CN107220358A - 兴趣点的推荐方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种兴趣点的推荐方法及装置，涉及电子地图技术领域，该方法包括：获取用户的检索习惯信息，检索习惯信息包括用户的检索词和目标兴趣点信息，其中，目标兴趣点信息为用户从检索词的检索结果中点选的兴趣点信息；根据检索习惯信息确定每个待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量；根据每个目标兴趣点信息的点击量，对目标兴趣点信息在相应待处理检索词的检索结果中的排序进行更新，得到排序序列，并按照排序序列将所述目标兴趣点信息推送给用户。本发明缓解了现有技术中兴趣点检索结果与用户期望仍然存在差距的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及电子地图技术领域，尤其是涉及一种兴趣点的推荐方法及装置。
背景技术
兴趣点的英文全称为Point of Information，英文缩写为POI。目前，越来越多的用户在电子地图中检索POI，数据库中存储的POI数据为POI检索提供数据支撑，用户通过输入的目标检索词而获取从数据库中推送来的检索结果，然后从检索结果中点选目标POI数据。
据相关统计，大约86％的用户只查看检索结果中的前30条POI数据，因此检索结果中的POI数据按与检索词的相关性进行排序对用户快速检索POI具有至关重要的作用。目前一般是通过改进算法而优化检索结果中的POI数据的排列顺序与检索词之间的相关性，但检索结果与用户期望仍然存在一定差距。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种兴趣点的推荐方法及装置，以缓解现有技术中兴趣点的检索结果与用户期望仍然存在一定差距的技术问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种兴趣点的推荐方法，包括：
获取用户的检索习惯信息，所述检索习惯信息包括用户的检索词和目标兴趣点信息，其中，所述目标兴趣点信息为用户从所述检索词的检索结果中点选的兴趣点信息；
根据所述检索习惯信息确定待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量；
根据每个所述目标兴趣点信息的点击量，对所述目标兴趣点信息在相应待处理检索词的检索结果中的排序进行更新，得到排序序列，并按照所述排序序列将所述目标兴趣点信息推送给用户。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述获取用户的检索习惯信息包括：
获取用户所登录的客户端的IP地址和多个检索习惯信息；
在多个所述检索习惯信息中查找与第一检索习惯信息相同的至少一个第二检索习惯信息，其中，所述第二检索习惯信息和所述第一检索习惯信息的IP地址相同，所述第一检索习惯信息为多个所述检索习惯信息中的任一个检索习惯信息；
删除所述至少一个第二检索习惯信息。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，根据所述检索习惯信息确定每个待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量，包括：
按照检索词的种类和检索词对应的目标兴趣点信息的种类对所述检索习惯信息进行分类，得到多个子分类组，其中，一个检索词的一个目标兴趣点对应一个所述子分类组；
根据多个所述子分类组中包含的检索习惯信息的数量确定对应的所述子分类组中的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量；
按照检索词的种类对所述子分类组的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量进行分类，得到多个分类组，一个检索词对应一个所述分类组；
从多个所述分类组中，提取待处理检索词对应的所述分类组。
结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，按照检索词的种类对所述子分类组的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量进行分类，得到多个分类组之前，根据所述检索习惯信息确定每个待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量还包括：
根据多个所述子分类组中的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量，查找目标子分类组，其中，所述目标子分类组对应的目标兴趣点信息的点击量大于预设阈值；
保留所述目标子分类组，以用于按照检索词的种类对所述目标子分类组的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量进行分类，得到多个分类组。
结合第一方面的第三种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，从多个所述分类组中，提取待处理检索词对应的所述分类组，包括：
根据每个分类组中的检索词对应的所有目标兴趣点信息的点击量之和，确定每个所述待处理检索词的处理顺序；
按照所述处理顺序，从多个所述分类组中，提取所述待处理检索词对应的所述分类组。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，根据每个所述目标兴趣点信息的点击量，对所述目标兴趣点信息在相应待处理检索词的检索结果中的排序进行更新，包括：
根据所述点击量对每个所述目标兴趣点信息的分值进行更新，得到更新之后的分值，其中，所述目标兴趣点信息的分值用于确定所述目标兴趣点信息在相应检索词的检索结果中的排序；
对所述目标兴趣点信息，按照所述更新之后的分值由高到底的顺序进行重新排序，得到所述排序序列。
