个性化路径导航方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种个性化路径导航方法和系统。方法包括从轨迹数据中，提取用户经常访问的路径信息，基于提取的用户经常访问的路径信息，找到用户熟悉的路径，在用户熟悉的路径上，生成符合用户的个性化路径导航；系统包括数据预处理模块、路径划分模块和导航信息生成模块，数据预处理模块用于从用户的历史轨迹数据中，提取用户经常访问的路径信息，路径划分模块用于寻找最优路径划分，导航信息生成模块基于提取的用户经常访问的路径信息，在用户熟悉的路径上生成个性化路径导航。本发明专利技术一方面使导航信息变得更容易被用户理解，另一当面，本发明专利技术简化了导航指令，显著降低了导航应用对资源的需求，降低了导航程序的开发成本和导航应用的运营成本。

【技术实现步骤摘要】
个性化路径导航方法和系统
本专利技术涉及导航
，具体是一种个性化路径导航方法和系统。
技术介绍
导航应用是一种在路网中找到最佳路线和相应的转弯方向的应用。现有导航应用提供的由转弯方向(turn-by-turn)构成的导航服务，是专门从底端路网中提取信息而得来的。所以，它很容易被转换成物理世界的信息去讲述(多远/多久转方向)。但是这种翻译，忽略了人类对地理空间的认知，对于了解地理区域的司机来说，往往很冗长。大多数道路上的司机都有良好的城市知识和熟悉道路网络中的某些部分，他们采取的路线，(例如，路线从家到附近的公路，可以被一句话概述：从家到XXX公路；而不是：前面XX米左转，……)。因此，如果对司机熟悉的部分道路，也使用现有导航应用的转弯方向导航，那么实际上导航系统将是十分冗余和复杂的，相应的导航程序对资源的需求也高，导致导航应用的开发成本和运营成本也高。并且，如果一直使用逐转方向导航，用户接收到的信息通常是“前方XX米左转、前方XX米右转、前方直行XX米左转，……”，用户接收到的导航信息单一，难以满足个性化的导航需求。尤其是随着移动互联网技术的发展，移动设备和车载导航系统的导航应用地不断增长，积累了大量的用户生成的轨迹数据，使用这些大数据产生更有效的、更容易被人理解的导航信息是非常有用的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种个性化路径导航方法和系统，一方面，基于用户的历史轨迹数据产生更多定制的和直观的导航信息，使导航信息变得更容易被司机理解；另一方面，简化了导航指令，减少了导航冗余，显著降低了导航算法对资源的需求。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：一种个性化路径导航方法，包括：从轨迹数据中，提取用户知识，基于提取的用户知识，找到用户熟悉的路径，在用户熟悉的路径上，生成符合用户的个性化路径导航；所述用户知识包括用户经常访问的路径信息和地标信息，所述的用户经常访问的路径信息包括城市街道名称信息；所述轨迹数据的来源，包括轨迹数据记录设备、移动终端导航应用和车载终端导航应用。进一步，在包括用户熟悉的路线和用户不熟悉的路线的一条路线或多条路线中，对于用户熟悉的路线，使用所述个性化路线导航指导用户；对于用户不熟悉的路线，使用转弯方向导航指导用户。进一步，通过计算一个熟悉程度分数f(R)来衡量用户对路线的熟悉情况，所述的熟悉程度分数f(R)根据用户走过该路径的频率、以及该路径的地标的意义计算得到；其中，f(R)的大小区间范围包括：f(R)∈[0,1]。进一步，对路径分段R(i,j)的熟悉程度，采用如下方程计算熟悉程度分数f(R(i,j))：其中，是路径分段的长度比，g(.)是一个单调函数，g(0)＝0，g(1)＝1，R(i,j)为R的一个路径片段，从R(i)开始到R(j)结束，R(i)为路径R的第i个地标，R(j)为路径R的第j个地标。进一步，在一种旅游导航场景中，对用户已知的路线，把旅客作为权威，地标作为中心，登记处作为超链接，使用HITS算法进行地标的意义的计算，然后将用户走过该路径的频率与地标的意义的计算结果进行归一化加权求和，将所述归一化加权求和的结果作为已知路径的熟悉程度分数f(R)；对于自然路径，则将其熟悉程度分数f(R)设置为一个恒定值。进一步，所述的方法，包括步骤：S1：从用户的历史轨迹数据中，提取用户已知的路径，使用户对已知的路径具有相应的熟悉值；S2：基于道路网络信息构建自然路径；S3：采用动态规划寻找最优路径划分，或者，采用放宽候选路径条件先作路径近似匹配，再寻找最优路径划分；S4：基于路径划分后的路径分段，生成个性化路径总结，指导用户。