流动量的预测方法、装置、设备及可读存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113657652A(43)申请公布日2021.11.16(21)申请号202110877155.3(22)申请日2021.07.31(71)申请人腾讯科技（深圳）有限公司地址518057广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层(72)发明人王伟任王硕佳刘亚飞(74)专利代理机构北京三高永信知识产权代理有限责任公司11138代理人张所明(51)Int.Cl.G06Q10/04(2012.01)G06Q10/10(2012.01)G06F16/2458(2019.01)权利要求书2页说明书18页附图6页(54)发明名称流动量的预测方法、装置、设备及可读存储介质(57)摘要本申请公开了一种流动量的预测方法、装置、设备及可读存储介质，属于数据处理技术领域。方法包括：获取至少两个组织机构各自对应的历史流动量序列，历史流动量序列包含至少一个历史单位时间的对象流动量；获取流动量序列之间的关联信息，流动量序列之间的关联信息是根据至少两个组织机构各自对应的第一流动量序列计算得到的，第一流动量序列包含至少两个第一单位时间的对象流动量；基于至少两个组织机构各自对应的历史流动量序列和流动量序列之间的关联信息，确定目标组织机构对应的目标流动量序列，至少两个组织机构包含目标组织机构，目标流动量序列包含至少一个目标单位时间的对象流动量。本申请提高了预测结果的准确性。CN113657652ACN113657652A权利要求书1/2页1.一种流动量的预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取至少两个组织机构各自对应的历史流动量序列，所述历史流动量序列包含至少一个历史单位时间的对象流动量；获取流动量序列之间的关联信息，所述流动量序列之间的关联信息是根据所述至少两个组织机构各自对应的第一流动量序列计算得到的，所述第一流动量序列包含至少两个第一单位时间的对象流动量；基于所述至少两个组织机构各自对应的历史流动量序列和所述流动量序列之间的关联信息，确定目标组织机构对应的目标流动量序列，所述至少两个组织机构包含所述目标组织机构，所述目标流动量序列包含至少一个目标单位时间的对象流动量，所述目标单位时间为所述历史单位时间之后的时间。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少两个组织机构各自对应的历史流动量序列和所述流动量序列之间的关联信息，确定目标组织机构对应的目标流动量序列，包括：获取所述至少一个目标单位时间的时间特征；基于所述至少一个目标单位时间的时间特征、所述至少两个组织机构各自对应的历史流动量序列和所述流动量序列之间的关联信息，确定所述目标组织机构对应的目标流动量序列。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个目标单位时间的时间特征、所述至少两个组织机构各自对应的历史流动量序列和所述流动量序列之间的关联信息，确定所述目标组织机构对应的目标流动量序列，包括：基于所述至少一个目标单位时间的时间特征，确定流动量序列波动信息，所述流动量序列波动信息包含各个目标单位时间的流动量波动信息；基于所述至少两个组织机构各自对应的历史流动量序列和所述流动量序列之间的关联信息，确定所述目标组织机构对应的初始流动量序列，所述初始流动量序列包含所述至少一个目标单位时间的对象流动量；基于所述流动量序列波动信息对所述初始流动量序列进行调整，得到所述目标组织机构对应的目标流动量序列。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少两个组织机构各自对应的历史流动量序列和所述流动量序列之间的关联信息，确定目标组织机构对应的目标流动量序列，包括：基于所述至少两个组织机构各自对应的历史流动量序列和所述流动量序列之间的关联信息，确定流动量序列特征；基于所述流动量序列特征，确定所述目标组织机构对应的目标流动量序列。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述流动量序列特征包括第一序列特征和第二序列特征，所述第一序列特征用于指示所述历史流动量序列之间的相关性，所述第二序列特征用于指示所述历史流动量序列中对象流动量之间的相关性；所述基于所述至少两个组织机构各自对应的历史流动量序列和所述流动量序列之间的关联信息，确定流动量序列特征，包括：基于所述至少两个组织机构各自对应的历史流动量序列和所述流动量序列之间的关2CN113657652A权利要求书2/2页联信息，确定所述第一序列特征；基于所述至少两个组织机构各自对应的历史流动量序列，确定所述第二序列特征；将所述第一序列特征和所述第二序列特征进行拼接，得到所述流动量序列特征。6.根据权利要求1‑5任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少两个组织机构各自对应的历史流动量序列和所述流动量序列之间的关联信息，确定目标组织机构对应的目标流动量序