【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能，尤其涉及智慧交通和深度学习。
技术介绍
1、智慧交通是在智能交通的基础上，融入物联网、云计算、大数据、移动互联等高新互联网技术，通过高新技术汇集交通信息，提供实时交通数据下的交通信息服务。大量使用了数据模型、数据挖掘等数据处理技术，实现了智慧交通的系统性、实时性、信息交流的交互性以及服务的广泛性。对于公交用户，智慧交通极大地优化了出行线路，便于用户合理安排出行。
2、目前，公交用户的公交线路通常采用根据用户对公交方案的点击行为的挖掘方式。一些用户在出行前会通过地图类应用搜索公交方案，对于其感兴趣的公交方案，用户可能会通过点击查看详情。
技术实现思路
1、本公开实施例提出了一种公交线路挖掘方法、装置、设备、存储介质以及程序产品。
2、第一方面，本公开实施例提出了一种公交线路挖掘方法，包括：将用户轨迹和公交线路进行匹配，得到匹配轨迹点、不匹配轨迹点和匹配公交线路；基于匹配轨迹点和不匹配轨迹点，确定最大匹配轨迹段；将最大匹配轨迹段和匹配公交线路的实时公...
【技术保护点】
1.一种公交线路挖掘方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述确定用户乘坐所述时空匹配度最高的实时公交轨迹对应的公交线路之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述匹配轨迹点和所述不匹配轨迹点，确定最大匹配轨迹段，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述预设匹配率阈值根据道路场景确定。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述最大匹配轨迹段和所述匹配公交线路的实时公交轨迹进行时空匹配，得到时空匹配度，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述将所述时间匹配...
【技术特征摘要】
1.一种公交线路挖掘方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述确定用户乘坐所述时空匹配度最高的实时公交轨迹对应的公交线路之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述匹配轨迹点和所述不匹配轨迹点，确定最大匹配轨迹段，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述预设匹配率阈值根据道路场景确定。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述最大匹配轨迹段和所述匹配公交线路的实时公交轨迹进行时空匹配，得到时空匹配度，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述将所述时间匹配轨迹点对进行空间匹配，得到所述时空匹配度，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于时空匹配度最高的实时公交轨迹，确定置信度，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述基于所述时空匹配度最高的实时公交轨迹的匹配点数和匹配点比例，计算所述置信度，包括：
9.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：童忠斌，张岩，丁健，赵越，杨仕喜，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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