CN114459492B - 确定推荐路线的方法、装置、设备、存储介质及产品 - Google Patents

Abstract

本公开实施例涉及一种确定推荐路线的方法、装置、设备、存储介质及产品，通过基于起点位置、终点位置和至少一种算路策略，确定得到一条以上的导航规划路线，采用出行对象对算路策略的偏好程度对导航规划路线中的原始特征进行补偿，得到导航规划路线的算路策略补偿特征，根据导航规划路线的原始特征和算路策略补偿特征，对导航规划路线进行排序，进而从排序后的导航规划路线中，确定出推荐的导航规划路线。本公开实施例提供的方法、装置、设备、存储介质及产品能够为用户提供符合用户个性化偏好的推荐路线，提高用户体验。

Description

确定推荐路线的方法、装置、设备、存储介质及产品

技术领域

本公开涉及导航技术领域，尤其涉及一种确定推荐路线的方法、装置、设备、存储介质及产品。

背景技术

相关技术提供的支持地图导航功能的应用软件(程序)能够根据用户选择的起始位置和终点位置计算并推荐从起始位置到终点位置的路线。但是，本申请的发明人发现，当推荐的路线与用户的个性化出行需求差距较大时，用户会对应用软件的技术能力产生质疑，导致用户体验变差。因此，如何让推荐路线更加符合用户的个性化出行需求是本领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开实施例提供了一种确定推荐路线的方法、装置、设备、存储介质及产品。

本公开实施例的第一方面提供了一种确定推荐路线的方法，包括：

基于起点位置、终点位置和至少一种算路策略，确定一条以上的导航规划路线；基于导航规划路线的原始特征以及出行对象对算路策略的偏好程度，确定导航规划路线的算路策略补偿特征；根据导航规划路线的原始特征和算路策略补偿特征，对导航规划路线进行排序；从排序后的导航规划路线中，确定推荐的导航规划路线。

本公开实施例的第二方面提供了一种推荐路线的确定装置，包括：

第一确定模块，用于基于起点位置、终点位置和至少一种算路策略，确定一条以上的导航规划路线；

第二确定模块，用于基于导航规划路线的原始特征以及出行对象对算路策略的偏好程度，确定导航规划路线的算路策略补偿特征；

路线排序模块，用于根据导航规划路线的原始特征和算路策略补偿特征，对导航规划路线进行排序；

第三确定模块，用于从排序后的导航规划路线中，确定推荐的导航规划路线。

本公开实施例的第三方面提供了一种计算机设备，包括处理器和存储器，其中，存储器中存储有计算机程序，当该计算机程序被处理器执行时，处理器执行上述第一方面的方法。

本公开实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时，处理器执行上述第一方面的方法。

本公开实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括：计算机程序，该计算机程序存储在计算机可读存储介质中，当该计算机程序被处理器读取并执行时，处理器执行上述第一方面的方法。

本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：

本公开实施例基于起点位置、终点位置和至少一种算路策略，确定得到一条以上的导航规划路线之后，将出行对象对算路策略的偏好程度应用到推荐路线的确定过程中，采用出行对象对算路策略的偏好程度对导航规划路线中的原始特征进行补偿，得到导航规划路线的算路策略补偿特征，然后根据导航规划路线的原始特征和算路策略补偿特征，对导航规划路线进行排序，根据排序从导航规划路线中确定出推荐的导航规划路线。由于本公开实施例根据出行对象对算路策略的偏好程度对导航规划路线的原始特征进行了补偿，使得导航规划路线中偏好程度较高的特征得到较大幅度的增强，偏好程度较小的特征得到较小幅度的增强，从而根据补偿后的特征对导航规划路线进行排序，能够使得综合特征符合出行对象个性偏好的路线得到较高的排序，进而根据导航规划路线的排序即可确定出符合出行对象真实偏好的推荐路线能，实现了导航规划路线推荐的个性化和智能化，提高了用户体验。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

为了更清楚地说明本公开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，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是一种路线推荐场景的示意图；

