本发明涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种旅行需求单推送方法、装置、电子设备、存储介质。
背景技术：
目前在定制旅游领域，当客户下了需求单之后，没有经过任何过滤就会进入定制师的抢单池。衍生出来的问题是，需求单里的无效单、低价值单在抢单池里，而定制师无法在不细看需求单内容的情况下知道任意一单的好坏，造成了定制师乃至整个定制平台的工作效率底下。
技术实现要素：
本发明为了克服上述现有技术存在的缺陷，提供一种旅行需求单推送方法、装置、电子设备、存储介质，向旅行定制人员推送成团率高的旅行需求单以提升所有旅行需求单的成团率。
根据本发明的一个方面，提供一种旅行需求单推送方法，包括：
S101：获取用户在所述旅行需求单中填写的多个需求项；
S102：至少根据多个所述需求项计算N个输入元素的输入元素值；
S103：根据N个输入元素值输入一经训练的线性回归模型，获取所述旅行需求单的线性回归输出值；
S105：根据所述线性回归输出值确定所述旅行需求单的推荐分数；
S106：用于向旅行定制人员提供所述旅行需求单的推荐分数。
可选地，所述线性回归模型为：
F(x)＝w0+w1x1+w2x2+...+wixi...+wNxN，
其中，F(x)为所述线性回归输出值，x1至xN为所述输入元素值，w1至wN分别x1至xN的权重参数，w0为偏差参数，i为大于等于1小于等于N的整数。
可选地，所述线性回归模型采用梯度下降算法训练。
可选地，所述线性回归模型采用梯度下降算法按如下步骤训练：
S111：获取多个历史旅行需求单作为训练样本；
S112：将w0至wN初始化为0并初始化梯度下降的步长α；
确定当前位置对应于w0至wN的损失函数J(w0,w1,…,wi,…,wN)的梯度，对于wi，其梯度
S113：使所述步长α分别与所述w0至wN的梯度相乘，得到对于wi的下降距离α
S114：判断是否w0至wN的下降距离都小于设定距离ε，若否则执行步骤S115，若是则执行步骤S116；
S115：按如下公式更新w0至wN；
S116：将w1至wN确定为经训练的权重参数，将w0确定为经训练的偏置参数。
可选地，所述步骤S111还包括：
获取各历史旅行需求单的成团信息，若成团则将其映射值设置为1，若不成团则将其映射值设置为0，
所述损失函数J(w0,w1,…,wi,…,wN)按如下公式计算：
其中，M为训练样本的数量，yi是第i个训练样本的映射值，其中，x0＝1。
可选地，所述输入元素包括用户属性及需求单属性。
可选地，所述用户属性包括：用户等级。
可选地，所述需求单属性包括如下项中的一项或多项：是否为公司订单；是否为个人订单；订单人数区间；出发城市等级；订单来源；是否有儿童；出行时长分类；预算分类；历史订单状态；意向目的地个数；以及意向目的地成团率。
可选地，所述步骤S103之后，所述步骤S105之前，还包括：
S104：将所述线性回归输出值输入一Sigmoid函数，以获得所述线性回归输出值的映射值，所述映射值大于0且小于1。
可选地，所述步骤S105包括：
按映射值对一时间段内的多个旅行需求单进行排序，根据排序顺序确定映射值及推荐分数的映射表，其中，排序在m1的旅行需求单的分数为m1/M*100％，M为所述时间段内的旅行需求单的总数；
将当前旅行需求单的映射值与所述映射表中的映射值进行匹配；
根据匹配结果确定当前旅行需求单的推荐分数。
可选地，所述步骤S106之后还包括：
更新所述旅行需求单的排序顺序，并按更新的排序顺序更新所述推荐分数。
可选地，所述步骤S106还包括：将所述推荐分数大于P的旅行需求单推送给旅行定制人员，P大于等于80％小于等于100％。
根据本发明的又一方面，还提供一种旅行需求单推送装置，包括：
获取模块。用于获取用户在所述旅行需求单中填写的多个需求项；
输入元素值计算模块，用于至少根据多个所述需求项计算N个输入元素的输入元素值；
线性回归输出值计算模块，用于根据N个输入元素值输入一经训练的线性回归模型，获取所述旅行需求单的线性回归输出值；
推荐分数确定模块，用于根据所述线性回归输出值确定所述旅行需求单的推荐分数；
推送模块，用于向旅行定制人员提供所述旅行需求单的推荐分数。
根据本发明的又一方面，还提供一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时执行如上所述的步骤。
根据本发明的又一方面，还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如上所述的步骤。
相比现有技术，本发明的优势在于：提供旅行需求单的推荐分数的算法以向旅行定制人员推送成团率高的旅行需求单，进而提升所有旅行需求单的成团率。
附图说明
通过参照附图详细描述其示例实施方式，本发明的上述和其它特征及优点将变得更加明显。
图1示出了根据本发明实施例的旅行需求单推送方法的流程图。
图2示出了根据本发明实施例的线性回归模型的训练过程的流程图。
图3示出了根据本发明实施例的旅行需求单推送装置的示意图。
图4示意性示出本公开示例性实施例中一种计算机可读存储介质示意图。
图5示意性示出本公开示例性实施例中一种电子设备示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
为了解决现有技术的缺陷，本发明提供一种一种旅行需求单推送方法、装置、电子设备、存储介质，向旅行定制人员推送成团率高的旅行需求单以提升所有旅行需求单的成团率。
首先参见图1，图1示出了根据本发明实施例的旅行需求单推送方法的流程图。图1共示出了6个步骤：
步骤S101：获取用户在所述旅行需求单中填写的多个需求项。
步骤S102：至少根据多个所述需求项计算N个输入元素的输入元素值。
