JP2022526401A - 交通システム内でのサイト及び場所の間のルート又はルート距離を使用してサイトを検索又は比較するための方法及び装置 - Google Patents
交通システム内でのサイト及び場所の間のルート又はルート距離を使用してサイトを検索又は比較するための方法及び装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2022526401A JP2022526401A JP2021558854A JP2021558854A JP2022526401A JP 2022526401 A JP2022526401 A JP 2022526401A JP 2021558854 A JP2021558854 A JP 2021558854A JP 2021558854 A JP2021558854 A JP 2021558854A JP 2022526401 A JP2022526401 A JP 2022526401A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- location
- home
- description
- cluster
- stroke
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 368
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 88
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 31
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 claims description 37
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 27
- 238000010586 diagram Methods 0.000 abstract 1
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 65
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 52
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 46
- 230000006870 function Effects 0.000 description 24
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 20
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 12
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 12
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 9
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 8
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 7
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 5
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 description 5
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 4
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- CDBYLPFSWZWCQE-UHFFFAOYSA-L Sodium Carbonate Chemical class [Na+].[Na+].[O-]C([O-])=O CDBYLPFSWZWCQE-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 2
- 238000010420 art technique Methods 0.000 description 2
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 2
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 2
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 2
- VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N Chromium Chemical compound [Cr] VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241001674048 Phthiraptera Species 0.000 description 1
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000013213 extrapolation Methods 0.000 description 1
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 1
- 238000003754 machining Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 230000008774 maternal effect Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000003924 mental process Effects 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003442 weekly effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/34—Route searching; Route guidance
- G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
- G01C21/3605—Destination input or retrieval
- G01C21/3617—Destination input or retrieval using user history, behaviour, conditions or preferences, e.g. predicted or inferred from previous use or current movement
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/34—Route searching; Route guidance
- G01C21/3407—Route searching; Route guidance specially adapted for specific applications
- G01C21/3423—Multimodal routing, i.e. combining two or more modes of transportation, where the modes can be any of, e.g. driving, walking, cycling, public transport
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/34—Route searching; Route guidance
- G01C21/3446—Details of route searching algorithms, e.g. Dijkstra, A*, arc-flags, using precalculated routes
