施例针对共享交通资源运营公司所提供数据(包括投放量与使用频率)进行分析与模型训练，找出用户的使用习惯使用需求等信息，并可进一步以此评估此次投放成功或失败的投放效果，以及成功或失败的关键影响因素。

在上述各实施例的基础上，在确定共享交通资源在目标区域内的推荐投放地点的步骤之后，本发明实施例的共享交通资源的投放地点推荐方法还可以包括：基于目标区域内的公共交通规模数据和各兴趣点的运行信息，以及各推荐投放地点，确定各推荐投放地点的推荐投放规模；基于推荐投放地点和推荐投放规模，在目标区域内投放共享交通资源。

也就是说本发明实施例在得到推荐投放地点的基础上，根据公共交通规模数据以及各兴趣点的运行信息，确定要在各推荐投放地点的投放量，并进一步根据这些投放量和具体的推荐投放地点位置，在目标区域内投放共享交通资源。

在上述各实施例的基础上，在在目标区域内投放共享交通资源的步骤之后，本发明实施例的共享交通资源的投放地点推荐方法还可以包括：基于各推荐投放地点投放的共享交通资源的投放规模和使用频率，评估实际投放效果，并分析投放成功或失败的关键影响指标。

在上述各实施例的基础上，在评估实际投放效果的步骤之后，本发明实施例的共享交通资源的投放地点推荐方法还可以包括：对每次投放的实际投放效果和关键影响指标进行存储，建立分析样本库，以优化共享交通资源在目标区域内的推荐投放地点。

也就是说，在对实际投放进行评估的基础上，本发明实施例对每次投放结果与分析报告进行存储，建立分析样本库、指导后续交通行业的推荐工作。也即进行核心数据能力与分析，共享交通资源运营公司提供少量训练数据与结果反馈报告，形成良性循不断强化推荐系统，最终形成各个共享交通资源在各个城市的投放规律样本库。

综上而言，本发明实施例的目的在于以公共交通软件的用户行为作为基础提供分析服务，结合共享交通资源运营公司提供的部分用户行为数据，两部分数据整合进行目标区域内投放地点的科学推荐，使得共享交通资源运营公司可以得到效益最高的投放位置，推荐系统又能针对自己的算法得到良性的校准与验证。

而本发明实施例主要是针对共享交通资源运营公司，为其投放相关交通工具提推荐更科学更有效的地点以及何时需要调度交通工具到什么位置，减少投放的浪费并提高使用频率。具体而言主要包括以下几个方面：

用户行为聚合，用于得出用户家、公司、上班候车站、下班的候车及每日出行规律。也即通过公共交通出行数据和用户使用公共交通类软件产生的行为数据，用户的移动设备信息(是否连接wifi，线性加速度器表现)等，最终沉淀出用户是在家、在等车、在途中、在公司，在购物等关键性标签以及通勤规律。

POI坐标分析，用于找到人流密集的办公场所、小区、生活区、购物中心，也即通过地图等工具提供的开放接口POI的坐标、名称，针对这些使用自然语言处理与人工纠错等方式，为POI打上标签如写字楼、办公区、商场等。

模型提取，用于针对运营公司短途交通工具的公司所提供数据进行分析与模型训练(包括投放量与使用频率)，找出此次投放成功与失败的关键因素。

推荐系统，用于根据短途交通工具运力与现有数量，为其找到合适的投放位置。

实际效果评估与学习，用于根据运营公司反馈实际投放效果，对效果进行分析，并针对实际投放效果找出投放失败的原因以及成功的关键因素总结。

分析样本仓库，用于其他衍生类的推荐，即对每次投放结果与分析报告进行存储，建立分析样本库、指导后续交通行业的推荐工作。

本发明实施例利用现有计算机技术(大量的用户数据存储、算法建模)打破交通数据孤立存在的局面，本着非敏感数据的开放性原则，一方面以短途交通工具运营公司的数据作为样本数据，经过建模与标签化后，在海量的主干网用户行为、POI标签中寻找具备相似特点的位置，作为短途交通工具的合适投放地点，另一方面，提供核心数据能力与分析能力，短途交通运营公司提供少量训练数据与结果反馈报告，形成良性循不断强化推荐系统，最终形成各个短途交通工具在各个城市的投放规律样本库。也即，以公共交通数据为依托，整合短途交通工具运营公司的数据，双方互利互惠，最终达到减轻人力、物力减少社会资源的浪费。

