本发明涉及城市交通路线规划领域，特别是涉及一种多人出行路线规划方法、系统及电子设备。
背景技术
随着城市交通的快速发展，越来越多的人在出行时会选择如地铁、公交、巴士、轮渡、轻轨等公共交通作为出行方式，人们希望走出终点站就能快速到达目的地，而不是走出终点站后仍需要频繁换乘交通工具才能到达目的地。
在亲朋好友一起组织郊游、购物、聚餐时，人们需要快速规划出一条合理、便捷、符合用户意愿的多人出行路线。然而，传统的移动终端路线规划方法仅对单人出行路线进行规划，不能为多人汇合进行多人路线规划。因此，需要提供一种能够为多人出行进行路线规划的方法，提高用户出行效率以及用户出行体验。
技术实现要素：
本发明实施例的目的在于提供一种多人出行路线规划方法、系统及电子设备，以满足多人出行路线规划需求，提高了用户的体验。
为达到上述目的，本发明实施例公开了一种多人出行路线规划方法，包括如下步骤：
获取用户输入的至少两个起点站和一个终点站；
获取所述终点站第一预设范围内的商家信息，获取所述用户的偏好数据，根据所述商家信息和所述偏好数据，选择与所述偏好数据匹配的商家作为第一商家，并将所述第一商家的地址作为目标终点；其中，所述用户的偏好数据包括用户的出行意愿特征集合或用户的历史行为数据；
统计从所述至少两个起点站直接到所述目标终点所用时间中的最大值t1，以及从所述至少两个起点站到达一预设汇合站所用时间中的最大值，与从所述预设汇合站到所述目标终点所用时间之和t2；
根据所述t1和所述t2的大小关系，以及预设选取规则，确定用户出行路线，其中，所述用户出行路线包括：从所述至少两个起点站分别直接到所述目标终点的第一路线；或从所述至少两个起点站分别到达所述预设汇合站，再从所述预设汇合站到所述目标终点的第二路线。
可选的，所述商家信息包括：
商家的名称、商家的经纬度、商家的特征集合、商家的地址、商家的评论数目和评论。
可选的，所述用户的历史行为数据包括：
用户的身份标识、用户的常用起点站、用户的常用终点站、用户的兴趣特征集合和用户的出行时间；
其中，所述用户的兴趣特征集合通过以下方式确定：
根据用户的常用终点站第一预设范围内的预设商家的商家信息确定常用终点站特征，并将出现次数在预设第二范围内的常用终点站特征作为用户的兴趣特征，构成用户的兴趣特征集合。
可选的，所述根据所述用户的常用终点站第一预设范围内的预设商家的商家信息确定常用终点站特征包括：
获取所述预设商家的评论词集合c＝(c1,c2,…,ci,...)，ci为第i个评论词；
当ci∈d且
统计任一ti'的出现次数numi'和添加日期datei'，计算所述numi'与所述预设商家的评论数目numc的比值ξ和所述datei'与当前日期datenow的差值δtb，numi'为第i个有效特征词的出现次数，datei'为第i个有效特征词的添加日期；
当所述比值ξ≥β且所述差值δtb<φ时，对满足上述条件的ti'、numi'和datei'进行统计，得到所述预设商家的特征集合t＝{(t1,num1,date1),(t2,num2,date2)...,(ti,numi,datei),…}，ti为第i个特征词，numi为第i个特征词的出现次数，datei为第i个特征词的添加日期；
在所述预设商家的特征集合t中按照numi·λ的大小降序选择预设数量个ti作为常用终点站特征tsi，并组成常用终点站特征集合ts＝{(ts1,nums1,dates1),(ts2,nums2,dates2)…,(tsi,numsi,datesi),…}；其中，tsi为第s个常用终点站的第i个特征词，numsi为第s个常用终点站的第i个特征词的出现次数，datesi为第s个常用终点站的第i个特征词的添加日期；λ为按照添加日期datei对ti出现次数numi赋予的权重，并且当添加日期datei越靠近当前日期datenow时，λ越大。
可选的，所述方法还包括：
定期更新所述预设商家的特征集合和所述常用终点站特征集合。
可选的，根据所述商家信息和所述偏好数据，选择与所述偏好数据匹配的商家作为第一商家包括：
对所述商家的特征集合与所述用户的出行意愿特征集合求交集，或对所述商家的特征集合与所述用户的兴趣特征集合求交集，将所述交集中的特征对应的商家作为第一商家。
