CN105404651A - 基于lbs的骑行爱好者约骑和骑友推荐的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于LBS的骑行爱好者约骑和骑友推荐的方法及系统，其方法包括以下步骤：基于用户每次出行骑行时上传的路书线路，获取用户出行需求信息；对用户上传的路书线路进行分析，计算不同用户上传的路书线路的地理距离，找出起点和终点的距离均在设定阈值内的用户；根据计算的结果，为每个用户生成一个出行路线相近的用户的列表；将排序之后的列表上的用户推荐给寻找骑行同伴的用户；利用用户的地理位置信息，为其推荐在其附近留下地点记录信息的其他骑友。本发明实现了骑行app上的个性化推荐，提高推荐的实用性，改善用户体验，同时为软件带来了留住旧用户，吸引新用户的益处。

Description

基于LBS的骑行爱好者约骑和骑友推荐的方法和系统

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种基于LBS的骑行线路和骑友推荐的方法和系统。

背景技术

随着社会经济的发展和进步，人们的出行方式已变得越来越多元化，其中，骑行，即骑自行车出行，以其绿色低碳、健康自然的特点受到广大人民群众的欢迎。在过去，人们一般通过家人、朋友、同学等熟人关系来结伴骑行出游，这种方式有其局限性。首先，身边熟人身体情况、体力各不相同，有人喜欢中长途游，有的喜欢短途休闲骑，出游意见会有一定的差别；其次，朋友之间休息时间不一定相同，约骑有可能不能成行。

随着移动互联网的发展，更多的人选择使用骑行app来组织旅游，以此来选择与自己志同道合的人共同骑行出游。但是，网络上的信息太多也太杂，每天有大量的人发布自己的约骑信息，但是可能人们在天南地北，寻找骑行同伴也不容易。为了解决这样的问题，就需要一个可靠、有效的系统为用户推荐信息。

目前，流行的骑行app中，只有码表功能、出行轨迹记录、路书制作等主要功能，而没有约骑和骑友推荐的功能，这远远未能满足用户对骑行app功能和体验的要求。因为现有功能只能记录用户各自的骑行信息，用户与用户之间的互动性不强。特别是对于有寻找骑行同伴需求的用户来说,功能过于单一。

因此，加入一个基于LBS的骑行爱好者约骑和骑友推荐模块对于提高用户的体验来说是有效的。

发明内容

为了解决上述问题，本发明首先提供了一种基于LBS的骑行爱好者约骑和骑友推荐的方法，能够根据用户在app中所制作的路书起点、终点的情况及其它信息准确地为其推荐成行可能性较高的骑友。

本发明的又一目的是提出了一种基于LBS的骑行爱好者约骑和骑友推荐的系统。

为达到本发明的目的，本发明的技术方案如下：

一种基于LBS的骑行爱好者约骑和骑友推荐的方法，包括以下步骤：

S1.基于用户每次出行骑行时上传的路书线路，获取用户出行需求信息；

S2.对用户上传的路书线路进行分析，计算不同用户上传的路书线路的地理距离，找出起点和终点的距离均在设定阈值内的用户；

S3.根据计算的结果，为每个用户生成一个出行路线相近的用户的列表；

S4.将排序之后的列表上的用户推荐给寻找骑行同伴的用户；

S5.利用用户的地理位置信息，为其推荐在其附近留下地点记录信息的其他骑友。

优选的，所述步骤S1中用户出行骑行时上传的路书线路是用户在设备终端的app上制作而成，路书线路包括起点、中途点、终点、用户id以及出发日期；将该路书线路上传到服务器端。

优选的，所述步骤S2对用户上传的路书线路进行分析的具体过程为：

服务器端对路书线路进行归一化处理，抽取出用户id、出发日期及地理位置信息，将抽取后的信息存储到数据库中，在数据库中进行数据计算和数据分析；

所述数据计算和数据分析的过程为：

将出发日期相同的路线归类，再计算不同其中不同路线之间终点与终点之间的距离，如果终点与终点的距离小于预先设定的阈值，则保留这一线路对，否则丢弃；在保留的线路对之中，计算起点与起点之间的距离，并按照距离从近到远将路线对排序。

一种基于LBS的骑行爱好者约骑和骑友推荐的系统，包括：

用户出行路线获取模块，基于用户每次出行骑行时上传的路书线路，获取用户出行需求信息；

用户路线分析模块，对用户上传的路书线路进行分析，计算不同用户上传的路书线路的地理距离，找出起点和终点均相近的用户；

生成约骑用户推荐列表模块，根据由系统计算的结果，为每个用户生成一个出行路线相近的用户的列表；

推荐模块，将排序之后的列表上的用户推荐给寻找骑行同伴的用户；

附近骑友推荐模块，利用用户的地理位置信息，来为其推荐在其附近留下地点记录信息的其他骑友。

与现有技术相比，本发明提供的技术具有以下优点：

本发明根据用户所在位置和各自上传的路书，由系统计算用户路书起点之间和终点之间的距离来对用户出行计划进行分析，找出距离近的而且有相似出行计划的骑友，为每一个骑友生成一个骑友推荐列表，再基于用户之间的距离远近，将符合条件的项排序后推荐给用户。因此，本发明在结合用户的地理位置信息和出行计划信息为用户进行推荐，能够满足用户寻找骑友的需求。与现有技术相比，本发明提供的技术方案实现了骑行app上的个性化推荐，提高推荐的实用性，改善用户体验，同时为软件带来了留住旧用户，吸引新用户的益处。

