[發明專利]信息處理方法、裝置、電子設備和計算機可讀存儲介質有效
| 申請號： | 202010975014.0 | 申請日： | 2020-09-16 |
| 公開（公告）號： | CN112308285B | 公開（公告）日： | 2022-05-10 |
| 發明（設計）人： | 宋德山;王繼亮;范祝滿 | 申請（專利權）人： | 北京中兵數字科技集團有限公司 |
| 主分類號： | G06Q10/04 | 分類號： | G06Q10/04;G06Q50/30;G06N5/02 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律師事務所 11105 | 代理人： | 彭久云 |
| 地址： | 100089 北京市海淀*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 信息處理 方法 裝置 電子設備 計算機 可讀 存儲 介質 | ||
1.一種信息處理方法，包括：
獲取目標行駛任務的當前特征信息，其中，所述目標行駛任務為利用交通工具按照計劃時間從出發地移動到目的地；
基于所述當前特征信息和知識數據庫，預測所述目標行駛任務的執行時間是否延誤，其中，所述延誤是行駛任務的執行時間晚于所述計劃時間，所述知識數據庫包括第一頻繁項集對所述執行時間延誤的影響程度，所述第一頻繁項集是多個歷史特征信息組成的集合；以及
響應于預測到所述目標行駛任務的執行時間延誤，基于所述知識數據庫中的第一頻繁項集和所述第一頻繁項集對所述執行時間延誤的影響程度，確定所述目標行駛任務的延誤原因以及所述延誤原因對所述執行時間延誤的影響程度，
其中，基于所述當前特征信息和知識數據庫，預測所述目標行駛任務的執行時間是否延誤，包括：
將所述當前特征信息與所述知識數據庫進行比對來預測所述目標行駛任務的執行時間是否延誤，
將所述當前特征信息與所述知識數據庫進行比對來預測所述目標行駛任務的執行時間是否延誤包括：
查詢所述知識數據庫，確定所述知識數據庫中是否存在與所述當前特征信息匹配的歷史特征信息；以及
響應于確定所述知識數據庫中存在與所述當前特征信息匹配的所述歷史特征信息，根據匹配的所述歷史特征信息預測所述目標行駛任務的執行時間是否延誤。
2.根據權利要求1所述的方法，還包括：
根據多個歷史行駛任務，建立所述知識數據庫。
3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述根據多個歷史行駛任務，建立所述知識數據庫包括：
獲取所述多個歷史行駛任務中每個歷史行駛任務的歷史執行信息和至少一個歷史特征信息，其中，所述歷史執行信息包括所述歷史行駛任務的執行時間是否延誤以及延誤的時間長度；
對所述歷史執行信息和所述歷史特征信息進行關聯分析而獲得分析結果；以及
基于所述分析結果生成所述知識數據庫。
4.根據權利要求3所述的方法，還包括：
按照延誤時長，對所述多個歷史行駛任務進行分類而獲得多個延誤類別；
其中，所述對所述歷史執行信息和所述歷史特征信息進行關聯分析而獲得分析結果包括：
分別對每個延誤類別的所述歷史執行信息和所述歷史特征信息進行關聯分析而獲得每個延誤類別各自的分析結果。
5.根據權利要求3所述的方法，還包括：
根據預設時間周期，更新所述知識數據庫。
6.根據權利要求5所述的方法，其中，所述根據預設時間周期，更新所述知識數據庫包括：
根據所述預設時間周期，獲取當前時間周期內的多個歷史行駛任務中每個歷史行駛任務的歷史執行信息和至少一個歷史特征信息；
對所述當前時間周期內的所述歷史執行信息和所述歷史特征信息進行關聯分析而獲得所述當前時間周期的分析結果；以及
基于所述當前時間周期的分析結果更新所述知識數據庫。
7.根據權利要求6所述的方法，其中，所述基于所述當前時間周期的分析結果更新所述知識數據庫包括：
將所述當前時間周期的分析結果與歷史時間周期的分析結果進行加權平均計算以更新所述知識數據庫。
8.根據權利要求6所述的方法，還包括：
按照所述交通工具的歷史使用情況，確定不同類型的預設時間周期，其中，所述預設時間周期的類型是按照季節、節假日或節氣中的至少一個進行分類的；
所述基于所述當前時間周期的分析結果更新所述知識數據庫，包括：
確定參考時間周期，其中，所述參考時間周期為與所述當前時間周期相同類型的歷史時間周期；
基于所述當前時間周期的分析結果和所述參考時間周期的分析結果，更新所述知識數據庫。
9.根據權利要求1所述的方法，其中，所述延誤原因包括多個子延誤原因，所述方法還包括：
基于所述知識數據庫，確定所述各個子延誤原因的支持度和所述多個子延誤原因之間的置信度或提升度。
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