[发明专利]一种POI编码方法及装置、POI推荐方法，电子设备

权利要求书

1.一种POI编码方法，其特征在于，包括：

获取用户操作的POI序列，所述POI序列是通过获取用户行为日志，并对一段时间内用户操作的所有POI进行排序而得到的序列；

根据所述POI序列，通过基于深度学习的神经网络架构，训练POI编码模型；

根据所述POI编码模型对应的POI编码向量序列，确定所述POI序列中每个POI的编码；其中，每个POI的编码用于表现每个POI与其他POI之间的关联性，以根据每个POI的编码为用户推荐相关的POI。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述POI序列，通过基于深度学习的神经网络架构，训练POI编码模型的步骤，包括：

根据所述POI序列，通过基于序列到序列的自编码框架，训练POI编码模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述POI序列，通过基于序列到序列的自编码框架，训练POI编码模型的步骤，包括：

确定所述POI序列对应的输入POI标识序列，及所述输入POI标识序列对应的编码向量序列；

初始化所述编码向量序列中的每个POI编码向量和POI编码模型的模型参数；

基于预设期望，对所述POI编码向量和模型参数进行优化，控制所述POI编码模型基于所述编码向量序列和模型参数对所述POI序列执行编码和解码的操作，其中，所述预设期望为：所述POI编码模型的输出POI标识序列与所述输入POI标识序列之间差异最小。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述POI编码模型对应的POI编码向量序列，确定所述POI序列中每个POI的编码的步骤，包括：

获取满足预设期望时的编码向量序列；

确定所述POI序列中每个POI标识对应的所述编码向量序列中的编码向量，作为该标识的POI的编码。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述获取用户操作的POI序列的步骤，包括：

获取用户行为日志；

按照用户操作POI的时间先后顺序，将所述用户行为日志中包括的POI进行排序，获得POI序列。

6.一种POI推荐方法，其特征在于，

获取待处理POI的标识；

根据预先建立的POI标识和编码的映射关系，确定待处理POI的编码；

基于POI的编码，确定所述映射关系中的各编码对应的待推荐POI与所述待处理POI的相似度；

确定满足预设条件的所述相似度对应的待推荐POI，作为所述待处理POI的推荐结果；

其中，所述POI的编码根据如权利要求1至5任一项所述的POI编码方法确定。

7.一种POI编码装置，其特征在于，包括：

POI序列获取模块，用于获取用户操作的POI序列，所述POI序列是通过获取用户行为日志，并对一段时间内用户操作的所有POI进行排序而得到的序列；

编码模型训练模块，用于根据所述POI序列获取模块获取的POI序列，通过基于深度学习的神经网络架构，训练POI编码模型；

编码确定模块，用于根据所述编码模型训练模块训练得到的POI编码模型对应的POI编码向量序列，确定所述POI序列中每个POI的编码；其中，每个POI的编码用于表现每个POI与其他POI之间的关联性，以根据每个POI的编码为用户推荐相关的POI。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述编码模型训练模块，进一步用于：

根据所述POI序列，通过基于序列到序列的自编码框架，训练POI编码模型。