特表 2023-537448 移動方式の推薦方法、装置、電子機器および記憶媒体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2023-09-01

(54)【発明の名称】移動方式の推薦方法、装置、電子機器および記憶媒体

(51)【国際特許分類】

   G01C 21/26 20060101AFI20230825BHJP

   G06Q 50/10 20120101ALI20230825BHJP

   G08G 1/005 20060101ALI20230825BHJP

【ＦＩ】

G01C21/26 P

G06Q50/10

G08G1/005

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2022565628

(86)(22)【出願日】2022-02-28

(85)【翻訳文提出日】2022-10-26

(86)【国際出願番号】 CN2022078235

(87)【国際公開番号】W WO2023000671

(87)【国際公開日】2023-01-26

(31)【優先権主張番号】202110819004.2

(32)【優先日】2021-07-20

(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】514322098

【氏名又は名称】ベイジン バイドゥ ネットコム サイエンス テクノロジー カンパニー リミテッド

【氏名又は名称原語表記】Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｂａｉｄｕ Ｎｅｔｃｏｍ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏ．， Ｌｔｄ．

【住所又は居所原語表記】２／Ｆ Ｂａｉｄｕ Ｃａｍｐｕｓ， Ｎｏ．１０， Ｓｈａｎｇｄｉ １０ｔｈ Ｓｔｒｅｅｔ， Ｈａｉｄｉａｎ Ｄｉｓｔｒｉｃｔ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８５， Ｃｈｉｎａ

(74)【代理人】

【識別番号】100118902

【弁理士】

【氏名又は名称】山本 修

(74)【代理人】

【識別番号】100106208

【弁理士】

【氏名又は名称】宮前 徹

(74)【代理人】

【識別番号】100196508

【弁理士】

【氏名又は名称】松尾 淳一

(74)【代理人】

【識別番号】100138759

【弁理士】

【氏名又は名称】大房 直樹

(72)【発明者】

【氏名】チェン，ハオ

(72)【発明者】

【氏名】ジャオ，ルンメイ

(72)【発明者】

【氏名】ホワーン，ジージョウ

【テーマコード（参考）】

2F129

5H181

5L049

【Ｆターム（参考）】

2F129AA02

2F129DD13

2F129DD14

2F129DD15

2F129DD20

2F129DD38

2F129DD39

2F129DD40

2F129EE23

2F129EE43

2F129EE52

2F129EE78

2F129EE79

2F129EE80

2F129EE91

2F129EE92

2F129EE93

2F129EE94

2F129FF32

2F129FF56

2F129FF60

2F129FF62

2F129FF63

2F129FF64

2F129FF71

2F129HH12

2F129HH18

2F129HH35

5H181AA21

5H181BB04

5H181BB13

5H181BB20

5H181EE05

5H181FF10

5H181FF13

5H181FF25

5H181FF33

5L049CC17

(57)【要約】

本開示は、移動方式の推薦方法、装置、電子機器および記憶媒体を提供し、コンピュータ技術分野に関し、特にインテリジェント交通、インテリジェントサーチ、ビッグデータ分析などの分野に関する。具体的な実現案は、ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、分析して該ユーザの移動タイプを得て、該移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得し、該候補移動方式に対応する移動コストを算出し、該移動コストに基づいて、該ユーザに少なくとも１つの移動方式を推薦することである。本開示は、ユーザに適切な移動方式を効率的かつ正確に推薦し、ユーザが直感的かつ容易に移動決定を下すことを支援することができる。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

移動方式の推薦方法であって、
ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、分析して前記ユーザの移動タイプを得ることと、
前記移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得することと、
前記候補移動方式に対応する移動コストを算出することと、
前記移動コストに基づいて、前記ユーザに少なくとも１つの移動方式を推薦することとを含む、移動方式の推薦方法。

【請求項2】

前記の、ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、分析して前記ユーザの移動タイプを得ることは、
ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、前記第１の興味のあるポイントの位置とタイプを確定することと、
前記第１の興味のあるポイントの位置と前記ユーザの位置を分析し、前記第１の興味のあるポイントのタイプに合わせて、前記ユーザの移動タイプが出発か、または到着であると確定することとを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記の、前記移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得することは、
前記移動タイプが出発である場合、ユーザの移動習慣に合致する、前記第１の興味のあるポイントから出発する少なくとも１つの候補移動方式を取得することと、
前記移動タイプが到着である場合、ユーザの移動習慣に合致する、前記第１の興味のあるポイントに到着する少なくとも１つの候補移動方式を取得することとを含む、請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記の、前記候補移動方式に対応する移動コストを算出することは、
前記ユーザ情報、前記第１の興味のあるポイントの関連情報、および移動影響情報に基づいて、前記候補移動方式に対応する移動コストを算出することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記の、前記移動コストに基づいて、前記ユーザに少なくとも１つの移動方式を推薦することは、
前記移動コストをソーティングした後、指定数の移動コストを選択することと、
選択された移動コストに対応する移動方式を前記ユーザに推薦することとを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項6】

指定数の移動コストを選択する理由を推薦理由として前記ユーザに推薦することをさらに含む、請求項５に記載の方法。

【請求項7】

前記移動コストは、時間コスト、金銭コストまたは難易度コストのうちの少なくとも１つを含む、請求項１～６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項8】

前記ユーザが第２の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、前記第２の興味のあるポイントについて、少なくとも１つの移動方式を前記ユーザに推薦し、かつ前記第１の興味のあるポイントについて推薦する移動方式と対照的に表示することをさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項9】

移動方式の推薦装置であって、
ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、分析して前記ユーザの移動タイプを得るための分析モジュールと、
前記移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得するための候補モジュールと、
前記候補移動方式に対応する移動コストを算出するためのコストモジュールと、
前記移動コストに基づいて、前記ユーザに少なくとも１つの移動方式を推薦するための推薦モジュールとを含む、移動方式の推薦装置。

【請求項10】

前記分析モジュールは、
ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、前記第１の興味のあるポイントの位置とタイプを確定し、
前記第１の興味のあるポイントの位置と前記ユーザの位置を分析し、前記第１の興味のあるポイントのタイプに合わせて、前記ユーザの移動タイプが出発か、または到着であると確定するために用いられる、請求項９に記載の装置。

【請求項11】

前記候補モジュールは、
前記移動タイプが出発である場合、ユーザの移動習慣に合致する、前記第１の興味のあるポイントから出発する少なくとも１つの候補移動方式を取得し、
前記移動タイプが到着である場合、ユーザの移動習慣に合致する、前記第１の興味のあるポイントに到着する少なくとも１つの候補移動方式を取得するために用いられる、請求項１０に記載の装置。

【請求項12】

前記コストモジュールは、
前記ユーザ情報、前記第１の興味のあるポイントの関連情報、および移動影響情報に基づいて、前記候補移動方式に対応する移動コストを算出するために用いられる、請求項９に記載の装置。

【請求項13】

前記推薦モジュールは、
前記移動コストをソーティングした後、指定数の移動コストを選択し、
選択された移動コストに対応する移動方式を前記ユーザに推薦するために用いられる、請求項９に記載の装置。

【請求項14】

前記推薦モジュールは、さらに、
指定数の移動コストを選択する理由を推薦理由として前記ユーザに推薦するために用いられる、請求項１３に記載の装置。

【請求項15】

前記移動コストは、時間コスト、金銭コストまたは難易度コストのうちの少なくとも１つを含む、請求項９～１４のいずれか一項に記載の装置。

【請求項16】

前記ユーザが第２の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、前記第２の興味のあるポイントについて少なくとも１つの移動方式を前記ユーザに推薦し、かつ前記第１の興味のあるポイントについて推薦する移動方式と対照的に表示するための対照モジュールをさらに含む、請求項９に記載の装置。

【請求項17】

電子機器であって、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに通信接続されたメモリとを含み、
前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶されており、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサが請求項１～８のいずれか一項に記載の方法を実行できるように、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される電子機器。

【請求項18】

請求項１～８のいずれか一項に記載の方法をコンピュータに実行させるために用いられるコンピュータ命令が記憶された非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項19】

プロセッサによって実行されると、請求項１～８のいずれか一項に記載の方法を実現するコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本出願は、２０２１年７月２０日に中国国家知識産権局に提出された、出願番号が２０２１１０８１９００４．２で、発明名称が「移動方式の推薦方法、装置、電子機器および記憶媒体」である中国特許出願の優先権を主張する。

【0002】

本開示は、コンピュータ技術分野に関し、特にインテリジェント交通、インテリジェントサーチ、ビッグデータ分析などの分野に関し、具体的に、移動方式の推薦方法、装置、電子機器および記憶媒体に関する。

【背景技術】

【0003】

従来技術において、ユーザは複数のプラットフォームにアクセスするか、または複数のルートを利用して移動コストの関連要素を取得し、続いて自分で算出して比較し、最終的に最適な移動方式を１つ選択する必要がある。全過程は時間も手間もかかり、かつユーザの配慮が足りないため、間違った移動決定を下しやすく、これにより、悪い移動体験を得る。これに対して、関連技術では有効な解決策が存在しない。

【発明の概要】

【0004】

本開示は、移動方式の推薦方法、装置、電子機器および記憶媒体を提供する。
本開示の一態様によれば、
ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、分析して該ユーザの移動タイプを得ることと、
該移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得することと、
該候補移動方式に対応する移動コストを算出することと、
この移動コストに基づいて、このユーザに少なくとも１つの移動方式を推薦することとを含む移動方式の推薦方法を提供する。

【0005】

本開示の別の態様によれば、
ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、分析して該ユーザの移動タイプを得るための分析モジュールと、
該移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得するための候補モジュールと、
該候補移動方式に対応する移動コストを算出するためのコストモジュールと、
該移動コストに基づいて、該ユーザに少なくとも１つの移動方式を推薦するための推薦モジュールとを含む移動方式の推薦装置を提供する。

【0006】

本開示の別の態様によれば、
少なくとも１つのプロセッサと、
該少なくとも１つのプロセッサに通信接続されたメモリとを含み、
該メモリには、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶されており、該命令は、該少なくとも１つのプロセッサが本開示のいずれか１つの実施例における方法を実行できるように、該少なくとも１つのプロセッサによって実行される電子機器を提供する。

【0007】

本開示の別の態様によれば、本開示に記載のいずれか１つの実施例における方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータ命令を記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体を提供する。

【0008】

本開示の別の態様によれば、プロセッサによって実行されると、本開示のいずれか１つの実施例における方法を実現するコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品を提供する。

【0009】

本開示の実施例の技術案における利点または有益な効果は、本開示の技術によれば、ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストに基づいて、移動タイプをインテリジェントに判断することができ、その後、異なる移動タイプに基づいて、関連要素を全面的に收集、分析し、移動コストを正確に算出し、次にユーザフレンドリな比較を行い、最終的に、ユーザが選択可能な移動方式を迅速かつ正確に得て、それをユーザに推薦し、ユーザが移動決定を下すことを支援するために非常に大きな利便性を提供することである。

【0010】

理解すべきこととして、この部分に説明される内容は、本開示の実施例の要点または重要な特徴を識別することを意図しておらず、本開示の保護範囲を限定するためのものではないことである。本開示の他の特徴は、以下の明細書によって理解されやすくなる。

【0011】

上記の概説は単に明細書の目的のためであり、いかなる方式でも限定することを意図していない。上記に説明された例示的な態様、実施形態と特徴に加えて、本出願のさらなる態様、実施形態および特徴は、図面と以下の詳細な説明を参照することによって容易に明らかになる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

図面において、特に断りがない限り、複数の図面にわたって同一の図面符号は、同一または類似する部材または要素を示す。これらの図面は、必ずしも比例に従って描かれているとは限らない。理解すべきこととして、これらの図面は、本出願によって開示されたいくつかの実施形態のみを描かれており、それを本出願の範囲を限定するものと見なされるべきではない。

