CN117216400A - 行程推荐方法、装置、平台及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种行程推荐方法、装置、平台及存储介质，涉及人工智能技术领域。首先获取预设语句格式的用户语句，识别用户语句包含的语义要素，语义要素至少包括一个地点要素或者一个事件要素。然后按照预设集合的格式确定语义要素对应的要素集合，得到待处理要素集合，并对待处理要素集合中的元素进行规范化处理，得到目标要素集合，其中预设集合中的元素依次包括时间、地点、方位以及事件。再根据目标要素集合确定用户语句中每个行程的推荐行程，并按照每个推荐行程之间的时间线向用户推送每个推荐行程。基于用户提供的用户语句为用户实现多事件的完整行程推荐，便于用户出行安排，提升生活服务平台的智能化程度。

Description

行程推荐方法、装置、平台及存储介质

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种行程推荐方法、装置、平台及存储介质。

背景技术

目前的生活服务平台，只能进行单事件搜索，无法为用户提供多事件的行程规划，另外，也只能以固定地点为中心搜索对应事件，比如只能按照既定的地铁或商圈搜索对应事件。本申请旨在为用户提供多事件的完整行程规划，以便于用户出行安排。

发明内容

本申请提供一种行程推荐方法、装置、平台及存储介质，用于为用户提供多事件的完整行程规划以便于用户出行安排。

第一方面，本申请提供一种行程推荐方法，包括：

获取预设语句格式的用户语句，识别所述用户语句包含的语义要素，所述语义要素至少包括一个地点要素或者一个事件要素；

按照预设集合的格式确定所述语义要素对应的要素集合，得到待处理要素集合，并对所述待处理要素集合中的元素进行规范化处理，得到目标要素集合，预设集合中的元素依次包括时间、地点、方位以及事件；

根据所述目标要素集合确定所述用户语句中每个行程的推荐行程，并按照每个推荐行程之间的时间线向用户推送所述每个推荐行程。

在一种可能的设计中，在所述按照每个推荐行程之间的时间线向用户推送所述每个推荐行程之后，还包括：

获取所述每个推荐行程中相邻行程之间的多种交通方式以及每种交通方式对应的交通时间，向所述用户推送所述每种交通方式以及所述每种交通方式对应的交通时间。

在一种可能的设计中，在所述根据所述目标要素集合确定所述用户语句中每个行程的推荐行程之后，还包括：

获取所述每个推荐行程对应的候选行程，并向所述用户推送每个候选行程，其中，当所述候选行程被选中为所述推荐行程，被选中的所述候选行程的后续行程跟随所述被选中的所述候选行程自动切换。

在一种可能的设计中，所述识别所述用户语句包含的语义要素，包括：

通过意图识别模型依次识别出所述用户语句包含的时间语句、地点语句以及事件语句；

提取出所述时间语句中的时间名词，得到所述语义要素的时间要素；

提取出所述地点语句中的地点名词和/或方位词，得到所述语义要素的所述地点要素；

提取出所述事件用语中的事件动词，得到所述语义要素的所述事件要素；

其中，所述用户用语至少包含一个地点语句或者一个事件语句。

在一种可能的设计中，所述按照预设集合的格式确定所述语义要素对应的要素集合，得到待处理要素集合，包括：

将所述语义要素中的所述时间要素、所述地点要素以及所述事件要素依次填充至所述预设集合，得到所述待处理要素集合；

其中，若所述时间要素、所述地点要素以及所述事件要素中的任意一个不存在，则所述预设集合中的当前元素位置留空。

在一种可能的设计中，所述对所述待处理要素集合中的元素进行规范化处理，得到目标要素集合，包括：

识别每个待处理要素集合中是否仅存在时间的元素；

若否，对所述每个待处理要素集合中时间的元素按照时间段对应表进行标准时间转化，以及对所述每个待处理要素集合中地点的元素和方位的元素进行筛选与合并，将处理后的所述每个待处理要素集合确定为对应的每个目标要素集合；

若是，删除当前的所述待处理要素集合。

在一种可能的设计中，所述根据所述目标要素集合确定所述用户语句中每个行程的推荐行程，包括：

根据首个目标要素集合中地点的元素包含的对应地点以及事件的元素包含的对应事件，搜索地图库以查找到所述用户用语的首个行程的候选地点；

将所述首个目标要素集合中时间的元素包含的对应时间与所述首个行程的候选地点的开放时间进行匹配，得到所述首个行程的推荐地点以及推荐时间；

根据所述首个目标要素集合中事件的元素包含的对应事件、所述首个行程的推荐地点以及推荐时间，得到所述首个行程的推荐行程；

根据后续目标要素集合以及所述首个行程的推荐行程确定所述首个行程之后的后续行程的推荐行程，得到所述每个行程的推荐行程。

在一种可能的设计中，所述得到所述每个行程的推荐行程之后，还包括：

若所述推荐行程的数量小于预设行程数量，根据用户历史行为基于行为推荐模型生成所述推荐行程的延续行程；

按照所述推荐行程与所述延续行程之间的时间线向所述用户推送所述延续行程。

在一种可能的设计中，所述意图识别模型包括NER模型、大模型以及分词模型中的至少一种。

第二方面，本申请提供一种行程推荐装置，包括：

第一处理模块，用于获取预设语句格式的用户语句，识别所述用户语句包含的语义要素，所述语义要素至少包括一个地点要素或者一个事件要素；

第二处理模块，用于按照预设集合的格式确定所述语义要素对应的要素集合，得到待处理要素集合，并对所述待处理要素集合中的元素进行规范化处理，得到目标要素集合，预设集合中的元素依次包括时间、地点、方位以及事件；

