[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

说明书

本申请实施例公开了一种兴趣点采全率预测方法、装置、设备和可读存储介质，涉及机器学习和电子地图技术领域。具体实现方案为：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；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。本申请实施例可以提高兴趣点采全率的预测准确率。

技术领域

本申请涉及机器学习和电子地图技术领域，尤其涉及兴趣点采全率预测方法、装置、设备和可读存储介质。

背景技术

坐标作为POI(Point of Information，兴趣点)最关键的属性之一，其准确度直接影响地图用户的使用体验，同时POI坐标的准确度也是衡量一个地图产品好坏的直观判断因素。当前地图POI数据大规模更新主要依赖于实采手段，包括全景、行车记录仪、路淘等车行采集，以及淘金、等人行采集。

现有技术中，执行兴趣点采集任务的用户为广大互联网用户，其作业能力、作业意愿难以把控，需要一种手段去衡量采集任务的完成程度是多少，是否有遗漏的兴趣点，来决定采集是否达标，同时也决定对用户进行何种程度的奖惩。

发明内容

本申请实施例提供了一种兴趣点采全率预测方法、装置、设备和可读存储介质。

第一方面，本申请实施例提供了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；

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。

第二方面，本申请实施例还提供了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；

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。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，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任一实施例所提供的一种兴趣点采全率预测方法。

第四方面，本申请实施例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，所述计算机指令用于使所述计算机执行任一实施例所提供的一种兴趣点采全率预测方法。

根据本申请的技术可以提高兴趣点采全率的预测准确率。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1是本申请实施例中的第一种兴趣点采全率预测方法的流程图；

图2是本申请实施例中的第二种兴趣点采全率预测方法的流程图；

图3a是本申请实施例中的第三种兴趣点采全率预测方法的流程图；