一种信息处理方法及装置与流程

1.本技术涉及计算机领域，特别涉及一种信息处理方法及装置。


背景技术：

2.目前用户有去银行网点办理业务的需求，然而在用户不熟悉网点位置以及路线时，不容易选择出耗时较短的网点及路线。举例来说，海外留学生在海外国家缴学费途径较少，需要在网点进行缴费，而在去网点的路途中容易遇到不可控或不可预测的风险，影响缴费，或者由于耽误缴费而影响选课。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本技术的目的在于提供一种信息处理方法及装置，可以为用户确定耗时较短的网点及路线。其具体方案如下：
4.第一方面，本技术提供了一种信息处理方法，包括：
5.当接收到来自用户终端的网点查询指令时，确定所述用户终端的位置信息，并确定所述位置信息对应的多个网点；所述网点查询指令包括用户的交通方式；
6.获取所述用户终端和所述多个网点之间的区域的天气信息和交通信息，所述交通信息包括道路车辆信息和交通信号灯信息；
7.根据所述多个网点的位置信息、所述天气信息、所述交通信息、所述用户终端的位置信息和所述交通方式，利用耗时预测模型针对所述多个网点中的各个网点进行到达耗时预测，得到所述多个网点的耗时预测值；
8.根据所述多个网点的耗时预测值，从所述多个网点中确定目标网点，并向所述用户终端推送所述目标网点。
9.可选的，所述方法还包括：
10.根据所述天气信息、所述交通信息、所述交通信息、所述用户终端的位置信息、所述交通方式和所述目标网点的位置信息，生成从所述用户终端所在位置到所述目标网点所在位置的路线。
11.可选的，所述方法还包括：
12.在所述用户终端的位置信息更新为所述目标网点的位置信息时，获取所述目标网点的耗时实际值；
13.根据所述耗时实际值对所述耗时预测模型进行修正。
14.可选的，所述方法还包括：
15.根据所述目标网点的耗时预测值，生成业务预约信息；
16.向所述目标网点发送所述业务预约信息。
17.可选的，所述方法还包括：
18.响应于业务查询操作，向所述目标网点发送业务查询请求；
19.在接收到来自所述目标网点的业务信息后，向所述用户终端推送所述业务信息，
所述业务信息包括业务基本信息和业务进度。
20.可选的，所述耗时预测模型包括随机森林boosting算法和cart分类算法。
21.第二方面，本技术实施例还提供了一种信息处理装置，包括：
22.网点确定单元，用于当接收到来自用户终端的网点查询指令时，确定所述用户终端的位置信息，并确定所述位置信息对应的多个网点；所述网点查询指令包括用户的交通方式；
23.路况信息获取单元，用于获取所述用户终端和所述多个网点之间的区域的天气信息和交通信息，所述交通信息包括道路车辆信息和交通信号灯信息；
24.耗时预测单元，用于根据所述多个网点的位置信息、所述天气信息、所述交通信息、所述用户终端的位置信息和所述交通方式，利用耗时预测模型针对所述多个网点中的各个网点进行到达耗时预测，得到所述多个网点的耗时预测值；
25.网点筛选单元，用于根据所述多个网点的耗时预测值，从所述多个网点中确定目标网点，并向所述用户终端推送所述目标网点。
26.可选的，所述装置还包括：
27.路线生成单元，用于根据所述天气信息、所述交通信息、所述交通信息、所述用户终端的位置信息、所述交通方式和所述目标网点的位置信息，生成从所述用户终端所在位置到所述目标网点所在位置的路线。
28.可选的，所述装置还包括：
29.耗时实际值获取单元，用于在所述用户终端的位置信息更新为所述目标网点的位置信息时，获取所述目标网点的耗时实际值；
30.修正单元，用于根据所述耗时实际值对所述耗时预测模型进行修正。
31.可选的，所述装置还包括：
32.预约信息生成单元，用于根据所述目标网点的耗时预测值，生成业务预约信息；
33.预约信息发送单元，用于向所述目标网点发送所述业务预约信息。
34.可选的，所述装置还包括：
35.查询请求发送单元，用于响应于业务查询操作，向所述目标网点发送业务查询请求；
36.展示单元，用于在接收到来自所述目标网点的业务信息后，向所述用户终端推送所述业务信息，所述业务信息包括业务基本信息和业务进度。
37.可选的，所述耗时预测模型包括随机森林boosting算法和cart分类算法。
38.本技术实施例还提供了一种信息处理设备，包括：处理器、存储器、系统总线；
39.所述处理器以及所述存储器通过所述系统总线相连；
40.所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行上述信息处理方法中的任意一种实现方式。
41.本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在处理设备上运行时，使得所述处理设备执行上述信息处理方法中的任意一种实现方式。