第三处理模块，用于根据所述目标要素集合确定所述用户语句中每个行程的推荐行程，并按照每个推荐行程之间的时间线向用户推送所述每个推荐行程。

在一种可能的设计中，所述第三处理模块，还用于：

获取所述每个推荐行程中相邻行程之间的多种交通方式以及每种交通方式对应的交通时间，向所述用户推送所述每种交通方式以及所述每种交通方式对应的交通时间。

在一种可能的设计中，所述第三处理模块，还用于：

获取所述每个推荐行程对应的候选行程，并向所述用户推送每个候选行程，其中，当所述候选行程被选中为所述推荐行程，被选中的所述候选行程的后续行程跟随所述被选中的所述候选行程自动切换。

在一种可能的设计中，所述第一处理模块，具体用于：

通过意图识别模型依次识别出所述用户语句包含的时间语句、地点语句以及事件语句；

提取出所述时间语句中的时间名词，得到所述语义要素的时间要素；

提取出所述地点语句中的地点名词和/或方位词，得到所述语义要素的所述地点要素；

提取出所述事件用语中的事件动词，得到所述语义要素的所述事件要素；

其中，所述用户用语至少包含一个地点语句或者一个事件语句。

在一种可能的设计中，所述第二处理模块，具体用于：

将所述语义要素中的所述时间要素、所述地点要素以及所述事件要素依次填充至所述预设集合，得到所述待处理要素集合；

其中，若所述时间要素、所述地点要素以及所述事件要素中的任意一个不存在，则所述预设集合中的当前元素位置留空。

在一种可能的设计中，所述第二处理模块，还用于：

识别每个待处理要素集合中是否仅存在时间的元素；

若否，对所述每个待处理要素集合中时间的元素按照时间段对应表进行标准时间转化，以及对所述每个待处理要素集合中地点的元素和方位的元素进行筛选与合并，将处理后的所述每个待处理要素集合确定为对应的每个目标要素集合；

若是，删除当前的所述待处理要素集合。

在一种可能的设计中，所述第三处理模块，还用于：

根据首个目标要素集合中地点的元素包含的对应地点以及事件的元素包含的对应事件，搜索地图库以查找到所述用户用语的首个行程的候选地点；

将所述首个目标要素集合中时间的元素包含的对应时间与所述首个行程的候选地点的开放时间进行匹配，得到所述首个行程的推荐地点以及推荐时间；

根据所述首个目标要素集合中事件的元素包含的对应事件、所述首个行程的推荐地点以及推荐时间，得到所述首个行程的推荐行程；

根据后续目标要素集合以及所述首个行程的推荐行程确定所述首个行程之后的后续行程的推荐行程，得到所述每个行程的推荐行程。

在一种可能的设计中，所述行程推荐装置，还包括：第四处理模块；所述第四处理模块，用于：

若所述推荐行程的数量小于预设行程数量，根据用户历史行为基于行为推荐模型生成所述推荐行程的延续行程；

按照所述推荐行程与所述延续行程之间的时间线向所述用户推送所述延续行程。

在一种可能的设计中，所述意图识别模型包括NER模型、大模型以及分词模型中的至少一种。

第三方面，本申请提供一种生活服务平台，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现第一方面中所提供的任意一种可能的行程推荐方法。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面中所提供的任意一种可能的行程推荐方法。

第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机执行指令，该计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面中所提供的任意一种可能的行程推荐方法。

本申请提供一种行程推荐方法、装置、平台及存储介质，首先获取预设语句格式的用户语句，识别用户语句包含的语义要素，语义要素至少包括一个地点要素或者一个事件要素。然后按照预设集合的格式确定语义要素对应的要素集合，得到待处理要素集合，并对待处理要素集合中的元素进行规范化处理，得到目标要素集合，其中预设集合中的元素依次包括时间、地点、方位以及事件。再根据目标要素集合确定用户语句中每个行程的推荐行程，并按照每个推荐行程之间的时间线向用户推送每个推荐行程。基于用户提供的用户语句为用户实现多事件的完整行程推荐，便于用户出行安排，提升生活服务平台的智能化程度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种应用场景示意图；

图2为本申请实施例提供的一种行程推荐方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的另一种行程推荐方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的再一种行程推荐方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的又一种行程推荐方法的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的一种行程推荐装置的结构示意图；

图7为本申请实施例提供的另一种行程推荐装置的结构示意图；

图8为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的方法和装置的例子。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本申请的技术方案中，所涉及的金融数据或用户数据或者业务报表等信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

目前的生活服务平台，只能进行单事件搜索，无法为用户提供多事件的行程规划，另外，也只能以固定地点为中心搜索对应事件，比如只能按照既定的地铁或商圈搜索对应事件。可见，无法对多事件完整行程进行规划。

