一种基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐方法及系统转让专利
申请号 : CN202011070030.1
文献号 : CN111949891B
文献日 : 2021-06-15
发明人 : 刘德海 , 黄礼黎 , 段文训 , 宁尚凯
申请人 : 广州斯沃德科技有限公司
摘要 :
权利要求 :
1.一种基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐方法,其特征在于,应用于与车联网终端通信连接的服务器,所述方法包括:获取每个车联网终端产生的定位轨迹大数据;
按照预设时间段区间对所述每个车联网终端产生的定位轨迹大数据进行聚类处理,获得多个目标轨迹聚类以及每个目标轨迹聚类下对应的车联网终端;
基于每个目标轨迹聚类所对应的特征信息确定每个目标轨迹聚类所对应的服务推荐信息,并分别向每个目标轨迹聚类对应的车联网终端推送对应的所述服务推荐信息;
获取每个车联网终端对所接收到的所述服务推荐信息的反馈信息,并基于所述反馈信息对所述车联网终端的服务推荐信息的服务推荐特征进行更新;
所述按照预设时间段区间对所述每个车联网终端产生的定位轨迹大数据进行聚类处理,获得多个目标轨迹聚类以及每个目标轨迹聚类下对应的车联网终端的步骤,包括:获取所述每个车联网终端产生的定位轨迹大数据在预设时间段区间的目标定位轨迹大数据;
提取所述每个车联网终端的目标定位轨迹大数据的轨迹特征信息;
将每个所述轨迹特征信息,分别和其余的每个车联网终端的目标定位轨迹大数据的目标轨迹特征信息进行相似性匹配,得到初始相似性匹配信息,当至少一个所述目标轨迹特征信息均相似性匹配完成时,得到至少一个初始相似性匹配信息;所述初始相似性匹配信息表征轨迹特征信息与目标轨迹特征信息之间的匹配分段节点;
对至少一个所述初始相似性匹配信息进行编码,得到与每个轨迹特征信息对应的相似性匹配信息;其中,所述相似性匹配信息表征存在的与轨迹特征信息相似性匹配的目标轨迹特征信息,所述相似性匹配信息与每个所述轨迹特征信息相对应;
对至少一个所述轨迹特征信息中,所述相似性匹配信息表征存在相似性匹配的目标轨迹特征信息的轨迹特征信息进行提取,得到相似性匹配轨迹特征信息;
根据所述相似性匹配信息,从至少一个所述目标轨迹特征信息中,提取出与所述相似性匹配轨迹特征信息相似性匹配的目标轨迹特征信息,作为相似性匹配目标轨迹特征信息;
对至少一个所述轨迹特征信息中,除所述相似性匹配轨迹特征信息之外的轨迹特征信息进行编码,得到初始编码特征集合;
对至少一个所述目标轨迹特征信息中,除所述相似性匹配目标轨迹特征信息之外的目标轨迹特征信息进行编码,得到目标编码特征集合;
将所述初始编码特征集合和所述目标编码特征集合进行融合,得到每个所述轨迹特征信息分别和其余的每个车联网终端的目标定位轨迹大数据的目标轨迹特征信息之间的融合参考特征;
将融合参考特征相似的定位轨迹大数据作为一个目标轨迹聚类,以得到多个目标轨迹聚类,并获取每个目标轨迹聚类下的各个轨迹特征信息所对应的车联网终端。
2.根据权利要求1所述的基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐方法,其特征在于,所述基于每个目标轨迹聚类所对应的特征信息确定每个目标轨迹聚类所对应的服务推荐信息的步骤,包括:
获取所述每个目标轨迹聚类所对应的特征信息中与当前更新的目标推送服务关联的目标服务场所信息,并从所述当前更新的目标推送服务中获取该目标服务场所信息的热点更新标签信息;
当所述目标服务场所信息被标记与目标推送服务对应的更新订阅标签服务对应的更新订阅标签时,从所述热点更新标签信息中提取目标推送服务特征,所述目标推送服务特征包括第一推送服务特征和第二推送服务特征,所述第一推送服务特征为所述更新订阅标签服务包括的与所述目标推送服务对应的更新订阅标签组件识别到的被动推荐项目信息,所述第二推送服务特征为所述更新订阅标签组件识别到的主动推荐项目信息,不同的更新订阅标签组件用于更新不同的预设服务场所信息;
根据所述目标推送服务特征,确定所述目标服务场所信息的目标更新推送元素,并确定所述目标更新推送元素所对应的经由推送节点的数据源访问参数以及对应的服务协议;
根据所述服务协议,对所述数据源访问参数中的当前数据授权信息所对应的授权节点进行服务协议签名后,在所述数据源访问参数中更新所述数据授权信息,从而根据更新后的所述数据源访问参数获得所述目标更新推送元素所对应的经由推送节点的服务推荐信息。
