專利名稱：一種打車難易度評估方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種打車難易度評估方法及系統(tǒng)，屬于網(wǎng)絡(luò)通信領(lǐng)域。
技術(shù)背景
隨著網(wǎng)絡(luò)信息時代的發(fā)展，各種交互平臺也如雨后春筍般出現(xiàn)，而微博就是其中之一。隨著微博的不斷推廣應(yīng)用，其所具有的巨大影響力也漸漸顯現(xiàn)出來。比如幾個月之前的微博解救流浪兒童活動，就是數(shù)百萬網(wǎng)友通過上傳生活中所見到的流浪兒童照片及轉(zhuǎn)發(fā)微博從而幫助好多流浪兒童找到了他們的父母。微博之所以具有如此大的影響力，是因為很多人已經(jīng)習(xí)慣了隨時隨地的通過微博分享自己生活中的感悟和心情。
在日常生活中，很多時候打不著車著實是一件令人煩悶的事情，尤其是有急事的時候比如趕火車、會議等。一般打不著車可能有以下幾點原因這個地點打車的人比較多而停的車比較少；這個打車的地點比較偏，很少有出租車經(jīng)過；對這個城市比較陌生，不清楚該地點是否可以停車。那么當(dāng)存在上述情況時，在某個地點，尤其是比較陌生的地點，怎么樣才能了解到這個地點是否容易打到車，而哪里又可以快速的打到車呢？這一直是人們比較關(guān)注的問題，但現(xiàn)有技術(shù)還沒有解決這個問題的方案。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于，提供一種打車難易度評估方法及系統(tǒng)，它可以幫助人們在任何地點都能快速的打到車，從而節(jié)省了人們盲目等待車輛的時間。
為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案一種打車難易度評估方法，包括以下步驟
Si，獲取評論數(shù)據(jù)；
S2，對所獲取的評論數(shù)據(jù)進行聚合處理并計算打車難易度指數(shù)；
S3，根據(jù)用戶的請求返回用戶所在地點的打車難易度指數(shù)和評論的內(nèi)容。
前述的打車難易度評估方法中，步驟Sl所述的評論數(shù)據(jù)包括評論的內(nèi)容、評論打分和評論所針對地點的經(jīng)緯度坐標(biāo)，其中，所述的評論打分包括五個等級，第一等級表示最難打車，第五個等級表示很好打車，利用微博上人們所分享的打車信息，既客觀又真實， 因而使得提供的打車難易度分析結(jié)果也比較可靠。
前述的打車難易度評估方法中，所述的評論所針對地點被劃分為矩形區(qū)域，這樣相同或者相鄰地點的評論就會直接聚合在相同的矩形區(qū)域內(nèi)，方便進行計算。
前述的打車難易度評估方法中，步驟S2中所述的對所獲取的評論數(shù)據(jù)進行聚合處理包括以下步驟
S20，將評論所針對地點的經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為字符串，這樣，相鄰經(jīng)緯度地點就會聚合在相同的矩形區(qū)域內(nèi)，該矩形區(qū)域和該字符串一一對應(yīng)，然后，將該字符串與相應(yīng)的評論的內(nèi)容和評論打分進行存儲；
S21，將相同字符串對應(yīng)的(即相同的矩形區(qū)域內(nèi)的)評論內(nèi)容和評論打分集合在一起，從而方便計算某個矩形精度范圍內(nèi)的打車難易度指數(shù)。
前述的打車難易度評估方法中，步驟S2所述的打車難易度指數(shù)采用以下公式計算L = Σ R1 I η，其中，氏表示在某個精度范圍區(qū)域內(nèi)的某次打分，η為全部打分的次i = 1數(shù)。
前述的打車難易度評估方法中，步驟S3還包括返回用戶所在地點附近的打車難易度指數(shù)，當(dāng)用戶所在的地點不太容易打車時，用戶可以很方便的根據(jù)返回的與用戶所在地點所屬區(qū)域相鄰的8個矩形區(qū)域的打車難易度來選擇其中一個區(qū)域到那去打車，從而為用戶節(jié)約了時間；另外通過相鄰的8個矩形區(qū)域的推薦，可以解決矩形區(qū)域之間邊界附近評論的問題。
前述的相鄰的8個矩形區(qū)域，根據(jù)評論數(shù)據(jù)的多寡，可以將評論數(shù)據(jù)較少的多個相鄰矩形區(qū)域合并為較大的矩形區(qū)域，從而更加有效的聚合評論提高區(qū)域打車難度的評估準(zhǔn)確性。
實現(xiàn)前述方法的一種打車難易度評估系統(tǒng)，包括移動終端和處理服務(wù)器，移動終端與處理服務(wù)器無線連接。
前述的打車難易度評估系統(tǒng)中，所述系統(tǒng)還包括LBS地理定位服務(wù)器，LBS地理定位服務(wù)器與移動終端無線連接，根據(jù)LBS地理定位服務(wù)器所提供的移動終端所在的位置 (即用戶所在的位置)，從而方便用戶查詢其所在地點的打車難易度。
前述的打車難易度評估系統(tǒng)中，所述的處理服務(wù)器還包括編碼器，用于將評論所針對地點的經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為字符串，在給定精度范圍矩形內(nèi)，二維的經(jīng)緯度都會轉(zhuǎn)化為同一個字符串，從而方便聚合對某個矩形區(qū)域進行評論打分。
與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明通過將網(wǎng)友的評論數(shù)據(jù)進行聚合處理及計算打車難易度指數(shù)，從而在用戶需要查詢某地點的打車難易度時，可以直接發(fā)送查詢請求，系統(tǒng)自動返回用戶所在地點的打車難易度指數(shù)，因此用戶根據(jù)所返回的所在地點的打車難易度指數(shù)可以直接了解該地點的打車難易度。如果顯示該地點較難打到車，那么用戶可以步行至別的區(qū)域，再查詢其所在地點的打車難易度指數(shù)，如此重復(fù)，最終可實現(xiàn)用戶在較容易打到車的地點上車，從而為用戶節(jié)省了盲目等待車輛的時間。據(jù)大量數(shù)據(jù)統(tǒng)計表明，采用本發(fā)明后，用戶的打車效率提高了 15-20%。另外，本發(fā)明中所述的評論數(shù)據(jù)包括評論的內(nèi)容、評論打分和評論所針對地點的經(jīng)緯度坐標(biāo)，其中，所述的評論打分包括五個等級，第一等級表示最難打車，第五個等級表示很好打車，利用微博上人們所分享的打車信息，既客觀又真實，因而使得提供的打車難易度分析結(jié)果也比較可靠。另外，本發(fā)明中所述的對所獲取的評論數(shù)據(jù)進行聚合處理包括以下步驟S20，將評論所針對地點的經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為字符串，并將該字符串與相應(yīng)的評論的內(nèi)容和評論打分進行存儲；S21，將相同字符串對應(yīng)的評論內(nèi)容和評論打分集合在一起。從而方便計算某個矩形精度范圍內(nèi)的打車難易度指數(shù)。最后，本發(fā)明還包括返回用戶所在地點附近的打車難易度指數(shù)，當(dāng)用戶所在的地點不太容易打車時，用戶可以很方便的根據(jù)返回的所在地點附近的打車難易度來選擇其中一個地點到那去打車， 從而為用戶節(jié)約了時間。


圖1是本發(fā)明的一種實施例的結(jié)構(gòu)示意圖2是本發(fā)明的一種實施例的工作原理圖。
附圖標(biāo)記1-移動終端，2-處理服務(wù)器，3-LBS地理定位服務(wù)器，4_編碼器。
下面結(jié)合附圖和具體實施方式
對本發(fā)明作進一步的說明。
具體實施方式
具體實施例方式一種打車難易度評估方法，包括以下步驟
Si，獲取評論數(shù)據(jù)，在具體實施時，可使用用戶所持的移動終端將評論數(shù)據(jù)以http 請求的方式傳到處理服務(wù)器；
S2，對所獲取的評論數(shù)據(jù)進行聚合處理并計算打車難易度指數(shù)；
S3，根據(jù)用戶的請求返回用戶所在地點的打車難易度指數(shù)和評論的內(nèi)容，所述評論的內(nèi)容分條顯示。
上述方法中，步驟Sl所述的評論數(shù)據(jù)包括評論的內(nèi)容、評論打分和評論所針對地點的經(jīng)緯度坐標(biāo)，其中，所述的評論打分包括五個等級，第一等級表示最難打車，第五個等級表示很好打車，利用微博上人們所分享的打車信息，既客觀又真實，因而使得提供的打車難易度分析結(jié)果也比較可靠。
上述方法中，所述的評論所針對地點被劃分為矩形區(qū)域，所述的矩形區(qū)域根據(jù)不同的情況進行劃分的區(qū)域面積大小可不同。
上述方法中，步驟S2中所述的對所獲取的評論數(shù)據(jù)進行聚合處理包括以下步驟
S20，使用geohash方法將評論所針對地點的經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為字符串，這樣，相鄰經(jīng)緯度地點就會聚合在相同的矩形區(qū)域內(nèi)，該矩形區(qū)域和該字符串一一對應(yīng)，然后，將該字符串與相應(yīng)的評論的內(nèi)容和評論打分進行存儲；其存儲后的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為{geohaSh_ code，評論，打分，經(jīng)緯度}；
S21，將相同字符串對應(yīng)的(即相同的矩形區(qū)域內(nèi)的)評論內(nèi)容和評論打分集合在一起，從而方便計算某個矩形精度范圍內(nèi)的打車難易度指數(shù)。
上述方法中，步驟S2所述的打車難易度指數(shù)采用以下公式計算-.L = i R1 I η，i = 1其中，Ri表示在某個精度范圍區(qū)域內(nèi)的某次打分，η為全部打分的次數(shù)。
上述方法中，步驟S3還包括返回用戶所在地點附近的打車難易度指數(shù)，當(dāng)用戶所在的地點不太容易打車時，用戶可以很方便的根據(jù)返回的與用戶所在地點所屬區(qū)域相鄰的 8個矩形區(qū)域的打車難易度來選擇其中一個區(qū)域到那去打車，從而為用戶節(jié)約了時間；另外通過相鄰的8個矩形區(qū)域的推薦，可以解決矩形區(qū)域之間邊界附近評論的問題。
前述的相鄰的8個矩形區(qū)域，根據(jù)評論數(shù)據(jù)的多寡，可以將評論數(shù)據(jù)較少的多個相鄰矩形區(qū)域合并為較大的矩形區(qū)域，從而更加有效的聚合評論提高區(qū)域打車難度的評估準(zhǔn)確性。
實現(xiàn)上述方法的一種打車難易度評估系統(tǒng)，如圖1所示，包括移動終端1和處理服務(wù)器2，移動終端1與處理服務(wù)器2無線連接。
上述系統(tǒng)中，所述系統(tǒng)還包括LBS地理定位服務(wù)器3，LBS地理定位服務(wù)器3與移動終端1無線連接，根據(jù)LBS地理定位服務(wù)器3所提供的移動終端1所在的位置(即用戶所在的位置)，從而方便用戶查詢其所在地點的打車難易度。
上述系統(tǒng)中，所述的處理服務(wù)器2還包括編碼器4，用于將評論所針對地點的經(jīng)緯度坐標(biāo)使用geohash方法轉(zhuǎn)化為字符串，在給定精度范圍矩形內(nèi)，二維的經(jīng)緯度都會轉(zhuǎn)化為同一個字符串，從而方便聚合對某個矩形區(qū)域進行評論打分。編碼器4可采用日本歐姆龍(OMRON)松下(PANASONIC)的型號為E6B2CWZ6C 2000P的歐姆龍旋轉(zhuǎn)編碼器。
本發(fā)明的一種實施例的工作原理(如圖2所示)
處理服務(wù)器2獲取眾多網(wǎng)友發(fā)布的評論數(shù)據(jù)并利用設(shè)置在其上面的編碼器4對這些評論所針對地點的經(jīng)緯度坐標(biāo)進行編碼，將二維經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為字符串，處理服務(wù)器2 再將相同字符串對應(yīng)的評論內(nèi)容和評論打分進行聚合，計算某些精度矩形范圍內(nèi)的打車難易度指數(shù)。當(dāng)用戶在某地點需要查詢該地點是否容易打車時，利用其手中的移動終端1發(fā)送請求給處理服務(wù)器2，處理服務(wù)器2返回用戶所在地點及其附近其他區(qū)域的打車難易度指數(shù)和評論的內(nèi)容。
實例說明geohash方法的主要作用就是將二維經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)化一維的字符串， 而根據(jù)其方法的性質(zhì)，相同精度矩形區(qū)域內(nèi)的經(jīng)緯度都可以直接映射成相同的字符串，進而方便相鄰地點的聚合。
在實際的應(yīng)用過程中，以A點(39.92324,116.3906)為例，介紹一下geohash的編碼過程
首先將緯度范圍(-90，90)平分成兩個區(qū)間(_90，0)、(0，90)，如果目標(biāo)緯度位于前一個區(qū)間，則編碼為0，否則編碼為1。由于39. 923 屬于(0，90)，所以取編碼為1。然后再將(0,90)分成(0,45), (45，90)兩個區(qū)間，而39. 923M位于(0，45)，所以編碼為0。以此類推，直到精度符合要求為止，得到緯度編碼為1011 1000 1100 0111 1001。經(jīng)度也用同樣的方法，對(-180,180)依次細分，得到116. 3906的編碼為1101 0010 1100 01000100。
接下來將經(jīng)度和緯度的編碼合并，奇數(shù)位是緯度，偶數(shù)位是經(jīng)度，得到編碼 1110011101 00100 01111 00000 01101 01011 00001。
最后，用0-9、b-z (去掉a，i，l，o)這32個字母進行l(wèi)3ase32編碼，得到(39.92324， 116.3906)的編碼為 wx4g0。
同理如果B為A附近的點，其坐標(biāo)為(39. 92324-0. 01，116. 3906-0· 01)，其 geohash編碼也為wx4g0，這樣A，B就直接聚合到wx4g0所標(biāo)示的矩形塊中了。
而相臨矩形區(qū)域塊的編碼可以簡單通過編碼規(guī)則計算相鄰矩形塊的編碼，用于合并和推薦。例如按編碼規(guī)則計算得出wx4g0周邊的8個鄰近矩形的編碼為[’wx^p’，’wx 4gl，，，wx4er，，，wx4g2，，，wx4g3，，，wx4dz，，，wx4fb，，，wx4fc']。
權(quán)利要求
1.一種打車難易度評估方法，其特征在于，包括以下步驟 Si，獲取評論數(shù)據(jù)；S2，對所獲取的評論數(shù)據(jù)進行聚合處理并計算打車難易度指數(shù)；S3，根據(jù)用戶的請求返回用戶所在地點的打車難易度指數(shù)和評論的內(nèi)容。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的打車難易度評估方法，其特征在于，步驟Sl中所述的評論數(shù)據(jù)包括評論的內(nèi)容、評論打分和評論所針對地點的經(jīng)緯度坐標(biāo)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的打車難易度評估方法，其特征在于，所述的評論所針對地點被劃分為矩形區(qū)域。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的打車難易度評估方法，其特征在于，步驟S2中所述的對所獲取的評論數(shù)據(jù)進行聚合處理包括以下步驟S20，將評論所針對地點的經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為字符串，將該字符串與相應(yīng)的評論的內(nèi)容和評論打分進行存儲；S21，將相同字符串對應(yīng)的評論內(nèi)容和評論打分集合在一起。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的打車難易度評估方法，其特征在于，步驟S2中所述的打車難易度指數(shù)采用以下公式計算Z = i RJ η，其中，氏表示在某個精度范圍區(qū)域內(nèi)的某次i = 1打分，η為全部打分的次數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的打車難易度評估方法，其特征在于，步驟S3還包括返回用戶所在地點附近的打車難易度指數(shù)。
7.實現(xiàn)權(quán)利要求1 6所述方法的一種打車難易度評估系統(tǒng)，其特征在于，包括移動終端(1)和處理服務(wù)器O)，移動終端(1)與處理服務(wù)器( 無線連接。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的打車難易度評估系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括LBS地理定位服務(wù)器(3)，LBS地理定位服務(wù)器C3)與移動終端(1)無線連接。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種打車難易度評估方法及系統(tǒng)，所述方法包括以下步驟S1，獲取評論數(shù)據(jù)；S2，對所獲取的評論數(shù)據(jù)進行聚合處理并計算打車難易度指數(shù)；S3，根據(jù)用戶的請求返回用戶所在地點的打車難易度指數(shù)和評論的內(nèi)容。本發(fā)明通過將網(wǎng)友的評論打分?jǐn)?shù)據(jù)進行聚合處理及計算打車難易度指數(shù)，從而方便用戶直接通過移動終端獲取其所在地點的打車難易度指數(shù)，了解該地點的打車難易程度。如果該地點較難打到車，那么用戶可以行至別的區(qū)域，查詢其所在地點的打車難易度指數(shù)，最終可實現(xiàn)用戶在較容易打到車的地點上車，從而為用戶節(jié)省了盲目等待車輛的時間。據(jù)大量數(shù)據(jù)統(tǒng)計表明，采用本發(fā)明后，用戶的打車效率提高了15-20％。
文檔編號G06F19/00GK102495941SQ20111032537
公開日2012年6月13日 申請日期2011年10月24日 優(yōu)先權(quán)日2011年10月24日
發(fā)明者湯鵬, 王柏, 顏燦 申請人:北京東方車云信息技術(shù)有限公司