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/34—Route searching; Route guidance
- G01C21/3453—Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
- G01C21/3492—Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments employing speed data or traffic data, e.g. real-time or historical
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
- G01C21/3863—Structures of map data
- G01C21/387—Organisation of map data, e.g. version management or database structures
- G01C21/3874—Structures specially adapted for data searching and retrieval
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/30—Arrangements for executing machine instructions, e.g. instruction decode
- G06F9/30003—Arrangements for executing specific machine instructions
- G06F9/30007—Arrangements for executing specific machine instructions to perform operations on data operands
- G06F9/30036—Instructions to perform operations on packed data, e.g. vector, tile or matrix operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/02—Reservations, e.g. for tickets, services or events
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/14—Travel agencies
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/16—Real estate
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
Description
この出願は、以下の出願の一部継続出願である。
[国] [出願番号] [出願日]
米国 16/274,242 2019.2.13
米国 16/864,157 2020.5.1
米国 16/894,761 2020.6.6
米国 16/940,418 2020.7.28
これらは、まるで充分に明らかにされたように、ここでは参照として組み込まれる。現出願の以下は、これら出願によって開示又は開示されていない追加事項を含む。本願発明の開示で示唆される従来技術は、当該技術分野における当業者において通常の知識と考えられる。
本発明は、任意の場所までのルートやルート距離を使用した任意の最適化目的を使用している任意のサイトを検索又は比較する一般的なケースに関する。しかしながら、提示を簡単にするため、我々は最初に不動産資産である特定のサイト、職場である特定の場所、及び不動産資産及び職場の間の通勤の行程期間を最小化する最適化目的を通じて本発明を説明する。この説明は限定していない。後述において、我々はどのように前記方法が一般ケースで働くか説明する。
4.1 不動産資産及び通勤パス
1.本発明は、通勤パスのモデルを定義する。前記モデルは、例えば学校に行く、それからピアノ教室に行き、それから家に戻るなど、実際に生じる通勤パスの広範囲をカバーするため多目的に利用できる。我々のモデルの実用は、行程期間を最小化する不動産資産を素早く見つけるための我々の能力により高められる。
2.本発明は、行程期間を素早く計算する最適化方法を教示する。本発明は、どんな不動産資産にも依存したどんな通勤パスのパートも特定する。これらパートの行程期間は、予め計算され蓄積される。結果として、行程期間が通勤パスのために発見される必要があるとき、本発明は全てのどんな不動産資産のための行程期間を生産するための時間パートを素早く組み立てることができる。
3.本発明の実施形態は、ライブコンピュータサービスである。前記サービスは、ソウルの大都会エリアの2千5百万人の住民が行程期間を使用して不動産資産を検索し、又は比較することを可能とする。
4.2 方法の概要
4.3 通勤パス
定義1 通勤パスは行程W2→W3, W4→W5, . . . , Wk-2→Wk-1, ここでk≧2(偶数である)の集合であり、任意の瞬間に起こるHfirst→W1又はWk→Hlast (従って、通勤パスは常に少なくとも1の家及び少なくとも1の職場を含む)を伴う。
4.4 交通システムの前処理
4.4.1 最短行程の計算
STOPSTATION_s,
で示される。直接に重み付けられたエッジがあり、それぞれエッジが前記エッジのソース頂点から前記エッジのターゲット頂点までセグメントに沿った行程期間を示している。他のエッジはグラフ中に存在するかもしれない。エッジは、一の乗り物から他の乗り物への乗り換えを示すかもしれない。前記グラフは、様々な公共交通乗り物の出発時間又は到着時間に関してのデータを含む。ダイクストラ最短グラフパスアルゴリズム、又はA*(Aスター)検索アルゴリズムは、最短のグラフパス距離(重みの合計)を伴うグラフパスを計算するために一般的に使用され、どのようなs'及びs''にとっての、またもし行程が特定時間で出発し、特定時間で到着するとしても、
STOPSTATION_s'
から他の
STOPSTATION_s''
への、最短の行程期間を示している。
STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c
及び
STOPSTATION_CLUSTER_TARGET_c,
及び前記クラスタを、FirstWaitGetOnとラベル化された
STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c→STOPSTATION_s'
であるGTのストップステーションに接続したエッジ、及びS´が前記クラスタC内であるときにはいつでも、そのようなS´にとって、Zeroでラベル化された
STOPSTATION_s'→STOPSTATION_CLUSTER_TARGET_c
を追加する。前記エッジはゼロ重みを有する。結果のグラフは、頂点VC及びエッジECを有するGCによって示される。全てのcにとって頂点
STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c
のサブセットは、VSによって示される。
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
及び頂点
HOME_CLUSTER_TARGET_s
を追加する。本方法は、それぞれのホームクラスタを、徒歩を使用しているストップステーションクラスタに接続する。特に、本方法は、Walkによってラベル化されたエッジ
HOME_CLUSTER_SOURCE_s→STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c
もし前記ホームクラスタsのロケーションから前記ストップステーションクラスタcの前記ロケーションまで徒歩があるならば、どのようなs及びcにとっても、徒歩の期間に設定されたエッジ重みを有し、及びWalkによってラベル化された“反対向きのエッジ”