针对现有技术中存在的上述问题，本申请提供一种行程推荐方法、装置、平台及存储介质。本申请提供的行程推荐方法的发明构思在于：首先获取预设语句格式的用户语句，也就是用户按照预设语句格式输入出行计划，然后基于意图识别模型识别用户语句所包含的语义要素，再将语义要素依次填充至预设集合，从而将用户语句处理为对应的集合，得到待处理要素集合，并对待处理要素集合中的元素进行规范化处理，得到目标要素集合。其中用户语句可以包括多个行程，表述每个行程的用户语句均被对应处理为一个目标要素集合。再根据目标要素集合确定出用户语句中每个行程的推荐行程，并按照每个推荐行程之间的时间线向用户推送每个推荐行程，从而实现对用户语句包括的多个行程的同时规划，为用户实现多事件的完整行程推荐，便于用户出行安排，提升生活服务平台的智能化程度。

图1为本申请实施例提供的一种应用场景示意图。如图1所示，生活服务平台100被配置为执行本申请实施例提供的行程推荐方法，用户终端200中为本申请实施例提供的行程推荐方法的客户端，例如该行程推荐方法被配置为应用程序，生活服务平台100为该应用程序的服务端，用户终端200即为该应用程序的客户端。用户登录该应用程序，于应用程序界面输入用户语句，该用户语句需符合预设语句格式。生活服务平台100获取预设语句格式的用户用语，识别用户语句包含的语义要素，并按照预设集合的格式确定语义要素对应的要素集合得到待处理要素集合，进而对待处理要素集合中的元素规范化处理，得到目标要素集合。再根据目标要素集合确定出用户语句中每个行程的推荐行程，按照每个推荐行程之间的时间线向用户终端200推送每个推荐行程，实现对用户语句包括的多个行程同时规划，从而完成多事件完整行程推荐，便于用户出行安排。

可以理解的是，生活服务平台100运行于服务器、服务器集群、计算机、笔记本电脑等设备，用户终端200可以为智能手机、智能穿戴设备、平板电脑等终端，图1中的生活服务平台100以运行于计算机为例示出，图1中的用户终端200以智能手机为例示出，本申请实施例对于生活服务平台100所运行设备以及用户终端200的设备类型不作限定。

图2为本申请实施例提供的一种行程推荐方法的流程示意图。如图2所示，本申请实施例提供的行程推荐方法，包括：

S101：获取预设语句格式的用户语句。

用户语句可以是用户输入的文字文本或者语音文本，但用户语句的语句格式需符合预设语句格式。

预设语句格式为时间1地点1事件1、时间2地点2事件2、……、时间N地点N事件N，其中，N为本申请实施例提供的行程推荐方法实现的多事件行程推荐的最多行程数，各行程的顺序不可混淆，具体由执行行程推荐方法的硬件、软件等数据处理能力决定，本申请实施例对于N取值不作限定。比如，时间1地点1事件1表示在时间1表示的该时间在地点1表示的该地点做事件1表示的该事件，其为一个行程。对于一个行程中的时间、地点、事件可以为空。用户语句中至少包括一个地点语句或一个事件语句，也就是用户语句至少包括一个表示地点的语句或者一个表示事件的语句。

例如，用户语句可以为“后天下午去图书馆附近看电影然后晚上吃粤菜”，“火锅”、“吃火锅然后去看电影”。

S102：识别用户语句包含的语义要素。

基于意图识别模型对用户语句进行要素识别，以识别出用户语句包含的语义要素，语义要素可以为时间要素、地点要素以及事件要素。用户语句中表示时间的时间用语包括时间要素，表示地点的地点用语包括地点要素，表示事件的用语包括事件要素。

在一种可能的设计中，步骤S102可能的实现方式如图3所示。图3为本申请实施例提供的另一种行程推荐方法的流程示意图。如图3所示，本申请实施例包括：

S1021：通过意图识别模型依次识别出用户语句包含的时间语句、地点语句以及事件语句。

通过意图识别模型对用户语句对应的文字文本或者语音文本进行识别，依次识别出用户语句中表示时间的语句、表示地点的语句以及表示事件的语句。

S1022a：提取出时间语句中的时间名词，得到语义要素的时间要素。

提取出时间语句中表示时间的名词，得到时间要素。

S1022b：提取出地点语句中的地点名词和/或方位词，得到语义要素的地点要素。

提取出地点语句中表示地点的名词和/或表示地点方位的方位词，得到地点要素。

S1022c：提取出事件用语中的事件动词，得到语义要素的事件要素。

提取出事件用语中表示事件实现方法的动词，得到事件动词，再在事件动词连接的该动词所要实现的事件识别出事件要素。其中，事件要素的识别中不直接提取事件名词的原因是，希望当识别出一个前面没有动词的名词时，能够将其识别为时间要素或地点要素而不是事件要素。其优点在于，一是便于后续推荐行程的搜索，比如即使把事件要素误当成地点要素搜索，对于搜索结果影响不大，但把地点要素当成事件要素其搜索效果则不佳；而是用户语句的语言习惯更倾向于在事件前加动词，有助于意图识别模型识别事件要素。