【図1】本開示の一実施例による移動方式の推薦方法の概略図である。

【図2】本開示の一実施例による興味のあるポイントの周辺の移動に関連する機器の概略図である。

【図3】本開示の別の実施例による移動方式の推薦方法の概略図である。

【図4a】本開示の一実施例による異なる天気における移動推薦インターフェースの概略図である。

【図4b】本開示の一実施例による異なる興味のあるポイントの移動推薦インターフェースの概略図である。

【図5】本開示のまた別の実施例による移動方式の推薦方法の概略図である。

【図6】本開示の一実施例による複数の興味のあるポイントに対する移動推薦インターフェースの概略図である。

【図7】本開示の一実施例による移動推薦方法の階層概略図である。

【図8】本開示の一実施例による移動方式の推薦装置の概略図である。

【図9】本開示の別の実施例による移動方式の推薦装置の概略図である。

【図10】本開示の実施例による移動方式の推薦方法を実現するための電子機器のブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下、図面に合わせて本開示の例示的な実施例を説明して、それに含まれる本開示の実施例における様々な詳細が理解を助けるためので、それらは単なる例示的なものと考えられるべきである。したがって、当業者であれば認識できるように、本開示の範囲および精神から逸脱することなく、ここで説明された実施例に対して様々な変更および修正を行うことができる。同様に、明瞭と簡潔のために、以下の説明では公知の機能および構造についての説明を省略している。

【0014】

本明細書における「および／または」という用語は、関連対象の関連関係を説明するものに過ぎず、三つの関係が存在可能であることを示し、例えば、Ａおよび／またはＢは、Ａが単独で存在し、ＡとＢが同時に存在し、Ｂが単独で存在するという３つの状況を表してもよい。本明細書における「少なくとも１つ」という用語は、複数のうちの任意の１つまたは複数のうちの少なくとも２つの任意の組み合わせを表し、例えば、Ａ、Ｂ、Ｃのうちの少なくとも１つを含むことは、Ａ、ＢおよびＣからなる集合から選択された任意の１つまたは複数の要素を含むことを表してもよい。本明細書における「第１の」、「第２の」という用語は、類似する複数の技術用語を指してそれらを区別することを表し、順序を限定することも、２つのみを限定することも意味しなく、例えば、第１の特徴と第２の特徴とは、２つのタイプ／２つの特徴があることを指し、第１の特徴は１つまたは複数であってもよく、第２の特徴も１つまたは複数であってよい。

【0015】

さらに、本開示をより詳細に説明するために、多数の具体的な詳細が以下の具体的な実施形態に示される。当業者であれば、具体的な詳細なしに、本開示を同様に実施することができることを理解するであろう。いくつかの例では、本開示の趣旨を強調するために、当業者に周知の方法、手段、要素、および回路については詳細に説明しない。

【0016】

ＰＯＩは「Ｐｏｉｎｔ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ」の略で、中国語では「興味のあるポイント」と訳すことができる。地理情報システムにおいて、ＰＯＩは住屋、店舗、バス停などであってもよい。実際の応用シーンにおいて、ユーザはまず自身のニーズに基づいて、ＰＯＩ検索プラットフォームで関連の興味のあるポイントを検索し、次に複数の移動ルートを確定し、続いて、天気、走行規制、公共交通機関の混雑度、近くに駐車場、ガソリンスタンドがあるかどうかなど、移動に影響を与える関連要素を調べ、最後に、上記の様々な要素に基づいて移動決定を下す必要がある。一般的に、上記の行動は異なるページ、ひいては異なるプラットフォームでそれぞれ完了する必要がある。例えば、第１のページでは興味のあるポイントを調べ、第２のページまたは別のウェブサイトでは移動ルートを調べ、第３のページまたは他の複数のウェブサイトでは調べる。ユーザはすべての関連情報を自分で収集した後、これらの情報に基づいて、移動について最終的な決定を下す。決定過程全体は煩雑で時間がかかり、かつ関連情報の収集が不完全であるため、最適な移動決定を下すことができないことがよくある。

【0017】

また、いくつかのウェブサイトは、ユーザの出発地と目的地に基づいて、所要時間に応じてユーザに移動方式を推薦し、ユーザが移動決定を下すことをある程度支援することが、推薦過程で考慮される要素が簡単すぎるため、無効な推薦を生じ、例えば、非車主ユーザに、運転という機能の交通手段を優先的に推薦する可能性があり、それに、駐車などの要素の、運転という交通手段への移動コストを考慮しておらず、また、推薦された手段が自分に合っているかどうかをユーザに容易に理解させる明確な推薦理由も提供していない。

【0018】

本開示の実施例によれば，移動推薦方法を提供し、図１に示すように、該方法は、以下のステップＳ１０１～Ｓ１０４を含んでもよい。
ステップＳ１０１では、ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、ユーザの移動タイプを分析して得る。

【0019】

一例において、ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストは、ユーザがいずれか１つのＰＯＩに関連するプラットフォームである興味のあるポイントを調べる具体的な行為、例えばある四川料理レストランを調べることであってもよい。該調べリクエストを受信し、次に該第１の興味のあるポイントの具体的な情報を利用して、ユーザの関連情報に合わせて、ユーザの具体的な移動タイプを判断することによって、さらにユーザが実際に取得したい情報を明確にし、例えば、ユーザが調べた第１の興味のあるポイントは遠隔地にある駅である場合、ユーザが出発ニーズを有すると判断し、即ちユーザが実際に取得したいのはこの駅から出発の移動方式であり、ユーザが調べた第１の興味のあるポイントはローカルにある四川料理レストランである場合、ユーザは到着ニーズを有すると判断し、即ちユーザが実際に取得したいのはこの駅に到着の移動方式であり、またはユーザが調べた第１の興味のあるポイントは遠隔地にある四川料理レストランである場合、ユーザは到着ニーズと出発ニーズが同時に存在する可能性があると判断する。

【0020】

ステップＳ１０２では、該移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得し、
一例において、ユーザ情報は以下の少なくとも１つを含むがこれに限定されない。（１）ユーザがマイカーを所有しているかどうか、マイカーのタイプ、車両の所在地、新エネルギー自動車かガソリン自動車かなどである車の所有者情報であり、ユーザがオートバイ、自転車などの非自動車を所有しているかどうかに関連する情報を知ることもできる。（２）ユーザは一般的にどのような方式で移動することを好むかという移動嗜好情報であり、該嗜好情報は、例えば、ユーザはマイカーを所有しているがウイークデーに公共交通機関で移動することを好み、あるいはユーザが夕食に出かけると酒を飲むことが多く、マイカーを所有しているが、オンライン配車を利用して移動することを好むなど、異なる時間や異なるシーンでの移動嗜好であってもよい。（３）具体的には、ユーザの常住都市、自宅の住所、会社の住所などのユーザ常住地情報であってもよい。指摘すべきこととして、上記の車の所有者情報は、ユーザにより自主的に設定されてよく、ユーザの履歴データをマイニングし分析することによって、その中から取得することもできる。

【0021】

移動タイプとユーザの具体的な情報に合わせて、候補移動方式を取得し、該候補移動方式は、ユーザが選択可能な、または習慣的に選択する移動方式であり例えば、ユーザは近くにある四川料理レストランに行きたいが、ユーザが車を所有しておらず、ユーザがバスで移動する習慣がある場合、候補移動方式はバス、自転車などを含んでよく、マイカーで移動することを候補移動方式とせず、例えば、ユーザは非常住都市にあるレストランに行きたいが、ユーザが車を所有していても、マイカーで移動することを候補移動方式としない。指摘すべきこととして、候補移動方式は可能な限り完全に選択し、実現可能な移動方式を漏らしてはならない。

【0022】

ステップＳ１０３では、該候補移動方式に対応する移動コストを算出し、
一例において、ユーザ情報、興味のあるポイントの関連情報、および移動影響情報に基づいて、該候補移動方式に対応する移動コストを算出することができる。具体的には、ステップＳ１０２で説明したように、ユーザ情報は車の所有者情報、移動嗜好情報または常住地情報を含んでもよく、興味のあるポイントの関連情報は、主に興味のあるポイント自体または近くの移動に関連するハードウェア装置の条件であり、具体的には、興味のあるポイントの周辺の移動に関連する機器情報および興味のあるポイントの近くの交通施設情報を含んでもよい。図２に示すように、興味のあるポイントの周辺の移動に関連する機器情報は以下の少なくとも１つを含むが、これに限定されない。（１）駐車場情報であって、主に、駐車場の位置、課金情報、グループユーザの駐車嗜好などであり、例えば、ある興味のあるポイントの周辺にＡ、Ｂの２つの駐車場があり、ユーザに歴史的にこの２つの駐車場の駐車嗜好を提供し、例えばユーザの６０％が駐車場Ａに駐車し、ユーザの３５％が駐車場Ｂに駐車することにする。空き駐車スペースの情報を提供することもできる。（２）ガソリンスタンド情報であって、主に、ガソリンスタンドの位置、ガソリン番号、ガソリン価格などの情報、現在のキューイング情報などを含む。（３）充電スタンド情報であって、主に、高速充電、低速充電、空き充電スタンドなどの情報を含む。（４）主に、駐車場の位置などを含む自転車シェアリングの駐車場情報である。前記興味のあるポイントの周辺の移動に関連する機器情報は、ユーザの行動をマイニングすることによって得るか、第３者のウェブサイトから直接得ることができ、ここでは、取得方法やルートを限定しない。

【0023】

図２に示すように、興味のあるポイントの近くの交通施設情報は、主にバス停、地下鉄の駅などの公共交通機関のサイト情報を含み、各サイト情報は、具体的には、（１）具体的には、駅名、所属ルート、現在の興味のあるポイントからの距離などを含む基礎情報と、（２）具体的には、混雑状況、次の列車の到着時刻などを含むリアルタイム情報のうちの少なくとも１つを含む。上記の情報は、ニーズに応じて、地図データを介してオフラインで生成されてもよく、第３者のウェブサイトから取得されてもよいが、ここでは限定しない。

【0024】

移動影響情報は、主に、移動に影響を及ぼす環境条件情報であり、ユーザの移動時間、祝日かどうか、通勤ラッシュアワーかどうかなど、時空間シーン情報とも呼ばれ、例えば、雨や雪の天気などの天気情報も挙げられる。

【0025】

上記例において、ユーザ情報、第１の興味のあるポイントの関連情報、および移動影響情報に合わせて移動コストを算出し、移動コストに影響を与える可能性のある様々な要素を全面的に考慮して、これらの要素に基づいて、コストを比較的正確に算出することができ、実際にパーソナライズ化、インテリジェント化の移動推薦を実現することができる。

【0026】

一例において、該移動コストは、時間コスト、金銭コストまたは難易度コストのうちの少なくとも１つを含んでもよい。移動コストを算出する過程では、次の３つの方式でコスト計算を行うことができる。（１）時間コスト計算（汎用移動コスト算出とも呼ばれる）であって、該計算ステップにおいては、一般的に、ユーザの位置、興味のあるポイントの位置、またはユーザの興味のあるポイント位置と近くの交通設定の位置に基づいて、移動ルートを生成し、移動距離を算出し、交通状況に応じて移動時間を推定する。説明すべきこととして、該ステップにおけるルートは複数であってもよく、それぞれ対応する移動時間を算出し、バスで移動する場合、道路上の走行時間を算出する必要があるだけでなく、車両の混雑状況、車両間の間隔に応じて、待ち時間を推定することができる。（２）金銭コスト計算であって、該計算ステップにおいて、特定の交通方式に対して、該当する金銭コストを算出し、例えば、オンライン配車で移動する場合、オンライン配車の料金を算出する必要があり、マイカーで移動する場合、駐車の料金を算出する必要があり、バスで移動する場合、バスの切符を買う料金を算出する必要がある。（３）難易度コスト計算であって、該計算ステップにおいて、特定の交通方式に対して、特別な移動コストを算出し、例えば、雨や雪の天気で、自転車になるのが非常に不便であり、自転車という移動方式の特別なコストの数値が高く設定されており、難易度が高いことを示す。例えば、レストランの近くに駐車場がない場合、マイカーという移動方式の特別なコストの数値が高く設定されており、難易度が高いことを示す。上記の算出手段に基づいて、候補移動方式に対応する移動コストを算出する。この例において、移動のコストを多方面から考慮して、それぞれ計算することで、コストをより正確に予測することができ、将来のユーザに移動プランを推薦するための優れたデータ基盤を提供することができる。

