导航路线偏好获取方法和装置、导航路线推荐方法和装置制造方法及图纸

本公开实施例公开了导航路线偏好获取方法和装置、导航路线推荐方法和装置。导航路线偏好获取方法包括：获取同一导航对象在不同时刻的导航路线中实走覆盖率最大的导航路线作为目标导航路线；获取所述目标导航路线的路线特征以及与所述路线特征关联的统计环境特征作为所述目标导航路线对应时刻的路线偏好特征；基于不同时刻对应的所述路线偏好特征，获取路线偏好特征序列；将所述路线偏好特征序列作为机器学习模型的输入，通过所述机器学习模型，得到所述导航对象的路线偏好向量，可以采用新的路线特征表征方式以完成路线偏好学习，从而真实、全面地反映导航对象的个性化路线偏好。好。好。

Navigation route preference acquisition method and device, navigation route recommendation method and device

【技术实现步骤摘要】
导航路线偏好获取方法和装置、导航路线推荐方法和装置


[0001]本公开涉及导航
，具体涉及导航路线偏好获取方法和装置、导航路线推荐方法和装置。

技术介绍

[0002]目前具备地图导航功能的应用，比如或者网约车应用等对用户出行正在变得越来越重要。不同用户在使用导航功能时，即使是同样的起点和终点，对于导航路线的偏好也是不一致的。例如，有的用户更在意出行的时间成本，所以期望应用提供的导航路线包含更长距离的高速路。又例如，有的用户对费用更敏感，所以更期望应用提供的导航路线包含收费少或者不收费的道路。又例如，有的用户不喜欢颠簸的路段，期望应用提供导航路线包含的道路的路面维护的比较好。
[0003]现有技术允许用户在应用中手动设置高速优先、少收费、大路优先等路线推荐条件，但是设置选项有限，难以全面反映用户对路线的真实需求，这就导致应用推荐的导航路线存在不满足作为导航对象的用户的真实个性化需求的问题。为解决该问题，需要提供新的技术方案，该方案能够提供更加全面、准确地描述用户对导航路线的个性化偏好。

