CN105547306B - 一种路线推送方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种路线推送方法及***，包括：根据用户输入的信息，获取用户特征向量和游览相关信息；获取与所述用户特征向量相匹配的地点；根据所述浏览相关信息，判断所述地点是否满足预设条件；将满足预设条件的地点添加至路线；判断当前地点的模拟时间是否符合游览结束条件，若不符合，则继续进行下一地点的确定，若符合，则将得到的路线进行推送。本发明实施例提供的路线推送方法及***，不仅保证了用户游览的舒适度，并且利用用户特征向量更为真实准确地表征了用户喜好，提高了地点与用户的契合度，进而实现路线的精准推送。
Description
技术领域
本发明涉及信息处理领域，尤其涉及一种路线推送方法及***。
背景技术
随着经济的发展，外出旅游得到越来越多人的选择，旅游市场发展日益壮大。以此同时，有一部分人往往选择避开长假的出行高峰，利用短假进行短途旅游。但是，在旅游之前，往往需要花费大量的时间精力去搜寻地点及旅游路线。而一个合适的旅游路线需要考虑详细的时间安排、地点的吸引度等因素，每次路线规划需要耗费时间和精力，来保证路线的合适性。
正是如此，个性化路线推送技术得到迅速发展，利用该技术，可以根据用户的兴趣、需求等因素，进行合适路线的推送。使用该技术，能够一定程度节省时间和精力，保证了用户游览体验，减少了路线选择前期准备的难度和复杂度。
个性化路线推送涉及到的因素包括：景点之间的距离、旅游的总时间、用户喜好、资金等。现有的路线推送有的能够根据用户选定的时间和目的地，依据从互联网抓取的景点信息快速生成路线进行推送，或者利用从旅游网站中抓取的旅游景点信息以及线路攻略等，获取用户输入的符合自身偏好的标签，如“慢生活”、“单车骑行”、“美食小吃”等等，结合旅游时间、交通时间等进行路线生成并推送。
然而上述路线推送技术在路线规划时间上跨度太大，无法充分利用旅游时间，为用户推送的路线较为粗略，不够精准，用户体验度差。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种路线推送方法及***，能够实现路线的精准推送。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种路线推送方法，所述方法包括：
根据用户输入的信息，获取用户特征向量和游览相关信息；
获取与所述用户特征向量相匹配的地点；
根据所述浏览相关信息，判断所述地点是否满足预设条件；
将满足预设条件的地点添加至路线；
判断当前地点的模拟时间是否符合游览结束条件，若不符合，则继续进行下一地点的确定，若符合，则将得到的路线进行推送；
其中，所述用户特征向量用于表征用户的喜好。
一种路线推送***，所述***包括：用户信息获取模块、地点获取模块、路线生成模块以及路线显示模块；其中，
所述用户信息获取模块，用于根据用户输入的信息，获取用户特征向量和游览相关信息；
所述地点获取模块，用于获取与所述用户特征向量相匹配的地点；
所述路线生成模块，用于根据所述浏览相关信息，判断所述地点是否满足预设条件，将满足预设条件的地点添加至路线，判断当前地点的模拟事件是否符合游览结束条件，若不符合，则继续进行下一地点的确定，若符合，则将得到的路线发送给路线显示模块；
所述路线显示模块，用于将接收到的路线进行推送；
其中，所述用户特征向量用于表征用户的喜好。
本发明实施例提供的路线推送方法及***，根据用户输入的信息获取代表用户喜好的用户特征向量，获取与用户特征向量匹配的地点段，根据模拟时间对确定是否结束地点的确定，不仅保证了用户游览的舒适度，并且利用用户特征向量更为真实准确地表征了用户喜好，提高了地点与用户的契合度，进而实现路线的精准推送。
附图说明
图1为本发明实施例提供的路线推送方法的实现流程图；
图2为本发明实施例提供的路线推送方法的实施例一的实现流程图；
图3为本发明实施例提供的路线推送***的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的路线推送***的实施例一的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下举实施例并参照附图，对本发明进一步详细说明。