图2是本公开实施例提供的一种用户偏好挖掘方法的示意图；

图3是本公开实施例提供的一种历史导航数据的获取场景的示意图；

图4是本公开实施例提供的一种确定推荐路线的方法的流程图；

图5是本公开实施例提供的一种推荐路线的确定装置的结构示意图；

图6是本公开实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。

图1是一种路线推荐场景的示意图。在图1中终端设备11可以理解为诸如手机、车辆等具有地图导航功能的设备。服务器12可以理解为能够提供地图导航服务的服务器。如图1所示，在相关技术中，出行对象(比如，人或车辆等使用地图导航功能进行导航的对象)可以基于终端设备11提供的应用程序界面配置导航的起始位置、终点位置，以及算路策略，并通过终端设备11将起始位置、终点位置，以及算路策略发送给服务器12。其中，算路策略至少可以是：高速优先、躲避拥堵、少收费、时间最短、里程数中的一种。

服务器12在获得出行对象配置的起始位置、终点位置，以及算路策略后，基于起始位置和终点位置，召回一条以上的以该起始位置为起点，以该终点位置为终点的导航规划路线。然后，基于出行对象配置的算路策略对召回的导航规划路线进行打分和排序，在该排序中越符合出行对象的算路策略的路线排序越靠前，从而根据最终的排序，将排序前三的路线推送给终端设备11，以使出行对象从推荐路线中选择一条路线进行导航。但是，实际中发现相关技术存在如下问题：

1、出行对象可能不会经常修改算路策略。也就是说，出行对象在发起导航时使用的算路策略可能是出行对象历史设置的算路策略，实际上该算路策略并不能反映出行对象真实的个性偏好，基于该算路策略确定得到的推荐路线无法满足出行对象的个性化偏好，用户体验较差。

2、在相关技术中，只能根据出行对象选择的一个算路策略进行路线计算和排序，然而，出行对象对路线的偏好往往是多维度的，综合性的，而不是单一的。比如，对于同一出行对象来说，出行对象可能同时对走高速、少收费、躲避拥堵等多个算路策略都存在偏好，只不过对于不同维度算路策略的偏好程度不同而已，在这种情况下，基于单个维度的算路策略无法刻出行对象的个性化偏好，无法获得准确的推荐路线，降低了用户体验。

针对相关技术存在的上述问题，本公开实施例提供了一种确定推荐路线的方法。该方法精确的量化了出行对象对各算路策略的偏好程度，并将出行对象对各算路策略的偏好程度应用到了推荐路线的确定过程中，用于对导航规划路线中的原始特征进行补偿。对于不同的算路策略来说，出行对象对算路策略的偏好程度越高，那么导航规划路线中与该算路策略相对应的特征得到的补偿越高，从而在对补偿后的导航规划路线进行打分排序时，综合打分越高(即综合反映出行对象个性偏好程度越高)的路线，打分排序越高，进而根据打分排序即可确定得到符合出行对象个性偏好的推荐路线，提高用户体验。

下面结合示例性的实施例对本公开实施例涉及的方案进行说明。

图2是本公开实施例提供的一种用户偏好挖掘方法的示意图，该方法可以示例性的由图2所示场景中服务器12执行，或者也可以由其他预设的计算机设备执行。如图2所示，该方法包括：

步骤201、从出行对象的历史导航数据中，获取出行对象配置过的算路策略，以及各算路策略对应的配置次数。

本公开实施例所称的历史导航数据可以理解为出行对象在预设时间段内的导航数据，比如近三个月的导航数据，但不局限于近三个月。历史导航数据至少可以包括出行对象在历史导航过程中选择的算路策略，在其他实施例中，还可以包括起始位置、终点位置、导航发起时间、导航路线长度、路线耗时、路线收费、交通灯个数等信息。

历史导航数据可以通过多种途径获取得到。比如，图3是本公开实施例提供的一种历史导航数据的获取场景的示意图。图3中的计算机设备31可以理解为一种具有数据收发和数据处理能力的设备。数据库32可以理解为多个导航服务的提供商所共用的数据库，数据库32中存储有出行对象使用导航服务的过程中产生的导航数据。服务器33可以理解为用于向用户提供导航服务的服务器。在本公开实施例的一种实施方式中，计算机设备31可以从服务器33和/或数据库32中获取得到出行对象的历史导航数据。当然图3仅是一种示例性的获取方法，而不是全部方法。实际上，实际中可以根据需要设置历史导航数据的获取方式。

在本公开实施例的一些实施方式中，出行对象配置过的算路策略可以理解为出行对象在历史导航数据中配置过的任一算路策略。本公开实施例所称的获取出行对象配置过的算路策略，以及各算路策略对应的配置次数，可以理解为从出行对象的历史导航数据中统计得到出行对象配置过的所有算路策略以及其中每个算路策略被配置的次数。