42.本技术实施例提供了一种信息处理方法及装置，当接收到来自用户终端的网点查询指令时，确定用户终端的位置信息，并确定该位置信息对应的多个网点，网点查询指令可
以包括用户的交通方式，获取用户终端和多个网点之间的区域和天气信息和交通信息，交通信息可以包括道路车辆信息和交通信号灯信息，根据天气信息、交通信息、用户终端的位置信息和交通方式，利用耗时预测模型针对多个网点中的各个网点进行到达耗时预测，得到多个网点的耗时预测值，根据多个网点的耗时预测值，从多个网点中确定目标网点，并向用户终端推送目标网点。由于耗时预测值是根据天气信息、交通信息、用户终端的位置信息和交通方式确定的，考虑了多方面的因素，使耗时预测值更加准确，利用耗时预测模型可以提高耗时预测的客观性，提高耗时预测值的准确性。
附图说明
43.为了更清楚地说明本技术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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，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它的附图。
44.图1示出了本技术实施例提供的一种信息处理方法的流程示意图；
45.图2示出了本技术实施例提供的一种信息处理装置的结构示意图。
具体实施方式
46.为使本技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本技术的具体实施方式做详细的说明。
47.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本技术，但是本技术还可以采用其它不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本技术内涵的情况下做类似推广，因此本技术不受下面公开的具体实施例的限制。
48.为了便于理解，下面结合附图对本技术实施例提供的一种信息处理方法、装置及相关设备进行详细的说明。
49.参考图1所示，为本技术实施例提供的一种信息处理方法的流程图，该方法可以包括以下步骤。
50.s101，当接收到来自用户终端的网点查询指令时，确定所述用户终端的位置信息，并确定所述位置信息对应的多个网点。
51.本技术实施例中，可以获取来自用户终端的网点查询指令，说明用户具有网点查询需求，则可以确定用户终端的位置信息，根据用户终端的位置信息进行网点推送。用户终端的位置信息可以利用物联网技术获取用户终端的位置信息，用户终端的位置信息可以包括用户终端的定位坐标，物联网技术是指通过信息传感设备，按约定的协议，将任何物体与网络相连接，物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、监测、监管等功能。具体的，物联网技术可以包括全球定位系统。
52.网点查询指令中可以包括用户的交通方式，交通方式决定着用户的移动速度范围，交通方式例如可以包括公共交通、骑行、步行、自驾、打车等。交通方式和移动速度之间的对应关系可以根据常规对应关系确定，例如骑行的移动速度为15-22km/h，步行的移动速度为5.32km/h～5.43km/h。
53.根据用户终端的位置信息，可以确定位置信息对应的多个网点，多个网点和该位
置信息之间的距离在预设范围之内，这样可以进行网点的预筛查，减少后续的计算量。
54.s102，获取所述用户终端和所述多个网点之间的区域的天气信息和交通信息，所述交通信息包括道路车辆信息和交通信号灯信息。
55.在确定用户终端的位置信息和多个网点之后，可以获取用户终端和多个网点之间的区域，并确定该区域的路况信息，路况信息可以包括天气信息和交通信息，天气信息包括气温、降雨信息和降雪信息中的至少一个，交通信息包括道路车辆信息和交通信号灯信息，天气信息和交通信息均影响用户的移动速度，例如下雨天驾车移动速度相对较低，道路车辆较多时驾车移动速度相对较低，交通信号灯较多时驾车移动速度相对较低。
56.s103，根据所述多个网点的位置信息、所述天气信息、所述交通信息、所述用户终端的位置信息和所述交通方式，利用耗时预测模型针对所述多个网点中的各个网点进行到达耗时预测，得到所述多个网点的耗时预测值。
57.由于天气信息和交通信息均影响用户的移动速度，交通方式决定着用户的移动速度范围，而用户终端的位置信息和网点的位置信息影响用户的移动距离，因此可以根据多个网点的位置信息、天气信息、交通信息、用户终端的位置信息、交通方式，可以利用耗时预测模型针对多个网点中的各个网点进行到达耗时预测，得到多个网点的耗时预测值，耗时预测值用于表征从用户终端所在位置移动到网点所在位置的耗时。
