摘要
本发明提供了一种融合车主偏好的车货匹配方法、装置、存储介质和电子设备,涉及车货匹配技术领域。本发明充分利用了车主历史行为序列信息,历史行为是对车主偏好的一种体现,有些偏好是静态的或随时间缓慢变化的,有些偏好是动态的实时变化的,它们从不同的角度展现了车主的偏好,所以结合这两种不同类型的偏好形式能够更好的反映车主的个性化偏好。在此基础上,本发明提出了一种新的车货匹配方法思路,即“预测+决策”,通过建立深度学习模型有效挖掘车主长短期偏好,提高预测的精度,再将偏好预测的结果融合到车货匹配决策模型的构建过程中,有效提高车货匹配效率,降低匹配成本,提升车主满意度与粘性,因此在实际应用中更具价值。
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