[發明專利]一種用戶出行目的地預測的處理方法、裝置及介質

在審

• 申請號: 202310519720.8
• 申請日: 2023-05-09
• 公開（公告）號: CN116522207A
• 公開（公告）日: 2023-08-01
• 發明（設計）人: 馬柯
• 申請（專利權）人: 北京四維圖新科技股份有限公司
• 主分類號: G06F18/24
• 分類號: G06F18/24;G06F18/243;G06F18/214;G06F18/23;G06F18/20;G06F16/29;G06F18/232;G06F18/23213
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 楊澤;黃健

本發明提供了一種用戶出行目的地預測的處理方法、裝置及介質，根據目標用戶的起始點和起始時間，采用基于待訓練數據訓練后的目的預測模型，對目標用戶的終止點進行預測處理；其中，待訓練數據的獲取方式為：根據待測用戶的歷史出行軌跡數據中的頻繁訪問地點FVP集合，求取待測用戶對應的總時空熵率；判斷總時空熵率是否小于預設熵率，若總時空熵率小于預設熵率，則將待測用戶的歷史出行軌跡數據作為待訓練數據。相比與現有技術，本發明所提供的方法可針對不同的用戶進行個性化目的地預測，且利用本發明所提供的方法可提高對用戶目的地預測的精準度。

技術領域

本發明涉及計算機數據處理與分析技術領域，尤其涉及一種用戶出行目的地預測的處理方法、裝置及介質。

背景技術

用戶出行目的地的預判已成為當下智能駕駛領域的研究方向之一，這可輔助智能駕駛系統提前向用戶推薦目的地的服務，還可提供交通決策，在有效提高交通運輸效率、緩解交通堵塞情況下，可改善用戶的駕駛體驗。

現有技術中，對于用戶出行目的地的預測通常是通過將交通卡口數據構建為交通出行圖譜方式實現的，即通過從交通出行圖譜中獲取到交通出行時空關聯規則，而后根據交通出行時空關聯規則，確定用戶出行目的地的測結果。

但是，現有技術中所使用的方法預測出來的出行目的地結果具有廣泛性，從而導致預測到的出行目的地結果與用戶實際欲到達的目的地偏差較大。

發明內容

本發明提供一種用戶出行目的地預測的處理方法、裝置及介質，用于解決現有技術中對用戶出行目的地預測不夠精準的問題。

本發明的第一方面提供一種用戶出行目的地測的處理方法，包括：

根據目標用戶的起始點和起始時間，采用基于待訓練數據訓練后的目的預測模型，對所述目標用戶的終止點進行預測處理；

其中，所述待訓練數據的獲取方式為：

根據待測用戶的歷史出行軌跡數據中的頻繁訪問地點FVP集合，求取所述待測用戶對應的總時空熵率；

判斷所述總時空熵率是否小于預設熵率，若所述總時空熵率小于預設熵率，則將所述待測用戶的歷史出行軌跡數據作為所述待訓練數據。

在一種可選的具體實施方式中，所述根據待測用戶的歷史出行軌跡數據中的頻繁訪問地點FVP集合，求取所述待測用戶對應的總時空熵率，包括：

獲取所述歷史出行軌跡數據中的多個行程，以及獲取每個所述行程的起終點經緯度和起止時間；

對每個所述行程的起始點經緯度進行聚類處理，識別獲取頻繁訪問地點FVP集合；所述FVP集合中包括多個FVP；

采用馬爾可夫鏈，獲取所述FVP集合中的每個FVP作為起始點的占比率，以及所述FVP集合的空間轉移概率矩陣和時空轉移概率矩陣；

根據所述FVP集合中的每個FVP作為起始點的占比率，以及所述空間轉移概率矩陣和所述時空轉移概率矩陣，獲取所述待測用戶對應的總時空熵率。

在一種可選的具體實施方式中，所述采用馬爾可夫鏈，獲取所述FVP集合中的每個FVP作為起始點的占比率，以及所述FVP集合的空間轉移概率矩陣和時空轉移概率矩陣，包括：

根據每個所述行程的起止時間中的出發時間，獲取多個時間段；

采用所述馬爾可夫鏈，分別累計獲取所述FVP集合中的每個FVP到所述FVP集合中的每個FVP的空間轉移概率；

采用所述馬爾可夫鏈，以及所述FVP集合中的每個FVP對應的起始時間所在的時間段，分別累計獲取所述FVP到所述FVP集合中所述FVP集合中的每個FVP的時空轉移概率。