3.根据权利要求2所述的基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐方法,其特征在于,从所述热点更新标签信息中提取目标推送服务特征的步骤,包括:通过所述更新订阅标签组件从所述热点更新标签信息中分别获取对应的服务场所信息的各个服务兴趣点的车辆消费更新数据和服务划分规则;
根据获取的服务场所信息的各个服务兴趣点的车辆消费更新数据,分别确定服务场所信息的各个服务兴趣点的兴趣属性;
根据所述服务划分规则,将所述服务场所信息的各个服务兴趣点划分为被动推荐项目集合和主动推荐项目集合;
根据所述服务划分规则和所述服务场所信息的各个服务兴趣点的兴趣属性,确定所述被动推荐项目集合和所述主动推荐项目集合各自的服务划分规则;
根据所述被动推荐项目集合和所述主动推荐项目集合各自的服务划分规则,确定所述目标推送服务特征。
4.根据权利要求3所述的基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐方法,其特征在于,所述服务划分规则包括至少两个服务推送策略的出行行为特征信息;
根据所述服务划分规则和所述服务场所信息的各个服务兴趣点的兴趣属性,确定所述被动推荐项目集合和所述主动推荐项目集合各自的服务划分规则的步骤,包括:根据服务场所信息的各个服务兴趣点的兴趣属性,建立服务场所信息的服务兴趣点的出行行为特征属性列表;
根据所述服务划分规则和所述服务划分规则包括的至少两个服务推送策略的出行行为特征信息,确定每一所述被动推荐项目集合和所述主动推荐项目集合对应于每一服务推送策略的出行行为特征信息的出行行为特征频繁度;
根据每一被动推荐项目集合对应于每一服务推送策略的出行行为特征信息的出行行为特征频繁度和每一主动推荐项目集合对应于每一服务推送策略的出行行为特征信息的出行行为特征频繁度,建立服务场所信息的服务兴趣点对应于每一服务推送策略的出行行为特征信息的第一出行分布图谱;
利用所述出行行为特征属性列表,对所述出行行为特征属性列表和所述第一出行分布图谱的出行行为特征计算结果进行遍历得到服务场所信息的各个服务兴趣点对应于每一服务推送策略的出行行为特征信息的第二出行分布图谱,直至遍历次数达到预设次数或者所述第二出行分布图谱中各出行行为特征频繁度的浮动值低于设定浮动值;其中,在每一次遍历开始前,针对每一被动推荐项目集合,恢复上次遍历得到的出行行为特征计算结果中所包含的该被动推荐项目集合对应的出行行为特征频繁度为第一出行分布图谱中包含的、该被动推荐项目集合对应的出行行为特征频繁度,并选择出行行为特征频繁度最大的服务推送策略的出行行为特征信息为该被动推荐项目集合对应的出行行为特征信息;
针对每一主动推荐项目集合,根据第二出行分布图谱中该主动推荐项目集合对应于每一服务推送策略的出行行为特征信息的出行行为特征频繁度,选择出行行为特征频繁度最大的服务推送策略的出行行为特征信息作为该主动推荐项目集合对应的出行行为特征信息;
根据所述被动推荐项目集合和所述主动推荐项目集合各自的对应的出行行为特征信息得到对应的服务划分规则。
5.根据权利要求2所述的基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐方法,其特征在于,所述根据所述目标推送服务特征,确定所述目标服务场所信息的目标更新推送元素的步骤,包括:
根据所述第一推送服务特征和所述第二推送服务特征,确定所述目标服务场所信息分别对应的第一推送偏好行为分布和第二推送偏好行为分布;
确定所述第一推送偏好行为分布和所述第二推送偏好行为分布之间的重合分布,并获取所述重合分布的推送服务特征,将所述推送服务特征按照功能性划分成多个划分服务特征;
将所述多个划分服务特征分别转换成被动推荐项目信息集合和主动推荐项目信息集合,分别从所述被动推荐项目信息集合的各被动推荐项目信息中提取第一推送描述向量,以及从所述主动推荐项目信息集合的各主动推荐项目信息中提取第二推送描述向量;
将所述第一推送描述向量和所述第二推送描述向量进行融合得到融合推送描述向量,并根据所述融合推送描述向量确定所述目标服务场所信息的目标更新推送元素。
6.根据权利要求2所述的基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐方法,其特征在于,确定所述目标更新推送元素所对应的经由推送节点的数据源访问参数以及对应的服务协议的步骤,包括:
确定所述目标更新推送元素所对应的经由推送节点的数据源的访问接口配置,以根据所述访问接口配置确定对应的数据源访问参数;
获得所述经由推送节点的推送服务特征的签名模式,并获得所述经由推送节点下的多个数据源的定点访问机制信息;
针对所述定点访问机制信息与预先配置的各个服务协议的签名模式进行签名参数计算,获得针对所述各个服务协议的多个第一签名参数计算结果,所述各个服务协议的签名模式为:在配置过程中确定的该服务协议对应的预设的被动推荐项目信息和主动推荐项目信息的签名模式;
根据所述多个第一签名参数计算结果,确定所述目标更新推送元素对应的服务协议;
其中,所述各个服务协议,采用如下方式配置获得:获取预设的配置集合中各个模拟定点访问指令对应的预设的模拟定点访问特征的各个模拟定点访问控件,构成模拟定点访问控件集合;
逐一选择所述模拟定点访问控件集合中的一个模拟定点访问控件,分别作为当前模拟定点访问控件,以根据所述模拟定点访问控件创建一个服务协议,计算当前模拟定点访问控件与所述服务协议的协议签名参数之间的兴趣属性,获得多个第二签名参数量,作为第二签名参数结果;
将第二签名参数计算结果中满足预设签名参数条件时对应的服务协议作为所述当前模拟定点访问控件所属的服务协议,将所述当前模拟定点访问控件加入所述当前模拟定点访问控件所属的服务协议中;
如果没有第二签名参数计算结果满足预设签名参数条件,则创建一个服务协议,该服务协议的协议签名参数记录为当前模拟定点访问控件,重新计算所述服务协议的协议签名参数后,且在对所述模拟定点访问控件集合中的各个模拟定点访问控件合并完成后,将每个服务协议的协议签名参数作为每个服务协议对应的预设的模拟定点访问特征的签名模式。
7.根据权利要求2所述的基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐方法,其特征在于,根据所述服务协议,对所述数据源访问参数中的当前数据授权信息所对应的授权节点进行服务协议签名后,在所述数据源访问参数中更新所述数据授权信息的步骤,包括:根据所述服务协议获取多个模拟定点访问子接口,并获取所述多个模拟定点访问子接口中每个模拟定点访问子接口的接口参数更新信息;
根据所述每个模拟定点访问子接口的接口参数更新信息和所述每个模拟定点访问子接口所预先配置的接口配置参数,获取所述每个模拟定点访问子接口的目标参数,所述目标参数中包括接口配置参数和对应的各个模拟定点访问子接口的接口参数;
根据所述每个模拟定点访问子接口的服务接口参数更新标签和所述每个模拟定点访问子接口的接口配置参数,对所述数据源访问参数中的当前数据授权信息所对应的授权节点的待更新状态部分进行服务协议签名处理后,在所述数据源访问参数中更新所述数据授权信息。
8.根据权利要求1‑7中任意一项所述的基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐方法,其特征在于,所述获取每个车联网终端对所接收到的所述服务推荐信息的反馈信息,并基于所述反馈信息对所述车联网终端的服务推荐信息的服务推荐特征进行更新的步骤,包括:根据获取每个车联网终端对所接收到的所述服务推荐信息的反馈信息中的感兴趣对象和非感兴趣对象,对所述车联网终端的服务推荐信息的服务推荐特征进行更新,其中,更新的方式包括:增加所述车联网终端的服务推荐信息的服务推荐特征中与感兴趣对象相关的特征分量的权重参数,以及减小所述车联网终端的服务推荐信息的服务推荐特征中与非感兴趣对象相关的特征分量的权重参数。
9.一种基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐系统,其特征在于,应用于与车联网终端通信连接的服务器,所述系统包括:获取模块,用于获取每个车联网终端产生的定位轨迹大数据;
聚类模块,用于按照预设时间段区间对所述每个车联网终端产生的定位轨迹大数据进行聚类处理,获得多个目标轨迹聚类以及每个目标轨迹聚类下对应的车联网终端;
推送模块,用于基于每个目标轨迹聚类所对应的特征信息确定每个目标轨迹聚类所对应的服务推荐信息,并分别向每个目标轨迹聚类对应的车联网终端推送对应的所述服务推荐信息;
更新模块,用于获取每个车联网终端对所接收到的所述服务推荐信息的反馈信息,并基于所述反馈信息对所述车联网终端的服务推荐信息的服务推荐特征进行更新;