STOPSTATION_CLUSTER_TARGET_c→HOME_CLUSTER_TARGET_t
もし前記ストップステーションクラスタcから前記ホームクラスタtのロケーションまでの反対向きの方向の徒歩があるならば、どのようなc及びtにとっても、徒歩の期間に設定されたエッジ重みを有する。一の形態において、本方法は、例えば4km/時間など特定のスピードで、例えば1時間など最大も閾値で続く最短の徒歩に、徒歩を限定する。結果のグラフはGによって示される。我々は、全てのsにとっての、頂点のセット
HOME_CLUSTER_SOURCE_s,
をVHによって示す;及び全てのs及びcにとってのエッジのセット
HOME_CLUSTER_SOURCE_s→STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c
をEHによって示す。
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
の頂点なしに、G内でそれぞれの
STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c
からアルゴリズムを走り、そしてそれから、いかなる
HOME_CLUSTER_TARGET_t
の頂点なしに、G内でそれぞれの
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
からアルゴリズムを走る。結合された漸近的時間計算法は
である。
STOPSTATION_CLUSTER_TARGET_c
にとって、ダイクストラアルゴリズム(どんな
HOME_CLUSTER_TARGET_t
頂点もが取り除かれることができる)を使用して全ての頂点
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
までの最短グラフパスを計算する。これは望ましい効果を生む、なぜなら我々が反対向きのグラフで、
STOPSTATION_CLUSTER_TARGET_c
から
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
までの全ての最短のグラフパスのエッジを反対向きにするとき、我々は、オリジナルの(反対向きではない)グラフにおいて
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
から
STOPSTATION_CLUSTER_TARGET_c
までの最短グラフパスを得られるからである。このように、我々の方法の漸近する置換の複雑さはたった
である。実際には、我々の方法は、ソウル大都会エリアのグラフGのトータルのランニングタイムの大きな削減を提示する。
STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c
からの与えられた出発時間にとって、各
STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c
から全ての
HOME_CLUSTER_TARGET_t
までの最短グラフパスを計算する。あのケースにおいて、本方法は、公共交通乗り物の駅からの前記出発時間を特定することを許容する適切な従来技術のグラフGTを使用する;このケースは、時々、時間及び地理的ロケーションに対応する頂点、及びその時間での前記地理的ロケーションから出発する行程期間を代表するエッジを使用して代表される。同様に、本方法は、
STOPSTATION_CLUSTER_TARGET_c
での与えられた到着時間に基づいて反対向きのグラフ内で計算する。最短のグラフパス距離は、これらの到着時間を各
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
からの出発時間に変換する。似たグラフが、到着時間が与えられた最短グラフパスを計算するために使用される。適切に構築されたグラフは、期限より前の到着の可能性を計算するために使用することができる。
STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c
やいかなる頂点
STOPSTATION_CLUSTER_TARGET_c
なしにGTを延長しない。代わりに、我々は、いかなる頂点
STOPSTATION_s'
を伴う直接のWalkエッジにより、いかなる頂点
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
及びいかなる頂点
HOME_CLUSTER_TARGET_t
を接続する。
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
やいかなる頂点
HOME_CLUSTER_TARGET_t
なしにGTを延長しない。代わりに、我々は、それぞれの家を示す頂点
HOME_s
を追加し、我々は、Walkエッジにより直接に、いかなる頂点
STOPSTATION_s'
に接続する。
4.4.2 最短行程の蓄積
を用いて、siから前記ホームクラスタまでの最短の行程期間のベクトルを蓄積し、その結果、座標j, vi[j]で前記ベクトルの値はti,jであり、これは前記ストップステーションクラスタsiから前記ホームクラスタhjまでの前記最短の行程期間に等しい。説明のために図6を参照のこと。
を蓄積し、その結果、v´i [j] = t´i,jがホームクラスタhjからストップステーションクラスタsiまでの前記最短の行程期間である(前記交通に関して:たとえ行程が反対方向に向かうとしても、前記ベクトルv´iは必つ1のストップステーションクラスタのためである)。
4.5 1の通勤パスの行程期間
4.5.1 中間パート:行程W1→W2→ . . . →Wk
によって示される。ここで(k-1)回のみ前記ルーティングエンジンへの問い合わせが必要とされる。この数は家の数に依存しない。
4・5・2 出発パート:行程H→W1
(等式1)
を使用することにより、ホームクラスタhjからの最短行程期間を計算する。
4.5.3 到着パート:行程Wk→H
(等式2)
として、ホームクラスタhjまでの最短の行程期間を計算する。
を使用する。
4.5.4 出発、中間、及び到着パートの結合
(等式3)
によって結果のベクトルを示す、ここで第一の“+”はベクトルの座標点加算であり、及び第二の“+”はベクトルの各座標での値への数の加算である。
及び
を計算し及び蓄積する。リクエスト処理の間、本方法は、等式1、等式2及び等式3でそれらを計算する代わりに、データベースから予め計算されたベクトルを取得する。
4.5.5 スムージング
1.少なくとも1のサイトを検索又は比較する方法であって、
前記方法は、交通システム内の前記少なくとも1のサイト及び少なくとも1の場所の間の少なくとも1の行程の記述を使用しており、
前記方法は、
(a)前記交通システムに含まれる少なくとも1の代表を受信し、
(b)前記少なくとも1の場所を含むリクエストを受信し、
(c)前記少なくとも1の行程の記述を使用して得られた情報を伴う前記リクエストに応答する、
ことを含み、前記方法はステップによって特徴付けられ、ここにおいて、前記ステップは以下の事を含む、
(d)少なくとも1の行程の部分記述を決定し、それをデータベース内に蓄積し、
ここにおいて、それぞれの行程の第一の部分記述は、前記少なくとも1のサイト中に含まれる第一サイト及び前記少なくとも1の代表に含まれる第一代表の間で、前記交通システム内の行程の記述の一の部分を含み、及び
(e)前記少なくとも1のサイト内に含まれる出発/到着サイト、及び前記少なくとも1の場所内に含まれる出発/到着場所の間の前記交通システム内の行程の記述を含む前記少なくとも1の行程の記述を計算し、
ここにおいて、前記計算は、
i.前記少なくとも1の行程の部分記述から少なくとも1の行程の第二の部分記述を取得し、ここにおいて、それぞれの行程の第二の部分記述は、前記出発/到着サイト及び前記少なくとも1の代表中に含まれる第二代表の間で、前記交通システム内の行程の記述の一の部分を含み、
ii.前記出発/到着場所及び前記行程の第二の部分記述中に含まれるロケーションxの間で、前記交通システム内の行程の記述を決定し、及び、