可选的，所述根据所述t1和所述t2的大小关系，以及预设选取规则，确定用户出行路线包括：
当t2-t1>δta且t2-t1>t1·a％时，确定所述用户出行路线为所述第一路线，当t2-t1≤δta或t2-t1≤t1·a％时，确定所述用户出行路线为所述第二路线，其中，δta为一预设时间值，a为一预设常数。
为达到上述目的，本发明实施例还公开了一种多人出行路线规划系统，包括：
站点获取单元，用于获取用户输入的至少两个起点站和一个终点站；
匹配单元，用于获取所述终点站第一预设范围内的商家信息，获取所述用户的偏好数据，根据所述商家信息和所述偏好数据，选择与所述偏好数据匹配的商家作为第一商家，并将所述第一商家的地址作为目标终点；其中，所述用户的偏好数据包括用户的出行意愿特征集合或用户的历史行为数据；
统计单元，用于统计从所述至少两个起点站直接到所述目标终点所用时间中的最大值t1，以及从所述至少两个起点站到达一预设汇合站所用时间中的最大值，与从所述预设汇合站到所述目标终点所用时间之和t2；
路线确定单元，用于根据所述t1和所述t2的大小关系，以及预设选取规则，确定用户出行路线，其中，所述用户出行路线包括：从所述至少两个起点站分别直接到所述目标终点的第一路线；或从所述至少两个起点站分别到达所述预设汇合站，再从所述预设汇合站到所述目标终点的第二路线。
可选的，所述路线确定单元具体用于，当t2-t1>δta且t2-t1>t1·a％时，确定所述用户出行路线为所述第一路线，当t2-t1≤δta或t2-t1≤t1·a％时，确定所述用户出行路线为所述第二路线，其中，δta为一预设时间值，a为一预设常数。
为达到上述目的，本发明实施例还公开了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器、所述通信接口、所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器，用于存放计算机程序；
所述处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述任一所述的方法步骤。
本发明实施例提供的一种多人出行路线规划方法、系统及电子设备，通过用户输入的多个起点和一个终点，基于用户的出行意愿或历史行为确定目标商家，然后根据所耗时长向用户提供中转或直达方案。本发明通过出行意愿或历史行为提高用户出行的便捷感，通过提供中转方案增加用户出行的幸福感，提高了用户体验。当然，实施本发明的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种多人出行路线规划方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的商家信息与偏好数据匹配的商家在终端屏幕上的效果图；
图3为本发明实施例提供的一种多人出行路线规划系统的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
人们在准备出行时，一般会规划出一条合适的路线，例如在终端的地图上输入起点站和终点站，然后终端会自动规划出从起点站到终点站的路线，但传统的终端出行规划方法仅对单人出行路线进行规划，并不能满足人们的需要。
图1为本发明实施例提供的一种多人出行路线规划方法的流程示意图；
s101：获取用户输入的至少两个起点站和一个终点站。
可以理解的是，当用户在为多人出行规划路线时，可以在终端的地图上输入多个起点站和一个终点站。具体的，上述多个起点站指离上述用户所在地址最近的站点和离上述用户的亲朋好友所在的地址最近的站点；上述终点站指离目标终点地址最近的站点。
可选的，终端在获取站点名称后还需获取站点的经纬度。
s102：获取上述终点站第一预设范围内的商家信息，获取上述用户的偏好数据，根据上述商家信息和上述偏好数据，选择与上述偏好数据匹配的商家作为第一商家，并将上述第一商家的地址作为目标终点；其中，上述用户的偏好数据包括用户的出行意愿特征集合或用户的历史行为数据。
为了提高出行的便捷感，减少出行过程中使用终端规划路线的次数，即用户在到达上述终点站后仍能根据终端所规划的路线到达目标商家，所以终端还需获取上述终点站第一预设范围内的商家信息。