基于相同的构思，本发明实施例根据上述各实施例提供一种共享交通资源的投放地点推荐装置，该装置用于在上述各实施例中实现共享交通资源的投放地点推荐。因此，在上述各实施例的共享交通资源的投放地点推荐方法中的描述和定义，可以用于本发明实施例中各个执行模块的理解，具体可参考上述实施例，此处不在赘述。

根据本发明实施例的一个实施例，共享交通资源的投放地点推荐装置的结构如图2所示，为本发明实施例提供的共享交通资源的投放地点推荐装置的结构示意图，该装置可以用于实现上述各方法实施例中共享交通资源的投放地点推荐，该装置包括：第一获取模块201、第二获取模块202和推荐输出模块203。其中：

第一获取模块201用于基于参考投放区域内已投放的共享交通资源的投放位置以及参考投放区域内用户使用共享交通资源的行为数据，获取用户需求信息；第二获取模块202用于通过分析目标区域内用户的公共交通行为数据，获取用户通勤数据，并通过分析地图工具提供的开放接口POI的坐标、名称，获取目标区域的兴趣点及各兴趣点对应的位置信息；推荐输出模块203用于基于用户需求信息、用户通勤数据、兴趣点及各兴趣点对应的位置信息，确定共享交通资源在目标区域内的推荐投放地点。

具体而言，第一获取模块201首先参考共享交通资源运营公司提供的数据分析用户对共享交通资源的需求情况。其中这些数据包括在已经投放了共享交通资源的区域(即参考投放区域)的共享交通资源投放情况以及这些共享交通资源被使用的情况，也即共享交通资源的投放位置、与用户活动区域的距离等信息，以及用户对相应投放位置的共享交通资源的使用频率、使用时段、使用距离等，第一获取模块201通过分析这些数据来分析用户使用偏好，也即获取用户需求信息。

之后，第二获取模块202以目标区域内用户的公共交通行为数据为基础，分析该区域内大量用户的通勤数据，包括用户当前是在家、在等车、在途中、在公司，在购物等关键性标签以及通勤规律。这些公共交通行为数据包括例如何时何地乘车、何时何地下车、经常乘车路线等。同时，第二获取模块202会分析地图等工具提供的开放接口POI(兴趣点)的坐标、名称等，利用自然语言处理技术与人工纠错处理等方式，得到目标区域内存在的兴趣点，并同时获取这些兴趣点分别对应的位置信息，还可为这些兴趣点打上标签如写字楼、办公区、商场等。

最后，推荐输出模块203会根据目标区域内用户的用户通勤数据、目标区域内标定出的兴趣点及各兴趣点对应的位置信息以及根据共享交通资源运营公司提供的运营数据得到的参考用用户需求信息，通过分类与相似性算法，确定共享交通资源在目标区域内的推荐投放地点，并可将这些推荐投放地点推荐给共享交通资源运营公司。

本发明实施例提供的共享交通资源的投放地点推荐装置，通过设置相应的执行模块，以公共交通软件的用户行为作为基础提供分析服务，结合“短途交通工具运营公司”提供部分用户行为数据，两部分数据整合，能够更科学的进行共享交通资源的投放，提高投放准确性和投放效率，从而有效减少人力、物力、财力等资源浪费。

可以理解的是，本发明实施例中可以通过硬件处理器(hardware processor)来实现上述各实施例的装置中的各相关程序模块。并且，本发明实施例的共享交通资源的投放地点推荐装置利用上述各程序模块，能够实现上述各方法实施例的共享交通资源的投放地点推荐流程，在用于实现上述各方法实施例中共享交通资源的投放地点推荐时，本发明实施例的装置产生的有益效果与对应的上述各方法实施例相同，可以参考上述各方法实施例，此处不再赘述。