iii.前記ロケーションx及び前記出発/到着サイトの間で、前記交通システム内の行程の記述を決定する。
2.交通システム内でソースロケーションからターゲットロケーションまでの行程の記述を決定する方法であって、
前記方法は、
(a)前記交通システム内に含まれる少なくとも1の代表を受信し、
(b)前記ソースロケーション及び前記ターゲットロケーションを含むリクエストを受信し、及び、
(c)前記行程の記述を使用して得られた情報で、前記リクエストに応答し、
前記方法はステップによって特徴付けられ、ここにおいて、前記ステップは以下の事を含む、
(d)少なくとも1の行程の部分記述を決定し、それをデータベース内に蓄積し、
ここにおいて、それぞれの行程の第一の部分記述は、前記交通システム中に含まれる末端ポイントロケーション及び前記少なくとも1の代表に含まれる第一代表の間で、前記交通システム内の行程の記述の一の部分を含み、及び
(e)以下のステップを使用して前記行程の記述を計算し、
i.少なくとも1の部分P及び少なくとも1の部分Qを決定し、ここにおいて、前記部分P及び前記部分Qは、前記交通システム内に含まれ、及びここにおいて、
A.前記部分Qは、前記ターゲットロケーションであり、及び前記部分Pは前記少なくとも1の行程の部分記述から取得され、ここにおいて、前記末端ポイントロケーションは、前記ソースロケーションであり、
B.前記部分Pは、前記ソースロケーションであり、及び前記部分Qは、前記少なくとも1の行程の部分記述から取得され、ここにおいて、前記末端ポイントロケーションは、前記ターゲットロケーションであり、又は、
C.前記部分Pは、前記少なくとも1の行程の部分記述から取得され、ここにおいて、前記末端ポイントロケーションは前記ソースロケーションであり、及び前記部分Qは前記少なくとも1の行程の部分記述から取得され、ここにおいて、前記末端ポイントロケーションは前記ターゲットロケーションであり、
ii.前記部分Pに含まれるロケーションxPから前記部分Qに含まれるロケーションxQまでの行程の記述を決定し、
iii.前記ソースロケーションから前記ロケーションxPまでの行程の記述を決定し、及び、
iv.前記ロケーションxQから前記ターゲットロケーションまでの行程の記述を決定する。
4.6 一つの家の検索
4.6.1 重み付けされた合計リクエスト
のように、2つのベクトルの重み付けられた合計として各ホームクラスタの、前記家族にとっての週間の行程期間を見つける。
4.6.2 最小リクエスト
として、ベクトルの座標点最少として各ホームクラスタにおいてその子供にとっての一日の行程期間を見つけることができる。
4.6.3 一つの家の一般検索
及び、ファンクションドライバの座標点を、各ホームクラスタのため“派生された”行程期間を伴うベクトルを生成するために、ベクトルに適用する。
である。重みは正又は負になることができる。もし行程期間が行程のお金の料金として解釈されるのなら、例えば、もし通勤者が特定の通勤(例えば小包の配達)を実行することからの利益を得ることを予測されるなど、それなら負の重みはお金の取得として解釈される。重みは通勤パスの相対的な重要性を示すことができ、例えば、社長の通勤パスは、第一線マネージャの通勤パスよりもより高い重みを有する。
4.7.1 現在の家
本方法は、それから“差分”ベクトルに応答する:本方法は、各座標
からj番目の座標での値を引く。“差分”ベクトルの座標での負の値は、前記座標に対応する家が、現在の家Sと比較してより短い行程期間を有することを示す。
4.7.2 2以上の家の一般比較
それから、本方法は、セクション4.6.3でのような座標点の操作をしない“一般化された”ファンクションドライバを適用し、しかし代わりに一緒に全てのq'm行程期間で操作して、そして1以上の数のベクトルを生成する。言い換えると、前記一般化されたファンクションは、幾つかのyでの
である。
4.8 検索又は比較
4.9 変形
4.9.1 行程の延長
4.9.2 車による通勤
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
及び
HOME_CLUSTER_TARGET_s
を追加する。我々は、各ホームクラスタを、少なくとも1つのrにおいて頂点
CONNECTOR_r
を追加することによって、例えば100mなどの閾値距離内である幾つかの道路に接続する。一つの形態において、前記頂点は閾値内である道路上でのホームクラスタロケーションの最短距離プロジェクションを示し、前記道路は前記ホームクラスタに割り当てられたカーパーキング内にあるかもしれない。前記頂点は、重み0を伴うZeroにラベル化されたエッジによって、2つのホームクラスタ頂点に接続される。前記頂点はまた、前記道路のセグメントの端点を示す頂点に接続される。ストップステーションクラスタを追加する代わりに、我々はするべきではなく、なぜなら今GTは地下鉄駅もバス停をもモデルにしておらず、我々はs´ 及びt´の集合のため頂点
REPRESENTATIVE_SOURCE_s'
及び
REPRESENTATIVE_TARGET_t'
を追加し、これらの頂点は、最短行程中でのよく生じるロケーションを示し、前記ロケーションは例えば従来技術をしようして得られる。これらの頂点は、クラスタを示す。これらの頂点は、エッジを使用する他の頂点と適切に接続される。
REPRESENTATIVE_SOURCE_s'
から各
HOME_CLUSTER_TARGET_s
及び各
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
から各
REPRESENTATIVE_TARGET_t'
までのグラフパスの最短期間を計算するために使用する。これらの行程期間は、セクション4.4.2で述べられたベクトルフォームvi及びv´i内に蓄積される。
REPRESENTATIVE_TARGET_t'
のセットである。各頂点si∈Aにとって、我々は例えば従来技術を使用して、siから W1までのカードライブ期間を計算する。
REPRESENTATIVE_SOURCE_s'
のセットである。各頂点si∈Bにとって、我々は例えば従来技術を使用して、W1からsi までのカードライブ期間を計算する。それから我々はこれらの変更を等式2に適用する。
4.9.3 他の手段による通勤
4.9.4 行程パスの条件
4.9.5 家の条件
4.9.6 メタ検索又は比較
j番目の集合は、ホームクラスタHjの平均重み付け行程期間である。一つの形態において、j番目の集合は、完全な大都会エリアのトータル行程期間に対するホームクラスタの標準化された寄与を示し、ある意味、前記大都会エリア内でのホームクラスタの中心である。なぜなら、我々の方法はPathDurations(pathk)を素早く計算し、我々は素早く前記集合を計算できる。これは、通勤に関して各不動産資産の好ましさの素早い計算を可能にする。
4.9.7 2以上の家を含む通勤パス
4.9.8 空間探索
4.10 一般的なケース
4.11 コンピュータシステム
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
の頂点(1105)なしに前記グラフを出力し、及びまたいかなる
HOME_CLUSTER_TARGET_s
の頂点しかし反対向きのエッジを有する(1106)ものなしに前記グラフを出力する。前記モジュールはまた、いかなる与えられた地理的ロケーションからの閾値距離内のストップステーションクラスタを見つけることができる最も近い近所のデータ構造(1107)を構築する。
4.12 コンピュータサービス
・例えば“3つのベッドルーム、高い建物、高い階”などの不動産資産(1201)の好ましい特徴
・通勤パス(1202,1203,“タウンゼントの学校又はジェリコ高校”1204)、出発時間(1205,1206)、及び各通勤パス(1207,1208)の頻度、及び
・ユーザの現在の家(1209)の地理的ロケーション
(a)マップ上に描写された場所、又はサイトの地理的ロケーション
(b)場所、又はサイトのための出発時間又は到着時間
(c)サイトのサマリ:サマリーはサイトの名前または住所、サイトの価格、又はサイトのサイズの少なくとも1つを含む