【0027】

ステップＳ１０４では、該移動コストに基づいて、該ユーザに少なくとも１つの移動方式を推薦する。
一例において、ステップＳ１０３で算出された移動コストに基づいて、ユーザの実際のニーズに応じてそれぞれソーティングして算出し、次にソーティング結果に基づいて、少なくとも１つの移動方式を選択してユーザに推薦する。例えば、ユーザが調べた第１の興味のあるポイントはリモートにある駅であり、それは移動ニーズであり、駅の近くに複数のバス停、地下鉄の駅の情報を取得し、それぞれ時間コスト、金銭コストおよび難易度コストを算出し、次に算出された結果に基づいてソーティングし、金銭コストが少なく、難易度コストが低い少なくとも１つの移動方式を選択することでユーザに推薦する。ユーザの従来の習慣をマイニングすることで、決定を下す際のユーザの具体的なソーティング嗜好を知る場合、ユーザの具体的な嗜好に基づいてソーティングし、例えば、ユーザが時間だけに注目している場合、時間コストのソーティング結果の影響力を重み付け、即ち主に時間コストのソーティング結果に基づいて推薦する。

【0028】

上記実施例を採用して、ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストに基づいて移動タイプをインテリジェントに判断することができ、その後、異なる移動タイプに基づいて、関連要素を全面的に收集、分析し、移動コストを正確に算出し、次にユーザフレンドリな比較を行い、最終的に、ユーザが選択可能な移動方式を迅速かつ正確に得て、それをユーザに推薦し、ユーザが移動決定を下すことを支援するために非常に大きな利便性を提供する。

【0029】

本開示の実施例によれば、別の移動方式の推薦方法を提供し、この方法におけるステップＳ１０１は、具体的に、
ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、該第１の興味のあるポイントの位置とタイプを確定することと、
該興味のあるポイントの位置と該ユーザの位置を分析し、該第１の興味のあるポイントのタイプに合わせて、該ユーザの移動タイプが出発か、または到着であると確定することを含む。

【0030】

一例において、第１の興味のあるポイントの位置は第１の興味のあるポイントの位置座標を含んでよく、タイプは、主に駅または非駅である。ユーザの位置には、ユーザの現在の位置が含まれる。ユーザの現在の位置と第１の興味のあるポイントの位置が予め設定される範囲内（例えば同一の都市や同一のエリアにある）にある場合、ユーザの移動タイプは到着ニーズであると確定され、即ち現在の位置から第１の興味のあるポイントに行く必要があり、ユーザの現在の位置と第１の興味のあるポイントの位置が予め設定される範囲を超えており、かつ第１の興味のあるポイントのタイプが駅である場合、ユーザの移動タイプは出発ニーズであると確定され、即ち第１の興味のあるポイントから出発する必要があり、ユーザの現在の位置と第１の興味のあるポイントの位置は予め設定される範囲を超えており、かつ第１の興味のあるポイントのタイプが非駅である場合、ユーザの移動タイプには、出発ニーズと到着ニーズの両方が含まれると確定する。この例を採用して、ユーザが興味のあるポイントを調べる挙動を利用し、ユーザの実際の移動ニーズを予測することができ、これによって、ユーザにより正確な移動方式の推薦を提供し、ユーザの体験を向上させることができる。

【0031】

さらに、該移動タイプが出発である場合、ユーザの移動習慣に合致する、該第１の興味のあるポイントから出発する少なくとも１つの候補移動方式を取得し、
該移動タイプが到着である場合、ユーザの移動習慣に合致する、該第１の興味のあるポイントに到着する少なくとも１つの候補移動方式を取得する。

【0032】

一例において、移動タイプが出発である場合、ユーザ情報に合わせて、ユーザの移動習慣に合致する、該第１の興味のあるポイントから出発の少なくとも１つの候補移動方式を得て、移動タイプが到着である場合、ユーザ情報に合わせて、ユーザの移動習慣に合致する、第１の興味のあるポイントに到着する少なくとも１つの候補移動方式を得る。ここでは、「ユーザの移動習慣に合致する移動方式」とは、具体的には、ユーザが一般的に使用するかまたは採用できる交通方式を指し、例えば、ユーザはマイカーを所有しており、その習慣的な移動方式にはマイカーが含まれ、ユーザが過去にバスをよく利用して移動していた場合、その習慣的な移動方式にはバスが含まれる。この習慣的なはユーザ情報をマイニングすることによって取得することができ、具体的な方式は、ステップＳ１０２における説明を参照してもよく、ここでは詳細な説明を省略する。この例を採用して、それぞれ出発、到着の２つの移動タイプに対して、ユーザ情報に合わせて候補の移動方式を全面的に取得することで、将来的に移動を正確に推薦するための優れたデータ基盤を構築できる。

【0033】

本開示の実施例によれば、別の移動方式の推薦方法を提供し、図３に示すように、該方法におけるステップＳ１０４は、具体的には、以下のステップＳ３０１～Ｓ３０３を含んでもよい。

【0034】

ステップＳ３０１では、該移動コストをソーティングした後、指定数の移動コストを選択し、
ステップＳ３０２では、選択された移動コストに対応する移動方式をこのユーザに推薦する。

【0035】

一例において、ステップＳ１０３で算出された複数のタイプのコストに基づいて、複数の候補移動方式間の比較を実行し、次にソーティングする。具体的なソーティングのルールは、例えば、速いものから遅いものへの時間コストによるソーティングしたり、安いものから高いものへの金銭コストによるソーティングしたり、または簡単なプロセスから難しいプロセスへの難易度コストによるソーティングしたりするなどのデフォルトされたルールに基づくことができ、または、予め設定されたルールに基づいて総合的にソーティングし、例えば、ユーザが時間をより重視する場合、時間コストによるソーティングの重みが大きくなり、ユーザが費用をより重視する場合、金銭コストによるソーティングの重みが大きくなる。全体をソーティングした後、指定数の移動コストを選択し、例えば、コスト値が最も低い１つの移動コスト、または最も低い３つ移動コストを選択した後、ユーザに対応する移動方式を推薦する。この例を採用して、算出された複数のコストをユーザの実際のニーズに合わせて柔軟にソーティングすることができ、ユーザのニーズにより近くなり、真にインテリジェント化推薦を実現ことができる。

【0036】

上記のステップＳ３０２の後には、
指定数の移動コストを選択する理由を推薦理由として該ユーザに推薦するステップＳ３０３が含まれてもよい。

【0037】

ステップＳ３０２で説明したように、指定数の移動コストを選択する際には、例えば、費用が最も少なく、時間が最も節約され、または雨や雪の天気で、ライディングに適していないなど、一定の予め設定されたルールや理由に基づいて選択し、この予め設定されたルールや理由を移動方式とともにユーザに推薦し、図４ａに示すように、マイカーを所有しないユーザに対して、ライディングは便利で速いため、晴れた日に最優先の推薦方式であり、雨の日に推薦方式はシェアリングカー（オンライン配車）であり、外は雨が降っているので、ライディングには適してなく、車を所有しているユーザへの推薦は図４ｂに示すように、ＰＯＩ１について、駐車しやすいので、マイカーで行くことを推奨し、ＰＯＩ２について、目的地で駐車しにくいことを検出したので、同じ時間がかかる場合には、ユーザにシェアリングカーで行くことを推奨しており、この例では明確な推薦理由が示されており、ユーザは推薦される方式が本当に自分に適しているかどうかをより直感的に判断することができる。

【0038】

本開示の実施例によれば、また別の移動方式の推薦方法を提供し、図５に示すように、該方法は、具体的には、
ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、分析してユーザの移動タイプを得るステップＳ５０１と、
該移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得するステップＳ５０２と、
該候補移動方式に対応する移動コストを算出するステップＳ５０３と、
該移動コストに基づいて、該ユーザに少なくとも１つの移動方式を推薦するステップＳ５０４と、
該ユーザが第２の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、該第２の興味のあるポイントについて少なくとも１つの移動方式を該ユーザに推薦し、かつ該第１の興味のあるポイントについて推薦する移動方式と対照的に表示するステップＳ５０５とを含む。

【0039】

ここでは、上記のステップＳ５０１～Ｓ５０４はステップＳ１０１～Ｓ１０４と同等であるため、ここでは拡張の説明を省略する。
ステップＳ５０５について、一例において、ユーザは複数の興味のあるポイントを連続的に調べる可能性があり、例えば、ユーザが四川料理を食べに行きたい場合、複数の四川料理レストランを調べる可能性がある。ユーザが調べた各興味のあるポイントに基づいて、いずれもステップＳ１０１～Ｓ１０４における方法で少なくとも１つの推薦される移動方式を得て、次に同一のページで比較的に表示され、具体的には、図６に示すように、ユーザがレストランＡとレストランＢの２つの興味のあるポイントを調べる場合、ユーザが車の所有者で、かつ車両がローカルにある場合、即ち車両とユーザが調べた興味のあるポイントは同一のエリアにある場合には、それぞれレストランＡとレストランＢへの少なくとも１つの移動方式を推薦し、そして該当する推薦理由を示し、また、ユーザが車の所有者であるが、車両がローカルにない場合、この状況に基づいてそれぞれレストランＡとレストランＢへの少なくとも１つの移動方式も推薦し、該当する推薦理由を示し、ユーザが横方向に比較した後、最終的な移動方式を自分で決定する。この例を採用して、ユーザは複数の候補目的地間で横方向に比較し、移動コストに基づいて最終的な目的地を選択し、最適な移動体験を取得することができる。

【0040】

本開示の実施例によれば、図７に示すように、本開示における解決策は技術的実現において主にサービス層とデータ層に分けられ、データ層に含まれるデータは、例えばステップＳ１０２で紹介したように、車の所有者情報、移動嗜好情報とユーザ常住地情報を含むユーザ情報と、興味のあるポイントに関連する情報と、移動影響情報とを有し、興味のあるポイントに関連する情報は、ステップＳ１０３で紹介したように、興味のあるポイントの周辺の移動に関連する機器情報および興味のあるポイント近くの交通施設情報を含み、移動影響情報は、いくつかの時空間シーン情報を含み、主に、例えばユーザの現在の場所、時間、天気情報などこの開示解決策における時間、場所に関するすべての情報を含む。

【0041】

サービス層によって実行される動作はニーズ認識、移動コスト算出、およびソーティング推薦を含み、ここでは、ニーズ認識はデータ層における関連データに基づいてユーザの移動に対する具体的なニーズの認識を実現し、例えば、移動タイプを判断し、移動コスト算出は、データ層における関連データおよびニーズ認識の結果に基づいて、複数の移動方式のコスト算出を実現し、ソーティング推薦は、移動コスト算出の結果に基づいて、コストのソーティングおよびそれに対応する移動方式の推薦を実現する。

