CN104781634A - 基于用户的导航偏好和行进历史计算行进路线 - Google Patents

基于用户的导航偏好和行进历史计算行进路线 Download PDF

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Abstract

所公开的主题涉及一种用于基于用户的导航偏好和行进历史来计算行进路线的计算机实线的方法。在一个方面，一种方法包括存储用户的导航偏好和行进历史。所存储的导航偏好包括用户的路线偏好和兴趣点。用户的行进历史包括从与用户相关联的位置感知设备接收的来自相应日期和时间的位置数据。该方法进一步包括接收针对从起始位置到目的地位置的行进路线的请求。该方法进一步包括：响应于所接收的请求，基于用户的所存储的导航偏好和所存储的行进历史来计算从起始位置到目的地位置的行进路线。

Description

基于用户的导航偏好和行进历史计算行进路线
相关申请的交叉引用
本申请要求于2012年8月21日提交的题为“Calculating a TravelRoute Based on a User’s Navigational Preferences and Travel History”的美国临时专利申请序列号No.61/691,750的优先权，其通过引用全文结合于此用于所有目的。
背景技术
本公开一般地涉及计算行进路线，具体地涉及基于用户的导航偏好和行进历史计算行进路线。
发明内容
所公开的主题涉及一种用于基于用户的导航偏好和行进历史来计算行进路线的计算机实现的方法。该方法包括存储用户的导航偏好和行进历史。所存储的导航偏好包括用户的路线偏好和兴趣点。用户的行进历史包括从与用户相关联的位置感知设备接收的来自相应日期和时间的位置数据。该方法进一步包括接收针对从起始位置到目的地位置的行进路线的请求。该方法进一步包括：响应于所接收的请求，基于用户的所存储的导航偏好和所存储的行进历史来计算从起始位置到目的地位置的行进路线。
所公开的主题进一步涉及一种用于基于用户的导航偏好和行进历史来计算行进路线的系统。该系统包括存储器，其包括用于基于用户的导航偏好和行进历史来计算行进路线的指令。处理器被配置为执行该指令以存储用户的导航偏好和行进历史。所存储的导航偏好包括用户的路线偏好和兴趣点。用户的行进历史包括从与用户相关联的位置感知设备接收的来自相应日期和时间的位置数据。该处理器被进一步配置为接收针对从起始位置到目的地位置的行进路线的请求。该处理器被进一步配置为：响应于所接收的请求，基于用户的所存储的导航偏好和所存储的行进历史来计算从起始位置到目的地位置的行进路线。该处理器被进一步被配置为提供该行进路线以便进行显示。
所公开的主题进一步涉及一种机器可读介质，其包括用于使得处理器执行一种用于基于用户的导航偏好和行进历史来计算行进路线的方法的机器可读指令。该方法包括存储用户的导航偏好和行进历史。所存储的导航偏好包括用户的路线偏好和兴趣点。用户的行进历史包括从与用户相关联的位置感知设备接收的来自相应日期和时间的位置数据。该方法进一步包括接收针对从起始位置到目的地位置的行进路线的请求。该方法进一步包括：响应于所接收的请求，基于用户的所存储的导航偏好和所存储的行进历史来计算从起始位置到目的地位置的行进路线。
所要理解的是，通过以下详细描述，主题技术的其它配置对于本领域技术人员而言是容易显而易见的，其中主题技术的各种配置通过图示而被示出并描述。如将会意识到的，主题技术能够是其它且不同的配置并且其若干细节能够在各个其它方面进行修改，所有这些都并不背离主题技术的范围。因此，附图和详细描述本质上要被认为是说明性而非限制性的。
附图说明
所附权利要求中给出了主题技术的某些特征。然而，被包括以提供进一步理解的附图图示出所公开的多个方面并且连同描述一起用来对所公开的多个方面的原理加以解释。其中：
图1图示了用于基于用户的导航偏好和行进历史来计算行进路线的架构的示例。
图2是图示根据本公开的某些方面的来自图1中的架构的客户端设备的示例和服务器的示例的框图。
图3图示了用于基于用户的导航偏好和行进历史来计算行进路线的过程的示例。
图4A-4P与图3的过程的示例相关联。
图5在概念上图示了能够用来实现主题技术的一些方面的电子系统。
具体实施方式
下面给出的详细描述意在作为主题技术的各种配置的描述而并非意在表示可以在其中实践该主题技术的唯一配置。附图合并于此并且构成详细描述的一部分。详细描述出于提供对主题技术的全面理解的目的而包括具体细节。然而，对于本领域技术人员将会清楚并显而易见的是，主题技术并不局限于这里所给出的具体细节并且可以在没有这些具体细节的情况下进行实践。在一些实例中，以框图形式示出公知结构和组件以避免对主题技术的概念有所混淆。
用户经常希望获得两个位置之间的路线指引(directions)。为此，用户通常将他们的起始和目的地地址输入到地图位置之中。若干GPS导航设备提供有关诸如加油站、餐厅和酒店之类的“兴趣点”的信息。用户能够选择特定兴趣点并且接收去往所选择的位置的导航指令。目前，地图应用和GPS导航设备提供关于选择起始位置和目的地位置之间的路线的有限选项。这样的选项包括最短路线、最快路线以及规避收费道路。然而，这些选项没有考虑特定用户的导航偏好和行进历史。
该主题技术涉及基于用户的导航偏好和行进历史来计算行进路线。该主题技术涉及对用户的导航偏好和行进偏好进行存储。所存储的导航偏好包括用户的路线偏好和兴趣点。路线偏好可以包括对于最短路径、最快路径、特定位置和/或特定路径的偏好。路线偏好还可以包括用于规避路线和/或位置的偏好。
