技术摘要：
本申请提供了一种信息处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：将目标地理位置范围划分为多个待预测区域；根据多个待预测区域的历史订单信息，将多个待预测区域进行聚类，得到至少一个聚类区域；针对每个待预测区域，根据该待预测区域在目标时间段  全部
背景技术：
随着互联网移动通信技术及智能设备的迅速发展，各种服务类应用程序也随之诞 生，比如打车应用(Application，APP)。用户可以通过打车APP输入目的地后获取相应的用 车服务，当用车平台接收到用户发起的出行请求时，会为用户匹配服务提供端，提供相应的 出行服务。 目前，在配置司机等服务资源时，一般会根据某个区域内的用户历史出行数据来 进行提前配置，但是，由于某些区域历史出行数据的不稳定性，这种方式经常导致资源配置 不合理的问题。
技术实现要素：
有鉴于此，本申请的目的在于提供一种信息处理方法、装置、电子设备及计算机可 读存储介质，以提升区域内服务需求预测的准确性。 第一方面，本申请实施例提供了一种信息处理方法，包括： 将目标地理位置范围划分为多个待预测区域； 根据所述多个待预测区域的历史订单信息，将所述多个待预测区域进行聚类，得 到至少一个聚类区域； 针对每个待预测区域，根据该待预测区域在目标时间段内的特征信息、该待预测 区域所属聚类区域内的其它每个待预测区域在目标时间段内的特征信息、以及所述其它每 个待预测区域与该待预测区域之间的相关度，确定该待预测区域在所述目标时间段的服务 需求信息。 在一些实施方式中，确定该待预测区域在未来预设时间段的服务需求信息之后， 还包括： 根据所述服务需求信息，为所述待预测区域确定资源配置策略。 在一些实施方式中，为所述待预测区域确定资源配置策略之后，还包括： 在接收到用户端在所述待预测区域发起的访问请求后，根据与该待预测区域对应 的资源配置策略，为所述用户端配置资源；或者， 在根据用户端的历史订单信息，确定该待预测区域包括所述用户端的历史出行地 点时，根据与该待预测区域对应的资源配置策略，为所述用户端配置资源。 在一些实施方式中，根据以下步骤确定所述其它每个待预测区域与该待预测区域 之间的相关度： 根据所述其它每个待预测区域与该待预测区域之间在历史订单信息上的相似度、 以及在地理位置上的接近度，确定所述其它每个待预测区域与该待预测区域之间的相关 5 CN 111612183 A 说　明　书 2/16 页 度。 在一些实施方式中，根据所述其它每个待预测区域与该待预测区域之间在历史订 单信息上的相似度、以及在地理位置上的接近度，确定所述其它每个待预测区域与该待预 测区域之间的相关度，包括： 根据所述其它每个待预测区域与该待预测区域之间在历史订单信息上的相似度、 在地理位置上的接近度，以及所述历史订单信息和地理位置分别对应的相关度权重，确定 所述其它每个待预测区域与该待预测区域之间的相关度。 在一些实施方式中，针对每个待预测区域，根据该待预测区域在目标时间段内的 特征信息、该待预测区域所属聚类区域内的其它每个待预测区域在目标时间段内的特征信 息、以及所述其它每个待预测区域与该待预测区域之间的相关度，确定该待预测区域在所 述目标时间段的服务需求信息，包括： 将该待预测区域在未来预设时间段内的特征信息、该待预测区域所属聚类区域内 的其它每个待预测区域在未来预设时间段内的特征信息、以及所述其它每个待预测区域与 该待预测区域之间的相关度，输入预先训练的服务需求预测模型，得到该待预测区域在未 来预设时间段的服务需求信息。 在一些实施方式中，根据以下步骤训练所述服务需求预测模型： 构建训练样本库，所述训练样本库中包括多个待训练区域在历史时间段的特征信 息、每个待训练区域与属于同一聚类区域的其它待训练区域之间的相关度以及每个待训练 区域在所述历史时间段的服务需求信息； 基于每个待训练区域在所述历史时间段的特征信息、每个待训练区域与属于同一 聚类区域的其它待训练区域之间的相关度，得到模型输入特征，将每个待训练区域在所述 历史时间段的服务需求信息作为模型输出特征，训练得到所述服务需求预测模型。 在一些实施方式中，所述服务需求信息包括供需比信息。 在一些实施方式中，所述特征信息包括以下多种： 发生的目标事件信息；天气信息；历史订单信息；能够提供服务的服务提供方信 息。 在一些实施方式中，若所述目标时间段为未来预设时间段，所述天气信息包括天 气预报信息；若所述目标时间段为当前预设时间段，所述天气信息包括当前天气信息。 在一些实施方式中，根据以下步骤将所述多个待预测区域进行聚类： 基于每个待预测区域的历史订单信息，确定任意两个待预测区域在历史订单信息 上的相似度； 基于任意两个待预测区域在历史订单信息上的相似度，将大于设定阈值的相似度 对应的待预测区域划分为同一类。 第二方面，本申请实施例提供了一种信息处理装置，包括： 划分模块，用于将目标地理位置范围划分为多个待预测区域； 聚类模块，用于根据所述多个待预测区域的历史订单信息，将所述多个待预测区 域进行聚类，得到至少一个聚类区域； 确定模块，用于针对每个待预测区域，根据该待预测区域在目标时间段内的特征 信息、该待预测区域所属聚类区域内的其它每个待预测区域在目标时间段内的特征信息、 6 CN 111612183 A 说　明　书 3/16 页 以及所述其它每个待预测区域与该待预测区域之间的相关度，确定该待预测区域在所述目 标时间段的服务需求信息。 