[发明专利]预测和利用地图服务中出行时间的可变性

摘要

用于预测在特定时间处的行程的出行时间的可变性的系统可以利用包括与行程相关联的潜在变量的机器学习模型。机器学习模型可以从基于从移动设备报告的基于位置的测量的历史行程数据被训练。一旦被训练，机器学习模型可以被利用用于预测出行时间的可变性。一种处理可以包括：接收与行程相关联的起点、目的地和开始时间；获得从起点向目的地行进的候选路线；以及至少部分地基于机器学习模型预测针对候选路线中的个体候选路线的出行时间的概率分布。一个或多个路线可以基于预测的概率分布被推荐，并且可以提供针对所推荐的路线的出行时间的测量。

主权项

一种用于预测针对行程的出行时间的可变性并且利用经预测的所述可变性用于路线规划的系统，所述系统包括：一个或多个处理器；以及存储器，存储由所述一个或多个处理器可执行的指令，所述存储器包括：输入部件，用于接收与所述行程相关联的起点、目的地和开始时间；路线生成器，用于获得从所述起点向所述目的地行进的候选路线；预测部件，用于至少部分地基于包括与所述行程相关联的潜在变量的机器学习模型来预测针对所述候选路线中的个体候选路线的出行时间的概率分布；以及输出部件，用于：至少部分地基于标准来从所述候选路线中推荐一个或多个路线，所述标准至少部分地基于所述概率分布；以及提供针对所推荐的所述一个或多个路线中的个体路线的出行时间的测量。