(d)近所のサイトのクラスタを形成する際とのサマリ―
(e)近所のサイトのクラスタの描写、近所のサイトのクラスタ中のサイトの数に相関されている描写のサイズ
(f)ルート距離のz-インデックス順序でのサイズの積み重ね、マップ上に描写された、より短いルート距離、より高い前記積み重ね
(g)ルート又はルート距離の情報:情報は以下の少なくとも1つを含む:(i)ルート:距離、期間、料金コスト、又は待ち期間;(ii)乗り物の名前、乗り物の道路、徒歩パス、駅、ターン、又は公共交通乗り物の乗り換え駅;(iii)以下の地理的ロケーション:料金コスト、スピード、待ち期間、乗り物、乗り物道路、徒歩パス、駅、ターン、又は公共交通乗り物の乗り換え駅
(h)サイトを横切るルート距離のヒストグラム:又はマップ上に描写されたサイトを横切るルート距離のヒートマップ
(i)最少ルート距離;サイトを横切る最少ルート距離のヒストグラム;又はマップ上に描写されたサイトを横切る最少ルート距離のヒートマップ
(j)重み付けルート距離:サイトを横切る重み付けルート距離のヒストグラム;又はマップ上に描写されたサイトを横切る重み付けルート距離のヒートマップ
(k)差分ルート距離:サイトを横切る差分ルート距離のヒストグラム;又はマップ上に描写されたサイトを横切る差分ルート距離のヒートマップ
(l)ドライバによって返された出力の描写
(m)工程の料金コストの限定の下、サイトを横切るルート距離を最小化するサイト
(n)ユーザによる特定される条件により強制される上記(a)~(m)のひとつ
(o)これらのサイト、ルートの間から、サイトのトップリスト、及びルート距離によってソートされた条件を満たすルート距離
4.13 特許請求の範囲に関する注意事項
4.14 用語解説
Claims (2)
- 少なくとも1のサイトを検索又は比較する方法であって、
前記方法は、交通システム内の前記少なくとも1のサイト及び少なくとも1の場所の間の少なくとも1の行程の記述を使用しており、
前記方法は、
(a)前記交通システムに含まれる少なくとも1の代表を受信し、
(b)前記少なくとも1の場所を含むリクエストを受信し、
(c)前記少なくとも1の行程の記述を使用して得られた情報を伴う前記リクエストに応答する、
ことを含み、前記方法はステップによって特徴付けられ、ここにおいて、前記ステップは以下の事を含む、
(d)少なくとも1の行程の部分記述を決定し、それをデータベース内に蓄積し、
ここにおいて、それぞれの行程の第一の部分記述は、前記少なくとも1のサイト中に含まれる第一サイト及び前記少なくとも1の代表に含まれる第一代表の間で、前記交通システム内の行程の記述の一の部分を含み、及び
(e)前記少なくとも1のサイト内に含まれる出発/到着サイト、及び前記少なくとも1の場所内に含まれる出発/到着場所の間の前記交通システム内の行程の記述を含む前記少なくとも1の行程の記述を計算し、
ここにおいて、前記計算は、
i.前記少なくとも1の行程の部分記述から少なくとも1の行程の第二の部分記述を取得し、ここにおいて、それぞれの行程の第二の部分記述は、前記出発/到着サイト及び前記少なくとも1の代表中に含まれる第二代表の間で、前記交通システム内の行程の記述の一の部分を含み、
ii.前記出発/到着場所及び前記行程の第二の部分記述中に含まれるロケーションxの間で、前記交通システム内の行程の記述を決定し、及び、
iii.前記ロケーションx及び前記出発/到着サイトの間で、前記交通システム内の行程の記述を決定する。 - 交通システム内でソースロケーションからターゲットロケーションまでの行程の記述を決定する方法であって、
前記方法は、
(a)前記交通システム内に含まれる少なくとも1の代表を受信し、
(b)前記ソースロケーション及び前記ターゲットロケーションを含むリクエストを受信し、及び、
(c)前記行程の記述を使用して得られた情報で、前記リクエストに応答し、
前記方法はステップによって特徴付けられ、ここにおいて、前記ステップは以下の事を含む、
(d)少なくとも1の行程の部分記述を決定し、それをデータベース内に蓄積し、
ここにおいて、それぞれの行程の第一の部分記述は、前記交通システム中に含まれる末端ポイントロケーション及び前記少なくとも1の代表に含まれる第一代表の間で、前記交通システム内の行程の記述の一の部分を含み、及び
(e)以下のステップを使用して前記行程の記述を計算し、
i.少なくとも1の部分P及び少なくとも1の部分Qを決定し、ここにおいて、前記部分P及び前記部分Qは、前記交通システム内に含まれ、及びここにおいて、
A.前記部分Qは、前記ターゲットロケーションであり、及び前記部分Pは前記少なくとも1の行程の部分記述から取得され、ここにおいて、前記末端ポイントロケーションは、前記ソースロケーションであり、
B.前記部分Pは、前記ソースロケーションであり、及び前記部分Qは、前記少なくとも1の行程の部分記述から取得され、ここにおいて、前記末端ポイントロケーションは、前記ターゲットロケーションであり、又は、
C.前記部分Pは、前記少なくとも1の行程の部分記述から取得され、ここにおいて、前記末端ポイントロケーションは前記ソースロケーションであり、及び前記部分Qは前記少なくとも1の行程の部分記述から取得され、ここにおいて、前記末端ポイントロケーションは前記ターゲットロケーションであり、
ii.前記部分Pに含まれるロケーションxPから前記部分Qに含まれるロケーションxQまでの行程の記述を決定し、
iii.前記ソースロケーションから前記ロケーションxPまでの行程の記述を決定し、及び、
iv.前記ロケーションxQから前記ターゲットロケーションまでの行程の記述を決定する。
Applications Claiming Priority (7)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US16/864,157 US20200300642A1 (en) | 2019-02-13 | 2020-05-01 | Method and an Apparatus for Searching or Comparing Sites Using Routes or Route Lengths Between Sites and Places Within a Transportation System |
US16/864,157 | 2020-05-01 | ||
US16/894,761 | 2020-06-06 | ||
US16/894,761 US20200349660A1 (en) | 2019-02-13 | 2020-06-06 | Method and an Apparatus for Searching or Comparing Sites Using Routes or Route Lengths Between Sites and Places Within a Transportation System |
US16/940,418 US11346681B2 (en) | 2019-02-13 | 2020-07-28 | Method and an apparatus for searching or comparing sites using routes or route lengths between sites and places within a transportation system |
US16/940,418 | 2020-07-28 | ||
PCT/US2021/029024 WO2021222046A1 (en) | 2020-05-01 | 2021-04-25 | A method for searching or comparing sites using travel between sites and places within a transportation system |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2022526401A true JP2022526401A (ja) | 2022-05-24 |
JP7144818B2 JP7144818B2 (ja) | 2022-09-30 |
Family