可选的，上述商家信息包括商家的名称、商家的经纬度、商家的特征集合、商家的地址、商家的评论数目和评论，进一步的，还包括商家类型、离商家最近的站点、平均消费价格、商家联系方式等。
为了进一步满足用户的需求：例如为了满足用户的出行意愿需求，可以进一步输入用户的出行意愿特征集合如‘聚餐’、‘电影’、‘购物’等，并将上述出行意愿特征集合作为用户的偏好数据。
或者用户并没有提供出行意愿，此时系统通过分析用户的历史行为数据。可选的，用户的历史行为数据存储在数据库中，用户的历史行为数据包括：用户的身份标识、用户的常用起点站、用户的常用终点站、用户的兴趣特征集合和用户的出行时间等。
具体的，系统可以根据用户的常用终点站第一预设范围内的预设商家的商家信息确定上述常用终点站特征，将出现次数在第二预设范围内的常用终点站特征作为用户的兴趣特征集合，并将上述兴趣特征集合作为用户的偏好数据。
首先要说明的是，在本发明中，根据上述终点站第一预设范围内的商家信息确定上述终点站的特征的方法与根据用户的常用终点站第一预设范围内的预设商家的商家信息确定上述常用终点站特征的方法是相似的，现在做统一描述。
可以理解的是：一个站点的特征集合是由其第一预设范围内商家的商家特征构成，而上述商家特征可以从上述商家信息中提取。
具体的，终端从上述商家信息中获取对上述商家的评论，对上述评论进行切词得到多个评论词，多个评论词构成商家的评论词集合c＝(c1,c2,…,ci,…)，其中，ci为第i个评论词；为了更突出商家的特色，在本地建立专用分词词典d＝(d1,d2,…,di,…)和停用分词词典s＝(s1,s2,...si...)，di为第i个专用分词，si为第i个停用词；用专用分词词典d＝(d1,d2,…,di,…)和停用分词词典s＝(s1,s2,...si...)对上述评论词ci进行过滤，即当且仅当ci∈d且
可以理解的是，由于商家的特征是通过评论提取的，我们无法保证评论的质量，所以会出现提取的特征不符合商家特色的情况，比如在某火锅店提取的特征中出现了‘蛋糕’，这显然不符合火锅店商家的特色，这种情况可能是某用户在评论该火锅店时提到了‘蛋糕’这个词，所以为了商家特征的质量，我们需要降低这类错误特征。
具体的：统计任一ti'在对应商家的出现次数numi'和添加日期datei'，numi'为第i个有效特征词的出现次数，datei'为第i个有效特征词的添加日期；计算上述numi'与ti'对应商家的评论数目numc的比值ξ和上述datei'与当前日期datenow的差值δtb。
为了能更好地过滤错误特征，而又能尽可能地保留商家的正确特征，使商家的特征更加丰富具体；在本发明的一种实施例中，当用户评论数目numc不超过一万时，选取第一阈值β＝8％，当用户评论数目numc超过一万时，选取第一阈值β＝3％。为了保持时效性，在本发明的一种实施例中，选取第二阈值φ＝90。
当上述比值ξ≥β且上述差值δtb<φ时，将满足上述条件的ti'、numi'和datei'添加到商家的特征集合t中，得到商家的特征集合t＝{(t1,num1,date1),(t2,num2,date2)…,(ti,numi,datei),…}，ti为第i个特征词，numi为第i个特征词的出现次数，datei为第i个特征词的添加日期。可以理解的是，上述商家特征集合存储在上述商家信息中。
一般来说，站点的选址都是依据其周围的环境和客流量，所以站点第一预设范围内有多个商家，在本发明的一种实施例中，选取第一预设范围为一公里，那么就可以从一公里以内商家的特征集合中提取站点的特征，组成站点特征集合。
具体的，在上述商家的特征集合t中按照numi·λ的大小降序选择第二预设预设数量个ti作为站点特征tsi，并组成站点特征集合ts＝{(ts1,nums1,dates1),(ts2,nums2,dates2)…,(tsi,numsi,datesi),…}；其中，tsi为第s个站点的第i个特征词，numsi为第s个常用终点站的第i个特征词的出现次数，datesi为第s个常用终点站的第i个特征词的添加日期；λ为按照添加日期datei对ti出现次数numi赋予的权重，并且当添加日期datei越靠近当前日期datenow时，λ越大。在本发明的一种实施例中，按照曲线