在一些实施方式中，所述确定模块，还用于： 确定该待预测区域在未来预设时间段的服务需求信息之后，根据所述服务需求信 息，为所述待预测区域确定资源配置策略。 在一些实施方式中，所述确定模块，还用于： 为所述待预测区域确定资源配置策略之后，在接收到用户端在所述待预测区域发 起的访问请求后，根据与该待预测区域对应的资源配置策略，为所述用户端配置资源；或 者， 在根据用户端的历史订单信息，确定该待预测区域包括所述用户端的历史出行地 点时，根据与该待预测区域对应的资源配置策略，为所述用户端配置资源。 在一些实施方式中，所述确定模块，具体用于： 根据所述其它每个待预测区域与该待预测区域之间在历史订单信息上的相似度、 以及在地理位置上的接近度，确定所述其它每个待预测区域与该待预测区域之间的相关 度。 在一些实施方式中，所述确定模块，具体用于： 根据所述其它每个待预测区域与该待预测区域之间在历史订单信息上的相似度、 在地理位置上的接近度，以及所述历史订单信息和地理位置分别对应的相关度权重，确定 所述其它每个待预测区域与该待预测区域之间的相关度。 在一些实施方式中，所述确定模块，具体用于： 将该待预测区域在未来预设时间段内的特征信息、该待预测区域所属聚类区域内 的其它每个待预测区域在未来预设时间段内的特征信息、以及所述其它每个待预测区域与 该待预测区域之间的相关度，输入预先训练的服务需求预测模型，得到该待预测区域在未 来预设时间段的服务需求信息。 在一些实施方式中，还包括训练模块，所述训练模块用于： 构建训练样本库，所述训练样本库中包括多个待训练区域在历史时间段的特征信 息、每个待训练区域与属于同一聚类区域的其它待训练区域之间的相关度以及每个待训练 区域在所述历史时间段的服务需求信息； 基于每个待训练区域在所述历史时间段的特征信息、每个待训练区域与属于同一 聚类区域的其它待训练区域之间的相关度，得到模型输入特征，将每个待训练区域在所述 历史时间段的服务需求信息作为模型输出特征，训练得到所述服务需求预测模型。 在一些实施方式中，所述服务需求信息包括供需比信息。 在一些实施方式中，所述特征信息包括以下多种： 发生的目标事件信息；天气信息；历史订单信息；能够提供服务的服务提供方信 息。 在一些实施方式中，若所述目标时间段为未来预设时间段，所述天气信息包括天 气预报信息；若所述目标时间段为当前预设时间段，所述天气信息包括当前天气信息。 在一些实施方式中，所述聚类模块，具体用于： 基于每个待预测区域的历史订单信息，确定任意两个待预测区域在历史订单信息 7 CN 111612183 A 说　明　书 4/16 页 上的相似度； 基于任意两个待预测区域在历史订单信息上的相似度，将大于设定阈值的相似度 对应的待预测区域划分为同一类。 第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储介质和总线，所 述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与 所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行时执行如第 一方面所述的信息处理方法的步骤。 第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介 质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如第一方面所述的信息处理方 法的步骤。 本申请实施例提供的信息处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，针对 目标地理位置范围划分的多个待预测区域，首先按照历史订单信息，将这些待预测区域进 行聚类，然后针对每个聚类区域中的每个待预测区域，会根据该待预测区域在目标时间段 内的特征信息、该待预测区域所属聚类区域内的其它每个待预测区域在目标时间段内的特 征信息、以及其它每个待预测区域与该待预测区域之间的相关度，来确定该待预测区域在 目标时间段的服务需求信息。这样，针对一个待预测区域，可以综合考虑该待预测区域的特 征以及该待预测区域对应的聚类区域内的其它待预测区域的特征，来预测该待预测区域的 服务需求，从而提升服务需求预测的准确性，进而基于预测的服务需求，可以更合理地进行 服务资源配置。 为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合 所附附图，作详细说明如下。 附图说明 为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附 图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对 范围的限定，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 些附图获得其他相关的附图。 图1示出了本申请实施例所提供的一种信息处理方法流程图； 图2示出了本申请实施例所提供的对待预测区域进行聚类的方法流程图； 图3示出了本申请实施例所提供的一种服务需求预测模型的训练流程图； 图4示出了本申请实施例所提供的一种信息处理装置的结构示意图； 图5示出了本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。