一种基于用户出行轨迹获取通勤路线的方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及智能识别技术领域，尤其涉及一种基于用户出行轨迹获取通勤路线的方法及装置。
【背景技术】
[0002]在各类用车业务中，比如顺风车或拼车等业务中，用户的通勤需求占据很重要的市场份额。向用户推送通勤用车订单前，需要根据订单出行路线和用户实际出行路线的匹配程度来决定是否给用户推送订单。然而，在现有注册程序中，不会让用户提供完整的通勤路线，其中一部分用户会提供住宅地址和公司地址。另一部份用户通常不会提供住宅地址和公司地址。为了更好的满足用户的通勤需求，在推送通勤订单前，需要获取用户上下班的通勤路线。
[0003]现有技术并未提供能够自动且准确获取用户上下班通勤路线的方法，使得用户的实际通勤路线和订单推送的通勤路线差异很大，使得推送的通勤订单不能满足用户的实际需要。
【发明内容】
[0004]有鉴于此，本发明实施例提供一种基于用户出行轨迹获取通勤路线的方法及装置，以提高确定用户实际通勤路线的准确性。
[0005]第一方面，本发明实施例提供了一种基于用户出行轨迹获取通勤路线的方法，所述方法包括:
[0006]获取未知通勤路线用户的历史出行轨迹数据；
[0007]根据所述历史出行轨迹数据确定所述未知通勤路线用户的住宅位置、公司位置和通勤途经路段；
[0008]根据所述住宅位置、公司位置、通勤途经路段和所述历史出行轨迹数据确定所述未知通勤路线用户的通勤路线。
[0009]第二方面，本发明实施例还提供了一种基于用户出行轨迹获取通勤路线的装置，所述装置包括:
[0010]数据获取模块，用于获取未知通勤路线用户的历史出行轨迹数据；
[0011]关键数据确定模块，用于根据所述历史出行轨迹数据确定所述未知通勤路线用户的住宅位置、公司位置和通勤途经路段；
[0012]通勤路线确定模块，用于根据所述住宅位置、公司位置、通勤途经路段和所述历史出行轨迹数据确定所述未知通勤路线用户的通勤路线。
[0013]本发明实施例提供的基于用户出行轨迹获取通勤路线的方法及装置，利用用户的历史出行轨迹数据获取用户的通勤路线，使得获取的通勤路线与用户实际的通勤路线吻合度更好、匹配度更高，将获取的通勤路线作为订单路线，提高了用车类应用程序向用户推送订单的成功率。
【附图说明】
[0014]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
[0015]图1为本发明实施例一提供的一种基于用户出行轨迹获取通勤路线的方法的流程图；
[0016]图2为本发明实施例一提供的处理历史出行轨迹数据的方法的流程图；
[0017]图3为本发明实施例二提供的一种基于用户出行轨迹获取通勤路线的方法的流程图；
[0018]图4为本发明实施例三提供的一种基于用户出行轨迹获取通勤路线的方法的流程图；
[0019]图5为本发明实施例四提供的一种基于用户出行轨迹获取通勤路线的方法的流程图；
[0020]图6为本发明实施例四提供的未连通轨迹街道连通示意图；
[0021]图7为本发明实施例五提供的一种基于用户出行轨迹获取通勤路线的方法的流程图；
[0022]图8为本发明实施例六提供的一种基于用户出行轨迹获取通勤路线的装置的结构图。
【具体实施方式】
[0023]下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。
[0024]实施例一
[0025]图1为本发明实施例一提供的一种基于用户出行轨迹获取通勤路线的方法的流程图。本实施例可适用于想要获取未知通勤路线用户的通勤路线的情况。通勤路线一般是用户的家和公司之间的路线，或者也可以理解为是用户在某一个时期(数月)所频繁使用的路线。该方法可以由基于用户出行轨迹获取通勤路线的装置来执行，其中该装置可以由软件和/或硬件来实现，该装置通常可配置在服务器中。参考图1，本实施例提供的基于用户出行轨迹获取通勤路线的方法具体可以包括如下:
[0026]S110、获取未知通勤路线用户的历史出行轨迹数据。