在本公开实施例的另一些实施方式中，出行对象配置过的算路策略还可以理解为出行对象在目标场景中切换得到的所有算路策略。本公开实施例所称的获取出行对象配置过的算路策略，以及各算路策略对应的配置次数，可以理解为：从出行对象的历史导航数据中统计得到出行对象在目标场景中切换得到的算路策略以及目标场景中切换到的每个算路策略在历史导航数据包含的目标场景中被切换到的总次数。其中，目标场景可以理解为在预设时间(比如2分钟，但不局限于两分钟)内，以相同起点和终点发起多次导航规划的场景。

举例来说，假设在一次导航过程中起点位置和终点位置不变，出行对象先以算路策略A进行路线规划，然后又切换到算路策略B进行路线规划，最后以算路策略C进行路线规划，并基于算路策略C规划得到的路线进行导航，那么这个从算路策略A到算路策略C的导航场景可以认为是一次目标场景。其中的算路策略B和算路策略C可以认为是出行对象在目标场景中切换到的算路策略。假设在出行对象的历史导航数据中包括多个目标场景，则从所有目标场景中可以统计得到算路策略B被切换到的次数，以及算路策略C被切换到的次数。当然这里仅为示例说明而不是唯一限定。

出行对象对算路策略的切换动作往往能够反映出行对象的个性偏好，通过对出行对象在目标场景中切换到的算路策略进行统计，能够得到准确的个性偏好。

在本公开实施例的又一些实施方式中，出行对象配置过的算路策略还可以理解为出行对象在目标场景中最后一次切换得到的算路策略。本公开实施例所称的获取出行对象配置过的算路策略，以及各算路策略对应的配置次数，可以理解为：从出行对象的历史导航数据中统计得到出行对象在目标场景中最后一次切换得到的算路策略以及所述最后一次切换得到的每个算路策略在历史导航数据包含的所有目标场景中最后一次被切换到的总次数。比如，在上例中，算路策略C为最后一次切换得到的算路策略，那么从出行对象的历史导航数据中可以统计得到算路策略C在目标场景中被最后一次切换到的次数。

在算路策略的切换过程中，最后一次切换到的算路策略能够更好的反映出行对象的个性偏好，通过对最后一次切换到的算路策略进行统计能够得到准确的个性偏好。

步骤202、根据各算路策略的配置次数和出行对象在历史导航数据中配置过的算路策略的总次数，确定出行对象对各算路策略的偏好程度。

在本公开实施例的一些示例性的实施方式中，可以采用出行对象历史配置过的某一算路策略的配置次数占出行对象历史配置过的所有算路策略的总次数的比例来反映出行对象对该算路策略的偏好程度。在这种实施方式中，可以先确定出行对象历史配置过的某一算路策略的配置次数占出行对象历史配置过的所有算路策略的总次数的比例，然后再根据算出的比例，确定出行对象对各算路策略的偏好程度。比如，出行对象历史配置算路策略A的次数为m，历史配置过的所有算路策略的总次数为n，则可以直接将m占n的比例确定为出行对象对算路策略A的偏好程度，或者也可以先将m占n的比例与预设阈值进行比较，如果m占n的比例大于预设阈值，则将m占n的比例值作为出行对象对算路策略A的偏好程度。通过这种方法可以得到出行对象对各算路策略的偏好程度，比如出行对象不走高速的倾向为0.4，躲避拥堵的倾向为0.3，对少收费的倾向为0.3等。

通过将上述m与n比例值与预设阈值进行比对能够去除随机性因素的影响，提高偏好程度确定结果的准确性。

当然上述仅为示例说明而不是唯一限定，实际上，当上述示例中的算路策略A被理解为出行对象在历史导航数据中配置的任一算路策略时，上述示例中的总次数n可以理解为出行对象在历史导航数据配置算路策略的总次数。当上述示例中的算路策略A被理解为出行对象在历史导航过程中切换到的算路策略时，上述示例中的总次数n可以理解为出行对象在历史导航数据包含的所有目标场景中切换算路策略的总次数。当上述示例中的算路策略A被理解为出行对象在目标场景中最后一次切换到的算路策略时，总次数n可以理解为出行对象的历史导航数据中包括的目标场景的数量。

