对比文件名称：2010-08-19_US2010211304A_发明申请_US20100211304A1 Personalized User Routing and Recommendations
目标专利名称：332用于基于沿着可能路线的媒体密度的导航的方法及设备CN104969033B
模型名称：DeepSeek-R1
根据目标专利说明书及权利要求，结合对比文件内容，进行特征比对分析如下：
| 技术特征描述以及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **技术特征A**：其包括：通过装置的处理器计算从所述起点到所述目的地的所述路线以供在用户装置的用户接口上显示<br>**《直接公开》** | 图3序列图及对应描述：“一旦接收到路线请求消息...导航服务器102编译个性化路线...提供的编译路线通过网络205提供给UE 101并显示给用户...（即，显示路线）在用户接口201上。”（参见说明书第[0029]段） | 对比文件明确公开了导航服务器（装置的处理器）根据起点和目的地编译（计算）路线，并将该路线提供给用户设备（UE）并在其用户接口上显示。这直接对应于目标专利中计算并显示路线的技术特征。 |
| **技术特征B**：响应于计算所述路线，通过所述装置的所述处理器确定感兴趣位置的推荐，<br>**《隐含公开》** | 说明书第[0042]段：“此外，每个用户组可被分配特定的POI偏好...POI偏好可以基于对用户在旅行期间停靠的观察来定义...POI可以存储在数据库中...并可以基于POI类型进行分类...可以（将POI）呈现给用户。” 第[0044]段：“尽管POI可以如先前讨论的那样自动呈现在UE 101上，但它们也可以作为推荐呈现给用户以供选择。” | 对比文件公开了系统可以为用户确定并推荐兴趣点（POI）。虽然其推荐触发逻辑可能不完全是“响应于计算路线”，但其整体流程（如图3、5）是在处理路线请求（计算路线）的过程中确定并推荐POI。本领域技术人员可以合理推断，在提供个性化路线的系统中，确定POI推荐是响应于路线计算过程的一部分，因此该特征被隐含公开。 |
| **技术特征C**：其中所述感兴趣位置是具有大于阈值的媒体密度得分且在与所述路线的偏离范围内的位置，<br>**《未公开》** | 无相应内容。 | 对比文件完全没有提及“媒体密度得分”这一概念，也未涉及基于任何“得分”阈值来筛选位置。其POI推荐是基于用户分组、时间、广告等，而非基于媒体文件的密度和排名。同时，对比文件也未明确公开“在与路线的偏离范围内”这一用于限定感兴趣位置与路线空间关系的特征。因此，该特征既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
| **技术特征D**：且其中所述媒体密度得分是基于与所述感兴趣位置相关的一或多个媒体文件的数目及所述一或多个媒体文件中的每一者的排名来计算，<br>**《未公开》** | 无相应内容。 | 对比文件完全没有提及“媒体文件”（如图像、视频），更没有公开基于媒体文件的“数目”和“排名”来计算任何“得分”。其POI的确定依据是用户分组、观察数据、广告投放等完全不同的因素。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征E**：其中所述一或多个媒体文件的每一个排名都基于一个或多个因素，<br>**《未公开》** | 无相应内容。 | 由于对比文件未涉及“媒体文件”及“排名”，因此自然也未曾公开排名所基于的“因素”。该特征未被公开。 |
| **技术特征F**：所述一个或多个因素向除所述用户装置的用户之外的其他用户指示所述一或多个媒体文件中的一个媒体文件的重要性<br>**《未公开》** | 无相应内容。 | 该特征限定了排名因素的作用是向“其他用户”指示媒体文件的重要性。对比文件未公开任何与“媒体文件”重要性相关的、且由“其他用户”行为所指示的排名机制。该特征未被公开。 |
| **技术特征G**：及通过所述装置在所述用户装置的所述用户接口上显示所述推荐。<br>**《直接公开》** | 说明书第[0042]段：“特色POI可以通过UE 101呈现给用户...” 第[0044]段：“...UE 101可以呈现娱乐选项...”、“...在用户组中任何POI类别的推荐中购买特色列表。” | 对比文件明确公开了通过用户设备（UE）向用户呈现（显示）POI推荐。这直接对应于目标专利中显示推荐的技术特征。 |
