兴趣点竞争关系挖掘方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了兴趣点竞争关系挖掘方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：针对待处理的第一POI，获取作为第一POI的挖掘对象的第二POI集合；针对集合中的每个第二POI，分别将第二POI与第一POI组成一个POI对，根据用户在地图上对于POI的检索操作，确定出POI对的关系评估指标，根据关系评估指标确定出POI对中的两个POI是否具备竞争关系。应用本发明专利技术所述方案，能够提高处理结果的准确性等。

【技术实现步骤摘要】
兴趣点竞争关系挖掘方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及计算机应用技术，特别涉及兴趣点竞争关系挖掘方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
在一个城市区域中，兴趣点(POI，PointofInterest)是一个区域活力的重要组成部分。POI可包括零售商铺、餐饮门店以及娱乐场所等。POI竞争关系分析是指如何有效的度量一个POI和周边的POI之间的竞争关系。POI的竞争关系主要体现在对区域内客流的吸引上。分析POI竞争关系，对于POI经营者如餐饮店的老板或娱乐场所的经理等具有重要意义。比如，可以帮助POI经营者进行选址研究，帮助经营者有针对性的设置营销活动，帮助经营者设定合理的价格策略等。目前的POI竞争关系分析还处于比较初级的阶段，通常使用经验和人工信息采集相结合的方法来分析POI竞争关系，包括问卷调查、入店调查以及经验积累等。基于经验的方法来分析POI竞争关系缺点十分明显，因为传统经验和真实的竞争关系往往有比较大的偏差，从而导致准确性较差，基于人工信息采集的方法来分析POI竞争关系相对而言准确度较高，但由于需要人工进行采集，因此需要耗费较大的人力成本，而且效率本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种兴趣点竞争关系挖掘方法，其特征在于，包括：针对待处理的第一兴趣点POI，获取作为所述第一POI的挖掘对象的第二POI集合；针对所述集合中的每个第二POI，分别将所述第二POI与所述第一POI组成一个POI对，根据用户在地图上对于POI的检索操作，确定出所述POI对的关系评估指标，根据所述关系评估指标确定出所述POI对中的两个POI是否具备竞争关系。

【技术特征摘要】
1.一种兴趣点竞争关系挖掘方法，其特征在于，包括：针对待处理的第一兴趣点POI，获取作为所述第一POI的挖掘对象的第二POI集合；针对所述集合中的每个第二POI，分别将所述第二POI与所述第一POI组成一个POI对，根据用户在地图上对于POI的检索操作，确定出所述POI对的关系评估指标，根据所述关系评估指标确定出所述POI对中的两个POI是否具备竞争关系。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取作为所述第一POI的挖掘对象的第二POI集合包括：按照预定规则，从数据库中记录的地图上的POI中选出与所述第一POI相似的第二POI，得到所述第二POI集合。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预定规则包括以下之一或全部：所述第二POI与所述第一POI属于同一类别；所述第二POI与所述第一POI的距离小于预先设定的第一阈值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定出所述POI对的关系评估指标包括：统计最近预定时长内第一情况的发生次数，所述第一情况包括：同一用户依次在地图上检索了第一POI和第二POI，且前后两次检索间隔的时长小于预先设定的第二阈值；统计最近预定时长内第二情况的发生次数，所述第二情况包括：同一用户依次在地图上检索了第二POI和第一POI，且前后两次检索间隔的时长小于所述第二阈值；将两个统计结果作为所述POI对的关系评估指标。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述关系评估指标确定出所述POI对中的两个POI是否具备竞争关系包括：若两个统计结果均大于预先设定的第三阈值，则确定所述POI对中的两个POI具备竞争关系。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述关系评估指标确定出所述POI对中的两个POI是否具备竞争关系包括：至少将所述关系评估指标作为所述POI对的特征，输入预先训练得到的机器学习模型，得到所述POI对的竞争关系评分；根据所述竞争关系评分确定出所述POI对中的两个POI是否具备竞争关系。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述竞争关系评分确定出所述POI对中的两个POI是否具备竞争关系包括：将所述竞争关系评分与预先设定的第四阈值进行比较，若所述竞争关系评分大于所述第四阈值，则确定所述POI对中的两个POI具备竞争关系；或者，在分别获取到所述第二POI集合中的每个第二POI所在的POI对的竞争关系评分后，按照从大到小的顺序对各竞争关系评分进行排序，若任一POI对的竞争关系评分排在前K位，则确定所述POI对中的两个POI具备竞争关系，K为正整数，且小于所述第二POI集合中的第二POI数。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述训练得到所述机器学习模型包括：分别获取作为正样本和负样本的POI对，其中，作为正样本的POI对中的两个POI具备竞争关系，作为负样本的POI对中的两个POI不具备竞争关系；分别获取作为正样本和负样本的POI对的特征，所述特征中至少包括：所述关系评估指标；根据获取到的特征，基于所述正样本和负样本训练得到所述机器学习模型。9.一种兴趣点竞争关系挖掘装置，其特征在于，包括：获取单元以及挖掘单元；所述获取单元，用于针对待...

【专利技术属性】
技术研发人员：周景博，段建国，姜爱荣，熊辉，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11