ID=76763946
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021558854A Active JP7144818B2 (ja) | 2020-05-01 | 2021-04-25 | 交通システム内でのサイト及び場所の間のルート又はルート距離を使用してサイトを検索又は比較するための方法及び装置 |
Country Status (9)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11346681B2 (ja) |
EP (1) | EP4143700A4 (ja) |
JP (1) | JP7144818B2 (ja) |
KR (1) | KR20230136916A (ja) |
CN (1) | CN115997205A (ja) |
CA (1) | CA3181615A1 (ja) |
GB (1) | GB2608776A (ja) |
TW (1) | TW202201242A (ja) |
WO (1) | WO2021222046A1 (ja) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11361361B2 (en) * | 2018-02-20 | 2022-06-14 | Grzegorz Malewicz | Method and an apparatus for searching or comparing sites using routes or route lengths between sites and places within a transportation system |
US11530928B2 (en) * | 2020-10-29 | 2022-12-20 | Rivian Ip Holdings, Llc | Destination selection incorporating time constraints |
TWI837712B (zh) * | 2022-06-24 | 2024-04-01 | 中華電信股份有限公司 | 應用票證資料分析大眾運輸轉乘縫隙之系統、方法及電腦可讀媒介 |
TWI846124B (zh) * | 2022-11-01 | 2024-06-21 | 南開科技大學 | 自由旅行行程的行程推薦與建立系統及其方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009064467A (ja) * | 2008-11-28 | 2009-03-26 | Navitime Japan Co Ltd | 物件検索システム及び物件検索方法 |
JP2012117876A (ja) * | 2010-11-30 | 2012-06-21 | Canvas Mapple Co Ltd | ナビゲーション装置、及びナビゲーションプログラム |
Family Cites Families (43)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2874397B2 (ja) * | 1991-03-19 | 1999-03-24 | 松下電器産業株式会社 | 経路選出装置 |
US6321158B1 (en) * | 1994-06-24 | 2001-11-20 | Delorme Publishing Company | Integrated routing/mapping information |
US5802492A (en) * | 1994-06-24 | 1998-09-01 | Delorme Publishing Company, Inc. | Computer aided routing and positioning system |
US5559707A (en) * | 1994-06-24 | 1996-09-24 | Delorme Publishing Company | Computer aided routing system |
US5948040A (en) * | 1994-06-24 | 1999-09-07 | Delorme Publishing Co. | Travel reservation information and planning system |
US5931888A (en) * | 1994-09-22 | 1999-08-03 | Aisin Aw Co., Ltd. | Navigation system for vehicles with alternative route searching capabilities |
JP3223782B2 (ja) * | 1996-02-08 | 2001-10-29 | 三菱電機株式会社 | 車両経路算出装置 |
KR100198813B1 (ko) * | 1996-06-12 | 1999-06-15 | 정선종 | 우편경로 시스템 및 그 시스템에 따른 최단 경로 생성방법 |
JP3446930B2 (ja) * | 1996-09-30 | 2003-09-16 | 松下電器産業株式会社 | 経路選出方法および経路選出装置 |
DE60010993T2 (de) * | 1999-08-17 | 2005-06-09 | Toyota Jidosha K.K., Toyota | Routenführungsvorrichtung |
US6480785B1 (en) * | 2000-09-06 | 2002-11-12 | Vindigo, Inc. | System for determining a route and presenting navigational instructions therefor |
US6785608B1 (en) * | 2001-12-19 | 2004-08-31 | Navteq North America, Llc | System and method for calculating an optimized route and calculation thereof |
US7155339B2 (en) * | 2003-06-13 | 2006-12-26 | Alpine Electronics, Inc. | Display method and apparatus for navigation system for searching POI and arranging listing order of POI |
US7463972B2 (en) * | 2003-09-26 | 2008-12-09 | Aisin Aw Co., Ltd. | Navigation apparatus and method |
JP4529604B2 (ja) * | 2004-09-15 | 2010-08-25 | パナソニック株式会社 | 経路誘導装置 |
US20080215237A1 (en) * | 2006-05-17 | 2008-09-04 | International Business Machines Corporation | Design structure for adaptive route planning for gps-based navigation |
US20080167908A1 (en) * | 2007-01-05 | 2008-07-10 | Carl De Marcken | Notification service for presenting travel information |
US8175802B2 (en) * | 2007-06-28 | 2012-05-08 | Apple Inc. | Adaptive route guidance based on preferences |
US20090171980A1 (en) * | 2007-12-24 | 2009-07-02 | Meadow William D | Methods and apparatus for real estate image capture |