[0027]其中，历史出行轨迹数据为通过互联网或各应用程序客户端采集的用户历史位置信息汇总得到的数据。例如，用户使用购物客户端进行自身定位的位置数据，使用地图客户端进行导航的导航路线等，均可作为历史出行轨迹数据；用户在互联网进行账户注册时填写的位置数据。获取历史出行轨迹数据可以是获取未知通勤路线用户在预设时间间隔内的历史出行轨迹数据或者获取未知通勤路线用户在预设出行次数内的历史出行轨迹数据，具体的预设时间间隔和预设出行次数可以根据实际情况进行限定。
[0028]S120、根据所述历史出行轨迹数据确定所述未知通勤路线用户的住宅位置、公司位置和通勤途经路段。
[0029]示例性的，住宅位置为通过历史出行轨迹数据直接或间接得到的用户住宅的位置信息，优选为地图中的一个坐标点；公司位置为通过历史出行轨迹数据直接或间接得到的用户公司的位置信息，优选为地图中的一个坐标点。对于用户频繁使用的路线来说，住宅位置和公司位置实际上即为频繁使用路线的两个端点。对于有特定生活规律的用户来说，频繁使用的路线可能不止一条，则住宅位置和公司位置也可以不止一个。通勤途经路段为通过历史出行轨迹数据直接或间接得到的经过通勤路线的一段位置信息，优选为地图中两个路口之间的路段，或者为电子地图中最小的路段矢量单位，每个未知通勤路线用户可以有多个通勤途经路段。
[0030]S130、根据所述住宅位置、公司位置、通勤途经路段和所述历史出行轨迹数据确定所述未知通勤路线用户的通勤路线。
[0031]示例性的，通勤路线确定方式可以是在历史出行轨迹数据中获取住宅位置和公司位置间的全部连通路径，按照设定策略从连通路径中确定概率大的路线作为通勤路线。
[0032]本发明实施例一提供的基于用户出行轨迹获取通勤路线的方法，通过利用未知通勤路线用户的历史出行轨迹数据确定未知通勤路线用户的住宅位置、公司位置以及通勤途经路段，进而确定未知通勤路线用户的通勤路线，将确定的通勤路线作为用车类应用程序的订单路线，使得订单路线与用户的实际通勤路线匹配度高，提高了推送订单的成功率。
[0033]在上述技术方案中，根据所述历史出行轨迹数据确定所述未知通勤路线用户的住宅位置、公司位置和通勤途经路段优选执行如下方法，参见图2，包括:
[0034]S121、将所述历史出行轨迹数据分成道路轨迹数据和非道路轨迹数据。
[0035]具体的，道路轨迹数据为历史出行轨迹数据中在道路上的位置数据集合，可表征未知通勤路线用户出行的轨迹路线。非道路轨迹数据为历史出行轨迹数据中除去道路轨迹外其余的位置数据集合，可表征未知通勤路线用户在建筑物内或露天场所等非道路上的位置信息。所谓道路，即为电子地图中的路段概念。
[0036]S122、根据所述道路轨迹数据确定所述未知通勤路线用户的通勤途经路段。
[0037]示例性的，通过道路轨迹数据可以确定未知通勤路线用户的各通勤途经路段。确定方式可以是利用通勤途经路段识别器进行识别，其中通勤途经路段识别器为利用机器学习系统模型对已知通勤路线用户的通勤途经路段和非通勤途经路段训练得到的。确定方式还可以是根据道路轨迹数据的途经时间，选取在上班时间段和/或下班时间段的途经路段作为通勤途经路段。
[0038]S123、根据所述非道路轨迹数据确定所述未知通勤路线用户的住宅位置和公司位置。
[0039]示例性的，通过非道路轨迹数据可以确定未知通勤路线用户的住宅位置和公司位置。确定方式可以是获取未知通勤路线用户提供的住宅位置和公司位置。确定方式也可以是利用位置识别器进行识别，其中位置识别器为利用机器学习系统模型对已知住宅位置和公司位置用户的住宅位置簇、公司位置簇和无效位置簇进行训练得到的，其中所述住宅位置簇、公司位置簇和无效位置簇是通过对已知住宅位置和公司位置用户的非道路轨迹数据聚类得到。确定方式还可以是获取用户在工作时间段密集出现的区域，将在商业区的最密集位置标记为公司位置，获取用户在非工作时间段密集出现的区域，将在居民区的最密集位置标记为住宅位置。
[0040]实施例二
[0041]本实施例以上述实施例为基础提供了一种基于用户出行轨迹获取通勤路线的方法。图3为本发明实施例二提供的一种基于用户出行轨迹获取通勤路线的方法的流程图。参考图3，本发明实施例提供的基于用户出行轨迹获取通勤路线的方法可以包括如下:
[0042]S210、获取未知通勤路线用户的历史出行轨迹数据。