[发明专利]行车路径的推荐方法、装置、计算机存储介质及电子设备

说明书

本公开涉及数据处理技术领域，提供了一种行车路径的推荐方法及装置、计算机存储介质、电子设备，其中，行车路径的推荐方法包括：获取用户的行车路径集以及与所述行车路径集相关的至少一个用户特征，其中，所述行车路径集包含至少两条行车路径；收集与所述用户特征相关的样本数据；根据所述样本数据确定所述行车路径的使用概率；根据所述使用概率向所述用户推荐目标行车路径。本公开提供的行车路径的推荐方法使得推荐路径满足用户的个性化需求，有利于提升用户的导航体验。

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，特别涉及一种行车路径的推荐方法、行车路径的推荐装置、计算机存储介质及电子设备。

背景技术

导航系统在人们出行过程中扮演着重要的角色，同时人们对导航系统的依赖性也大幅提升。

现有的相关技术中，导航系统根据出发地、目的地和实时道路拥堵情况选择一条用时最短的推荐给使用者。然而，现实生活中，选择路径情况复杂得多，如路段维护不善导致不平整，相同距离高速费收费价格有高有低，每条道路车道数量、红绿灯数量、夜间照明程度等也不同，使用者往往有一条自己熟悉且更优的行车线路。

可见，现有的导航系统并不能满足用户的个性化导航需求，用户的导航体验有待提高。

需要说明的是，上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解。

发明内容

本公开的目的在于提供一种行车路径的推荐方法、行车路径的推荐装置、计算机存储介质及电子设备，进而至少在一定程度上避免了现有技术中的行车路径的推荐方法不能满足用户的个性化导航需求的缺陷。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的第一方面，提供一种行车路径的推荐方法，包括：

获取用户的行车路径集以及与所述行车路径集相关的至少一个用户特征，其中，所述行车路径集包含至少两条行车路径；

收集与所述用户特征相关的样本数据；

根据所述样本数据确定所述行车路径的使用概率；

根据所述使用概率向所述用户推荐目标行车路径。

在本公开的示例性实施例中，基于前述方案，所述用户特征为包括至少两个子特征的第一特征，其中，

收集与所述用户特征相关的样本数据，包括：

收集所述用户的行车路径的历史数据；

针对每一所述子特征，根据所述历史数据统计所述用户对所述行车路径集中不同行车路径的使用次数作为所述样本数据。

在本公开的示例性实施例中，基于前述方案，根据所述样本数据确定所述行车路径的使用概率，包括：

根据叶贝斯公式计算所述使用概率：

P(A＝a_m|B＝b_n)＝P(B＝b_n|A＝a_m)*P(A＝a_m)/P(B＝b_n)

其中，A为所述行车路径集，a_m为所述行车路径集中的一条行车路径，

B为所述第一特征，b_n为所述第一特征中的不同子特征，

P(A＝a_m|B＝b_n)为第一特征B为b_n子特征的条件下，用户使用行车路径集A中的行车路径a_m的概率，