所述按照预设时间段区间对所述每个车联网终端产生的定位轨迹大数据进行聚类处理,获得多个目标轨迹聚类以及每个目标轨迹聚类下对应的车联网终端的方式,包括:获取所述每个车联网终端产生的定位轨迹大数据在预设时间段区间的目标定位轨迹大数据;
提取所述每个车联网终端的目标定位轨迹大数据的轨迹特征信息;
将每个所述轨迹特征信息,分别和其余的每个车联网终端的目标定位轨迹大数据的目标轨迹特征信息进行相似性匹配,得到初始相似性匹配信息,当至少一个所述目标轨迹特征信息均相似性匹配完成时,得到至少一个初始相似性匹配信息;所述初始相似性匹配信息表征轨迹特征信息与目标轨迹特征信息之间的匹配分段节点;
对至少一个所述初始相似性匹配信息进行编码,得到与每个轨迹特征信息对应的相似性匹配信息;其中,所述相似性匹配信息表征存在的与轨迹特征信息相似性匹配的目标轨迹特征信息,所述相似性匹配信息与每个所述轨迹特征信息相对应;
对至少一个所述轨迹特征信息中,所述相似性匹配信息表征存在相似性匹配的目标轨迹特征信息的轨迹特征信息进行提取,得到相似性匹配轨迹特征信息;
根据所述相似性匹配信息,从至少一个所述目标轨迹特征信息中,提取出与所述相似性匹配轨迹特征信息相似性匹配的目标轨迹特征信息,作为相似性匹配目标轨迹特征信息;
对至少一个所述轨迹特征信息中,除所述相似性匹配轨迹特征信息之外的轨迹特征信息进行编码,得到初始编码特征集合;
对至少一个所述目标轨迹特征信息中,除所述相似性匹配目标轨迹特征信息之外的目标轨迹特征信息进行编码,得到目标编码特征集合;
将所述初始编码特征集合和所述目标编码特征集合进行融合,得到每个所述轨迹特征信息分别和其余的每个车联网终端的目标定位轨迹大数据的目标轨迹特征信息之间的融合参考特征;
将融合参考特征相似的定位轨迹大数据作为一个目标轨迹聚类,以得到多个目标轨迹聚类,并获取每个目标轨迹聚类下的各个轨迹特征信息所对应的车联网终端。
说明书 :
一种基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐方法及系统
技术领域
背景技术
数据仅用于轨迹路径展示。并且,车辆间轨迹数据的使用相对独立,未对车辆间的轨迹关联
关系进行深度挖掘分析,因此利用大数据技术对海量轨迹数据进行挖掘应用的业务场景较
少。
发明内容
联网终端间的轨迹关联关系进行深度挖掘分析,对海量定位轨迹大数据进行有效地挖掘应
用,拓展车辆轨迹应用的业务场景,并由此进行服务推荐信息的推荐,同时还可以通过服务
推荐信息的反馈信息对服务推荐信息进行更个性化的更新优化,不断提高信息推送的精
度。
类下对应的车联网终端的步骤,包括:
迹特征信息均相似性匹配完成时,得到至少一个初始相似性匹配信息;所述初始相似性匹
配信息表征轨迹特征信息与目标轨迹特征信息之间的匹配分段节点;
标轨迹特征信息,所述相似性匹配信息与每个所述轨迹特征信息相对应;
征信息;
的融合参考特征;
热点更新标签信息;
务特征包括第一推送服务特征和第二推送服务特征,所述第一推送服务特征为所述更新订
阅标签服务包括的与所述目标推送服务对应的更新订阅标签组件识别到的被动推荐项目
信息,所述第二推送服务特征为所述更新订阅标签组件识别到的主动推荐项目信息,不同
的更新订阅标签组件用于更新不同的预设服务场所信息;
协议;
新后的所述数据源访问参数获得所述目标更新推送元素所对应的经由推送节点的服务推
荐信息。
务推送策略的出行行为特征信息的出行行为特征频繁度;
息的出行行为特征频繁度,建立服务场所信息的服务兴趣点对应于每一服务推送策略的出
行行为特征信息的第一出行分布图谱;
每一服务推送策略的出行行为特征信息的第二出行分布图谱,直至遍历次数达到预设次数
或者所述第二出行分布图谱中各出行行为特征频繁度的浮动值低于设定浮动值;其中,在
每一次遍历开始前,针对每一被动推荐项目集合,恢复上次遍历得到的出行行为特征计算
结果中所包含的该被动推荐项目集合对应的出行行为特征频繁度为第一出行分布图谱中
包含的、该被动推荐项目集合对应的出行行为特征频繁度,并选择出行行为特征频繁度最
大的服务推送策略的出行行为特征信息为该被动推荐项目集合对应的出行行为特征信息;
度最大的服务推送策略的出行行为特征信息作为该主动推荐项目集合对应的出行行为特
征信息;
务特征;
量,以及从所述主动推荐项目信息集合的各主动推荐项目信息中提取第二推送描述向量;
