[发明专利]地点信息存储方法、推荐地点的查询方法、装置及服务器有效
| 申请号: | 201910907453.5 | 申请日: | 2019-09-24 |
| 公开(公告)号: | CN110765370B | 公开(公告)日: | 2020-10-27 |
| 发明(设计)人: | 廖世昌;陈欢 | 申请(专利权)人: | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 |
| 主分类号: | G06F16/9537 | 分类号: | G06F16/9537;G06F16/9538 |
| 代理公司: | 北京超成律师事务所 11646 | 代理人: | 刘静 |
| 地址: | 100193 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 地点 信息 存储 方法 推荐 查询 装置 服务器 | ||
1.一种地点信息存储方法,其特征在于,包括:
获取历史操作信息;其中,所述历史操作信息包括:与地点标识信息对应的查询次数信息和历史成单信息;其中,所述查询次数指用户在订单系统查询某一个地点标识信息的查询次数,所述历史成单信息指以该地点标识信息对应地点为目的地的成单信息;
统计所述地点标识信息的查询次数与该地点标识信息对应订单的各个目的地的订单数;
根据所述查询次数与各个所述目的地的订单数间的比例关系确定所述地点标识信息对应的推荐地点;
将所述地点标识信息对应的推荐地点存储至地点列表中,以供地点推荐使用;
其中,根据所述查询次数与各个所述目的地的订单数间的比例关系确定所述地点标识信息对应的推荐地点步骤包括:
根据所述查询次数与各个所述目的地的订单数间的比例关系,确定每个所述目的地的统计概率;
将所述统计概率高于预设概率阈值的目的地确定为所述地点标识信息对应的推荐地点。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述查询次数与各个所述目的地的订单数间的比例关系,确定每个所述目的地的统计概率的步骤包括:
所述目的地的统计概率
其中,P为统计概率,C(Q,D)为所述目的地的订单数;C(Q)为所述查询次数;α为预设的第一平滑因子,β为预设的第二平滑因子,且,所述第一平滑因子小于或等于所述第二平滑因子。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述查询次数与各个所述目的地的订单数间的比例关系,确定每个所述目的地的统计概率的步骤包括:
当所述目的地的订单数大于第一预设值和/或所述查询次数大于第二预设值时,所述目的地的统计概率
其中,P为统计概率,C(Q,D)为所述目的地的订单数;C(Q)为所述查询次数。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
按照预先设置的时间周期对所述历史操作信息进行更新。
5.一种推荐地点的查询方法,其特征在于,包括:
获取用户查询词;
在地点列表中查找与所述用户查询词匹配的地点标识信息;所述地点列表为权利要求1至4任一项所述的方法中的地点列表;
将查找到的地点标识信息对应的推荐地点作为所述用户查询词的查询结果。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述获取用户查询词的步骤包括:通过订单系统接收用户查询词;
所述方法还包括:
将所述查询结果添加至所述订单系统的地点推荐列表中;
在所述订单系统的用户界面上呈现所述地点推荐列表。
7.一种地点信息存储装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取历史操作信息;其中,所述历史操作信息包括:与地点标识信息对应的查询次数信息和历史成单信息;其中,所述查询次数指用户在订单系统查询某一个地点标识信息的查询次数,所述历史成单信息指以该地点标识信息对应地点为目的地的成单信息;
统计模块,用于统计所述地点标识信息的查询次数与该地点标识信息对应订单的各个目的地的订单数;
确定模块,用于根据所述查询次数与各个所述目的地的订单数间的比例关系确定所述地点标识信息对应的推荐地点;
存储模块,用于将所述地点标识信息对应的推荐地点存储至地点列表中,以供地点推荐使用;
其中,所述确定模块还用于:根据所述查询次数与各个所述目的地的订单数间的比例关系,确定每个所述目的地的统计概率;
将所述统计概率高于预设概率阈值的目的地确定为所述地点标识信息对应的推荐地点。
8.一种推荐地点的查询装置,其特征在于,包括:
第二获取模块,用于获取用户查询词;
查找模块,用于在地点列表中查找与所述用户查询词匹配的地点标识信息;所述地点列表为权利要求7所述的装置中的地点列表;
推荐模块,用于将查找到的地点标识信息对应的推荐地点作为所述用户查询词的查询结果。
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