58.耗时预测模型可以包括随机森林等，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由所有决策树的输出结果决定的，可以将多个网点的位置信息、天气信息、交通信息、用户终端的位置信息、交通方式等数据进行归类，试图找到数据的内在结构，则利用随机森林可以确定多个网点属于各个耗时预测值的概率，从而确定多个网点各自的耗时预测值。随机森林可以为boosting算法。
59.耗时预测模型还可以包括cart分类算法，cart分类算法通过事后剪枝方法检测训练数据中的异常，减去准确率低的未知的数据，用独立的验证数据集对训练集生长的树进行剪枝，用交叉验证来检验剪枝后的预测效果，选择泛化预测效果最好的剪枝后的树作为最终的cart树，解决随机森林容易对训练集过拟合，从而导致泛化能力差的问题，最终得到多个网点的耗时预测值。
60.s104，根据所述多个网点的耗时预测值，从所述多个网点中确定目标网点，并向所述用户终端推送所述目标网点。
61.根据多个网点的耗时预测值，可以从多个网点中确定目标网点，并向用户终端推送目标网点，目标网点的数量可以为一个，也可以为多个。在目标网点为多个时，可以根据用户的选择操作，从多个目标网点中确定其中的一个目标网点作为最终网点。
62.在确定出目标网点后，可以根据天气信息、交通信息、交通信息、用户终端的位置信息、交通方式和目标网点的位置信息，生成从用户终端所在位置到目标网点所在位置的路线，以供用户参考。
63.此外，在目标网点的数量为一个，或根据用户选择操作确定其中的一个目标网点时，还可以根据目标网点的耗时预测值，生成业务预约信息，并向目标网点发送业务预约信息，以便在目标网点的排队人数较多时预先排队，减少在目标网点排队时间。
64.在用户终端的位置信息更新为目标网点的位置信息时，获取目标网点的耗时实际值，耗时实际值为用户从触发查询指令时的初始位置到目标网点所在位置的耗时，而后耗
时实际值作为训练数据的一部分，根据耗时实际值对耗时预测模型进行修正。在用户终端的位置信息在初始位置和目标网点所在位置之间时，可以展示初始位置、用户终端的当前位置和目标网点位置的相对位置关系，以使用户高效获取行驶路线。
65.在用户终端的位置信息更新为目标网点的位置信息后，用户到达目标网点，目标网点的相关设备可以通过虹膜识别技术和ocr识别技术上传用户的个人材料及相关认证证件，银行审核申请资料和确认用户提供材料信息，用户可以进行相应业务的办理，例如进行缴学费。之后，用户可以通过用户终端进行业务查询，用户终端响应于业务查询操作，向目标网点发送业务查询请求，在接收到来自目标网点的业务信息后，向用户终端推送业务信息，以在用户终端展示业务信息，业务信息可以包括业务基本信息和业务进度，业务基本信息可以包括用户信息等。
66.本技术实施例提供了一种信息处理方法，当接收到来自用户终端的网点查询指令时，确定用户终端的位置信息，并确定该位置信息对应的多个网点，网点查询指令可以包括用户的交通方式，获取用户终端和多个网点之间的区域和天气信息和交通信息，交通信息可以包括道路车辆信息和交通信号灯信息，根据天气信息、交通信息、用户终端的位置信息和交通方式，利用耗时预测模型针对多个网点中的各个网点进行到达耗时预测，得到多个网点的耗时预测值，根据多个网点的耗时预测值，从多个网点中确定目标网点，并向用户终端推送目标网点。由于耗时预测值是根据天气信息、交通信息、用户终端的位置信息和交通方式确定的，考虑了多方面的因素，使耗时预测值更加准确，利用耗时预测模型可以提高耗时预测的客观性，提高耗时预测值的准确性。
67.基于以上信息处理方法，本技术实施例还提供了一种信息处理装置，参考图2所示，为本技术实施例提供的一种信息处理装置的结构框图，该信息处理装置可以包括：
68.网点确定单元110，用于当接收到来自用户终端的网点查询指令时，确定所述用户终端的位置信息，并确定所述位置信息对应的多个网点；所述网点查询指令包括用户的交通方式；
69.路况信息获取单元120，用于获取所述用户终端和所述多个网点之间的区域的天气信息和交通信息，所述交通信息包括道路车辆信息和交通信号灯信息；
70.耗时预测单元130，用于根据所述多个网点的位置信息、所述天气信息、所述交通信息、所述用户终端的位置信息和所述交通方式，利用耗时预测模型针对所述多个网点中的各个网点进行到达耗时预测，得到所述多个网点的耗时预测值；
71.网点筛选单元140，用于根据所述多个网点的耗时预测值，从所述多个网点中确定目标网点，并向所述用户终端推送所述目标网点。
72.可选的，所述装置还包括：
73.路线生成单元，用于根据所述天气信息、所述交通信息、所述交通信息、所述用户终端的位置信息、所述交通方式和所述目标网点的位置信息，生成从所述用户终端所在位置到所述目标网点所在位置的路线。