作为本发明实施例的又一个方面，本实施例根据上述各实施例提供一种电子设备，该电子设备包括存储器、处理器及存储在该存储器上并可在该处理器上运行的计算机程序，该处理器执行该计算机程序时，实现如上述各实施例所述的共享交通资源的投放地点推荐方法的步骤。

进一步的，本发明实施例的电子设备还可以包括通信接口和总线。参考图3，为本发明实施例提供的电子设备的实体结构示意图，包括：至少一个存储器301、至少一个处理器302、通信接口303和总线304。

其中，存储器301、处理器302和通信接口303通过总线304完成相互间的通信，通信接口303用于该电子设备与公共交通信息设备之间的信息传输；存储器301中存储有可在处理器302上运行的计算机程序，处理器302执行该计算机程序时，实现如上述各实施例所述的共享交通资源的投放地点推荐方法的步骤。

可以理解为，该电子设备中至少包含存储器301、处理器302、通信接口303和总线304，且存储器301、处理器302和通信接口303通过总线304形成相互间的通信连接，并可完成相互间的通信，如处理器302从存储器301中读取共享交通资源的投放地点推荐方法的程序指令等。另外，通信接口303还可以实现该电子设备与公共交通信息设备之间的通信连接，并可完成相互间信息传输，如通过通信接口303实现共享交通资源的投放地点推荐等。

电子设备运行时，处理器302调用存储器301中的程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：基于参考投放区域内已投放的共享交通资源的投放位置以及参考投放区域内用户使用共享交通资源的行为数据，获取用户需求信息；通过分析目标区域内用户的公共交通行为数据，获取用户通勤数据，并通过分析地图工具提供的开放接口POI的坐标、名称，获取目标区域的兴趣点及各兴趣点对应的位置信息；基于用户需求信息、用户通勤数据、兴趣点及各兴趣点对应的位置信息，确定共享交通资源在目标区域内的推荐投放地点等。

上述的存储器301中的程序指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。或者，实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本发明实施例还根据上述各实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令被计算机执行时，实现如上述各实施例所述的共享交通资源的投放地点推荐方法的步骤，例如包括：基于参考投放区域内已投放的共享交通资源的投放位置以及参考投放区域内用户使用共享交通资源的行为数据，获取用户需求信息；通过分析目标区域内用户的公共交通行为数据，获取用户通勤数据，并通过分析地图工具提供的开放接口POI的坐标、名称，获取目标区域的兴趣点及各兴趣点对应的位置信息；基于用户需求信息、用户通勤数据、兴趣点及各兴趣点对应的位置信息，确定共享交通资源在目标区域内的推荐投放地点等。

本发明实施例提供的电子设备和非暂态计算机可读存储介质，通过执行上述各实施例所述的共享交通资源的投放地点推荐方法，以公共交通软件的用户行为作为基础提供分析服务，结合“短途交通工具运营公司”提供部分用户行为数据，两部分数据整合，能够更科学的进行共享交通资源的投放，提高投放准确性和投放效率，从而有效减少人力、物力、财力等资源浪费。

可以理解的是，以上所描述的装置、电子设备及存储介质的实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，既可以位于一个地方，或者也可以分布到不同网络单元上。可以根据实际需要选择其中的部分或全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解，各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等，包括若干指令，用以使得一台计算机设备(如个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行上述各方法实施例或者方法实施例的某些部分所述的方法。

另外，本领域内的技术人员应当理解的是，在本发明实施例的申请文件中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本发明实施例的说明书中，说明了大量具体细节。然而应当理解的是，本发明实施例的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。类似地，应当理解，为了精简本发明实施例公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明实施例的示例性实施例的描述中，本发明实施例的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。

然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明实施例要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明实施例的单独实施例。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明实施例的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明实施例进行了详细的说明，本领域的技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种共享交通资源的投放地点推荐方法，其特征在于，包括：

