CN111044043A - 一种导航方法、装置及车载设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种导航方法、装置及车载设备，方法包括：获取用户感兴趣物品的标识信息；基于标识信息，确定物品的交易场所；以交易场所为目的地，进行导航；可见，本方案中，实现了以物品为目标进行导航，有助于用户寻找感兴趣物品，节省了人力。

Description

一种导航方法、装置及车载设备

技术领域

本发明涉及车载技术领域，特别是指一种导航方法、装置及车载设备。

背景技术

一些情况下，用户会有一些即时需求。比如，用户需要立即得到一本纸质书，通常情况下，用户需要寻找附近的书店或者图书馆，然后在书店或者图书馆中寻找这本书。用户在寻找书店和图书馆的过程中，并不知道哪家书店或者图书馆中有这本书。这样，会花费用户大量精力，浪费很多时间，而且还不一定买到或借到这本书。

用户需要得到其他物品的情况类似，由于用户不了解售卖或借阅该物品的相关信息，用户需要耗费大量精力寻找该物品。目前，亟需一种以物品为目标进行导航的方案。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种导航方法、装置及车载设备，实现以物品为目标进行导航。

基于上述目的，本发明实施例提供了一种导航方法，应用于车载设备，包括：

获取用户感兴趣物品的标识信息；

获取所述标识信息对应的关联数据，所述关联数据包括：包含所述物品的场所信息；

根据所述关联数据，确定所述物品的交易场所；

以所述交易场所为目的地，进行导航。

可选的，所述获取所述标识信息对应的关联数据，包括：

将所述标识信息发送至服务器，以使所述服务器在预先获取到的各场所的统计信息中，查找所述标识信息的关联数据；

接收所述服务器发送的所述关联数据。

可选的，所述根据所述关联数据，确定所述物品的交易场所，包括：

通过读取所述关联数据，确定所述物品的多个存在场所；

基于设定的维度以及所述关联数据，对所述多个存在场所进行排序；

向用户展示排序后的存在场所；

基于用户的选择指令，在所述存在场所中确定交易场所。

可选的，所述物品为书；

所述关联数据包括：包含所述书的场所信息；或者，所述关联数据包括：包含所述书的场所信息、以及以下任意一种或多种：场所中所述书的存量、场所中所述书的价格、场所中所述书的交易类型；

其中，所述场所信息包括：场所标识和/或场所地址；或者，所述场所信息包括：场所标识和/或场所地址、以及场所的可用停车位数量。

可选的，所述物品为书；所述关联数据包括：包含所述书的场所地址、场所中所述书的存量、场所中所述书的价格、场所中所述书的交易类型、场所的可用停车位数量；

所述设定的维度包括以下任意一种或多种：书的存量、书的价格、书的交易类型、场所与当前位置的距离、场所的可用停车位数量。

可选的，所述基于设定的维度以及所述关联数据，对所述多个存在场所进行排序，包括：

针对每个存在场所，对该存在场所对应的各维度的关联数据进行量化处理，得到各维度的量化数据；基于各维度对应的权重，对所述量化数据进行加权处理，得到该场所对应的评分；

根据评分对每个存在场所进行排序。

可选的，所述对该存在场所对应的各维度的关联数据进行量化处理，得到各维度的量化数据，包括：

若设定的维度包括第一维度，所述第一维度为书的存量，并且所述关联数据包括用户感兴趣书在该存在场所中的当前库存数量和入库总数量，则计算所述当前库存数量与所述入库总数量的比值，作为所述第一维度的量化数据；

若设定的维度包括第二维度，所述第二维度为书的价格，并且所述关联数据包括用户感兴趣书在该存在场所中的当前价格、以及预设时间段内的平均价格、最高价格和最低价格，则确定所述当前价格与所述平均价格、最高价格和最低价格之间的大小关系，根据所述大小关系确定所述第二维度的量化数据；

若设定的维度包括第三维度，所述第三维度为交易类型，并且所述关联数据中用户感兴趣书在该存在场所中的交易类型为购买，则将第一预设值确定为所述第三维度的量化数据；

若设定的维度包括所述第三维度，并且所述关联数据中用户感兴趣书在该存在场所中的交易类型为借阅，则将第二预设值确定为所述第三维度的量化数据；

若设定的维度包括第四维度，所述第四维度为场所与当前位置的距离，并且所述关联数据中包括该存在场所的位置，则计算所述用户的当前位置与该存在场所的位置之间的距离，根据预先设定的距离区间与量化数据的对应关系，确定所述第四维度的量化数据；

若设定的维度包括第五维度，所述第五维度为场所的可用停车位数量，并且所述关联数据中包括该存在场所的可用停车位数量，则根据预先设定的数量区间与量化数据的对应关系，确定所述第五维度的量化数据。

可选的，所述基于设定的维度以及所述关联数据，对所述多个存在场所进行排序，包括：

根据用户的选项，在设定的维度中选择目标维度；

针对每个存在场所，对该存在场所对应的目标维度的关联数据进行量化处理，得到目标维度的量化数据；基于目标维度对应的权重，对所述量化数据进行加权处理，得到该场所对应的评分；