签名模式为:在配置过程中确定的该服务协议对应的预设的被动推荐项目信息和主动推荐
项目信息的签名模式;
访问控件与所述服务协议的协议签名参数之间的兴趣属性,获得多个第二签名参数量,作
为第二签名参数结果;
定点访问控件所属的服务协议中;
签名参数后,且在对所述模拟定点访问控件集合中的各个模拟定点访问控件合并完成后,
将每个服务协议的协议签名参数作为每个服务协议对应的预设的模拟定点访问特征的签
名模式。
中更新所述数据授权信息的步骤,包括:
述目标参数中包括接口配置参数和对应的各个模拟定点访问子接口的接口参数;
权节点的待更新状态部分进行服务协议签名处理后,在所述数据源访问参数中更新所述数
据授权信息。
务推荐特征进行更新的步骤,包括:
中,更新的方式包括:增加所述车联网终端的服务推荐信息的服务推荐特征中与感兴趣对
象相关的特征分量的权重参数,以及减小所述车联网终端的服务推荐信息的服务推荐特征
中与非感兴趣对象相关的特征分量的权重参数。
务推荐信息;
迹大数据进行有效地挖掘应用,拓展车辆轨迹应用的业务场景,并由此进行服务推荐信息
的推荐,同时还可以通过服务推荐信息的反馈信息对服务推荐信息进行更个性化的更新优
化,不断提高信息推送的精度。
附图说明
范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这
些附图获得其他相关的附图。
具体实施方式
务器100通信连接的车联网终端200。图1所示的基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐系统
10仅为一种可行的示例,在其它可行的实施例中,该基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐
系统10也可以仅包括图1所示组成部分的其中一部分或者还可以包括其它的组成部分。
荐方法,具体服务器100和车联网终端200的执行步骤部分可以参照以下方法实施例的详细
描述。
息推荐方法可以由图1中所示的服务器100执行,下面对该基于车辆轨迹聚类的个性化信息
推荐方法进行详细介绍。
荐信息。
后传输给服务器。
迹大数据进行有效地挖掘应用,拓展车辆轨迹应用的业务场景,并由此进行服务推荐信息
的推荐,同时还可以通过服务推荐信息的反馈信息对服务推荐信息进行更个性化的更新优
化,不断提高信息推送的精度。
特征信息进行相似性匹配,得到初始相似性匹配信息,当至少一个目标轨迹特征信息均相
似性匹配完成时,得到至少一个初始相似性匹配信息。初始相似性匹配信息表征轨迹特征
信息与目标轨迹特征信息之间的匹配分段节点。
信息。
间的融合参考特征。
终端200。
的热点更新标签信息。
议。
件识别到的被动推荐项目信息,第二推送服务特征为更新订阅标签组件识别到的主动推荐
项目信息,不同的更新订阅标签组件可以用于更新不同的预设服务场所信息。
的,例如当用户主动订阅A推荐项目时,在使用过程中通常都会通过更新用户在调用A推荐
项目的过程中被动推荐生成B推荐项目。
分规则可以是指更新推荐项目在被调用过程中调用行为的签名模式。
出行行为特征属性列表,并根据服务划分规则和服务划分规则包括的至少两个服务推送策
略的出行行为特征信息,确定每一被动推荐项目集合和主动推荐项目集合对应于每一服务
推送策略的出行行为特征信息的出行行为特征频繁度。
送策略的出行行为特征信息的出行行为特征频繁度,建立服务场所信息的服务兴趣点对应
于每一服务推送策略的出行行为特征信息的第一出行分布图谱。接下来,利用出行行为特
征属性列表,对出行行为特征属性列表和第一出行分布图谱的出行行为特征计算结果进行
遍历得到服务场所信息的各个服务兴趣点对应于每一服务推送策略的出行行为特征信息
的第二出行分布图谱,直至遍历次数达到预设次数或者第二出行分布图谱中各出行行为特
征频繁度的浮动值低于设定浮动值。其中,在每一次遍历开始前,针对每一被动推荐项目集
合,恢复上次遍历得到的出行行为特征计算结果中所包含的该被动推荐项目集合对应的出
行行为特征频繁度为第一出行分布图谱中包含的、该被动推荐项目集合对应的出行行为特
征频繁度,并选择出行行为特征频繁度最大的服务推送策略的出行行为特征信息为该被动
推荐项目集合对应的出行行为特征信息。
为特征频繁度最大的服务推送策略的出行行为特征信息作为该主动推荐项目集合对应的
出行行为特征信息,并根据被动推荐项目集合和主动推荐项目集合各自的对应的出行行为
特征信息得到对应的服务划分规则。