【0042】

一例において、本開示における推薦方法は大量のデータを取得または生成することができ、算出過程全体では、これらのデータを頻繁にアクセスし、上記の実施例をより効率的かつ低コストで実現するためには、工程の実現でマルチレベルキャッシュメカニズムを構築する必要があり、下記の表１に示すとおりである。キャッシュはアプリ内キャッシュとアプリ外キャッシュを含み、ここでは、アプリ内キャッシュはこのアプリケーションプログラムに関連するデータのキャッシュのみを格納し、アプリ外キャッシュは他のアプリケーションプログラムのキャッシュも格納し、比較すると、アプリ内キャッシュからのデータの取得または格納は、アプリ外キャッシュの場合より速く、アプリ内キャッシュは２つのレベルに分けられ、１つはアプリ内の正確なキャッシュであり、キャッシュ内容はユーザ、現在の時刻、現在の場所と現在のＰＯＩを含み、ここでは、現在の時刻は秒単位まで正確化され、現在の場所は具体的な座標まで正確化され、別のレベルは、アプリ内ファジィキャッシュであり、キャッシュ内容は現在の時刻、現在の位置と現在のＰＯＩを含み、ここでは、アプリ内ファジィキャッシュの現在の時刻は１時間単位まで正確化され、現在の位置は、例えば、現在の位置が位置する街であり、または現在の位置の座標を中心とし、半径がある所定の数値とする円形領域など、現在の場所を含む所定の領域であり、正確なキャッシュの有効期限はファジィキャッシュの有効期限よりも短くなり、即ち正確なキャッシュが先に期限切れになり、次にファジィキャッシュが期限切れになる。有効期限が切れると、データはキャッシュから解放される。

【0043】

アプリ外キャッシュには、同様に、正確なキャッシュとファジィキャッシュも含まれ、具体的なキャッシュ内容とアプリ内キャッシュは類似するため、ここでは詳細な説明を省略する。アプリ外キャッシュの有効期限はアプリ内キャッシュの有効期限よりも短くなり、即ちアプリ外キャッシュが先に期限切れになり、次にアプリ内キャッシュが期限切れになる。このように分級してキャッシュに格納することで、一般的に使用されるデータの迅速な呼び出しを容易にすることができ、異なる有効期限および異なるデータ精度の分級キャッシュは、複数回の実際の応用における経験に基づいて設定するものであり、このようにして、キャッシュをタイムリーに解放することができるだけでなく、十分な記憶空間ことも保証することができ、コストを抑えるだけでなく、異なるレベルのデータに対するニーズを満たすこともできる。

【0044】

【表1】

【0045】

図８に示すように、本開示は、上記のいずれか１つの移動方式の推薦方法を実現するための移動方式の推薦装置に関し、該装置は、
ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、分析して該ユーザの移動タイプを得るための分析モジュール８０１と、
該移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得するための候補モジュール８０２と、
該候補移動方式に対応する移動コストを算出するためのコストモジュール８０３と、
該移動コストに基づいて、該ユーザに少なくとも１つの移動方式を推薦するための推薦モジュール８０４とを含んでもよい。

【0046】

一例において、該分析モジュールは、
ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、該第１の興味のあるポイントの位置とタイプを確定し、
該第１の興味のあるポイントの位置と該ユーザの位置を分析し、該第１の興味のあるポイントのタイプに合わせて、該ユーザの移動タイプが出発か、または到着であると確定するために用いられる。

【0047】

一例において、該候補モジュールは、
該移動タイプが出発である場合、ユーザの移動習慣に合致する、該第１の興味のあるポイントから出発する少なくとも１つの候補移動方式を取得し、
該移動タイプが到着である場合、ユーザの移動習慣に合致する、該第１の興味のあるポイントに到着する少なくとも１つの候補移動方式を取得するために用いられる。

【0048】

一例において、該コストモジュールは、
該ユーザ情報、該第１の興味のあるポイントの関連情報、および移動影響情報に基づいて、該候補移動方式に対応する移動コストを算出するために用いられる。

【0049】

一例において、該推薦モジュールは、
該移動コストをソーティングした後、指定数の移動コストを選択し、
選択された移動コストに対応する移動方式を該ユーザに推薦するために用いられる。

【0050】

一例において、該推薦モジュールは、さらに、
指定数の移動コストを選択する理由を推薦理由として該ユーザに推薦するために用いられる。

【0051】

上記の例では、該移動コストは、時間コスト、金銭コストまたは難易度コストのうちの少なくとも１つを含む。
図９に示すように、本開示は、上記のいずれか１つの移動方式の推薦方法を実現するための移動方式の推薦装置に関し、該装置は、
ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、該ユーザの移動タイプを分析して得るための分析モジュール９０１と、
該移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得する候補モジュール９０２と、
該候補移動方式に対応する移動コストを算出するためのコストモジュール９０３と、
該移動コストに基づいて、該ユーザに少なくとも１つの移動方式を推薦するための推薦モジュール９０４と、
該ユーザが第２の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、該第２の興味のあるポイントについて少なくとも１つの移動方式を該ユーザに推薦し、かつこの第１の興味のあるポイントについて推薦する移動方式と対照的に表示するための対照モジュール９０５とを含んでもよい。

【0052】

本開示の実施例の各装置における各ユニットの機能は、上記の方法における対応説明を参照することができ、ここでは詳細な説明を省略する。
本開示の技術案において、関連するユーザ個人情報の取得、記憶と応用などは、すべて関連法律法規の規定に合致し、かつ公順良俗に違反しない。

【0053】

本開示の実施例によれば、本開示は、電子機器、可読記憶媒体およびコンピュータプログラム製品をさらに提供する。
図１０では、本開示の実施例を実現するために使用できる例示的な電子機器１０００の概略ブロック図が示されている。電子機器は、例えば、ラップトップ型コンピュータ、デスクトップ型コンピュータ、ワークステーション、パーソナルディジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、大型コンピュータ、および他の適切なコンピュータのような各種の形式のデジタルコンピュータを示すことを目的とする。電子機器は更に、様々な形態の移動装置、例えば、個人デジタル処理、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイスとその他の類似する算出装置を表すことができる。本明細書に示される部品、これらの接続関係およびこれらの機能は例示的なものに過ぎず、本明細書に説明したおよび／または請求した本開示の実現を制限することを意図するものではない。

【0054】

図１０に示すように、電子機器１０００は、計算ユニット１０１０を含み、それはリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）１０２０に記憶されるコンピュータプログラムまた記憶ユニット１０８０からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１０３０にロードされるコンピュータプログラムによって、種々の適当な操作と処理を実行することができる。ＲＡＭ １０３０において、機器１０００を操作するために必要とされる様々なプログラムとデータを記憶してもよい。計算ユニット１０１０、ＲＯＭ １０２０およびＲＡＭ １０３０はバス１０４０によって互いに接続される。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース１０５０もバス１０４０に接続される。

【0055】

電子機器１０００における複数の部品はＩ／Ｏインターフェース１０５０に接続され、例えばキーボード、マウスなどの入力ユニット１０６０と、例えば各種のタイプのディスプレイ、スピーカーなどの出力ユニット１０７０と、例えば磁気ディスク、光ディスクなどの記憶ユニット１０８０と、例えばネットワークカード、モデム、無線通信送受信機などの通信ユニット１０９０とを含む。通信ユニット１０９０は、電子機器１０００が例えばインターネットなどのコンピュータネットワークおよび／または様々な電気通信ネットワークを介して他の機器と情報／データを交換することを可能にする。

【0056】

計算ユニット１０１０は処理およびコンピューティング能力を有する様々な汎用および／または専用の処理コンポーネントであってもよい。計算ユニット１０１０の例には、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、様々な専用人工知能（ＡＩ）算出チップ、様々な機械学習モデルアルゴリズムを実行する計算ユニット、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、およびいずれかの適当なプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラなどが含まれるがこれらに限定されないことである。計算ユニット１０１０は上記内容で説明した各方法と処理、例えば移動方式の推薦方法を実行する。例えば、いくつかの実施例において、移動方式の推薦方法はコンピュータソフトウェアプログラムとして実現してよく、機械可読媒体、例えば、記憶ユニット１０８０に有形に含まれる。いくつかの実施例において、コンピュータプログラムの部分または全てはＲＯＭ １０２０および／または通信ユニット１０９０を経由して電子機器１０００にロードおよび／またはインストールされてよい。コンピュータプログラムがＲＡＭ １０３０にロードされて計算ユニット１０１０によって実行される時、上記内容で説明した移動方式の推薦方法の１つまたは複数のステップを実行することができる。候補的に、別の実施例において、計算ユニット１０１０は他のいかなる適切な方式で（例えば、ファームウェアにより）移動方式の推薦方法を実行するように構成されてよい。

【0057】

本明細書に以上に説明されたシステムおよび技術の各種の実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準製品（ＡＳＳＰ）、システムオンチップ（ＳＯＣ）、コンプレックスプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、および／またはそれらの組み合わせにおいて実現されてもよい。これらの様々な実施形態は、１つまたは複数のコンピュータプログラムに実施され、この１つまたは複数のコンピュータプログラムは少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステムで実行しおよび／または解釈してもよく、このプログラマブルプロセッサは専用または汎用プログラマブルプロセッサであってもよく、記憶システム、少なくとも１つの入力装置、少なくとも１つの出力装置からデータと命令を受信し、データと命令をこの記憶システム、この少なくとも１つの入力装置、この少なくとも１つの出力装置に送信してよいこと、を含んでもよい。

【0058】

本開示の方法を実施するためプログラムコードは１つまたは複数のプログラミング言語のいかなる組み合わせで書かれてよい。これらのプログラムコードを汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサまたはコントローラに提供してよく、よってプログラムコードはプロセッサまたはコントローラにより実行される時にフローチャートおよび／またはブロック図に規定の機能／操作を実施する。プログラムコードは完全に機械で実行してよく、部分的に機械で実行してよく、独立ソフトウェアパッケージとして部分的に機械で実行し、かつ部分的に遠隔機械で実行してよく、または完全に遠隔機械またはサーバで実行してよい。

【0059】

本開示の文脈において、機械可読媒体は有形の媒体であってもよく、命令実行システム、装置またはデバイスに使用されるまたは命令実行システム、装置またはデバイスに結合されて使用されるプログラムを具備または記憶してよい。機械可読媒体は機械可読信号媒体または機械可読記憶媒体であってもよい。機械可読媒体は、電子的、磁気的、光学的、電磁的、赤外線的、または半導体システム、装置またはデバイス、または上記内容のいかなる適切な組み合わせを含んでもよいが、これらに限定されない。機械可読記憶媒体のより具体的な例は、１つまたは複数のリード線による電気接続、ポータブルコンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、光ファイバー、ポータブルコンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、光記憶機器、磁気記憶機器、または上記の内容のいかなる適切な組み合わせを含む。

【0060】

ユーザとのインタラクティブを提供するために、コンピュータにはここで説明したシステムと技術を実施してよく、このコンピュータは、ユーザに情報を表示するための表示装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）またはＬＣＤ（液晶ディスプレイ）監視モニタ）、およびキーボードとポインティング装置（例えば、マウスやトラックボール）を備え、ユーザはこのキーボードとこのポインティング装置を介して入力をコンピュータに提供してよい。その他の種類の装置は更に、ユーザとのインタラクティブを提供するためのものであってもよい。例えば、ユーザに提供するフィードバックはいかなる形態の感覚フィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または触覚フィードバック）であってもよく、いかなる形態（音入力、音声入力、または触覚入力を含む）でユーザからの入力を受信してよい。