可选地，本申请实施例采用的意图识别模型可以包括NER模型、大模型以及分词模型中的至少一种。NER模型是一种自然语言处理(NLP)的技术，用于从文本中识别和分类命名实体。命名实体是指具有特定含义的词或短语，例如人名、地名、组织名、日期、数字等。NER模型的目的是将这些实体标记出来，并将它们归类为预定义的类别，以便于后续的分析或应用。大模型是指具有非常大的参数数量的人工神经网络模型，它们通常有更强的表达能力和更高的准确度，但也需要更多的计算资源和时间。

大模型在自然语言处理(NLP)领域有着广泛的应用，例如文本生成、问答系统、机器翻译等

其中，使用NER模型时，需训练已标注好的语料数据。

使用大模型时，提供合适的prompt，如：“请按顺序帮我提取出下面句子中的时间名词、地点名词、事件动词，我希望事件动词是完整的一件事情，当只有一个词时，识别其为地点名词”。比如使用大模型得到的语义要素如：“后天下午(时间要素)军事博物馆附近(地点要素)看电影(事件要素)然后晚上(时间要素)吃粤菜(事件要素)”、“火锅(地点要素)”、“去宋家庄和七里庄中间(地点要素)吃火锅(事件要素)然后去看电影(事件要素)”。

使用具有词性识别的分词模型，如jieba分词。可以对事件动词分词，然后根据词性提取出事件名词；对地点名词进行分词，提取出各个地点和方位修饰词，此处方位修饰词只取一个，有多个的情况下，可取第一个或最后一个。

可以理解的是，用户语句至少包括一个表示地点的语句或者一个表示事件的语句，相应地，语义要素则至少包括一个地点要素或者一个事件要素。

通过上述描述可知，基于意图识别模型对预设语句格式的用户用语进行识别，识别出用户语句包含的语义要素。其中，结合用户语言习惯，事件要素的识别通过识别事件动词得以实现，能够使得后续搜索阶段更准确地返回索索结果，提高所推荐行程的准确性。

S103：按照预设集合的格式确定语义要素对应的要素集合，得到待处理要素集合。

完成语义要素的识别，将识别出的语义要素按照预设集合的格式进行处理，以形成语义要素对应的要素集合，一个行程对应形成一个要素集合，即一个行程对应一个待处理要素集合。

例如，将语义要素中的时间要素、地点要素以及事件要素依次填充至预设集合，将得到的集合确定为待处理要素集合。

其中，若时间要素、地点要素以及事件要素中的任意一个不存在，则预设集合中的当前元素位置留空。

比如针对“后天下午(时间要素)军事博物馆附近(地点要素)看电影(事件要素)然后晚上(时间要素)吃粤菜(事件要素)”，将语义要素中的时间要素、地点要素以及事件要素依次按照顺序填充至预设集合，即可得到两个集合，该两个集合即为待处理要素集合。其一个集合为{时间：后天下午，地点：{名词：图书馆，方位词：附近}，事件：电影}，另一集合为{时间：晚上，地点：{名词：[]，方位词：[]}，事件：粤菜}。

其中，预设集合的格式为{时间：待填充，地点：{名词：待填充，方位词：待填充}，事件：待填充}。

预设集合的格式中的待填充位置填充入语义要素中的时间要素、地点要素以及事件要素，若任一不存在则该预设集合中该元素的待填充位置留空，如示意中的“名词：[]，方位词：[]”。

S104：对待处理要素集合中的元素进行规范化处理，得到目标要素集合。

对待处理要素集合中的元素按照提前设置的规则进行规范化处理，比如进行数据筛选、时间要素的规范化以及地点合并等等，以使得待处理要素集合中的元素达到规范化。对待处理要素集合进行规范化处理，得到目标要素集合。

在一种可能的设计中，步骤S104的可能实现方式如图4所示。图4为本申请实施例提供的再一种行程推荐方法的流程示意图，如图4所示本申请实施例包括：

S201：识别每个待处理要素集合中是否仅存在时间的元素。

对每个待处理要素集合中的元素进行识别，若该待处理要素集合中仅存在时间的要素，也就是地点、方位、事件均留空，则表示该待处理要素集合中的元素无效，则执行步骤S202，即删除当前的待处理要素集合。反之，若否，即待处理要素集合中并非仅存在时间的要素，则执行步骤S203a和步骤S203b。

S202：删除当前的待处理要素集合。

S203a：对每个待处理要素集合中时间的元素按照时间段对应表进行标准时间转化。

针对每个待处理要素集合而言，对其中时间的元素非留空的待处理要素集合中时间的元素按照提前设置的时间段对应表进行数值化，以将时间的元素从文本转化为数值表示的标准时间。

例如，根据规则将时间差分为日期时间和小时时间。其中可以匹配例如“今天、明天、后天、大后天、周一至周日，几月几号，几号等”时间的元素，再根据当天的日期计算出时间的元素表示的具体时间，统一格式为几月几号；然后匹配小时时间，可以匹配“早上、中午、下午、晚上等等和几点、几点几分”等时间的元素，设置有对应的时间段对应表，如：“早上：6-9点；上午：9-11点；中午：11-14点；下午：14-18点；晚上：18-22点”，最终将时间的元素转化为标准的时间点或时间段，如时间的元素为“下午”则被转化为“14:00或14:00-15:00”。

S203b：对每个待处理要素集合中地点的元素和方位的元素进行筛选与合并。

针对每个待处理要素集合，例如，地点要素对应的表示方位的元素设置有固定限制，例如只能使用“东、南、西、北、上、下、左、右、中间、附近”，当表示方位的元素不包含所设置的固定关键词时则方位的元素留空；当表示地点的元素中名词超出两个时，则判断地点的元素对应的方位是否为“中间”，若不是，则合并该多个表示地点的元素的名词为一个名词。合并可以例如从该两个或多个名词中任意选择一个，或者选择首个等。

S204：处理后的每个待处理要素集合确定为对应的每个目标要素集合。

针对每个待处理要素集合完成上述描述的数据筛选、时间要素的规范化以及地点合并等步骤，将处理后的每个待处理要素集合确定为对应的每个目标要素集合。

通过上述步骤实现对待处理要素集合中元素的规范化处理，以便于根据得到的目标要素集合中的元素进行搜索，以确定目标要素集合所对应的每个行程的推荐行程。

S105：根据目标要素集合确定用户语句中每个行程的推荐行程。

基于目标要素集合中的元素进行搜索，并按照预设的筛选规则对搜索结果进行筛选，以确定出最优的搜索结果，将该最优的搜索结果确定为当前目的目标要素集合所对应的该行程的推荐行程。其中，一个目标要素集合对应用户语句中的一个行程，基于每个目标要素集合则可以确定出一句用户语句中每个行程的推荐行程。

一句用户语句可能包括多个行程，因而针对一句用户语句可以得到多个目标要素集合，每个目标要素集合按照用户语句中的行程顺序排列。首先针对首个目标要素集合进行搜索，则基于该首个目标要素集合的搜索结果进行后续目标要素集合的搜索，最终得到每个目标要素集合的搜索结果。

在一种可能的设计中，步骤S105可能的实现方式如图5所示，图5为本申请实施例提供的又一种行程推荐方法的流程示意图。如图5所示，本申请实施例包括：

S301：根据首个目标要素集合中地点的元素包含的对应地点以及事件的元素包含的对应事件，搜索地图库以查找到用户用语的首个行程的候选地点。

针对首个目标要素集合中的元素，首先根据其中的地点的元素和事件的元素搜索地图库以确定出首个行程的地点。

例如，若地点的元素包含的对应地点为只有一个地点时，在地图库中查找到与该地点最为匹配的对应地点，在地图库中搜索到的与要搜索的该地点相似度最高的搜索结果即为最为匹配的对应地点。若搜索到多个地点与要搜索的地点相似度相同，则需结合首个目标要素集合中事件的元素包含的对应事件对多个地点进行筛选，以确定出最为匹配的对应地点，将该最为匹配的对应地点确定为首个行程的候选地点。其中，在结合事件的元素时，若事件的元素留空，即用户语句中不存在事件，则大概率表示用户在查找地点的元素表示的该地点，则保留相似度相同的多个地点，进而可以识别该多个地点的属性，比如该地点为餐厅、酒店、书店等，将同属性的地点中可以按照距离、评分等其他标准进行排名，将排名第一的该地点确定为最为匹配的对应地点。若事件的元素不留空，则根据事件的元素对相似度相同的该多个地点进行筛选，该多个地点中与事件的元素包含的事件相匹配的地点则为最为匹配的对应地点，将其确定为首个行程的候选地点。需要说明的是，地点与事件相匹配可以是属性相匹配，比如事件为吃饭，地点为餐厅，两者则相匹配。

若地点的元素包含的对应地点为多个地点时，若事件的元素留空，取经纬度中心点的地点为该首个行程的候选地点，其中，若经纬度中心点不存在地点时取用户终端定位为首个行程的候选地点。而若事件的元素不留空，可以结合地点的元素中表示方位的元素对多个地点进行区域筛选，比如方位的元素为附近，则可以按照地点的元素表示的地点为中心防御2KM即为附近。基于区域筛选后的地点与事件的元素进行匹配，以将与事件的元素表示的事件相匹配的地点确定为首个行程的候选地点。

S302：将首个目标要素集合中时间的元素包含的对应时间与首个行程的候选地点的开放时间进行匹配，得到首个行程的推荐地点以及推荐时间。

将首个目标要素集合中时间的元素表示的时间与前述确定的候选地点的开放时间进行匹配，将时间相匹配的候选地点确定为推荐地点，推荐地点的开放时间则为推荐时间。

可选地，若推荐地点不存在开放时间，则不进行步骤S302，时间的元素表示的时间即为推荐时间，候选地点则为推荐地点。若时间的元素留空，则候选地点为推荐地点，推荐地点的开放时间为推荐时间，其中若推荐地点不存在开放时间，时间的元素表示的时间则为推荐时间。

S303：根据首个目标要素集合中事件的元素包含的对应事件、首个行程的推荐地点以及推荐时间，得到首个行程的推荐行程。

通过步骤S301和S302可以搜索以得到首个行程的推荐地点和推荐时间，从而结合该首个行程的事件则得到首个行程推荐行程。其中，首个行程的事件即为该首个目标要素集合中事件的元素所包含的对应事件。

至此，通过上述步骤S301至步骤S303完成对首个目标要素集合中元素的搜索，确定出了用户语句包含的首个行程的推荐行程。

S304：根据后续目标要素集合以及首个行程的推荐行程确定首个行程之后的后续行程的推荐行程，得到每个行程的推荐行程。

后续目标要素集合是对除首个目标要素集合之外的其他目标要素集合的统称。其中，第二个目标要素集合中元素的搜索需结合首个行程的推荐行程，也就是，后续目标要素集合中元素的搜索需结合排列在该当前的目标要素集合之前的目标要素集合对应的推荐行程进行。

比如，后续目标要素集合中地点的元素不留空，则对当前的该目标要素集合中元素的搜索与首个目标要素集合中元素的搜索以确定首个行程的推荐行程的方式一致，也即将步骤S301至步骤S303中的首个目标要素集合替换为当前的该目标要素集合以确定出当前的该目标要素集合对应的行程的推荐行程，从而得到用户语句中每个行程的推荐行程。而若后续目标要素集合中地点的元素留空，则将排列在该当前的目标要素集合之前的目标要素集合对应的推荐行程的推荐地点作为当前的目标要素集合中地点的元素表示的地点，使得地点的元素不留空，以确定出当前的目标要素集合对应的行程的推荐行程。

通过如图5所示步骤，可以确定出用户语句包含的每个行程的推荐行程。

进一步地，S106：按照每个推荐行程之间的时间线向用户推送每个推荐行程。

得到每个推荐行程后，按照每个推荐行程之间的时间线连接每个推荐行程，并将时间线连接的每个推荐行程推送至用户终端，在用户终端向用户展示，完成多事件行程推送。用户可以根据所展示的每个推荐行程规划出现安排。

可选地，在步骤S105之后，还可以包括：

S107a：获取每个推荐行程中相邻行程之间的多种交通方式以及每种交通方式对应的交通时间。

S107b：向用户推送每种交通方式以及每种交通方式对应的交通时间。

为了便于用户出行，向用户推送了每个推荐行程之后，还获取每个推荐行程之间的交通路线，推送交通路线至用户，便于用户安排出行。例如，可以获取每个推荐行程中相邻行程之间的多种交通方式以及每种交通方式对应的交通时间，进而向用户推送每种交通方式以及每种交通方式对应的交通时间。

可选地，在步骤S105之后，还可以包括：

S108：获取每个推荐行程对应的候选行程，并向用户推送每个候选行程。

针对每个推荐行程还获取对应的候选行程，其中，首先获取首个推荐行程的候选行程，再基于后续推荐行程和首个推荐行程确定后续推荐行程的候选行程。比如，用户语句包含的行程A和行程B，而确定出用户语句的推荐行程为A1和B1，首先确定出A1的候选行程比如为A2，再根据A2和B1确定B1的候选行程为B2。也就是，相邻候选行程具有关联关系。

获取到每个推荐行程对应的候选行程之后，按照候选行程之间的时间线向用户推送候选行程，以向用户展示候选行程。用户可以自行将候选行程认定为推荐行程。其中，当候选行程被选中为推荐行程，被选中的该候选行程的后续行程则跟随该被选中的候选行程自动进行切换，发生更改的推荐行程之前的推荐行程不变。比如，展示的推荐行程为A1-B1-C1，当用户手动将B1改选成其候选行程中的B2时，B1的后续行程C1则自动切换为C2，最新的推荐行程则为A1-B2-C2，其中，B2和C2为相邻候选行程，具有关联关系。

在一些实施例中，用户可以通过选择行程中的时间、地点选中对应的候选行程。

在一些实施例中，候选行程中的候选地点和候选时间可以基于推荐行程中的事件热度或者推荐地点的距离确定，对此本申请实例不作限定。

本申请实施例提供的行程推荐方法，首先获取预设语句格式的用户语句，识别用户语句包含的语义要素，语义要素至少包括一个地点要素或者一个事件要素。然后按照预设集合的格式确定语义要素对应的要素集合，得到待处理要素集合，并对待处理要素集合中的元素进行规范化处理，得到目标要素集合，其中预设集合中的元素依次包括时间、地点、方位以及事件。再根据目标要素集合确定用户语句中每个行程的推荐行程，并按照每个推荐行程之间的时间线向用户推送每个推荐行程。基于用户提供的用户语句为用户实现多事件的完整行程推荐，便于用户出行安排，提升生活服务平台的智能化程度。基于用户提供的用户语句为用户实现多事件的完整行程推荐，便于用户出行安排，提升生活服务平台的智能化程度。

在上述各实施例的基础上，为了提高用户体验，在得到每个行程的推荐行程之后，若推荐行程的数量小于预设行程数量，根据用户历史行为基于行为推荐模型生成推荐行程的延续行程，按照推荐行程与延续行程之间的时间线向用户推送延续行程。也就是，当用户语句包含的行程数量小于预设行程数量，为了丰富用户的行程以提高用户体验，基于用户历史行为和行为推荐模型为用户推荐出用户语句的推荐行程的延续行程。

