一种POI现势状态获取方法及其设备、存储介质、服务器技术

本发明专利技术实施例公开了一种POI现势状态获取方法，所述方法包括：获取与目标POI关联的网络信息特征数据；将获取到的网络信息特征数据转化为对应的现势特征向量；将转化得到的目标POI的现势特征向量输入现势状态判断模型，得到目标POI的现势状态；输出所述目标POI的现势状态。采用本发明专利技术，可有效保证电子地图数据中的POI现势性。

A POI Present State Acquisition Method and Its Equipment, Storage Media and Server

【技术实现步骤摘要】
一种POI现势状态获取方法及其设备、存储介质、服务器
本专利技术涉及互联网
，尤其涉及一种POI现势状态获取方法及其设备、存储介质、服务器。
技术介绍
电子地图，即数字地图，是利用计算机技术，以数字方式存储和查阅的地图，电子地图中根据不同位置向用户显示相应的POI(PointofInterest，即兴趣点或信息点)。地图的现势性指的是地图所提供的地理空间信息要尽可能地反映当前最新的情况，在城市快速发展的新形势下，POI的现势状态变化十分频繁，因此POI的现势性和准确性对电子地图服务至关重要。对POI现势状态进行更新的方法主要包括人工采集/上报，需要大量的人力物力，更新效率和及时性均非常不理想。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种POI现势状态获取方法，可有效保证电子地图数据中的POI现势性。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种POI现势状态获取方法，所述方法包括：获取与目标POI关联的网络信息特征数据；将获取到的网络信息特征数据转化为对应的现势特征向量；将转化得到的目标POI的现势特征向量输入现势状态判断模型，得到目标POI的现势状态；输出所述目标POI的现势状态。相应地，本专利技术实施例还提供了一种POI现势状态获取设备，所述设备包括：网络信息获取模块，用于获取与目标POI关联的网络信息特征数据；现势特征转化模块，用于将获取到的网络信息特征数据转化为对应的现势特征向量；现势状态判断模块，用于将转化得到的目标POI的现势特征向量输入现势状态判断模型，得到目标POI的现势状态；现势状态输出模块，用于输出所述目标POI的现势状态。相应地，本专利技术实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行以下步骤：获取与目标POI关联的网络信息特征数据；将获取到的网络信息特征数据转化为对应的现势特征向量；将转化得到的目标POI的现势特征向量输入现势状态判断模型，得到目标POI的现势状态；输出所述目标POI的现势状态。相应地，本专利技术实施例还提供了一种服务器，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行以下步骤：获取与目标POI关联的网络信息特征数据；将获取到的网络信息特征数据转化为对应的现势特征向量；将转化得到的目标POI的现势特征向量输入现势状态判断模型，得到目标POI的现势状态；输出所述目标POI的现势状态。本专利技术实施例根据目标POI关联的网络信息特征数据和现势状态判断模型实现快速判断目标POI的现势状态，不再需要低效的人工数据采集、上报以及审核的过程，从而有效保证了电子地图数据中的POI现势性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例的POI现势状态获取方法的实施场景架构示意图；图2是本专利技术实施例提供的一种POI现势状态获取方法的流程示意图；图3是本专利技术实施例中一种现势状态判断模型与至少现势状态判断子模型之间的关系示意图；图4是本专利技术实施例在电子地图上显示目标POI时同时显示所述目标POI的现势状态的示意图；图5是本专利技术实施例在搜索框中提交POI检索请求的查询结果因POI现势状态被改变的示意图；图6是本专利技术另一实施例的POI现势状态获取方法流程示意图；图7是本专利技术另一实施例的实施逻辑框架示意图；图8是本专利技术又一实施例的POI现势状态获取方法流程示意图；图9是本专利技术实施例中的POI现势状态获取设备的结构示意图；图10是本专利技术实施例提供的一种服务器的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例提供的POI现势状态获取方法可以应用于电子地图数据中POI现势状态的标注或更新，使得用户在通过电子地图获取地理信息服务时，得到的电子地图数据更为准确可信。本专利技术实施例涉及的POI现势状态获取方法的执行依赖于计算机程序，可基于POI现势状态获取设备运行于冯若依曼体系的计算机系统之上。该POI现势状态获取设备可以包括具有存储、计算以及测试等功能的服务器，还可以包括平板电脑、个人计算机(PC)、智能手机、掌上电脑以及移动互联网设备(MID，MobileInternetDevice)等服务器设备。下面将结合附图1-附图8，对本专利技术实施例提供的路况信息获取方法进行详细介绍。请参见图1，为本专利技术实施例的POI现势状态获取方法的实施场景架构示意图，POI现势状态获取设备可以从多个网络信息特征数据提供方获取POI关联的网络信息特征数据，然后根据POI关联的网络信息特征数据处理得到POI的现势状态，一方面可以通过向电子地图数据库输出POI的现势状态，由电子地图数据库向用户提供电子地图数据，电子地图数据库还可以将用户在使用电子地图过程中产生的用户行为提供给POI现势状态获取设备；另一方面POI现势状态获取设备还可以自身维护有电子地图数据，并自身向用户提供电子地图数据并获取用户在使用电子地图过程中产生的用户行为。请参见图2，为本专利技术实施例提供了一种POI现势状态获取方法的流程示意图。如图2所示，本专利技术实施例的所述方法可以包括以下步骤S101-步骤S104。S101，获取与目标POI关联的网络信息特征数据。在本专利技术实施例中，目标POI可以为电子地图数据中的任一POI或部分POI或所有POI，与目标POI关联的网络信息特征数据可以包括与目标POI对应的无线接入点的接入数据、与目标POI关联的网络用户行为数据或与目标POI关联的网络媒体数据。目标POI对应的无线接入点的接入数据可以为预先与目标POI建立关联关系的无线接入点在一段时间内的接入用户数量，例如最近若干天内的接入用户总数或最近若干天内每天的接入用户数量，所述若干天可以为2-15天。具体实现中，POI现势状态获取设备可以收集一段时间内多个无线接入点的接入数据，然后结合预先获取到的多个无线接入点与POI之间的关联关系，对应得到各个POI对应的无线接入点的接入数据，无线接入点与POI之间的关联关系可以由POI对应商家上报，也可以由人工采集或第三方数据提供方提供，某个POI可以对应多个无线接入点，例如一个或多个员工接入点、一个或多个顾客接入点或后台办公接入点等。目标POI对应的无线接入点的接入数据一定程度上可以反映目标POI的人流情况，从而可以用来判断目标POI的现势状态。与目标POI关联的网络用户行为数据可以包括通过记录在一段时间内用户针对所述目标POI实施的多种网络用户行为得到的数据，所述多种网络用户行为包括点击行为、导航行为、支付行为、预订行为、评论行为、分享行为以及报错行为等，例如用户在电子地图上在检索POI后针对目标POI输入的点击或选中操作、查看操作、导航操作等，这类针对目标POI实施本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种POI现势状态获取方法，其特征在于，所述方法包括：获取与目标POI关联的网络信息特征数据；将获取到的网络信息特征数据转化为对应的现势特征向量；将转化得到的目标POI的现势特征向量输入现势状态判断模型，得到目标POI的现势状态；输出所述目标POI的现势状态。