用户的兴趣点例如可以基于用户所执行的签到或互联网搜索而被包括在所存储的导航偏好中。用户的行进历史包括从与用户相关联的位置感知设备所接收的来自相应日期和时间的位置数据。
图1图示了用于基于用户的导航偏好和行进历史来计算行进路线的架构100的示例。该架构100包括通过网络140连接的客户端设备110和服务器170。
客户端设备110例如可以是移动计算机、平板计算机、移动设备(例如，智能电话或PDA)、台式计算机、机顶盒(例如，用于电视)、视频游戏控制台或者具有适当处理能力、通信能力以及存储器的任意其它设备。每个客户端设备110被配置为包括用于接受用户输入的输入设备以及用于向用户显示信息的输出设备。
客户端110可以连接至网络140。网络140可以包括个域网(PAN)、局域网(LAN)、校园网(CAN)、城域网(MAN)、广域网(WAN)、宽带网络(BBN)、互联网等中的任意一个或多个。另外，网络140可以包括但并不局限于以下网络拓扑中是任意一种或多种，包括总线网络、星形网络、环形网络、网状网络、星形-总线网络、树形或层级网络等。
客户端设备110是位置感知设备。如这里所使用的术语“位置感知设备”包含其常规和普通含义，包括但并不局限于能够确定其位置的任意设备。例如，能够基于从GPS卫星接收的GSP信号而确定其位置的智能电话110A可以被认为是位置感知设备。作为另一个示例，能够基于IP地理定位技术和/或无线三角计算技术来确定其位置的客户端设备110可以被认为是位置感知设备。
每个位置感知客户端设备110被配置为包括位置感知模块，其执行确定客户端设备110的位置的功能。该位置感知模块向服务器170提供位置数据。服务器170能够基于该位置数据而存储用户的行进历史。
服务器170例如可以是独立服务器、共享服务器、专用服务器、集群/网格服务器(例如，服务器群)或者是云服务器。每个服务器170可以包括一个或多个处理器、通信模块和存储器。服务器170可以被配置为在多个服务器之间分布工作负载(例如，用于负载平衡)。服务器170从客户端设备110接收位置数据。服务器170存储所接收的位置数据以用于进一步处理。
应当注意的是，无论服务器如何获得任意信息，都能够作出适当努力以保护用户的隐私权。例如，位置数据的收集和/或存储可以以选择加入为基础，使得除非用户对此授予许可否则不收集该数据。此外，可以采取步骤以对信息进行匿名化而保护用户的隐私权。
图2是图示根据本公开的某些方面的来自图1的架构100中的位置感知客户端设备110的示例和服务器170的示例的框图。
位置感知客户端设备110包括输入设备202、输出设备204、处理器220、通信模块222、位置感知模块224和存储器240。输入设备202可以是触摸屏、鼠标、键盘或者使得用户能够向客户端设备110提供输入206的任意其它设备。输出设备204可以是显示屏。
位置感知客户端设备110经由通信模块222连接至网络140。通信模块222被配置为与网络140对接以发送或接收信息，诸如数据(例如，位置数据246)、请求、响应以及针对网络140上的其它设备的命令。通信模块222例如可以是调制解调器或以太网卡。
存储器240包括使得能够与服务器170交互的软件指令242和数据244。该存储器包括图形用户界面250，其允许用户与位置感知客户端设备110进行交互并且能够被用来向用户显示信息。图形用户界面250可以被本地安装在客户端设备110和/或从服务器170进行下载。
位置感知客户端设备110包括位置感知模块224。位置感知模块224能够确定其地理位置。例如，位置感知模块224可以基于从GPS卫星120接收的GPS信号来确定其位置。该位置感知模块可以依赖于无线三角计算技术和/或IP地理定位技术来估计、确定和/或进一步精化其位置。
位置感知模块224所确定的地理位置能够包括在提供给服务器170的位置数据246中。该位置数据246能够被用来确定用户的行进历史。
服务器170包括存储器280、处理器260和通信模块262。存储器280包括用于存储和/或处理数据284以便基于用户的导航偏好和行进历史来计算行进路线的软件指令282。服务器170经由通信模块262连接至网络140。通信模块262被配置为与网络140对接以发送或接收信息，诸如数据(例如，位置数据246)、请求、响应以及针对网络140上的其它设备的命令。通信模块262例如可以是调制解调器或以太网卡。
服务器170的处理器260被配置为执行指令，诸如被物理编码到处理器260中的指令，从存储器280所读取的指令，或者二者的组合。作为示例，服务器170的处理器260执行用于基于用户的导航偏好和行进历史来计算行进路线的指令。
一旦来自存储器280的指令被加载，处理器260被配置为存储用户的导航偏好和行进历史。所存储的导航偏好包括用户的路线偏好和兴趣点。用户的行进历史包括从与用户相关联的位置感知设备(例如，110)接收的来自相应日期和时间的位置数据(例如，246)。处理器260进一步被配置为接收针对从起始位置到目的地位置的行进路线的请求。处理器260进一步被配置为：响应于所接收的请求，基于用户的所存储的导航偏好和所存储的行进历史来计算从起始位置到目的地位置的行进路线。
图3图示了用于基于用户的导航偏好和行进历史来计算行进路线的过程300的示例。在步骤310，用户的导航偏好和行进历史被作为数据284存储在服务器170的存储器280中。用户的导航偏好包括用户的路线偏好和兴趣点。行进历史包括从与用户相关联的位置感知设备110所接收的来自相应日期和时间的位置数据246。
