CN103488758A - 兴趣点搜索方法及导航方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种兴趣点搜索方法及导航方法，该搜索方法包括对兴趣点进行预分类，并确定每一个兴趣点类型各自对应的关键属性，获取兴趣点关键词，确定与上述兴趣点关键词相匹配的兴趣点类型，根据所确定的兴趣点类型对应的关键属性对所确定的兴趣点类型中的兴趣点进行排序。本发明解决了相关技术中用户不熟悉目的地的情况下无法为用户找到适合的兴趣点的问题，具有找到更加适合用户的兴趣点，减少用户的出行成本，增强用户出行体验的效果。

Description

兴趣点搜索方法及导航方法

技术领域

本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种兴趣点搜索方法及导航方法。

背景技术

许多导航产品制造商提供各种样式的导航系统，使得移动智能终端用户可以通过导航系统找到与商业机构或其他地点相关的各种兴趣点，上述兴趣点可显示在导航屏幕上，并且还可以向用户建议路线，引导用户最终到达那些位置。这种导航系统允许用户输入地点信息，比如商场名称、饭店名称、道路名称等，在此情况下导航系统利用在导航屏幕上的道路显示和/或声音指令将用户引导到那个位置。

相关技术中，如果用户在不熟悉的区域内并且希望找到某个商业机构或其他地点，用户可以利用导航系统获取用户想要寻找的商业机构或其他地点，并且导航系统可以提供到该商业机构的指引，然而，导航系统往往不能提供关于那些商业机构的详细情况。比如，关于该商业机构是否营业、等级如何，是否有合适的停车场，停车场是否有空闲的车位，费用，交通成本等信息，而且，导航系统通常只会给出用户所搜索的商业机构的信息，不能提供其他同类的选择。

针对相关技术中用户不熟悉目的地的情况下无法为用户找到适合的兴趣点的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明提供了一种兴趣点搜索方法及导航方法，以至少解决上述问题。

根据本发明的一个方面，提供了一种兴趣点搜索方法，包括对兴趣点进行预分类，并确定每一个兴趣点类型各自对应的关键属性；获取兴趣点关键词，确定与所述兴趣点关键词相匹配的兴趣点类型；根据所确定的兴趣点类型对应的关键属性对所确定的兴趣点类型中的兴趣点进行排序。

可选地，对包括多个关键属性的兴趣点类型，将各关键属性的评价值与沿各自方向的趋势变化相关联，对各兴趣点，按各方向的趋势变化进行综合排序。

可选地，所述关键属性包括以下至少之一：价格，折扣，质量，服务，距离，环境，停车场信息。

可选地，对所确定的兴趣点类型中的兴趣点进行排序包括：结合路线相关的评价属性对所确定的兴趣点类型中的兴趣点进行综合排序。

可选地，所述路线相关的评价属性包括以下至少之一：天气信息及交通信息。

可选地，对所确定的兴趣点类型中的兴趣点进行排序包括：结合用户偏好对所确定的兴趣点类型中的兴趣点进行综合排序，其中，所述用户偏好是根据用户预先设定的偏好和/或用户的历史搜索轨迹获取的。

可选地，对符合所述用户偏好的兴趣点进行优先排序。

可选地，结合所述用户偏好对所确定的兴趣点类型中的兴趣点进行综合排序包括：设置与所述用户偏好对应的加权系数；根据加权评分的结果对所确定的兴趣点类型中的兴趣点进行综合排序。

可选地，还包括：获取兴趣点关键词中的目的地信息；根据所确定的兴趣点类型对应的关键属性对所确定的兴趣点类型中的兴趣点进行排序包括：对所确定的兴趣点类型中与目的地信息相匹配的兴趣点进行排序。

根据本发明的另一方面，提供了一种导航方法，包括：在导航前进行兴趣点搜索，以及基于用户对兴趣点的选择进行路线规划；或者，在导航过程中进行兴趣点搜索，以及基于用户对兴趣点的选择进行路线规划的调整；所述兴趣点搜索采用上述第一至九项中任一项所述的兴趣点搜索方法。

通过本发明，采用对兴趣点进行预分类，并确定每一个兴趣点类型各自对应的关键属性，获取兴趣点关键词，确定与所述兴趣点关键词相匹配的兴趣点类型，根据所确定的兴趣点类型对应的关键属性对所确定的兴趣点类型中的兴趣点进行排序，解决了相关技术中用户不熟悉兴趣点的情况下无法为用户找到适合的目的地的问题，进而达到了找到更加适合用户的兴趣点，减少用户的出行成本，增强用户出行体验的效果。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的兴趣点搜索方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的兴趣点搜索方法的架构实现示意图；

