本發(fā)明屬于電子交通信息領(lǐng)域，特別涉及針對用戶出行智能情景目的地的推薦排序方法，以及電子地圖導(dǎo)航構(gòu)建的智能位置推薦系統(tǒng)。技術(shù)背景在當(dāng)今高速發(fā)展的信息時代,社會各行各業(yè)都面臨著不斷提高管理效率,有效利用現(xiàn)有資源去實(shí)現(xiàn)資源增值及效益最大化的壓力,隨著計算機(jī)技術(shù)和定位技術(shù)的飛速發(fā)展,全球定位技術(shù)(gps)和電子地圖系統(tǒng)得到了更廣泛的重視和應(yīng)用,用戶也更傾向于使用移動終端的電子地圖進(jìn)行導(dǎo)航定位，方便生活簡化出行，所以目前開發(fā)好的電子地圖的應(yīng)用前景十分廣闊。目前主流的手機(jī)終端電子地圖主要有高德地圖、百度地圖、google地圖、騰訊地圖、搜狗地圖等眾多產(chǎn)品，雖然用戶的選擇很多，但是這些電子地圖也存在著很多問題，比如眾多地圖app一般沒有目的地推薦功能，即使有推薦功能的傳統(tǒng)電子地圖也只是把歷史查詢地點(diǎn)推薦給用戶，而且對于跨城際用戶，會出現(xiàn)推薦地點(diǎn)城際路線推薦混亂、推薦不準(zhǔn)確等問題，從而給用戶造成困擾。根據(jù)統(tǒng)計,在人們的日常生活中,有80％的信息與位置相關(guān),為了尋找某個人、某個地點(diǎn),常常耗去用戶大量的精力。隨著人們?nèi)粘３鲂写螖?shù)越來越多，使用移動終端的電子地圖次數(shù)也會大大增加，為了節(jié)省人們的出行時間，避免出行過程中由于各種原因?qū)е鲁鲂欣速M(fèi)時間過多，查詢效率低等問題，需要我們改進(jìn)現(xiàn)有終端電子地圖，提出一組智能化目的地地址推薦方案，盡可能提供精確地點(diǎn)推薦，從而實(shí)現(xiàn)線路導(dǎo)航，減少用戶的查詢時間，提高效率。綜上所述，現(xiàn)有電子地圖并未涉及目的地推薦功能，純粹只是將歷史查詢記錄反饋給用戶。但是隨著移動終端的便捷化，越來越多的用戶對電子地圖目的地位置智能化推薦的需求將會提升，需要通過合理的智能推薦算法，對電子地圖目的地地址進(jìn)行推薦。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明針對當(dāng)前電子地圖位置推薦僅采用基于時間歷史記錄順序推薦不夠準(zhǔn)確、城際路線推薦混亂等問題，提出面向城市地圖位置推薦的方法，以提高當(dāng)前電子地圖系統(tǒng)中位置推薦的準(zhǔn)確性，從而為用戶提供線路導(dǎo)航，提高出行效率。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出的技術(shù)方案為一種面向電子地圖的位置推薦方法，具體包括以下步驟：(1)收集用戶使用電子地圖的路線的歷史數(shù)據(jù)；(2)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，清洗不相關(guān)或者缺省的數(shù)據(jù)信息；(3)判斷用戶當(dāng)前gps定位；(4)結(jié)合查詢到步驟1的用戶歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行智能情景判斷；(5)根據(jù)上述智能情景判斷的結(jié)果，分類調(diào)用推薦算法給用戶進(jìn)行目的地推薦。進(jìn)一步，上述歷史數(shù)據(jù)為通過電子地圖系統(tǒng)對用戶每次導(dǎo)航的線路l進(jìn)行記錄的結(jié)果，包含：時間t、出發(fā)地start、目的地end、城市city，即l＝{t,start,end,city}，其中地址坐標(biāo)按方位(x,y)進(jìn)行表示，x，y分別表示在電子地圖上的橫縱坐標(biāo)，再按照查詢時間順序創(chuàng)建事件表tables＝{l1,l2,...,ls}，從而構(gòu)建電子地圖歷史記錄數(shù)據(jù)庫。