用户的兴趣点可以以多种方式包括在所存储的导航偏好中。例如，兴趣点可以基于签到而被包括在所存储的导航偏好中。签到是用户出现在对应于签到的位置(签到位置)或者用户对其感兴趣的指示。
签到可以按需执行。例如，响应于输入(例如，经由输入设备202接收的输入206)，指示用户出现在签到位置的位置数据246能够被发送至服务器170。例如，出现在特定餐厅的用户可以通过执行与该餐厅相关联的签到来指示其出现。
签到可以自动执行。例如，用户可以授予位置数据246以某个间隔或连续被自动提供至服务器170的许可。因此，在用户带着位置感知客户端设备110行进时，与用户所访问的各个位置相关联的签到可以被自动执行。
兴趣点能够被远程添加至用户的导航偏好。也就是说，用户可以在并不出现在一个位置以执行签到的情况下将该位置添加为兴趣点。例如，喜欢在特定餐厅吃饭的用户可以在不出现在该餐厅的情况下将该餐厅添加为兴趣点。添加兴趣点可以被认为是远程执行了签到。
用户的行进历史包括来自相应日期和时间的位置数据246。也就是说，用户的行进历史包括通过服务器170所接收的位置数据246识别的位置。
用户能够选择是否将某些位置包括在其行进历史中。例如，为了在行进历史中包括位置，用户可以在访问那些位置之前使位置感知模块224能够自动向服务器170提供位置数据246。类似地，为了排除被包括在行进历史中的位置，用户可以在访问那些位置之前使位置感知模块224失能。
服务器170获取并分析用户的行进历史中的位置的各个方面以准备和/或进一步精化用户的导航偏好。例如，服务器170能够基于用户的行进历史来确定用户所偏好的行进路线。
特定位置的各个方面可以包括一个或多个环境因素。环境因素可以包括与特定位置相关联的犯罪统计、街道状况、人口统计信息和/或天气条件。街道状况可以包括长度(即，距离)、复杂度(例如，转弯数量)、级别(例如，倾斜)、升高度、宽度、车道数量、交通灯和/或停止信号数量、铁道交叉口、校区、交通速度、街道封闭、绕道(例如，由于修建)、凹陷、街道照明、警力部署、治安摄像头、以及可能与街道相关的任意其它信息。人口统计信息可以是当地人口的任意统计特征。例如，人口统计信息可以包括与性别、种族、年龄、残疾、迁移率、家庭物主、职业状况和/或当地区域的居民收入水平相关的统计。
与各个方面(例如，环境因素)相关的另外信息可以被服务器170基于可公开获得、明确从用户接收的和/或从用户隐含接收的信息而获取。可公开获得的信息可以通过访问各种公众信息数据库和/或互联网搜索而获取。例如，FBI和/或各种警察部门所提供的犯罪统计能够被关联至具体位置。还能够搜索新闻报道和/或社交媒体以获得与特定位置相关联的信息。
与特定位置相关的信息可以在服务器170处从用户明确接收。例如，位置可以被用户明确指定为他的家、办公地点等。作为明确接收的信息的另一个示例，用户能够提供描述符以提供位置的附加背景。
与特定位置相关的信息可以从用户隐含接收。例如，如果用户授予服务器170访问特定信息库集的访问权限，则从该信息库集所获取的任何信息都能够被认为由服务器170隐含接收的。信息库集的示例包括用户的互联网浏览历史、互联网搜索历史、电子邮件账户、社交媒体账户和金融交易。
服务器170能够对从公众源所获取、从用户明确接收和/或从用户隐含接收的信息进行分析。基于该分析，服务器170能够确定和/或进一步精化用户的导航偏好。作为示例，服务器170能够将针对特定咖啡店的搜索查询视为该用户喜欢去该咖啡店的指示。服务器170可以基于该互联网搜索而将该咖啡店添加为用户的兴趣点。因此，诸如互联网搜索之类的隐含接收的信息是能够将兴趣点包括在所存储的用户的导航偏好中的另一种方式。
基于对所接收的位置数据246以及与相对应位置相关的各种信息的分析，服务器170将紧密度数值与每个位置相关联。该紧密度数值是用户针对位置的偏好、对其兴趣的数字量度。作为示例，如果用户频繁访问特定位置，则该用户针对该位置的紧密度数值将高于该用户较不频繁访问的位置。
位置的紧密度数值能够被其是否包括在用户的兴趣点中和/或从用户的信息库集获取的信息影响。例如，包括在用户的兴趣点中的位置与未包括在用户的兴趣点中的位置相比将具有更高的紧密度数值。类似地，包括在用户的信息库集(例如，电子邮件、互联网搜索历史、互联网浏览历史)中的位置与未包括在用户的信息库集中的位置具有更高的紧密度数值。
就像一些类型的信息对于特定位置的紧密度数值会具有正面影响一样，其它类型的信息可能具有负面影响。作为示例，如果用户规避沿特定路线行进，则对应于该行进路线的位置的紧密度数值可以下降。
用户对路线(例如，特定街道、特定路口)的规避可以基于用户的行进历史进行检测。例如，基于用户的行进历史，用户的实际行进路线可以与从起始位置到目的地位置的针对该用户所计算的路线、最短行进路线或最快行进路线进行比较。也就是说，当与针对该用户所计算的路线、最短可能路线、最简单可能路线(例如，具有最少转弯)或最快可能路线相比用户选择更长的路线、更为复杂的路线(具有更多转弯)或者更慢的路线时可以表示规避。
服务器170推断规避的原因。为了推断规避的原因，服务器170将所规避的路线上的一个或多个位置与用户行进路线上的一个或多个位置进行比较。也就是说，服务器170将所规避的路线与用户的实际行进路线进行比较。
在执行该比较时，服务器170分析与所规避的路线相关的任何可用数据。服务器170能够获取交通报告、犯罪统计、新闻报道、修建信息、街道照明状况、动力故障以及与所规避的路线上的位置相关的任意其它可获取数据。服务器170随后将所获取的数据与有关用户的实际行进路线上的位置的类似数据进行比较。