图3是根据本发明实施例的多边形评价体系的示意图；

图4是根据本发明实施例的导航方法的流程示意图；

图5是根据本发明实施例的另一种导航方法的流程示意图；以及

图6是根据本发明实施例的导航方法中的兴趣点检索的流程示意图。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

图1是根据本发明实施例的兴趣点搜索方法的流程图，如图1所示，该流程包括以下步骤：

步骤S102，检测到用户输入的目的地。

用户可以通过触控、声音、文字等输入方式输入用户想要去的目的地。本实施例中，用户输入的目的地相当于兴趣点关键词。

步骤S104，查找目的地。

根据用户输入的目的地，查找相应的目的地信息。

步骤S106，判断目的地是否唯一确定。

判断用户输入的目的地是否是唯一确定目的地。所谓唯一确定目的地是指用户想要去的目的地是唯一的、明确的，没有其他选择，比如，上海浦东国际机场，上海市杨浦区大连路538号，上海市大连路与昆明路交叉口等。

如果目的地唯一确定，执行步骤S120，否则执行步骤S108。

步骤S108，确定目的地类型。

如果不是唯一确定的目的地，比如，肯德基，星巴克等，系统将判断出该目的地是属于哪一种系统的预分类类型，即确定兴趣点类型。

步骤S110，确定关键属性。

系统根据预分类地点类型，选择出与该类型地点相符的关键属性，即选择所确定的兴趣点类型对应的关键属性。比如，当目的地是餐饮地点类型时，口味、价格、环境、服务等是与它相符的关键属性。

步骤S112，根据用户偏好确定关键属性的加权值。

系统根据用户的偏好，确定每一个关键属性的加权值，执行步骤S116。

在执行步骤S110～112的同时，系统还可以同时执行步骤S114。

步骤S114，查找相同类型的其他地点。

系统可以查找出在某一区域内的所有与用户输入的目的地类型相同的其他地点。

步骤S116，进行综合排序。

系统根据地点类型对应的关键属性，以及与路线相关的评价属性和用户自身偏好，对这些地点进行综合评比，并根据综合评分结果对所有地点进行排序。其中，与路线相关的评价属性可以是距离、路况、天气等，用户自身偏好可以是经常去的店、口味、消费级别等。

步骤S118，显示排序信息。

显示排序信息，之后结束本流程。

步骤S120，确定到达该目的地的最佳路线及最佳出行时间。

根据用户偏好，以及路况、天气、时间等属性为用户选择出最佳的出行时间及出行路线。

步骤S122，显示所确定的最佳路线及最佳出行时间。

图2是根据本发明实施例的兴趣点搜索方法的架构实现示意图，如图2所示，其包括人机接口202(Human Machine Interface，简称为HMI)，目的地识别单元204（DestinationRecognition Component），地点分类单元206（Place Classification Component）,分级模块210（Grade Component），用户偏好模块208(User Preferences Component)。

人机接口202用于接收用户输入的关键词，该关键词可以是一个也可以是多个，可以是模糊的也可以是精确的。比如，用户可以通过触控、声音、手势操作等输入方式输入想要去的目的地。相应地，人机接口210可以是触摸屏、麦克风、具有手势识别功能的摄像装置等。

目的地识别单元204对接收到的关键词进行识别，确定最终的关键词并将所确定的关键词发送给地点分类单元206。由于人机接口202传送过来的关键词可能是精确的，但也可能是模糊的，因此需要目的地识别单元204对所接收到的关键词进行识别，得到清楚明确的目的地信息，也就是最终的关键词。在辨识出用户想要去的目的地即清楚明确的目的地之后，判断此目的地是否是唯一确定目的地。所谓唯一确定目的地是指用户想要去的目的地是唯一的、明确的，没有其他选择，比如，上海浦东国际机场，上海市杨浦区大连路538号，上海市大连路与昆明路交叉口等。如果目的地是唯一确定的，则可以直接根据用户偏好，以及与路线相关的评价属性为用户选择出最佳的出行时间及出行路线。其中，与路线相关的评价属性可以包括路况、天气、时间等属性。