上述智能情景判斷的具體操作步驟如下：1)城際判斷，從gps位置定位模塊中獲取電子地圖用戶實(shí)時地址信息，針對用戶所在城市，從歷史記錄數(shù)據(jù)庫中抽取出該用戶實(shí)時所在城市的歷史出行線路記錄子表table′＝{l1，l2，...,li}；2)同出發(fā)地匹配，計算終端用戶實(shí)時地址d1(x1,y1)分別與歷史出行線路記錄字表中所有的出發(fā)地地址d2(x2,y2)的實(shí)際距離d12，對于實(shí)際距離，采用歐式距離進(jìn)行計算，則有歐氏距離公式：如存在距離小于預(yù)設(shè)的數(shù)值的情況，將此情景判定為同出發(fā)地情景，并將所有符合的歷史出行記錄提取出來，按時間順序形成同出發(fā)地歷史記錄表tstart＝{lm，...ln}；如果不存在這種情況，則進(jìn)行匹配判斷；3)同目的地匹配，計算終端用戶實(shí)時地址d1(x1,y1)分別與歷史出行線路記錄字表中所有目的地地址d3(x3,y3)的實(shí)際距離d13，對于實(shí)際距離，采用歐式距離進(jìn)行計算，則有歐氏距離公式：如若存在距離小于預(yù)設(shè)的數(shù)值的情況，將此情景判定為同目的地情景，并將所有符合的歷史出行記錄提取出來，按時間順序形成同目的地歷史記錄表tend＝{lp，...lq}；如果不存在這種情況，則進(jìn)行匹配判斷；4)在出發(fā)地匹配和目的地匹配不符合的情況下，將智能情景判斷為其他情景，即終端用戶實(shí)時所在地點(diǎn)并未在電子地圖中進(jìn)行查詢過，未出現(xiàn)該地點(diǎn)的出行線路。作為優(yōu)選，上述預(yù)設(shè)的數(shù)值為1km，若存在距離小于1km情況，將此情景判定為同出發(fā)地或同目的地情景。上述分類調(diào)用推薦算法給用戶進(jìn)行目的地推薦，具體步驟如下：1)同出發(fā)地查詢，對表tstart＝{lm，...ln}中的目的地進(jìn)行判斷，計算所有目的地出現(xiàn)的頻次，將出現(xiàn)頻次大于2次的記錄抽取出來，按由高到低進(jìn)行排序，頻次出現(xiàn)1次的歷史記錄按照時間逆序順序排在其后，更新表tstart順序得到同出發(fā)地推薦列表tstart′；2)同目的地查詢，對表tend＝{lp，…lq}中的出發(fā)地進(jìn)行判斷，計算所有出發(fā)出現(xiàn)的頻次，將出現(xiàn)頻次大于2次的記錄抽取出來，按由高到低進(jìn)行排序，頻次出現(xiàn)1次的歷史記錄按照時間逆序順序排在其后，更新表tend順序得到同出發(fā)地推薦列表tend′；3)其他情景查詢，由于電子地圖歷史中為出現(xiàn)過該用戶所在地址記錄，所以按照該城市的歷史記錄表table′＝{l1，l2，...,li}中查詢的時間逆序順序形成位置推薦列表tother′。為了提高準(zhǔn)確度，如兩出發(fā)地或兩目的地間距離小于500m則認(rèn)為是同一出發(fā)地或目的地，如果距離為0時在推薦列表中選擇一個排入。本發(fā)明還進(jìn)一步提出一種可以實(shí)現(xiàn)上述面向電子地圖的位置推薦方法的系統(tǒng)，包含gps位置定位模塊、智能情景判別模塊、歷史記錄存儲模塊和查詢模塊，gps位置定位模塊基于電子地圖引擎和地理信息系統(tǒng)的支持，依托于gps全球定位系統(tǒng)，使得電子地圖終端的用戶在打開定位導(dǎo)航功能的情況下就能夠?qū)τ脩舻膶?shí)時地址信息進(jìn)行獲取捕捉；智能情景判別模塊對終端用戶所處的城市進(jìn)行判別，同時針對gps位置定位模塊提供的用戶實(shí)時地址方位信息，將其與歷史記錄數(shù)據(jù)庫中的出發(fā)地和目的地進(jìn)行地點(diǎn)匹配，分別對同出發(fā)地、同目的地、其他情景進(jìn)行分類選擇；歷史記錄存儲模塊針對用戶輸入的查詢路線請求，以時間為表將其查詢時間、出發(fā)地、目的地、所在城市信息存入電子地圖的歷史記錄數(shù)據(jù)庫；查詢模塊根據(jù)智能情景判別模塊提供的分類情景選擇目標(biāo)模塊，輸出推薦地點(diǎn)列表。