基于该比较，服务器170推断出规避的一个或多个原因。服务器170将规避原因和/或所规避的路线添加至用户所存储的导航偏好中。此外，基于该比较，服务器170可以降低所规避的路线上的规避位置的紧密度数值。例如，服务器170可以将负的紧密度数值与所规避的路线上的规避位置相关联。
就像对规避位置和/或路线进行分析一样，还对最为频繁地进行签到的位置进行分析。例如，可能最为频繁地接收来自用户的家和/或办公地点的位置数据246。基于用户访问的频率，这些位置可以具有与TM相关联的高的紧密度数值。然而，用户可能不希望将他的家和/或办公地点包括在往来于其它位置的路线之中。另一方面，用户可能将具有高紧密度数值的其它位置(例如，用户常去的咖啡店)包括在往来于其它位置的路线中。
为了确定如何对待具有高紧密度数值的特定位置，服务器170尝试确定那些位置的属性。为了将特定位置指定为用户的家和/或办公地点，服务器170将用户的行进历史与诸如天、日期、时间、公众假期、与位置相关联的营业时间和/或天气之类的因素进行关联。
作为利用天和时间的示例，服务器170将用户在与一个位置相关联的营业时间期间的长时间段内处于该位置或其附近视为该位置是用户的工作场所的指示。类似地，用户将用户在其它时间(例如，夜间)期间的长时间段内处于一个位置或其附近视为该位置是用户住所的指示。
为了保持用户当前的导航偏好，任何单个位置的重要性都随时间而减弱。这种重要性的减弱可以被称作位置的时间衰退方面。该时间衰退方面防止了特定位置永久影响用户的导航偏好。
在步骤320，服务器170从客户端设备110接收起始位置和目的地位置。该起始位置可以是开始位置或当前位置。开始位置是用户所明确指定的位置。当前位置是基于所检测到的用户的当前地理位置而确定的位置。开始位置和当前位置可以是相同的。
在步骤330，响应于所接收到的请求，基于用户级的导航偏好和所存储的行进历史计算从起始位置到目的地位置的行进路线。
该行进路线基于启发式搜索进行计算。该启发式搜索算法发掘出从起始位置到目的地位置的多条行进路径。每条行进路径可以包括一个或多个路段。路段是两点之间的最短可导航路线。也就是说，路段是能够沿两点之间的可导航路线行进的路径。
行进路径的可导航性以用来导航该可能行进路径的运输类型为背景进行定义。这是因为能够使用一种形式的运输进行导航的行进路线可能无法使用另一种形式的运输进行导航。例如，从一点走到另一点的人可以通过步行穿过草地而走捷径。然而，该行进路径在车中就无法可行地进行导航。所使用的运输类型可以由用户进行指定。运输类型可以基于用户的行进速度和/或所选取的路线来确定。
每个路段可以包括具有与其相关联的紧密度数值的位置。例如，用户常走的路段可能拥有与用户较不常走的路段相比具有更高紧密度数值的位置。作为另一个示例，被用户所规避的路段可能具有比用户所行进的路线更低的紧密度数值。行进路径的各个路段的紧密度数值能够被汇总以确定作为整体的该行进路径的排名。
除了紧密度数值之外，每个路段可能被环境因素影响。例如，诸如路段长度、复杂度(例如，转弯数量)和交通速度之类的街道状况会影响到该路段的被期望程度(desirability)，并且因此影响到作为整体的行进路径的被期望程度。因此，行进路线可以被改变以选择具有最喜欢的环境因素的路段。
基于紧密度数值和环境因素，将行进路线从最期望到最不期望进行排序。随后可以提供行进路线以便进行显示。
图4A是与图3的过程300的示例相关联的示例。在该示例中，用户使用作为位置感知客户端设备110的智能电话。用户已经授予智能电话110许可以允许智能电话110的位置感知模块224自动向服务器170提供位置数据246。
在该示例中，用户驾车(即，在汽车中行进)从起始位置402去往餐厅404。由于该用户是在城区驾驶车辆，所以两点之间的最短可导航路线将是连接这两点的铺设道路。也就是说，针对该示例的目的的路段将是连接这两点的铺设道路。在该示例中，用户沿着路段420-440、440-430、430-460、460-470和470-490进行驾驶。当用户驾车前往餐厅404时，用户的智能电话110自动提供用户的位置246以及来自沿用户的行进路线的各个位置的相对应日期和时间。当到达餐厅404时，用户通过按压其智能电话110上的按钮来执行签到。
在步骤310，用户的导航偏好和行进历史被接收并且作为数据284存储在服务器170的存储器280中。在该示例中，从沿行进路线的各个点接收自用户的智能电话110的位置数据246和相应日期及时间被作为用户的行进历史存储在服务器170的存储器284中。
此外，与行进路线上的各个位置和相对应路段相关联的紧密度数值由于用户出现在这些位置而增加。这些紧密度数值和相对应的位置被存储在用户的导航偏好中。餐厅404基于用户做执行的签到而作为兴趣点存储在用户的导航偏好中。
服务器170将沿路段420-440、440-430、430-460、460-470和470-490的用户行进路线与用户可能选取的其它可能路线进行比较。在该示例中，用户没有请求从起始位置402到餐厅404的行进路线。因此，服务器170无法将用户的实际行进路线与提供给用户的所计算的行进路线进行比较。
服务器170将用户的实际行进路线与从起始位置402到餐厅404的最短可能路线和最快可能路线进行比较。服务器170确定起始位置402和餐厅404之间的最短路线是沿路段420-440、440-470和470-490的路线。类似地，服务器170确定起始位置402和餐厅404之间的最快路线是沿路段420-450、450-480和480-490的路线。
