[发明专利]出行方式推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质

说明书

本申请提出一种出行方式推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质，其中，方法包括：获取出行用户选择的起点和终点；根据起点的兴趣点POI分布信息和终点的POI分布信息，确定起点的起点表征向量和终点的终点表征向量；将起点表征向量和终点表征向量输入经过训练的模型，得到与起点和终点对应的起终点向量表征，其中，起终点表征向量用于指示相应起终点的出行偏好；获取起终点向量表征与预设多种出行方式的向量表征之间的相似度，根据相似度从预设多种出行方式中确定目标出行方式。该方法能够实现基于起点和终点的兴趣点分布情况，预测得到出行用户的出行方式偏好，提高出行方式推荐的准确性。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种出行方式推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质。

背景技术

随着互联网技术的不断发展以及终端设备的普及，当用户出行时，可以使用终端设备中的搜索类应用程序(Application，简称APP)、地图类APP等输入出行起终点，而后，上述APP可以推荐用户偏好的交通方式，例如步行、公交、驾车等等。

现有技术中，通常根据用户的历史出行信息，预测用户的出行偏好并推荐。但是这种推荐方式不准确，在历史出行信息过少的情况下，预测结果的准确性较低。

发明内容

本申请提出一种出行方式推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质，以实现基于起点和终点的兴趣点分布情况，预测得到出行用户的出行方式偏好，提高出行方式推荐的准确性，从而解决了现有技术中根据用户的历史出行信息预测用户的出行方式偏好，导致历史出行信息过少的情况下预测结果不准确的问题。

本申请第一方面实施例提出了一种出行方式推荐方法，包括：

获取出行用户选择的起点和终点；

根据所述起点的兴趣点POI分布信息和所述终点的POI分布信息，确定所述起点的起点表征向量和所述终点的终点表征向量；

将所述起点表征向量和所述终点表征向量输入经过训练的模型，得到与所述起点和所述终点对应的起终点向量表征，其中，所述模型已学习得到起点表征向量和终点表征向量与起终点向量表征之间的对应关系，所述起终点表征向量用于指示相应起终点的出行偏好；

获取所述起终点向量表征与预设多种出行方式的向量表征之间的相似度，根据所述相似度从所述预设多种出行方式中确定目标出行方式。

本申请实施例的出行方式推荐方法，通过获取出行用户选择的起点和终点，并根据起点的兴趣点POI分布信息和终点的POI分布信息，确定起点的起点表征向量和终点的终点表征向量，将起点表征向量和终点表征向量输入经过训练的模型，得到与起点和终点对应的起终点向量表征，其中，模型已学习得到起点表征向量和终点表征向量与起终点向量表征之间的对应关系，起终点表征向量用于指示相应起终点的出行偏好，进而获取起终点向量表征与预设多种出行方式的向量表征之间的相似度，根据相似度从预设多种出行方式中确定目标出行方式。由此，实现了基于起点和终点的兴趣点分布情况，预测得到出行用户的出行方式偏好，提高出行方式推荐的准确性，从而解决了现有技术中根据用户的历史出行信息预测用户的出行方式偏好，导致历史出行信息过少的情况下预测结果不准确的问题。

本申请第二方面实施例提出了一种出行方式推荐装置，包括：

获取模块，用于获取出行用户选择的起点和终点；

确定模块，用于根据所述起点的兴趣点POI分布信息和所述终点的POI分布信息，确定所述起点的起点表征向量和所述终点的终点表征向量；

处理模块，用于将所述起点表征向量和所述终点表征向量输入经过训练的模型，得到与所述起点和所述终点对应的起终点向量表征，其中，所述模型已学习得到起点表征向量和终点表征向量与起终点向量表征之间的对应关系，所述起终点表征向量用于指示相应起终点的出行偏好；