本公开实施例通过从出行对象的历史导航数据中，获取出行对象配置过的算路策略以及各算路策略对应的配置次数，根据各算路策略的配置次数和出行对象在历史导航数据中配置过的算路策略的总次数，确定出行对象对各算路策略的偏好程度，能够准确量化出行对象对各算路策略的偏好程度，为推荐路线的确定提供可靠的数据依据。

图4是本公开实施例提供的一种确定推荐路线的方法的流程图，在图4的方法中，可以将出行对象对算路策略的偏好程度应用到推荐路线的确定过程中，以满足推荐路线的个性化需求。参见图4，该方法包括：

步骤401、基于起点位置、终点位置和至少一种算路策略，确定一条以上的导航规划路线。

在本公开实施例中，基于起点位置、终点位置和至少一种算路策略，确定导航规划路线的方法可以参见相关技术的路线召回方法，这里不做赘述。

步骤402、基于导航规划路线的原始特征以及出行对象对算路策略的偏好程度，确定导航规划路线的算路策略补偿特征。

其中，导航规划路线的原始特征是指导航规划路线本身的特征，比如路线长度、路线用时、拥堵长度、收费金额、红绿灯数、高速长度等等。

本公开实施例的发明构思是基于出行对象对算路策略的偏好程度对导航规划路线的原始特征进行补偿，使得偏好程度越高的算路策略对应的路线特征得到的补偿越多，进而在基于补偿后的路线特征对路线进行排序时，符合出行对象个性化需求的路线将被排在靠前的位置，根据排序结果确定出的推荐路线将更加符合出行对象的个性化需求。

下面结合一种示例性的实施方式对算路策略补偿特征的确定方法进行说明。

示例的，本公开实施例提供的一种算路策略补偿特征确定方法中，可以基于S1-S4的方法来确定导航规划路线中原始特征的算路策略补偿特征。

S1、从召回的一条以上的导航规划路线中确定一条导航规划路线作为参考路线。

本公开实施例可以从召回的导航规划路线中任意确定一条导航规划路线作为参考路线。或者在其他实施例中，也可以基于出行对象设置的目标算路策略(即发起导航时配置的算路策略)对召回的导航规划路线进行排序，将排序最高的，即推荐优先级最高的导航规划路线作为参考路线。当然这里仅为示例说明，而不是对参考路线确方法的唯一限定。实际中，也可以根据需要采用其他方法来确定参考路线，本公开实施不做限定。

S2、基于算路策略，从导航规划路线的原始特征中确定与所述算路策略相关的特征作为目标特征。

举例来说，针对高速优先的算路策略，可以将导航规划路线中的高速长度作为目标特行；针对少收费的算路策略，可以将导航规划路线中的收费金额作为目标特征，针对速度最快的算路策略，可以将路线用时作为目标特征，针对大路优先的算路策略，可以将大路长度作为目标特征。依此类推，针对每个算路策略都可以从导航规划路线的原始特征中确定得到相对应的目标特征。

S3、确定剩余导航规划路线和参考路线之间目标特征的差异，其中，所目标特征是指原始特征中与所述算路策略相关的特征。

以高速优先的算路策略为例，假设根据起始位置、终点位置以及少收费的算路策略召回得到5条导航规划路线，如果将5条导航规划路线中收费最少的作为参考路线，对于剩余的4条导航规划路线来说，高速优先对应的目标特征为高速长度，导航规划路线与参考路线之间的目标特征的差异，可以通过导航规划路线的高速长度与参考路线的高速长度的差值表示。类似的，针对其他算路策略，也可以基于类似的方法确定出相应目标特征的差异。

S4、根据所述差异以及出行对象对所述算路策略的偏好程度，确定剩余导航规划路线的目标特征对应的算路策略补偿特征。

针对某个算路策略来说，在基于该算路策略，确定得到某条导航规划路线与参考路线的目标特征的差异之后，可以采用出行对象对该算路策略的偏好程度对差异值进行加权处理，将加权结果作为该目标特征的对应的算路策略补偿值。例如，一条导航规划路线的高速长度与参考路线的高速长度的差值为50公里，出行对象对高速优先的偏好程度为0.6，那么可以将50公里与0.6的乘积作为导航规划路线中高速长度的算路策略补偿特征。

或者，在其他实施方式中，也可以将导航规划路线与参考路线的之间的目标特征的差异，以及出行对象对算路策略的偏好程度输入预设的模型中，通过模型输出导航规划路线中目标特征的算路策略补偿特征。