基于该比较，服务器170确定用户开始沿着最短路线行进，但是随后出现偏离并且因此沿着相对较长的行进路线来行进。具体地，服务器170确定用户从最短行进路线偏离似乎是为了避免沿路段440-470行进。
服务器将沿规避路段440-470的规避位置与沿用户的实际行进路径的位置进行比较。基于可公开获得的信息，服务器170确定似乎能够被用户所接受的路段(420-440、440-430、430-460、460-470和470-490)与用户所规避的路段440-470之间的关键差异在于路段440-470处于高犯罪区域492中。
基于所推断的原因，服务器170将规避高犯罪区域的偏好添加至用户所存储的导航偏好。此外，基于该规避，服务器170将负的紧密度数值与沿路线440-470的位置相关联。这些负的紧密度数值也被存储在用户的导航偏好中。由于该负的紧密度数值，路段440-470将在后续针对用户的导航指令所进行的计算中被认为是不太被期望的。
随后，用户停在加油站406以便为其车辆加油。当处于加油站404的同时，用户接收到来自好友的邀请其去咖啡店408的电话。用户请求从加油站406到咖啡店408的导航指令。在步骤320，用户针对从加油站406(即，起始位置)到咖啡店408(即，目的地位置)的行进路线的请求被服务器170接收。
在步骤330，服务器170响应于所接收到的请求而基于用户的所存储的导航偏好和所存储的行进历史来计算从加油站406到咖啡店408的行进路线。
服务器170通过执行启发式搜索以发掘出从加油站406到咖啡店408的各种可能路线作为开始。用来计算导航指令的算法实现在软件指令282中。
在该示例中，如图4B-4P所示，可能路径以非特定的顺序列出。这些可能路径中的一些路段为了便于参考而被添加了下划线。
·图4B中所示的行进路线1包含沿路段410-430、430-460、460-470、470-490和490-480行进。
·图4C所示的行进路线2包含沿路段410-430、430-460、460-470和470-480行进。
·图4D中所示的行进路线3包含沿路段410-430、430-440、440-470、470-490和490-480行进。
·图4E中所示的行进路线4包含沿路段410-430、430-440、440-470和470-480行进。
·图4F所示的行进路线5包含沿路段410-430、430-440、440-450和450-480行进。
·图4G中所示的行进路线6包含沿路段410-420、420-440、440-430、430-460、460-470、470-490和490-480行进。
·图4H中所示的行进路线7包含沿路段410-420、420-440、440-430、430-460、460-470和470-480行进。
·图4I中所示的行进路线8包含沿路段410-420、420-440、440-470、470-490和490-480行进。
·图4J中所示的行进路线9包含沿路段410-420、420-440、440-470和470-480行进。
·图4K中所示的行进路线10包含沿路段410-420、420-440、440-450和450-480行进。
·图4L中所示的行进路线11包含沿路段410-420、420-450、450-440、440-430、430-460、460-470、470-490和490-480行进。
·图4M中所示的行进路线12包含沿路段410-420、420-450、450-440、440-430、430-460、460-470和470-480行进。
·图4N中所示的行进路线13包含沿路段410-420、420-450、450-440、440-470、470-490和490-480行进。
·图4O中所示的行进路线14包含沿路段410-420、420-450、450-440、440-470和470-480行进。
·图4P中所示的行进路线15包含沿路段410-420、420-450和450-480行进。
(以上所列出的)可能行进路线1至15随后依据用户的所存储的导航偏好和用户的所存储的行进历史进行分析并排名。例如，服务器170确定行进路线3、4、8、9、13和14包含之前被用户规避的路段440-470。基于与该路段相关联的负紧密度数值，服务器将与低于其余可能行进路线的排名与这些行进路线相关联。其余的可能行进路线是行进路线1、2、5、6、7、10、11、12和15。
如以上所描述的，服务器170已经推断出用户由于路段440-470处于高犯罪区域492中而对其规避，并且已经将用户偏向于规避高犯罪区域添加至用户的所存储的导航偏好。服务器170进一步确定路段450-480也处于高犯罪区域，其恰好也是相同的高犯罪区域482。服务器170确定行进路线5、10和15包括路段450-480。因此，基于用户偏向于规避高犯罪区域，服务器170将行进路线5、10和15与低于其余可能行进路线的排名相关联。其余的可能行进路线是行进路线1、2、6、7、11和12。
服务器170进一步考虑影响每条可能行进路线但是可能包括或可能未包括在用户的所存储的导航偏好和用户的所存储的行进历史中的各种环境因素(例如，街道状况)。例如，能够使用路段数量、每个路段的长度、每个路段的交通速度等来将排名与包括那些路段的行进路线相关联。
基于从各个源接收的信息，服务器170确定沿路段470-480的交通特别缓慢。因此，服务器170将低于其余路径的排名与包含路段470-480的行进路线相关联。因此，服务器170将行进路线2、7和12与低于其余可能行进路线的排名相关联。其余的可能行进路线是行进路线1、6和11。