地点分类单元206预先对兴趣点进行预分类，并预先确定每一个兴趣点类型的关键属性。比如，可以将地点相关的兴趣点进行如下分类：加油站、停车场、餐饮、住宿、购物、旅行、交通、金融、休闲娱乐、汽车服务、科教文化、医院、政府机构、公共设施等。而例如加油站类的地点的关键属性可以包括以下至少之一：价格、折扣、油品、距离、场地、服务。在接收到目的地识别单元204发送的关键词后，根据该关键词，查询并得到与所述关键词匹配的兴趣点类型，并将查询得到的兴趣点类型和该兴趣点类型的关键属性发送给分级单元210。也就是说，地点分类单元206接收到关键词后，根据该关键词判断用户输入的目的地属于哪一预分的兴趣点类型，并调出所确定的兴趣点类型的关键属性，然后将该兴趣点类型和关键属性通知给分级单元210。

分级单元210接收到兴趣点类型和该兴趣点类型对应的关键属性之后，根据关键属性对该兴趣点类型中的兴趣点进行综合评分，并根据综合评分结果进行排序。具体呈现给用户的方式可以为排序的列表，评分的方式可以采用多种方式，例如多边形评价体系。图3是根据本发明实施例的多边形评价体系的示意图，如图3所示，多边形的每个角代表一项关键属性，比如，对于加油站这一类型，多边形的六个角分别代表距离、价格、折扣、服务、油品、场地六个关键属性。根据关键属性的评价可以确定这个角是远离多边形中心还是靠近多边形中心，例如，评价越高，越远离中心，评价越低越接近中心。

当然，分级单元210还可以在关键属性的基础上，引入一些路线相关的评价属性和/或用户偏好对兴趣点类型中的兴趣点进行综合评分。其中，路线相关的评价属性可以是以下至少之一：交通信息，天气信息。其中，交通信息可以包括路况信息，比如当前时间，必经路线是否拥堵，还可以包括自驾车路线及所需时间、公交车换乘路线及所需时间等；天气信息可以包括晴天适宜出行，雨天或中度污染不适合出行等。综合评分的方式可以有多种，比如，可以对关键属性和/或路线相关的评价属性中的各项取平均分，也可以取加权平均分。在综合评分之后，分级单元210可以按照综合评分结果对该兴趣点类型中的同类兴趣点进行降序排序，并将降序排序的结果返回给人机接口202。当加进路线相关的评价属性之后，仍可以如图3设置多边形评价体系，将路线相关的评价属性也作为评分属性之一，或者对路线相关的评价属性设置不同系数进行加权评分，系数的设置可以根据当前时间，天气等进行设置。例如早晚高峰时路况、天气的系数比重应相对更重。

用户偏好单元208可以根据用户预先设定的偏好和/或用户的历史搜索轨迹获取用户的偏好。用户偏好作为主观类属性可以从两方面影响分级单元210的排序结果：一、对例如餐饮、住宿、休闲娱乐等会受用户主观影响更大的POI类型，将更符合用户偏好的排在前面；二、将用户偏好也设置为加权系数进行综合评分。

图4是根据本发明实施例的导航方法的流程示意图，如图4所示，该流程包括以下步骤：

步骤S402，检测到用户开启导航功能。

步骤S404，进行兴趣点搜索。

步骤S406，基于用户对兴趣点的选择进行路线规划。

图5是根据本发明实施例的另一种导航方法的流程示意图，如图5所示，该流程包括以下步骤：

步骤S502，检测到用户开启导航功能。

步骤S504，进行导航。

步骤S506，在导航过程中进行兴趣点搜索。

步骤S508，基于用户对兴趣点的选择进行路线规划的调整。

其中，步骤S404，步骤S506中的具体搜索过程可以如图6所示，图6是根据本发明实施例的导航方法中的兴趣点检索的流程示意图，该流程包括以下步骤：

步骤S602，对兴趣点进行预分类，形成至少一个兴趣点类型。

预先对兴趣点进行预分类，形成至少一个兴趣点类型，并预先确定每一个兴趣点类型的关键属性。比如，可以将地点相关的数据进行如下分类：加油站、停车场、吃喝、住宿、购物、旅行、交通、金融、休闲娱乐、汽车服务、科教文化、医院、政府机构、公共设施等。而关键属性可以包括以下至少之一：价格，折扣，质量，服务，距离，环境，停车场信息。

