一种确定推荐上车点的方法和系统与流程

本申请涉及网约车领域，特别涉及一种确定推荐上车点的方法和系统。

背景技术：

近年来，随着移动通信技术的快速发展，大量基于智能终端的应用软件涌现了出来。叫车类应用是其中很受大众欢迎的一类。乘客通过客户端输入起始地和目的地信息，发送用车请求。司机根据乘客的起始地信息前去接驾。然而在实际中，乘客输入的起始地可能是建筑物内部、水域中等司机无法达到的地点。如果将这些地点作为上车点，司机往往不能顺利地接到乘客，这会严重影响司机和乘客双方的使用感受。因此，希望可以提供一种提示推荐上车点的方法和系统，引导乘客选择合适的上车点，提高司机的接驾效率和乘客的出行体验。

技术实现要素：

本申请提供了一种确定推荐上车点的方法和系统，可以为用户提供推荐上车点供用户选择，降低用户选择不合理上车点的概率，进而提升司机接驾效率和用户的出行体验。

本申请的第一方面提供一种确定推荐上车点的方法。所述确定推荐上车点的方法包括：根据搜索关键词确定至少一个候选兴趣点；为所述至少一个候选兴趣点确定至少一个相关上车点；将至少一个所述相关上车点确定为推荐上车点。

在一些实施例中，所述根据搜索关键词确定至少一个候选兴趣点包括：根据所述搜索关键词确定相关兴趣点列表；预测所述列表中各相关兴趣点的选中概率；根据所述列表中各相关兴趣点的选中概率确定所述至少一个候选兴趣点。

在一些实施例中，所述为所述至少一个候选兴趣点确定至少一个相关上车点包括：获取所述至少一个候选兴趣点的位置信息；至少根据所述候选兴趣点的位置信息，为所述候选兴趣点确定至少一个相关上车点。

在一些实施例中，所述至少根据所述候选兴趣点的位置信息，为所述候选兴趣点确定至少一个相关上车点包括：根据所述候选兴趣点的位置信息，确定距离该候选兴趣点一定范围内的至少一个历史上车点；将所述至少一个历史上车点确定为所述至少一个相关上车点。

在一些实施例中，所述为所述至少一个候选兴趣点确定至少一个相关上车点包括：判断所述至少一个候选兴趣点是点区域或面区域；至少根据所述至少一个候选兴趣点是点区域或面区域的判断，确定至少一个相关上车点。

在一些实施例中，所述根据所述至少一个候选兴趣点是点区域或面区域的判断，确定至少一个相关上车点包括：当候选兴趣点是点区域时，确定该候选兴趣点即为相关上车点；当候选兴趣点是面区域时，确定位于该候选兴趣点范围内的至少一个相关上车点。

在一些实施例中，所述将至少一个所述相关上车点确定为推荐上车点包括：获取用户位置信息；根据所述用户位置信息从至少一个所述相关上车点中筛选出至少一个推荐上车点。

在一些实施例中，所述将至少一个所述相关上车点确定为推荐上车点包括：获取用户的历史用车信息；根据所述用户的历史用车信息从至少一个所述相关上车点中筛选出至少一个推荐上车点。

在一些实施例中，所述将至少一个所述相关上车点确定为推荐上车点包括：获取所述相关上车点的知名度；根据所述知名度从至少一个所述相关上车点中筛选出至少一个推荐上车点。

在一些实施例中，所述将至少一个所述相关上车点确定为推荐上车点还包括：基于所述搜索关键词，从至少一个所述相关上车点中筛选出所述至少一个推荐上车点。

在一些实施例中，所述基于所述搜索关键词，从至少一个所述相关上车点中筛选出所述至少一个推荐上车点包括：确定所述搜索关键词与至少一个所述相关上车点的文本相似度；根据所述文本相似度，从至少一个所述相关上车点中筛选出所述至少一个推荐上车点。

在一些实施例中，所述的确定推荐上车点的方法还包括：将所述至少一个推荐上车点发送给终端，并使所述至少一个推荐上车点在所述终端显示时具有引导用户关注的提示标记。

本申请的第二方面提供一种确定推荐上车点的系统。所述确定推荐上车点的系统包括候选兴趣点确定模块、相关上车点确定模块和推荐上车点确定模块；其中，所述候选兴趣点确定模块用于根据搜索关键词确定至少一个候选兴趣点；所述相关上车点确定模块用于为所述至少一个候选兴趣点确定至少一个相关上车点；所述推荐上车点确定模块用于将至少一个所述相关上车点确定为推荐上车点。

在一些实施例中，所述候选兴趣点确定模块进一步包括：相关兴趣点确定单元、选中概率预测单元和候选兴趣点确定单元；其中，所述相关兴趣点确定单元用于根据所述搜索关键词确定相关兴趣点列表；所述选中概率预测单元用于预测所述列表中各相关兴趣点的选中概率；所述候选兴趣点确定单元用于根据所述列表中各相关兴趣点的选中概率确定所述至少一个候选兴趣点。

在一些实施例中，所述相关上车点确定模块进一步包括兴趣点信息获取单元和相关上车点确定单元；其中，所述兴趣点信息获取单元用于获取所述至少一个候选兴趣点的位置信息；所述相关上车点确定单元用于至少根据所述候选兴趣点的位置信息，为所述候选兴趣点确定至少一个相关上车点。

在一些实施例中，所述相关上车点确定单元还用于：根据所述候选兴趣点的位置信息，确定距离该候选兴趣点一定范围内的至少一个历史上车点；将所述至少一个历史上车点确定为所述至少一个相关上车点。

在一些实施例中，所述相关上车点确定模块进一步包括区域判断单元和相关上车点确定单元；其中，所述区域判断单元用于判断所述至少一个候选兴趣点是点区域或面区域；所述相关上车点确定单元用于至少根据所述至少一个候选兴趣点是点区域或面区域的判断，确定至少一个相关上车点。

在一些实施例中，所述相关上车点确定单元还用于：当候选兴趣点是点区域时，确定该候选兴趣点即为相关上车点；当候选兴趣点是面区域时，确定位于该候选兴趣点范围内的至少一个相关上车点。

在一些实施例中，所述推荐上车点确定模块进一步包括用户位置获取单元和推荐上车点确定单元；其中，所述用户位置获取单元用于获取用户位置信息；所述推荐上车点确定单元用于根据所述用户位置信息从至少一个所述相关上车点中筛选出至少一个推荐上车点。