进一步，在步骤S1中，包括子步骤：S101：使用地图匹配和基于锚的轨迹校准，将原始轨迹T转换成一个基于地标的轨迹，通过处理地标作为锚点；在校准后，在轨迹对准地标的基础上，校准的轨迹作为一个地标的序列，即为路径；S102：在标定了轨迹路径后，使用EDR距离算法计算已标定的轨迹路径成对的相似性，并使用相似的路径来构成路径集群；S103：使用如下方程，选择每个路径集群中最有代表性的路径R*作为已知路径；其中，R为路径，为路径集群，DEDR为两条路径的EDR距离；S104：使用路径熟悉程度分数f(R)和路径分段熟悉程度分数f(R(i,j))衡量用户对路径的熟悉程度。进一步，在步骤S2中，包括子步骤：S201：输入道路网络，并初始化路径集群使为空集；S202：根据道路网络中路径片段的名称和位置，使用比较器进行排序，并从道路网络中按照约定的规则提取第一条边，将提取的第一条边赋值给设定变量e1；S203：在道路网络中移除步骤S202中提取的边，然后，将移除的该条边存入到路径R中；S204：在剩余的道路网络中，使用该路径R查找属于同一路段、直接相连并且转弯角度小于设定值的其余路径，并完成查找到的路径之间的链接，最后将这些路径链接组成候选路径集群；S205：根据候选路径集群中的路径片段的名称和位置使用比较器排序，并从步骤S204中的候选路径集群中按照约定的规则提取第一条边，将提取的第一条边赋值给设定变量e2；S206：从道路网络中移除步骤S205中提取的边；S207：将路径R与找到的、符合要求的设定变量e2中的路径连接，组成新的路径；S208：当路径R不能再找到其余的候选路径集群时，结束以设定变量e1为首的路径链接过程，将找到的新的路径存入到路径集群中；S209：循环执行步骤S202～S208，遍历查找道路网络中的所有路径，直到道路网络中没有可以处理的道路段为止，然后，返回路径集群进一步，在步骤S3中，包括：(1)所述的采用动态规划寻找最优路径划分，包括子步骤：S3012：遍历整个路径R，检索包含路径链接的候选路径集群，检索完所有候选路径后，逐条计算整个路径R中的子路径的条件最优划分；S3013：将路径链接与当前路径划分合并生成新的路径划分，使用如下公式增量计算新生成的路径划分的质量得分：其中，Q(i,R'(j,k))为新生成的路径划分的质量得分；为路径片段R(i-1,i)的候选路径集群；f(R'(j,k)为路径片段R'(j,k)的熟悉程度分数；λ为用户指定的一个非负常数；R(i-1,i)为R(i-1)到R(i)的路径片段；R″(l,m)为R″(l)到R″(m)的路径片段；R'(j,k)为R'(j)到R'(k)的路径片段；R″(l)为路径R″的第l个地标；R″(m)为路径R″的第m个地标；R'(j)为路径R'的第j个地标；R'(k)为路径R'的第k个地标；然后，选择质量得分最高的一个作为最优路径划分；S3014：循环执行步骤S3012～S3014，不断进行迭代计算，直到找到整个路径R的最优路径划分，然后，返回所述整个路径R最优路径划分。(2)所述的采用放宽候选路径条件先作路径近似匹配，再寻找最优路径划分，包括子步骤：S3021：定义路径匹配关系和定义路径相似关系，包括：(a)定义路径匹配关系：给定两条路径R和R`，每个路径由一系列的地标表示，一个路径匹配M(R,R`)是一个安排好的地标对集合，每一地标对中第一个地标来自于R，第二个地标来自于R2；(b)定义路径相似关系：给定两条路径R和R`，当且仅当R与R`有共同的终点，而且存在一个最佳路本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种个性化路径导航方法，其特征在于，包括：从轨迹数据中，提取用户知识，基于提取的用户知识，找到用户熟悉的路径，在用户熟悉的路径上，生成符合用户的个性化路径导航；所述用户知识包括用户经常访问的路径信息和地标信息，所述的用户经常访问的路径信息包括城市街道名称信息；所述轨迹数据的来源，包括轨迹数据记录设备、移动终端导航应用和车载终端导航应用。

【技术特征摘要】
