地图信息处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品制造方法及图纸

本公开提供了地图信息处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及智能搜索、深度学习、NLP(Natural Language Process)等人工智能技术领域。具体实现方案为：获取用户输入的至少一个最小单位的字符信息；根据所述至少一个最小单位的字符信息以及所述用户的时空相关信息，获得合并信息；根据所述合并信息，计算合并信息与地图中的多个兴趣点信息中每个兴趣点信息的相似度；根据所述相似度，确定所述多个兴趣点中的至少一个兴趣点，以及所述至少一个兴趣点对应的顺序。本公开实施例能够提升地图相关产品推荐兴趣点的准确性和效率。

【技术实现步骤摘要】
地图信息处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品
本公开涉及计算机技术
，尤其涉及智能搜索、深度学习、NLP(NaturalLanguageProcess)等人工智能

技术介绍
随着移动终端等终端技术和计算机技术的发展，地图逐渐成为人们日常生活中比不可少的工具之一。在出行路线规划、打车、定位等过程中，均需要借助于地图获取准确高效的地理位置、地理线路等信息。在地图中，用户一般可以搜索到兴趣点(POI，PointofInterest)以及兴趣点的具体位置，但是由于在一定的范围内，兴趣点的数量巨大，因此，常常需要用户输入完整的兴趣点名称才能够获得兴趣点。如此导致用户的使用体验较差，查询效率较低。
技术实现思路
本公开提供了一种用于地图信息处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品。根据本公开的一方面，提供了一种地图信息处理方法，包括：获取用户输入的至少一个最小单位的字符信息；根据至少一个最小单位的字符信息以及用户的时空相关信息，获得合并信息；根据合并信息，计算合并信息与地图中的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种地图信息处理方法，包括：/n获取用户输入的至少一个最小单位的字符信息；/n根据所述至少一个最小单位的字符信息以及所述用户的时空相关信息，获得合并信息；/n根据所述合并信息，计算合并信息与地图中的多个兴趣点信息中每个兴趣点信息的相似度；/n根据所述相似度，确定所述多个兴趣点中的至少一个兴趣点，以及所述至少一个兴趣点对应的顺序。/n

【技术特征摘要】
1.一种地图信息处理方法，包括：
获取用户输入的至少一个最小单位的字符信息；
根据所述至少一个最小单位的字符信息以及所述用户的时空相关信息，获得合并信息；
根据所述合并信息，计算合并信息与地图中的多个兴趣点信息中每个兴趣点信息的相似度；
根据所述相似度，确定所述多个兴趣点中的至少一个兴趣点，以及所述至少一个兴趣点对应的顺序。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述至少一个最小单位的字符信息以及所述用户的时空相关信息，获得合并信息之前，还包括：
根据历史兴趣点，获得所述用户的时空相关信息。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述历史兴趣点包括第一历史兴趣点，所述根据历史兴趣点，获得所述用户的时空相关信息，包括：
根据所述用户在设定时间范围内对所述至少一个兴趣点的搜索频率获得所述第一历史兴趣点；
根据所述第一历史兴趣点，获得所述用户的时空相关信息。


4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述历史兴趣点包括第二历史兴趣点，所述根据历史兴趣点，获得所述用户的时空相关信息，包括：
获得设定数目的最近搜索兴趣点，做为所述第二历史兴趣点；
根据所述第二历史兴趣点，获得所述用户的时空相关信息。


5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据历史兴趣点，获得所述用户的时空相关信息，包括：
获取所述历史兴趣点的类型；
将所述类型映射为标签编码；
根据所述标签编码，获得所述用户的时空相关信息。


6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述时空相关信息根据用户当前的位置信息和用户当前的时间信息中的至少一个获得。


7.根据权利要求1-6中任意一项所述的方法，其中，所述获取用户输入的至少一个最小单位的字符信息，包括：
获取用户输入的总字符；
获取所述用户输入的总字符所包括的至少一个最小单位的字符信息。


8.根据权利要求1-6中任意一项所述的方法，其中，所述多个兴趣点信息中的每个兴趣点信息通过下述步骤获得：
根据所述每个兴趣点的经纬度信息、地址信息和名称信息中的至少一个，获得所述每个兴趣点信息。


9.一种地图信息处理装置，包括：
字符信息模块，用于获取用户输入的至少一个最小单位的字符信息；
合并模块，用于根据所述至少一个最小单位的字符信息以及所述用户的时空相关信息，获得合并信息；
相似度模块，用于根据所述合并信息，计算合并信息与地图中的多个兴趣点信息中每个兴趣点信息的相似度；
推荐模块，用于根据所述相似度，确...

【专利技术属性】
技术研发人员：臧文华，范淼，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11