服务器170进一步考虑每条可能行进路线中所包括的路段的数量。具有较少路段的路线可能较不复杂。例如，具有较少路段的行进路线可能比具有较多路段的路线具有更少的转弯。
服务器170确定行进路线1包括五个路段，行进路线6包括七个路段，并且行进路线11包括八个路段。基于每条路径的路段数量，服务器170将行进路线排列为行进路线1(五个路段)、行进路线6(七个路段)和行进路线11(八个路段)。
服务器170能够提供各条其余的行进路线以便进行显示。服务器170所能够提供的行进路线的数量是可配置的。在该示例中，用户已经指定了希望接收到前三条行进路线。基于该用户偏好，服务器170提供行进路线1、13和6以便在用户的智能电话110上进行显示。
用户随后可以选择特定行进路线并且开始依据对应于该行进路线的导航指令开始驾驶。用户所选择的行进路线可以被用户的智能电话110用于提供驾驶导航指示。
图5在概念上图示了可以用来实现该主题技术的一些方面的示例电子系统。例如，图5图示了图2的能够用来实现客户端设备110和/或服务器170的计算机系统500的示例。在某些方面，计算机系统500可以使用硬件或者软件和硬件的组合在专用服务器中实现，或者被集成到另一个实体之中，或者跨多个实体分布。
计算机系统500(例如，客户端设备110、服务器170)包括总线508或者用于传输信息的其它通信机制、以及与总线508耦合以便处理信息的处理器502(例如，处理器220、处理器260)。作为示例，计算机系统500可以利用一个或多个处理器502来实现。处理器502可以是通用微处理器、微控制器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑设备(PLD)、控制器、状态机、门逻辑、离散硬件组件，或者能够执行计算或其它信息操控的任意其它适当实体。
除硬件之外，计算机系统500可以包括创建所讨论的计算机程序的执行环境的代码，例如构成存储在所包括的存储器504(例如，存储器240、存储器280)中的处理器固件、协议栈、数据库管理系统、操作系统或者它们中一个或多个的组合的代码，上述存储器504诸如随机存取存储器(RAM)、闪存、只读存储器(ROM)、可编程只读存储器(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、寄存器、硬盘、可移动盘、CD-ROM、DVD，或者任意其它适当存储设备，其耦合至总线508以便存储要由处理器502执行的信息和指令。处理器502和存储器504可以被补充以专用逻辑电路或者结合于其中。
指令可以存储在存储器504中并且在一个或多个计算机程序产品中实现，上述计算机程序产品即在计算机可读介质上编码以便由计算机系统500执行或者控制其操作的计算机程序指令的一个或多个模块，并且根据本领域技术人员所公知的任意方法，其包括但并不局限于计算机语言，诸如面向数据的语言(例如，SQL、dBase)、系统语言(例如，C、Objective-C、C++、汇编)、架构语言(例如，Java、.NET)和应用语言(例如，PHP、Ruby、Perl、Python)。指令还可以以诸如阵列语言、面向方面的语言、汇编语言、编辑语言、命令行界面语言、编译语言、并行编程语言、波形括号语言、数据流语言、数据构造语言、声明语言、深奥编程语言、扩展语言、第四代语言、功能语言、交互模式语言、解释语言、迭代语言、基于列表的语言、小型语言、基于逻辑的语言、机器语言、宏语言、元程序设计语言、多范例语言、数字分析、非基于英语的语言、面向对象的基于类的语言、面向对象的基于原型语言、越位规则语言、过程语言、反射语言、基于规则的语言、脚本语言、基于栈的语言、同步语言、语义处理语言、视觉语言、wirth语言、嵌入式语言和基于XML的语言。存储器504也可以被用于在要被处理器502执行的指令的执行期间存储临时变量或其它中间信息。
如这里所讨论的计算机程序可以并非必然对应于文件系统中的文件。程序能够被存储在保存有其它程序或数据(例如，标记语言文档中所存储的一个或多个脚本)文件的一部分中，存储在专用于所讨论程序的单个文件中，或者存储在多个协同文件中(例如，存储一个或多个模块、子程序或代码部分的文件)。计算机程序可以被部署为在一台计算机或多台计算机上执行，该多台计算机位于一个地点或者跨多个地点分布并且通过通信网络进行互连。该说明书中所描述的过程和逻辑流程能够由一个或多个可编程处理器所执行，所述一个或多个可编程处理器执行一个或多个计算机程序以通过对输入数据进行操作并生成输出而执行功能。
计算机系统500进一步包括诸如磁盘或光盘的数据存储设备506，其耦合至总线508以便存储信息和指令。计算机系统500可以经由输入/输出模块510耦合至各个设备。输入/输出模块510可以是任意的输入/输出模块。输入/输出模块510的示例包括诸如USB端口的数据端口。输入/输出模块510被配置为连接至通信模块512。通信模块512的示例(例如，通信模块222、通信模块262)包括网络接口卡，诸如以太网卡和调制解调器。在某些方面，输入/输出模块510被配置为连接至诸如输入设备514(例如，输入设备202)和/或输出设备516(例如，输出设备204)的多个设备。输入设备514的示例包括键盘以及诸如鼠标或轨迹球的指示设备，用户能够通过其向计算机系统500提供输入。也能够使用其它类型的输入设备514来提供与用户的交互，诸如触觉输入设备、视觉输入设备、音频输入设备或者脑力计算机接口设备。例如，提供给用户的反馈可以是任意形式的感知反馈，例如视觉反馈、听觉反馈或触觉反馈；并且来自用户的输入能够以任意形式被接收，包括声音、语音、触觉输入脑波输入。输出设备516的示例包括用于向用户显示信息的显示设备，诸如CRT(阴极射线管)或LCD(液晶显示器)监视器。
