公开(公告)号：CN107111794B

公开(公告)日：2021-06-22

申请号：CN201580072885.9

申请日：2015-12-28

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： D·伍德亚德 ,  E·J·霍维茨 ,  G·诺根 ,  P·B·科驰 ,  D·拉兹 ,  M·格尔德兹米特

IPC: G06Q10/04 ,  G01C21/34

Abstract: 用于预测在特定时间处的行程的出行时间的可变性的系统可以利用包括与行程相关联的潜在变量的机器学习模型。机器学习模型可以从基于从移动设备报告的基于位置的测量的历史行程数据被训练。一旦被训练，机器学习模型可以被利用用于预测出行时间的可变性。一种处理可以包括：接收与行程相关联的起点、目的地和开始时间；获得从起点向目的地行进的候选路线；以及至少部分地基于机器学习模型预测针对候选路线中的个体候选路线的出行时间的概率分布。一个或多个路线可以基于预测的概率分布被推荐，并且可以提供针对所推荐的路线的出行时间的测量。

公开(公告)号：CN107111794A

公开(公告)日：2017-08-29

申请号：CN201580072885.9

申请日：2015-12-28

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： D·伍德亚德 ,  E·J·霍维茨 ,  G·诺根 ,  P·B·科驰 ,  D·拉兹 ,  M·格尔德兹米特

IPC: G06Q10/04

CPC classification number: G01C21/34 ,  G06Q10/047

Abstract: 用于预测在特定时间处的行程的出行时间的可变性的系统可以利用包括与行程相关联的潜在变量的机器学习模型。机器学习模型可以从基于从移动设备报告的基于位置的测量的历史行程数据被训练。一旦被训练，机器学习模型可以被利用用于预测出行时间的可变性。一种处理可以包括：接收与行程相关联的起点、目的地和开始时间；获得从起点向目的地行进的候选路线；以及至少部分地基于机器学习模型预测针对候选路线中的个体候选路线的出行时间的概率分布。一个或多个路线可以基于预测的概率分布被推荐，并且可以提供针对所推荐的路线的出行时间的测量。