一种目的地推荐方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】
一种目的地推荐方法和装置
本专利技术涉及计算机
，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。
技术介绍
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。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术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。根据本专利技术的一个方面，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；将各候选子区域中的各停留位置作为该候选子区域对应的候选簇集的元素，得到各候选子区域对应的候选簇集。可选地，所述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包括：计算各候选簇集的中心点，将计算的各候选簇集的中心点作为候选簇集对应的候选目的地。可选地，所述根据确定的候选目的地信息，计算各候选目的地的得分包括：利用得分函数，根据确定的候选目的地信息，计算各候选目的地的得分；其中，所述得分函数包括：其中，Si是候选目的地的得分；β是时间衰减参数；tnow是模型训练日期；tlast是该用户最后一次停留在该候选目的地的日期；p(x)是sigmoid函数的参数，loctime是该候选目的地在对应的候选簇集的点数量。可选地，该方法进一步包括：对标注有类别标签的目的地样本数据进行训练，得到目的地标签分类模型；获取得分最高的预设数量个候选目的地的指定特征；根据获取的各候选目的地的指定特征，利用所述目的地标签分类模型确定各候选目的地的分类标签。可选地，所述指定特征包括如下的一种或多种：行车轨迹数；早高峰出现的概率；晚高峰出现的概率；工作日出现的概率；周末出现的概率；位置点POI类别属性。可选地，该方法进一步包括：对获取的得分最高的预设数量个候选目的地增加逆地理编码信息。可选地，所述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包括：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，计算所述目的地推荐模型中的各推荐目的地的得分，将得分最高的待推荐目的地作为向该用户推荐的目的地。可选地，所述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，计算所述目的地推荐模型中的各推荐目的地的得分包括：根据该用户当前的位置信息和当前的时间信息，利用得分函数，计算各候选目的地的得分；其中，所述得分函数包括：其中，Si’是候选目的地的当前得分；β是时间衰减参数；tnow'是当前的时间信息；tlast是该用户最后一次停留在该候选目的地的日期；p(x)是sigmoid函数的参数，loctime是该候选目的地在对应的候选簇集的点数量。可选地，该方法进一步包括：将构建的目的地推荐模型保存至指定数据库，并提供相应的应用程序编程API接口；所述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包括：当接收到该用户发送的查询请求时，调用所述API接口，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。可选地，该方法进一步包括：对获取的历史行车轨迹数据进行降噪处理。可选地，该方法进一步包括：去降噪处理后的历史行车轨迹数据进行平滑处理。可选地，该方法进一步包括：接收该用户输入的对指定目的地的路径查询指令，或者，接收该用户对推荐的目的地的选择指令；根据接收到的指令，确定从该用户当前的位置到达所述目的地的一个或多个路径信息并展示给用户。根据本专利技术的另一方面，提供了一种目的地推荐装置，其中，该装置包括：获取单元，适于获取用户的历史行车轨迹数据；模型构建单元，适于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；目的地确定单元，适于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，所述获取单元，适于获取用户的设备ID、时间戳数据以及位置信息。可选地，所述模型构建单元，适于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，所述模型构建单元，适于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本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目的地推荐方法，其中，该方法包括：/n获取用户的历史行车轨迹数据；/n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；/n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。/n

【技术特征摘要】
1.一种目的地推荐方法，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。


2.如权利要求1所述的方法，其中，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。


3.如权利要求1-2中任一项所述的方法，其中，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。


4.如权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，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。


5.一种目的地推荐装置，其中，该装置包括：
获取单元，适于获取用户的历史行车轨迹数据；
模型构建单元，适于将获取的历史行车轨迹数...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢凯敏，
申请(专利权)人：北京奇虎科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11