根据评分对每个存在场所进行排序。

可选的，所述基于设定的维度以及所述关联数据，对所述多个存在场所进行排序，包括：

根据设定的维度先后顺序，确定当前待对比维度；

基于所述当前待对比维度的关联数据，对所述存在场所进行排序；

判断是否存在顺序并列的存在场所；

如果存在，返回执行所述根据设定的维度先后顺序，确定当前待对比维度的步骤，直至不存在顺序并列的存在场所，得到排序后的存在场所。

可选的，所述关联数据还包括：所述物品在场所中的存放位置信息；

在所述根据所述关联数据，确定所述物品的交易场所之后，还包括：

基于所述关联数据，确定所述物品在所述交易场所中的存放位置信息，作为目标位置信息；

将所述目标位置信息发送至所述用户的移动终端。

基于上述目的，本发明实施例还提供了一种导航装置，应用于车载设备，包括：

第一获取模块，用于获取用户感兴趣物品的标识信息；

第二获取模块，用于获取所述标识信息对应的关联数据，所述关联数据包括：包含所述物品的场所信息；

第一确定模块，用于根据所述关联数据，确定所述物品的交易场所；

导航模块，用于以所述交易场所为目的地，进行导航。

可选的，所述第一确定模块，包括：

第一确定子模块，用于通过读取所述关联数据，确定所述物品的多个存在场所；

排序子模块，用于基于设定的维度以及所述关联数据，对所述多个存在场所进行排序；

展示子模块，用于向用户展示排序后的存在场所；

第二确定子模块，用于基于用户的选择指令，在所述存在场所中确定交易场所。

可选的，所述排序子模块，包括：

量化单元，用于针对每个存在场所，对该存在场所对应的各维度的关联数据进行量化处理，得到各维度的量化数据；

加权单元，用于基于各维度对应的权重，对所述量化数据进行加权处理，得到该场所对应的评分；

排序单元，用于根据评分对每个存在场所进行排序。

可选的，所述量化单元，具体用于：

针对每个存在场所，若设定的维度包括第一维度，所述第一维度为书的存量，并且所述关联数据包括用户感兴趣书在该存在场所中的当前库存数量和入库总数量，则计算所述当前库存数量与所述入库总数量的比值，作为所述第一维度的量化数据；

若设定的维度包括第二维度，所述第二维度为书的价格，并且所述关联数据包括用户感兴趣书在该存在场所中的当前价格、以及预设时间段内的平均价格、最高价格和最低价格，则确定所述当前价格与所述平均价格、最高价格和最低价格之间的大小关系，根据所述大小关系确定所述第二维度的量化数据；

若设定的维度包括第三维度，所述第三维度为交易类型，并且所述关联数据中用户感兴趣书在该存在场所中的交易类型为购买，则将第一预设值确定为所述第三维度的量化数据；

若设定的维度包括所述第三维度，并且所述关联数据中用户感兴趣书在该存在场所中的交易类型为借阅，则将第二预设值确定为所述第三维度的量化数据；

若设定的维度包括第四维度，所述第四维度为场所与当前位置的距离，并且所述关联数据中包括该存在场所的位置，则计算所述用户的当前位置与该存在场所的位置之间的距离，根据预先设定的距离区间与量化数据的对应关系，确定所述第四维度的量化数据；

若设定的维度包括第五维度，所述第五维度为场所的可用停车位数量，并且所述关联数据中包括该存在场所的可用停车位数量，则根据预先设定的数量区间与量化数据的对应关系，确定所述第五维度的量化数据。

可选的，所述排序子模块，具体用于：

根据用户的选项，在设定的维度中选择目标维度；

针对每个存在场所，对该存在场所对应的目标维度的关联数据进行量化处理，得到目标维度的量化数据；基于目标维度对应的权重，对所述量化数据进行加权处理，得到该场所对应的评分；

根据评分对每个存在场所进行排序。

可选的，所述排序子模块，具体用于：

根据设定的维度先后顺序，确定当前待对比维度；

基于所述当前待对比维度的关联数据，对所述存在场所进行排序；

判断是否存在顺序并列的存在场所；

如果存在，返回执行所述根据设定的维度先后顺序，确定当前待对比维度的步骤，直至不存在顺序并列的存在场所，得到排序后的存在场所。

可选的，所述关联数据还包括：所述物品在场所中的存放位置信息；

所述装置还包括：

第二确定模块，用于基于所述关联数据，确定所述物品在所述交易场所中的存放位置信息，作为目标位置信息；

发送模块，用于将所述目标位置信息发送至所述用户的移动终端。

基于上述目的，本发明实施例还提供了一种车载设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任一种导航方法。

应用本发明所示实施例，获取用户感兴趣物品的标识信息；基于标识信息，确定物品的交易场所；以交易场所为目的地，进行导航；可见，本方案中，实现了以物品为目标进行导航，有助于用户寻找感兴趣物品，节省了人力。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的导航方法的第一种流程示意图；

图2为本发明实施例提供的导航方法的第二种流程示意图；

图3为本发明实施例提供的一种导航装置的结构示意图；

图4为本发明实施例提供的一种车载设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

需要说明的是，本发明实施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称非相同的实体或者非相同的参量，可见“第一”“第二”仅为了表述的方便，不应理解为对本发明实施例的限定，后续实施例对此不再一一说明。

为了达到上述目的，本发明实施例提供了一种导航方法、装置及车载设备，该方法及装置可以应用于车载设备，或者，也可以应用于其他终端设备，比如，手机，平板电脑等，具体不做限定。下面首先对该导航方法进行详细介绍，为了方便描述，以执行主体为车载设备为例进行说明。