【0061】

ここで説明したシステムや技術は、バックステージ部材を含む計算システム（例えば、データサーバとして）や、ミドルウェア部材を含む計算システム（例えば、アプリケーションサーバ）や、フロントエンド部材を含む計算システム（例えば、グラフィカルユーザインターフェースやウェブブラウザを有するユーザコンピュータ、ユーザが、そのグラフィカルユーザインターフェースやウェブブラウザを通じて、ここで説明したシステムおよび技術の実施形態とのインタラクティブを実現できる）、あるいは、それらのバックステージ部材、ミドルウェア部材、あるいはフロントエンド部材の任意の組み合わせを含む計算システムには実施されてもよい。システムの部材は、いずれかの形式や媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）により相互に接続されてもよい。通信ネットワークの一例は、ローカルネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）とインターネットを含む。

【0062】

コンピュータシステムは、クライアントとサーバを含んでもよい。クライアントとサーバは、一般的に相互に遠く離れ、通常、通信ネットワークを介してインタラクティブを行う。互にクライアント－サーバという関係を有するコンピュータプログラムを対応するコンピュータで運転することによってクライアントとサーバの関係を生成する。サーバは、クラウドサーバであってもよく、分散型システムのサーバでも、またはブロックチェーンと組み合わせたサーバであってもよい。

【0063】

理解すべきこととして、以上に示した様々な形態のフローを用いて、ステップを改めて順位付け、増加または削除することができる。例えば、本開示に記載された各ステップは、並行に実行されてもよいし、順次に実行されてもよいし、異なる順次で実行されてもよく、本開示に開示された技術案で要望される結果を実現できる限り、本明細書はここで限定しない。

【0064】

上記した具体的な実施形態は、本開示の保護範囲に対する限定を構成するものではない。当業者であれば、設計要求および他の要素に応じて、各種の修正、組み合わせ、サブ組み合わせおよび候補を行うことができると理解すべきである。本開示の趣旨および原則内になされた任意の修正、同等置換および改良などは、いずれも本開示の保護範囲に含まれるべきである。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4a】

【図4b】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【手続補正書】

【提出日】2022-10-26

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

移動方式の推薦方法であって、
ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、分析して前記ユーザの移動タイプを得ることと、
前記移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得することと、
前記候補移動方式に対応する移動コストを算出することと、
前記移動コストに基づいて、前記ユーザに少なくとも１つの移動方式を推薦することとを含む、移動方式の推薦方法。

【請求項2】

前記の、ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、分析して前記ユーザの移動タイプを得ることは、
ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、前記第１の興味のあるポイントの位置とタイプを確定することと、
前記第１の興味のあるポイントの位置と前記ユーザの位置を分析し、前記第１の興味のあるポイントのタイプに合わせて、前記ユーザの移動タイプが出発か、または到着であると確定することとを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記の、前記移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得することは、
前記移動タイプが出発である場合、ユーザの移動習慣に合致する、前記第１の興味のあるポイントから出発する少なくとも１つの候補移動方式を取得することと、
前記移動タイプが到着である場合、ユーザの移動習慣に合致する、前記第１の興味のあるポイントに到着する少なくとも１つの候補移動方式を取得することとを含む、請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記の、前記候補移動方式に対応する移動コストを算出することは、
前記ユーザ情報、前記第１の興味のあるポイントの関連情報、および移動影響情報に基づいて、前記候補移動方式に対応する移動コストを算出することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記の、前記移動コストに基づいて、前記ユーザに少なくとも１つの移動方式を推薦することは、
前記移動コストをソーティングした後、指定数の移動コストを選択することと、
選択された移動コストに対応する移動方式を前記ユーザに推薦することとを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項6】

指定数の移動コストを選択する理由を推薦理由として前記ユーザに提供することをさらに含む、請求項５に記載の方法。

【請求項7】

前記移動コストは、時間コスト、金銭コストまたは難易度コストのうちの少なくとも１つを含む、請求項１～６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項8】

前記ユーザが第２の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、前記第２の興味のあるポイントについて、少なくとも１つの移動方式を前記ユーザに推薦し、かつ前記第１の興味のあるポイントについて推薦する移動方式と対照的に表示することをさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項9】

移動方式の推薦装置であって、
ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、分析して前記ユーザの移動タイプを得るための分析モジュールと、
前記移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得するための候補モジュールと、
前記候補移動方式に対応する移動コストを算出するためのコストモジュールと、
前記移動コストに基づいて、前記ユーザに少なくとも１つの移動方式を推薦するための推薦モジュールとを含む、移動方式の推薦装置。

【請求項10】

前記分析モジュールは、
ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、前記第１の興味のあるポイントの位置とタイプを確定し、
前記第１の興味のあるポイントの位置と前記ユーザの位置を分析し、前記第１の興味のあるポイントのタイプに合わせて、前記ユーザの移動タイプが出発か、または到着であると確定するために用いられる、請求項９に記載の装置。

【請求項11】

前記候補モジュールは、
前記移動タイプが出発である場合、ユーザの移動習慣に合致する、前記第１の興味のあるポイントから出発する少なくとも１つの候補移動方式を取得し、
前記移動タイプが到着である場合、ユーザの移動習慣に合致する、前記第１の興味のあるポイントに到着する少なくとも１つの候補移動方式を取得するために用いられる、請求項１０に記載の装置。

【請求項12】

前記コストモジュールは、
前記ユーザ情報、前記第１の興味のあるポイントの関連情報、および移動影響情報に基づいて、前記候補移動方式に対応する移動コストを算出するために用いられる、請求項９に記載の装置。

【請求項13】

前記推薦モジュールは、
前記移動コストをソーティングした後、指定数の移動コストを選択し、
選択された移動コストに対応する移動方式を前記ユーザに推薦するために用いられる、請求項９に記載の装置。

【請求項14】

前記推薦モジュールは、さらに、
指定数の移動コストを選択する理由を推薦理由として前記ユーザに提供するために用いられる、請求項１３に記載の装置。

【請求項15】

前記移動コストは、時間コスト、金銭コストまたは難易度コストのうちの少なくとも１つを含む、請求項９～１４のいずれか一項に記載の装置。

【請求項16】

前記ユーザが第２の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、前記第２の興味のあるポイントについて少なくとも１つの移動方式を前記ユーザに推薦し、かつ前記第１の興味のあるポイントについて推薦する移動方式と対照的に表示するための対照モジュールをさらに含む、請求項９に記載の装置。

【請求項17】

電子機器であって、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに通信接続されたメモリとを含み、
前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶されており、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサが請求項１～８のいずれか一項に記載の方法を実行できるように、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される電子機器。

【請求項18】

請求項１～８のいずれか一項に記載の方法をコンピュータに実行させるために用いられるコンピュータ命令が記憶された非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項19】

プロセッサによって実行されると、請求項１～８のいずれか一項に記載の方法を実現するコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品。

【手続補正2】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本出願は、２０２１年７月２０日に中国国家知識産権局に提出された、出願番号が２０２１１０８１９００４．２で、発明名称が「移動方式の推薦方法、装置、電子機器および記憶媒体」である中国特許出願の優先権を主張する。

【0002】

本開示は、コンピュータ技術分野に関し、特にインテリジェント交通、インテリジェントサーチ、ビッグデータ分析などの分野に関し、具体的に、移動方式の推薦方法、装置、電子機器および記憶媒体に関する。

【背景技術】

【0003】

従来技術において、ユーザは複数のプラットフォームにアクセスするか、または複数のルートを利用して移動コストの関連要素を取得し、続いて自分で算出して比較し、最終的に最適な移動方式を１つ選択する必要がある。全過程は時間も手間もかかり、かつユーザの配慮が足りないため、間違った移動決定を下しやすく、これにより、悪い移動体験を得る。これに対して、関連技術では有効な解決策が存在しない。

【発明の概要】

【0004】

本開示は、移動方式の推薦方法、装置、電子機器および記憶媒体を提供する。
本開示の一態様によれば、
ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、分析して該ユーザの移動タイプを得ることと、
該移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得することと、
該候補移動方式に対応する移動コストを算出することと、
この移動コストに基づいて、このユーザに少なくとも１つの移動方式を推薦することとを含む移動方式の推薦方法を提供する。

【0005】

本開示の別の態様によれば、
ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、分析して該ユーザの移動タイプを得るための分析モジュールと、
該移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得するための候補モジュールと、
該候補移動方式に対応する移動コストを算出するためのコストモジュールと、
該移動コストに基づいて、該ユーザに少なくとも１つの移動方式を推薦するための推薦モジュールとを含む移動方式の推薦装置を提供する。

【0006】

本開示の別の態様によれば、
少なくとも１つのプロセッサと、
該少なくとも１つのプロセッサに通信接続されたメモリとを含み、
該メモリには、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶されており、該命令は、該少なくとも１つのプロセッサが本開示のいずれか１つの実施例における方法を実行できるように、該少なくとも１つのプロセッサによって実行される電子機器を提供する。

【0007】

本開示の別の態様によれば、本開示に記載のいずれか１つの実施例における方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータ命令を記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体を提供する。

【0008】

本開示の別の態様によれば、プロセッサによって実行されると、本開示のいずれか１つの実施例における方法を実現するコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品を提供する。

【0009】

本開示の実施例の技術案における利点または有益な効果は、本開示の技術によれば、ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストに基づいて、移動タイプをインテリジェントに判断することができ、その後、異なる移動タイプに基づいて、関連要素を全面的に收集、分析し、移動コストを正確に算出し、次にユーザフレンドリな比較を行い、最終的に、ユーザが選択可能な移動方式を迅速かつ正確に得て、それをユーザに推薦し、ユーザが移動決定を下すことを支援するために非常に大きな利便性を提供することである。

【0010】

理解すべきこととして、この部分に説明される内容は、本開示の実施例の要点または重要な特徴を識別することを意図しておらず、本開示の保護範囲を限定するためのものではないことである。本開示の他の特徴は、以下の明細書によって理解されやすくなる。

【0011】

上記の概説は単に明細書の目的のためであり、いかなる方式でも限定することを意図していない。上記に説明された例示的な態様、実施形態と特徴に加えて、本出願のさらなる態様、実施形態および特徴は、図面と以下の詳細な説明を参照することによって容易に明らかになる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

図面において、特に断りがない限り、複数の図面にわたって同一の図面符号は、同一または類似する部材または要素を示す。これらの図面は、必ずしも比例に従って描かれているとは限らない。理解すべきこととして、これらの図面は、本出願によって開示されたいくつかの実施形態のみを描かれており、それを本出願の範囲を限定するものと見なされるべきではない。

【図1】本開示の一実施例による移動方式の推薦方法の概略図である。

【図2】本開示の一実施例による興味のあるポイントの周辺の移動に関連する機器の概略図である。

【図3】本開示の別の実施例による移動方式の推薦方法の概略図である。

【図4a】本開示の一実施例による異なる天気における移動推薦インターフェースの概略図である。

【図4b】本開示の一実施例による異なる興味のあるポイントの移動推薦インターフェースの概略図である。

【図5】本開示のまた別の実施例による移動方式の推薦方法の概略図である。

【図6】本開示の一実施例による複数の興味のあるポイントに対する移動推薦インターフェースの概略図である。

【図7】本開示の一実施例による移動方式の推薦方法の階層概略図である。

【図8】本開示の一実施例による移動方式の推薦装置の概略図である。

【図9】本開示の別の実施例による移動方式の推薦装置の概略図である。

【図10】本開示の実施例による移動方式の推薦方法を実現するための電子機器のブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下、図面に合わせて本開示の例示的な実施例を説明して、それに含まれる本開示の実施例における様々な詳細が理解を助けるためので、それらは単なる例示的なものと考えられるべきである。したがって、当業者であれば認識できるように、本開示の範囲および精神から逸脱することなく、ここで説明された実施例に対して様々な変更および修正を行うことができる。同様に、明瞭と簡潔のために、以下の説明では公知の機能および構造についての説明を省略している。

