[发明专利]一种目的地推荐方法和装置

说明书

本发明公开了一种目的地推荐方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。该方法包括：获取用户的历史行车轨迹数据；将获取的历史行车轨迹数据作为训练样本数据，构建目的地推荐模型；当接收到该用户发送的查询请求时，根据该用户当前的位置信息和当前的时间信息，利用构建的目的地推荐模型，确定向该用户推荐的目的地并展示给该用户。在本技术方案中，利用用户的历史行车轨迹数据为参考，构建目的地推荐模型，符合用户的出行习惯，利用该目的地推荐模型确定推荐的目的地也更符合用户的出行需求，可以避免节省用户需要人工输入的步骤，特别是适于在出行类的智能硬件或设备中应用，提高用户的使用体验。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种目的地推荐方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。

背景技术

现有的导航类设备或者出行类的应用程序，因给用户带来极大的便利而受到用户的青睐。为了实现导航功能，需要确定用户要到达的目的地，然后根据确定的目的地制定出行决策的路径规划现有技术中。现有技术中，确定目的地的方式中，用户通过手动或者语音的行书输入目的地，然而这种方式存在较大的操作成本，尤其是导航类设备，如行车记录仪导航硬件不便于用户直接手动输入，即便输入之后由于环境和硬件体积等原因输入错误的概率大大增加，不但给用户带来了不好的使用体验，同时也降低了设备的可操作性。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的目的地推荐方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。

根据本发明的一个方面，提供了一种目的地推荐方法，其中，该方法包括：

获取用户的历史行车轨迹数据；

将获取的历史行车轨迹数据作为训练样本数据，构建目的地推荐模型；

当接收到该用户发送的查询请求时，根据该用户当前的位置信息和当前的时间信息，利用构建的目的地推荐模型，确定向该用户推荐的目的地并展示给该用户。

可选地，所述获取用户的历史行车轨迹数据包括：

获取用户的设备ID、时间戳数据以及位置信息。

可选地，所述将获取的历史行车轨迹数据作为训练样本数据，构建目的地推荐模型包括：

根据获取的历史行车轨迹数据，确定一个或多个候选目的地信息；

根据确定的候选目的地信息，计算各候选目的地的得分，将得分最高的预设数量个候选目的地作为目的地推荐模型的待推荐目的地。

可选地，所述根据获取的历史行车轨迹数据，确定一个或多个候选目的地信息包括：

根据获取的历史行车轨迹数据，确定一个或多个起终点对；

对确定的一个或多个起终点对进行分层聚类，得到一个或多个候选簇集；

对得到的候选簇集归并，确定各候选簇集对应的候选目的地信息。

可选地，所述根据获取的历史行车轨迹数据，确定一个或多个起终点对包括：

根据获取的历史行车轨迹数据，确定该用户对应的一个或多个子行车轨迹数据；

根据确定的一个或多个子行车轨迹数据，得到一个或多个起终点对。

可选地，所述对确定的一个或多个起终点对进行分层聚类，确定一个或多个候选簇集包括：

利用分层聚类训练模型，对确定的一个或多个起终点对进行第一层聚类，得到一个或多个候选区域；

对得到的一个或多个候选区域进行第二层聚类，确定各候选区域中停留位置密度最大的候选子区域；