化,减少更新推荐项目出现异常的概率。
特征。
述向量,以及从主动推荐项目信息集合的各主动推荐项目信息中提取第二推送描述向量。
定所有的目标更新推送元素。
签名模式为:在配置过程中确定的该服务协议对应的预设的被动推荐项目信息和主动推荐
项目信息的签名模式。
控件集合中的一个模拟定点访问控件,分别作为当前模拟定点访问控件,以根据模拟定点
访问控件创建一个服务协议,计算当前模拟定点访问控件与服务协议的协议签名参数之间
的兴趣属性,获得多个第二签名参数量,作为第二签名参数结果。
果不满足预设的签名参数条件,由此可以将第二签名参数计算结果中满足预设签名参数条
件时对应的服务协议作为当前模拟定点访问控件所属的服务协议,将当前模拟定点访问控
件加入当前模拟定点访问控件所属的服务协议中。
议的协议签名参数后,且在对模拟定点访问控件集合中的各个模拟定点访问控件合并完成
后,将每个服务协议的协议签名参数作为每个服务协议对应的预设的模拟定点访问特征的
签名模式。
权节点的待更新状态部分进行服务协议签名处理后,在数据源访问参数中更新数据授权信
息。
联网终端的服务推荐信息的服务推荐特征进行更新。
的服务推荐特征中与非感兴趣对象相关的特征分量的权重参数。值得说明的是,具体增加
的权重参数和减小权重参数可以基于实际设计需求进行灵活设计,在此不作具体限定,也
不在本发明实施例旨在重点描述的范围内。
辆轨迹聚类的个性化信息推荐系统300进行功能模块的划分。例如,可以对应各个功能划分
各个功能模块,也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块
既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是,本发明
实施例中对模块的划分是示意性的,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的
划分方式。比如,在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下,图3示出的基于车辆轨
迹聚类的个性化信息推荐系统300只是一种装置示意图。其中,基于车辆轨迹聚类的个性化
信息推荐系统300可以包括获取模块310、聚类模块320、推送模块330以及更新模块340,下
面分别对该基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐系统300的各个功能模块的功能进行详细
阐述。
述对步骤S110有关的内容。
200。可以理解,该聚类模块320可以用于执行上述步骤S120,关于该聚类模块320的详细实
现方式可以参照上述对步骤S120有关的内容。
的服务推荐信息。可以理解,该推送模块330可以用于执行上述步骤S130,关于该推送模块
330的详细实现方式可以参照上述对步骤S130有关的内容。
解,该更新模块340可以用于执行上述步骤S140,关于该更新模块340的详细实现方式可以
参照上述对步骤S140有关的内容。
全部以软件通过处理元件调用的形式实现;也可以全部以硬件的形式实现;还可以部分模
块通过处理元件调用软件的形式实现,部分模块通过硬件的形式实现。例如,获取模块310
可以为单独设立的处理元件,也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现,此外,也可以以
程序代码的形式存储于上述装置的存储器中,由上述装置的某一个处理元件调用并执行以
上获取模块310的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一
起,也可以独立实现。这里所描述的处理元件可以是一种集成电路,具有信号的处理能力。
在实现过程中,上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻
辑电路或者软件形式的指令完成。
或多个微处理器(digital signal processor,DSP),或,一个或者多个现场可编程门阵列
(field programmable gate array,FPGA)等。再如,当以上某个模块通过处理元件调度程
序代码的形式实现时,该处理元件可以是通用处理器,例如中央处理器
(centralprocessing unit,CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如,这些模块可以