【0014】

本明細書における「および／または」という用語は、関連対象の関連関係を説明するものに過ぎず、三つの関係が存在可能であることを示し、例えば、Ａおよび／またはＢは、Ａが単独で存在し、ＡとＢが同時に存在し、Ｂが単独で存在するという３つの状況を表してもよい。本明細書における「少なくとも１つ」という用語は、複数のうちの任意の１つまたは複数のうちの少なくとも２つの任意の組み合わせを表し、例えば、Ａ、Ｂ、Ｃのうちの少なくとも１つを含むことは、Ａ、ＢおよびＣからなる集合から選択された任意の１つまたは複数の要素を含むことを表してもよい。本明細書における「第１の」、「第２の」という用語は、類似する複数の技術用語を指してそれらを区別することを表し、順序を限定することも、２つのみを限定することも意味しなく、例えば、第１の特徴と第２の特徴とは、２つのタイプ／２つの特徴があることを指し、第１の特徴は１つまたは複数であってもよく、第２の特徴も１つまたは複数であってよい。

【0015】

さらに、本開示をより詳細に説明するために、多数の具体的な詳細が以下の具体的な実施形態に示される。当業者であれば、具体的な詳細なしに、本開示を同様に実施することができることを理解するであろう。いくつかの例では、本開示の趣旨を強調するために、当業者に周知の方法、手段、要素、および回路については詳細に説明しない。

【0016】

ＰＯＩは「Ｐｏｉｎｔ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ」の略で、中国語では「興味のあるポイント」と訳すことができる。地理情報システムにおいて、ＰＯＩは住屋、店舗、バス停などであってもよい。実際の応用シーンにおいて、ユーザはまず自身のニーズに基づいて、ＰＯＩ検索プラットフォームで関連の興味のあるポイントを検索し、次に複数の移動ルートを確定し、続いて、天気、走行規制、公共交通機関の混雑度、近くに駐車場、ガソリンスタンドがあるかどうかなど、移動に影響を与える関連要素を調べ、最後に、上記の様々な要素に基づいて移動決定を下す必要がある。一般的に、上記の行動は異なるページ、ひいては異なるプラットフォームでそれぞれ完了する必要がある。例えば、第１のページでは興味のあるポイントを調べ、第２のページまたは別のウェブサイトでは移動ルートを調べ、第３のページまたは他の複数のウェブサイトでは移動に影響を与える関連要素を調べる。ユーザはすべての関連情報を自分で収集した後、これらの情報に基づいて、移動について最終的な決定を下す。決定過程全体は煩雑で時間がかかり、かつ関連情報の収集が不完全であるため、最適な移動決定を下すことができないことがよくある。

【0017】

また、いくつかのウェブサイトは、ユーザの出発地と目的地に基づいて、所要時間に応じてユーザに移動方式を推薦し、ユーザが移動決定を下すことをある程度支援することが、推薦過程で考慮される要素が簡単すぎるため、無効な推薦を生じ、例えば、非車主ユーザに、運転という機能の交通手段を優先的に推薦する可能性があり、それに、駐車などの要素の、運転という交通手段への移動コストを考慮しておらず、また、推薦された手段が自分に合っているかどうかをユーザに容易に理解させる明確な推薦理由も提供していない。

【0018】

本開示の実施例によれば，移動推薦方法を提供し、図１に示すように、該方法は、以下のステップＳ１０１～Ｓ１０４を含んでもよい。
ステップＳ１０１では、ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、ユーザの移動タイプを分析して得る。

【0019】

一例において、ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストは、ユーザがいずれか１つのＰＯＩに関連するプラットフォームである興味のあるポイントを調べる具体的な行為、例えばある四川料理レストランを調べることであってもよい。該調べリクエストを受信し、次に該第１の興味のあるポイントの具体的な情報を利用して、ユーザの関連情報に合わせて、ユーザの具体的な移動タイプを判断することによって、さらにユーザが実際に取得したい情報を明確にし、例えば、ユーザが調べた第１の興味のあるポイントは遠隔地にある駅である場合、ユーザが出発ニーズを有すると判断し、即ちユーザが実際に取得したいのはこの駅から出発の移動方式であり、ユーザが調べた第１の興味のあるポイントはローカルにある四川料理レストランである場合、ユーザは到着ニーズを有すると判断し、即ちユーザが実際に取得したいのはこの四川料理レストランに到着の移動方式であり、またはユーザが調べた第１の興味のあるポイントは遠隔地にある四川料理レストランである場合、ユーザは到着ニーズと出発ニーズが同時に存在する可能性があると判断する。

【0020】

ステップＳ１０２では、該移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得し、
一例において、ユーザ情報は以下の少なくとも１つを含むがこれに限定されない。（１）ユーザがマイカーを所有しているかどうか、マイカーのタイプ、車両の所在地、新エネルギー自動車かガソリン自動車かなどである車の所有者情報であり、ユーザがオートバイ、自転車などの非自動車を所有しているかどうかに関連する情報を知ることもできる。（２）ユーザは一般的にどのような方式で移動することを好むかという移動嗜好情報であり、該嗜好情報は、例えば、ユーザはマイカーを所有しているがウイークデーに公共交通機関で移動することを好み、あるいはユーザが夕食に出かけると酒を飲むことが多く、マイカーを所有しているが、オンライン配車を利用して移動することを好むなど、異なる時間や異なるシーンでの移動嗜好であってもよい。（３）具体的には、ユーザの常住都市、自宅の住所、会社の住所などのユーザ常住地情報であってもよい。指摘すべきこととして、上記の車の所有者情報は、ユーザにより自主的に設定されてよく、ユーザの履歴データをマイニングし分析することによって、その中から取得することもできる。

【0021】

移動タイプとユーザの具体的な情報に合わせて、候補移動方式を取得し、該候補移動方式は、ユーザが選択可能な、または習慣的に選択する移動方式であり例えば、ユーザは近くにある四川料理レストランに行きたいが、ユーザが車を所有しておらず、ユーザがバスで移動する習慣がある場合、候補移動方式はバス、自転車などを含んでよく、マイカーで移動することを候補移動方式とせず、例えば、ユーザは非常住都市にあるレストランに行きたいが、ユーザが車を所有していても、マイカーで移動することを候補移動方式としない。指摘すべきこととして、候補移動方式は可能な限り完全に選択し、実現可能な移動方式を漏らしてはならない。

【0022】

ステップＳ１０３では、該候補移動方式に対応する移動コストを算出し、
一例において、ユーザ情報、興味のあるポイントの関連情報、および移動影響情報に基づいて、該候補移動方式に対応する移動コストを算出することができる。具体的には、ステップＳ１０２で説明したように、ユーザ情報は車の所有者情報、移動嗜好情報または常住地情報を含んでもよく、興味のあるポイントの関連情報は、主に興味のあるポイント自体または近くの移動に関連するハードウェア装置の条件であり、具体的には、興味のあるポイントの周辺の移動に関連する機器情報および興味のあるポイントの近くの交通施設情報を含んでもよい。図２に示すように、興味のあるポイントの周辺の移動に関連する機器情報は以下の少なくとも１つを含むが、これに限定されない。（１）駐車場情報であって、主に、駐車場の位置、課金情報、グループユーザの駐車嗜好などであり、例えば、ある興味のあるポイントの周辺にＡ、Ｂの２つの駐車場があり、ユーザに歴史的にこの２つの駐車場の駐車嗜好を提供し、例えばユーザの６０％が駐車場Ａに駐車し、ユーザの３５％が駐車場Ｂに駐車することにする。空き駐車スペースの情報を提供することもできる。（２）ガソリンスタンド情報であって、主に、ガソリンスタンドの位置、ガソリン番号、ガソリン価格などの情報、現在のキューイング情報などを含む。（３）充電スタンド情報であって、主に、高速充電、低速充電、空き充電スタンドなどの情報を含む。（４）主に、駐車場の位置などを含む自転車シェアリングの駐車場情報である。前記興味のあるポイントの周辺の移動に関連する機器情報は、ユーザの行動をマイニングすることによって得るか、第３者のウェブサイトから直接得ることができ、ここでは、取得方法やルートを限定しない。

【0023】

図２に示すように、興味のあるポイントの近くの交通施設情報は、主にバス停、地下鉄の駅などの公共交通機関のサイト情報を含み、各サイト情報は、具体的には、（１）具体的には、駅名、所属ルート、現在の興味のあるポイントからの距離などを含む基礎情報と、（２）具体的には、混雑状況、次の列車の到着時刻などを含むリアルタイム情報のうちの少なくとも１つを含む。上記の情報は、ニーズに応じて、地図データを介してオフラインで生成されてもよく、第３者のウェブサイトから取得されてもよいが、ここでは限定しない。

【0024】

移動影響情報は、主に、移動に影響を及ぼす環境条件情報であり、ユーザの移動時間、祝日かどうか、通勤ラッシュアワーかどうかなど、時空間シーン情報とも呼ばれ、例えば、雨や雪の天気などの天気情報も挙げられる。

【0025】

上記例において、ユーザ情報、第１の興味のあるポイントの関連情報、および移動影響情報に合わせて移動コストを算出し、移動コストに影響を与える可能性のある様々な要素を全面的に考慮して、これらの要素に基づいて、コストを比較的正確に算出することができ、実際にパーソナライズ化、インテリジェント化の移動推薦を実現することができる。

【0026】

一例において、該移動コストは、時間コスト、金銭コストまたは難易度コストのうちの少なくとも１つを含んでもよい。移動コストを算出する過程では、次の３つの方式でコスト計算を行うことができる。（１）時間コスト計算（汎用移動コスト算出とも呼ばれる）であって、該計算ステップにおいては、一般的に、ユーザの位置、興味のあるポイントの位置、またはユーザの興味のあるポイント位置と近くの交通施設の位置に基づいて、移動ルートを生成し、移動距離を算出し、交通状況に応じて移動時間を推定する。説明すべきこととして、該ステップにおけるルートは複数であってもよく、それぞれ対応する移動時間を算出し、バスで移動する場合、道路上の走行時間を算出する必要があるだけでなく、車両の混雑状況、車両間の間隔に応じて、待ち時間を推定することができる。（２）金銭コスト計算であって、該計算ステップにおいて、特定の交通方式に対して、該当する金銭コストを算出し、例えば、オンライン配車で移動する場合、オンライン配車の料金を算出する必要があり、マイカーで移動する場合、駐車の料金を算出する必要があり、バスで移動する場合、バスの切符を買う料金を算出する必要がある。（３）難易度コスト計算であって、該計算ステップにおいて、特定の交通方式に対して、特別な移動コストを算出し、例えば、雨や雪の天気で、自転車になるのが非常に不便であり、自転車という移動方式の特別なコストの数値が高く設定されており、難易度が高いことを示す。例えば、レストランの近くに駐車場がない場合、マイカーという移動方式の特別なコストの数値が高く設定されており、難易度が高いことを示す。上記の算出手段に基づいて、候補移動方式に対応する移動コストを算出する。この例において、移動のコストを多方面から考慮して、それぞれ計算することで、コストをより正確に予測することができ、将来のユーザに移動プランを推薦するための優れたデータ基盤を提供することができる。

【0027】

ステップＳ１０４では、該移動コストに基づいて、該ユーザに少なくとも１つの移動方式を推薦する。
一例において、ステップＳ１０３で算出された移動コストに基づいて、ユーザの実際のニーズに応じてそれぞれソーティングして算出し、次にソーティング結果に基づいて、少なくとも１つの移動方式を選択してユーザに推薦する。例えば、ユーザが調べた第１の興味のあるポイントはリモートにある駅であり、それは移動ニーズであり、駅の近くに複数のバス停、地下鉄の駅の情報を取得し、それぞれ時間コスト、金銭コストおよび難易度コストを算出し、次に算出された結果に基づいてソーティングし、金銭コストが少なく、難易度コストが低い少なくとも１つの移動方式を選択することでユーザに推薦する。ユーザの従来の習慣をマイニングすることで、決定を下す際のユーザの具体的なソーティング嗜好を知る場合、ユーザの具体的な嗜好に基づいてソーティングし、例えば、ユーザが時間だけに注目している場合、時間コストのソーティング結果の影響力を重み付け、即ち主に時間コストのソーティング結果に基づいて推薦する。

