[发明专利]兴趣点采全率预测方法、装置、设备和可读存储介质

权利要求书

1.一种兴趣点采全率预测方法，包括：

获取用户采集兴趣点过程中的特征集合，所述特征集合包括用户采集行为特征和已采集兴趣点的特征中的至少一项；其中，所述已采集兴趣点的特征，包括，已采集兴趣点的数量特征、已采集兴趣点的分布特征和已采集兴趣点的质量特征中的至少一项；所述用户采集行为特征，包括，用户采集轨迹特征、用户采集任务完成度特征和用户采集时长特征中的至少一项；

将所述特征集合输入至采全率预测模型，得到所述用户的兴趣点采全率；

其中，所述采全率预测模型通过指定用户采集兴趣点过程中的特征集合和所述指定用户的兴趣点采全率进行训练得到；所述已采集兴趣点的数量特征包括：所述已采集兴趣点中的指定兴趣点个数占指定兴趣点总数的比率，和/或所述已采集兴趣点中除历史兴趣点之外的新增兴趣点个数占所述已采集兴趣点总数的比率；所述已采集兴趣点的分布特征包括：所述已采集兴趣点的凸包面积占采集区域总面积的比率，和/或在所述采集区域中指定区域采集到的兴趣点数量占所述已采集兴趣点总数的比率；所述已采集兴趣点的质量特征包括：已采集兴趣点中质量审核通过的兴趣点占已采集兴趣点总数的比率所述用户采集轨迹特征包括：用户采集轨迹覆盖的区域面积占采集区域总面积的比率，或者用户采集轨迹覆盖的网格数量占所述采集区域中网格总数的比率；其中，所述采集区域包括多个网格；所述用户采集任务完成度特征包括：所述用户完成采集任务的数量占采集任务总数的比率。

2.根据权利要求1任一项所述的方法，在所述获取用户采集兴趣点过程中的特征集合之前，还包括：

获取多个所述指定用户采集兴趣点过程中的特征集合和多个所述指定用户采集的兴趣点总数；

计算每个所述指定用户占所述兴趣点总数的比率，作为每个所述指定用户的兴趣点采全率；

基于多个所述指定用户采集兴趣点过程中的特征集合和兴趣点采全率，训练所述采全率预测模型。

3.一种兴趣点采全率预测装置，包括：

获取模块，用于获取用户采集兴趣点过程中的特征集合，所述特征集合包括用户采集行为特征和已采集兴趣点的特征中的至少一项；其中，所述已采集兴趣点的特征，包括，已采集兴趣点的数量特征、已采集兴趣点的分布特征和已采集兴趣点的质量特征中的至少一项；所述用户采集行为特征，包括，用户采集轨迹特征、用户采集任务完成度特征和用户采集时长特征中的至少一项；

输入模块，用于将所述特征集合输入至采全率预测模型，得到所述用户的兴趣点采全率；

其中，所述采全率预测模型通过指定用户采集兴趣点过程中的特征集合和所述指定用户的兴趣点采全率进行训练得到；所述已采集兴趣点的数量特征包括：所述已采集兴趣点中的指定兴趣点个数占指定兴趣点总数的比率，和/或所述已采集兴趣点中除历史兴趣点之外的新增兴趣点个数占所述已采集兴趣点总数的比率；所述已采集兴趣点的分布特征包括：所述已采集兴趣点的凸包面积占采集区域总面积的比率，和/或在所述采集区域中指定区域采集到的兴趣点数量占所述已采集兴趣点总数的比率；所述已采集兴趣点的质量特征包括：已采集兴趣点中质量审核通过的兴趣点占已采集兴趣点总数的比率所述用户采集轨迹特征包括：用户采集轨迹覆盖的区域面积占采集区域总面积的比率，或者用户采集轨迹覆盖的网格数量占所述采集区域中网格总数的比率；其中，所述采集区域包括多个网格；所述用户采集任务完成度特征包括：所述用户完成采集任务的数量占采集任务总数的比率。

4.根据权利要求3任一项所述的装置，所述装置还包括训练模块，用于：

在所述获取用户采集兴趣点过程中的特征集合之前，获取多个所述指定用户采集兴趣点过程中的特征集合和多个所述指定用户采集的兴趣点总数；

计算每个所述指定用户占所述兴趣点总数的比率，作为每个所述指定用户的兴趣点采全率；

基于多个所述指定用户采集兴趣点过程中的特征集合和兴趣点采全率，训练所述采全率预测模型。

5. 一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-2中任一项所述的一种兴趣点采全率预测方法。

6.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-2中任一项所述的一种兴趣点采全率预测方法。