集成在一起,以片上系统(system‑on‑a‑chip,SOC)的形式实现。
发器140。
模块310、聚类模块320、推送模块330以及更新模块340),使得处理器110可以执行如上方法
实施例的基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐方法,其中,处理器110、机器可读存储介质
120以及收发器140通过总线130连接,处理器110可以用于控制收发器140的收发动作,从而
可以与前述的车联网终端200进行数据收发。
Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(英文:Application
SpecificIntegrated Circuit,ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以
是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完
成,或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
结构(Extended Industry Standard Architecture,EISA)总线等。总线130可以分为地址
总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,本发明附图中的总线并不限定仅有一根总线或
一种类型的总线。
信息推荐方法。
会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议,所
以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
征、结构或特点。因此,应强调并注意的是,本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一种
可能的实现方式”、“一种可能的示例”、和/或“示例性地”并不一定是指同一实施例。此外,
本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
对他们的任何新的和有用的改进。相应地,本说明书的各个方面可以完全由硬件执行、可以
完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件
或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外,本说明书的
各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品,该产品包括计算机可
读程序编码。
合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介
质,该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用
的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播,包括无线
电、电缆、光纤电缆、RF、或类似介质,或任何上述介质的组合。
VB.NET、Python等,常规程序化编程语言如C语言、Visual Basic、Fortran 2003、Perl、
COBOL 2002、PHP、ABAP,动态编程语言如Python、Ruby和Groovy,或其他编程语言等。该程序
编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在
用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种
情况下,远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接,比如局域网(LAN)或广域网
(WAN),或连接至外部计算机(例如通过因特网),或在云计算环境中,或作为服务使用如软
件即服务(SaaS)。
配置可视为与本说明书的教导一致。相应地,本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介
绍和描述的实施例。