对比文件名称：2010-02-18_JP2010038778A_发明专利_JP2010038778A Information distribution system, information presentation method, information distribution device, and in-vehicle device
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：GPT-4
## 特征比对表格
| 技术特征描述及公开性判断结果 | 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》** | [2] “ナビゲーション装置１５は、現在位置検出回路１３によって生成された現在位置及び目的地情報とを用いて、現在位置から目的地まで車両が走行する経路案内を行う。”<br>（导航装置15使用由当前位置检测电路13生成的当前位置及目的地信息，进行从当前位置到目的地的车辆行驶路径引导。）<br>[2] “車載装置１は、制御部１２により、…当該ドライブコースをディスプレイ１７に表示させる。”<br>（车载装置1通过控制部12…使该驾驶路线显示于显示器17。） | 对比文件公开了导航装置15基于当前位置（起点）和目的地信息计算行驶路径（路线），并且车载装置1的控制部12将生成的驾驶路线在显示器17（用户接口）上显示。这与技术特征A中“计算路线以供显示”的功能和作用完全相同。本领域技术人员能够毫无疑义地得出该技术方案。 |
| **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>**《直接公开》** | [2] “情報センタ２は、…お薦めのドライブコースを作成して車載装置１に送信する。”<br>（信息中心2…创建推荐的驾驶路线并发送到车载装置1。）<br>[2] “車載装置１からの送信リクエストに応じて…お薦めのドライブコースであるドライブコース情報（コンテンツ）を作成する。”<br>（响应于来自车载装置1的发送请求…创建作为推荐驾驶路线的驾驶路线信息（内容）。） | 对比文件公开了信息中心2（其包含处理器，即控制部23）响应于来自车载装置1的路线请求（该请求隐含了起点和目的地，且计算路线是响应该请求的一部分），确定并创建推荐的驾驶路线信息。这里的“推荐的驾驶路线”包含了路线上的“スポット”（景点），这些景点即为“感兴趣位置”的推荐集合。因此，对比文件直接公开了响应于路线计算（或请求）来确定推荐。 |
| **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>**《隐含公开》** | [2] “スポット情報としては、…スポットの人気度が挙げられる。”<br>（作为景点信息，可列举…景点的人气度。）<br>[2] “制御部２３は、ドライブ可能時間に応じて定まる帰着可能な距離範囲Ｄ ＴＨ内に含まれるスポットＳＰを、帰着可能なスポットＳＰとする。”<br>（控制部23，将根据驾驶可能时间所确定的、包含在可返回距离范围D_TH内的景点SP，作为可返回景点SP。）<br>[2] “人気度スコアを加算してコースの人気度を求める。”<br>（通过加算人气度分数来求得路线的人气度。） | 1. **媒体密度得分**：对比文件中的“スポットの人気度”或“人気度スコア”（景点人气度或人气度分数）是基于用户投稿（如口コミ信息）等信息计算的，这与目标专利中基于媒体文件（用户生成内容）计算“媒体密度得分”以评估位置重要性的作用相同，都是用于筛选值得推荐的位置。虽然“人气度”的计算细节未完全展开，但其作为筛选阈值的作用是明确的。<br>2. **偏离范围**：对比文件明确公开了基于“ドライブ可能時間”（驾驶可能时间）确定“帰着可能な距離範囲”（可返回距离范围），只有在此范围内的景点才会被考虑纳入新路线。这实质上限定了景点（感兴趣位置）相对于出发点的距离或时间上的偏离范围，与技术特征C中“在与路线的偏离范围内”的作用相同，都是确保推荐位置在用户可接受的行程范围内。<br>综合以上两点，本领域技术人员可以合理推断出：对比文件公开的系统会推荐那些“人气度”（可对应于大于某阈值的得分）较高且位于“可返回距离范围”（偏离范围）内的景点（位置）。因此，技术特征C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>**《隐含公开》** | [2] “スポットの人気度が挙げられる。”