技术实现思路

[0004]为了解决相关技术中的问题，本公开实施例提供导航路线偏好获取方法和装置、导航路线推荐方法和装置、计算机程序产品，可以真实、全面地反映用户的路线偏好，而且可以根据作为导航对象的用户的真实个性化需求进行路线推荐，或者判断导航规划的路线是否满足作为导航对象的用户的真实个性化需求。
[0005]第一方面，本公开实施例中提供了一种导航路线偏好获取方法，其中，所述方法包括：
[0006]获取同一导航对象在不同时刻的导航路线中实走覆盖率最大的导航路线作为目标导航路线；
[0007]获取所述目标导航路线的路线特征以及与所述路线特征关联的统计环境特征作为所述目标导航路线对应时刻的路线偏好特征；
[0008]基于不同时刻对应的所述路线偏好特征，获取路线偏好特征序列；
[0009]将所述路线偏好特征序列作为机器学习模型的输入，通过所述机器学习模型，得到所述导航对象的路线偏好向量。
[0010]结合第一方面，本公开在第一方面的第一种实现方式中，所述将所述路线偏好特征序列作为机器学习模型的输入，通过所述机器学习模型，得到所述导航对象的路线偏好向量，包括：
[0011]利用自注意力模型对所述不同时刻的路线偏好特征序列进行编码，以获取对所述不同时刻的路线偏好特征的权重；
[0012]基于所述权重对所述不同时刻的路线偏好特征进行加权，并对加权结果进行聚合
以获取表示所述导航对象的路线偏好的所述导航对象的路线偏好向量。
[0013]结合第一方面的第一种实现方式，本公开在第一方面的第二种实现方式中，所述不同时刻的路线偏好特征的权重表示所述不同时刻的各个路线偏好特征之间的相似度。
[0014]结合第一方面、第一方面的第一种实现方式至第二种实现方式任一项，本公开在第一方面的第三种实现方式中，所述方法进一步包括：
[0015]获取同一导航对象在目标时刻的导航路线中实走覆盖率最大的导航路线作为目标导航路线；
[0016]获取所述目标导航路线的路线特征以及与所述路线特征关联的统计环境特征作为所述目标时刻的路线偏好特征；
[0017]基于所述机器学习模型输出的所述导航对象的路线偏好向量和所述目标时刻的路线偏好特征进行所述导航对象的路线偏好预测，以获取所述导航对象的路线偏好预测结果；
[0018]基于所述导航对象的路线偏好预测结果调整所述机器学习模型的参数。
[0019]结合第一方面、第一方面的第一种实现方式至第二种实现方式任一项，本公开在第一方面的第四种实现方式中，所述路线特征为包括多维路线特征的路线特征向量，所述统计环境特征为包括多维统计环境特征的统计环境特征向量，并且所述路线偏好特征包括所述路线特征向量和所述统计环境特征向量，
[0020]其中，与所述统计环境特征向量包括所述路线特征向量中的各个维度特征在所有规划路线的相应维度的路线特征中的最大特征值和最小特征值。
[0021]第二方面，本公开实施例中提供了一种导航路线偏好获取装置，其中，所述装置包括：
[0022]目标导航路线获取模块，被配置为获取同一导航对象在不同时刻的导航路线中实走覆盖率最大的导航路线作为目标导航路线；
[0023]路线偏好特征获取模块，被配置为获取所述目标导航路线的路线特征以及与所述路线特征关联的统计环境特征作为所述目标导航路线对应时刻的路线偏好特征；
[0024]路线偏好特征序列获取模块，被配置为基于不同时刻对应的所述路线偏好特征，获取路线偏好特征序列；
[0025]路线偏好向量获取模块，被配置为将所述路线偏好特征序列作为机器学习模型的输入，通过所述机器学习模型，得到所述导航对象的路线偏好向量。
[0026]结合第二方面，本公开在第二方面的第一种实现方式中，所述路线偏好向量获取模块还被配置为：
[0027]利用自注意力模型对所述不同时刻的路线偏好特征序列进行编码，以获取对所述不同时刻的路线偏好特征的权重；
[0028]基于所述权重对所述不同时刻的路线偏好特征进行加权，并对加权结果进行聚合以获取表示所述导航对象的路线偏好的所述导航对象的路线偏好向量。
[0029]第三方面，本公开实施例中提供了一种导航路线推荐方法，其中，所述方法包括：
[0030]获取待推荐给导航对象的导航路线；
[0031]确定所述导航对象的路线偏好向量；
[0032]基于所述导航对象的路线偏好向量，确定所述导航路线的推荐顺序，其中，通过第
一方面、第一方面的第一种实现方式至第四种实现方式任一项方法确定所述导航对象的路线偏好向量。
[0033]第四方面，本公开实施例中提供了一种导航路线推荐装置，其中，所述装置包括：
[0034]导航路线获取模块，被配置为获取待推荐给导航对象的导航路线；
[0035]第二方面或第二方面的第一种实现方式的导航路线偏好获取装置，被配置为确定所述导航对象的路线偏好向量；
[0036]推荐顺序确定模块，被配置为基于所述导航对象的路线偏好向量，确定所述导航路线的推荐顺序，其中，通过第二方面或第二方面的第一种实现方式的导航路线偏好获取装置确定所述导航对象的路线偏好向量。
[0037]第五方面，本公开实施例中提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如第一方面、第一方面的第一种实现方式到第四种实现方式、第三方面所述的方法。
[0038]本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
[0039]根据本公开实施例提供的技术方案，通过获取同一导航对象在不同时刻的导航路线中实走覆盖率最大的导航路线作为目标导航路线；获取所述目标导航路线的路线特征以及与所述路线特征关联的统计环境特征作为所述目标导航路线对应时刻的路线偏好特征；基于不同时刻对应的所述路线偏好特征，获取路线偏好特征序列；将所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种导航路线偏好获取方法，其中，所述方法包括：获取同一导航对象在不同时刻的导航路线中实走覆盖率最大的导航路线作为目标导航路线；获取所述目标导航路线的路线特征以及与所述路线特征关联的统计环境特征作为所述目标导航路线对应时刻的路线偏好特征；基于不同时刻对应的所述路线偏好特征，获取路线偏好特征序列；将所述路线偏好特征序列作为机器学习模型的输入，通过所述机器学习模型，得到所述导航对象的路线偏好向量。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述路线偏好特征序列作为机器学习模型的输入，通过所述机器学习模型，得到所述导航对象的路线偏好向量，包括：利用自注意力模型对所述不同时刻的路线偏好特征序列进行编码，以获取对所述不同时刻的路线偏好特征的权重；基于所述权重对所述不同时刻的路线偏好特征进行加权，并对加权结果进行聚合以获取表示所述导航对象的路线偏好的所述导航对象的路线偏好向量。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述不同时刻的路线偏好特征的权重表示所述不同时刻的各个路线偏好特征之间的相似度。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其中，所述方法进一步包括：获取同一导航对象在目标时刻的导航路线中实走覆盖率最大的导航路线作为目标导航路线；获取所述目标导航路线的路线特征以及与所述路线特征关联的统计环境特征作为所述目标时刻的路线偏好特征；基于所述机器学习模型输出的所述导航对象的路线偏好向量和所述目标时刻的路线偏好特征进行所述导航对象的路线偏好预测，以获取所述导航对象的路线偏好预测结果；基于所述导航对象的路线偏好预测结果调整所述机器学习模型的参数。5.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其中，所述路线特征为包括多维路线特征的路线特征向量，所述统计环境特征为包括多维统计环境特征的统计环境特征向量，并且所述路线偏好特征包括所述路线特征向量和所述统计环境特征向量，其中，与所述统计环境特征向量包括所述路线特征向量中的各个维度特征在所有规划路线的相...

【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，
申请(专利权)人：阿里巴巴中国有限公司，
类型：发明
国别省市：