【技术实现步骤摘要】
一种上车点推荐方法、系统、装置及存储介质
本申请涉及交通运输领域,尤其涉及一种上车点推荐方法、系统、装置及存储介质。
技术介绍
随着在线打车服务的快速发展以及手机的普及使用,越来越多人在手机上使用在线打车服务,对于位置推荐技术的要求也越来越高。在面状POI场景进行上车点推荐时,通常是将POI场景的父点POI和子点POI的候选上车点分别召回,以至于搜索父点POI或子点POI时,二者所呈现的推荐点并无联系。该问题的存在会影响位置推荐精度,降低用户位置感知性及出行效率。因此,有必要提出一种结合POI父子关系的上车点推荐在面状POI场景的应用,使得推荐上车点更加精确稳定,提升用户体验。
技术实现思路
本申请的第一方面提供一种上车点推荐方法。所述上车点推荐方法包括:获取用户的原始出发点;判断所述原始出发点是否为父点POI,当所述原始出发点为父点POI时,召回所述父点POI的至少一个子点POI;基于所述父点POI和召回的所有所述子点POI分别得到对应的候选上车点,合并父点POI的候选上车点和子点POI的候选上车点得到 ...
【技术保护点】
1.一种上车点推荐方法,其特征在于,所述方法包括:/n获取用户的原始出发点;/n判断所述原始出发点是否为父点POI,当所述原始出发点为父点POI时,召回所述父点POI的至少一个子点POI;/n基于所述父点POI和召回的所有所述子点POI分别得到对应的候选上车点,合并父点POI的候选上车点和子点POI的候选上车点得到候选上车点集;/n计算所述候选上车点集中各个所述候选上车点的相关得分并基于所述相关得分对各个所述候选上车点进行排序;/n基于排序结果,得到至少一个推荐上车点。/n
【技术特征摘要】
1.一种上车点推荐方法,其特征在于,所述方法包括:
获取用户的原始出发点;
判断所述原始出发点是否为父点POI,当所述原始出发点为父点POI时,召回所述父点POI的至少一个子点POI;
基于所述父点POI和召回的所有所述子点POI分别得到对应的候选上车点,合并父点POI的候选上车点和子点POI的候选上车点得到候选上车点集;
计算所述候选上车点集中各个所述候选上车点的相关得分并基于所述相关得分对各个所述候选上车点进行排序;
基于排序结果,得到至少一个推荐上车点。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述候选上车点的相关得分基于以下特征数据中的至少一个计算得到:
第一特征数据,所述第一特征数据能够反映该候选上车点至所述原始出发点的距离特征;
第二特征数据,所述第二特征数据能够反映该候选上车点至用户当前定位位置的距离特征;
第三特征数据,所述第三特征数据能够反映召回该候选上车点的所述父点POI或子点POI的第一属性特征,所述第一属性特征至少包括:所述父点POI或子点POI在过去一段时间内作为上车点的频次;
以及第四特征数据,所述第四特征数据能够反映该候选上车点的第二属性特征,所述第二属性特征至少包括:该候选上车点在过去一段时间内作为上车点的频次。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述相关得分对各个所述候选上车点进行排序的方法包括:
获取排序模型,所述排序模型为机器学习模型;
分别将各个所述候选上车点的特征数据输入所述排序模型中,通过所述排序模型输出各个所述候选上车点的排序结果。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述排序模型包括以下模型中的至少一种:Lambdarank模型、LambdaMart模型、CNN模型和LTR模型。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述父点POI或子点POI得到对应的候选上车点的方法包括以下至少一种:
召回距离所述父点POI或子点POI第一距离范围以内的所有上车点,作为所述候选上车点;或者
将与所述父点POI或子点POI距离最近的N个上车点,作为所述候选上车点,其中N为正整数。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述召回所述父点POI的至少一个子点POI的方法包括:
基于父子关系属性召回所述子点POI;
确定所述父子关系属性的方法至少包括:所述父点POI与所述子点POI在语义上存在包含关系和/或所述父点POI和所述子点POI在地图范围上存在包含关系。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述候选上车点的相关得分基于该候选上车点在一段时间内作为上车点的频次以及用户当前定位位置得到。
8.一种上车点推荐系统,其特征在于,包括:
第一获取单元,用于获取用户的原始出发点;
第一判断单元,用于判断所述原始出发点是否为父点POI,当所述原始出发点为父点POI时,召回所述父点POI的至少一个子点POI;
第一处理单元,...
【专利技术属性】
技术研发人员:贺明慧,杨建涛,束纬寰,马利,
申请(专利权)人:北京嘀嘀无限科技发展有限公司,
类型:发明
国别省市:北京;11
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