<br>（作为景点信息，可列举…景点的人气度。）<br>[2] “人気度スコアを加算してコースの人気度を求める。”<br>（通过加算人气度分数来求得路线的人气度。）<br>[2] “制御部２３は、スポットＳＰごとの投稿回数等に応じた人気度スコアを加算して…”<br>（控制部23，根据每个景点SP的投稿次数等相应的人气度分数进行加算…） | 目标专利的“媒体密度得分”基于相关媒体文件的“数目”和“排名”。对比文件中，虽然没有明确“媒体文件”和“排名”的表述，但“スポットの人気度”（景点人气度）或“人気度スコア”（人气度分数）显然是通过分析用户投稿信息（可视为一种媒体文件，如文字、图片、评论等）得出的。对比文件提到“投稿回数等”（投稿次数等），这直接对应于媒体文件的“数目”。同时，“人気度スコア”这个概念本身隐含了对每个投稿或景点的某种重要性评估，这种评估可以合理地理解为是基于诸如用户评分、点赞、转发、评论质量等多种因素综合形成的“排名”或“重要性权重”。本领域技术人员可以合理推断，计算一个景点的“人气度”或“人气度分数”，必然需要考虑与该景点相关的多个用户投稿（媒体文件）及其各自的受欢迎程度或质量（排名）。因此，技术特征D被隐含公开。 |
| **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>**《隐含公开》** | [2] “制御部２３は、スポットＳＰごとの投稿回数等に応じた人気度スコアを加算して…”<br>（控制部23，根据每个景点SP的投稿次数等相应的人气度分数进行加算…） | 对比文件明确指出“人气度分数”是根据“投稿回数等”（投稿次数等因素）来确定的。这里的“等”字表明，除了投稿次数，还可能考虑其他因素。这与技术特征E中排名基于“一个或多个因素”的描述相符。本领域技术人员可以理解，在评估用户生成内容（投稿）的重要性或受欢迎程度时，通常会考虑多个因素，如内容质量、用户信誉、互动数据等。因此，技术特征E被隐含公开。 |
| **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>**《隐含公开》** | [2] “投稿装置群３によって投稿された情報（以下、「投稿情報」と呼ぶ。）を収集する。”<br>（收集由投稿装置群3投稿的信息（以下称为“投稿信息”。））<br>[2] “ドライブコースの投稿情報は、所謂口コミ情報やブログ情報と称されるようなCGM（Consumer Generated Media）と呼ばれる情報である。”<br>（驾驶路线的投稿信息，是被称为所谓口碑信息或博客信息那样的CGM（消费者生成媒体）信息。） | 对比文件收集的“投稿情報”（投稿信息）是来自“投稿装置群3”（其他用户）的“口コミ情報”（口碑信息），即其他用户生成的内容。这些信息（如评论、推荐）本身就是为了向其他用户传达某个地点（景点）的好坏、重要性或吸引力。因此，基于这些信息（例如，通过分析投稿数量、内容情感等）来计算“人气度分数”的因素，其作用正是“向除所述用户装置的用户之外的其他用户指示媒体文件的重要性”。例如，一个景点的投稿次数多，表明许多其他用户认为它重要或值得分享。这与技术特征F的作用相同。因此，技术特征F被隐含公开。 |
| **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》** | [2] “車載装置１は、…制御部１２により、…当該ドライブコースをディスプレイ１７に表示させる。”<br>（车载装置1…通过控制部12…使该驾驶路线显示于显示器17。）<br>[2] “車載装置１の利用者は、お薦めのドライブコースを画面上にて確認することができる。”<br>（车载装置1的用户，可以在画面上确认推荐的驾驶路线。） | 对比文件明确公开了将由信息中心2确定的推荐驾驶路线（包含感兴趣位置）发送到车载装置1，并由车载装置1的控制部12控制，在显示器17（用户接口）上显示。这与技术特征G完全一致。 |
