[发明专利]时长的提醒方法及装置

权利要求书

1.一种时长的提醒方法，其特征在于，应用于电子设备，包括：

响应于接收到第一行程的预定信息，获取所述第一行程的数据，所述第一行程的数据包括多种类型的数据，所述多种类型的数据包括：时间数据、位置数据、所属分类的数据以及环境数据；

获取历史行程数据以及所述多种类型中的每一类对应的时长模型；所述历史行程数据包括历史时长；第一类型对应的所述时长模型包括：各个分量以及所述各个分量的特征和权重，所述各个分量以包括属于所述第一类型的数据的样本行程数据中的时长划分，所述第一类型为任意一种类型；

获得所述历史时长在对应的时长模型中所属的分量；

基于所述时长模型，获得所述分量的特征以及对应的权重；

依据所述特征以及对应的权重，预测所述第一行程的时长；

展示所述第一行程的时长的提醒信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多种类型中的每一类对应的时长模型的获取过程包括：

将样本行程数据，按照所述多种类型中的每一类，划分为不同的数据集；

在每一个所述数据集，以所述样本行程数据中的历史时长为维度，进行聚类，得到所述每一类对应的时长模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述进行聚类，包括：

基于高斯混合模型进行聚类。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述多种类型中的每一类的确定过程包括：

确定影响所述第一行程的时长的多种因素；

确定属于所述多种因素的子因素，作为所述多种类型中的每一类。

5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述时长模型，获得所述历史时长的特征以及对应的权重，包括：

将包含第一类型的数据的历史行程数据，作为第一历史行程数据；

将所述第一历史行程数据中包含的历史时长，作为第一历史时长；

确定所述第一历史时长在所述第一类型对应的时长模型中所属的分量，作为第一分量；

基于所述第一类型对应的时长模型，获得所述第一分量的均值，作为所述特征，获得所述第一分量的方差，作为所述特征对应的权重。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一历史时长在所述第一类型对应的时长模型中所属的分量，作为第一分量，包括：

分别确定多个所述第一历史时长在所述第一类型对应的时长模型中所属的分量，得到多个第一候选分量；

依据各个所述第一候选分量的个数，从所述多个第一候选分量中选择所述第一分量。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：

确定不存在包含所述第一类型的数据的所述历史行程数据；

从所述第一类型对应的时长模型的分量中，选择第二分量；

获得所述第二分量的均值，作为所述特征，获得所述第二分量的方差，作为所述特征对应的权重。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述时长模型表征历史时长与已完成的行程的次数的对应关系；

所述从所述第一类型对应的时长模型的分量中，选择第二分量，包括：

所述从所述第一类型对应的时长模型的分量中，依据对应的次数选择第二历史时长；

将所述第二历史时长在所述第一类型对应的时长模型中所属的分量，作为所述第二分量。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，所述存储器上存储有供所述电子设备的至少一个处理器执行的指令；以及

至少一个处理器，当所述指令被所述至少一个处理器执行时，使所述电子设备执行权利要求1-8任一项所述的时长的提醒方法。

10.一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有指令，当所述指令被电子设备执行时使电子设备实现权利要求1-8任一项所述的时长的提醒方法。