【技术实现步骤摘要】
到达点挖掘方法、电子设备及存储介质
[0001]本公开涉及计算机
，具体涉及一种到达点挖掘方法、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着基于位置的服务(LBS)的发展，越来越多的应用软件集成了与电子地图有关的服务能力。比如，用户可以通过地图导航类应用软件或者网约车应用软件搜索电子地图中的兴趣点(Point of Interest，简称为POI)，规划到POI的导航路线等，其中，电子地图中的POI表征的是现实世界的住宅小区、楼内底商、地铁站、公厕等场所。
[0003]基于位置的服务系统中，针对不同的POI会根据已有资料挖掘相应的到达点，以在位置服务过程中将目的地设置为该POI的被服务对象引导至对应的到达点。在实际应用中，一些POI可能并无对应的资料，因此无法基于这些POI自身的已有资料挖掘其到达点，而已有技术中针对这类POI，则通常采用显示抓图的方式确定到达点，也即从地图数据上显示的位置信息确定初始到达点，但是初始到达点由于准确度不高，容易出现引导错误的情况。因此，针对无资料的POI如何挖掘准确到达点是当前
中需要解决的技术问题之一。
技术实现思路
[0004]本公开实施例提供一种到达点挖掘方法、电子设备及计算机可读存储介质。
[0005]第一方面，本公开实施例中提供了一种到达点挖掘方法，其中，包括：
[0006]获取待挖掘到达点的目标兴趣点所在楼块的基础数据；所述基础数据包括所述楼块中至少一个终点位置可信的其它兴趣点的到达点和所述楼块的周边道路数据；>[0007]对所述其它兴趣点的朝向角进行聚类，得到聚类簇；其中，所述其它兴趣点的所述朝向角基于所述其它兴趣点的地理位置以及所述其它兴趣点的所述到达点确定；
[0008]将簇成员数量最多的聚类簇的聚类中心，确定为所述目标兴趣点的目标朝向角；
[0009]将所述目标兴趣点的地理位置沿所述目标朝向角的方向延伸，并基于延伸后与周边道路相交的位置确定所述目标兴趣点的到达点。
[0010]进一步地，对所述其它兴趣点的朝向角进行聚类，得到聚类簇，包括：
[0011]选取所述其他兴趣点的朝向角中的其中一个，与已有的聚类簇进行聚类，在无已有的聚类簇或者无法聚类至已有的聚类簇时，生成新的聚类簇，直到所有朝向角均被聚类至相应的聚类簇；
[0012]计算已生成的所述聚类簇的目标聚类中心，并将所述其它兴趣点的所述朝向角按照所述目标聚类中心重新进行聚类，聚类完成后重新计算聚类得到的所述聚类簇的目标聚类中心，并重复上一步骤直到所述目标聚类中心不再发生变化。
[0013]进一步地，选取所述其他兴趣点的朝向角中的其中一个，与已有的聚类簇进行聚类，在无已有的聚类簇或者无法聚类至已有的聚类簇时，生成新的聚类簇，直到所有朝向角均被聚类至相应的聚类簇，包括：
[0014]将其中一个所述其它兴趣点的朝向角作为初始聚类簇的候选聚类中心，剩余的所述其它兴趣点的朝向角构成待聚类朝向角队列；
[0015]将从所述待聚类朝向角队列中读取的朝向角作为待聚类朝向角，与已有的聚类簇的所述候选聚类中心进行比较，将符合条件的待聚类朝向角聚类至所述聚类簇，而对于不符合条件的待聚类朝向角则生成新的聚类族，并将其作为新的聚类簇的候选聚类中心，重复前述步骤直至将所述待聚类朝向角队列中的朝向角聚类至相应的聚类簇。
[0016]进一步地，将从所述待聚类朝向角队列中读取的朝向角作为待聚类朝向角，与已有的聚类簇的所述候选聚类中心进行比较，将符合条件的待聚类朝向角聚类至所述聚类簇，包括：
[0017]在所述待聚类朝向角与所述候选聚类中心的角度之差小于或等于角度预设值时，将所述待聚类朝向角与所述候选聚类中心聚类至所述聚类簇。
[0018]进一步地，所述方法还包括：
[0019]在成员数量最多的聚类簇和成员数量次多的聚类簇的成员数量之差处于预设范围时，过滤所述目标兴趣点的到达点。
[0020]进一步地，所述方法还包括：
[0021]在所述目标兴趣点的所述到达点与所述目标兴趣点的地理位置之间的连线与所述楼块边界所交的第一边的长度大于或等于所述目标兴趣点的初始终点位置与所述目标兴趣点的地理位置之间的连线与所述楼块边界所交的第二边的长度时，过滤所述目标兴趣点的到达点。
[0022]进一步地，所述方法还包括以下至少之一：
[0023]在所述目标兴趣点与所述到达点的类型不相匹配时，过滤所述目标兴趣点的到达点；
[0024]在所述目标兴趣点的地理位置与所述目标兴趣点的所述到达点之间的第一距离大于或等于所述目标兴趣点的地理位置与所述目标兴趣点的初始终点位置之间的第二距离时，过滤所述目标兴趣点的到达点；所述初始终点位置为基于地图数据预先确定的所述目标兴趣点的初始到达点；
[0025]在所述目标兴趣点与所述目标兴趣点的所述到达点之间的连线跨越其它楼块时，过滤所述目标兴趣点的到达点；
[0026]在所述目标兴趣点的所述到达点所在道路的属性不符合预设属性时，过滤所述目标兴趣点的到达点。
[0027]进一步地，所述方法还包括：
[0028]在所述目标兴趣点的所述到达点所在的道路与所述目标兴趣点的初始终点位置所在的道路相交，且所述目标兴趣点的所述到达点和所述初始终点位置与交点的距离均小于预设距离阈值时，将所述目标兴趣点的所述到达点更新至所述交点的位置。
[0029]进一步地，所述方法还包括：
[0030]在所述目标兴趣点的所述到达点所在的道路为上下线分离道路，并且所述到达点所在道路的下游节点至所述到达点的第一距离小于或等于第一距离阈值，而所述到达点所在道路的上游节点至所述到达点的第二距离大于或等于第二距离阈值，则将所述到达点更新为所述下游节点所在的位置。
[0031]进一步地，基于延伸后与周边道路相交的位置确定所述目标兴趣点的到达点，包括：
[0032]将延伸后与周边道路相交的多个位置点中，与所述目标兴趣点的地理位置距离最短的位置点确定为所述到达点。
[0033]第二方面，本公开实施例中提供了一种基于位置的服务提供方法，其中，所述方法利用第一方面所述的方法所确定的到达点为被服务对象提供基于位置的服务，所述基于位置的服务包括：导航、地图渲染、路线规划中的一种或多种。
[0034]第三方面，本公开实施例中提供了一种到达点挖掘装置，其中，包括：
[0035]获取模块，被配置为获取待挖掘到达点的目标兴趣点所在楼块的基础数据；所述基础数据包括所述楼块中至少一个终点位置可信的其它兴趣点的到达点和所述楼块的周边道路数据；
[0036]聚类模块，被配置为对所述其它兴趣点的朝向角进行聚类，得到聚类簇；其中，所述其它兴趣点的所述朝向角基于所述其它兴趣点的地理地理位置以及所述其它兴趣点的所述到达点确定；
[0037]第一确定模块，被配置为将簇成员数量最多的聚类簇的聚类中心，确定为所述目标兴趣点的目标朝向角；
[0038]第本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种到达点挖掘方法，其中，包括：获取待挖掘到达点的目标兴趣点所在楼块的基础数据；所述基础数据包括所述楼块中至少一个终点位置可信的其它兴趣点的到达点和所述楼块的周边道路数据；对所述其它兴趣点的朝向角进行聚类，得到聚类簇；其中，所述其它兴趣点的所述朝向角基于所述其它兴趣点的地理位置以及所述其它兴趣点的所述到达点确定；将簇成员数量最多的聚类簇的聚类中心，确定为所述目标兴趣点的目标朝向角；将所述目标兴趣点的地理位置沿所述目标朝向角的方向延伸，并基于延伸后与周边道路相交的位置确定所述目标兴趣点的到达点。2.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述其它兴趣点的朝向角进行聚类，得到聚类簇，包括：选取所述其他兴趣点的朝向角中的其中一个，与已有的聚类簇进行聚类，在无已有的聚类簇或者无法聚类至已有的聚类簇时，生成新的聚类簇，直到所有朝向角均被聚类至相应的聚类簇；计算已生成的所述聚类簇的目标聚类中心，并将所述其它兴趣点的所述朝向角按照所述目标聚类中心重新进行聚类，聚类完成后重新计算聚类得到的所述聚类簇的目标聚类中心，并重复上一步骤直到所述目标聚类中心不再发生变化。3.根据权利要求1所述的方法，其中，选取所述其他兴趣点的朝向角中的其中一个，与已有的聚类簇进行聚类，在无已有的聚类簇或者无法聚类至已有的聚类簇时，生成新的聚类簇，直到所有朝向角均被聚类至相应的聚类簇，包括：将其中一个所述其它兴趣点的朝向角作为初始聚类簇的候选聚类中心，剩余的所述其它兴趣点的朝向角构成待聚类朝向角队列；将从所述待聚类朝向角队列中读取的朝向角作为待聚类朝向角，与已有的聚类簇的所述候选聚类中心进行比较，将符合条件的待聚类朝向角聚类至所述聚类簇，而对于不符合条件的待聚类朝向角则生成新的聚类族，并将其作为新的聚类簇的候选聚类中心，重复前述步骤直至将所述待聚类朝向角队列中的朝向角聚类至相应的聚类簇。4.根据权利要求3所述的方法，其中，将从所述待聚类朝向角队列中读取的朝向角作为待聚类朝向角，与已有的聚类簇的所述候选聚类中心进行比较，将符合条件的待聚类朝向角聚类至所述聚类簇，包括：在所述待聚类朝向角与所述候选聚类中心的角度之差小于或等于角度预设值时，将所述待聚类朝向角与所述候选聚类中心聚类至所述聚类簇。5.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其中，所述方法还包括：在成员数量最多的聚类簇和成员数量次多的聚类簇的成员数量之差处于预设范围时，过滤所述目标兴趣点的到达点。6.根据权利要求1
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3任一项所述的方法...
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