上述目標(biāo)模塊包含同出發(fā)地匹配查詢模塊、同目的地匹配查詢模塊和其他匹配查詢模塊。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明針對當(dāng)前電子地圖無目的地智能推薦、城際路線混亂等問題，提出一個目的地位置推薦算法，依托用戶歷史出行記錄，使得在智能場景下能夠預(yù)測用戶出行線路，加大用戶使用的智能化便捷性，提高定位準(zhǔn)確性。附圖說明圖1是本發(fā)明城市位置推薦系統(tǒng)的流程示意圖。圖2是在智能情景下匹配查詢結(jié)構(gòu)示意圖。具體實(shí)施方式為了使本發(fā)明的目的，技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，便于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員理解和實(shí)施本發(fā)明，以下結(jié)合附圖通過具體實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。圖1是面向電子地圖的城市位置推薦系統(tǒng)的模塊及流程示意圖。概括來說，該方法主要包括：模塊100)歷史記錄構(gòu)建模塊，通過電子地圖系統(tǒng)，對用戶每次導(dǎo)航線路，每條記錄按照時間t，出發(fā)地start，目的地end，城市city進(jìn)行存儲l＝{t,start,end,city}，其中地址坐標(biāo)按方位(x,y)進(jìn)行表示，x，y分別表示在電子地圖上的橫縱坐標(biāo)，再按照查詢時間順序創(chuàng)建事件表tables＝{l1,l2,...,ls}，從而構(gòu)建電子地圖歷史記錄數(shù)據(jù)庫；模塊200)gps位置定位模塊，基于電子地圖引擎和地理信息系統(tǒng)(gis)的支持，依托于gps全球定位系統(tǒng)，使得電子地圖終端的用戶，在打開定位導(dǎo)航功能的情況下，就能夠?qū)τ脩舻膶?shí)時地址信息進(jìn)行獲取捕捉。用戶信息包括抓取時間、實(shí)時地址、所在城市pj＝{tj,startj,cityj}，其中地址坐標(biāo)用(xj,yj)表示；模塊300)智能情景判別模塊，對終端用戶所處的城市進(jìn)行判別，同時針對用戶實(shí)時地址方位信息，分別對同出發(fā)地、同目的地、其他情景進(jìn)行分類選擇。其具體操作步驟如下：模塊310)城際判斷，從gps位置定位模塊200)中獲取電子地圖用戶實(shí)時地址信息，針對用戶所在城市，從模塊100)構(gòu)建的歷史記錄數(shù)據(jù)庫中，抽取出該用戶實(shí)時所在城市的歷史出行線路記錄子表table′＝{l1，l2，...,li}；模塊320)同出發(fā)地匹配，計算終端用戶實(shí)時地址d1(x1,y1)分別與歷史出行記錄字表中所有出發(fā)地地址d2(x2,y2)的實(shí)際距離d12，對于實(shí)際距離，這里采用歐式距離進(jìn)行計算，則有歐氏距離公式：由于某個地點(diǎn)在實(shí)際城市中存在多個方位，所以在本發(fā)明中把兩點(diǎn)間距離在1km以內(nèi)近似認(rèn)為在同一地點(diǎn)。