[发明专利]一种乘车路径确定方法、装置、计算机设备及存储介质有效
申请号: | 202011073456.2 | 申请日: | 2020-10-09 |
公开(公告)号: | CN112053010B | 公开(公告)日: | 2022-02-08 |
发明(设计)人: | 李飞翔 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/30 |
代理公司: | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人: | 常忠良 |
地址: | 518000 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 乘车 路径 确定 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种乘车路径确定方法,其特征在于,包括:
确定适用于乘车路径规划请求的至少一条乘车路径;
获取所述乘车路径指示的换乘的线路换乘序列,所述线路换乘序列表征一条乘车线路换乘另一条乘车线路;
将所述线路换乘序列的线路特征输入至预训练的转移概率确定模型得到所述换乘的转移概率,所述换乘的转移概率与所述换乘的乘车代价负相关,所述转移概率确定模型的训练以换乘方案为基础;
确定由所述乘车路径中起点和首个上车点构成的第一线路,以及由所述乘车路径中终点和最后一个下车点构成的第二线路;
确定由目标线路和所述乘车路径中与所述目标线路相邻的目标乘车线路构成的线路序列;
将所述线路序列的线路特征输入至预训练的观测概率确定模型得到所述目标乘车线路的观测概率,所述目标乘车线路的观测概率与所述目标乘车线路的乘车代价负相关,所述目标线路为所述第一线路和/或所述第二线路,所述观测概率确定模型的训练以直达方案为基础;
基于所述乘车路径中目标乘车线路的观测概率以及所述乘车路径指示的所有换乘的转移概率生成所述乘车路径的条件概率,所述乘车路径的条件概率与所述乘车路径指示的换乘的转移概率正相关;
基于所述至少一条乘车路径中每条所述乘车路径的条件概率确定目标乘车路径。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述乘车路径指示的换乘的线路换乘序列,包括:
获取所述乘车路径中的乘车线路序列,所述乘车线路序列中任意相邻两条乘车线路指示所述乘车路径中的一次换乘;
根据所述相邻两条乘车线路生成表征所述相邻两条乘车线路指示的换乘的线路换乘序列。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述相邻两条乘车线路生成表征所述相邻两条乘车线路指示的换乘的线路换乘序列,包括:
检测所述相邻两条乘车线路指示的换乘是否为同站换乘;
若所述相邻两条乘车线路指示的换乘为同站换乘,确定由所述相邻两条乘车线路构成的线路换乘序列;
若所述相邻两条乘车线路指示的换乘不为同站换乘,获取所述相邻两条乘车线路中第一乘车线路和用于被所述第一乘车线路换乘的第二乘车线路之间的中转线路;
确定依次由所述第一乘车线路、所述中转线路和所述第二乘车线路构成的线路换乘序列。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述转移概率确定模型的生成过程包括:
获取第一训练样本,所述第一训练样本包括第一信息和表征所述第一信息的标准预测结果的第二信息,所述第一信息指示一次换乘;
将所述第一训练样本输入至待训练转移概率确定模型,以所述待训练转移概率确定模型对所述第一信息的预测结果趋近于所述第二信息为训练目标,对所述待训练转移概率确定模型进行训练生成转移概率确定模型。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括观测概率确定模型生成过程,所述观测概率确定模型生成过程包括:
获取第二训练样本,所述第二训练样本包括第三信息和表征所述第三信息的标准预测结果的第四信息,所述第三信息指示乘车路径中起点至首个上车点构成的线路/乘车路径中最后一个上车点至终点构成的线路;
将所述第二训练样本输入至待训练观测概率确定模型,以所述待训练观测概率确定模型对所述第三信息的预测结果趋近于所述第四信息为训练目标,对所述待训练观测概率确定模型进行训练生成观测概率确定模型。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
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