可以理解的是，随着经济的发展，一些商家的更迭也屡见不鲜，有一些商家撤离时，也会有新的商家入驻，所以为了使商家特征和/或站点特征更具有时效性，需要定期更新上述商家特征集合和/或站点特征集合。
具体的，每过δt时间，便按上述提取商家特征的方法重新提取一次商家的特征，在本发明的一种实施例中，δt取30天，对于按照上述方法提取的新特征tnew；如果
对更新后的商家特征集合继续按照上述提出站点特征集合的方法重新提取站点特征，便得到更新后的站点特征集合，具体的，如果
根据上述说明可知，上述得到站点特征集合的方法同样适用于得到用户输入的终点站的终点站特征集合，和/或用户常用终点站的常用终点站特征集合。
在根据用户的常用终点站的第一预设范围内的预设商家的商家信息确定常用终点站特征集合后，终端还可以继续从常用终点站特征集合中提取用户感兴趣的特征，组成用户兴趣特征集合。
具体的，在上述常用终点站特征集合中按照特征出现次数大小降序选择第一预设数量个特征作为用户感兴趣的特征，并构成用户兴趣特征集合，在本发明的一种实施例中，比如在常用站点站特征集合中出现次数最多的特征依次为火锅、日料、优衣库、蛋糕、阿玛尼…取第一预设数量为3，那么用户的兴趣特征集合便为火锅、日料、优衣库。
在用户输入出行意愿特征集合的情况下，对上述商家的特征集合与上述用户的出行意愿特征集合求交集，将交集中的特征所对应的商家作为第一商家推荐给用户，并将上述第一商家的地址作为目标终点地址。
图2是商家信息与偏好数据匹配的商家在终端屏幕上显示的效果图，图中的起点站为天平架和林和西，终点站为广州东站，在本发明的一种实施例中，商家特征集合与出行意愿特征集合或兴趣特征集合交集中的特征为购物，图中终点附近水滴形状的标记便是匹配到的商家的位置。
可以理解的是，当用户在输入终点站时，终端屏幕上会自动显示终点站第一预设范围内的商家，当用户输入了出行意愿特征集合时，终端自动对用户输入的终点站第一预设范围内商家的商家特征集合和出行意愿特征集合求交集，并在终端屏幕上显示交集中的特征所对应的商家，可以理解的是，上述交集中的特征所对应的商家可能是一个，也可能是多个，终端会通过用户的选择来确定第一商家，并将第一商家的地址作为目标终点地址。
在用户没有输入出行意愿特征集合的情况下，对上述商家的特征集合与上述用户的兴趣特征集合求交集，将所述交集中的特征对应的商家作为第一商家。
与上述输入用户出行意愿特征集合的情况类似，当用户在输入终点站时，终端屏幕上会自动显示终点站第一预设范围内的商家，可以理解的是，如果过了预设时间，比如30秒，用户还是没有输入出行意愿特征集合，则认为用户没有输入出行意愿特征集合，此时终端则调用用户历史行为数据，根据用户的常用终点站特征集合进一步确定用户的兴趣特征集合。
终端自动对用户输入的终点站第一预设范围内商家的商家特征集合和用户的兴趣特征集合求交集，并在终端屏幕上显示交集中的特征所对应的商家，可以理解的是，上述交集中的特征所对应的商家可能是一个，也可能是多个，终端会通过用户的选择来确定第一商家，并将第一商家的地址作为目标终点地址。
s103：统计从上述至少两个起点站直接到上述目标终点所用时间中的最大值t1，以及从上述至少两个起点站到达一预设汇合站所用时间中的最大值，与从上述预设汇合站到上述目标终点所用时间之和t2。
首先要说明的是，上述至少两个起点站的地址包括上述用户的出行地址与其亲朋好友的出行地址。
可以理解的是，为了给用户提供耗时更短的出行路线，终端在自动规划几条路线后需要统计各个路线的所耗时长。
具体的，在本发明的一种实施例中，终端在确定目标终点后，自动统计从任一个起点站分别直接到上述目标终点的多个时间，并筛选出耗时最长的时间记为t1，作为第一路线的所耗时长。或者统计从任一个起点站分别直接到达预设汇合站的多个时间，筛选出耗时最长的时间记为t2'，然后统计从上述预设汇合站到上述目标终点的时间记为t2”，t2'与t2”之和记为t2，作为第二路线的所耗时长。
s104：根据上述t1和上述t2的大小关系，以及预设选取规则，确定用户出行路线，其中，上述用户出行路线包括：从上述至少两个起点站分别直接到上述目标终点的第一路线；或从上述至少两个起点站分别到达上述预设汇合站，再从上述预设汇合站到上述目标终点的第二路线。