例如，当推荐行程数量少于预设行程数量，可以认为用户可能对当次行程不够完全规划，行程不够丰富。则可以在推荐地点按距离通过行为推荐模型向用户推荐K个可能发生事件，以形成K个延续行程。其中，根据用户历史行为训练初始推荐模型得到行为推荐模型，初始推荐模型可以为任意的行为预测推荐模型。比如根据海量的用户历史行为使得行为推荐模型学习到用户滑雪后会去按摩，则当用户的推荐行程中有滑雪场时，自动推荐滑雪场周围的按摩馆为延续行程。

图6为本申请实施例提供的一种行程推荐装置的结构示意图。如图6所示，本申请实施例提供的行程推荐装置400，包括：

第一处理模块401，用于获取预设语句格式的用户语句，识别用户语句包含的语义要素，语义要素至少包括一个地点要素或者一个事件要素；

第二处理模块402，用于按照预设集合的格式确定语义要素对应的要素集合，得到待处理要素集合，并对待处理要素集合中的元素进行规范化处理，得到目标要素集合，预设集合中的元素依次包括时间、地点、方位以及事件；

第三处理模块403，用于根据目标要素集合确定用户语句中每个行程的推荐行程，并按照每个推荐行程之间的时间线向用户推送每个推荐行程。

在一种可能的设计中，第三处理模块403，还用于：

获取每个推荐行程中相邻行程之间的多种交通方式以及每种交通方式对应的交通时间，向用户推送每种交通方式以及每种交通方式对应的交通时间。

在一种可能的设计中，第三处理模块403，还用于：

获取每个推荐行程对应的候选行程，并向用户推送每个候选行程，其中，当候选行程被选中为推荐行程，被选中的候选行程的后续行程跟随被选中的候选行程自动切换。

在一种可能的设计中，第一处理模块401，具体用于：

通过意图识别模型依次识别出用户语句包含的时间语句、地点语句以及事件语句；

提取出时间语句中的时间名词，得到语义要素的时间要素；

提取出地点语句中的地点名词和/或方位词，得到语义要素的地点要素；

提取出事件用语中的事件动词，得到语义要素的事件要素；

其中，用户用语至少包含一个地点语句或者一个事件语句。

在一种可能的设计中，第二处理模块402，具体用于：

将语义要素中的时间要素、地点要素以及事件要素依次填充至预设集合，得到待处理要素集合；

其中，若时间要素、地点要素以及事件要素中的任意一个不存在，则预设集合中的当前元素位置留空。

在一种可能的设计中，第二处理模块402，还用于：

识别每个待处理要素集合中是否仅存在时间的元素；

若否，对每个待处理要素集合中时间的元素按照时间段对应表进行标准时间转化，以及对每个待处理要素集合中地点的元素和方位的元素进行筛选与合并，将处理后的每个待处理要素集合确定为对应的每个目标要素集合；

若是，删除当前的待处理要素集合。

在一种可能的设计中，第三处理模块403，还用于：

根据首个目标要素集合中地点的元素包含的对应地点以及事件的元素包含的对应事件，搜索地图库以查找到用户用语的首个行程的候选地点；

将首个目标要素集合中时间的元素包含的对应时间与首个行程的候选地点的开放时间进行匹配，得到首个行程的推荐地点以及推荐时间；

根据首个目标要素集合中事件的元素包含的对应事件、首个行程的推荐地点以及推荐时间，得到首个行程的推荐行程；

根据后续目标要素集合以及首个行程的推荐行程确定首个行程之后的后续行程的推荐行程，得到每个行程的推荐行程。

在图6基础上，图7为本申请实施例提供的另一种行程推荐装置的结构示意图。如图7所示，本申请实施例提供的行程推荐装置400，还包括：第四处理模块404；第四处理模块404，用于：

若推荐行程的数量小于预设行程数量，根据用户历史行为基于行为推荐模型生成推荐行程的延续行程；

按照推荐行程与延续行程之间的时间线向用户推送延续行程。

在一种可能的设计中，意图识别模型包括NER模型、大模型以及分词模型中的至少一种。

本申请实施例提供的行程推荐装置，可以执行上述方法实施例中行程推荐方法的相应步骤，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

图8为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图，该电子设备用于运行生活服务平台。如图8所示，该电子设备500可以包括：处理器501，以及与处理器501通信连接的存储器502。

存储器502，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，程序代码包括计算机执行指令。

存储器502可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(NoN-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

处理器501用于执行存储器502存储的计算机执行指令，以实现上述行程推荐方法。

其中，处理器501可能是一个中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。

可选地，存储器502既可以是独立的，也可以跟处理器501集成在一起。当存储器502是独立于处理器501之外的器件时，电子设备500，还可以包括：

总线503，用于连接处理器501以及存储器502。总线可以是工业标准体系结构(industry standard architecture，简称为ISA)总线、外部设备互连(peripheralcomponent，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(extended industry standardarchitecture，EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

可选的，在具体实现上，如果存储器502和处理器501集成在一块芯片上实现，则存储器502和处理器501可以通过内部接口完成通信。

本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、磁盘或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，具体的，该计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令用于上述实施例中的方法。

本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机执行指令，该计算机指令被处理器执行时实现上述实施例中的方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由权利要求书指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求书来限制。

Claims (13)

1.一种行程推荐方法，其特征在于，包括：

获取预设语句格式的用户语句，识别所述用户语句包含的语义要素，所述语义要素至少包括一个地点要素或者一个事件要素；

按照预设集合的格式确定所述语义要素对应的要素集合，得到待处理要素集合，并对所述待处理要素集合中的元素进行规范化处理，得到目标要素集合，预设集合中的元素依次包括时间、地点、方位以及事件；

根据所述目标要素集合确定所述用户语句中每个行程的推荐行程，并按照每个推荐行程之间的时间线向用户推送所述每个推荐行程。

2.根据权利要求1所述的行程推荐方法，其特征在于，在所述按照每个推荐行程之间的时间线向用户推送所述每个推荐行程之后，还包括：

获取所述每个推荐行程中相邻行程之间的多种交通方式以及每种交通方式对应的交通时间，向所述用户推送所述每种交通方式以及所述每种交通方式对应的交通时间。

3.根据权利要求1所述的行程推荐方法，其特征在于，在所述根据所述目标要素集合确定所述用户语句中每个行程的推荐行程之后，还包括：

获取所述每个推荐行程对应的候选行程，并向所述用户推送每个候选行程，其中，当所述候选行程被选中为所述推荐行程，被选中的所述候选行程的后续行程跟随所述被选中的所述候选行程自动切换。

4.根据权利要求1-3任一项所述的行程推荐方法，其特征在于，所述识别所述用户语句包含的语义要素，包括：

通过意图识别模型依次识别出所述用户语句包含的时间用语、地点用语以及事件语句；

提取出所述时间语句中的时间名词，得到所述语义要素的时间要素；

提取出所述地点语句中的地点名词和/或方位词，得到所述语义要素的所述地点要素；

提取出所述事件用语中的事件动词，得到所述语义要素的所述事件要素；

其中，所述用户用语至少包含一个地点语句或者一个事件语句。

5.根据权利要求4所述的行程推荐方法，其特征在于，所述按照预设集合的格式确定所述语义要素对应的要素集合，得到待处理要素集合，包括：

将所述语义要素中的所述时间要素、所述地点要素以及所述事件要素依次填充至所述预设集合，得到所述待处理要素集合；

其中，若所述时间要素、所述地点要素以及所述事件要素中的任意一个不存在，则所述预设集合中的当前元素位置留空。

6.根据权利要求5所述的行程推荐方法，其特征在于，所述对所述待处理要素集合中的元素进行规范化处理，得到目标要素集合，包括：

识别每个待处理要素集合中是否仅存在时间的元素；

若否，对所述每个待处理要素集合中时间的元素按照时间段对应表进行标准时间转化，以及对所述每个待处理要素集合中地点的元素和方位的元素进行筛选与合并，将处理后的所述每个待处理要素集合确定为对应的每个目标要素集合；

若是，删除当前的所述待处理要素集合。

7.根据权利要求6所述的行程推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标要素集合确定所述用户语句中每个行程的推荐行程，包括：

根据首个目标要素集合中地点的元素包含的对应地点以及事件的元素包含的对应事件，搜索地图库以查找到所述用户用语的首个行程的候选地点；

将所述首个目标要素集合中时间的元素包含的对应时间与所述首个行程的候选地点的开放时间进行匹配，得到所述首个行程的推荐地点以及推荐时间；

根据所述首个目标要素集合中事件的元素包含的对应事件、所述首个行程的推荐地点以及推荐时间，得到所述首个行程的推荐行程；

根据后续目标要素集合以及所述首个行程的推荐行程确定所述首个行程之后的后续行程的推荐行程，得到所述每个行程的推荐行程。

8.根据权利要求7所述的行程推荐方法，其特征在于，所述得到所述每个行程的推荐行程之后，还包括：

若所述推荐行程的数量小于预设行程数量，根据用户历史行为基于行为推荐模型生成所述推荐行程的延续行程；

按照所述推荐行程与所述延续行程之间的时间线向所述用户推送所述延续行程。

9.根据权利要求4所述的行程推荐方法，其特征在于，所述意图识别模型包括NER模型、大模型以及分词模型中的至少一种。

10.一种行程推荐装置，其特征在于，包括：

第一处理模块，用于获取预设语句格式的用户语句，识别所述用户语句包含的语义要素，所述语义要素至少包括一个地点要素或者一个事件要素；

第二处理模块，用于按照预设集合的格式确定所述语义要素对应的要素集合，得到待处理要素集合，并对所述待处理要素集合中的元素进行规范化处理，得到目标要素集合，预设集合中的元素依次包括时间、地点、方位以及事件；

第三处理模块，用于根据所述目标要素集合确定所述用户语句中每个行程的推荐行程，并按照每个推荐行程之间的时间线向用户推送所述每个推荐行程。

11.一种生活服务平台，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如权利要求1至9任一项所述的行程推荐方法。

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至9任一项所述的行程推荐方法。

13.一种计算机程序产品，包括计算机执行指令，该计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至9任一项所述的行程推荐方法。