US8175793B2 (en) * | 2009-02-17 | 2012-05-08 | Mitac International Corp. | Navigation device |
JP5353291B2 (ja) * | 2009-02-19 | 2013-11-27 | ソニー株式会社 | 案内経路配信装置、案内経路配信方法及び案内経路配信プログラム |
US8532925B2 (en) * | 2009-05-08 | 2013-09-10 | Alpine Electronics, Inc. | Spatial indexing method and apparatus for navigation system for indexing and retrieval of XML map data |
US20100305984A1 (en) * | 2009-06-01 | 2010-12-02 | Scopia, LLC | Intermodal trip planner |
US8364717B2 (en) * | 2011-01-10 | 2013-01-29 | Microsoft Corporation | Hardware accelerated shortest path computation |
US8660789B2 (en) * | 2011-05-03 | 2014-02-25 | University Of Southern California | Hierarchical and exact fastest path computation in time-dependent spatial networks |
US9195953B2 (en) * | 2011-08-16 | 2015-11-24 | Walk Score Management LLC | System and method for the calculation and use of travel times in search and other applications |
US9140570B1 (en) * | 2011-09-08 | 2015-09-22 | Amazon Technologies, Inc. | Time-inclusive route and trip planning |
JP5906837B2 (ja) * | 2012-03-12 | 2016-04-20 | 富士通株式会社 | 経路探索方法、経路探索装置、及びプログラム |
US9002567B2 (en) * | 2013-01-07 | 2015-04-07 | Cloudcar, Inc. | Course-based place searching |
JP5928392B2 (ja) * | 2013-03-28 | 2016-06-01 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | ルート探索システム、ルート探索方法、及びルート探索プログラム |
US9689680B2 (en) * | 2013-06-04 | 2017-06-27 | Here Global B.V. | Method and apparatus for approaches to provide for combining contexts related to items of interest and navigation |
US9635517B2 (en) * | 2013-06-28 | 2017-04-25 | Globalfoundries Inc. | Identification of location of a target address using position information transmitted by position identifying transmitter in vicinity of target address |
US9785652B2 (en) * | 2015-04-30 | 2017-10-10 | Michael Flynn | Method and system for enhancing search results |
US9488487B2 (en) * | 2013-11-01 | 2016-11-08 | Yahoo! Inc. | Route detection in a trip-oriented message data communications system |
US9891065B2 (en) * | 2015-06-07 | 2018-02-13 | Apple Inc. | Transit incidents |
US10401180B2 (en) * | 2015-06-07 | 2019-09-03 | Apple Inc. | Frequency based transit trip characterizations |
US10845199B2 (en) * | 2016-06-10 | 2020-11-24 | Apple Inc. | In-venue transit navigation |
US10203214B2 (en) * | 2017-02-06 | 2019-02-12 | Here Global B.V. | Method and apparatus for filtering device location points in a sampled trajectory while maintaining path reconstructability |
US11692837B2 (en) * | 2017-10-18 | 2023-07-04 | Here Global B.V. | Automatic discovery of optimal routes for flying cars and drones |
KR101974109B1 (ko) * | 2017-12-21 | 2019-04-30 | 그제고스 말레비치 | 출발지 위치로부터 목적지 위치로의 여정에 대한 루트 또는 루트 소요 시간을 제공하기 위한 방법 및 컴퓨터 시스템 |
US11361361B2 (en) * | 2018-02-20 | 2022-06-14 | Grzegorz Malewicz | Method and an apparatus for searching or comparing sites using routes or route lengths between sites and places within a transportation system |
US20200300642A1 (en) * | 2019-02-13 | 2020-09-24 | Grzegorz Malewicz | Method and an Apparatus for Searching or Comparing Sites Using Routes or Route Lengths Between Sites and Places Within a Transportation System |
US20200349660A1 (en) * | 2019-02-13 | 2020-11-05 | Grzegorz Malewicz | Method and an Apparatus for Searching or Comparing Sites Using Routes or Route Lengths Between Sites and Places Within a Transportation System |
-
2020
- 2020-07-28 US US16/940,418 patent/US11346681B2/en active Active
-
2021
- 2021-04-25 EP EP21795992.3A patent/EP4143700A4/en active Pending
- 2021-04-25 CN CN202180047369.6A patent/CN115997205A/zh active Pending