在本发明的一种实施例中，终端在获取第一路线的时间t1和第二路线的时间t2后，为了给用户择取更优的出行路线，需用到上述t1和t2的大小关系以及预设的选取规则。
具体的，当t2-t1>δta且t2-t1>t1·a％时，确定上述用户出行路线为上述第一路线，在本发明的一种实施例中，上述预设时间值δta可以为10分钟、20分钟等，上述预设常数a可以是10、20等；具体数值可以由本领域技术人员根据实际情况确定。
可以理解的是，当确定上述用户的出行路线为第一路线时，在终端屏幕上会显示从多个起点站分别到目标终点的路线，此时，上述用户可以通过截图发送、分享链接等方式将上述第一路线发送给亲朋好友，使各个亲朋好友根据自己的起点站分别按照各自的路线到达上述目标终点。节省了除上述用户外其他亲朋好友的搜索时间，提高了出行的便捷感。
需要注意的是，因为从多个起点分别到目标终点的时间是不一样的，为了大家能够在同一时间段到达上述目标终点，终端还可以根据每个起点站到目标终点的时间来为每个起点站的用户设置出发时间，比如耗时最长路线的用户出发时间为9:00am，耗时最短路线的用户出发时间为9:20am等。
具体的，当t2-t1≤δta或t2-t1≤t1·a％时，确定上述用户出行路线为上述第二路线，可以理解的是，当确定上述用户的出行路线为第二路线时，在终端屏幕上会显示从多个起点站分别先到达预设汇合站，然后一同前往目标终点的路线，此时，上述用户可以通过截图、分享链接等方式将上述第二路线发送给亲朋好友，使各个亲朋好友根据自己的起点站分别按照各自的路线先到达上述预设汇合站，在预设汇合站相遇后一同前往目标终点。这种出行方式既节省了除上述用户外其他亲朋好友的搜索时间，提高了出行的便捷感，也增加了上述用户与亲朋好友相处的时间，提高用户出行的幸福感，减少独自出行过程中的枯燥感。
需要注意的是，因为从多个起点分别到预设汇合站的时间是不一样的，为了大家能够在同一时间段到达上述预设汇合站，终端还可以根据每个起点站到预设汇合站的时间来为每个起点站的用户设置出发时间，比如耗时最长路线的用户出发时间为9:00am，耗时最短路线的用户出发时间为9:20am等。
可选的，预设汇合站可由以下方法确定：
在获取上述站点特征集合，即获取每个站点对应的特征后，根据用户的出行意愿特征集合确定出行意愿特征站点p＝(p1,p2...pn)，然后利用haversine公式，计算每个出行意愿特征的站点到上述终点站e的距离dep，即：
或者在获取上述站点特征集合，即获取每个站点对应的特征后，根据用户的兴趣特征集合确定兴趣特征站点u＝(u1,u2...un)，然后利用haversine公式，计算每个兴趣特征的站点到上述终点站e的距离deu，即：
需要说明的是，预设汇合站的选取是离终点站比较近的地方。其原因是为了减少每个人因为先到预设汇合站，再由预设汇合站去往目的地产生的额外路程，同时将预设汇合站离终点站比较近还可以使预设汇合站与终点站在同一路线上进而减少换乘，降低了每位用户的路线复杂度。可选的，预设汇合站的选取还可以由本领域技术人员根据具体情况来设定。
本发明实施例提供的一种多人出行路线规划方法，通过用户输入的多个起点和一个终点，基于用户的出行意愿或历史行为确定目标商家，然后根据所耗时长向用户提供中转或直达方案。本发明通过出行意愿或历史行为提高用户出行的便捷感，通过提供中转方案增加用户出行的幸福感，提高了用户体验。
需要说明的是，以上方法各具体的实施方式，即可单独实施，也可部分或者全部结合后实施，具体采用何种实施方式，可以由本领域技术人员来确定，本发明在此不作具体限定。
相应于上面的方法实施例，本发明实施例还提供了一种多人出行路线规划系统，包括：
站点获取单元301，用于获取用户输入的至少两个起点站和一个终点站；
匹配单元302，用于获取上述用户的偏好数据，获取上述终点站第一预设范围内的商家信息，根据上述商家信息和上述偏好数据，选择与上述偏好数据匹配的商家作为第一商家，并将上述第一商家的地址作为目标终点；其中，上述用户的偏好数据包括用户的出行意愿特征集合或用户的历史行为数据；
统计单元303，用于统计从上述至少两个起点站直接到上述目标终点所用时间中的最大值t1，以及从上述至少两个起点站到达一预设汇合站所用时间中的最大值，与从上述预设汇合站到上述目标终点所用时间之和t2；
