[发明专利]用于优化兴趣点标签的方法和装置

说明书

本申请实施例公开了用于优化兴趣点标签的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取兴趣点集合和兴趣点集合中的兴趣点的标签集合；基于兴趣点集合和兴趣点集合中的兴趣点的标签集合，生成兴趣点‑标签矩阵；提取兴趣点‑标签矩阵中的兴趣点‑标签的特征；将兴趣点‑标签矩阵中的兴趣点‑标签的特征输入至预先训练的三元自适应协同学习模型，得到兴趣点‑标签分数矩阵；基于兴趣点‑标签分数矩阵，优化兴趣点集合中的兴趣点的标签集合。该实施方式提高了兴趣点与标签的匹配度。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于优化兴趣点标签的方法和装置。

背景技术

兴趣点(Point of interest，POI)的标签(tag)是地图类应用提供服务的重要基础数据。在地图类应用中，兴趣点的标签可以帮助用户快速的找到对应的兴趣点。例如，当用户搜索“酒店”时，所有包含“酒店”的标签的兴趣点都可以返回给用户，以方便用户快速的找到提供相关服务的兴趣点。此外，在兴趣点推荐，基于位置的广告等场景中，兴趣点的标签都具有重要的作用。

目前，常见的兴趣点标签获取方式主要包括以下两种。其一，通过用户众包标注的方式，由人工手工标注兴趣点的标签。其二，通过使用自然语言处理的技术，从兴趣点的相关评论中提取标签信息。

发明内容

本申请实施例提出了用于优化兴趣点标签的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于优化兴趣点标签的方法，包括：获取兴趣点集合和兴趣点集合中的兴趣点的标签集合；基于兴趣点集合和兴趣点集合中的兴趣点的标签集合，生成兴趣点-标签矩阵；提取兴趣点-标签矩阵中的兴趣点-标签的特征；将兴趣点-标签矩阵中的兴趣点-标签的特征输入至预先训练的三元自适应协同学习模型，得到兴趣点-标签分数矩阵；基于兴趣点-标签分数矩阵，优化兴趣点集合中的兴趣点的标签集合。

在一些实施例中，兴趣点-标签的特征包括以下至少一项：兴趣点的属性特征、兴趣点的画像特征、标签的画像特征、兴趣点的标签特征和标签的标签特征。

在一些实施例中，提取兴趣点-标签矩阵中的兴趣点-标签的特征，包括：对于兴趣点-标签矩阵中的兴趣点，确定该兴趣点的历史访问用户和/或历史检索用户；聚合该兴趣点的历史访问用户和/或历史检索用户的用户画像，得到该兴趣点的画像特征；对于兴趣点-标签矩阵中的标签，确定属于该标签的兴趣点；基于属于该标签的兴趣点的画像特征，生成该标签的画像特征；和/或对于兴趣点-标签矩阵中的兴趣点，基于地图检索数据，确定该兴趣点的临接兴趣点；统计该兴趣点的临接兴趣点的标签分布，得到该兴趣点的标签特征；对于兴趣点-标签矩阵中的标签，确定属于该标签的兴趣点；基于属于该标签的兴趣点的标签特征，生成该标签的标签特征。

在一些实施例中，基于属于该标签的兴趣点的画像特征，生成该标签的画像特征，包括：计算属于该标签的兴趣点的画像特征的平均值，作为该标签的画像特征，以及基于属于该标签的兴趣点的标签特征，生成该标签的标签特征，包括：计算属于该标签的兴趣点的标签特征的平均值，作为该标签的标签特征。

在一些实施例中，在将兴趣点-标签矩阵中的兴趣点-标签的特征输入至预先训练的三元自适应协同学习模型，得到兴趣点-标签分数矩阵之前，还包括：将预先训练的第一机器学习模型、第二机器学习模型和预测模型相融合，得到三元自适应协同学习模型，其中，第一机器学习模型是基于兴趣点-标签矩阵中的兴趣点建立的，第二机器学习模型是基于兴趣点-标签矩阵中的标签建立的，预测模型是基于兴趣点-标签矩阵中的兴趣点建立的。