【技术特征摘要】
1.一种POI现势状态获取方法，其特征在于，所述方法包括：获取与目标POI关联的网络信息特征数据；将获取到的网络信息特征数据转化为对应的现势特征向量；将转化得到的目标POI的现势特征向量输入现势状态判断模型，得到目标POI的现势状态；输出所述目标POI的现势状态。2.如权利要求1所示的方法，其特征在于，所述与目标POI关联的网络信息特征数据包括与所述目标POI相关的网络信息特征数据和与所述目标POI存在依附关系的其他POI相关的网络信息特征数据。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述与目标POI关联的网络信息特征数据包括与所述目标POI对应的无线接入点的接入数据、与所述目标POI关联的网络用户行为数据或与所述目标POI关联的网络媒体数据。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取与目标POI关联的网络媒体数据包括：收集第一时间段内的网络媒体文本信息；根据目标POI名称从所述收集到的网络媒体文本信息中提取与目标POI相关的媒体文本片段；对所述与目标POI相关的媒体文本片段进行自然语言处理，得到所述目标POI的现势数据作为与目标POI关联的网络媒体数据。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据目标POI名称从所述收集到的网络媒体文本信息中提取与目标POI相关的媒体文本片段包括：根据全量POI名称集合和第一实体识别模型从所述收集到的网络媒体文本信息中提取与POI名称相关的媒体文本片段，所述第一实体识别模型包括AC自动机、条件随机场实体识别模型或双向长短期记忆条件随机场神经网络模型；根据所述目标POI名称从与POI名称相关的媒体文本片段中获取与目标POI相关的媒体文本片段。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据全量POI名称集合和第一实体识别模型从所述收集到的网络媒体文本信息中提取与POI名称相关的媒体文本片段之前还包括：根据所述全量POI名称集合和多个已标注相关POI的媒体文本片段，对所述第一实体识别模型进行训练。7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述与目标POI相关的媒体文本片段进行自然语言处理，得到所述目标POI的现势数据作为与目标POI关联的网络媒体数据包括：在与目标POI相关的媒体文本片段中，对同时包含所述目标POI名称和其他POI名称的媒体文本片段进行自然语言处理，得到所述目标POI与其他POI之间的依附关系；根据与所述目标POI存在依附关系的其他POI的名称，从所述收集到的网络媒体文本信息中提取与所述目标POI存在依附关系的其他POI相关的媒体文本片段；分别对所述与目标POI相关的媒体文本片段和与所述目标POI存在依附关系其他POI相关的媒体文本片段进行自然语言处理，得到所述目标POI的现势数据和与所述目标POI存在依附关系的其他POI的现势数据作为与目标POI关联的网络媒体数据。8.如...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜逸康，龚剑，陈永全，泮华杰，成睿，张金晶，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44