当然上述两种算路策略补偿特征的确定方法仅是示例说明而不是唯一限定，实际中算路策略补偿特征的确定方法可以根据需要设定。

步骤403、根据导航规划路线的原始特征和算路策略补偿特征，对导航规划路线进行排序。

在本公开实施例的一种实施方式中，在从召回的导航规划路线中确定出参考路线以及除参考路线以外的剩余导航规划路线中的原始特征的算路策略补偿特征之后，可以将剩余导航规划路线中的原始特征与对应的算路策略补偿特征进行求和处理，得到剩余导航规划路线的排序值，进而基于剩余导航规划路线的排序值，对剩余导航规划路线进行排序。其中，本公开实施例所称的排序值可以理解为，将导航规划路线的原始特征与原始特征对应的算路策略补偿特征的求和值作为预设打分模型的输入，通过打分模型对特征补偿后的导航规划路线进行打分，将导航规划路线的打分值作为导航规划路线的排序值。例如导航规划路线未经过特征补偿之间的高速长度为50公里、收费金额为10元，若该导航规划路线对应于高速优先的算路策略补偿特征为20公里，对应于少收费的算路策略补偿特征为5元，则补偿后的高速长度为70公里，收费金额为15元，则将高速长度70公里、收费金额15元，以及导航规划路线中的其他路线特征输入打分模型，得到该导航规划路线的打分值。

另外，在上一实施方式中，是对剩余导航规划路线进行打分和排序，在本公开实施例的其他实施方式中，也还可以分别对参考路线和剩余导航规划路线进行打分，得到参考路线和剩余导航规划路线的排序值。然后，将参考路线和剩余导航规划路线放在一起进行排序。

需要说明的是上述两种排序方式仅为本公开实施例可用的部分排序方式，而不是全部排序方式，实际上，在其他实施方式中可以根据需要对排序方式进行设置。

步骤404、从排序后的导航规划路线中，确定推荐的导航规划路线。

例如，在通过上述第一种排序方式得到剩余导航规划路线的排序之后，可以从剩余导航规划路线中确定出打分排序高于预设排序的导航规划路线推荐给出行对象。或者，也可以根据剩余导航规划路线的排序，从剩余导航规划路线中确定出预设个数(比如打分最高的两个)的导航规划路线作为推荐给出行对象的导航规划路线，同时也将参考路线作为一条推荐的路线推荐给出行对象。

再例如，在通过上述第二种排序方式将参考路线和剩余导航规划路线放在一起排序之后，可以直接根据排序结果，将排序高于预设排序的路线推荐给出行对象。

当然上述仅为示例说明而不是唯一限定。

本公开实施例基于起点位置、终点位置和至少一种算路策略，确定得到一条以上的导航规划路线之后，将出行对象对算路策略的偏好程度应用到推荐路线的确定过程中，采用出行对象对算路策略的偏好程度对导航规划路线中的原始特征进行补偿，得到导航规划路线的算路策略补偿特征，然后根据导航规划路线的原始特征和算路策略补偿特征，对导航规划路线进行排序，根据排序从导航规划路线中确定出推荐的导航规划路线。由于本公开实施例根据出行对象对算路策略的偏好程度对导航规划路线的原始特征进行了补偿，使得导航规划路线中偏好程度较高的特征得到较大幅度的增强，偏好程度较小的特征得到较小幅度的增强，从而根据补偿后的特征对导航规划路线进行排序，能够使得综合特征符合出行对象个性偏好的路线得到较高的排序，进而根据导航规划路线的排序即可确定出符合出行对象真实偏好的推荐路线能，实现了导航规划路线推荐的个性化和智能化，提高了用户体验。

图5是本公开实施例提供的一种推荐路线的确定装置的结构示意图，如图5所示，确定装置50包括：

第一确定模块51，用于基于起点位置、终点位置和至少一种算路策略，确定一条以上的导航规划路线；

第二确定模块52，用于基于所述导航规划路线的原始特征以及出行对象对所述算路策略的偏好程度，确定所述导航规划路线的算路策略补偿特征；

路线排序模块53，用于根据所述导航规划路线的原始特征和算路策略补偿特征，对所述导航规划路线进行排序；

第三确定模块54，用于从排序后的导航规划路线中，确定推荐的导航规划路线。

在一种实施方式中，第二确定模块52，用于：

从所述一条以上的导航规划路线中确定一条导航规划路线作为参考路线；基于所述算路策略，从所述原始特征中确定与所述算路策略相关的特征作为目标特征；确定剩余导航规划路线和所述参考路线之间目标特征的差异，其中，所述目标特征是指所述原始特征中与所述算路策略相关的特征；根据所述差异以及所述出行对象对所述算路策略的偏好程度，确定所述剩余导航规划路线的所述目标特征对应的算路策略补偿特征。