所以如若存在距離小于1km情況，將此情景判定為同出發(fā)地情景，并將所有符合的歷史出行記錄提取出來，按時間順序形成同出發(fā)地歷史記錄表tstart＝{lm，...ln}；如果不存在這種情況，轉(zhuǎn)入模塊330)進(jìn)行匹配判斷；模塊330)同目的地匹配，計算終端用戶實(shí)時地址d1(x1,y1)分別與歷史出行記錄字表中所有目的地地址d3(x3,y3)的實(shí)際距離d13，對于實(shí)際距離，這里采用歐式距離進(jìn)行計算，則有歐氏距離公式：如若存在距離小于1km情況，將此情景判定為同目的地情景，并將所有符合的歷史出行記錄提取出來，按時間順序形成同目的地歷史記錄表tend＝{lp，...lq}；如果不存在這種情況，轉(zhuǎn)入模塊340)進(jìn)行匹配判斷；模塊340)其他情景，在進(jìn)行320)同出發(fā)地匹配和330)同目的地匹配不符合的情況下，將智能情景判斷為其他情景，即終端用戶實(shí)時所在地點(diǎn)并未在電子地圖中進(jìn)行查詢過，未出現(xiàn)該地點(diǎn)的出行線路。模塊400)查詢模塊,針對模塊300)判斷分類出的智能情景，分別對三種情況進(jìn)行推薦查詢，最終顯示推薦列表輸出給用戶。其具體處理方法如下步驟：模塊410)同出發(fā)地查詢，對表tstart＝{lm，...ln}中的目的地進(jìn)行判斷，計算所有目的地出現(xiàn)的頻次，將出現(xiàn)頻次大于2次的記錄抽取出來，按由高到低進(jìn)行排序，頻次出現(xiàn)1次的歷史記錄按照時間逆序順序排在其后，更新表tstart順序得到同出發(fā)地推薦列表tstart′，為了提高準(zhǔn)確度，對兩個目的地間距離小于500m的近似認(rèn)為是同一目的地，如果距離為0時在推薦列表中選擇一個排入即可；模塊420)同目的地查詢，對表tend＝{lp，...lq}中的出發(fā)地進(jìn)行判斷，計算所有出發(fā)出現(xiàn)的頻次，將出現(xiàn)頻次大于2次的記錄抽取出來，按由高到低進(jìn)行排序，頻次出現(xiàn)1次的歷史記錄按照時間逆序順序排在其后，更新表tend順序得到同出發(fā)地推薦列表tend′，同理模塊420)對兩兩目的地間距離小于500m的近似認(rèn)為是同一目的地，如果距離為0時在推薦列表中選擇一個排入即可；模塊430)其他情景查詢，由于電子地圖歷史中為出現(xiàn)過該用戶所在地址記錄，所以按照該城市的歷史記錄表table′＝{l1，l2，...,li}中查詢的時間逆序順序形成位置推薦列表tother′。綜上所述，本發(fā)明針對現(xiàn)有電子地圖系統(tǒng)主要通過查詢時間順序進(jìn)行地點(diǎn)推薦，推薦結(jié)果存在不準(zhǔn)確，城際線路混亂等現(xiàn)象，提出一種對現(xiàn)有電子地圖數(shù)據(jù)庫中歷史記錄進(jìn)行分類，對查詢地點(diǎn)進(jìn)行智能情景判斷，針對不同情景采用不同的推薦方法，提高推薦目的位置的準(zhǔn)確度。以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施案例而已，并不用于限制本發(fā)明，盡管參照前述實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，其依然可以對前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行改進(jìn)，或者對其中部分技術(shù)進(jìn)行同等替換。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、同等替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁12當(dāng)前第1頁12