| **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》** | [2] “ナビゲーション装置１５は、現在位置検出回路１３によって生成された現在位置及び目的地情報とを用いて、現在位置から目的地まで車両が走行する経路案内を行う。”<br>（导航装置15使用由当前位置检测电路13生成的当前位置及目的地信息，进行从当前位置到目的地的车辆行驶路径引导。） | 目标专利中“最快路线”是导航系统路线计算的一种常见模式。对比文件公开了导航装置15进行路径引导，这是导航系统的基本功能。对于本领域技术人员而言，导航系统在计算路线时，通常会提供多种计算策略，其中包括“最快路线”。虽然对比文件没有明确写出“最快”二字，但在导航技术领域，计算“最快路线”是路径规划最基本、最常规的功能之一。因此，可以合理推断对比文件中的导航装置15具备计算最快路线的能力，并且在其路径引导功能中可能应用了这一计算模式。因此，技术特征H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>**《隐含公开》** | [2] “制御部２３は、ドライブ可能時間に応じて定まる帰着可能な距離範囲Ｄ ＴＨ内に含まれるスポットＳＰを、帰着可能なスポットＳＰとする。”<br>（控制部23，将根据驾驶可能时间所确定的、包含在可返回距离范围D_TH内的景点SP，作为可返回景点SP。） | 对比文件明确使用了“ドライブ可能時間”（驾驶可能时间）来确定“帰着可能な距離範囲”（可返回距离范围）。这表明其偏离范围是基于“时间”约束推导出的“距离”范围。因此，对比文件公开的偏离范围同时涉及了“时间上的偏离”（驾驶可能时间）和“距离上的偏离”（可返回距离范围）。这与技术特征I中“距离上的偏离或时间上的偏离中的至少一者”完全对应。因此，技术特征I被隐含公开。 |
| **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>**《直接公开》** | [2] “制御部２３は、…ドライブコースＡとドライブコースＢとを統合し、新たなドライブコースを作成する。”<br>（控制部23…统合驾驶路线A和驾驶路线B，创建新的驾驶路线。）<br>[2] “ドライブコースＡにドライブコースＢのスポットＳＰ（Ｂ４）を追加する。”<br>（将驾驶路线B的景点SP(B4)追加到驾驶路线A。） | 对比文件的核心操作之一就是整合不同的驾驶路线（投稿信息），创建一个新的、包含了从原始路线（如距离当前位置最近的路线）中筛选出的景点以及从其他路线中整合过来的景点的新路线。这实质上就是修改了原始或默认的路线构想，以包含推荐的位置（景点）。因此，技术特征J被直接公开。 |
| **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>**《隐含公开》** | [2] “車載装置１は、…制御部１２により、…当該ドライブコースをディスプレイ１７に表示させる。”<br>（车载装置1…通过控制部12…使该驾驶路线显示于显示器17。）<br>[2] “車載装置１の利用者は、お薦めのドライブコースを画面上にて確認することができる。”<br>（车载装置1的用户，可以在画面上确认推荐的驾驶路线。） | 对比文件公开了将生成的推荐驾驶路线显示给用户。虽然未明确说明这是在“修改路线之前”还是“之后”，但从逻辑流程看，信息中心2创建推荐路线后发送给车载装置1显示，用户在看到推荐路线后，可以选择接受并让导航装置按照该新路线进行引导（即修改原有导航路线）。因此，向用户显示推荐路线（其中包含了感兴趣位置的描述）这一步骤，可以被视为是在实际执行路线修改（导航引导）之前向用户发出的“通知”。本领域技术人员可以合理推断出这一隐含的步骤顺序。因此，技术特征K被隐含公开。 |
| **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** | 对比文件未提及用户对路线修改的显式批准步骤。虽然用户通过发送请求启动了流程，并且能看到推荐路线，但未描述用户需要额外批准才能将导航路线修改为推荐路线。可能默认接受或通过其他操作隐含接受。 | 对比文件没有公开从用户处“接收对修改路线的批准”这一明确的交互步骤。因此，技术特征L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** | 对比文件在判断景点是否“帰着可能”（可返回）时，计算的是从当前位置到景点再返回当前位置的总时间是否在驾驶可能时间内。这考虑的是往返行程的总体时间约束，而非针对某个特定景点的“优选参观时间”（例如观赏日落的最佳傍晚时分）。 | 目标专利的“优选时间”是指参观某个特定位置的最佳时间（例如基于历史媒体文件捕获时间分析得出）。对比文件完全没有涉及为特定景点确定“优选时间”的概念，其时间判断完全是基于用户设定的总行程时长和行程效率。因此，技术特征M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** | 同上，对比文件没有“优选时间”的概念，因此也不存在基于此条件的推荐逻辑。 | 技术特征N依赖于技术特征M中的“优选时间”，由于M未被公开，N也未被公开。 |