在一些实施例中，所述推荐上车点确定模块进一步包括历史信息获取单元和推荐上车点确定单元；其中，所述历史信息获取单元用于获取用户的历史用车信息；所述推荐上车点确定单元用于根据所述用户的历史用车信息从至少一个所述相关上车点中筛选出至少一个推荐上车点。

在一些实施例中，所述推荐上车点确定模块进一步包括上车点信息获取单元和推荐上车点确定单元；其中，所述上车点信息获取单元用于获取所述相关上车点的知名度；所述推荐上车点确定单元用于根据所述知名度从至少一个所述相关上车点中筛选出至少一个推荐上车点。

在一些实施例中，所述推荐上车点确定模块还用于：基于所述搜索关键词，从至少一个所述相关上车点中筛选出所述至少一个推荐上车点。

在一些实施例中，所述推荐上车点确定模块还包括文本相似度确定单元与推荐上车点确定单元；其中，所述文本相似度确定单元用于确定所述搜索关键词与至少一个所述相关上车点的文本相似度；所述推荐上车点确定单元用于根据所述文本相似度，从至少一个所述相关上车点中筛选出所述至少一个推荐上车点。

在一些实施例中，所述的确定推荐上车点的系统还包括发送模块，所述发送模块用于：将所述至少一个推荐上车点发送给终端，并使所述至少一个推荐上车点在所述终端显示时具有引导用户关注的提示标记。

本申请的第三方面提供一种确定推荐上车点的装置。所述确定推荐上车点的装置包括至少一个存储介质和至少一个处理器，其特征在于，所述至少一个存储介质用于存储计算机指令；所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令以实现确定推荐上车点的方法。

本申请的第四方面提供一种计算机可读存储介质。所述存储介质存储计算机指令，当所述计算机指令被计算机执行时，实现确定推荐上车点的方法。

附图说明

本申请将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：

图1是根据本申请一些实施例所示的确定推荐上车点的系统的应用场景示意图；

图2是根据本申请一些实施例所示的一种示例性计算设备的示意图；

图3是根据本申请一些实施例所示的移动设备的示例性硬件和/或软件的示意图；

图4是根据本申请一些实施例所示的确定推荐上车点的系统的模块图；

图5是根据本申请一些实施例所示的确定推荐上车点的方法的示例性流程图；

图6是根据本申请一些实施例所示的确定候选兴趣点的示例性流程图；

图7是根据本申请一些实施例所示的确定相关上车点的示例性流程图；

图8是根据本申请一些实施例所示的确定相关上车点的示例性流程图；

图9是根据本申请一些实施例所示的从相关上车点中确定推荐上车点的示例性流程图；

图10是根据本申请一些实施例所示的从相关上车点中确定推荐上车点的示例性流程图；

图11是根据本申请一些实施例所示的一种提示推荐上车点的显示界面的示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

虽然本申请对根据本申请的实施例的系统中的某些模块或单元做出了各种引用，然而，任何数量的不同模块或单元可以被使用并运行在客户端和/或服务器上。所述模块仅是说明性的，并且所述系统和方法的不同方面可以使用不同模块。

本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

本申请的实施例可以应用于不同的交通服务系统，不同的交通服务系统包括但不限于陆地、河道、湖泊、海洋、航空等中的一种或几种的组合。例如，人力车、代步工具、汽车(例如，小型车、巴士、大型运输车等)、轨道交通(例如，火车、动车、高铁、地铁等)、船舶、飞机、飞行器、热气球、无人驾驶的交通工具、收/送快递等应用了管理和/或分配的运输系统等。本申请的不同实施例应用场景包括但不限于网页、浏览器插件、客户端、定制系统、企业内部分析系统、人工智能机器人等中的一种或几种的组合。应当理解的是，本申请的系统及方法的应用场景仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其它类似情景。例如，其他类似的引导用户停车系统。

图1是根据本申请一些实施例所示的确定推荐上车点的系统的应用场景示意图。确定推荐上车点的系统100可以确定推荐上车点并推荐给乘客，引导乘客选择合适的上车点。确定推荐上车点的系统100可以是用于互联网服务的线上服务平台。例如，该确定推荐上车点的系统100可以是运输服务的线上运输服务平台。在一些实施例中，该确定推荐上车点的系统100可以应用于网约车服务，例如出租车呼叫、快车呼叫、专车呼叫、小巴呼叫、拼车、公交服务、司机雇佣和接送服务等。在一些实施例中，该确定推荐上车点的系统100还可以应用于代驾、快递、外卖等服务。确定推荐上车点的系统100可以是一个线上服务平台，包含服务器110、网络120、用户终端130以及数据库140。服务器110可包含处理设备112。

在一些实施例中，服务器110可以用于处理与确定推荐上车点相关的信息和/或数据。服务器110可以是独立的服务器或者服务器组。该服务器组可以是集中式的或者分布式的(如：服务器110可以是分布系统)。在一些实施例中该服务器110可以是区域的或者远程的。例如，服务器110可通过网络120访问存储于用户终端130、数据库140中的信息和/或资料。在一些实施例中，服务器110可直接与用户终端130、数据库140连接以访问存储于其中的信息和/或资料。在一些实施例中，服务器110可在云平台上执行。例如，该云平台可包括私有云、公共云、混合云、社区云、分散式云、内部云等中的一种或其任意组合。

在一些实施例中，服务器110可包含处理设备112。该处理设备112可处理与服务请求有关的数据和/或信息以执行一个或多个本申请中描述的功能。例如处理设备112可以接收用户终端130发送的用车请求信号，向用户提供推荐上车点。在一些实施例中，处理设备112可包含一个或多个子处理设备(例如，单芯处理设备或多核多芯处理设备)。仅仅作为范例，处理设备112可包含中央处理器(cpu)、专用集成电路(asic)、专用指令处理器(asip)、图形处理器(gpu)、物理处理器(ppu)、数字信号处理器(dsp)、现场可编程门阵列(fpga)、可编辑逻辑电路(pld)、控制器、微控制器单元、精简指令集电脑(risc)、微处理器等或以上任意组合。

网络120可促进数据和/或信息的交换。在一些实施例中，确定推荐上车点的系统100中的一个或多个组件(例如，服务器110、用户终端130、数据库140)可通过网络120发送数据和/或信息给确定推荐上车点的系统100中的其他组件。在一些实施例中，网络120可是任意类型的有线或无线网络。例如，网络120可包括缆线网络、有线网络、光纤网络、电信网络、内部网络、网际网络、区域网络(lan)、广域网络(wan)、无线区域网络(wlan)、都会区域网络(man)、公共电话交换网络(pstn)、蓝牙网络、zigbee网络、近场通讯(nfc)网络等或以上任意组合。在一些实施例中，网络120可包括一个或多个网络进出点。例如，网络120可包含有线或无线网络进出点，如基站和/或网际网络交换点120-1、120-2、…，通过这些进出点，确定推荐上车点的系统100的一个或多个组件可连接到网络120上以交换数据和/或信息。