【0028】

上記実施例を採用して、ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストに基づいて移動タイプをインテリジェントに判断することができ、その後、異なる移動タイプに基づいて、関連要素を全面的に收集、分析し、移動コストを正確に算出し、次にユーザフレンドリな比較を行い、最終的に、ユーザが選択可能な移動方式を迅速かつ正確に得て、それをユーザに推薦し、ユーザが移動決定を下すことを支援するために非常に大きな利便性を提供する。

【0029】

本開示の実施例によれば、別の移動方式の推薦方法を提供し、この方法におけるステップＳ１０１は、具体的に、
ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、該第１の興味のあるポイントの位置とタイプを確定することと、
該興味のあるポイントの位置と該ユーザの位置を分析し、該第１の興味のあるポイントのタイプに合わせて、該ユーザの移動タイプが出発か、または到着であると確定することを含む。

【0030】

一例において、第１の興味のあるポイントの位置は第１の興味のあるポイントの位置座標を含んでよく、タイプは、主に駅または非駅である。ユーザの位置には、ユーザの現在の位置が含まれる。ユーザの現在の位置と第１の興味のあるポイントの位置が予め設定される範囲内（例えば同一の都市や同一のエリアにある）にある場合、ユーザの移動タイプは到着ニーズであると確定され、即ち現在の位置から第１の興味のあるポイントに行く必要があり、ユーザの現在の位置と第１の興味のあるポイントの位置が予め設定される範囲を超えており、かつ第１の興味のあるポイントのタイプが駅である場合、ユーザの移動タイプは出発ニーズであると確定され、即ち第１の興味のあるポイントから出発する必要があり、ユーザの現在の位置と第１の興味のあるポイントの位置は予め設定される範囲を超えており、かつ第１の興味のあるポイントのタイプが非駅である場合、ユーザの移動タイプには、出発ニーズと到着ニーズの両方が含まれると確定する。この例を採用して、ユーザが興味のあるポイントを調べる挙動を利用し、ユーザの実際の移動ニーズを予測することができ、これによって、ユーザにより正確な移動方式の推薦を提供し、ユーザの体験を向上させることができる。

【0031】

さらに、該移動タイプが出発である場合、ユーザの移動習慣に合致する、該第１の興味のあるポイントから出発する少なくとも１つの候補移動方式を取得し、
該移動タイプが到着である場合、ユーザの移動習慣に合致する、該第１の興味のあるポイントに到着する少なくとも１つの候補移動方式を取得する。

【0032】

一例において、移動タイプが出発である場合、ユーザ情報に合わせて、ユーザの移動習慣に合致する、該第１の興味のあるポイントから出発の少なくとも１つの候補移動方式を得て、移動タイプが到着である場合、ユーザ情報に合わせて、ユーザの移動習慣に合致する、第１の興味のあるポイントに到着する少なくとも１つの候補移動方式を得る。ここでは、「ユーザの移動習慣に合致する移動方式」とは、具体的には、ユーザが一般的に使用するかまたは採用できる交通方式を指し、例えば、ユーザはマイカーを所有しており、その習慣的な移動方式にはマイカーが含まれ、ユーザが過去にバスをよく利用して移動していた場合、その習慣的な移動方式にはバスが含まれる。この習慣的なはユーザ情報をマイニングすることによって取得することができ、具体的な方式は、ステップＳ１０２における説明を参照してもよく、ここでは詳細な説明を省略する。この例を採用して、それぞれ出発、到着の２つの移動タイプに対して、ユーザ情報に合わせて候補の移動方式を全面的に取得することで、将来的に移動を正確に推薦するための優れたデータ基盤を構築できる。

【0033】

本開示の実施例によれば、別の移動方式の推薦方法を提供し、図３に示すように、該方法におけるステップＳ１０４は、具体的には、以下のステップＳ３０１～Ｓ３０３を含んでもよい。

【0034】

ステップＳ３０１では、該移動コストをソーティングした後、指定数の移動コストを選択し、
ステップＳ３０２では、選択された移動コストに対応する移動方式をこのユーザに推薦する。

【0035】

一例において、ステップＳ１０３で算出された複数のタイプのコストに基づいて、複数の候補移動方式間の比較を実行し、次にソーティングする。具体的なソーティングのルールは、例えば、速いものから遅いものへの時間コストによるソーティングしたり、安いものから高いものへの金銭コストによるソーティングしたり、または簡単なプロセスから難しいプロセスへの難易度コストによるソーティングしたりするなどのデフォルトされたルールに基づくことができ、または、予め設定されたルールに基づいて総合的にソーティングし、例えば、ユーザが時間をより重視する場合、時間コストによるソーティングの重みが大きくなり、ユーザが費用をより重視する場合、金銭コストによるソーティングの重みが大きくなる。全体をソーティングした後、指定数の移動コストを選択し、例えば、コスト値が最も低い１つの移動コスト、または最も低い３つ移動コストを選択した後、ユーザに対応する移動方式を推薦する。この例を採用して、算出された複数のコストをユーザの実際のニーズに合わせて柔軟にソーティングすることができ、ユーザのニーズにより近くなり、真にインテリジェント化推薦を実現ことができる。

【0036】

上記のステップＳ３０２の後には、
指定数の移動コストを選択する理由を推薦理由として該ユーザに推薦するステップＳ３０３が含まれてもよい。

【0037】

ステップＳ３０２で説明したように、指定数の移動コストを選択する際には、例えば、費用が最も少なく、時間が最も節約され、または雨や雪の天気で、ライディングに適していないなど、一定の予め設定されたルールや理由に基づいて選択し、この予め設定されたルールや理由を移動方式とともにユーザに推薦し、図４ａに示すように、マイカーを所有しないユーザに対して、ライディングは便利で速いため、晴れた日に最優先の推薦方式であり、雨の日に推薦方式はシェアリングカー（オンライン配車）であり、外は雨が降っているので、ライディングには適してなく、車を所有しているユーザへの推薦は図４ｂに示すように、ＰＯＩ１について、駐車しやすいので、マイカーで行くことを推奨し、ＰＯＩ２について、目的地で駐車しにくいことを検出したので、同じ時間がかかる場合には、ユーザにシェアリングカーで行くことを推奨しており、この例では明確な推薦理由が示されており、ユーザは推薦される方式が本当に自分に適しているかどうかをより直感的に判断することができる。

【0038】

本開示の実施例によれば、また別の移動方式の推薦方法を提供し、図５に示すように、該方法は、具体的には、
ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、分析してユーザの移動タイプを得るステップＳ５０１と、
該移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得するステップＳ５０２と、
該候補移動方式に対応する移動コストを算出するステップＳ５０３と、
該移動コストに基づいて、該ユーザに少なくとも１つの移動方式を推薦するステップＳ５０４と、
該ユーザが第２の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、該第２の興味のあるポイントについて少なくとも１つの移動方式を該ユーザに推薦し、かつ該第１の興味のあるポイントについて推薦する移動方式と対照的に表示するステップＳ５０５とを含む。

【0039】

ここでは、上記のステップＳ５０１～Ｓ５０４はステップＳ１０１～Ｓ１０４と同等であるため、ここでは拡張の説明を省略する。
ステップＳ５０５について、一例において、ユーザは複数の興味のあるポイントを連続的に調べる可能性があり、例えば、ユーザが四川料理を食べに行きたい場合、複数の四川料理レストランを調べる可能性がある。ユーザが調べた各興味のあるポイントに基づいて、いずれもステップＳ１０１～Ｓ１０４における方法で少なくとも１つの推薦される移動方式を得て、次に同一のページで比較的に表示され、具体的には、図６に示すように、ユーザがレストランＡとレストランＢの２つの興味のあるポイントを調べる場合、ユーザが車の所有者で、かつ車両がローカルにある場合、即ち車両とユーザが調べた興味のあるポイントは同一のエリアにある場合には、それぞれレストランＡとレストランＢへの少なくとも１つの移動方式を推薦し、そして該当する推薦理由を示し、また、ユーザが車の所有者であるが、車両がローカルにない場合、この状況に基づいてそれぞれレストランＡとレストランＢへの少なくとも１つの移動方式も推薦し、該当する推薦理由を示し、ユーザが横方向に比較した後、最終的な移動方式を自分で決定する。この例を採用して、ユーザは複数の候補目的地間で横方向に比較し、移動コストに基づいて最終的な目的地を選択し、最適な移動体験を取得することができる。

【0040】

本開示の実施例によれば、図７に示すように、本開示における解決策は技術的実現において主にサービス層とデータ層に分けられ、データ層に含まれるデータは、例えばステップＳ１０２で紹介したように、車の所有者情報、移動嗜好情報とユーザ常住地情報を含むユーザ情報と、興味のあるポイントに関連する情報と、移動影響情報とを有し、興味のあるポイントに関連する情報は、ステップＳ１０３で紹介したように、興味のあるポイントの周辺の移動に関連する機器情報および興味のあるポイント近くの交通施設情報を含み、移動影響情報は、いくつかの時空間シーン情報を含み、主に、例えばユーザの現在の場所、時間、天気情報などこの開示解決策における時間、場所に関するすべての情報を含む。

【0041】

サービス層によって実行される動作はニーズ認識、移動コスト算出、およびソーティング推薦を含み、ここでは、ニーズ認識はデータ層における関連データに基づいてユーザの移動に対する具体的なニーズの認識を実現し、例えば、移動タイプを判断し、移動コスト算出は、データ層における関連データおよびニーズ認識の結果に基づいて、複数の移動方式のコスト算出を実現し、ソーティング推薦は、移動コスト算出の結果に基づいて、コストのソーティングおよびそれに対応する移動方式の推薦を実現する。

【0042】

一例において、本開示における推薦方法は大量のデータを取得または生成することができ、算出過程全体では、これらのデータを頻繁にアクセスし、上記の実施例をより効率的かつ低コストで実現するためには、工程の実現でマルチレベルキャッシュメカニズムを構築する必要があり、下記の表１に示すとおりである。キャッシュはアプリ内キャッシュとアプリ外キャッシュを含み、ここでは、アプリ内キャッシュはこのアプリケーションプログラムに関連するデータのキャッシュのみを格納し、アプリ外キャッシュは他のアプリケーションプログラムのキャッシュも格納し、比較すると、アプリ内キャッシュからのデータの取得または格納は、アプリ外キャッシュの場合より速く、アプリ内キャッシュは２つのレベルに分けられ、１つはアプリ内の正確なキャッシュであり、キャッシュ内容はユーザ、現在の時刻、現在の場所と現在のＰＯＩを含み、ここでは、現在の時刻は秒単位まで正確化され、現在の場所は具体的な座標まで正確化され、別のレベルは、アプリ内ファジィキャッシュであり、キャッシュ内容は現在の時刻、現在の位置と現在のＰＯＩを含み、ここでは、アプリ内ファジィキャッシュの現在の時刻は１時間単位まで正確化され、現在の位置は、例えば、現在の位置が位置する街であり、または現在の位置の座標を中心とし、半径がある所定の数値とする円形領域など、現在の場所を含む所定の領域であり、正確なキャッシュの有効期限はファジィキャッシュの有効期限よりも短くなり、即ち正確なキャッシュが先に期限切れになり、次にファジィキャッシュが期限切れになる。有効期限が切れると、データはキャッシュから解放される。

