[发明专利]挖掘兴趣点之间的竞争关系的方法和装置有效

专利信息
申请号: 202010320647.8 申请日: 2020-04-22
公开(公告)号: CN111522888B 公开(公告)日: 2023-06-20
发明(设计)人: 周景博;熊辉 申请(专利权)人: 北京百度网讯科技有限公司
主分类号: G06F16/28 分类号: G06F16/28;G06F16/29
代理公司: 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 代理人: 王达佐;马晓亚
地址: 100085 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 挖掘 兴趣 之间 竞争 关系 方法 装置
【说明书】:

本申请涉及大数据领域,公开了挖掘兴趣点之间的竞争关系的方法和装置。该方法包括:获取基于用户的地图检索数据进行数据挖掘得到的图元挖掘结果,地图检索数据包括检索的目标兴趣点的属性信息,图元挖掘结果包括各个预设情况的发生频次,预设情况包括:符合对应的预设图元所表征的兴趣点的属性信息及至少两个兴趣点的属性信息之间的预设关联关系;基于图元挖掘结果确定第一兴趣点的属性信息和第二兴趣点的属性信息共同出现的预设图元对应的预设情况的发生频次,生成第一兴趣点和第二兴趣点的关系特征;将关系特征输入预先训练的关系预测模型,得到第一兴趣点和第二兴趣点的竞争关系预测结果。该方法可获得可靠的兴趣点间的竞争关系分析结果。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域,具体涉及大数据技术领域,尤其涉及挖掘兴趣点之间的竞争关系的方法和装置。

背景技术

POI(Point of Interest,兴趣点)是地图上的地理信息点,可以是一个店铺、一幢写字楼、一个地标性建筑等。POI是提供线下服务的核心元素。同类型的POI之间可能存在竞争关系,对不同POI之间的竞争关系进行挖掘和分析,有助于对POI的针对性规划,提升POI的到访率。

目前,POI竞争关系主要依靠专家经验知识和调查问卷等信息采集方法相结合来进行分析,而传统的经验知识具有较高的门槛,而调查问卷等人工信息采集方法获得的数据覆盖率低,基于此挖掘出的竞争关系往往与实际的竞争关系有较大的偏差。

发明内容

本公开的实施例提供了挖掘兴趣点之间的竞争关系的方法和装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

根据第一方面,提供了一种挖掘兴趣点之间的竞争关系的方法,包括:获取基于用户的地图检索数据进行数据挖掘得到的图元挖掘结果,其中,地图检索数据包括检索的目标兴趣点的属性信息,图元挖掘结果包括各个预设情况的发生频次,预设情况包括:符合对应的预设图元所表征的兴趣点的属性信息及至少两个兴趣点的属性信息之间的预设关联关系;针对待判定竞争关系的第一兴趣点和第二兴趣点,基于图元挖掘结果确定第一兴趣点的属性信息和第二兴趣点的属性信息共同出现的预设图元对应的预设情况的发生频次,并基于第一兴趣点的属性信息和第二兴趣点的属性信息在预设图元中共同出现的预设图元对应的预设情况的发生频次生成第一兴趣点和第二兴趣点的关系特征;将第一兴趣点和第二兴趣点的关系特征输入预先训练的关系预测模型,得到第一兴趣点和第二兴趣点的竞争关系预测结果。

根据第二方面,提供了一种挖掘兴趣点之间的竞争关系的装置,包括:第一获取单元,被配置为获取基于用户的地图检索数据进行数据挖掘得到的图元挖掘结果,其中,地图检索数据包括检索的目标兴趣点的属性信息,图元挖掘结果包括各个预设情况的发生频次,预设情况包括:符合对应的预设图元所表征的兴趣点的属性信息及至少两个兴趣点的属性信息之间的预设关联关系;第一特征提取单元,被配置为针对待判定竞争关系的第一兴趣点和第二兴趣点,基于图元挖掘结果确定第一兴趣点的属性信息和第二兴趣点的属性信息共同出现的预设图元对应的预设情况的发生频次,并基于第一兴趣点的属性信息和第二兴趣点的属性信息在预设图元中共同出现的预设图元对应的预设情况的发生频次生成第一兴趣点和第二兴趣点的关系特征;预测单元,被配置为将第一兴趣点和第二兴趣点的关系特征输入预先训练的关系预测模型,得到第一兴趣点和第二兴趣点的竞争关系预测结果。

根据第三方面,提供了一种电子设备,包括:至少一个处理器;以及与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行第一方面提供的挖掘兴趣点之间的竞争关系的方法。

根据第四方面,提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,计算机指令用于使计算机执行第一方面提供的挖掘兴趣点之间的竞争关系的方法。

根据本申请的技术能够高效地获得可靠的兴趣点竞争关系的分析结果,无需依赖经验知识和人工采集信息,降低了成本。

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