在一些实施例中，用户可以通过用户终端130获取推荐上车点。在一些实施例中，用户终端130可包括移动装置130-1、平板电脑130-2、笔记本电脑130-3、机动车内建装置130-4等中的一种或其任意组合。在一些实施例中，移动装置130-1可包括智能家居装置、可穿戴装置、智能行动装置、虚拟实境装置、增强实境装置等或其任意组合。在一些实施例中，智能家具装置可包括智能照明装置、智能电器的控制装置、智能监测装置、智能电视、智能摄像机、对讲机等或其任意组合。在一些实施例中，可穿戴装置可包括智能手环、智能鞋袜、智能眼镜、智能头盔、智能手表、智能衣物、智能背包、智能配饰等或其任意组合。在一些实施例中，智能行动装置可包括智能电话、个人数字助理(pda)、游戏装置、导航装置、pos装置等或其任意组合。在一些实施例中，虚拟实境装置和/或增强实境装置可包括虚拟实境头盔、虚拟实境眼镜、虚拟实境眼罩、增强实境头盔、增强实境眼镜、增强实境眼罩等或以上任意组合。在一些实施例中，用户终端130可包括具有定位功能的装置，以确定用户和/或用户终端130的位置。

数据库140可存储资料和/或指令。在一些实施例中，数据库140可存储从用户终端130获取的资料。在一些实施例中，数据库140可存储供服务器110执行或使用的信息和/或指令，以执行本申请中描述的示例性方法。在一些实施例中，数据库140可包括大容量存储器、可移动存储器、挥发性读写存储器(例如，随机存取存储器ram)、只读存储器(rom)等或以上任意组合。在一些实施例中，数据库140可在云平台上实现。例如，该云平台可包括私有云、公共云、混合云、社区云、分散式云、内部云等或以上任意组合。

在一些实施例中，数据库140可与网络120连接以与系统100的一个或多个组件(例如，服务器110、用户终端130等)通讯。确定推荐上车点的系统100的一个或多个组件可通过网络120访问存储于数据库140中的资料或指令。在一些实施例中，数据库140可直接与确定推荐上车点的系统100中的一个或多个组件(如，服务器110、用户终端130)连接或通讯。在一些实施例中，数据库140可以是服务器110的一部分。

图2是根据本申请一些实施例所示的一种示例性计算设备的示意图。在一些实施例中，服务器110和/或请求者终端130可以在计算设备200上实现。例如，处理设备112可以在计算设备200上实施并执行本申请所公开的处理设备112的功能。如图2所示，计算设备200可以包括处理器220、只读存储器230、随机存储器240、通信端口250、输入/输出接口260和硬盘270。

处理器220可以执行计算指令(程序代码)并执行本申请描述的确定推荐上车点系统100的功能。所述计算指令可以包括程序、对象、组件、数据结构、过程、模块和功能(所述功能指本申请中描述的特定功能)。例如，处理器220可以处理从确定推荐上车点系统100的其他任何组件获取的图像或文本数据。在一些实施例中，处理器220可以包括微控制器、微处理器、精简指令集计算机(risc)、专用集成电路(asic)、应用特定指令集处理器(asip)、中央处理器(cpu)、图形处理单元(gpu)、物理处理单元(ppu)、微控制器单元、数字信号处理器(dsp)、现场可编程门阵列(fpga)、高级risc机(arm)、可编程逻辑器件以及能够执行一个或多个功能的任何电路和处理器等，或其任意组合。仅为了说明，图2中的计算设备200只描述了一个处理器，但需要注意的是，本申请中的计算设备200还可以包括多个处理器。

计算设备200的存储器(例如，只读存储器(rom)230、随机存储器(ram)240、硬盘270等)可以存储从确定推荐上车点系统100的任何其他组件获取的数据/信息。示例性的rom可以包括掩模rom(mrom)、可编程rom(prom)、可擦除可编程rom(perom)、电可擦除可编程rom(eeprom)、光盘rom(cd-rom)和数字通用盘rom等。示例性的ram可以包括动态ram(dram)、双倍速率同步动态ram(ddrsdram)、静态ram(sram)、晶闸管ram(t-ram)和零电容(z-ram)等。

输入/输出接口260可以用于输入或输出信号、数据或信息。在一些实施例中，输入/输出接口260可以使用户与确定推荐上车点的系统100进行联系。在一些实施例中，输入/输出接口260可以包括输入装置和输出装置。示例性输入装置可以包括键盘、鼠标、触摸屏和麦克风等，或其任意组合。示例性输出装置可以包括显示设备、扬声器、打印机、投影仪等或其任意组合。示例性显示装置可以包括液晶显示器(lcd)、基于发光二极管(led)的显示器、平板显示器、曲面显示器、电视设备、阴极射线管(crt)等或其任意组合。通信端口250可以连接到网络以便数据通信。所述连接可以是有线连接、无线连接或两者的组合。有线连接可以包括电缆、光缆或电话线等或其任意组合。无线连接可以包括蓝牙、wi-fi、wimax、wlan、zigbee、移动网络(例如，3g、4g或5g等)等或其任意组合。在一些实施例中，通信端口250可以是标准化端口，如rs232、rs485等。在一些实施例中，通信端口250可以是专门设计的端口。

图3是根据本申请一些实施例所示的移动设备的示例性硬件和/或软件的示意图。如图3所示，移动设备300可以包括通信单元310、显示单元320、图形处理器(gpu)330、中央处理器(cpu)340、输入/输出单元350、内存360、存储单元370等。在一些实施例中，操作系统361(例如，ios、android、windowsphone等)和应用程序362可以从存储单元370加载到内存360中，以便由cpu340执行。应用程序362可以包括浏览器或用于从确定推荐上车点的系统100接收文字、图像、音频或其他相关信息的应用程序。

为了实现在本申请中描述的各种模块、单元及其功能，计算设备或移动设备可以用作本申请所描述的一个或多个组件的硬件平台。这些计算机或移动设备的硬件元件、操作系统和编程语言本质上是常规的，并且本领域技术人员熟悉这些技术后可将这些技术适应于本申请所描述的确定推荐上车点的系统。具有用户界面元件的计算机可以用于实现个人计算机(pc)或其他类型的工作站或终端设备，如果适当地编程，计算机也可以充当服务器。

