聚合兴趣点的方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

一种聚合兴趣点的方法、装置、设备和介质，包括：基于输入兴趣点的属性，获取与所述输入兴趣点的相关兴趣点作为候选兴趣点；根据预设规则对所述候选兴趣点进行筛选，将无法判断与所述输入兴趣点是否可以聚合的兴趣点确认为疑似兴趣点；将所述疑似兴趣点输入预先训练的机器学习模型，得到所述疑似兴趣点与所述输入兴趣点之间的相似度；若所述相似度大于预设阈值，则将对应的疑似兴趣点确认为可与所述输入兴趣点聚合的兴趣点。采用本发明专利技术实施例后，能够区分当前待处理的兴趣点是否已经存在于数据库中。

【技术实现步骤摘要】
聚合兴趣点的方法、装置、设备和介质
本专利技术涉及地图数据处理领域，尤其涉及一种聚合兴趣点的方法、装置、设备和计算机存储介质。
技术介绍
兴趣点(PointofInterest，POI)属于地图基础数据，包括名称、类别、坐标和地址等属性。当采集得到待处理的兴趣点时，则需要判断当前待处理的兴趣点是否已经存在于地图数据的数据库中，若当前待处理的兴趣点已经存在于数据库中，则需要将该兴趣点与数据库中的已有兴趣点进行聚合；若当前待处理的兴趣点不存在于数据库中，则需要将该兴趣点存入数据库中。在兴趣点数据生产的过程中发现：类属于同一兴趣点的两个或者多个待处理兴趣点，在某些属性的记载上可能存在差异；以及，类属于不同兴趣点的两个或者多个兴趣点，在某些属性的记载上又存在相同的情况。基于上述情况，则存在着难以判断当前待处理的兴趣点是否已经存在于数据库中的技术问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种聚合兴趣点的方法、装置、设备和计算机存储介质，能够区分当前待处理的兴趣点是否已经存在于数据库中。一种聚合兴趣点的方法，包括：...

【技术保护点】
1.一种聚合兴趣点的方法，其特征在于，包括：/n基于输入兴趣点的属性，获取与所述输入兴趣点相关的兴趣点作为候选兴趣点；/n根据预设规则对所述候选兴趣点进行筛选，将无法判断与所述输入兴趣点是否可以聚合的兴趣点确认为疑似兴趣点；/n将所述疑似兴趣点输入预先训练的机器学习模型，得到所述疑似兴趣点与所述输入兴趣点之间的相似度；/n若所述相似度大于预设阈值，则将对应的疑似兴趣点确认为可与所述输入兴趣点聚合的兴趣点。/n

【技术特征摘要】
1.一种聚合兴趣点的方法，其特征在于，包括：
基于输入兴趣点的属性，获取与所述输入兴趣点相关的兴趣点作为候选兴趣点；
根据预设规则对所述候选兴趣点进行筛选，将无法判断与所述输入兴趣点是否可以聚合的兴趣点确认为疑似兴趣点；
将所述疑似兴趣点输入预先训练的机器学习模型，得到所述疑似兴趣点与所述输入兴趣点之间的相似度；
若所述相似度大于预设阈值，则将对应的疑似兴趣点确认为可与所述输入兴趣点聚合的兴趣点。


2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述基于输入兴趣点的属性，获取与所述输入兴趣点相关的兴趣点作为候选兴趣点，包括：
基于所述输入兴趣点的坐标确定候选区域，将所述候选区域内的兴趣点作为候选兴趣点。


3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述基于输入兴趣点的属性，获取与所述输入兴趣点相关的兴趣点作为候选兴趣点，包括：
基于所述输入兴趣点的一种属性，将与所述输入兴趣点的相关兴趣点作为初选兴趣点；
采用所述输入兴趣点的其他种属性，在所述初选兴趣点中排除与所述输入兴趣点不同的兴趣点，得到所述候选兴趣点。


4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述一种属性包括坐标；
所述其他种属性包括名称、类别和地址中的一种或多种。


5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述将所述疑似兴趣点输入预先训练的机器学习模型，得到所述疑似兴趣点与所述输入兴趣点之间的相似度之前，还包括：
通过正样本集合和负样本集合训练所述机器学习模型，所述正样本集合...

【专利技术属性】
技术研发人员：李阳，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛;KY