- 2021-04-25 JP JP2021558854A patent/JP7144818B2/ja active Active
- 2021-04-25 KR KR1020227041664A patent/KR20230136916A/ko active Search and Examination
- 2021-04-25 CA CA3181615A patent/CA3181615A1/en active Pending
- 2021-04-25 WO PCT/US2021/029024 patent/WO2021222046A1/en active Application Filing
- 2021-04-29 TW TW110115655A patent/TW202201242A/zh unknown
-
2022
- 2022-10-24 GB GB2215689.7A patent/GB2608776A/en not_active Withdrawn
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009064467A (ja) * | 2008-11-28 | 2009-03-26 | Navitime Japan Co Ltd | 物件検索システム及び物件検索方法 |
JP2012117876A (ja) * | 2010-11-30 | 2012-06-21 | Canvas Mapple Co Ltd | ナビゲーション装置、及びナビゲーションプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CA3181615A1 (en) | 2021-11-04 |
CN115997205A (zh) | 2023-04-21 |
JP7144818B2 (ja) | 2022-09-30 |
TW202201242A (zh) | 2022-01-01 |
EP4143700A4 (en) | 2024-06-12 |
EP4143700A1 (en) | 2023-03-08 |
US20210215500A1 (en) | 2021-07-15 |
GB2608776A (en) | 2023-01-11 |
GB202215689D0 (en) | 2022-12-07 |
KR20230136916A (ko) | 2023-10-04 |
US11346681B2 (en) | 2022-05-31 |
WO2021222046A1 (en) | 2021-11-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6864329B2 (ja) | 交通システム内でのサイト及び場所の間のルート又はルート距離を使用してサイトを検索又は比較するための方法及び装置 | |
JP7144818B2 (ja) | 交通システム内でのサイト及び場所の間のルート又はルート距離を使用してサイトを検索又は比較するための方法及び装置 | |
CN108256914B (zh) | 一种基于张量分解模型的兴趣点种类预测方法 | |
Huang et al. | Travel time prediction using tree-based ensembles | |
US20200349660A1 (en) | Method and an Apparatus for Searching or Comparing Sites Using Routes or Route Lengths Between Sites and Places Within a Transportation System | |
US20200300642A1 (en) | Method and an Apparatus for Searching or Comparing Sites Using Routes or Route Lengths Between Sites and Places Within a Transportation System | |
US20210270629A1 (en) | Method and apparatus for selecting a path to a destination | |
Foti | A behavioral framework for measuring walkability and its impact on home values and residential location choices | |
US20230175848A1 (en) | A Method and an Apparatus for Searching or Comparing Sites Using Travel Between Sites and Places Within a Transportation System | |
KR20230116675A (ko) | 지점들의 유사성과 트래블 시간을 이용하여 지점들을 제시하는 방법 | |
TW202018657A (zh) | 一種透過使用地點與交通系統中的地方間的路徑或路徑長度以搜尋或比較地點的方法與裝置 | |
Chandrasekara et al. | Landmarks based route planning and linear path generation for mobile navigation applications | |
EA042786B1 (ru) | Способ и инструмент поиска или сравнения точек с использованием маршрутов или длин маршрутов между точками и местами в транспортной системе | |
US20230177444A1 (en) | Territory set determination based on historical service event data | |
US20230132499A1 (en) | Method and apparatus for generating structured trajectories from geospatial observations | |
Cárdenas et al. | Efficient multi-modal route planning with transfer Patterns | |
CN116997923A (zh) | 一种使用地点相似度和行程持续时间展示地点的方法 | |
Sudha et al. | Customized Trip Planning Using Modified Clustering Algorithm with Personalized Points of Interests and Association Rule Generation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211026 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20211026 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20211026 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220610 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220614 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220906 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220908 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7144818 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |