本申请涉及一种基于兴趣点轮廓的兴趣点推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：响应于用户端发送的包含逆地址编码请求坐标的逆地址编码请求，根据所述逆地址编码请求坐标获取多个关联兴趣点；根据所述逆地址编码请求坐标和所述多个关联兴趣点生成各所述关联兴趣点的特征标量；将各所述关联兴趣点的特征标量输入基于兴趣点轮廓训练的兴趣点推荐模型，获取所述兴趣点推荐模型输出的推荐兴趣点；将所述推荐兴趣点发送至所述用户端。本申请实施例能够提高兴趣点推荐的准确性。本申请实施例能够提高兴趣点推荐的准确性。本申请实施例能够提高兴趣点推荐的准确性。
【技术实现步骤摘要】
基于兴趣点轮廓的兴趣点推荐方法和装置
[0001]本申请涉及地址推荐领域，特别是涉及一种基于兴趣点轮廓的兴趣点推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]现如今已经步入互联网时代，电子地图高度发达，人们在使用地图的时候不可避免用到拖动大头针选址功能，而这背景涉及到的技术就是逆地理编码技术。逆地理编码(Reverse Geocoding)也可称为反向地址查询、逆地址编码，本质上就是根据用户大头针的经纬度解析出一个对应的兴趣点返回给用户。
[0003]目前在进行逆地理编码时，主要基于父子点关系/空间索引/最短距离等信息来进行推荐，然而，上述方法的推荐准确性并不高。
技术实现思路
[0004]本申请针对上述不足或缺点，提供了一种基于兴趣点轮廓的兴趣点推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，本申请实施例能够提高兴趣点推荐的准确性。
[0005]本申请根据第一方面提供了一种基于兴趣点轮廓的兴趣点推荐方法，在一个实施例中，该方法包括：响应于用户端发送的包含逆地址编码请求坐标的逆地址编码请求，根据逆地址编码请求坐标获取多个关联兴趣点；根据逆地址编码请求坐标和该多个关联兴趣点生成各关联兴趣点的特征标量；将各关联兴趣点的特征标量输入基于兴趣点轮廓训练的兴趣点推荐模型，获取兴趣点推荐模型输出的推荐兴趣点；将推荐兴趣点发送至用户端。
[0006]在一个实施例中，根据逆地址编码请求坐标获取多个关联兴趣点，包括：根据逆地址编码请求坐标确定目标地域范围；从兴趣点库中获取地理位置处于目标地域范围内的兴趣点，并将获取的每个兴趣点作为关联兴趣点。
[0007]在一个实施例中，兴趣点推荐模型的训练过程，包括：获取多个历史请求的请求日志；历史请求的请求日志包括历史逆地址编码请求坐标；根据该多个历史请求的请求日志进行特征工程，得到时空特征集；根据时空特征集和所有历史逆地址编码请求坐标生成训练样本数据；使用训练样本数据训练兴趣点推荐模型，得到训练好的兴趣点推荐模型。
[0008]在一个实施例中，根据该多个历史请求的请求日志进行特征工程，包括：对该多个历史请求的请求日志进行预处理，预处理包括空值处理、异常值处理和/或缺失字段处理；根据预处理后的请求日志进行特征工程。
[0009]在一个实施例中，兴趣点推荐模型为集成树模型。
[0010]在一个实施例中，时空特征集包括多个时空特征，时空特征包括兴趣点轮廓面积，历史逆地址编码请求坐标和兴趣点的距离、历史逆地址编码请求坐标和兴趣点轮廓的最近距离。
[0011]在一个实施例中，将各关联兴趣点的特征标量输入基于兴趣点轮廓训练的兴趣点推荐模型，获取兴趣点推荐模型输出的推荐兴趣点，包括：将各关联兴趣点的特征标量输入
训练好的兴趣点推荐模型；使用训练好的兴趣点推荐模型计算与输入的各特征标量对应的置信度，并将置信度最高的特征标量所对应的关联兴趣点确定为推荐兴趣点输出。
[0012]本申请根据第二方面提供了一种基于兴趣点轮廓的兴趣点推荐装置，在一个实施例中，该装置包括：
[0013]关联兴趣点获取模块，用于响应于用户端发送的包含逆地址编码请求坐标的逆地址编码请求，根据逆地址编码请求坐标获取多个关联兴趣点；
[0014]特征标量生成模块，用于根据逆地址编码请求坐标和该多个关联兴趣点生成各关联兴趣点的特征标量；
[0015]推荐模块，用于将各关联兴趣点的特征标量输入基于兴趣点轮廓训练的兴趣点推荐模型，获取兴趣点推荐模型输出的推荐兴趣点；
[0016]发送模块，用于将推荐兴趣点发送至用户端。
[0017]本申请根据第三方面提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述任一方法的实施例的步骤。
[0018]本申请根据第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一方法的实施例的步骤。
[0019]在本申请实施例中，服务器响应于用户端发送的包含逆地址编码请求坐标的逆地址编码请求，根据逆地址编码请求坐标获取多个关联兴趣点；根据逆地址编码请求坐标和该多个关联兴趣点生成各关联兴趣点的特征标量；将各关联兴趣点的特征标量输入基于兴趣点轮廓训练的兴趣点推荐模型，获取兴趣点推荐模型输出的推荐兴趣点；将推荐兴趣点发送至用户端，本申请实施例在进行逆地址编码时，还考虑了兴趣点轮廓面积对兴趣点的影响，从而能够提高兴趣点推荐的准确性。
附图说明
[0020]图1为一个实施例中一种基于兴趣点轮廓的兴趣点推荐方法的流程示意图；
[0021]图2为一个实施例中兴趣点推荐的架构示意图；
[0022]图3为一个实施例中模型原理的示意图；
[0023]图4为一个实施例中一种基于兴趣点轮廓的兴趣点推荐装置的结构框图；
[0024]图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0025]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0026]现有技术中，主要通过如下几种方案进行逆地理编码：
[0027]1.基于父子点关系：提前构建省市区街道道路等父子点关系，当执行逆地理编码时，根据坐标依次查找省市区街道道路等，并将查询结果拼接完成完整描述返回给用户。
[0028]2.基于空间索引：提前将地理空间进行划分成网格，构建网格和坐标的索引；并对每个网格构建一个对应的地址描述，此地址描述是一个虚拟兴趣点。当执行逆地理编码的
时，根据请求的经纬度找到对应的网格，将网格对应的虚拟兴趣点为逆地理编码结果返回给用户。
[0029]3.基于最短距离：提前将地理空间进行划分成网格，构建网格和坐标的索引；当执行逆地理编码的时，根据请求的经纬度找到对应的网格，然后将网格内和请求经纬度最近的兴趣点返回给用户。
[0030]上述方案1可以根据提前构建的父子点关系实现快速查找，然而方案1向用户返回的兴趣点是门址兴趣点，而用户对门址的认知通常比较模糊。
[0031]上述方案2可以根据提前构建的索引实现快速查找，响应速度快，然而方案2给用户返回的是虚拟兴趣点，而虚拟兴趣点存在部分用户无法和实际兴趣点对应上的认知问题。
[0032]上述方案3可以根据提前构建的索引实现快速查找，然而，方案3在实施时容易向用户推荐冷门兴趣点，而大部分用户不认识此冷门兴趣点。
[0033]总的来说，上述现有的逆地理编码方案均无法准确给用户推荐兴趣点，即推荐的兴趣点不是用户想要的兴趣点(可称为目的兴趣点)，或者和用户的目的兴趣点区别较大。
[0034]如前所示，现有的逆地址编码方案的准确性不够高。具体地，专利技术人意识到，传统逆地址编码方法在设计思想上都只考虑了地理空间因素，这样的结果是，可能给用户推荐低可见度兴趣点本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于兴趣点轮廓的兴趣点推荐方法，其特征在于，所述方法包括：响应于用户端发送的包含逆地址编码请求坐标的逆地址编码请求，根据所述逆地址编码请求坐标获取多个关联兴趣点；根据所述逆地址编码请求坐标和所述多个关联兴趣点生成各所述关联兴趣点的特征标量；将各所述关联兴趣点的特征标量输入基于兴趣点轮廓训练的兴趣点推荐模型，获取所述兴趣点推荐模型输出的推荐兴趣点；将所述推荐兴趣点发送至所述用户端。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述逆地址编码请求坐标获取多个关联兴趣点，包括：根据所述逆地址编码请求坐标确定目标地域范围；从兴趣点库中获取地理位置处于所述目标地域范围内的兴趣点，并将获取的每个兴趣点作为关联兴趣点。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述兴趣点推荐模型的训练过程，包括：获取多个历史请求的请求日志；所述历史请求的请求日志包括历史逆地址编码请求坐标；根据所述多个历史请求的请求日志进行特征工程，得到时空特征集；根据所述时空特征集和所有历史逆地址编码请求坐标生成训练样本数据；使用所述训练样本数据训练兴趣点推荐模型，得到训练好的兴趣点推荐模型。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个历史请求的请求日志进行特征工程，包括：对所述多个历史请求的请求日志进行预处理，所述预处理包括空值处理、异常值处理和/或缺失字段处理；根据预处理后的请求日志进行特征工程。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述兴趣点推荐模型为集成树模型。6.如权利要求3所述的方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾涛，强成仓，
申请(专利权)人：深圳依时货拉拉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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