图1为本发明实施例提供的导航方法的第一种流程示意图，包括：

S101：获取用户感兴趣物品的标识信息。

举例来说，用户感兴趣物品即为用户需要得到的物品，比如书、某种礼品或者其他物品，具体不做限定。用户可以通过车载设备的交互界面，输入其感兴趣的物品的标识信息。

以下内容中，以书为例进行说明，其他物品类似。标识信息可以为书名，或者，也可以为其他唯一标识某本书的其他信息。

S102：获取该标识信息对应的关联数据，所述关联数据包括：包含所述物品的场所信息。

举例来说，包含书的场所可以为书店、图书馆等等，具体不做限定。

一种实施方式中，S102可以包括：将所述标识信息发送至服务器，以使所述服务器在预先获取到的各场所的统计信息中，查找所述标识信息的关联数据；接收所述服务器发送的所述关联数据。

举例来说，可以预先统计各种书店、图书馆的相关信息，比如名称、地址、停车位的数量、以及其中包含的书的名称、书的价格、书的存量，等等，统计信息的具体内容不做限定。将这些统计信息存储至服务器中，并且每隔一段时间对这些统计信息进行更新。

一种情况下，车载设备可以将用户感兴趣物品的标识信息发送至服务器，由服务器查找关联数据；或者，另一种情况下，车载设备可以从服务器中拉取统计信息，然后由车载设备在拉取的统计信息中查找标识信息对应的关联数据。

举例来说，关联数据可以包括：包含所述书的场所信息；或者，所述关联数据包括：包含所述书的场所信息、以及以下任意一种或多种：场所中所述书的存量、场所中所述书的价格、场所中所述书的交易类型；

其中，所述场所信息可以包括：场所标识和/或场所地址；或者，所述场所信息包括：场所标识和/或场所地址、以及场所的可用停车位数量。

或者，关联数据还可以包括路况信息、客流量信息，等等，具体关联数据不做限定。

比如，假设统计信息中包括：书店A—书店A的地址A1—书店A的可用停车位数量A2—书店A中包括的各种书的名称/价格/存量；假设S101中获取到书名X，可以在该统计信息中查找包含X的书店名称、地址、可用停车位数量、该书店中X的存量、价格等，作为X的关联数据。一些情况下，关联数据中还可以包括书的交易类型，比如，购买、借阅等，书店对应的交易类型可以认为是购买，图书馆对应的交易类型可以认为是借阅。

S103：根据该关联数据，确定该物品的交易场所。

一种情况下，如果获取到的关联数据中仅涉及一个场所，或者说，仅有一个场所中存在用户感兴趣物品，则可以将该场所确定为交易场所。

或者，如果获取到的关联数据中涉及多个场所，或者说，多个场所中存在用户感兴趣物品，则可以在这多个场所中，确定一个交易场所。

一种实施方式中，S103可以包括：通过读取所述关联数据，确定所述物品的多个存在场所；基于设定的维度以及所述关联数据，对所述多个存在场所进行排序；向用户展示排序后的存在场所；基于用户的选择指令，在所述存在场所中确定交易场所。

假设关联数据包括：包含所述书的场所地址、场所中所述书的存量、场所中所述书的价格、场所中所述书的交易类型、场所的可用停车位数量；所述设定的维度包括以下任意一种或多种：书的存量、书的价格、书的交易类型、场所与当前位置的距离、场所的可用停车位数量。

一种情况下，排序方式可以包括：

针对每个存在场所，对该存在场所对应的各维度的关联数据进行量化处理，得到各维度的量化数据；基于各维度对应的权重，对所述量化数据进行加权处理，得到该场所对应的评分；

根据评分对每个存在场所进行排序。

一种实施方式中，对该存在场所对应的各维度的关联数据进行量化处理，得到各维度的量化数据，可以包括以下任意一种或多种量化方式：

量化方式一、若设定的维度包括书的存量，并且所述关联数据包括用户感兴趣书在该存在场所中的当前库存数量和入库总数量，则计算所述当前库存数量与所述入库总数量的比值，作为这一维度(书的存量)的量化数据。

量化方式二、若设定的维度包括书的价格，并且所述关联数据包括用户感兴趣书在该存在场所中的当前价格、以及预设时间段内的平均价格、最高价格和最低价格，则确定所述当前价格与所述平均价格、最高价格和最低价格之间的大小关系，根据所述大小关系确定这一维度(书的价格)的量化数据。

举例来说，预设时间段可以为30天、60天、20天等等，具体时长不做限定。以30天为例来说，可以获取该场所截止至前一天24点之前30天内、用户感兴趣书的价格数据。将该书的当前价格与这30天内的平均价格、最高价格和最低价格进行对比。

举例来说，如果当前价格小于等于最低价格，则可以将第三预设值确定为这一维度的量化数据；如果当前价格大于最低价格小于平均价格，则可以将第四预设值确定为这一维度的量化数据；如果当前价格大于等于平均价格小于等于最高价格，则可以将第五预设值确定为这一维度的量化数据；如果当前价格大于最高价格，则可以将第六预设值确定为这一维度的量化数据。第三预设值>第四预设值>第五预设值>第六预设值。

量化方式三、若设定的维度包括交易类型，并且所述关联数据中用户感兴趣书在该存在场所中的交易类型为购买，则将第一预设值确定为这一维度(交易类型)的量化数据。

举例来说，第一预设值可以为一组数据，比如可以为(1，0)，括号中第一位对应的交易类型为购买，括号中第二位对应的交易类型为借阅。

量化方式四、若设定的维度包括交易类型，并且所述关联数据中用户感兴趣书在该存在场所中的交易类型为借阅，则将第二预设值确定为这一维度(交易类型)的量化数据。

举例来说，第二预设值可以为一组数据，比如可以为(0，1)，括号中第一位对应的交易类型为购买，括号中第二位对应的交易类型为借阅。

量化方式五、若设定的维度包括场所与当前位置的距离，并且所述关联数据中包括该存在场所的位置，则计算所述用户的当前位置与该存在场所的位置之间的距离，根据预先设定的距离区间与量化数据的对应关系，确定这一维度(场所与当前位置的距离)的量化数据。

举例来说，可以预先设定距离区间与量化数据之间的对应关系，一种情况下，距离越远，对应的量化数据越小。

量化方式六、若设定的维度包括场所的可用停车位数量，并且所述关联数据中包括该存在场所的可用停车位数量，则根据预先设定的数量区间与量化数据的对应关系，确定这一维度(场所的可用停车位数量)的量化数据。

举例来说，可以预先设定数量区间与量化数据之间的对应关系，一种情况下，数量越小，对应的量化数据越小。

下面以一个场所为例，介绍一种具体的评分方式：

举例来说，各维度的量化数据可以为0-1之间的数值。比如，书的存量对应的量化数据Y可以为：当前库存数量/入库总数量。

假设当前价格为D，30天内平均价格为D1，30天最低价格为D2，30天内最高价格为D3，若D≤D3，则书的价格对应的量化数据为H1；若D3<D≤D2，则书的价格对应的量化数据为H2；若D2<D≤D4，则书的价格对应的量化数据为H3；若D4<D2，则书的价格对应的量化数据为H4。1>H1>H2>H3>H4>0。

若交易类型为购买，则G1＝1，G2＝0，若交易类型为借阅，则G1＝0，G2＝1。

若场所与当前位置的距离C≤1km，则场所与当前位置的距离对应的量化数据为Z1；若1km<C≤3km，则场所与当前位置的距离对应的量化数据为Z2；若3km<C≤5km，则场所与当前位置的距离对应的量化数据为Z3；若5km<C≤8km，则场所与当前位置的距离对应的量化数据为Z4；若C>8km，则场所与当前位置的距离对应的量化数据为Z5。1>Z1>Z2>Z3>Z4>0。

假设场所的可用停车位数量为，若0<A≤10，则对应的量化数据为X1；若10<A≤20，则对应的量化数据为X2；若20<A≤50，则对应的量化数据为X3；若50<A，则对应的量化数据为X4。1>X4>X3>X2>X1>0。

可以设定上述各种维度对应的权重，该权重可以为默认值，也可以由用户设定。

假设书的存量对应的权重为20％，书的价格对应的权重为10％，交易类型“购买”对应的权重为10％，交易类型“借阅”对应的权重为5％，场所与当前位置的距离对应的权重为5％，可用停车位数量对应的权重为50％；假设各维度量化数据分别为：Y、H1、G1、G2、Z1、X1；则场所对应的评分可以为：20％Y+10％H1+10％G1+5％G2+5％Z1+50％X1。

可以根据各场所评价的高低，对各场所进行排序。

另一种情况下，排序方式可以包括：

根据用户的选项，在设定的维度中选择目标维度；

针对每个存在场所，对该存在场所对应的目标维度的关联数据进行量化处理，得到目标维度的量化数据；基于目标维度对应的权重，对所述量化数据进行加权处理，得到该场所对应的评分；

根据评分对每个存在场所进行排序。

这一种排序方式中，可以由用户选择参与评分的维度，也就是目标维度。这样，可以着重考虑用户在意的维度，提高了排序灵活性。

再一种情况下，排序方式可以包括：

根据设定的维度先后顺序，确定当前待对比维度；

基于所述当前待对比维度的关联数据，对所述存在场所进行排序；

判断是否存在顺序并列的存在场所；

如果存在，返回执行所述根据设定的维度先后顺序，确定当前待对比维度的步骤，直至不存在顺序并列的存在场所，得到排序后的存在场所。

举例来说，可以由用户设定上述各维度的先后顺序，优先考虑顺序靠前的维度，仅在排名并列的情况下，考虑下一维度。

S104：以交易场所为目的地，进行导航。

S103中确定的交易场所也就是用户得到其感兴趣物品的场所，车载设备导航前往该场所。在导航过程中，可以获取路况信息，避开拥堵路段。

一种实施方式中，在S103之后，车载设备可以向交易场所的服务设备发送预约请求，以预约交易场所的停车位。一种情况下，车载设备可以根据实时路况，预测到达交易场所的时间，将预测的时间信息一并发送给交易场所的服务设备，这样，便于交易场所处的相关人员为用户的车辆安排停车位。

一种实施方式中，还可以确定用户感兴趣物品在交易场所中的存放位置，并将存放位置信息发送至用户的移动终端。这样，用户到达目的地后，可以根据移动终端指示的存放位置信息，直接前往场所中存放该物品的位置，相比于用户在该场所中寻找该物品，进一步节省了人力。

一种情况下，S102中获取的关联数据中可以包括所述物品在场所中的存放位置信息；这样，在S103之后，车载设备可以基于所述关联数据，确定所述物品在所述交易场所中的存放位置信息，作为目标位置信息；将所述目标位置信息发送至所述用户的移动终端。

