[发明专利]用于抽取用户路线选择偏好的方法和系统有效
| 申请号: | 201210022070.8 | 申请日: | 2012-01-21 |
| 公开(公告)号: | CN103217166A | 公开(公告)日: | 2013-07-24 |
| 发明(设计)人: | 李曼;胡卫松;刘晓炜 | 申请(专利权)人: | 日电(中国)有限公司 |
| 主分类号: | G01C21/34 | 分类号: | G01C21/34;G01C21/20 |
| 代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人: | 王玮 |
| 地址: | 100191 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 用于 抽取 用户 路线 选择 偏好 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及导航领域,具体涉及一种用户路线选择偏好的计算方法和系统。
背景技术
当用户规划出行路线时,通常需要权衡考虑每条路线的代价(例如距离、时间、舒适度、安全性、节能性等),以选择最适合自身的出行路线。在现实生活中,用户往往要同时考虑好几个代价,并赋予每个代价不同的优先级别(即权重)。
现有技术中存在一些基于用户偏好的个性化路线规划方法。有些方法所获得的结果是用户关心的路线、用户的驾驶速度等,有些方法要求用户预先定义所关心的路线代价。即,首先需要用户指定自己关心的路线代价和重要程度(通常有四个级别:非常重要、重要、一般、不重要),然后根据每次用户路线选择的结果来预测下次的路线。
然而,在实际应用中,让用户自己来准确地描述这种具有多个代价(每个代价具有相应的权重)的路线选择偏好是非常困难的。此外,由于人为地将代价的重要程度划分为固定的几个级别,使得用户的路线选择偏好的精确度不高。进一步地,用户的路线选择偏好可能随着时间和地域的改变而发生变化。
因此,需要一种能够自动地抽取用户的路线选择偏好的技术方案,其不需要用户预先定义所关心的路线代价,并且能够使用户偏好的计算结果更加精确。
发明内容
根据本发明的一个方面,提供了一种用于抽取用户的路线选择偏好的系统,包括:关键路线分析单元,被配置为分析所有用户的历史路线以获得关键路线及其代价;以及用户偏好抽取单元,被配置为根据关键路线及其代价以及特定用户的历史路线来获得所述特定用户的特征路线及其代价,并根据所述特定用户的特征路线及其代价来抽取所述特定用户的路线选择偏好。
优选地,关键路线分析单元包括:关键路线抽取子单元,通过计算任意节点对之间所有用户的历史路线的个数来选择关键节点对,并根据所选择的关键节点对来抽取关键路线;以及关键路线代价计算子单元,被配置为对关键路线进行分组,针对每一个代价而计算相同组中的关键路线的代价值。
优选地,用户偏好抽取单元包括:特征路线抽取子单元,被配置为根据特定用户的历史路线,从关键路线中抽取所述特定用户的特征路线;以及用户偏好计算子单元,被配置为根据特定用户的特征路线的代价来计算所述特定用户的路线选择偏好的权重,并根据所述权重来计算所述特定用户的路线选择偏好。
优选地,关键路线抽取子单元被配置为:如果两个节点之间存在两条以上的不同路线,则将所述两个节点选择作为关键节点对;以及如果关键节点对所表示的路线中有两条或两条以上路线的出现频率大于第一阈值,则将所述路线作为关键路线。
优选地,关键路线代价计算子单元被配置为:将具有相同起点和终点的关键路线分为一组,针对每一个代价而计算相同组中的关键路线的代价值,并对计算得到的代价值进行比较以将代价赋予关键路线。
优选地,关键路线代价计算子单元被配置为:如果代价值是数值型,则向具有最优值的关键路线赋予所述代价;如果代价值是非数值型,则向每条关键线路赋予所述代价。
优选地,特征路线抽取子单元被配置为:在特定用户的历史路线中,抽取与关键路线相同并且出现频率大于第二阈值的路段作为所述特定用户的特征路线。
优选地,关键路线分析单元还包括第一路线分类子单元,被配置为将所有用户的历史路线按照特定规则进行分类,并将分类后的历史路线提供给所述关键路线抽取子单元。所述用户偏好抽取单元还包括第二路线分类子单元,被配置为将特定用户的历史路线按照所述特定规则进行分类,并将分类后的历史路线提供给所述特征路线抽取子单元。
优选地,特定规则包括以下任意一种:一天内的不同时间段、日期类型或天气状况。
优选地,用户偏好抽取单元还包括:第三路线分类子单元,被配置为将特定用户的历史路线按照地理区域进行分类,并将分类后的历史路线提供给所述特征路线抽取子单元。
优选地,第三路线分类子单元被配置为:将地图划分为多个区域,根据特定用户的历史路线在区域内的总数和总行驶次数,将区域分类为活跃区域和非活跃区域。
根据本发明的一个方面,提供了一种用于抽取用户的路线选择偏好的方法,包括:分析所有用户的历史路线,以获得关键路线及其代价;以及根据关键路线及其代价以及特定用户的历史路线来获得所述特定用户的特征路线及其代价,并根据所述特定用户的特征路线及其代价来抽取所述特定用户的路线选择偏好。
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