附图说明

图1是本发明实施例所提供的基于LBS的骑友约骑系统的整体结构示意图；

图2是本发明实施例所提供的用户是否接受系统为其推荐骑友的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的描述，但本发明的实施方式并不限于此。

一种基于LBS的骑行爱好者约骑和骑友推荐的方法，包括以下步骤：

S1.基于用户每次出行骑行时上传的路书线路，获取用户出行需求信息；

S2.对用户上传的路书线路进行分析，计算不同用户上传的路书线路的地理距离，找出起点和终点的距离均在设定阈值内的用户；

S3.根据计算的结果，为每个用户生成一个出行路线相近的用户的列表；

S4.将排序之后的列表上的用户推荐给寻找骑行同伴的用户；

S5.利用用户的地理位置信息，为其推荐在其附近留下地点记录信息的其他骑友。

如图1所示为本发明实施例所提供的基于LBS的骑友约骑系统的整体结构示意图。其中主要包括服务器端、数据库、设备终端和LBS定位引擎四部分。这些部分共同构成了本发明。下面将介绍实施本发明的具体方式。

用户在设备终端的app上制作自己的路书，输入起点、中途点（非必须且可有多个）、终点以及出发日期，系统即生成一条骑行路线并上传到服务器端，系统记录下用户的用户名、终端设备号等情况。

每个用户均可在出发前上传自己的骑行路线。服务器端存储大量的路线数据，服务器在数据采集之后便作信息抽取。在服务器端获取了用户上传的数据之后，系统对数据进行归一化处理，抽取出如用户id、出发日期、地理位置等信息。

信息抽取之后系统就进行数据入库，把路线数据存储到数据库中，在数据库中进行数据计算和数据分析。

数据库端后台把相同出发日期的路线归类，然后计算不同路线之间终点与终点之间的距离，如果终点与终点的距离小于系统预先设定的阈值，即|dest1-dest2|<v，那么就把这一线路对保留，否则丢弃。在保留的线路对之中，计算起点与起点之间的距离，并按照距离从近到远将路线对排序。

对每个用户，将符合上述条件的其他用户排序之后推荐给该用户，并表明相互之间起点的距离，然后系统就将生成的推荐列表推荐给用户。

如图2所示为本发明实施例所提供的用户是否接受系统为其推荐骑友的流程示意图。在推荐列表中，系统询问用户“是否有兴趣与对方约骑”，若用户选“约”，系统就以用户的名义向对方发出邀请，若对方接受邀请，那么久约骑成功；对方不接受邀请，则约骑不成功；用户选“不约”，则约骑不成功。收到用户的反馈信息之后，系统将重新计算，对用户进行新的推荐。

用户也可以发布约骑信息，在用户发布约骑信息时，系统会记录下用户的地理位置信息。其他用户利用LBS定位引擎可以查看附近骑友发布的约骑信息，骑友间即可自行相互约骑。当用户对其他用户发出约骑邀请，如同上一步所述一样，系统将询问用户是否接受对方的约骑邀请，系统根据用户的选择，即相互之间是否约骑成功而进行相应的不同的处理。

从上述实施例可以看出，本发明基于LBS的思想通过对相互距离近的用户的出行线路进行分析，对不同的用户进行个性化的推荐，使得有相似出行计划的用户能够相互认识、约骑。此外，用户还可以对推荐的结果进行反馈，反馈的内容是是否接受系统为其推荐的其他骑友，是不是想要系统再为其推荐其他距离更远的骑友。通过反馈可以使得下次推荐的时候直接滤掉用户不接受或忽略掉的推荐列表上的骑友，这样可以使推荐更加具有针对性，不断提高用户的体验。

以上所述的本发明的实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神原则之内所作出的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于LBS的骑行爱好者约骑和骑友推荐的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.基于用户每次出行骑行时上传的路书线路，获取用户出行需求信息；

S2.对用户上传的路书线路进行分析，计算不同用户上传的路书线路的地理距离，找出起点和终点的距离均在设定阈值内的用户；

S3.根据计算的结果，为每个用户生成一个出行路线相近的用户的列表；

S4.将排序之后的列表上的用户推荐给寻找骑行同伴的用户；

S5.利用用户的地理位置信息，为其推荐在其附近留下地点记录信息的其他骑友。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中用户出行骑行时上传的路书线路是用户在设备终端的app上制作而成，路书线路包括起点、中途点、终点、用户id以及出发日期；将该路书线路上传到服务器端。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S2对用户上传的路书线路进行分析的具体过程为：

服务器端对路书线路进行归一化处理，抽取出用户id、出发日期及地理位置信息，将抽取后的信息存储到数据库中，在数据库中进行数据计算和数据分析；

所述数据计算和数据分析的过程为：

将出发日期相同的路线归类，再计算不同其中不同路线之间终点与终点之间的距离，如果终点与终点的距离小于预先设定的阈值，则保留这一线路对，否则丢弃；在保留的线路对之中，计算起点与起点之间的距离，并按照距离从近到远将路线对排序。

4.一种基于LBS的骑行爱好者约骑和骑友推荐的系统，其特征在于，包括：

用户出行路线获取模块，基于用户每次出行骑行时上传的路书线路，获取用户出行需求信息；

用户路线分析模块，对用户上传的路书线路进行分析，计算不同用户上传的路书线路的地理距离，找出起点和终点均相近的用户；

生成约骑用户推荐列表模块，根据由系统计算的结果，为每个用户生成一个出行路线相近的用户的列表；

推荐模块，将排序之后的列表上的用户推荐给寻找骑行同伴的用户；

附近骑友推荐模块，利用用户的地理位置信息，来为其推荐在其附近留下地点记录信息的其他骑友。