图1示出了本发明实施例提供的路线推送方法的实现流程，如图1所示，所述方法包括下述步骤：
步骤101，根据用户输入的信息，获取用户特征向量和游览相关信息；
这里，所述用户特征向量用于表征用户的喜好。
步骤102，获取与所述用户特征向量相匹配的地点；
步骤103，根据所述浏览相关信息，判断所述地点是否满足预设条件；
步骤104，将满足预设条件的地点添加至路线；
步骤105，判断当前地点的模拟时间是否符合游览结束条件，若不符合，则执行步骤102,继续进行下一地点的确定，若符合，则执行步骤106；
步骤106，将得到的路线进行推送。
本发明实施例提供的路线推送方法，根据用户输入的信息获取代表用户喜好的用户特征向量，获取与用户特征向量匹配的地点段，根据模拟时间对确定是否结束地点的确定，不仅保证了用户游览的舒适度，并且利用用户特征向量更为真实准确地表征了用户喜好，提高了地点与用户的契合度，进而实现路线的精准推送。
图2示出了本发明实施例提供的路线推送方法的实施例一的实现流程，如图2所示，所述实施例一包括下述步骤：
步骤201，从网络中获取地点及相关数据；
具体地，可以从已经存在的旅游在线网站，如蚂蜂窝、穷游网等在线平台获取景点及相关数据，使用针对旅游网站的聚焦爬虫技术从旅游网站中抓取景点的相关数据以供后续使用。
这里，获取的相关数据可以包括：景点名称、景点评分、景点简介及用户评论等等，其中，景点评分是根据用户评价和反馈得到的综合评价，帮助其他用户判断该景点是否值得游览；景点简介包含了对景点的一般性介绍，帮助用户简单了解景点；用户评论是用户游览过后对该景点的真实体验和评价，有助于后续对景点性质进行分类。
应当理解，本步骤中所获取到的数据存储于数据库中以备后续使用。
步骤202，对获取到的地点进行分类，确定各地点的地点特征向量；
可选的，本实施例中，将获取到的所有地点分为四个大类：饮食(Food)，娱乐(Entertainment)，住宿(Stay)，购物(Shopping)；12个小类：小吃(Snack)，甜品(Dessert)，餐馆(Restaurant)，电影院(Cinema),旅游景点(Attraction)，公园(Park)，酒店(Hotel),宾馆(Lodge)，招待所(Guesthouse)，超市(Supermarket),便利店(Store),大型商场(Mall)。其中，大类与小类之间的包含关系下：饮食(小吃，甜品，餐馆)，娱乐(电影院，旅游景点，公园)，住宿(酒店，宾馆，招待所)，购物(超市，便利店，大型商场)。
对地点的分类可以根据上一步骤获取到的该地点的相关数据，尽量细化类别，确定更为精准的地点特征向量。
步骤203，根据用户输入的信息，获取用户特征向量和游览相关信息；
这里，所述用户特征向量用于表征用户的喜好。具体地，接收用户对地点类别的标注，将标注为喜欢的地点类别确定为用户特征向量，并根据用户输入的信息，确定游览的持续时间、起始时间及起点，若用户输入终点时，则一并确定游览的终点。这里，当用户将地点类别中的小类标准为喜欢时，该小类对应的大类也自动标注为喜欢。
步骤204，获取与所述用户特征向量相匹配的地点；
具体地，确定路线中最末地点的模拟时间所属的时间段；根据预先存储的时间段与地点类别的对应关系，确定所属的时间段对应的地点类别；判断所述用户特征向量是否在确定得到的地点类别中，若是，则获取与所述用户特征向量相匹配的地点。当确定得到的地点类别不包含所述用户特征向量时，则可以按照确定得到的地点类别获取地点，也可以按照用户特征向量获取地点，也可以同时按照确定得到的地点类别和用户特征向量获取地点。
这里，所述模拟时间是指综合考虑获取到的游览起始时间、游览过程中的交通时间、景点的游览时间确定的开始游览该地点的时间，即，以用户所输入的开始时间为起始时间，选定景点后加上在该景点的游览时间和由前一地点到达该地点的交通时间作为模拟时间。
预先存储的时间段与地点类别的对应关系设置如下：6：00-11：00(饮食，娱乐)，11：00-13：00(饮食)，13：00-18：00(娱乐)，18：00-24：00(住宿，饮食)，在此设置中，00：00-6：00为休息时间，未设置对应的地点类别。
其中，对于交通距离和交通时间的预估，本实施例子中可以通过调用百度地图LBS版Direction API接口实现对两个地点之间交通距离和交通时间的预估。
Direction API是一套以http形式提供的公交、驾车、步行查询检索接口，返回xml或json格式的检索数据，可用于实现开发线路规划功能。具体地，首先，申请密钥(密钥在访问服务时的需要密钥作为唯一标识依据；然后，写出用于发送http请求的url,需要在url中按照固定格式加入开发者的密钥，否则将无法访问服务；第三步，阅读百度提供的开发者文档，了解其返回的数据格式，按照给定的数据格式解析读取所需要的数据。其调用方式有两种，一种以地名作为参数传入，另一种以地点经纬度作为参数传入。由于地点名作为参数经常出现无法定位的错误，因此采用经纬度作为参数传入，在从地点名称转化为经纬度的过程中，同样调用百度地图的地名与经纬度转换API。
步骤205，根据所述浏览相关信息，判断所述地点是否满足预设条件；
这里，首先判断所述地点与路线中最末地点之间的交通距离是否小于距离阈值；当所述交通距离小于所述距离阈值时，进一步判断所述地点的综合评分是否大于评分阈值；当所述综合评分大于所述评分阈值时，确定所述地点满足预设条件。所述距离阈值用于保证连续两个地点的距离不至于过远，进而使大部分时间耗费在交通时间上；所述评分阈值用于保证路线中的地点有一个较高的游览价值。
可选地，通过如下方式确定所述地点的综合评分：利用FinalScore＝α·Score+βcosθ，确定所述地点的综合评分；其中，FinalScore为综合评分，Score为获取的地点评分，α、β为预设常数，且α+β＝1，(即Fea)为地点特征向量，(即Fav)为用户特征向量。
应当理解，为了保证路线的质量，在初始的地点判断阶段，各阈值将会设为较高的值，如果在某一时间段内，将数据库中同一地点类别符合条件的地点数据遍历完毕后，该时间段仍有时间剩余，则降低评分阈值继续推荐过程；如果评分阈值低于低限值仍不能生成完整路径，则降低距离阈值，继续判断地点。
步骤206，将满足预设条件的地点添加至路线；
步骤207，判断当前地点的模拟时间是否符合游览结束条件，若不符合，则执行步骤204,继续进行下一地点的确定，若符合，则执行步骤208，将得到的路线进行推送。
判断当前地点的模拟时间是否位于结束时间范围内，若否，则进行下一地点的确定；其中，所述当前地点的模拟时间是将上一地点的模拟时间加上到达当前地点的交通时间和游览时间得到。所述结束时间范围可以为游览的结束时间左右偏移一预设的时间阈值，以防止游览路线的时间与用户预计的游览时间出现较大偏差。
将得到的路线进行推送，具体为，获得所述路线中的地点名称及对应的经纬度，使用经纬度作为参数调用地图软件开发工具包(Software Development Kit，SDK)路径规划API接口，通过改进地图显示界面刷新的条件，不断将下一点的经纬度进行迭代，循环调用路径规划API，并将默认的起点和终点图标替换为地点名称图标，实现多点路径的连续显示。
可选地，在进行下一地点的确定之前，所述方法还包括：
将用户输入的终点作为下一地点，确定所述终点的模拟时间是否在结束时间范围内，若否，则进行下一地点的确定；这里，当所述终点的模拟时间不在结束时间范围内时，说明所述终点的模拟时间与所述结束时间之间还有时间空余，故需要继续进行下一地点的确定。否则，则将用户输入的终点作为路线的终点。
本发明实施例提供的路线推送方法，根据用户输入的信息获取代表用户喜好的用户特征向量，按照模拟时间所属的时间段，获取与用户特征向量匹配的地点段，不仅保证了用户游览的舒适度，并且利用用户特征向量更为真实准确地表征了用户喜好，提高了地点与用户的契合度，通过对时间分段并推荐特定类型，满足用户活动的基本规律，更精准地找出符合用户期望的地点，并根据模拟时间对确定是否结束地点的确定，保证所推送的路线的交通时间和游览时间综合不超过用户预计的游览时间，保证用户在设定的时间内能够完成路线游览，利于用户更好规划，避免游览超时对后续行程造成影响，提高了路线推送的精准性。
本发明实施例还提供的一种路线推送***，该***的各功能模块可用于上述方法实施例的流程，具体可参考图3，包括：用户信息获取模块31、地点获取模块32、路线生成模块33以及路线显示模块34；其中，
所述用户信息获取模块31，用于根据用户输入的信息，获取用户特征向量和游览相关信息；
所述地点获取模块32，用于获取与所述用户特征向量相匹配的地点；
所述路线生成模块33，用于根据所述浏览相关信息，判断所述地点是否满足预设条件，将满足预设条件的地点添加至路线，判断当前地点的模拟事件是否符合游览结束条件，若不符合，则继续进行下一地点的确定，若符合，则将得到的路线发送给路线显示模块34；
所述路线显示模块34，用于将接收到的路线进行推送；
其中，所述用户特征向量用于表征用户的喜好。
本发明实施例提供的路线推送***，根据用户输入的信息获取代表用户喜好的用户特征向量，获取与用户特征向量匹配的地点段，根据模拟时间对确定是否结束地点的确定，不仅保证了用户游览的舒适度，并且利用用户特征向量更为真实准确地表征了用户喜好，提高了地点与用户的契合度，进而实现路线的精准推送。
图4示出了本发明实施例提供的路线推送***的实施例一的结构，如图4所示，所述***在图3基础上，还包括：网络数据获取模块35，用于从网络中获取地点及相关数据，并对获取到的地点进行分类，确定各地点的地点特征向量。这里，将获取到的所有地点分为四个大类：饮食(Food)，娱乐(Entertainment)，住宿(Stay)，购物(Shopping)；12个小类：小吃(Snack)，甜品(Dessert)，餐馆(Restaurant)，电影院(Cinema),旅游景点(Attraction)，公园(Park)，酒店(Hotel),宾馆(Lodge)，招待所(Guesthouse)，超市(Supermarket),便利店(Store),大型商场(Mall)。其中，大类与小类之间的包含关系下：饮食(小吃，甜品，餐馆)，娱乐(电影院，旅游景点，公园)，住宿(酒店，宾馆，招待所)，购物(超市，便利店，大型商场)。对地点的分类可以根据上一步骤获取到的该地点的相关数据，尽量细化类别，确定更为精准的地点特征向量。
可选的，所述用户信息获取模块31，具体用于接收用户对地点类别的标注，将标注为喜欢的地点类别确定为用户特征向量，并根据用户输入的信息，确定游览的持续时间、起始时间及起点。
可选的，所述地点获取模块32，具体用于确定路线中最末地点的模拟时间所属的时间段；根据预先存储的时间段与地点类别的对应关系，确定所属的时间段对应的地点类别；判断所述用户特征向量是否在确定得到的地点类别中，若是，则获取与所述用户特征向量相匹配的地点。这里，所述模拟时间是指综合考虑获取到的游览起始时间、游览过程中的交通时间、景点的游览时间确定的开始游览该地点的时间，即，以用户所输入的开始时间为起始时间，选定景点后加上在该景点的游览时间和由前一地点到达该地点的交通时间作为模拟时间。
预先存储的时间段与地点类别的对应关系设置如下：6：00-11：00(饮食，娱乐)，11：00-13：00(饮食)，13：00-18：00(娱乐)，18：00-24：00(住宿，饮食)，在此设置中，00：00-6：00为休息时间，未设置对应的地点类别。
其中，对于交通距离和交通时间的预估，本实施例子中可以通过调用百度地图LBS版Direction API接口实现对两个地点之间交通距离和交通时间的预估。
Direction API是一套以http形式提供的公交、驾车、步行查询检索接口，返回xml或json格式的检索数据，可用于实现开发线路规划功能。具体地，首先，申请密钥(密钥在访问服务时的需要密钥作为唯一标识依据；然后，写出用于发送http请求的url,需要在url中按照固定格式加入开发者的密钥，否则将无法访问服务；第三步，阅读百度提供的开发者文档，了解其返回的数据格式，按照给定的数据格式解析读取所需要的数据。其调用方式有两种，一种以地名作为参数传入，另一种以地点经纬度作为参数传入。由于地点名作为参数经常出现无法定位的错误，因此采用经纬度作为参数传入，在从地点名称转化为经纬度的过程中，同样调用百度地图的地名与经纬度转换API。
可选的，所述路线生成模块33，具体用于判断所述地点与路线中最末地点之间的交通距离是否小于距离阈值；当所述交通距离小于所述距离阈值时，进一步判断所述地点的综合评分是否大于评分阈值；当所述综合评分大于所述评分阈值时，确定所述地点满足预设条件。应当理解，为了保证路线的质量，在初始的地点判断阶段，各阈值将会设为较高的值，如果在某一时间段内，将数据库中同一地点类别符合条件的地点数据遍历完毕后，该时间段仍有时间剩余，则降低评分阈值继续推荐过程；如果评分阈值低于低限值仍不能生成完整路径，则降低距离阈值，继续判断地点。
可选的，所述路线生成模块33，还用于确定所述地点的综合评分。
可选的，所述路线生成模块33，具体用于利用FinalScore＝α·Score+β·cosθ，确定所述地点的综合评分；其中，FinalScore为综合评分，Score为获取的地点评分，α、β为预设常数，且α+β＝1，为地点特征向量，为用户特征向量。
可选的，所述路线生成模块33，具体用于判断当前地点的模拟时间是否位于结束时间范围内，若否，则进行下一地点的确定；其中，所述当前地点的模拟时间是将上一地点的模拟时间加上到达当前地点的交通时间和游览时间得到。所述结束时间范围可以为游览的结束时间左右偏移一预设的时间阈值，以防止游览路线的时间与用户预计的游览时间出现较大偏差。
可选的，所述路线生成模块33，还用于将用户输入的终点作为下一地点，确定所述终点的模拟时间是否在结束时间范围内，若否，则进行下一地点的确定。这里，当所述终点的模拟时间不在结束时间范围内时，说明所述终点的模拟时间与所述结束时间之间还有时间空余，故需要继续进行下一地点的确定。否则，则将用户输入的终点作为路线的终点。
可选的，所述路线显示模块34，具体用于获得所述路线中的地点的地点名称及对应的经纬度，使用经纬度作为参数调用地图SDK路径规划API接口，通过改进地图显示界面刷新的条件，不断将下一点的经纬度进行迭代，循环调用路径规划API，并将默认的起点和终点图标替换为地点名称图标，实现多点路径的连续显示。
本发明提供的路线推送***，各模块工作过程与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
本发明实施例提供的路线推送方法及***，根据用户输入的信息获取代表用户喜好的用户特征向量，按照模拟时间所属的时间段，获取与用户特征向量匹配的地点段，不仅保证了用户游览的舒适度，并且利用用户特征向量更为真实准确地表征了用户喜好，提高了地点与用户的契合度，通过对时间分段并推荐特定类型，满足用户活动的基本规律，更精准地找出符合用户期望的地点，并根据模拟时间对确定是否结束地点的确定，保证所推送的路线的交通时间和游览时间综合不超过用户预计的游览时间，保证用户在设定的时间内能够完成路线游览，利于用户更好规划，避免游览超时对后续行程造成影响，提高了路线推送的精准性。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (12)
1.一种路线推送方法，其特征在于，所述方法包括：
根据用户输入的信息，获取用户特征向量和游览相关信息；
获取与所述用户特征向量相匹配的地点；
根据所述游览相关信息，判断所述地点是否满足预设条件；
将满足预设条件的地点添加至路线；
判断当前地点的模拟时间是否符合游览结束条件，若不符合，则继续进行下一地点的确定，若符合，则将得到的路线进行推送；
其中，所述用户特征向量用于表征用户的喜好；
其中，以用户所输入的开始时间为起始时间，选定景点后加上在所述景点的游览时间和由前一地点到达所述景点所在的地点的交通时间作为模拟时间；
其中，所述根据所述游览相关信息，判断所述地点是否满足预设条件，包括：
判断所述地点与路线中最末地点之间的交通距离是否小于距离阈值；
当所述交通距离小于所述距离阈值时，进一步判断所述地点的综合评分是否大于评分阈值；
当所述综合评分大于所述评分阈值时，确定所述地点满足预设条件；
其中，当所述交通距离小于所述距离阈值时，所述方法还包括确定所述地点的综合评分；所述确定所述地点的综合评分具体包括：
利用FinalScore＝α·Score+β·cosθ，确定所述地点的综合评分；其中，FinalScore为综合评分，Score为获取的地点评分，α、β为预设常数，且α+β＝1，Fea为地点特征向量，Fav为用户特征向量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
从网络中获取地点及相关数据；
对获取到的地点进行分类，确定各地点的地点特征向量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户输入的信息，获取用户特征向量和游览相关信息，包括：
接收用户对地点类别的标注，将标注为喜欢的地点类别确定为用户特征向量，并根据用户输入的信息，确定游览的持续时间、起始时间及起点。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与所述用户特征向量相匹配的地点，包括：
确定路线中最末地点的模拟时间所属的时间段；
根据预先存储的时间段与地点类别的对应关系，确定所属的时间段对应的地点类别；
判断所述用户特征向量是否在确定得到的地点类别中，若是，则获取与所述用户特征向量相匹配的地点。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断当前地点的模拟时间是否符合游览结束条件，若不符合，进行下一地点的确定，包括：
判断当前地点的模拟时间是否位于结束时间范围内，若否，则进行下一地点的确定；其中，所述当前地点的模拟时间是将上一地点的模拟时间加上到达当前地点的交通时间和游览时间得到。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在进行下一地点的确定之前，所述方法还包括：
将用户输入的终点作为下一地点，确定所述终点的模拟时间是否在结束时间范围内，若否，则进行下一地点的确定。
7.一种路线推送***，其特征在于，所述***包括：用户信息获取模块、地点获取模块、路线生成模块以及路线显示模块；其中，
所述用户信息获取模块，用于根据用户输入的信息，获取用户特征向量和游览相关信息；
所述地点获取模块，用于获取与所述用户特征向量相匹配的地点；
所述路线生成模块，用于根据所述游览相关信息，判断所述地点是否满足预设条件，将满足预设条件的地点添加至路线，判断当前地点的模拟事件是否符合游览结束条件，若不符合，则继续进行下一地点的确定，若符合，则将得到的路线发送给路线显示模块；
所述路线显示模块，用于将接收到的路线进行推送；
其中，所述用户特征向量用于表征用户的喜好；
其中，以用户所输入的开始时间为起始时间，选定景点后加上在所述景点的游览时间和由前一地点到达所述景点所在的地点的交通时间作为模拟时间；
所述路线生成模块，具体用于判断所述地点与路线中最末地点之间的交通距离是否小于距离阈值；当所述交通距离小于所述距离阈值时，进一步判断所述地点的综合评分是否大于评分阈值；当所述综合评分大于所述评分阈值时，确定所述地点满足预设条件；
所述路线生成模块，还用于确定所述地点的综合评分；
所述路线生成模块，具体用于利用FinalScore＝α·Score+β·cosθ，确定所述地点的综合评分；其中，FinalScore为综合评分，Score为获取的地点评分，α、β为预设常数，且α+β＝1，Fea为地点特征向量，Fav为用户特征向量。
8.根据权利要求7所述的***，其特征在于，所述***还包括：网络数据获取模块，用于从网络中获取地点及相关数据，并对获取到的地点进行分类，确定各地点的地点特征向量。
9.根据权利要求7所述的***，其特征在于，所述用户信息获取模块，具体用于接收用户对地点类别的标注，将标注为喜欢的地点类别确定为用户特征向量，并根据用户输入的信息，确定游览的持续时间、起始时间及起点。
10.根据权利要求7所述的***，其特征在于，所述地点获取模块，具体用于确定路线中最末地点的模拟时间所属的时间段；根据预先存储的时间段与地点类别的对应关系，确定所属的时间段对应的地点类别；判断所述用户特征向量是否在确定得到的地点类别中，若是，则获取与所述用户特征向量相匹配的地点。
11.根据权利要求7所述的***，其特征在于，所述路线生成模块，具体用于判断当前地点的模拟时间是否位于结束时间范围内，若否，则进行下一地点的确定；其中，所述当前地点的模拟时间是将上一地点的模拟时间加上到达当前地点的交通时间和游览时间得到。
12.根据权利要求11所述的***，其特征在于，所述路线生成模块，还用于将用户输入的终点作为下一地点，确定所述终点的模拟时间是否在结束时间范围内，若否，则进行下一地点的确定。
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