图4是根据本申请一些实施例所示的确定推荐上车点的系统的模块图。如图4所示，确定推荐上车点的系统(如处理设备112)可以包括候选兴趣点确定模块410、相关上车点确定模块420、推荐上车点确定模块430和发送模块440。

候选兴趣点确定模块410可以用于确定候选兴趣点。如图4所示，候选兴趣点确定模块410可以进一步包括相关兴趣点确定单元412、选中概率预测单元414和候选兴趣点确定单元416。

相关兴趣点确定单元412可以根据搜索关键词确定相关兴趣点列表。在一些实施例中，相关兴趣点列表可以包括至少一个相关兴趣点。相关兴趣点(pointofinterest，poi)可以为与搜索关键词相关的地点。在一些实施例中，相关兴趣点确定单元412可以基于关键词匹配技术检索出名称与搜索关键词相同或相近的兴趣点作为相关兴趣点，并组成相关兴趣点列表。

选中概率预测单元414可以预测相关兴趣点列表中各相关兴趣点的选中概率。在一些实施例中，选中概率(或称为“点击概率”)可以反映用户选择各相关兴趣点(或与该相关兴趣点有关的上车点)的倾向。在一些实施例中，选中概率预测单元414可以根据相关兴趣点列表中的每个相关兴趣点的排序分数确定选中概率。在一些实施例中，选中概率预测单元414可以根据一段时间内用户的历史订单确定选中概率。在一些实施例中，选中概率预测单元414可以用一段时间内的历史订单作为样本训练得到一个点击概率计算模型，通过该点击概率计算模型计算得到每个相关兴趣点的点击概率。

候选兴趣点确定单元416可以从相关兴趣点列表中确定候选兴趣点。在一些实施例中，候选兴趣点确定单元416可以根据相关兴趣点列表中各相关兴趣点的选中概率确定至少一个候选兴趣点。在一些实施例中，候选兴趣点确定单元416可以通过阈值设定的方式确定至少一个候选兴趣点。在一些实施例中，候选兴趣点确定单元416可以确定相关兴趣点列表中排序最前(例如，被选中概率最大)的前n个相关兴趣点作为候选兴趣点，其中n为大于等于1的整数(如1、2、3、4、5等)。

相关上车点确定模块420可以用于确定相关上车点。如图4所示，相关上车点确定模块420可以进一步包括兴趣点信息获取单元422、区域判断单元424和相关上车点确定单元426。

兴趣点信息获取单元422可以用于获取兴趣点的相关信息。在一些实施例中，兴趣点信息获取单元422可以获取至少一个候选兴趣点的位置信息。在一些实施例中，候选兴趣点的位置信息可以至少包括经纬度坐标。在一些实施例中，兴趣点信息获取单元422可以采用多种方式获取候选兴趣点的位置信息，例如，从地图数据库(例如数据库140)和/或打车平台中的车辆gps轨迹数据(或gps日志)中查询或检索所述候选兴趣点的位置信息。

区域判断单元424可以用于判断兴趣点的区域类型。在一些实施例中，区域判断单元424可以判断至少一个候选兴趣点是点区域或面区域。在一些实施例中，面区域可以表示在地图数据中的区域状的地理实体。点区域可以表示在地图数据中点状的地理实体。在一些实施例中，区域判断单元424可以根据标签类型判断候选兴趣点是点区域或面区域。在一些实施例中，区域判断单元424也可以通过候选兴趣点所占真实面积判断点区域或面区域。在一些实施例中，区域判断单元424还可以通过其他因素，例如候选兴趣点区域的周长、区域中最远两点的直线距离、区域中最远两点的步行距离(或步行时间)等因素判断该候选兴趣点是点区域或面区域。

相关上车点确定单元426可以从多个上车点(如上车点集合)中确定相关上车点。在一些实施例中，相关上车点确定单元426可以至少根据候选兴趣点的位置信息，从多个上车点(如上车点集合)中为所述候选兴趣点确定至少一个相关上车点。在一些实施例中，相关上车点确定单元426可以至少根据所述至少一个候选兴趣点是点区域或面区域的判断，从多个上车点(如上车点集合)中为所述候选兴趣点确定至少一个相关上车点。

推荐上车点确定模块430可以从相关上车点中确定推荐上车点。如图4所示，推荐上车点确定模块430可以包括用户位置获取单元431、历史信息获取单元432、上车点信息获取单元433、文本相似度确定单元434和推荐上车点确定单元435。

用户位置获取单元431可以获取用户位置信息。用户位置信息可以反映用户当前所在位置。在一些实施例中，用户位置信息可以至少包括用户当前所在的经纬度信息。在一些实施例中，用户位置获取单元431可以根据定位技术获取用户终端130的位置信息，即为用户位置信息。

历史信息获取单元432可以获取用户历史用车信息。用户历史用车信息可以包括历史上车点、历史目的地、历史下车点、历史出发时间、用户信用、用户历史评价等或其任意组合。在一些实施例中，历史信息获取单元432可以通过用户id调用数据库140中的历史订单信息，以获取对应该用户id的用户历史用车信息。在一些实施例中，用户历史用车信息可以用于获取用户偏好习惯(例如，用户习惯的上车点及其特征)，并进一步用于确定推荐上车点。

上车点信息获取单元433可以用于获取与上车点相关的信息。在一些实施例中，上车点信息获取单元433可以获取相关上车点的知名度。相关上车点的知名度可以包括搜索热度、辨识度等或其组合。在一些实施例中，相关上车点的知名度可以表现为一个分数值，该分数值越高则知名度越高，反之则越低。在一些实施例中，相关上车点的知名度可以用于判断该相关上车点是否易于感知，并进一步用于确定推荐上车点。

文本相似度确定单元434可以用于确定两个或多个文本之间的文本相似度。在一些实施例中，文本相似度确定单元434可以确定搜索关键词与至少一个所述相关上车点的文本相似度。在一些实施例中，文本相似度确定单元434可以对搜索关键词进行预处理，并确定搜索关键词或预处理后的搜索关键词与每一个相关上车点的文本相似度。在一些实施例中，文本相似度确定单元434可以基于文本相似度算法计算搜索关键词(或预处理后的搜索关键词)与相关上车点的相似度。

推荐上车点确定单元435可以从至少一个相关上车点中筛选出至少一个推荐上车点。在一些实施例中，推荐上车点确定单元435可以根据用户位置信息、历史用车信息、相关上车点的知名度中的至少一个，从至少一个相关上车点中确定出至少一个推荐上车点。

发送模块440可以用于将信息和/或数据发送给用户终端130。在一些实施例中，发送模块440可以将所确定的推荐上车点发送至用户终端130并进行显示。

应当理解，图4所示的系统及其模块可以利用各种方式来实现。例如，在一些实施例中，系统及其模块可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。其中，硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分则可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域技术人员可以理解，上述的方法和系统可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、cd或dvd-rom的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本申请的系统及其模块不仅可以有诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用例如由各种类型的处理器所执行的软件实现，还可以由上述硬件电路和软件的结合(例如，固件)来实现。

需要注意的是，以上对于候选项显示、确定系统及其模块的描述，仅为描述方便，并不能把本申请限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个模块进行任意组合，或者构成子系统与其他模块连接。例如，在一些实施例中，例如，图4中披露的候选兴趣点确定模块410、相关上车点确定模块420、推荐上车点确定模块430和发送模块440可以是一个系统中的不同模块，也可以是一个模块实现上述的两个或两个以上模块的功能。例如，候选兴趣点确定模块410、相关上车点确定模块420和推荐上车点确定模块430可以是三个模块，也可以是一个模块同时具有确定候选兴趣点、相关上车点和推荐上车点的功能。例如，各个模块可以共用一个存储模块，各个模块也可以分别具有各自的存储模块。诸如此类的变形，均在本申请的保护范围之内。

图5是根据本申请一些实施例所示的确定推荐上车点的方法的示例性流程图。如图5所示，该确定推荐上车点的方法500可以包括：

步骤510，根据搜索关键词确定至少一个候选兴趣点。具体的，该步骤510可以由候选兴趣点确定模块410执行。

在一些实施例中，搜索关键词可以由用户通过用户终端130输入的各种类型的文字、字母、数字、字符等或其组合。当用户在用户终端130输入搜索关键词后，用户终端130可以将该搜索关键词通过网络120发送给服务器110，处理设备112可以接收该搜索关键词并对其进行处理。在一些实施例中，用户输入搜索关键词的方式可以包括但不限于打字输入、手写输入、选择输入、语音输入、扫描输入等一种或多种的任意组合。具体地，打字输入根据语言的不同可以包括英文输入、中文输入等。选择输入可以包括从选择列表中选择关键词等。扫描输入可以包括扫描条形码输入、扫描二维码输入、扫描文本输入、扫描图片输入等。例如，搜索关键词可以是用户直接手写输入的中文文字。又例如，搜索关键词可以是根据用户扫描图片输入识别的文字或字母。又例如，搜索关键词可以是根据用户输入的语音识别出的文字或字母。

在一些实施例中，搜索关键词可以用于搜索获得用户感兴趣的地点。例如，当用户使用打车软件打车时，可以通过输入搜索关键词获取起始地、上车点和/或目的地相关的关键词。例如，用户为其他用户叫车时，可以在叫车平台上输入与其他用户的上下车位置相关的搜索关键词。在一些实施例中，用户输入搜索关键词可以包括与地名、商圈、地点属性(如酒店、商场、电影院等)、地址等相关的关键词。在一些实施例中，根据搜索关键词确定至少一个候选兴趣点还可以应用于地图、导航等领域。

在一些实施例中，候选兴趣点确定模块410根据搜索关键词确定至少一个候选兴趣点可以包括：根据搜索关键词确定相关兴趣点列表，预测列表中各相关兴趣点的选中概率，以及根据列表中各相关兴趣点的选中概率确定至少一个候选兴趣点。关于根据搜索关键词确定候选兴趣点的更多细节可以参见图6及其相关描述。

步骤520，为至少一个候选兴趣点确定至少一个相关上车点。具体的，该步骤520可以由相关上车点确定模型420执行。

在一些实施例中，例如，当候选兴趣点为一片区域(如北京大学)时，通过候选兴趣点将难以获知用户希望开始行程的准确位置。因此，有必要基于候选兴趣点确定与该候选兴趣点相关的上车点(如北京大学南门)，从而进一步明确用户上车的位置。在一些实施例中，为至少一个候选兴趣点确定至少一个相关上车点可以包括：获取至少一个候选兴趣点的位置信息；以及至少根据候选兴趣点的位置信息，为所述候选兴趣点确定至少一个相关上车点。在一些实施例中，相关上车点确定模型420可以判断至少一个候选兴趣点是点区域或面区域；以及至少根据所述至少一个候选兴趣点是点区域或面区域的判断，确定至少一个相关上车点。关于为候选兴趣点确定相关上车点的更多细节可以参见图7-8及其相关描述。

步骤530，将至少一个相关上车点确定为推荐上车点。具体的，该步骤530可以由推荐上车点确定模块430执行。

在一些实施例中，推荐上车点确定模块430可以获取用户位置信息、用户的历史用车信息和/或相关上车点的知名度，并根据获取用户位置信息、用户的历史用车信息和/或相关上车点的知名度，从至少一个相关上车点中确定出至少一个推荐上车点。在一些实施例中，推荐上车点确定模块430可以确定搜索关键词与至少一个所述相关上车点的文本相似度，并根据文本相似度，从至少一个相关上车点中筛选出至少一个推荐上车点。关于从相关上车点中确定推荐上车点的更多细节可以参见图9-10及其相关描述。

在一些实施例中，推荐上车点模块430确定推荐上车点后，发送模块440可以将所确定的推荐上车点发送至用户终端130并进行显示。在一些实施例中，还可以为推荐上车点添加提示标记，以便在用户终端130的界面上显示时可以引导用户关注。关于提示标记的更多细节可以参见图11及其相描述。

应当注意的是，上述有关流程500的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本申请的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本申请的指导下可以对流程500进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本申请的范围之内。例如，在一些实施例中，可以根据搜索关键词直接获取相关上车点。又例如，可以根据候选兴趣点直接确定推荐上车点。再例如，在步骤530中确定出推荐上车点之后，还可以增加路径规划的步骤，用于规划从用户当前位置前往推荐上车点的推荐路径。

图6是根据本申请一些实施例所示的确定候选兴趣点的示例性流程图。如图6所示，确定候选兴趣点600可以包括：

步骤610，根据搜索关键词确定相关兴趣点列表。具体的，步骤610可以由相关兴趣点确定单元412执行。

在一些实施例中，相关兴趣点列表可以包括至少一个相关兴趣点。相关兴趣点(pointofinterest，poi)可以为与搜索关键词相关的地点。具体的，相关兴趣点可以包括名称、类别(如点区域或面区域等)、经纬度等信息。在一些实施例中，相关兴趣点确定单元412可以基于关键词匹配技术检索出名称与搜索关键词相同或相近的兴趣点作为相关兴趣点。兴趣点信息可以存储在数据库140中。具体的，相关兴趣点确定单元412可以通过计算数据库140中各兴趣点的名称与搜索关键词的文本相似度，从而检索出文本相似度较高的兴趣点作为相关兴趣点，并组成相关兴趣点列表。例如，可以选择文本相似度前n个(如10个、15个、20个、30个等)的兴趣点作为相关兴趣点。又例如，可以选择文本相似度大于某一阈值(如60％、80％等)的兴趣点作为相关兴趣点。关于文本相似度的计算可以采用现有技术中任意一种可行的计算方法。例如，文本相似度计算可以包括计算两者之间的杰卡德(jaccard)相似系数、余弦相似度、曼哈顿距离、欧几里得距离、明式距离、编辑距离等一种或以上任意组合。在一些实施例中，在根据搜索关键词确定相关兴趣点列表时，还可以考虑其他相关因素，如用户位置、用户历史搜索记录等一种或多种的任意组合。例如，相关兴趣点确定单元412可以仅考虑与用户距离一定范围内(或与用户同个城市等)的兴趣点作为相关兴趣点。

在一些替代性实施例中，根据搜索关键词确定相关兴趣点列表的方法还可以为现有技术中任一种合适的方法。例如，可以是基于搜索关键词的前缀、核心词或短语等确定相关兴趣点列表。又例如，可以是基于搜索关键词的语音、语义等确定相关兴趣点列表。在一些实施例中，在根据搜索关键词确定相关兴趣点列表前，还可以对该搜索关键词进行分析、改写、纠错等操处理。

步骤620，预测列表中各相关兴趣点的选中概率。具体的，步骤620可以由选中概率预测单元414执行。

在一些实施例中，选中概率(或称为“点击概率”)可以反映用户选择各相关兴趣点(或与该相关兴趣点有关的上车点)的倾向。在一些实施例中，选中概率可以表现为某兴趣点(或与该兴趣点有关的上车点)在历史上被用户(如该用户、或所有用户、或指定区域内的用户等)选中的概率。在一些实施例中，步骤610中确定的相关兴趣点列表中的每个相关兴趣点可以具有相应的排序分数，该排序分数可以反映每个相关兴趣点的选中概率，因此，可以根据该排序分数确定每个相关兴趣点的选中概率。在一些实施例中，可以根据一段时间内用户的历史订单确定所述选中概率。例如，可以将该段时间内用户选择某一相关兴趣点的总次数与总订单数的比值确定为该相关兴趣点的选中概率。在一些实施例中，可以用一段时间内的历史订单作为样本训练得到一个点击概率计算模型，通过该点击概率计算模型计算得到每个相关兴趣点的点击概率。例如，可以提取历史订单中的以下特征：用户输入的搜索关键词、提供给用户的兴趣点选项、用户实际选择的兴趣点，用提取的这些特征训练一个初始模型，得到该点击概率计算模型。在一些替代性实施例中，还可以通过其他现有的方式预测列表中各相关兴趣点的选中概率，本申请对此不作限制。

步骤630，根据列表中各相关兴趣点的选中概率确定所述至少一个候选兴趣点。具体的，步骤630可以由候选兴趣点确定单元416执行。

在一些实施例中，服务器110可以通过阈值设定的方式确定至少一个候选兴趣点。在一些实施例中，阈值设定可以通过人工或自动确定。在一些实施例中，设定阈值也可以通过实验确定。在一些实施例中，设定的阈值可以是80％、70％、60％、50％、40％等。例如，当阈值设定为80％时，候选兴趣点确定单元416可以只将相关兴趣点列表中选中概率大于或者等于80％的相关兴趣点作为候选兴趣点。在一些实施例中，候选兴趣点确定单元416可以确定相关兴趣点列表中排序最前(例如，被选中概率最大)的前n个相关兴趣点作为候选兴趣点，其中n为大于等于1的整数(如1、2、3、4、5等)。

图7是根据本申请一些实施例所示的确定相关上车点的示例性流程图。如图7所示，确定相关上车点的示例性流程700可以包括：

步骤710，获取至少一个候选兴趣点的位置信息。具体的，步骤710可以由兴趣点信息获取单元422执行。

在一些实施例中，候选兴趣点的位置信息可以至少包括经纬度坐标。在一些实施例中，候选兴趣点的位置信息还可以包括海拔高度、候选兴趣点所处路网中的道路、候选兴趣点所处路网中的区域等一种或多种的组合。在一些实施例中，获取候选兴趣点的位置信息可以采用多种方式，例如，可以从地图数据库(例如数据库140)中查询或检索所述候选兴趣点的位置信息。又例如，可以从打车平台中的车辆gps轨迹数据(或gps日志)中查询所述候选兴趣点的位置信息。

步骤720，至少根据候选兴趣点的位置信息，为所述候选兴趣点确定至少一个相关上车点。具体的，步骤720可以由相关上车点确定单元426执行。

在一些实施例中，相关上车点确定单元426可以根据候选兴趣点的位置信息，从多个上车点(如上车点集合)中为候选兴趣点选取至少一个相关上车点。上车点集合可以为运输服务平台(如打车平台)上所有乘客可能上车或司机可能等待乘客上车的位置点的集合。在一些实施例中，上车点集合可以由打车平台上所有的历史订单数据中的上车点组成。在一些实施例中，上车点集合可以包括其他任意适宜作为上车点的地点，例如，某小区一号门、某医院东门、路网上的某临时停车点等等。在一些实施例中，可以以候选兴趣点的位置(如用以确定该候选兴趣点的经纬度坐标)为中心，确定一定半径范围(例如，500m、300m、200m、100m等)内的至少一个上车点为相关上车点。在一些实施例中，可以将以候选兴趣点的位置为中心，一定半径范围内的所有上车点都视为相关上车点。

在一些实施例中，确定相关上车点时还可以考虑其他因素。例如，还可以根据上车点的名称与候选兴趣点名称的相似度确定相关上车点(如筛选出)。例如，可以选择名称与候选兴趣点名称的相似度大于某设定阈值(如50％、60％、70％等)的上车点为相关上车点。又例如，可以根据上车点与候选兴趣点距离的远近，选择固定数量(如3个、5个、8个等)的上车点作为相关上车点。

图8是根据本申请一些实施例所示的确定相关上车点的示例性流程图。如图8所示，确定相关上车点示例性流程800可以包括：

步骤810，判断至少一个候选兴趣点是点区域或面区域。具体的，步骤810可以由区域判断单元424执行。

在一些实施例中，面区域可以表示在地图数据中的区域状的地理实体，例如，北京大学/保利熙悦春天等。点区域可以表示在地图数据中点状的地理实体，例如，北京大学东门/北京大学南门/保利熙悦春天西门等。在一些实施例中，可以在地图数据库(例如数据库140)中对候选兴趣点进行检索，获取候选兴趣点的标签(或是候选兴趣点信息中自带的标签)，根据标签类型判断候选兴趣点是点区域或面区域。例如，所述标签包括点数据和面数据，标签为点数据的候选兴趣点判定为点区域，标签为面数据的候选兴趣点判定为面区域。在一些实施例中，点区域或面区域也可以通过候选兴趣点所占真实面积进行判断。例如，当候选兴趣点所对应的区域面积大于某一设定阈值时(如100、200、500、1000平方米)，可以将该候选兴趣点认定为面区域；反之，可以将该候选兴趣点认定为点区域。在一些实施例中，点区域或面区域的判断还可以通过其他因素进行。例如，可以根据候选兴趣点区域的周长、区域中最远两点的直线距离、区域中最远两点的步行距离(或步行时间)等因素判断该候选兴趣点是点区域或面区域。

步骤820，至少根据所述至少一个候选兴趣点是点区域或面区域的判断，确定至少一个相关上车点。具体的，步骤820可以由相关上车点确定单元426执行。

在一些实施例中，当候选兴趣点是点区域时，可以确定该候选兴趣点即为相关上车点。在一些实施例中，当候选兴趣点是面区域时，可以确定位于该候选兴趣点范围内的至少一个上车点为相关上车点。在一些实施例中，当候选兴趣点是面区域时，也可以确定与该候选兴趣点距离在一定范围内(例如，与该面区域中任意一点的直线距离不超过20m、30m、50m、100m等)的至少一个上车点为相关上车点。关于为候选兴趣点确定相关上车点更多细节可以参见图7及其相关描述。

图9是根据本申请一些实施例所示的从相关上车点中确定推荐上车点的示例性流程图。具体地，从相关上车点中确定推荐上车点的流程900可以由推荐上车点确定模块430执行。如图9所示，流程900可以包括：

步骤910，推荐上车点确定模块430可以获取用户位置信息、用户的历史用车信息和/或相关上车点的知名度。

在一些实施例中，用户位置获取单元431可以获取用户位置信息。具体地，用户位置信息可以反映用户当前所在位置。在一些实施例中，用户位置信息可以至少包括用户当前所在的经纬度信息。在一些实施例中，用户位置信息还可以包括行政区域信息、商圈信息、街道信息等或其任意组合。在一些实施例中，用户终端130可以通过定位技术确定用户位置并将用户位置信息发送给服务器110。在一些实施例中，用户位置获取单元431可以根据定位技术获取用户终端130的位置信息，即为用户位置信息。具体的，定位技术可以包括但不限于全球定位系统(gps，globalpositioningsystem)、卫星定位技术、北斗定位技术、近场定位(如wifi定位、蓝牙定位)等一种或多种的任意组合。

在一些实施例中，历史信息获取单元432可以获取用户历史用车信息。具体地，用户历史用车信息可以包括历史上车点、历史目的地、历史下车点、历史出发时间、用户信用、用户历史评价等或其任意组合。在一些实施例中，用户历史用车信息可以至少包括历史上车点信息。在一些实施例中，历史信息获取单元432可以从数据库140中获取用户历史用车信息。例如，处理设备112可以获取和/或处理用户历史订单信息并存储在数据库140中，该用户历史订单信息包含用户历史用车信息。信息获取单元432可以获取用户id，该用户id可以唯一确定用户身份信息，并进一步通过用户id调用数据库140中的历史订单信息，以获取对应该用户id的用户历史用车信息。在一些实施例中，用户历史用车信息可以用于获取用户偏好习惯(例如，用户习惯的上车点及其特征)，并进一步用于确定推荐上车点。

在一些实施例中，上车点信息获取单元433可以获取相关上车点的知名度。具体地，相关上车点的知名度可以包括搜索热度、辨识度等或其组合。例如。搜索热度可以包括用户搜索和/或选择该相关上车点的次数(或频率、概率等)，辨识度可以包括该相关上车点是否为商圈、是否具有易辨识的标志(如建筑、雕塑、牌坊等)。上车点信息获取单元433可以从数据库140获取相关上车点的知名度信息。在一些实施例中，相关上车点的知名度可以表现为一个分数值，该分数值越高则知名度越高，反之则越低。该分数值可以根据相关上车点的历史搜索情况、用户评价情况、工作人员评分等方式获得。在一些实施例中，相关上车点的知名度可以用于判断该相关上车点是否易于感知，并进一步用于确定推荐上车点。

在一些实施例中，推荐上车点确定模块430还可以获取其他与用户和/或相关上车点有关的信息。例如，可以获取相关上车点的可停靠属性。具体地，相关上车点的可停靠属性可以包括相关上车点所在道路的路况(例如，单行道、双行道、拥堵情况、是否存在路障、是否为高速路出口等)、相关上车点附近的司机数量等。在一些实施例中，相关上车点的可停靠属性可以用于计算用户步行成本、司机接驾成本等信息，并进一步用于确定推荐上车点。

步骤920，根据用户位置信息、用户的历史用车信息和/或相关上车点的知名度从至少一个相关上车点中筛选出至少一个推荐上车点。具体的，步骤920可以由推荐上车点确定单元435执行。

在一些实施例中，推荐上车点确定单元435可以根据用户位置信息从至少一个相关上车点中确定出至少一个推荐上车点。例如，推荐上车点确定单元435可以根据用户位置信息以及相关上车点的位置信息确定用户前往每一个相关上车点的步行成本，并基于该步行成本对相关上车点进行排序，选取步行成本最低的至少一个(如1个、2个、3个、4个、5个等)相关上车点作为推荐上车点。又例如，推荐上车点确定单元435还可以根据用户与相关上车点的直线距离，确定直线距离最近的至少一个相关上车点作为推荐上车点。再例如，还可以根据和/或结合用户前往相关上车点的步行时间、红绿灯个数等信息确定推荐上车点。