具体而言，所述输入元素可以包括用户属性及需求单属性。所述用户属性例如可以包括用户等级。用户等级例如是用户账号在该网站的等级，可以包括普通会员(输入元素值例如为0)，金牌会员(输入元素值例如为1)、白金会员(输入元素值例如为2)、钻石会员(输入元素值例如为3)。
所述需求单属性例如可以包括是否为公司订单；是否为个人订单；订单人数区间；出发城市等级；订单来源；是否有儿童；出行时长分类；预算分类；历史订单状态；意向目的地个数；以及意向目的地成团率中的一项或多项。进一步地，若订单为公司订单，其输入元素值可以为1，若订单为个人订单，其输入元素值可以为0。订单人数区间若在1-2人，则其输入元素值可以为1；订单人数区间若在3-5人，则其输入元素值可以为5；订单人数区间若在6-9人，则其输入元素值可以为3；订单人数区间若在10人及以上，则其输入元素值可以为4。对于出发城市等级，一二线城市的输入元素值可以为2，其他城市的输入元素值可以为1，未填写或未定位到出发城市的输入元素值可以为0。对于订单来源，若该订单自APP，则自输入元素值可以为3；若该订单自PC，则自输入元素值可以为2；若该订单自网页，则自输入元素值可以为4。若该订单有儿童一同出行，则可以将是否有儿童一项的输入元素值设置为1，若该订单没有儿童一同出行，则可以将是否有儿童一项的输入元素值设置为0。对于意向目的地成团率，可以直接将其数值作为其输入元素值。
对于出行时长分类，若国内长途游天数小于等于6天，则其输入元素值可以为1；若国内长途游天数大于6天，则其输入元素值可以为2；若国内短途游天数小于等于6天，则其输入元素值可以为3；若国内短途游天数大于6天，则其输入元素值可以为4；若海外长途游天数大于等于6天小于等于15天，则其输入元素值可以为5；若海外长途游天数小于6天或大于15天，则其输入元素值可以为6；若海外短途游天数小于等于8天，则其输入元素值可以为7；若海外短途游天数大于8天，则其输入元素值可以为8；其他情况，其输入元素值可以是9。
预算分类，若国内长途游预算人均大于0小于等于2000元，则其输入元素值可以为1；若国内长途游预算人均大于2000小于等于5000元，则其输入元素值可以为2；若国内长途游预算人均大于5000元，则其输入元素值可以为4；若国内短途游预算人均大于0小于等于500元，则其输入元素值可以为5；若国内短途游预算人均大于500小于等于1500元，则其输入元素值可以为6；若国内长途游预算人均大于1500元，则其输入元素值可以为7；若海外长途游预算人均大于0小于等于14000元，则其输入元素值可以为7；若海外长途游预算人均大于14000小于等于30000元，则其输入元素值可以为8；若海外长途游预算人均大于30000元，则其输入元素值可以为9；若海外短途游预算人均大于0小于等于4140元，则其输入元素值可以为10；若海外短途游预算人均大于4140小于等于9000元，则其输入元素值可以为11；若海外长途游预算人均大于9000元，则其输入元素值可以为12；若用户并未设置预算类型(国内长途游、国内短途游等)，并填写有预算，则其输入元素值可以为13；若用户未填写预算，则其输入元素值可以为14。
对于历史订单状态，若该用户有历史成团记录，则其输入元素值可以为2；若该用户有订单提交但无历史成团记录，则其输入元素值可以为0；若用户未提交过订单，则其输入元素值可以为1。
对于意向目的地个数，若意向目的地个数为1个，则其输入元素值可以为1；若意向目的地个数为2个，则其输入元素值可以为2；若意向目的地个数为大于等于3个且小于等于5个，则其输入元素值可以为3；若意向目的地个数为大于等于6个且小于等于9个，则其输入元素值可以为4；若意向目的地个数为大于9个，则其输入元素值可以为5。
以上仅仅是示意性地描述本发明的实施例，本发明并非以此为限，各输入元素的输入元素值还可以按其他方式计算、更新，再次不予赘述。
步骤S103：根据N个输入元素值输入一经训练的线性回归模型，获取所述旅行需求单的线性回归输出值。
具体而言，线性回归模型为：
F(x)＝w0+w1x1+w2x2+...+wixi...+wNxN，
其中，F(x)为所述线性回归输出值，x1至xN为所述输入元素值，w1至wN分别x1至xN的权重参数，w0为偏差参数，i为大于等于1小于等于N的整数。
可选地，经训练的线性回归模型(和对应分数)储存在redis(Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API)中。
步骤S104：将所述线性回归输出值输入一Sigmoid函数，以获得所述线性回归输出值的映射值，所述映射值大于0且小于1。
Sigmoid函数为步骤S104可以省略，即步骤S105可以直接通过线性回归输出值确定所述旅行需求单的推荐分数。
步骤S105：根据所述映射值确定所述旅行需求单的推荐分数。
具体而言，在一些实施例中，可以将所述映射值乘以100％以获得所述推荐分数。例如，映射值y为0.5时，其推荐分数为50％；映射值y为0.8时，其推荐分数为80％。
在又一些实施例中，可以按所述映射值对多个旅行需求单进行排序，根据排序顺序确定所述推荐分数。例如，按推荐分数由高至低对旅行需求单进行排序，共M个旅行需求单(例如距离当前时间14天内的旅行需求单数量)，排序在m1的旅行需求单的分数为m1/M*100％。推荐分数可以取整。在该实施例中，当获得当前旅行需求单的映射值时，可以将其与已排序的M个历史旅行需求单的映射值进行比对，查找到相同或最接近的历史旅行需求单，将其推荐分数作为当前旅行需求单的推荐分数。
步骤S106：向旅行定制人员提供所述旅行需求单的推荐分数。
在一些实施例中，可将所述推荐分数大于P的旅行需求单推送给旅行定制人员，P大于等于80％小于等于100％。
