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龍圖騰網(wǎng)恭喜潤芯微科技(江蘇)有限公司申請的專利一種個性化自駕旅行路線規(guī)劃方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119863008B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510351248.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/047；該發(fā)明授權(quán)一種個性化自駕旅行路線規(guī)劃方法及系統(tǒng)是由刁士航設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種個性化自駕旅行路線規(guī)劃方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種個性化自駕旅行路線規(guī)劃方法及系統(tǒng)，涉及智能出行技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取用戶歷史出行軌跡數(shù)據(jù)，采集目的地周邊實時路況數(shù)據(jù)和天氣信息；利用聚類分析從用戶歷史出行軌跡數(shù)據(jù)中提取用戶偏好特征矩陣，構(gòu)建地理位置?興趣點關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，采用社群發(fā)現(xiàn)算法對地理位置?興趣點關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進行劃分，獲取符合用戶偏好的目的地群組；構(gòu)建路網(wǎng)代價矩陣，利用改進的蟻群算法進行路徑搜索，結(jié)合實時路況生成候選路線；將候選路線映射到柵格化地圖，對候選路線進行綜合評價，選取帕累托最優(yōu)解作為推薦路線。本發(fā)明能夠提高路線規(guī)劃的實用性和可靠性，為用戶提供可靠的出行方案，提高用戶的出行體驗和滿意度。

本發(fā)明授權(quán)一種個性化自駕旅行路線規(guī)劃方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種個性化自駕旅行路線規(guī)劃方法，其特征在于：包括， 獲取用戶歷史出行軌跡數(shù)據(jù)，采集目的地周邊實時路況數(shù)據(jù)和天氣信息； 利用聚類分析從用戶歷史出行軌跡數(shù)據(jù)中提取用戶偏好特征矩陣，構(gòu)建地理位置-興趣點關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，采用社群發(fā)現(xiàn)算法對所述地理位置-興趣點關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進行劃分，獲取符合用戶偏好的目的地群組； 所述獲取符合用戶偏好的目的地群組包括以下步驟： 整合旅游景點數(shù)據(jù)庫獲取景區(qū)的位置信息和景點類型，從地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)和在線旅游平臺的數(shù)據(jù)中，篩選出區(qū)域內(nèi)的興趣點，根據(jù)興趣點的類型、知名度和用戶評價確定興趣點的初始重要性權(quán)重； 對于每兩個興趣點，計算興趣點之間的地理距離，根據(jù)地理距離的大小，確定興趣點之間的地理位置關(guān)聯(lián)強度，構(gòu)建地理位置關(guān)聯(lián)矩陣； 基于用戶偏好特征矩陣和興趣點的屬性信息，計算每兩個興趣點之間的相似度，計算公式為： ； 式中，為興趣點A的特征向量，為興趣點B的特征向量，為興趣點A和興趣點B的相似度； 構(gòu)建關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，以興趣點為節(jié)點，將地理位置關(guān)聯(lián)強度和興趣點相似度作為邊的權(quán)重，構(gòu)建地理位置-興趣點關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)； 采用改進的社群發(fā)現(xiàn)算法對地理位置-興趣點關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進行社群劃分，將目標(biāo)用戶群體的偏好特征與社群劃分結(jié)果進行匹配，確定符合目標(biāo)用戶群體偏好的目的地群組，通過最大化模塊度優(yōu)化社群劃分，公式為： ； 其中，Q是社群模塊度，是網(wǎng)絡(luò)的鄰接矩陣，表示節(jié)點i和節(jié)點j間的邊權(quán)重，和是節(jié)點i和節(jié)點j的度，m是網(wǎng)絡(luò)中所有邊的權(quán)重之和，γ是分辨率參數(shù)，是克羅內(nèi)克函數(shù)，當(dāng)節(jié)點i和節(jié)點j屬于同一個社群時為1，否則為0； 根據(jù)實時路況對邊權(quán)重進行動態(tài)調(diào)整，調(diào)整公式為： ； 其中，是調(diào)整后的邊權(quán)重，是初始的靜態(tài)邊權(quán)重，wt是實時數(shù)據(jù)，是權(quán)重系數(shù)； 計算目標(biāo)用戶群體與每個社群的匹配概率，公式為： ； 其中，是目標(biāo)用戶群體與社群c的匹配概率，是目標(biāo)用戶群體的偏好特征向量，是社群中興趣點z的偏好特征向量； 構(gòu)建路網(wǎng)代價矩陣，利用改進的蟻群算法進行路徑搜索，結(jié)合實時路況生成候選路線； 將候選路線映射到柵格化地圖，對候選路線進行綜合評價，選取帕累托最優(yōu)解作為推薦路線； 所述對候選路線進行綜合評價包括以下步驟： 收集目標(biāo)地理區(qū)域內(nèi)的景點信息，將景點的經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的柵格坐標(biāo)，確定景點所在的柵格； 對于每條候選路線，根據(jù)柵格矩陣和景點柵格關(guān)聯(lián)信息，計算路線所經(jīng)過的柵格中包含的景點覆蓋率、平均路況評分和平均安全系數(shù)； 將景點覆蓋率、路況評分和安全系數(shù)作為多目標(biāo)優(yōu)化問題的目標(biāo)，構(gòu)建模型； 采用多目標(biāo)優(yōu)化算法對候選路線進行綜合評價，并找到帕累托最優(yōu)解集合，根據(jù)用戶的偏好或特定需求選取最終的推薦路線，根據(jù)用戶的使用反饋和實時路況變化，動態(tài)更新路線推薦結(jié)果。

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