[發明專利]一種導航路線排序方法和裝置有效
| 申請號: | 201710083595.5 | 申請日: | 2017-02-16 |
| 公開(公告)號: | CN108444486B | 公開(公告)日: | 2020-12-25 |
| 發明(設計)人: | 李宗耀;方興 | 申請(專利權)人: | 阿里巴巴(中國)有限公司 |
| 主分類號: | G01C21/34 | 分類號: | G01C21/34 |
| 代理公司: | 北京領科知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11690 | 代理人: | 張丹 |
| 地址: | 310052 浙江省杭州市濱江*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 導航 路線 排序 方法 裝置 | ||
1.一種導航路線排序方法,其特征在于,包括:
根據起始地和目的地,規劃從所述起始地到所述目的地的兩條以上的導航路線;
獲取各條導航路線的路線特征信息;
將每條導航路線的路線特征信息作為預先訓練過的導航路線排序模型的輸入,利用所述導航路線排序模型,得到各條導航路線的排序代價;
按照所述導航路線的排序代價,對所述導航路線進行排序;
所述導航路線排序模型的訓練方法包括:根據有效的歷史導航路線和無效的歷史導航路線,生成訓練樣本對,采用兩兩標注排序算法,對所述訓練樣本對進行訓練,得到導航路線排序模型的參數值;
所述訓練樣本對包括一條優選訓練樣本和一條候選訓練樣本,其中,一條有效的歷史導航路線對應一條優選訓練樣本,一條無效的歷史導航路線對應一條候選訓練樣本;
按照預設的分類原則,將所述優選訓練樣本和候選訓練樣本進行分類;
將所述優選訓練樣本和候選訓練樣本進行組合,得到訓練樣本對具體包括:對屬于同一個分類中的優選訓練樣本和候選訓練樣本進行組合,得到訓練樣本對。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法進一步包括:
根據有效的歷史導航路線和無效的歷史導航路線,生成優選訓練樣本和候選訓練樣本,其中,一條有效的歷史導航路線對應一條優選訓練樣本,一條無效的歷史導航路線對應一條候選訓練樣本,訓練樣本包括對應的歷史導航路線的路線特征信息;
將所述優選訓練樣本和候選訓練樣本進行組合,得到訓練樣本對,一個訓練樣本對中包括一條優選訓練樣本和一條候選訓練樣本;
采用兩兩標注排序算法,對所述訓練樣本對進行訓練,得到導航路線排序模型的參數值。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法進一步包括:
判斷歷史導航路線的路線特征信息中是否存在異常的路線特征信息,如果是,則判斷優選訓練樣本和候選訓練樣本的數量是否超過預設的數量閾值,若是,則刪除所述歷史導航路線對應的訓練樣本,若否,則對異常的路線特征信息進行修正。
4.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法進一步包括:
若路線特征信息為數值,則將所述路線特征信息歸一化為滿足預設的數值范圍的數值,所述預設的數值范圍與所述路線特征信息的類型相對應。
5.一種導航路線排序裝置,其特征在于,包括:
導航路線規劃模塊,用于根據起始地和目的地,規劃從所述起始地到所述目的地的兩條以上的導航路線;
路線特征信息獲取模塊,用于獲取各條導航路線的路線特征信息;
排序代價計算模塊,用于將每條導航路線的路線特征信息作為預先訓練過的導航路線排序模型的輸入,利用所述導航路線排序模型,得到各條導航路線的排序代價;
排序模塊,用于按照所述導航路線的排序代價,對所述導航路線進行排序;
所述導航路線排序模型的訓練方法包括:根據有效的歷史導航路線和無效的歷史導航路線,生成訓練樣本對,采用兩兩標注排序算法,對所述訓練樣本對進行訓練,得到導航路線排序模型的參數值;所述訓練樣本對包括一條優選訓練樣本和一條候選訓練樣本,其中,一條有效的歷史導航路線對應一條優選訓練樣本,一條無效的歷史導航路線對應一條候選訓練樣本;
分類模塊,用于按照預設的分類原則,將所述優選訓練樣本和候選訓練樣本進行分類;所述訓練樣本組合模塊具體用于,對屬于同一個分類中的優選訓練樣本和候選訓練樣本進行組合,得到訓練樣本對。
6.根據權利要求5所述的裝置,其特征在于,所述裝置還包括:
訓練樣本生成模塊,用于根據有效的歷史導航路線和無效的歷史導航路線,生成優選訓練樣本和候選訓練樣本,其中,一條有效的歷史導航路線對應一條優選訓練樣本,一條無效的歷史導航路線對應一條候選訓練樣本,訓練樣本包括對應的歷史導航路線的路線特征信息;
訓練樣本組合模塊,用于將所述優選訓練樣本和候選訓練樣本進行組合,得到訓練樣本對,一個訓練樣本對中包括一條優選訓練樣本和一條候選訓練樣本;
模型訓練模塊,用于采用兩兩標注排序算法,對所述訓練樣本對進行訓練,得到導航路線排序模型的參數值。
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