在一些实施例中，推荐上车点确定单元435可以根据用户的历史用车信息从至少一个相关上车点中确定出至少一个推荐上车点。例如，推荐上车点确定单元435可以根据用户的历史用车信息确定相关上车点中用户历史选择最多的至少一个(如1个、2个、3个等)上车点作为推荐上车点。在一些实施例中，用户历史用车信息可以是用户本人的历史用车信息。在一些实施例中，用户历史用车信息也可以包括与用户相关联的其他用户的历史用车信息。例如，相关联的其他用户可以是家庭住址、公司地址等与该用户相同或相近的其他用户。

在一些实施例中，推荐上车点确定单元435可以根据相关上车点的知名度从至少一个相关上车点中确定出至少一个推荐上车点。例如，推荐上车点确定单元435可以根据相关上车点的知名度信息，确定知名度最高的至少一个(如1个、2个、3个等)相关上车点作为推荐上车点。

在一些实施例中，推荐上车点确定单元435还可以综合考虑用户位置信息、用户的历史用车信息和相关上车点的知名度中的两者或全部，进而从至少一个相关上车点中确定出至少一个推荐上车点。例如，可以对用户的步行成本、用户的历史选择次数以及相关上车点的知名度分别设置不同权重，计算出每个相关上车点的综合得分，选取综合得分最高的至少一个(如1个、2个、3个、4个、5个等)相关上车点作为推荐上车点。

在一些实施例中，推荐上车点模块430确定推荐上车点后，发送模块440可以将所确定的推荐上车点发送至用户终端130并进行显示。在一些实施例中，还可以为推荐上车点添加提示标记，以便在用户终端130的界面上显示时可以引导用户关注。关于提示标记的更多细节可以参见图11及其相描述。

图10是根据本申请一些实施例所示的从相关上车点中确定推荐上车点的示例性流程图。具体地，从相关上车点中确定推荐上车点的流程1000可以由推荐上车点确定模块430执行。如图10所示，确定推荐上车的流程1000可以包括：

步骤1010，确定搜索关键词与至少一个所述相关上车点的文本相似度。具体的，步骤1010可以由文本相似度确定单元434执行。

在一些实施例中，文本相似度确定单元434可以对搜索关键词进行预处理。例如，可以将搜索关键词(如“北大”)改写为同义词(如“北京大学”)。又例如，文本相似度确定单元434可以检查搜索关键词中的拼写错误并进行校正，获取预处理后的搜索关键词。又例如，可以将搜索关键词进行分词处理(如“北京路kfc”处理为“北京路/kfc”)。进一步地，文本相似度确定单元434可以确定搜索关键词或预处理后的搜索关键词与每一个相关上车点的文本相似度。在一些实施例中，可以基于文本相似度算法计算搜索关键词(或预处理后的搜索关键词)与相关上车点的相似度。具体地，文本相似度算法可以包括余弦相似性法、简单共有词法、编辑距离法、simhash算法、jaccard相似性系数法、欧几里得距离法、曼哈顿距离法等或其任意组合。

步骤1020，根据文本相似度，从至少一个相关上车点中筛选出至少一个推荐上车点。具体的，步骤1020可以由推荐上车点确定单元435执行。在一些实施例中，推荐上车点确定单元435可以选取文本相似度排序最高的至少一个(例如，1个、2个、3个等)相关上车点作为推荐上车点。在一些实施例中，推荐上车点确定单元435可以选取文本相似度超过设定阈值(如50％、70％等)的至少一个相关上车点作为推荐上车点。

在一些实施例中，推荐上车点模块430确定推荐上车点后，发送模块440可以将所确定的推荐上车点发送至用户终端130并进行显示。在一些实施例中，还可以为推荐上车点添加提示标记，以便在用户终端130的界面上显示时可以引导用户关注。关于提示标记的更多细节可以参见图11及其相描述。

图11是根据本申请一些实施例所示的一种提示推荐上车点的显示界面的示意图。如图11所示，该显示界面可以包括搜索输入区域、上车点显示区域等。在本实施例中，当用户在显示界面的搜索输入区域中输入出发地名称1102后，界面上会显示与该出发地名称相关的多个相关上车点。具体地，界面上会显示这些相关上车点的上车点名称1108(包括1108-1、1108-2)、上车点位置1110(包括1110-1、1110-2)等信息。对应这些相关上车点中的推荐上车点，界面上除了显示这些推荐上车点的名称1104之外，还会显示引导用户选择或关注的提示标记1106。所述引导用户选择或关注的提示标记可以是文本提示、字体加粗、字体高亮显示、字体带下划线等等。例如，当用户在界面上输入“北京大学”时，界面上的上车点显示区域会实时以列表方式显示多个相关上车点(例如，北京大学东门[地铁站]、中国民生银行(成府路支行)对面、北京大学口腔医院等)，并可以把这些相关上车点中的推荐上车点(例如，北京大学-东2门、北京大学-东门a口西北出口)显示在列表前排。另外，这些推荐上车点旁可以标有“推荐”字样，从而使得用户更容易选择这些推荐上车点。每个上车点旁也可以显示有该上车点距离用户当前位置的距离，以便用户参考。在一些替代性实施例中，提示标记1106还可以进一步详细化。具体地，可以在推荐上车点旁显示推荐理由。例如，可以在推荐上车点旁显示其选择概率、选择人数、搜索热度、步行距离、步行时间等，以提示并引导用户选择。

本申请实施例可能带来的有益效果包括但不限于：(1)通过为乘客提供推荐上车点，降低不合理的上车点被选中的概率；(2)提高乘客出行体验；(3)提升司机接驾效率，如使司机的长期效益更高；(4)提高网约车平台总体收益。需要说明的是，不同实施例可能产生的有益效果不同，在不同的实施例里，可能产生的有益效果可以是以上任意一种或几种的组合，也可以是其他任何可能获得的有益效果。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本申请的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。

同时，本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本申请的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，本领域技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本申请的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。

计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、rf、或类似介质，或任何上述介质的组合。

本申请各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如java、scala、smalltalk、eiffel、jade、emerald、c++、c#、vb.net、python等，常规程序化编程语言如c语言、visualbasic、fortran2003、perl、cobol2002、php、abap，动态编程语言如python、ruby和groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网(lan)或广域网(wan)，或连接至外部计算机(例如通过因特网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(saas)。

此外，除非权利要求中明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本申请一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。

针对本申请引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本申请作为参考。与本申请内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本申请权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本申请中的)也除外。需要说明的是，如果本申请附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本申请所述内容有不一致或冲突的地方，以本申请的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本申请中所述实施例仅用以说明本申请实施例的原则。其他的变形也可能属于本申请的范围。因此，作为示例而非限制，本申请实施例的替代配置可视为与本申请的教导一致。相应地，本申请的实施例不仅限于本申请明确介绍和描述的实施例。