在一种实施方式中，第二确定模块52，用于：基于所述出行对象设置的目标算路策略，从所述一条以上的导航规划路线中确定推荐优先级最高的导航规划路线作为参考路线。

在一种实施方式中，第二确定模块52，用于：基于所述出行对象对所述算路策略的偏好程度，对所述差异进行加权处理，得到所述剩余导航规划路线的所述目标特征对应的算路策略补偿特征。

在一种实施方式中，路线排序模块53，用于：

对所述剩余导航规划路线的目标特征和所述目标特征对应的算路策略补偿特征进行求和处理，得到所述剩余导航规划路线的排序值；

基于所述剩余导航规划路线的排序值，对所述剩余导航规划路线进行排序。

在一种实施方式中，确定装置50，还可以包括：

获取模块，用于从所述出行对象的历史导航数据中，获取所述出行对象配置过的算路策略，以及各算路策略对应的配置次数；

第三确定模块，用于确定各算路策略的配置次数占所述出行对象在所述历史导航数据中配置过的算路策略的总次数的比例；

第四确定模块，用于根据所述比例，确定出行对象对各算路策略的偏好程度。

在一种实施方式中，所述获取模块，用于：

从所述历史导航数据中，获取所述出行对象在目标场景中切换得到的算路策略，以及所述算路策略在所述历史导航数据包含的目标场景中被切换到的总次数；

其中所述目标场景是指在预设时间内，以相同的起点和终点发起多次导航规划的场景。

在一种实施方式中，所述获取模块，用于：

从所述历史导航数据中，获取所述出行对象在目标场景中最后一次切换得到的算路策略，以及所述算路策略在所述历史导航数据包含的目标场景中被最后一次切换到的总次数。

在一种实施方式中，所述第四确定模块，用于：

确定所述算路策略的所述比例是否大于预设阈值；若是，则将所述比例确定为所述出行对象对所述算路策略的偏好程度。

本公开实施例提供的确定装置能够执行图2-图4中任一实施例的方法，其执行方式和有益效果类似，在这里不再赘述。

本公开实施例还提供一种计算机设备，该计算机设备包括处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，所述处理器可以执行图2-图4中任一实施例的方法，其执行方式和有益效果类似，在这里不再赘述。

示例的，图6是本公开实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。下面具体参考图6，其示出了适于用来实现本公开实施例中的计算机设备1000的结构示意图。本公开实施例中的计算机设备1000可以包括但不限于诸如笔记本电脑、车机、服务器等具有图像处理能力的设备图6示出的计算机设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机设备1000可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)1001，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1002中的程序或者从存储装置1009加载到随机访问存储器(RAM)1003中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 1003中，还存储有计算机设备1000操作所需的各种程序和数据。处理装置1001、ROM1002以及RAM 1003通过总线1004彼此相连。输入/输出(I/O)接口1005也连接至总线1004。

通常，以下装置可以连接至I/O接口1005：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置1006；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置1007；包括例如磁带、硬盘等的存储装置1009；以及通信装置1009。通信装置1009可以允许计算机设备1000与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的计算机设备1000，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置1009从网络上被下载和安装，或者从存储装置1009被安装，或者从ROM 1002被安装。在该计算机程序被处理装置1001执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述计算机设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该计算机设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该计算机设备执行时，使得该计算机设备：基于起点位置、终点位置和至少一种算路策略，确定一条以上的导航规划路线；基于导航规划路线的原始特征以及出行对象对算路策略的偏好程度，确定导航规划路线的算路策略补偿特征；根据导航规划路线的原始特征和算路策略补偿特征，对导航规划路线进行排序；从排序后的导航规划路线中，确定推荐的导航规划路线。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本公开的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本公开。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本公开将不会被限制于本文所述的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本公开的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本公开。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本公开将不会被限制于本文所述的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (11)