1.一种个性化路径导航方法，其特征在于，包括：从轨迹数据中，提取用户知识，基于提取的用户知识，找到用户熟悉的路径，在用户熟悉的路径上，生成符合用户的个性化路径导航；所述用户知识包括用户经常访问的路径信息和地标信息，所述的用户经常访问的路径信息包括城市街道名称信息；所述轨迹数据的来源，包括轨迹数据记录设备、移动终端导航应用和车载终端导航应用。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在包括用户熟悉的路线和用户不熟悉的路线的一条路线或多条路线中，对于用户熟悉的路线，使用所述个性化路线导航指导用户；对于用户不熟悉的路线，使用转弯方向导航指导用户。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：通过计算一个熟悉程度分数f(R)来衡量用户对路线的熟悉情况，所述的熟悉程度分数f(R)根据用户走过该路径的频率、以及该路径的地标的意义计算得到；其中，f(R)的大小区间范围包括：f(R)∈[0,1]。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：对路径分段R(i,j)的熟悉程度，采用如下方程计算熟悉程度分数f(R(i,j))：其中，是路径分段的长度比，g(.)是一个单调函数，g(0)＝0，g(1)＝1，R(i,j)为R的一个路径片段，从R(i)开始到R(j)结束，R(i)为路径R的第i个地标，R(j)为路径R的第j个地标。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：在一种旅游导航场景中，对用户已知的路线，把旅客作为权威，地标作为中心，登记处作为超链接，使用HITS算法进行地标的意义的计算，然后将用户走过该路径的频率与地标的意义的计算结果进行归一化加权求和，将所述归一化加权求和的结果作为已知路径的熟悉程度分数f(R)；对于自然路径，则将其熟悉程度分数f(R)设置为一个恒定值。6.根据权利要求1、2、3或4任一项所述的方法，其特征在于，包括步骤：S1：从用户的历史轨迹数据中，提取用户已知的路径，使用户对已知的路径具有相应的熟悉值；S2：基于道路网络信息构建自然路径；S3：采用动态规划寻找最优路径划分，或者，采用放宽候选路径条件先作路径近似匹配，再寻找最优路径划分；S4：基于路径划分后的路径分段，生成个性化路径总结，指导用户。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在步骤S1中，包括子步骤：S101：使用地图匹配和基于锚的轨迹校准，将原始轨迹T转换成一个基于地标的轨迹，通过处理地标作为锚点；在校准后，在轨迹对准地标的基础上，校准的轨迹作为一个地标的序列，即为路径；S102：在标定了轨迹路径后，使用EDR距离算法计算已标定的轨迹路径成对的相似性，并使用相似的路径来构成路径集群；S103：使用如下方程，选择每个路径集群中最有代表性的路径R*作为已知路径；其中，R为路径，为路径集群，DEDR为两条路径的EDR距离；S104：使用路径熟悉程度分数f(R)和路径分段熟悉程度分数f(R(i,j))衡量用户对路径的熟悉程度。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在步骤S2中，包括子步骤：S201：输入道路网络，并初始化路径集群使为空集；S202：根据道路网络中路径片段的名称和位置，使用比较器进行排序，并从道路网络中按照约定的规则提取第一条边，将提取的第一条边赋值给设定变量e1；S203：在道路网络中移除步骤S202中提取的边，然后，将移除的该条边存入到路径R中；S204：在剩余的道路网络中，使用该路径R查找属于同一路段、直接相连并且转弯角度小于设定值的其余路径，并完成查找到的路径之间的链接，最后将这些路径链接组成候选路径集群；S205：根据候选路径集群中的路径片段的名称和位置使用比较器排序，并从步骤S204中的候选路径集群中按照约定的规则提取第一条边，将提取的第一条边赋值给设定变量e2；S206：从道路网络中移除步骤S205中提取的边；S207：将路径R与找到的、符合要求的设定变量e2中的路径连接，组成新的路径；S208：当路径R不能再找到其余的候选路径集群时，结束以设定变量e1为首的路径链接过程，将找到的新的路径存入到路径集群中；S209：循环执行步骤S202～S208，遍历查找道路网络中的所有路径，直到道路网络中没有可以处理的道路段为止，然后，返回路径集群9.根据权利要求6所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏涵，陈唯，郑渤龙，于乐，连德富，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51