| **技术特征H**：其中所述计算所述路线包括计算所述起点与所述目的地之间的最快路线。<br>**《隐含公开》** | 说明书第[0034]段：“路线导航策略可以针对特定的驾驶风格、行程类型和车辆类型进行定制。例如，路线导航策略可能强调高速公路而非地方街道，反之亦然。其他路线导航策略可能包括避免道路情况，如施工、拥堵、桥梁、收费和交通。” | 对比文件公开了基于用户分组策略（如“通勤组”）来定制路线，策略中包括考虑交通、拥堵等因素以优化路线。虽然未明确写出“最快路线”一词，但“避免拥堵”等策略是计算最快路线的常见和核心手段。本领域技术人员可以合理推断，在导航系统中，根据实时交通信息（对比文件有提及）和用户偏好来“计算最快路线”是一种基础且隐含的功能。因此，该特征被隐含公开。 |
| **技术特征I**：其中所述偏离范围包含从所述路线上的一点到所述感兴趣位置的距离上的偏离或时间上的偏离中的至少一者。<br>**《未公开》** | 无相应内容。 | 对比文件虽然会推荐路线上的POI，但并未公开一个明确的“偏离范围”概念，也没有使用“偏离范围”来限定POI与路线的空间或时间关系。其推荐POI可能是沿路线分布的，但未限定在某个偏离阈值内。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征J**：其进一步包括：修改所述路线以包含所述感兴趣位置。<br>**《未公开》** | 无相应内容。 | 对比文件描述了向用户推荐或呈现POI，但未描述根据推荐的POI来“修改”或“重新规划”原始路线以包含该POI。其路线生成和POI推荐是两个关联但独立的输出。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征K**：其进一步包括：在所述修改所述路线之前，向用户显示描述所述感兴趣位置的通知<br>**《未公开》** | 无相应内容。 | 对比文件未公开在修改路线前向用户显示通知并等待用户批准的交互流程。其POI呈现更偏向于信息展示或广告，而非需要用户批准才能纳入路线的推荐。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征L**：及从所述用户接收对修改所述路线的批准。<br>**《未公开》** | 无相应内容。 | 同上，对比文件未涉及用户批准修改路线的步骤。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征M**：其中所述确定所述推荐包括：确定按所述路线行进的所述用户装置是否将在优选时间处在所述感兴趣位置的阈值距离内以参观所述感兴趣位置<br>**《未公开》** | 说明书第[0045]段：“POI偏好可以基于例如旅行时间、旅行日期或行程持续时间动态选择。” | 对比文件公开了基于“旅行时间”等动态选择POI偏好，这表明系统会考虑时间因素。这可能隐含了在某个时间点用户可能在某个位置附近。然而，目标专利明确限定了“优选时间”是基于媒体文件捕获时间分析得出的参观特定位置的最佳时间，这与对比文件中基于用户分组习惯（如通勤时间喝咖啡）或一天中的时段（如午餐时间）来推荐POI类别有本质区别。对比文件未公开为每个特定位置分析得出一个“优选时间”。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征N**：及基于确定所述用户将在所述优选时间处在所述阈值距离内，推荐所述感兴趣位置。<br>**《未公开》** | 无相应内容。 | 由于特征M未被公开，且“优选时间”定义不同，该基于“优选时间”和“阈值距离”的判断逻辑也未在对比文件中公开。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征O**：其中所述确定所述推荐包括：确定按所述路线行进的所述用户装置将在其处到达所述感兴趣位置的时间<br>**《隐含公开》** | 说明书第[0045]段：“POI偏好可以基于例如旅行时间、旅行日期或行程持续时间动态选择。” 结合路线计算和导航功能。 | 对比文件系统能够计算路线，从而可以预估到达沿途各点的时间。结合其基于“旅行时间”动态选择POI的公开内容，本领域技术人员可以合理推断，系统能够确定用户按路线行进到达某个（潜在的）POI的时间。因此，该特征被隐含公开。 |
| **技术特征P**：确定所述用户将在其处到达所述感兴趣位置的所述时间的所述感兴趣位置的天气预报<br>**《直接公开》** | 说明书第[0040]段：“天气数据源107提供与当前和历史天气状况相关的实时或近实时数据...以及未来天气状况的预测...” 图1和[0036]段表明导航服务器102会利用天气数据。 | 对比文件明确公开了系统可以获取天气预报数据。在导航和路线规划的语境下，本领域技术人员能够毫无疑义地理解，系统可以利用这些数据来确定用户到达某个位置时的天气情况。因此，该特征被直接公开。 |