步骤S604，接收用户输入的关键词。

接收用户输入的关键词，该关键词可以是一个也可以是多个，可以是模糊的也可以是精确的。比如，用户可以通过触控、声音、手势操作等输入方式输入想要去的目的地。

步骤S606，对接收到的关键词进行识别。

对接收到的关键词进行识别，确定最终的关键词。由于用户输入的关键词可能是精确的，但也可能是模糊的，因此需要对用户输入的关键词进行识别，得到清楚明确的目的地信息，也就是最终的关键词。在辨识出用户想要去的目的地即清楚明确的目的地之后，判断此目的地是否是唯一确定目的地。所谓唯一确定目的地是指用户想要去的目的地是唯一的、明确的，没有其他选择，比如，上海浦东国际机场，上海市杨浦区大连路538号，上海市大连路与昆明路交叉口等。如果目的地是唯一确定的，则可以直接根据用户偏好，以及与路线相关的评价属性为用户选择出最佳的出行时间及出行路线。其中，与路线相关的评价属性可以包括路况、天气、时间等属性。

步骤S608，对兴趣点进行排序。

根据所确定的关键词，查询并得到与所述关键词匹配的兴趣类型，并得到该兴趣类型对应的关键属性，然后根据关键属性对该兴趣类型中的兴趣点进行综合评分，并根据综合评分结果进行排序。当然，还可以在关键属性的基础上，引入路线相关的评价属性对兴趣类型中的兴趣点进行综合评分。比如，路线相关的评价属性可以是以下至少之一：交通信息，天气信息。综合评分的方式也可以有多种，比如，可以对关键属性和/或路线相关的评价属性中的各项取平均分，也可以取加权平均分。

在综合评分之后，可以按照综合评分结果对该兴趣类型中的兴趣点进行降序排序。

步骤S610，返回搜索结果。

将降序排序的兴趣点返回给用户。

在返回给用户的数据中，根据用户输入的目的地直接查找到的数据，可以排在降序排序的所有数据之前。这样，如果用户认为输入的目的地已经符合自己的要求，便可直接前往。如果不是很满意，可以从降序排列的同类数据中选择出自己满意的地点。当然，如果用户对所有地点都不是很满意，用户也可根据系统提示的信息，输入更多的关键字，获取更想要的数据，以更加合理地安排出行计划。

从以上的描述中，可以看出，本发明实现了如下技术效果：可以找到更加适合用户的去处，减少用户的出行成本，增强用户的出行体验。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。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，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种兴趣点搜索方法，其特征在于，包括：

对兴趣点进行预分类，并确定每一个兴趣点类型各自对应的关键属性；

获取兴趣点关键词，确定与所述兴趣点关键词相匹配的兴趣点类型；

根据所确定的兴趣点类型对应的关键属性对所确定的兴趣点类型中的兴趣点进行排序。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对包括多个关键属性的兴趣点类型，将各关键属性的评价值与沿各自方向的趋势变化相关联，对各兴趣点，按各方向的趋势变化进行综合排序。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关键属性包括以下至少之一：价格，折扣，质量，服务，距离，环境，停车场信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所确定的兴趣点类型中的兴趣点进行排序包括：结合路线相关的评价属性对所确定的兴趣点类型中的兴趣点进行综合排序。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述路线相关的评价属性包括以下至少之一：天气信息及交通信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所确定的兴趣点类型中的兴趣点进行排序包括：结合用户偏好对所确定的兴趣点类型中的兴趣点进行综合排序，其中，所述用户偏好是根据用户预先设定的偏好和/或用户的历史搜索轨迹获取的。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对符合所述用户偏好的兴趣点进行优先排序。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，结合所述用户偏好对所确定的兴趣点类型中的兴趣点进行综合排序包括：设置与所述用户偏好对应的加权系数；根据加权评分的结果对所确定的兴趣点类型中的兴趣点进行综合排序。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获取兴趣点关键词中的目的地信息；根据所确定的兴趣点类型对应的关键属性对所确定的兴趣点类型中的兴趣点进行排序包括：对所确定的兴趣点类型中与目的地信息相匹配的兴趣点进行排序。

10.一种导航方法，其特征在于，包括：在导航前进行兴趣点搜索，以及基于用户对兴趣点的选择进行路线规划；或者，在导航过程中进行兴趣点搜索，以及基于用户对兴趣点的选择进行路线规划的调整；所述兴趣点搜索采用权利要求1至9任一项所述的兴趣点搜索方法。

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