专利名称：用于抽取用户路线选择偏好的方法和系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及导航领域，具体涉及一种用户路线选择偏好的计算方法和系统。
背景技术：
当用户规划出行路线时，通常需要权衡考虑每条路线的代价(例如距离、时间、舒适度、安全性、节能性等)，以选择最适合自身的出行路线。在现实生活中，用户往往要同时考虑好几个代价，并赋予每个代价不同的优先级别(即权重)。现有技术中存在一些基于用户偏好的个性化路线规划方法。有些方法所获得的结果是用户关心的路线、用户的驾驶速度等，有些方法要求用户预先定义所关心的路线代价。即，首先需要用户指定自己关心的路线代价和重要程度(通常有四个级别:非常重要、重要、一般、不重要)，然后根据每次用户路线选择的结果来预测下次的路线。然而，在实际应用中，让用户自己来准确地描述这种具有多个代价(每个代价具有相应的权重)的路线选择偏好是非常困难的。此外，由于人为地将代价的重要程度划分为固定的几个级别，使得用户的路线选择偏好的精确度不高。进一步地，用户的路线选择偏好可能随着时间和地域的改变而发生变化。因此，需要一种能够自动地抽取用户的路线选择偏好的技术方案，其不需要用户预先定义所关心的路线代价，并且能够使用户偏好的计算结果更加精确。
发明内容
根据本发明的一个方面，提供了一种用于抽取用户的路线选择偏好的系统，包括:关键路线分析单元，被配置为分析所有用户的历史路线以获得关键路线及其代价；以及用户偏好抽取单元，被配置为根据关键路线及其代价以及特定用户的历史路线来获得所述特定用户的特征路线及其代价，并根据所述特定用户的特征路线及其代价来抽取所述特定用户的路线选择偏好。优选地，关键路线分析单元包括:关键路线抽取子单元，通过计算任意节点对之间所有用户的历史路线的个数来选择关键节点对，并根据所选择的关键节点对来抽取关键路线；以及关键路线代价计算子单元，被配置为对关键路线进行分组，针对每一个代价而计算相同组中的关键路线的代价值。优选地，用户偏好抽取单元包括:特征路线抽取子单元，被配置为根据特定用户的历史路线，从关键路线中抽取所述特定用户的特征路线；以及用户偏好计算子单元，被配置为根据特定用户的特征路线的代价来计算所述特定用户的路线选择偏好的权重，并根据所述权重来计算所述特定用户的路线选择偏好。优选地，关键路线抽取子单元被配置为:如果两个节点之间存在两条以上的不同路线，则将所述两个节点选择作为关键节点对；以及如果关键节点对所表示的路线中有两条或两条以上路线的出现频率大于第一阈值，则将所述路线作为关键路线。优选地，关键路线代价计算子单元被配置为:将具有相同起点和终点的关键路线分为一组，针对每一个代价而计算相同组中的关键路线的代价值，并对计算得到的代价值进行比较以将代价赋予关键路线。优选地，关键路线代价计算子单元被配置为:如果代价值是数值型，则向具有最优值的关键路线赋予所述代价；如果代价值是非数值型，则向每条关键线路赋予所述代价。优选地，特征路线抽取子单元被配置为:在特定用户的历史路线中，抽取与关键路线相同并且出现频率大于第二阈值的路段作为所述特定用户的特征路线。优选地，关键路线分析单元还包括第一路线分类子单元，被配置为将所有用户的历史路线按照特定规则进行分类，并将分类后的历史路线提供给所述关键路线抽取子单元。所述用户偏好抽取单元还包括第二路线分类子单元，被配置为将特定用户的历史路线按照所述特定规则进行分类，并将分类后的历史路线提供给所述特征路线抽取子单元。优选地，特定规则包括以下任意一种:一天内的不同时间段、日期类型或天气状况。优选地，用户偏好抽取单元还包括:第三路线分类子单元，被配置为将特定用户的历史路线按照地理区域进行分类，并将分类后的历史路线提供给所述特征路线抽取子单
J Li ο优选地，第三路线分类子单元被配置为:将地图划分为多个区域，根据特定用户的历史路线在区域内的总数和总行驶次数，将区域分类为活跃区域和非活跃区域。根据本发明的一个方面，提供了一种用于抽取用户的路线选择偏好的方法，包括:分析所有用户的历史路线，以获得关键路线及其代价；以及根据关键路线及其代价以及特定用户的历史路线来获得所述特定用户的特征路线及其代价，并根据所述特定用户的特征路线及其代价来抽取所述特定用户的路线选择偏好。优选地，分析所有用户的历史路线的步骤包括:通过计算任意节点对之间所有用户的历史路线的个数来选择关键节点对，并根据所选择的关键节点对来抽取关键路线；以及对关键路线进行分组，针对每一个代价而计算相同组中的关键路线的代价值。