[发明专利]确定兴趣点相似度的方法、装置、计算机设备和存储介质有效
| 申请号: | 201910757704.6 | 申请日: | 2019-08-16 |
| 公开(公告)号: | CN110489507B | 公开(公告)日: | 2023-03-31 |
| 发明(设计)人: | 岳大威 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号: | G06F16/29 | 分类号: | G06F16/29 |
| 代理公司: | 华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 黄晶晶 |
| 地址: | 518000 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 确定 兴趣 相似 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
本申请涉及一种确定兴趣点相似度的方法、装置、计算机设备和存储介质,所述方法包括:获取两个待匹配兴趣点的兴趣点信息;基于兴趣点信息,确定两个待匹配兴趣点之间的匹配矩阵;基于两个待匹配兴趣点之间的匹配矩阵,确定两个待匹配兴趣点之间的相似度。本申请提供的方案可以实现端到端,提高预测结果的准确性。
技术领域
本申请涉及电子地图技术领域,特别是涉及一种确定兴趣点相似度的方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
在地理信息系统中,POI(Point of Interest,兴趣点)代表地图上的任意一个点,例如一个POI可以是一栋房子、一个商铺、一个邮筒、一个公交站等。POI的属性信息通常包括名称、地址、类别等数据,这些数据的来源可以有多个,如现场采集、网络抓取等,不同来源的数据在格式、文字描述等方面往往存在差异,从而在地图数据库中针对同一个POI可能存储有多条数据,导致数据冗余。为了保证POI数据的单一性,通常会判断POI数据的相似度,再根据相似度进行去重。
传统方法采用浅层机器学习模型加规则来预测两个POI的相似度,在利用模型进行预测前,需要构建大量特征工程,建立不同场景的多种规则,对两个POI在每个维度是否相似进行初步判断,再利用模型对初步判断结果进行综合预测,该方法存在特征提取和规则调测难度大的问题。
发明内容
基于此,有必要针对传统方法的特征提取和规则调测难度大的技术问题,提供一种确定兴趣点相似度的方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种确定兴趣点相似度的方法,所述方法包括:
获取两个待匹配兴趣点的兴趣点信息;
基于所述兴趣点信息,确定两个所述待匹配兴趣点之间的匹配矩阵;
基于两个所述待匹配兴趣点之间的所述匹配矩阵,确定两个所述待匹配兴趣点之间的相似度。
一种确定兴趣点相似度的装置,所述装置包括:
获取模块,用于获取两个待匹配兴趣点的兴趣点信息;
匹配模块,用于基于所述兴趣点信息,确定两个所述待匹配兴趣点之间的匹配矩阵;
确定模块,用于基于两个所述待匹配兴趣点之间的所述匹配矩阵,确定两个所述待匹配兴趣点之间的相似度。
一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行以下步骤:
获取两个待匹配兴趣点的兴趣点信息;
基于所述兴趣点信息,确定两个所述待匹配兴趣点之间的匹配矩阵;
基于两个所述待匹配兴趣点之间的所述匹配矩阵,确定两个所述待匹配兴趣点之间的相似度。
一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行以下步骤:
获取两个待匹配兴趣点的兴趣点信息;
基于所述兴趣点信息,确定两个所述待匹配兴趣点之间的匹配矩阵;
基于两个所述待匹配兴趣点之间的所述匹配矩阵,确定两个所述待匹配兴趣点之间的相似度。
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