[发明专利]挖掘地址兴趣点关系的方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号: | 201811045423.X | 申请日: | 2018-09-07 |
| 公开(公告)号: | CN109376205B | 公开(公告)日: | 2022-03-29 |
| 发明(设计)人: | 柯俞嘉;杜堃;许颖聪;潘舒静;张英驰;金晶;陈秋丽 | 申请(专利权)人: | 顺丰科技有限公司 |
| 主分类号: | G06F16/29 | 分类号: | G06F16/29;G06F16/215 |
| 代理公司: | 北京志霖恒远知识产权代理事务所(普通合伙) 11435 | 代理人: | 郭栋梁 |
| 地址: | 518061 广东省深圳市南山区学府路(以南)*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 挖掘 地址 兴趣 关系 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种挖掘地址兴趣点关系的方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取预定区域内的地址兴趣点;
根据地址兴趣点所对应的地址信息将地址兴趣点进行网格化,包括对所述地址兴趣点所对应的地址信息进行清洗,删除经纬度值为零的地址,然后将所述地址兴趣点所对应的经纬度值映射到预定的网格内,其中所述地址信息为经纬度值;
基于所述网格化的结果,对任意两个不同的地址兴趣点进行相似度计算;其中,包括:计算任意两个不同的地址兴趣点之间的非对称相似度和对称相似度,过程包括:
A对B相似度similarity(A→B)=p÷a;
B对A相似度similarity(B→A)=p÷b;
对称相似度similarity(A→B)+similarity(B→A)=similarity(A,B);
其中,A和B为两个不同的地址兴趣点,similarity为相似度,a为地址兴趣点A在其网格中的数量和,b为地址兴趣点B在其网格中的数量和,p为A、B两地址兴趣点各对应网格中取小数值的叠加和;
基于所述相似度计算的结果对不同的地址兴趣点进行聚类分析,以获得任意两个地址兴趣点的关系。
2.根据权利要求1所述的挖掘地址兴趣点关系的方法,其特征在于,所述将所述地址兴趣点所对应的经纬度值映射到预定的网格内,包括:
根据所述地址兴趣点所对应的经纬度值,将其转换为落在N×N网格内的点,其中N为正整数,并记录所述地址兴趣点在所述网格中的坐标。
3.根据权利要求1所述的挖掘地址兴趣点关系的方法,其特征在于,所述对不同的地址兴趣点的相似度结果进行聚类分析,包括:
筛选出非对称相似度在预定范围的地址兴趣点;
对筛选出的地址兴趣点的对称相似度进行谱聚类分析以确定任意两兴趣点间的关系。
4.一种被配置以挖掘地址兴趣点关系的装置,其特征在于,包括以下单元:
地址兴趣点获取单元,被配置以获取预定区域内的地址兴趣点;
网格化单元,被配置以根据地址兴趣点所对应的地址信息将地址兴趣点进行网格化,包括对所述地址兴趣点所对应的地址信息进行清洗,删除经纬度值为零的地址,然后将所述地址兴趣点所对应的经纬度值映射到预定的网格内,其中所述地址信息为经纬度值;
相似度计算单元,被配置以基于所述网格化的结果对两个不同的地址兴趣点进行相似度计算;其中,包括:计算任意两个不同的地址兴趣点之间的非对称相似度和对称相似度,过程包括:
A对B相似度similarity(A→B)=p÷a;
B对A相似度similarity(B→A)=p÷b;
对称相似度similarity(A→B)+similarity(B→A)=similarity(A,B);
其中,A和B为两个不同的地址兴趣点,similarity为相似度,a为地址兴趣点A在其网格中的数量和,b为地址兴趣点B在其网格中的数量和,p为A、B两地址兴趣点各对应网格中取小数值的叠加和;
聚类分析单元,被配置以基于所述相似度计算的结果对所述两个不同的地址兴趣点进行聚类分析,以获得所述两个地址兴趣点的关系。
5.根据权利要求4所述的装置,其特征在于,所述网格化单元被进一步配置以:
按照经纬度值与网格矩阵的线性对应关系进行转化。
6.一种计算机设备,其特征是,所述设备包括:
一个或者多个处理器;
存储器,用于存储一个或者多个程序;
当所述一个或者多个程序被所述一个或者多个处理器执行时,使得所述一个或者多个处理器执行实现如权利要求1-3任一所述的方法。
7.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有计算机程序,所述计算机程序用于:所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-3任一所述的方法。
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