优选地，获得特征路线及其代价以及抽取特定用户的路线选择偏好的步骤包括:根据特定用户的历史路线，从关键路线中抽取所述特定用户的特征路线；以及根据特定用户的特征路线的代价来计算所述特定用户的路线选择偏好的权重，并根据所述权重来计算所述特定用户的路线选择偏好。优选地，选择关键节点对和抽取关键路线的步骤包括:如果两个节点之间存在两条以上的不同路线，则将所述两个节点选择作为关键节点对；以及如果关键节点对所表示的路线中有两条或两条以上路线的出现频率大于第一阈值，则将所述路线作为关键路线。优选地，对关键路线进行分组和计算关键路线的代价值的步骤包括:将具有相同起点和终点的关键路线分为一组，针对每一个代价而计算相同组中的关键路线的代价值，并对计算得到的代价值进行比较以将代价赋予关键路线。优选地，对计算得到的代价值进行比较的步骤包括:如果代价值是数值型，则向具有最优值的关键路线赋予所述代价；如果代价值是非数值型，则向每条关键线路赋予所述代价。优选地，抽取特征路线的步骤包括:从特定用户的历史路线中，抽取与关键路线相同并且出现频率大于第二阈值的路段作为所述特定用户的特征路线。
优选地，该方法还包括:在抽取关键路线之前，将所有用户的历史路线按照特定规则进行分类；在抽取特征路线之前，将特定用户的历史路线按照所述特定规则进行分类。优选地，所述特定规则包括以下任意一种:一天内的不同时间段、日期类型或天气状况。优选地，该方法还包括:在抽取特征路线之前，将特定用户的历史路线按照地理区域进行分类。优选地，所述分类步骤包括:将地图划分为多个区域，根据特定用户的历史路线在区域内的总数和总行驶次数，将区域分类为活跃区域和非活跃区域。根据本发明的系统和方法能够从历史数据中自动抽取用户的路线选择偏好，无需用户预先设定自己的偏好。本发明还能够按照不同的规则对用户的路线偏好选择做出调整，以便更加准确地计算用户偏好。另外，本发明能够根据用户对不同区域的熟悉程度来抽取相应的路线偏好，从而能够提供个性化的路线选择。
通过下文结合附图的详细描述，本发明的上述和其它特征将会变得更加明显，其中:图1是示出了根据本发明第一实施例的用于抽取用户的路线选择偏好的系统的框图；图2是示出了图1中的关键路线分析单元的框图；图3中示出了图2中的关键路线抽取子单元抽取的关键路线的一个示例；图4示出了关键路线代价计算子单元计算关键路线的代价的一个示例；图5是示出了图1中的用户偏好抽取单元的框图；图6示出了特征路线抽取子单元抽取特征路线的一个示例；图7示出了用户偏好计算子单元抽取特定用户的路线选择偏好的一个示例；图8是示出了根据本发明第二实施例的用于抽取用户的路线选择偏好的系统的框图；图9是示出了根据本发明第三实施例的用户偏好抽取单元的框图；图10示出了第三路线分类子单元划分地理区域的一个示例；以及图11是示出了根据本发明的用于抽取用户的路线选择偏好的方法的流程图。
具体实施例方式下面，通过结合附图对本发明的具体实施例的描述，本发明的原理和实现将会变得明显。应当注意的是，本发明不应局限于下文所述的具体实施例。另外，为了简便起见，省略了与本发明无关的公知技术的详细描述。第一实施例图1是示出了根据本发明第一实施例的用于抽取用户的路线选择偏好的系统10的框图。如图1所示，系统10包括关键路线分析单元110和用户偏好抽取单元120。关键路线分析单元110接收所有用户的历史数据作为输入，并基于输入的历史数据来分析关键路线。在本实施例中，关键路线分析单元110分析所有用户的历史路线，以获得关键路线及其代价。其中，关键路线是同时满足如下两个条件的路线:(I)出现频率高于阈值；以及(2)对于一条关键路线，必定存在至少一条与其起点和终点相同的其它关键路线。下面结合附图2来详细描述图1中的关键路线分析单元110的结构和操作。图2是示出了图1中的关键路线分析单元110的框图。如图2所示，关键路线分析单元110包括关键路线抽取子单元1100和关键路线代价计算子单元1200。关键路线抽取子单元1100通过计算任意节点对之间所有用户的历史路线的个数来选择关键节点对，并根据所选择的关键节点对来抽取关键路线。具体地，在本实施例中，关键路线抽取子单元1100针对所有用户的历史路线中的每一条路线计算其出现次数。这里，一条路线的出现频率是指该路线在历史数据中出现的次数。在此基础上，关键路线抽取子单元1100构建N*N节点矩阵，其中N是历史数据中所包含的路线中的节点的总数。