根据本公开的一个方面，客户端设备110可以响应于处理器502执行存储器504中所包含的一个或多个指令的一个或多个序列而使用计算机系统500来实现。这样的指令可以从诸如数据存储设备506的另一个机器可读介质被读入存储器504。执行主存储器504中所包含的指令序列使得处理器502执行这里所描述的过程步骤。多处理布置中的一个或多个处理器也可以被用来执行存储器504中所包含的指令序列。在替选的方面，可以替代软件指令或者与之相结合地使用硬线电路来实现本公开的各个方面。因此，本公开的多个方面不局限于硬件电路和软件的任何具体组合。
该说明书中所描述的主题的各个方面能够在计算系统中实施，该计算系统包括例如作为数据服务器的后端组件，或者包括例如应用服务器的中间件组件，或者包括例如计算计算机的前端组件，或者一个或多个这样的后端、中间件或前端组件的任意组合，上述客户端计算机具有用户能够通过其而与该说明书所描述的主题的实施方式进行交互的图形用户界面或web浏览器。该系统的组件能够通过例如通信网络之类的任意形式或介质的数字数据通信进行互连。通信网络(例如，网络140)可以例如包括个域网(PAN)、局域网(LAN)、校园网(CAN)、城域网(MAN)、广域网(WAN)、宽带网络(BBN)、互联网等中的任意一个或多个。另外，通信网络例如可以包括但并不局限于以下网络拓扑中的任意一种或多种，包括总线网络、星形网络、环形网络、网状网络、星形-总线网络、树形或层级网络等。通信模块例如可以是调制解调器或以太网卡。
计算系统500可以包括客户端和服务器。客户端和服务器通常互相远离并且典型地通过通信网络进行交互。客户端和服务器的关系源自于在相应计算机上运行并且互相具有计算-服务器关系的计算机程序。计算机系统500例如可以是台式计算机、膝上计算机或平板计算机，但是并不局限于此。计算机系统500还可以嵌入在另一个设备中，例如移动电话、个人数字助理(PDA)、移动音频播放器、全球定位系统(GPS)接收器、视频游戏控制台和/或电视机顶盒，但是并不局限于此。
如这里所使用的术语“机器可读存储介质”或“计算机可读介质”是指参与向处理器502提供指令以供执行的任意介质。这样的介质可以采用许多形式，包括但并不局限于非易失性介质、易失性介质和传输介质。非易失性介质例如包括光盘或磁盘，诸如数据存储设备506。易失性介质包括动态存储器，诸如存储器504。传输介质包括同轴线缆、铜线和光纤，包括包含总线508在内的线路。机器可读介质的常见形式例如包括软盘、柔性盘、硬盘、磁带、任意其它磁性介质、CD-ROM、DVD、任意其它光学介质、打孔卡、纸带、任意其它具有孔图案的物理介质、RAM、PROM、EPROM、FLASH EPROM、任意其它存储器芯片或卡盒，或者计算机能够从其进行读取的任意其它介质。机器可读存储介质可以是机器可读存储设备、机器可读存储基片、存储器设备、影响机器可读传播信号的事物组合，或者它们中一个或多个的组合。
虽然该说明书包含了许多具体细节，但是这些并不应当被理解为对可以请求保护的范围的限制，相反要被理解为该主题的特定实施方式的描述。在该说明书中以主题技术的单独实施方式为背景所描述的某些特征也能够在单个实施方式中以组合形式来实现。相反，在单个实施方式的背景下描述的各个特征也能够单独在多种实施方式中实现或者以任意适当的子组合形式来实现。此外，虽然特征可以在上文中被描述为以某种组合进行操作并且甚至如此要求保护，但是来自所请求保护的组合的一个或多个特征在一些情况下能够从该组合中被去除，并且所请求保护的组合可以针对子组合或子组合的变体。
类似地，虽然操作在图中以特定顺序进行描绘，但是这并不应当被理解为要求这样的操作以所示出的特定顺序或连续顺序来执行，或者所有所图示的操作都要被执行，以实现所期望的结果。在某些环境中，多任务和并行处理可能是有利的。此外，以上所说明的各个系统组件的划分并不应当被理解为在所有方面中要求这样的划分，并且应当理解的是，所描述的程序组件和系统一般能够共同集成在单个软件产品中或者被封装为多个软件产品。
已经在特定方面对该说明书的主题进行了描述，但是其它方面也能够实现并且处于所附权利要求的范围之内。例如，在权利要求中所记载的动作可以以不同顺序来执行并且仍然实现所期望的结果。作为一个示例，在附图中描绘的过程并非必然要求所示出的特定顺序或连续顺序来实现所期望的结果。在某些实施方式中，多任务和并行处理可能是有利的。其它变体处于所附权利要求的范围之内。
这些和其它实施方式处于所附权利要求的范围之内。

Claims (20)

1.一种用于基于用户的导航偏好和行进历史来计算行进路线的计算机实现的方法，所述方法包括：
存储用户的导航偏好和行进历史，其中所存储的导航偏好包括所述用户的路线偏好和兴趣点，并且其中所存储的行进历史包括从与所述用户相关联的位置感知设备接收的来自相应日期和时间的位置数据；
接收来自所述用户的针对从起始位置到目的地位置的行进路线的请求；以及
响应于所接收的请求，基于所述用户的所存储的导航偏好和所存储的行进历史来计算从所述起始位置到所述目的地位置的所述行进路线。
2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，进一步包括：