或者，车载设备也可以在S103之后，获取所述物品在所述交易场所中的存放位置信息，将该存放位置信息发送至所述用户的移动终端。

举例来说，移动终端可以为手机、平板电脑等，具体不做限定。用户的车载终端可以与用户的移动终端绑定，这样，车载设备可以将物品在交易场所中的存放位置信息发送至自身绑定的移动终端。

用户可以通过移动终端借阅或者购买其感兴趣图书，或者，用户也可以采用其他购买方式或者借阅方式，具体不做限定。

一种实施方式中，车载设备可以将车辆的停放位置信息发送至移动终端，这样，用户在得到其感兴趣图书之后，可以根据移动终端指示的停放位置信息，找到停放的车辆。车辆启动后，车载设备可以与用户进行交互，询问用户是否要导航回家、或者导航去其他地点，具体不做限定。

举例来说，假设交易场所为图书馆，车载设备可以设置提醒还书时间，以提醒用户及时归还借阅的图书。

应用本发明图1所示实施例，获取用户感兴趣物品的标识信息；基于标识信息，确定物品的交易场所；以交易场所为目的地，进行导航；可见，本方案中，实现了以物品为目标进行导航，有助于用户寻找感兴趣物品，节省了人力。

图2为本发明实施例提供的导航方法的第二种流程示意图，包括：

S201：获取用户感兴趣书籍的名称。

举例来说，用户可以通过车载设备的交互界面，输入其感兴趣书籍的名称。或者，用户也可以与车载设备进行语音交互，用户说出其感兴趣书籍的名称。具体交互方式不做限定。

S202：将该书籍的名称发送至服务器，以使所述服务器在预先获取到的各场所的统计信息中，查找该名称的关联数据；所述关联数据包括：包含该书籍的场所地址、场所中该书籍的存量、场所中该书籍的价格、场所中该书籍的交易类型、场所的可用停车位数量、该书籍在场所中的存放位置信息。

举例来说，可以预先统计各种书店、图书馆的相关信息，比如名称、地址、停车位的数量、以及其中包含的书的名称、书的价格、书的存量、书的存放位置，等等，统计信息的具体内容不做限定。将这些统计信息存储至服务器中，并且每隔一段时间对这些统计信息进行更新。

S203：接收服务器发送的关联数据。

S204：通过读取该关联数据，确定该书籍的多个存在场所。

S204中确定的存在场所，也就是能够提供该书籍的书店或者图书馆或者其他场所。

S205：基于设定的维度以及该关联数据，对该多个存在场所进行排序。

设定的维度包括：书的存量、书的价格、书的交易类型、场所与当前位置的距离、场所的可用停车位数量。

下面介绍一些具体的排序方式：

排序方式一：

针对每个存在场所，对该存在场所对应的各维度的关联数据进行量化处理，得到各维度的量化数据；基于各维度对应的权重，对所述量化数据进行加权处理，得到该场所对应的评分；

根据评分对每个存在场所进行排序。

一种实施方式中，对该存在场所对应的各维度的关联数据进行量化处理，得到各维度的量化数据，可以包括：

若设定的维度包括书的存量，并且所述关联数据包括用户感兴趣书在该存在场所中的当前库存数量和入库总数量，则计算所述当前库存数量与所述入库总数量的比值，作为这一维度(书的存量)的量化数据。

若设定的维度包括书的价格，并且所述关联数据包括用户感兴趣书在该存在场所中的当前价格、以及预设时间段内的平均价格、最高价格和最低价格，则确定所述当前价格与所述平均价格、最高价格和最低价格之间的大小关系，根据所述大小关系确定这一维度(书的价格)的量化数据。

举例来说，预设时间段可以为30天、60天、20天等等，具体时长不做限定。以30天为例来说，可以获取该场所截止至前一天24点之前30天内、用户感兴趣书的价格数据。将该书的当前价格与这30天内的平均价格、最高价格和最低价格进行对比。

举例来说，如果当前价格小于等于最低价格，则可以将第三预设值确定为这一维度的量化数据；如果当前价格大于最低价格小于平均价格，则可以将第四预设值确定为这一维度的量化数据；如果当前价格大于等于平均价格小于等于最高价格，则可以将第五预设值确定为这一维度的量化数据；如果当前价格大于最高价格，则可以将第六预设值确定为这一维度的量化数据。第三预设值>第四预设值>第五预设值>第六预设值。

若设定的维度包括交易类型，并且所述关联数据中用户感兴趣书在该存在场所中的交易类型为购买，则将第一预设值确定为这一维度(交易类型)的量化数据。

举例来说，第一预设值可以为一组数据，比如可以为(1，0)，括号中第一位对应的交易类型为购买，括号中第二位对应的交易类型为借阅。

若设定的维度包括交易类型，并且所述关联数据中用户感兴趣书在该存在场所中的交易类型为借阅，则将第二预设值确定为这一维度(交易类型)的量化数据。

举例来说，第二预设值可以为一组数据，比如可以为(0，1)，括号中第一位对应的交易类型为购买，括号中第二位对应的交易类型为借阅。

若设定的维度包括场所与当前位置的距离，并且所述关联数据中包括该存在场所的位置，则计算所述用户的当前位置与该存在场所的位置之间的距离，根据预先设定的距离区间与量化数据的对应关系，确定这一维度(场所与当前位置的距离)的量化数据。

举例来说，可以预先设定距离区间与量化数据之间的对应关系，一种情况下，距离越远，对应的量化数据越小。

若设定的维度包括场所的可用停车位数量，并且所述关联数据中包括该存在场所的可用停车位数量，则根据预先设定的数量区间与量化数据的对应关系，确定这一维度(场所的可用停车位数量)的量化数据。

举例来说，可以预先设定数量区间与量化数据之间的对应关系，一种情况下，数量越小，对应的量化数据越小。

下面以一个场所为例，介绍一种具体的评分方式：

举例来说，各维度的量化数据可以为0-1之间的数值。比如，书的存量对应的量化数据Y可以为：当前库存数量/入库总数量。

假设当前价格为D，30天内平均价格为D1，30天最低价格为D2，30天内最高价格为D3，若D≤D3，则书的价格对应的量化数据为H1；若D3<D≤D2，则书的价格对应的量化数据为H2；若D2<D≤D4，则书的价格对应的量化数据为H3；若D4<D2，则书的价格对应的量化数据为H4。1>H1>H2>H3>H4>0。

若交易类型为购买，则G1＝1，G2＝0，若交易类型为借阅，则G1＝0，G2＝1。

若场所与当前位置的距离C≤1km，则场所与当前位置的距离对应的量化数据为Z1；若1km<C≤3km，则场所与当前位置的距离对应的量化数据为Z2；若3km<C≤5km，则场所与当前位置的距离对应的量化数据为Z3；若5km<C≤8km，则场所与当前位置的距离对应的量化数据为Z4；若C>8km，则场所与当前位置的距离对应的量化数据为Z5。1>Z1>Z2>Z3>Z4>0。

假设场所的可用停车位数量为，若0<A≤10，则对应的量化数据为X1；若10<A≤20，则对应的量化数据为X2；若20<A≤50，则对应的量化数据为X3；若50<A，则对应的量化数据为X4。1>X4>X3>X2>X1>0。

可以设定上述各种维度对应的权重，该权重可以为默认值，也可以由用户设定。

假设书的存量对应的权重为20％，书的价格对应的权重为10％，交易类型“购买”对应的权重为10％，交易类型“借阅”对应的权重为5％，场所与当前位置的距离对应的权重为5％，可用停车位数量对应的权重为50％；假设各维度量化数据分别为：Y、H1、G1、G2、Z1、X1；则场所对应的评分可以为：20％Y+10％H1+10％G1+5％G2+5％Z1+50％X1。

可以根据各场所评价的高低，对各场所进行排序。

排序方式二：

根据用户的选项，在设定的维度中选择目标维度；

针对每个存在场所，对该存在场所对应的目标维度的关联数据进行量化处理，得到目标维度的量化数据；基于目标维度对应的权重，对所述量化数据进行加权处理，得到该场所对应的评分；

根据评分对每个存在场所进行排序。

这一种排序方式中，可以由用户选择参与评分的维度，也就是目标维度。这样，可以着重考虑用户在意的维度，提高了排序灵活性。

排序方式三：

根据设定的维度先后顺序，确定当前待对比维度；

基于所述当前待对比维度的关联数据，对所述存在场所进行排序；

判断是否存在顺序并列的存在场所；

如果存在，返回执行所述根据设定的维度先后顺序，确定当前待对比维度的步骤，直至不存在顺序并列的存在场所，得到排序后的存在场所。

举例来说，可以由用户设定上述各维度的先后顺序，优先考虑顺序靠前的维度，仅在排名并列的情况下，考虑下一维度。

S206：向用户展示排序后的存在场所。

S207：基于用户的选择指令，在该存在场所中确定交易场所。

S208：以交易场所为目的地，进行导航。

S207中确定的交易场所也就是用户得到其感兴趣书籍的场所，车载设备导航前往该场所。

S209：基于该关联数据，确定该书籍在交易场所中的存放位置信息，作为目标位置信息。

S210：将目标位置信息发送至用户的移动终端。

应用本发明图2所示实施例，第一方面，实现了以物品为目标进行导航，有助于用户寻找感兴趣物品，节省了人力。第二方面，用户到达目的地后，可以根据移动终端指示的存放位置信息，直接前往场所中存放该物品的位置，相比于用户在该场所中寻找该物品，进一步节省了人力。

与上述方法实施例相对应，本发明实施例还提供一种导航装置，其如图3所示，应用于车载设备，包括：

第一获取模块301，用于获取用户感兴趣物品的标识信息；

第二获取模块302，用于获取所述标识信息对应的关联数据，所述关联数据包括：包含所述物品的场所信息；

第一确定模块303，用于根据所述关联数据，确定所述物品的交易场所；

导航模块304，用于以所述交易场所为目的地，进行导航。

作为一种实施方式，第一确定模块303包括：第一确定子模块、排序子模块、展示子模块和第二确定子模块(图中未示出)，其中，

第一确定子模块，用于通过读取所述关联数据，确定所述物品的多个存在场所；

排序子模块，用于基于设定的维度以及所述关联数据，对所述多个存在场所进行排序；

展示子模块，用于向用户展示排序后的存在场所；

第二确定子模块，用于基于用户的选择指令，在所述存在场所中确定交易场所。

作为一种实施方式，所述排序子模块，包括：

量化单元，用于针对每个存在场所，对该存在场所对应的各维度的关联数据进行量化处理，得到各维度的量化数据；

加权单元，用于基于各维度对应的权重，对所述量化数据进行加权处理，得到该场所对应的评分；

排序单元，用于根据评分对每个存在场所进行排序。

作为一种实施方式，所述量化单元，具体用于：

针对每个存在场所，若设定的维度包括第一维度，所述第一维度为书的存量，并且所述关联数据包括用户感兴趣书在该存在场所中的当前库存数量和入库总数量，则计算所述当前库存数量与所述入库总数量的比值，作为所述第一维度的量化数据；

若设定的维度包括第二维度，所述第二维度为书的价格，并且所述关联数据包括用户感兴趣书在该存在场所中的当前价格、以及预设时间段内的平均价格、最高价格和最低价格，则确定所述当前价格与所述平均价格、最高价格和最低价格之间的大小关系，根据所述大小关系确定所述第二维度的量化数据；

若设定的维度包括第三维度，所述第三维度为交易类型，并且所述关联数据中用户感兴趣书在该存在场所中的交易类型为购买，则将第一预设值确定为所述第三维度的量化数据；

若设定的维度包括所述第三维度，并且所述关联数据中用户感兴趣书在该存在场所中的交易类型为借阅，则将第二预设值确定为所述第三维度的量化数据；

若设定的维度包括第四维度，所述第四维度为场所与当前位置的距离，并且所述关联数据中包括该存在场所的位置，则计算所述用户的当前位置与该存在场所的位置之间的距离，根据预先设定的距离区间与量化数据的对应关系，确定所述第四维度的量化数据；

若设定的维度包括第五维度，所述第五维度为场所的可用停车位数量，并且所述关联数据中包括该存在场所的可用停车位数量，则根据预先设定的数量区间与量化数据的对应关系，确定所述第五维度的量化数据。

作为一种实施方式，所述排序子模块，具体用于：

根据用户的选项，在设定的维度中选择目标维度；

针对每个存在场所，对该存在场所对应的目标维度的关联数据进行量化处理，得到目标维度的量化数据；基于目标维度对应的权重，对所述量化数据进行加权处理，得到该场所对应的评分；

根据评分对每个存在场所进行排序。

作为一种实施方式，所述排序子模块，具体用于：

根据设定的维度先后顺序，确定当前待对比维度；

基于所述当前待对比维度的关联数据，对所述存在场所进行排序；

判断是否存在顺序并列的存在场所；

如果存在，返回执行所述根据设定的维度先后顺序，确定当前待对比维度的步骤，直至不存在顺序并列的存在场所，得到排序后的存在场所。

作为一种实施方式，所述关联数据还包括：所述物品在场所中的存放位置信息；所述装置还包括：第二确定模块和发送模块(图中未示出)，其中，

第二确定模块，用于基于所述关联数据，确定所述物品在所述交易场所中的存放位置信息，作为目标位置信息；

发送模块，用于将所述目标位置信息发送至所述用户的移动终端。

上述实施例的装置用于实现前述实施例中相应的方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

本发明实施例还提供一种车载设备，如图4所示，包括：存储器402、处理器401及存储在存储器402上并可在处理器401上运行的计算机程序，处理器401执行所述程序时实现上述任一种导航方法。

本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述任一种导航方法。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本发明难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本发明难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本发明的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本发明的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本发明。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。

尽管已经结合了本发明的具体实施例对本发明进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。

本发明的实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、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 (17)

1.一种导航方法，其特征在于，应用于车载设备，包括：

获取用户感兴趣物品的标识信息；

获取所述标识信息对应的关联数据，所述关联数据包括：包含所述物品的场所信息；

根据所述关联数据，确定所述物品的交易场所；

以所述交易场所为目的地，进行导航。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述标识信息对应的关联数据，包括：

将所述标识信息发送至服务器，以使所述服务器在预先获取到的各场所的统计信息中，查找所述标识信息的关联数据；

接收所述服务器发送的所述关联数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述关联数据，确定所述物品的交易场所，包括：

通过读取所述关联数据，确定所述物品的多个存在场所；

基于设定的维度以及所述关联数据，对所述多个存在场所进行排序；

向用户展示排序后的存在场所；

基于用户的选择指令，在所述存在场所中确定交易场所。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述物品为书；

所述关联数据包括：包含所述书的场所信息；或者，所述关联数据包括：包含所述书的场所信息、以及以下任意一种或多种：场所中所述书的存量、场所中所述书的价格、场所中所述书的交易类型；

其中，所述场所信息包括：场所标识和/或场所地址；或者，所述场所信息包括：场所标识和/或场所地址、以及场所的可用停车位数量。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述物品为书；所述设定的维度包括以下任意一种或多种：书的存量、书的价格、书的交易类型、场所与当前位置的距离、场所的可用停车位数量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于设定的维度以及所述关联数据，对所述多个存在场所进行排序，包括：

针对每个存在场所，对该存在场所对应的各维度的关联数据进行量化处理，得到各维度的量化数据；基于各维度对应的权重，对所述量化数据进行加权处理，得到该场所对应的评分；

根据评分对每个存在场所进行排序。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对该存在场所对应的各维度的关联数据进行量化处理，得到各维度的量化数据，包括：

若设定的维度包括第一维度，所述第一维度为书的存量，并且所述关联数据包括用户感兴趣书在该存在场所中的当前库存数量和入库总数量，则计算所述当前库存数量与所述入库总数量的比值，作为所述第一维度的量化数据；

若设定的维度包括第二维度，所述第二维度为书的价格，并且所述关联数据包括用户感兴趣书在该存在场所中的当前价格、以及预设时间段内的平均价格、最高价格和最低价格，则确定所述当前价格与所述平均价格、最高价格和最低价格之间的大小关系，根据所述大小关系确定所述第二维度的量化数据；