该节点例如可以是地图中路线的交叉点，或者是地图中的特定建筑物，等等。关键路线抽取子单元1100计算N*N节点矩阵中所有元素的值，该值用于记录经过任两个节点之间的路线的个数。例如，假设该N*N节点矩阵为MA，则MA[I，J]的值是从节点I到节点J的路线的个数，其中相同的路线只统计一次。然后，关键路线抽取子单元1100根据计算得到的N*N节点矩阵来选择关键节点对。在本申请中，如果MA[I，J] >=2，即从节点I到节点J之间存在两条或两条以上的不同路线时，I和J被称为是一对关键节点对，记为(I，J)。关键路线抽取子单元1100根据所选择的关键节点对之间的路线的频率来抽取关键路线。关键路 线的频率必定满足频率阈值fthd。例如，假设针对关键节点对(I，J)，存在路线R1(I，J)、R2(I，J)和R3(I，J)。如果这些路线R1-R3的出现频率都大于指定的频率域值 fthd,即，满足Freq(Rl (I, J)) > = fthd,Freq(R2 (I, J)))) > = fthd,Freq(R3 (I, J)) >=fthd，那么这些路线R1(I，J)、R2(I，J)和R3(I，J)都是关键路线，其中，Freq(Ri (I，J))表示路线Ri(I，J)的出现频率。相反，如果只有Freq (Rl (I，J)) > = fthd和Freq (R2 (I，J)) >= fthd，且 Freq(R3(I，J)) < fthd 那么只有路线 Rl (I，J)和 R2(I，J)为关键路线。如果只有一条路线的出现频率大于阈值fthd(例如Freq(R1 (I7J)) >= fthd,Freq(R2 (I,J)) < fthd,Freq(R3 (I, J)) < fthd)，由于不满足上文中的关键路线的条件(2)，所以在此情况下不存在关键路线。图3中示出了关键路线抽取子单元1100抽取的关键路线的一个示例。如图3所示，假设历史数据中存在4条历史路线:R1、R2、R3和R4。其中，Rl依次经过节点A、B、C、D、E，R2依次经过三个节点A、F、C，R3依次经过节点H、A、B、C、I，R4依次经过节点A、F、C、G。关键路线抽取子单元1100计算得到R1、R2、R3、R4在历史数据中的出现频率分别为10、8、7、12。本示例中的9*9节点矩阵(历史路线中的节点总数是9)如下表I所示:
权利要求
1.一种用于抽取用户的路线选择偏好的系统，包括: 关键路线分析单元，被配置为:分析所有用户的历史路线以获得关键路线及其代价；以及 用户偏好抽取单元，被配置为:根据关键路线及其代价以及用户的历史路线来获得所述用户的特征路线及其代价，并根据所述用户的特征路线及其代价来抽取所述用户的路线选择偏好。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述关键路线分析单元包括: 关键路线抽取子单元，被配置为:通过计算任意节点对之间所有用户的历史路线的个数来选择关键节点对，并根据所选择的关键节点对来抽取关键路线；以及 关键路线代价计算子单元，被配置为:对关键路线进行分组，针对每一个代价而计算相同组中的关键路线的代价值。
3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述用户偏好抽取单元包括: 特征路线抽取子单元，被配置为:根据用户的历史路线，从关键路线中抽取所述用户的特征路线；以及 用户偏好计算子单元，被配置为:根据用户的特征路线的代价来计算所述用户的路线选择偏好的权重，并根据所述权重来计算所述用户的路线选择偏好。
4.根据权利要求2所述的系统，其中，所述关键路线抽取子单元被配置为:如果两个节点之间存在两条以上的不同路线，则将所述两个节点选择作为关键节点对；以及如果关键节点对所表示的路线中有两条或两条以上路线的出现频率大于第一阈值，则将所述路线作为关键路线。
5.根据权利要求2所述的系统，其中，所述关键路线代价计算子单元被配置为:将具有相同起点和终点的关键路线分为一组，针对每一个代价而计算相同组中的关键路线的代价值，并对计算得到的代价值进行比较以将代价赋予关键路线。
6.根据权利要求5所述的系统，其中，所述关键路线代价计算子单元被配置为:如果代价值是数值型，则向具有最优值的关键路线赋予所述代价；如果代价值是非数值型，则向每条关键线路赋予所述代价。
7.根据权利要求3所述的系统，其中，所述特征路线抽取子单元被配置为:在用户的历史路线中，抽取与关键路线相同并且出现频率大于第二阈值的路段作为所述用户的特征路线。
8.根据权利要求2或3所述的系统，其中， 所述关键路线分析单元还包括:第一路线分类子单元，被配置为将所有用户的历史路线按照特定规则进行分类，并将分类后的历史路线提供给所述关键路线抽取子单元； 所述用户偏好抽取单元还包括:第二路线分类子单元，被配置为将用户的历史路线按照所述特定规则进行分类，并将分类后的历史路线提供给所述特征路线抽取子单元。
9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述特定规则包括以下任意一种:一天内的不同时间段、日期类型或天气状况。
10.根据权利要求3所述的系统，其中，所述用户偏好抽取单元还包括: 第三路线分类子单元，被配置为将用户的历史路线按照地理区域进行分类，并将分类后的历史路线提供给所述特征路线抽取子单元。
11.根据权利要求10所述的系统，其中，所述第三路线分类子单元被配置为:根据用户的历史路线在区域内的总数和总行驶次数，将区域分类为活跃区域和非活跃区域。
12.一种用于抽取用户的路线选择偏好的方法，包括: 分析所有用户的历史路线，以获得关键路线及其代价；以及 根据关键路线及其代价以及用户的历史路线来获得所述用户的特征路线及其代价，并根据所述用户的特征路线及其代价来抽取所述用户的路线选择偏好。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，分析所有用户的历史路线的步骤包括: 通过计算任意节点对之间所有用户的历史路线的个数来选择关键节点对，并根据所选择的关键节点对来抽取关键路线；以及 对关键路线进行分组，针对每一个代价而计算相同组中的关键路线的代价值。
14.根据权利要求12所述的方法，其中，获得特征路线及其代价以及抽取用户的路线选择偏好的步骤包括: 根据用户的历史路线，从关键路线中抽取所述用户的特征路线；以及 根据用户的特征路线的代价来计算所述用户的路线选择偏好的权重，并根据所述权重来计算所述用户的路线选择偏好。
15.根据权利要求13所述的方法，其中，选择关键节点对和抽取关键路线的步骤包括:如果两个节点之间存在两条以上的不同路线，则将所述两个节点选择作为关键节点对；以及如果关键节点对所表示的路线中有两条或两条以上路线的出现频率大于第一阈值，则将所述路线作为关键路线。
16.根据权利要求13所述的方法，其中，对关键路线进行分组和计算关键路线的代价值的步骤包括:将具有相同起点和终点的关键路线分为一组，针对每一个代价而计算相同组中的关键路线的代价值，并对计算得到的代价值进行比较以将代价赋予关键路线。
17.根据权利要求16所述的方法，其中，对计算得到的代价值进行比较的步骤包括:如果代价值是数值型，则向具有最优值的关键路线赋予所述代价；如果代价值是非数值型，则向每条关键线路赋予所述代价。
18.根据权利要求14所述的方法，其中，抽取特征路线的步骤包括:从用户的历史路线中，抽取与关键路线相同并且出现频率大于第二阈值的路段作为所述用户的特征路线。
19.根据权利要求13或14所述的方法，还包括: 在抽取关键路线之前，将所有用户的历史路线按照特定规则进行分类； 在抽取特征路线之前，将用户的历史路线按照所述特定规则进行分类。
20.根据权利要求19所述的方法，其中，所述特定规则包括以下任意一种:一天内的不同时间段、日期类型或天气状况。
21.根据权利要求14所述的方法，还包括: 在抽取特征路线之前，将用户的历史路线按照地理区域进行分类。
22.根据权利要求21所述的方法，其中，所述分类步骤包括:将地图划分为多个区域，根据用户的历史路线在区域 内的总数和总行驶次数，将区域分类为活跃区域和非活跃区域。
全文摘要
本发明提供了一种用于抽取用户的路线选择偏好的系统。该系统包括关键路线分析单元，被配置为分析所有用户的历史路线以获得关键路线及其代价；以及用户偏好抽取单元，被配置为根据关键路线及其代价以及特定用户的历史路线来获得所述特定用户的特征路线及其代价，并根据所述特定用户的特征路线及其代价来抽取所述特定用户的路线选择偏好。本发明还提供了一种用于抽取用户的路线选择偏好的方法。本发明能够从历史数据中自动抽取用户的路线选择偏好，无需用户预先设定自己的偏好。
文档编号G01C21/20GK103217166SQ201210022070
公开日2013年7月24日 申请日期2012年1月21日 优先权日2012年1月21日
发明者李曼, 胡卫松, 刘晓炜 申请人:日电(中国)有限公司