1.一种确定推荐路线的方法，包括：

基于起点位置、终点位置和至少一种算路策略，确定一条以上的导航规划路线；

从所述一条以上的导航规划路线中确定一条导航规划路线作为参考路线；

基于所述算路策略，从所述导航规划路线的原始特征中确定与所述算路策略相关的特征作为目标特征；

确定剩余导航规划路线和所述参考路线之间目标特征的差异；

根据所述差异以及出行对象对所述算路策略的偏好程度，确定所述剩余导航规划路线的所述目标特征对应的算路策略补偿特征，所述算路策略补偿特征用于对所述原始特征进行补偿，其中，所述导航规划路线的原始特征是指导航规划路线本身的特征；

根据所述导航规划路线的原始特征和算路策略补偿特征，对所述导航规划路线进行排序；

从排序后的导航规划路线中，确定推荐的导航规划路线。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从所述一条以上的导航规划路线中确定一条导航规划路线作为参考路线，包括：

基于所述出行对象设置的目标算路策略，从所述一条以上的导航规划路线中确定推荐优先级最高的导航规划路线作为参考路线。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述差异以及所述出行对象对所述算路策略的偏好程度，确定所述剩余导航规划路线的所述目标特征对应的算路策略补偿特征，包括：

基于所述出行对象对所述算路策略的偏好程度，对所述差异进行加权处理，得到所述剩余导航规划路线的所述目标特征对应的算路策略补偿特征。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述根据所述导航规划路线的原始特征和算路策略补偿特征，对所述导航规划路线进行排序，包括：

对所述剩余导航规划路线的目标特征和所述目标特征对应的算路策略补偿特征进行求和处理，得到所述剩余导航规划路线的排序值；

基于所述剩余导航规划路线的排序值，对所述剩余导航规划路线进行排序。

5.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述基于所述导航规划路线的原始特征以及出行对象对所述算路策略的偏好程度，确定所述导航规划路线的算路策略补偿特征之前，所述方法包括：

从所述出行对象的历史导航数据中，获取所述出行对象配置过的算路策略，以及各算路策略对应的配置次数；

确定各算路策略的配置次数占所述出行对象在所述历史导航数据中配置过的算路策略的总次数的比例；

根据所述比例，确定出行对象对各算路策略的偏好程度。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述从所述出行对象的历史导航数据中，获取所述出行对象配置过的算路策略，以及各算路策略对应的配置次数，包括：

从所述历史导航数据中，获取所述出行对象在目标场景中切换得到的算路策略，以及所述算路策略在所述历史导航数据包含的目标场景中被切换到的总次数；

其中所述目标场景是指在预设时间内，以相同的起点和终点发起多次导航规划的场景。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述从所述历史导航数据中，获取所述出行对象在目标场景中切换得到的算路策略，以及所述算路策略在所述历史导航数据包含的目标场景中被切换到的总次数，包括：

从所述历史导航数据中，获取所述出行对象在目标场景中最后一次切换得到的算路策略，以及所述算路策略在所述历史导航数据包含的目标场景中被最后一次切换到的总次数。

8.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述比例，确定出行对象对各算路策略的偏好程度，包括：

确定所述算路策略的所述比例是否大于预设阈值；

若是，则将所述比例确定为所述出行对象对所述算路策略的偏好程度。

9.一种推荐路线的确定装置，包括：

第一确定模块，用于基于起点位置、终点位置和至少一种算路策略，确定一条以上的导航规划路线；

第二确定模块，从所述一条以上的导航规划路线中确定一条导航规划路线作为参考路线；基于所述算路策略，从所述导航规划路线的原始特征中确定与所述算路策略相关的特征作为目标特征；确定剩余导航规划路线和所述参考路线之间目标特征的差异；根据所述差异以及出行对象对所述算路策略的偏好程度，确定所述剩余导航规划路线的所述目标特征对应的算路策略补偿特征，所述算路策略补偿特征用于对所述原始特征进行补偿，其中，所述导航规划路线的原始特征是指导航规划路线本身的特征；

路线排序模块，用于根据所述导航规划路线的原始特征和算路策略补偿特征，对所述导航规划路线进行排序；

第三确定模块，用于从排序后的导航规划路线中，确定推荐的导航规划路线。

10.一种计算机设备，包括处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，所述处理器执行如权利要求1-8中任一项所述的方法。

11.一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括：计算机程序，所述计算机程序存储在计算机可读存储介质中，当所述计算机程序被处理器读取并执行时，所述处理器执行如权利要求1-8中任一项所述的方法。