若设定的维度包括第三维度，所述第三维度为交易类型，并且所述关联数据中用户感兴趣书在该存在场所中的交易类型为购买，则将第一预设值确定为所述第三维度的量化数据；

若设定的维度包括所述第三维度，并且所述关联数据中用户感兴趣书在该存在场所中的交易类型为借阅，则将第二预设值确定为所述第三维度的量化数据；

若设定的维度包括第四维度，所述第四维度为场所与当前位置的距离，并且所述关联数据中包括该存在场所的位置，则计算所述用户的当前位置与该存在场所的位置之间的距离，根据预先设定的距离区间与量化数据的对应关系，确定所述第四维度的量化数据；

若设定的维度包括第五维度，所述第五维度为场所的可用停车位数量，并且所述关联数据中包括该存在场所的可用停车位数量，则根据预先设定的数量区间与量化数据的对应关系，确定所述第五维度的量化数据。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于设定的维度以及所述关联数据，对所述多个存在场所进行排序，包括：

根据用户的选项，在设定的维度中选择目标维度；

针对每个存在场所，对该存在场所对应的目标维度的关联数据进行量化处理，得到目标维度的量化数据；基于目标维度对应的权重，对所述量化数据进行加权处理，得到该场所对应的评分；

根据评分对每个存在场所进行排序。

9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于设定的维度以及所述关联数据，对所述多个存在场所进行排序，包括：

根据设定的维度先后顺序，确定当前待对比维度；

基于所述当前待对比维度的关联数据，对所述存在场所进行排序；

判断是否存在顺序并列的存在场所；

如果存在，返回执行所述根据设定的维度先后顺序，确定当前待对比维度的步骤，直至不存在顺序并列的存在场所，得到排序后的存在场所。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联数据还包括：所述物品在场所中的存放位置信息；

在所述根据所述关联数据，确定所述物品的交易场所之后，还包括：

基于所述关联数据，确定所述物品在所述交易场所中的存放位置信息，作为目标位置信息；

将所述目标位置信息发送至所述用户的移动终端。

11.一种导航装置，其特征在于，应用于车载设备，包括：

第一获取模块，用于获取用户感兴趣物品的标识信息；

第二获取模块，用于获取所述标识信息对应的关联数据，所述关联数据包括：包含所述物品的场所信息；

第一确定模块，用于根据所述关联数据，确定所述物品的交易场所；

导航模块，用于以所述交易场所为目的地，进行导航。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，包括：

第一确定子模块，用于通过读取所述关联数据，确定所述物品的多个存在场所；

排序子模块，用于基于设定的维度以及所述关联数据，对所述多个存在场所进行排序；

展示子模块，用于向用户展示排序后的存在场所；

第二确定子模块，用于基于用户的选择指令，在所述存在场所中确定交易场所。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述排序子模块，包括：

量化单元，用于针对每个存在场所，对该存在场所对应的各维度的关联数据进行量化处理，得到各维度的量化数据；

加权单元，用于基于各维度对应的权重，对所述量化数据进行加权处理，得到该场所对应的评分；

排序单元，用于根据评分对每个存在场所进行排序。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述量化单元，具体用于：

针对每个存在场所，若设定的维度包括第一维度，所述第一维度为书的存量，并且所述关联数据包括用户感兴趣书在该存在场所中的当前库存数量和入库总数量，则计算所述当前库存数量与所述入库总数量的比值，作为所述第一维度的量化数据；

若设定的维度包括第二维度，所述第二维度为书的价格，并且所述关联数据包括用户感兴趣书在该存在场所中的当前价格、以及预设时间段内的平均价格、最高价格和最低价格，则确定所述当前价格与所述平均价格、最高价格和最低价格之间的大小关系，根据所述大小关系确定所述第二维度的量化数据；

若设定的维度包括第三维度，所述第三维度为交易类型，并且所述关联数据中用户感兴趣书在该存在场所中的交易类型为购买，则将第一预设值确定为所述第三维度的量化数据；

若设定的维度包括所述第三维度，并且所述关联数据中用户感兴趣书在该存在场所中的交易类型为借阅，则将第二预设值确定为所述第三维度的量化数据；

若设定的维度包括第四维度，所述第四维度为场所与当前位置的距离，并且所述关联数据中包括该存在场所的位置，则计算所述用户的当前位置与该存在场所的位置之间的距离，根据预先设定的距离区间与量化数据的对应关系，确定所述第四维度的量化数据；

若设定的维度包括第五维度，所述第五维度为场所的可用停车位数量，并且所述关联数据中包括该存在场所的可用停车位数量，则根据预先设定的数量区间与量化数据的对应关系，确定所述第五维度的量化数据。

15.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述排序子模块，具体用于：

根据设定的维度先后顺序，确定当前待对比维度；

基于所述当前待对比维度的关联数据，对所述存在场所进行排序；

判断是否存在顺序并列的存在场所；

如果存在，返回执行所述根据设定的维度先后顺序，确定当前待对比维度的步骤，直至不存在顺序并列的存在场所，得到排序后的存在场所。

16.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述关联数据还包括：所述物品在场所中的存放位置信息；

所述装置还包括：

第二确定模块，用于基于所述关联数据，确定所述物品在所述交易场所中的存放位置信息，作为目标位置信息；

发送模块，用于将所述目标位置信息发送至所述用户的移动终端。

17.一种车载设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至10任意一项所述的方法。

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