| **技术特征Q**：及基于所述天气预报是所述感兴趣位置的优选天气预报，推荐所述感兴趣位置。<br>**《未公开》** | 无相应内容。 | 对比文件虽然公开了获取天气预报，但未公开将“天气预报”作为判断是否推荐某个特定“感兴趣位置”的条件，更没有提及“优选天气预报”这一概念。天气数据可能用于影响路线规划（如避开恶劣天气路段），但未用于筛选POI。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征R**：其中所述确定所述推荐包括：确定按所述路线行进的用户的社交联系人是否在所述感兴趣位置处<br>**《未公开》** | 无相应内容。 | 对比文件完全没有提及用户的“社交联系人”，也未涉及基于社交联系人位置进行POI推荐。其用户分组是基于驾驶行为等观察数据推断出的 demographics，而非主动的社交网络关系。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征S**：及基于所述社交联系人在所述感兴趣位置处，推荐所述感兴趣位置。<br>**《未公开》** | 无相应内容。 | 由于特征R未被公开，该基于社交联系人的推荐逻辑也未在对比文件中公开。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征T**：其中所述社交联系人在与所述用户相同的社交网络中。<br>**《未公开》** | 无相应内容。 | 对比文件未提及任何“社交网络”。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征U**：其中所述确定所述推荐包括：确定按所述路线行进的用户的兴趣是否涉及所述感兴趣位置<br>**《隐含公开》** | 说明书第[0034]段：“每个用户组可能有关联的路线导航策略和兴趣点（POI）偏好，这些偏好可以根据特定用户组用户的一般驾驶风格或兴趣进行定制。” 第[0042]段：“POI偏好可以基于对用户在旅行期间停靠的观察来定义。” | 对比文件公开了系统根据用户分组来确定用户的POI“偏好”或“兴趣”（例如，通勤组对咖啡店感兴趣，家庭用户组对游乐场感兴趣）。在为用户生成路线和推荐时，系统会确定（匹配）用户的兴趣是否涉及某个POI类别。这隐含了“确定用户的兴趣是否涉及所述感兴趣位置”的过程。因此，该特征被隐含公开。 |
| **技术特征V**：及基于所述感兴趣位置涉及所述用户兴趣，推荐所述感兴趣位置。<br>**《直接公开》** | 说明书第[0042]段：“因此，沿途的咖啡店可以购买‘通勤’组的广告，以在用户上班路线沿途展示此类咖啡店的位置。” 第[0044]段：“如果确定车辆由来自‘缺乏经验用户’组的用户在周五晚上操作，则UE 101可以呈现娱乐选项...” | 对比文件明确公开了基于用户的兴趣（由用户组定义）来推荐相应的POI（例如，向通勤组推荐咖啡店，向周五晚上的年轻用户推荐娱乐场所）。这直接对应于基于用户兴趣推荐感兴趣位置。 |
| **技术特征W**：其进一步包括：基于路线间条件而动态地更新所述路线。<br>**《隐含公开》** | 说明书第[0038]段：“交通数据源105提供与道路...上的实时或近实时交通状况相关的信息...除了当前交通信息外，交通数据源还可以提供历史交通数据和未来交通状况的预测。” [0023]段：“UE 101也可以基于事件触发自动生成路线请求消息（例如，用户偏离指定路线或检测到高于或低于阈值的交通量）。” | 对比文件公开了系统接收实时交通数据，并且用户设备可以因交通状况变化等事件触发而自动生成新的路线请求。这表明系统具备根据变化的“路线间条件”（如交通）来更新（重新请求/计算）路线的能力。本领域技术人员可以合理推断出动态更新路线的功能。因此，该特征被隐含公开。 |
| **技术特征X**：其中所述路线间条件包含以下各者中的至少一者：天气的改变<br>**《直接公开》** | 说明书第[0040]段：“天气数据源107提供...未来天气状况的预测...” | 对比文件明确将天气数据作为外部数据源，用于导航系统。天气的改变显然是可能影响路线的“路线间条件”之一。因此，该特征被直接公开。 |
| **技术特征Y**：到所述感兴趣位置的预计到达时间的改变<br>**《隐含公开》** | 说明书第[0038]段：“交通数据源105提供...实时或近实时交通状况...未来交通状况的预测。” | 交通状况的改变会直接导致预计到达时间（ETA）的改变。对比文件公开了系统利用实时和预测的交通数据，这意味着系统能够感知并响应ETA的变化。ETA的改变是隐含在交通条件变化中的必然结果，因此该特征被隐含公开。 |
| **技术特征Z**：所述感兴趣位置的经更新的媒体密度得分<br>**《未公开》** | 无相应内容。 | 对比文件从未提及“媒体密度得分”的概念，因此更不可能公开该得分的“更新”。该特征未被公开。 |
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