【0043】

アプリ外キャッシュには、同様に、正確なキャッシュとファジィキャッシュも含まれ、具体的なキャッシュ内容とアプリ内キャッシュは類似するため、ここでは詳細な説明を省略する。アプリ外キャッシュの有効期限はアプリ内キャッシュの有効期限よりも短くなり、即ちアプリ外キャッシュが先に期限切れになり、次にアプリ内キャッシュが期限切れになる。このように分級してキャッシュに格納することで、一般的に使用されるデータの迅速な呼び出しを容易にすることができ、異なる有効期限および異なるデータ精度の分級キャッシュは、複数回の実際の応用における経験に基づいて設定するものであり、このようにして、キャッシュをタイムリーに解放することができるだけでなく、十分な記憶空間ことも保証することができ、コストを抑えるだけでなく、異なるレベルのデータに対するニーズを満たすこともできる。

【0044】

【表1】

図８に示すように、本開示は、上記のいずれか１つの移動方式の推薦方法を実現するための移動方式の推薦装置に関し、該装置は、
ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、分析して該ユーザの移動タイプを得るための分析モジュール８０１と、
該移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得するための候補モジュール８０２と、
該候補移動方式に対応する移動コストを算出するためのコストモジュール８０３と、
該移動コストに基づいて、該ユーザに少なくとも１つの移動方式を推薦するための推薦モジュール８０４とを含んでもよい。

【0045】

一例において、該分析モジュールは、
ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、該第１の興味のあるポイントの位置とタイプを確定し、
該第１の興味のあるポイントの位置と該ユーザの位置を分析し、該第１の興味のあるポイントのタイプに合わせて、該ユーザの移動タイプが出発か、または到着であると確定するために用いられる。

【0046】

一例において、該候補モジュールは、
該移動タイプが出発である場合、ユーザの移動習慣に合致する、該第１の興味のあるポイントから出発する少なくとも１つの候補移動方式を取得し、
該移動タイプが到着である場合、ユーザの移動習慣に合致する、該第１の興味のあるポイントに到着する少なくとも１つの候補移動方式を取得するために用いられる。

【0047】

一例において、該コストモジュールは、
該ユーザ情報、該第１の興味のあるポイントの関連情報、および移動影響情報に基づいて、該候補移動方式に対応する移動コストを算出するために用いられる。

【0048】

一例において、該推薦モジュールは、
該移動コストをソーティングした後、指定数の移動コストを選択し、
選択された移動コストに対応する移動方式を該ユーザに推薦するために用いられる。

【0049】

一例において、該推薦モジュールは、さらに、
指定数の移動コストを選択する理由を推薦理由として該ユーザに推薦するために用いられる。

【0050】

上記の例では、該移動コストは、時間コスト、金銭コストまたは難易度コストのうちの少なくとも１つを含む。
図９に示すように、本開示は、上記のいずれか１つの移動方式の推薦方法を実現するための移動方式の推薦装置に関し、該装置は、
ユーザが第１の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、該ユーザの移動タイプを分析して得るための分析モジュール９０１と、
該移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得する候補モジュール９０２と、
該候補移動方式に対応する移動コストを算出するためのコストモジュール９０３と、
該移動コストに基づいて、該ユーザに少なくとも１つの移動方式を推薦するための推薦モジュール９０４と、
該ユーザが第２の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、該第２の興味のあるポイントについて少なくとも１つの移動方式を該ユーザに推薦し、かつこの第１の興味のあるポイントについて推薦する移動方式と対照的に表示するための対照モジュール９０５とを含んでもよい。

【0051】

本開示の実施例の各装置における各ユニットの機能は、上記の方法における対応説明を参照することができ、ここでは詳細な説明を省略する。
本開示の技術案において、関連するユーザ個人情報の取得、記憶と応用などは、すべて関連法律法規の規定に合致し、かつ公順良俗に違反しない。

【0052】

本開示の実施例によれば、本開示は、電子機器、可読記憶媒体およびコンピュータプログラム製品をさらに提供する。
図１０では、本開示の実施例を実現するために使用できる例示的な電子機器１０００の概略ブロック図が示されている。電子機器は、例えば、ラップトップ型コンピュータ、デスクトップ型コンピュータ、ワークステーション、パーソナルディジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、大型コンピュータ、および他の適切なコンピュータのような各種の形式のデジタルコンピュータを示すことを目的とする。電子機器は更に、様々な形態の移動装置、例えば、個人デジタル処理、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイスとその他の類似する算出装置を表すことができる。本明細書に示される部品、これらの接続関係およびこれらの機能は例示的なものに過ぎず、本明細書に説明したおよび／または請求した本開示の実現を制限することを意図するものではない。

【0053】

図１０に示すように、電子機器１０００は、計算ユニット１０１０を含み、それはリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）１０２０に記憶されるコンピュータプログラムまた記憶ユニット１０８０からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１０３０にロードされるコンピュータプログラムによって、種々の適当な操作と処理を実行することができる。ＲＡＭ １０３０において、機器１０００を操作するために必要とされる様々なプログラムとデータを記憶してもよい。計算ユニット１０１０、ＲＯＭ １０２０およびＲＡＭ １０３０はバス１０４０によって互いに接続される。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース１０５０もバス１０４０に接続される。

【0054】

電子機器１０００における複数の部品はＩ／Ｏインターフェース１０５０に接続され、例えばキーボード、マウスなどの入力ユニット１０６０と、例えば各種のタイプのディスプレイ、スピーカーなどの出力ユニット１０７０と、例えば磁気ディスク、光ディスクなどの記憶ユニット１０８０と、例えばネットワークカード、モデム、無線通信送受信機などの通信ユニット１０９０とを含む。通信ユニット１０９０は、電子機器１０００が例えばインターネットなどのコンピュータネットワークおよび／または様々な電気通信ネットワークを介して他の機器と情報／データを交換することを可能にする。

【0055】

計算ユニット１０１０は処理およびコンピューティング能力を有する様々な汎用および／または専用の処理コンポーネントであってもよい。計算ユニット１０１０の例には、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、様々な専用人工知能（ＡＩ）算出チップ、様々な機械学習モデルアルゴリズムを実行する計算ユニット、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、およびいずれかの適当なプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラなどが含まれるがこれらに限定されないことである。計算ユニット１０１０は上記内容で説明した各方法と処理、例えば移動方式の推薦方法を実行する。例えば、いくつかの実施例において、移動方式の推薦方法はコンピュータソフトウェアプログラムとして実現してよく、機械可読媒体、例えば、記憶ユニット１０８０に有形に含まれる。いくつかの実施例において、コンピュータプログラムの部分または全てはＲＯＭ １０２０および／または通信ユニット１０９０を経由して電子機器１０００にロードおよび／またはインストールされてよい。コンピュータプログラムがＲＡＭ １０３０にロードされて計算ユニット１０１０によって実行される時、上記内容で説明した移動方式の推薦方法の１つまたは複数のステップを実行することができる。候補的に、別の実施例において、計算ユニット１０１０は他のいかなる適切な方式で（例えば、ファームウェアにより）移動方式の推薦方法を実行するように構成されてよい。

【0056】

本明細書に以上に説明されたシステムおよび技術の各種の実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準製品（ＡＳＳＰ）、システムオンチップ（ＳＯＣ）、コンプレックスプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、および／またはそれらの組み合わせにおいて実現されてもよい。これらの様々な実施形態は、１つまたは複数のコンピュータプログラムに実施され、この１つまたは複数のコンピュータプログラムは少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステムで実行しおよび／または解釈してもよく、このプログラマブルプロセッサは専用または汎用プログラマブルプロセッサであってもよく、記憶システム、少なくとも１つの入力装置、少なくとも１つの出力装置からデータと命令を受信し、データと命令をこの記憶システム、この少なくとも１つの入力装置、この少なくとも１つの出力装置に送信してよいこと、を含んでもよい。

【0057】

本開示の方法を実施するためプログラムコードは１つまたは複数のプログラミング言語のいかなる組み合わせで書かれてよい。これらのプログラムコードを汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサまたはコントローラに提供してよく、よってプログラムコードはプロセッサまたはコントローラにより実行される時にフローチャートおよび／またはブロック図に規定の機能／操作を実施する。プログラムコードは完全に機械で実行してよく、部分的に機械で実行してよく、独立ソフトウェアパッケージとして部分的に機械で実行し、かつ部分的に遠隔機械で実行してよく、または完全に遠隔機械またはサーバで実行してよい。

【0058】

本開示の文脈において、機械可読媒体は有形の媒体であってもよく、命令実行システム、装置またはデバイスに使用されるまたは命令実行システム、装置またはデバイスに結合されて使用されるプログラムを具備または記憶してよい。機械可読媒体は機械可読信号媒体または機械可読記憶媒体であってもよい。機械可読媒体は、電子的、磁気的、光学的、電磁的、赤外線的、または半導体システム、装置またはデバイス、または上記内容のいかなる適切な組み合わせを含んでもよいが、これらに限定されない。機械可読記憶媒体のより具体的な例は、１つまたは複数のリード線による電気接続、ポータブルコンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、光ファイバー、ポータブルコンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、光記憶機器、磁気記憶機器、または上記の内容のいかなる適切な組み合わせを含む。

【0059】

ユーザとのインタラクティブを提供するために、コンピュータにはここで説明したシステムと技術を実施してよく、このコンピュータは、ユーザに情報を表示するための表示装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）またはＬＣＤ（液晶ディスプレイ）監視モニタ）、およびキーボードとポインティング装置（例えば、マウスやトラックボール）を備え、ユーザはこのキーボードとこのポインティング装置を介して入力をコンピュータに提供してよい。その他の種類の装置は更に、ユーザとのインタラクティブを提供するためのものであってもよい。例えば、ユーザに提供するフィードバックはいかなる形態の感覚フィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または触覚フィードバック）であってもよく、いかなる形態（音入力、音声入力、または触覚入力を含む）でユーザからの入力を受信してよい。

【0060】

ここで説明したシステムや技術は、バックステージ部材を含む計算システム（例えば、データサーバとして）や、ミドルウェア部材を含む計算システム（例えば、アプリケーションサーバ）や、フロントエンド部材を含む計算システム（例えば、グラフィカルユーザインターフェースやウェブブラウザを有するユーザコンピュータ、ユーザが、そのグラフィカルユーザインターフェースやウェブブラウザを通じて、ここで説明したシステムおよび技術の実施形態とのインタラクティブを実現できる）、あるいは、それらのバックステージ部材、ミドルウェア部材、あるいはフロントエンド部材の任意の組み合わせを含む計算システムには実施されてもよい。システムの部材は、いずれかの形式や媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）により相互に接続されてもよい。通信ネットワークの一例は、ローカルネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）とインターネットを含む。

【0061】

コンピュータシステムは、クライアントとサーバを含んでもよい。クライアントとサーバは、一般的に相互に遠く離れ、通常、通信ネットワークを介してインタラクティブを行う。互にクライアント－サーバという関係を有するコンピュータプログラムを対応するコンピュータで運転することによってクライアントとサーバの関係を生成する。サーバは、クラウドサーバであってもよく、分散型システムのサーバでも、またはブロックチェーンと組み合わせたサーバであってもよい。

【0062】

理解すべきこととして、以上に示した様々な形態のフローを用いて、ステップを改めて順位付け、増加または削除することができる。例えば、本開示に記載された各ステップは、並行に実行されてもよいし、順次に実行されてもよいし、異なる順次で実行されてもよく、本開示に開示された技術案で要望される結果を実現できる限り、本明細書はここで限定しない。

【0063】

上記した具体的な実施形態は、本開示の保護範囲に対する限定を構成するものではない。当業者であれば、設計要求および他の要素に応じて、各種の修正、組み合わせ、サブ組み合わせおよび候補を行うことができると理解すべきである。本開示の趣旨および原則内になされた任意の修正、同等置換および改良などは、いずれも本開示の保護範囲に含まれるべきである。

【国際調査報告】