74.可选的，所述装置还包括：
75.耗时实际值获取单元，用于在所述用户终端的位置信息更新为所述目标网点的位置信息时，获取所述目标网点的耗时实际值；
76.修正单元，用于根据所述耗时实际值对所述耗时预测模型进行修正。
77.可选的，所述装置还包括：
78.预约信息生成单元，用于根据所述目标网点的耗时预测值，生成业务预约信息；
79.预约信息发送单元，用于向所述目标网点发送所述业务预约信息。
80.可选的，所述装置还包括：
81.查询请求发送单元，用于响应于业务查询操作，向所述目标网点发送业务查询请求；
82.展示单元，用于在接收到来自所述目标网点的业务信息后，向所述用户终端推送所述业务信息，所述业务信息包括业务基本信息和业务进度。
83.可选的，所述耗时预测模型包括随机森林boosting算法和cart分类算法。
84.本技术实施例提供了一种信息处理装置，当接收到来自用户终端的网点查询指令时，确定用户终端的位置信息，并确定该位置信息对应的多个网点，网点查询指令可以包括用户的交通方式，获取用户终端和多个网点之间的区域和天气信息和交通信息，交通信息可以包括道路车辆信息和交通信号灯信息，根据天气信息、交通信息、用户终端的位置信息和交通方式，利用耗时预测模型针对多个网点中的各个网点进行到达耗时预测，得到多个网点的耗时预测值，根据多个网点的耗时预测值，从多个网点中确定目标网点，并向用户终端推送目标网点。由于耗时预测值是根据天气信息、交通信息、用户终端的位置信息和交通方式确定的，考虑了多方面的因素，使耗时预测值更加准确，利用耗时预测模型可以提高耗时预测的客观性，提高耗时预测值的准确性。
85.进一步地，本技术实施例还提供了一种前端授权设备，包括：处理器、存储器、系统总线；
86.所述处理器以及所述存储器通过所述系统总线相连；
87.所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行上述前端授权方法的任一种实现方法。
88.进一步地，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在处理设备上运行时，使得所述处理设备执行上述前端授权方法的任一种实现方法。
89.需要说明的是，本发明提供的一种信息处理方法及装置可用于人工智能领域、物联网领域、或金融领域。上述仅为示例，并不对本发明提供的一种信息处理方法及装置的应用领域进行限定。
90.本发明提供的一种信息处理方法及装置可用于金融领域或其他领域，例如，可用于金融领域中的网点确认应用场景。其他领域为除金融领域之外的任意领域，例如，电力领域。上述仅为示例，并不对本发明提供的一种信息处理方法及装置的应用领域进行限定。
91.通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法中的全部或部分步骤可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本技术的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存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者诸如媒体网关等网络通信设备，等等)执行本技术各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
92.需要说明的是，本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说
明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
93.还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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。
94.以上所述仅是本技术的优选实施方式，虽然本技术已以较佳实施例披露如上，然而并非用以限定本技术。任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本技术技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本技术技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本技术技术方案的内容，依据本技术的技术实质对以上实施例所做的任何的简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本技术技术方案保护的范围内。