具体而言，在利用排序顺序确定推荐分数的实施例中，在步骤S106之后还可以根据当前旅行需求单的映射值更新旅行需求单的排序顺序，并按更新的排序顺序更新所述推荐分数。
下面参见图2，图2示出了根据本发明实施例的线性回归模型的训练过程的流程图。本发明中的所述线性回归模型采用梯度下降算法训练。
在一些实施例中，所述线性回归模型采用梯度下降算法按如下步骤训练，如图2所示：
步骤S111：获取多个历史旅行需求单作为训练样本。
具体而言，所述步骤S111还获取各历史旅行需求单的成团信息，若成团则将其映射值设置为1，若不成团则将其映射值设置为0。
步骤S112：将w0至wN初始化为0并初始化梯度下降的步长α。
步骤S113：确定当前位置对应于w0至wN的损失函数J(w0,w1,…,wi,…,wN)的梯度，对于wi，其梯度
具体而言，所述损失函数J(w0,w1,…,wi,…,wN)按如下公式计算：
其中，M为训练样本的数量，yi是第i个训练样本的映射值，其中，x0＝1。
步骤S114：使所述步长α分别与所述w0至wN的梯度相乘，得到对于wi的下降距离α
步骤S115：判断是否w0至wN的下降距离都小于设定距离ε，若否则执行步骤S116，若是则执行步骤S117。ε为有理数。
步骤S116：按如下公式更新w0至wN，并按更新的w0至wN执行步骤S113；
步骤S117：将w1至wN确定为经训练的权重参数，将w0确定为经训练的偏置参数。
图2仅仅是本发明的一个实施方式，本发明并非以此为限。例如，还可以利用矩阵的方式采用梯度下降算法进行训练，在此不予赘述。
图3示出了根据本发明实施例的旅行需求单推送装置的示意图。旅行需求单推送装置200包括获取模块210、输入元素值计算模块220、线性回归输出值计算模块230、映射值计算模块240、推荐分数确定模块250以及推送模块260。
获取模块210用于获取用户在所述旅行需求单中填写的多个需求项。输入元素值计算模块220用于至少根据多个所述需求项计算N个输入元素的输入元素值。线性回归输出值计算模块230用于根据N个输入元素值输入一经训练的线性回归模型，获取所述旅行需求单的线性回归输出值。映射值计算模块240用于将所述线性回归输出值输入一Sigmoid函数，以获得所述线性回归输出值的映射值，所述映射值大于0且小于1。推荐分数确定模块250用于根据所述映射值确定所述旅行需求单的推荐分数。推送模块260用于用于向旅行定制人员提供所述旅行需求单的推荐分数。
图3仅仅是示意性的示出本发明提供的语音交互装置的模块图，在不违背本发明构思的前提下，模块的拆分、合并、增加都在本发明的保护范围之内。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被例如处理器执行时可以实现上述任意一个实施例中所述电子处方流转处理方法的步骤。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
参考图4所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品800，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在租户计算设备上执行、部分地在租户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在租户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到租户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
在本公开的示例性实施例中，还提供一种电子设备，该电子设备可以包括处理器，以及用于存储所述处理器的可执行指令的存储器。其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一个实施例中所述电子处方流转处理方法的步骤。
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
下面参照图5来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图5显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同系统组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640等。
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元610执行，使得所述处理单元610执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元610可以执行如图1、图2、图3中所示的步骤。
所述存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)6203。
所述存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得租户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器660可以通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的上述电子处方流转处理方法。
相比现有技术，本发明的优势在于：提供旅行需求单的推荐分数的算法以向旅行定制人员推送成团率高的旅行需求单，进而提升所有旅行需求单的成团率。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。