| **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>**《直接公开》** | [2] “制御部２３は、現在位置ＡからスポットＳＰ（Ａ５）までの到着予定時間…を計算して…”<br>（控制部23，计算从当前位置A到景点SP(A5)的预计到达时间…）<br>[2] “ナビゲーション装置１５は、…ドライブコースに含まれる各スポットへの到着予想時間を算出する。”<br>（导航装置15…算出包含在驾驶路线中的各景点的预计到达时间。） | 对比文件明确公开了计算到景点（感兴趣位置）的“到着予定時間”或“到着予想時間”（预计到达时间）。这与技术特征O完全一致。 |
| **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>**未公开** | 对比文件全文未提及任何与天气预报相关的功能或信息。 | 对比文件没有公开确定或使用天气预报信息。因此，技术特征P未被公开。 |
| **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** | 同上，对比文件没有涉及天气预报。 | 技术特征Q依赖于技术特征P中的天气预报，由于P未被公开，Q也未被公开。 |
| **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** | 对比文件未提及任何基于用户社交关系或社交联系人位置进行推荐的功能。 | 对比文件没有公开与用户社交网络或联系人相关的任何特征。因此，技术特征R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** | 同上。 | 技术特征S依赖于技术特征R，由于R未被公开，S也未被公开。 |
| **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** | 同上。 | 技术特征T依赖于社交联系人的概念，由于R/S未被公开，T也未被公开。 |
| **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>**未公开** | 对比文件未提及根据用户个人兴趣（如“岩层”偏好）来筛选或加权推荐景点。其推荐主要基于普遍的人气度和行程时间约束。 | 对比文件没有公开考虑或匹配用户个性化兴趣的功能。因此，技术特征U未被公开。 |
| **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>**未公开** | 同上。 | 技术特征V依赖于技术特征U，由于U未被公开，V也未被公开。 |
| **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>**未公开** | 对比文件描述了基于初始条件（当前位置、驾驶可能时间）一次性生成推荐路线的过程，未提及在路线行进过程中根据变化的条件（如“路线间条件”）动态更新已生成的路线。 | 对比文件没有公开动态更新路线的功能。因此，技术特征W未被公开。 |
| **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>**未公开** | 对比文件未提及天气。 | 技术特征X是技术特征W下位概念，由于W未被公开，且X本身也未在对比文件中出现，因此X未被公开。 |
| **技术特征Y**：到所述感兴趣位置的预计到达时间的改变<br>**未公开** | 对比文件虽然计算预计到达时间，但未提及该时间在行程中发生改变并触发路线动态更新。 | 技术特征Y是技术特征W下位概念，由于W未被公开，且Y本身（作为触发更新的动态条件）也未在对比文件中出现，因此Y未被公开。 |
| **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** | 对比文件未提及景点的人气度或分数在推荐路线生成后会动态更新，并基于此更新重新调整路线。 | 技术特征Z是技术特征W下位概念，由于W未被公开，且Z本身（媒体密度得分的动态更新）也未在对比文件中出现，因此Z未被公开。 |
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