提供从所述起始位置到所述目的地位置的所述行进路线以便进行显示。
3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，进一步包括：
基于所述用户的所述行进历史将所述用户的实际行进路线与从所述起始位置到所述目的地位置的所计算的行进路线、最短行进路线、或最快行进路线中的至少一个进行比较；
基于所述比较来检测规避路线；
将所述规避路线与所述实际行进路线上的至少一个位置进行比较；
基于所述比较来推断所述规避路线的规避原因；以及
将所述规避路线或者所推断出的所述规避路线的所述规避原因中的至少一个添加到所述用户的所存储的导航偏好中。
4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述用户的所述兴趣点中的至少一个基于所述用户执行的签到而被存储。
5.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述用户的所述兴趣点中的至少一个基于所述用户执行的互联网搜索而被存储。
6.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述计算进一步包括：
基于所述导航偏好、所述行进历史以及一个或多个环境因素中的至少一个来确定所述行进路线，其中所述一个或多个环境因素包括犯罪统计、街道状况、人口统计信息或天气条件中的至少一个。
7.根据权利要求6所述的计算机实现的方法，其中所述街道状况包括交通数据。
8.一种用于基于用户的导航偏好和行进历史来计算行进路线的系统，所述系统包括：
存储器，所述存储器包括用于基于用户的导航偏好和行进历史来计算行进路线的指令；
处理器，所述处理器被配置为执行所述指令以：
存储所述用户的所述导航偏好和所述行进历史，其中所存储的导航偏好包括所述用户的路线偏好和兴趣点，并且其中所存储的行进历史包括从与所述用户相关联的位置感知设备接收的来自相应日期和时间的位置数据；
接收针对从起始位置到目的地位置的行进路线的请求；
响应于所接收的请求，基于所述用户的所存储的导航偏好和所存储的行进历史来计算从所述起始位置到所述目的地位置的所述行进路线；以及
提供从所述起始位置到所述目的地位置的所述行进路线以便进行显示。
9.根据权利要求8所述的系统，其中所述处理器进一步被配置为：
基于所述用户的所述行进历史将所述用户的实际行进路线与从所述起始位置到所述目的地位置的所计算的行进路线、最短行进路线、或最快行进路线中的至少一个进行比较；
基于所述比较来检测规避路线；
将所述规避路线的至少一个环境因素与所述实际行进路线上的至少一个位置的相应环境因素进行比较；
基于所述比较来推断所述规避路线的规避原因；以及
将所述规避路线或者所推断出的所述规避路线的所述规避原因中的至少一个添加到所述用户的所存储的导航偏好中。
10.根据权利要求8所述的系统，其中所述用户的所述兴趣点中的至少一个基于所述用户执行的签到而被存储。
11.根据权利要求8所述的系统，其中所述用户的所述兴趣点中的至少一个基于所述用户执行的互联网搜索而被存储。
12.根据权利要求8所述的系统，其中所述计算进一步包括：
基于所述导航偏好、所述行进历史以及一个或多个环境因素来确定所述行进路线，其中所述一个或多个环境因素包括犯罪统计、街道状况、人口统计信息或天气条件中的至少一个。
13.根据权利要求12所述的系统，其中所述街道状况包括交通数据。
14.一种机器可读存储介质，包括用于使得处理器执行一种用于基于用户的导航偏好和行进历史来计算行进路线的方法的机器可读指令，所述方法包括：
存储用户的导航偏好和行进历史，其中所存储的导航偏好包括所述用户的路线偏好和兴趣点，并且其中所存储的行进历史包括从与所述用户相关联的位置感知设备接收的来自相应日期和时间的位置数据；
接收来自所述用户的针对从起始位置到目的地位置的行进路线的请求；
响应于所接收的请求，基于所述用户的所存储的导航偏好和所存储的行进历史来计算从所述起始位置到所述目的地位置的所述行进路线；以及
提供从所述起始位置到所述目的地位置的所述行进路线以便进行显示。
15.根据权利要求14所述的机器可读存储介质，其中所述方法进一步包括：
基于所述用户的所述行进历史将所述用户的实际行进路线与从所述起始位置到所述目的地位置的所计算的行进路线、最短行进路线、或最快行进路线中的至少一个进行比较；
基于所述比较来检测规避路线；
将所述规避路线的至少一个环境因素与所述实际行进路线上的至少一个位置的相应环境因素进行比较；
基于所述比较来推断所述规避路线的规避原因；以及
将所述规避路线或者所推断出的所述规避路线的所述规避原因中的至少一个添加到所述用户的所存储的导航偏好中。
16.根据权利要求14所述的机器可读存储介质，其中所述用户的所述兴趣点中的至少一个基于所述用户执行的签到而被存储。
17.根据权利要求14所述的机器可读存储介质，其中所述用户的所述兴趣点中的至少一个基于所述用户执行的互联网搜索而被存储。
18.根据权利要求14所述的机器可读存储介质，其中所述方法进一步包括：
基于所述导航偏好、所述行进历史以及一个或多个环境因素来确定所述行进路线，其中所述一个或多个环境因素包括犯罪统计、街道状况、人口统计信息或天气条件中的至少一个。
19.根据权利要求18所述的机器可读存储介质，其中所述街道状况包括交通数据。
20.根据权利要求18所述的机器可读存储介质，其中所述街道状况包括街道封闭。
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