基于参考投放区域内已投放的共享交通资源的投放位置以及所述参考投放区域内用户使用共享交通资源的行为数据，获取用户需求信息；

通过分析目标区域内用户的公共交通行为数据，获取用户通勤数据，并通过分析地图工具提供的开放接口POI的坐标、名称，获取所述目标区域的兴趣点及各所述兴趣点对应的位置信息；

所述通过分析目标区域内用户的公共交通行为数据，获取用户通勤数据的步骤具体包括：

基于用户的公共交通出行数据、用户使用公共交通类软件产生的行为数据以及用户的移动设备运行信息，确定用户当前是在家、在等车、在途中、在公司或者在购物的用户通勤数据，并获取用户每日的出行规律；

基于所述用户需求信息、所述用户通勤数据、所述兴趣点及各所述兴趣点对应的位置信息，确定共享交通资源在所述目标区域内的推荐投放地点；

其中，所述基于参考投放区域内已投放的共享交通资源的投放位置以及所述参考投放区域内用户使用共享交通资源的行为数据，获取用户需求信息包括：

基于所述参考投放区域内各所述投放位置的共享交通资源投放量和使用频率，建立需求分析模型，并利用所述需求分析模型，获取所述用户需求信息；其中，在所述确定共享交通资源在所述目标区域内的推荐投放地点的步骤之后，还包括：

基于所述目标区域内的公共交通规模数据和各所述兴趣点的运行信息，以及各所述推荐投放地点，确定各所述推荐投放地点的推荐投放规模；

基于所述推荐投放地点和所述推荐投放规模，在所述目标区域内投放共享交通资源。

2.根据权利要求1所述的共享交通资源的投放地点推荐方法，其特征在于，所述获取所述目标区域的兴趣点及各所述兴趣点对应的位置信息的步骤具体包括：

基于所述开放接口POI的坐标、名称，利用自然语言处理技术与人工纠错处理，确定所述目标区域的各所述兴趣点及各所述兴趣点对应的位置信息。

3.根据权利要求1或2所述的共享交通资源的投放地点推荐方法，其特征在于，在所述在所述目标区域内投放共享交通资源的步骤之后，还包括：

基于各所述推荐投放地点投放的共享交通资源的投放规模和使用频率，评估实际投放效果，并分析投放成功或失败的关键影响指标。

4.根据权利要求3所述的共享交通资源的投放地点推荐方法，其特征在于，在所述评估实际投放效果的步骤之后，还包括：

对每次投放的所述实际投放效果和所述关键影响指标进行存储，建立分析样本库，以优化共享交通资源在所述目标区域内的推荐投放地点。

5.一种共享交通资源的投放地点推荐装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于基于参考投放区域内已投放的共享交通资源的投放位置以及所述参考投放区域内用户使用共享交通资源的行为数据，获取用户需求信息；

包括：基于所述参考投放区域内各所述投放位置的共享交通资源投放量和使用频率，建立需求分析模型，并利用所述需求分析模型，获取所述用户需求信息；

第二获取模块，用于通过分析目标区域内用户的公共交通行为数据，获取用户通勤数据，并通过分析地图工具提供的开放接口POI的坐标、名称，获取所述目标区域的兴趣点及各所述兴趣点对应的位置信息；

包括：基于用户的公共交通出行数据、用户使用公共交通类软件产生的行为数据以及用户的移动设备运行信息，确定用户当前是在家、在等车、在途中、在公司或者在购物的用户通勤数据，并获取用户每日的出行规律；

推荐输出模块，用于基于所述用户需求信息、所述用户通勤数据、所述兴趣点及各所述兴趣点对应的位置信息，确定共享交通资源在所述目标区域内的推荐投放地点；

包括：基于所述目标区域内的公共交通规模数据和各所述兴趣点的运行信息，以及各所述推荐投放地点，确定各所述推荐投放地点的推荐投放规模。

6.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1至4中任一项所述的共享交通资源的投放地点推荐方法的步骤。

7.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被计算机执行时，实现如权利要求1至4中任一项所述的共享交通资源的投放地点推荐方法的步骤。

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