路线确定单元304，用于根据上述t1和上述t2的大小关系，以及预设选取规则，确定用户出行路线，其中，上述用户出行路线包括：从上述至少两个起点站分别直接到上述目标终点的第一路线；或从上述至少两个起点站分别到达上述预设汇合站，再从上述预设汇合站到上述目标终点的第二路线。
在本发明的一种实施例中，上述商家信息包括商家的名称、商家的经纬度、商家的特征集合、商家的地址、商家的评论数目和评论，进一步的，还包括商家类型、离商家最近的站点、平均消费价格、商家联系方式等。
在本发明的一种实施例中，上述用户的历史行为数据包括：用户的身份标识、用户的常用起点站、用户的常用终点站、用户的兴趣特征集合和用户的出行时间等。
具体的，系统根据用户的常用终点站第一预设范围内的预设商家的商家信息确定常用终点站特征，并将出现次数在预设第二范围内的常用终点站特征作为用户的兴趣特征，构成用户的兴趣特征集合。
在本发明的一种实施例中，上述匹配单元302还包括特征集合确定单元3021(图中未标出)，上述特征集合确定单元3021具体用于确定预设商家的特征集合t和常用终点站特征集合ts。
具体的，获取上述预设商家的评论词集合c＝(c1,c2,...,ci,...)，ci为第i个评论词；当ci∈d且
在本发明的一种实施例中，上述特征集合确定单元3021还用于定期更新上述预设商家的特征集合和上述常用终点站特征集合。
在本发明的一种实施例中，上述匹配单元302具体用于：
对上述商家的特征集合与上述用户的出行意愿特征集合求交集，或对上述商家的特征集合与上述用户的兴趣特征集合求交集，将上述交集中的特征对应的商家作为第一商家。
在本发明的一种实施例中，上述路线确定单元304具体用于：
当t2-t1>δta且t2-t1>t1·a％时，确定上述用户出行路线为上述第一路线，当t2-t1≤δta或t2-t1≤t1·a％时，确定上述用户出行路线为上述第二路线，其中，δta为一预设时间值，a为一预设常数。
本发明实施例提供的一种多人出行路线规划系统，通过用户输入的多个起点和一个终点，基于用户的出行意愿或历史行为确定目标商家，然后根据所耗时长向用户提供中转或直达方案。本发明通过出行意愿或历史行为提高用户出行的便捷感，通过提供中转方案增加用户出行的幸福感，提高了用户体验。
本发明实施例还提供了一种电子设备，如图4所示，包括处理器401、通信接口402、存储器403和通信总线404，其中，处理器401，通信接口402，存储器403通过通信总线404完成相互间的通信，
存储器403，用于存放计算机程序；
处理器401，用于执行存储器403上所存放的程序时，实现如下步骤：
获取用户输入的至少两个起点站和一个终点站；
获取所述用户的偏好数据，获取所述终点站第一预设范围内的商家信息，根据所述商家信息和所述偏好数据，选择与所述偏好数据匹配的商家作为第一商家，并将所述第一商家的地址作为目标终点；其中，所述用户的偏好数据包括用户的出行意愿特征集合或用户的历史行为数据；
统计从所述至少两个起点站直接到所述目标终点所用时间中的最大值t1，以及从所述至少两个起点站到达一预设汇合站所用时间中的最大值，与从所述预设汇合站到所述目标终点所用时间之和t2；
根据所述t1和所述t2的大小关系，以及预设选取规则，确定用户出行路线，其中，所述用户出行路线包括：从所述至少两个起点站分别直接到所述目标终点的第一路线；或从所述至少两个起点站分别到达所述预设汇合站，再从所述预设汇合站到所述目标终点的第二路线。
本发明实施例提供的一种电子设备，通过用户输入的多个起点和一个终点，基于用户的出行意愿或历史行为确定目标商家，然后根据所耗时长向用户提供中转或直达方案。本发明通过出行意愿或历史行为提高用户出行的便捷感，通过提供中转方案增加用户出行的幸福感，提高了用户体验。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，eisa)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory，nvm)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统、电子设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。