[发明专利]出行方案推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明实施例提供一种出行方案推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质。本发明实施例的方法，通过综合考虑了用户的多样性、出行环境在时空上的多样性、以及用户出行偏好的动态性，训练得到出行方案分类模型，通过根据用户的用户画像信息和出行方式分布信息，当前的出行环境特征信息，以及本次出行的起始点和终止点的特征信息，生成出行特征向量；将所述出行特征向量输入出行方案分类模型，计算备选出行方案的得分；根据所述备选出行方案的得分，向所述用户推荐出行方案，提高了出行方案推荐的精度和稳定性，出行方案的推荐更加准确，效果更好。

技术领域

本发明实施例涉及信息推荐技术领域，尤其涉及一种出行方案推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着电子地图技术的不断发展，人们出行时对电子地图导航功能的依赖越来越强，电子地图客户端依据用户提供的始发点和终止点，能够为用户推荐多种不同出行方案，例如，多个不同出行方式的出行方案等。

目前，在向用户推荐出行方案时，通常是按照出行方案的总时长，向用户推荐“最快”的出行方案；或者按照出行方案的总价格，推荐“花费最少”的出行方案。但是，由于用户和出行环境的多样性，现有的出行方案推荐方法的推荐精度低，且稳定性差，无法满足用户需求。

发明内容

本发明实施例提供一种出行方案推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用以解决现有的出行方案推荐方法的推荐精度低，且稳定性差，无法满足用户需求的问题。

本发明实施例的一个方面是提供一种出行方案推荐方法，包括：

根据用户的用户画像信息和出行方式分布信息，当前的出行环境特征信息，以及本次出行的起始点和终止点的特征信息，生成出行特征向量；

将所述出行特征向量输入出行方案分类模型，计算备选出行方案的得分，所述出行方案分类模型是采用训练集训练得到的；

根据所述备选出行方案的得分，向所述用户推荐出行方案。

本发明实施例的另一个方面是提供一种出行方案推荐装置，包括：

特征提取模块，用于根据用户的用户画像信息和出行方式分布信息，当前的出行环境特征信息，以及本次出行的起始点和终止点的特征信息，生成出行特征向量；

推荐处理模块，用于将所述出行特征向量输入出行方案分类模型，计算备选出行方案的得分，所述出行方案分类模型是采用训练集训练得到的；

所述推荐处理模块还用于根据所述备选出行方案的得分，向所述用户推荐出行方案。

本发明实施例的另一个方面是提供一种出行方案推荐设备，包括：

存储器，处理器，以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，

所述处理器运行所述计算机程序时实现上述所述的方法。

本发明实施例的另一个方面是提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，

所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的方法。

本发明实施例提供的出行方案推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质，通过综合考虑了用户的多样性、出行环境在时空上的多样性、以及用户出行偏好的动态性，训练得到出行方案分类模型，通过根据用户的用户画像信息和出行方式分布信息，当前的出行环境特征信息，以及本次出行的起始点和终止点的特征信息，生成出行特征向量；将所述出行特征向量输入出行方案分类模型，计算备选出行方案的得分；根据所述备选出行方案的得分，向所述用户推荐出行方案，提高了出行方案推荐的精度和稳定性，出行方案的推荐更加准确，效果更好。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的出行方案推荐方法流程图；