结合第一方面的第五种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，所述根据所述点击量对每个所述目标兴趣点信息的分值进行更新，得到更新之后的分值，包括：
预设公式获取步骤，获取计算目标兴趣点信息的分值的预设公式；
更新参数值获取步骤，获取每个目标兴趣点信息的更新参数值；
更新之后的分值计算步骤，将所述更新参数值代入预设公式，得到相应的目标兴趣点信息的更新之后的分值；
判断步骤，判断所有目标兴趣点信息的更新之后的分值的排列顺序是否和所有目标兴趣点信息的点击量的排列顺序相同；
终止步骤，在判断出所有目标兴趣点信息的更新之后的分值的排列顺序和所有目标兴趣点信息的点击量的排列顺序相同的情况下，则终止根据所述点击量对每个所述目标兴趣点信息的分值进行更新；
继续执行步骤，在判断出所有目标兴趣点信息的更新之后的分值的排列顺序没有和所有目标兴趣点信息的点击量的排列顺序相同的情况下，则返回执行更新参数值获取步骤。
结合第一方面的第五种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式，其中，所述根据所述点击量对每个所述目标兴趣点信息的分值进行更新，得到更新之后的分值，包括：
根据每个所述点击量确定对分值进行更新的目标兴趣点信息的计算顺序；
按照所述计算顺序，根据所述点击量对每个所述目标兴趣点信息的分值进行更新。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第八种可能的实施方式，其中，
获取用户的检索习惯信息之前，所述方法还包括：读取第二点击量，所述第二点击量为前次检索习惯信息的每个待处理检索词包含的目标兴趣点信息的点击量，其中，所述前次检索习惯信息为上一时间段得到的检索习惯信息；
所述获取用户的检索习惯信息，包括：获取本次检索习惯信息，所述本次检索检索信息为当前时间段的得到的检索习惯信息；
所述根据所述检索习惯信息确定待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量，包括：根据所述本次检索习惯信息确定每个待处理检索词中对应的目标兴趣点信息的第一点击量；计算所述第一点击量和所述第二点击量的和值，并将所述和值确定为目标兴趣点信息的点击量。
第二方面，本发明实施例还提供一种兴趣点的推荐装置，包括：
获取模块，用于获取用户的检索习惯信息，所述检索习惯信息包括用户的检索词和目标兴趣点信息，其中，所述目标兴趣点信息为用户从所述检索词的检索结果中点选的兴趣点信息；
确定模块，用于根据所述检索习惯信息确定每个待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量；
更新模块，用于根据每个所述目标兴趣点信息的点击量，对所述目标兴趣点信息在相应待处理检索词的检索结果中的排序进行更新，得到排序序列，并按照所述排序序列将所述目标兴趣点信息推送给用户。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，所述获取模块包括：
获取单元，用于获取用户所登录的客户端的IP地址和多个检索习惯信息；
查找单元，用于在多个所述检索习惯信息中查找与第一检索习惯信息相同的至少一个第二检索习惯信息，其中，所述第二检索习惯信息和所述第一检索习惯信息的IP地址相同，所述第一检索习惯信息为多个所述检索习惯信息中的任一个检索习惯信息；
删除单元，用于删除所述至少一个第二检索习惯信息。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，所述确定模块，包括：
第一分类单元，用于按照检索词的种类和检索词对应的目标兴趣点信息的种类对所述检索习惯信息进行分类，得到多个子分类组，其中，一个检索词的一个目标兴趣点对应一个所述子分类组；
确定单元，用于根据多个所述子分类组中包含的检索习惯信息的数量确定对应的所述子分类组中的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量；
第二分类单元，按照检索词的种类对所述子分类组的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量进行分类，得到多个分类组，一个检索词对应一个所述分类组；
提取单元，用于从多个所述分类组中，提取待处理检索词对应的所述分类组。
结合第二方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式，其中，所述确定模块还用于：按照检索词的种类对所述子分类组的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量进行分类，得到多个分类组之前，
根据多个所述子分类组中的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量，查找目标子分类组，其中，所述目标子分类组对应的目标兴趣点信息的点击量大于预设阈值；
保留所述目标子分类组，以用于按照检索词的种类对所述目标子分类组的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量进行分类，得到多个分类组。
结合第二方面的第三那种可能的实施方式，本发明提供了第二方面的第四种可能的实施方式，其中，所述提取单元用于：
根据每个分类组中的检索词对应的所有目标兴趣点信息的点击量之和，确定每个所述待处理检索词的处理顺序；
按照所述处理顺序，从多个所述分类组中，提取所述待处理检索词对应的所述分类组。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第五种可能的实施方式，其中，所述更新模块包括：
分值更新单元，用于根据所述点击量对每个所述目标兴趣点信息的分值进行更新，得到更新之后的分值，其中，所述目标兴趣点信息的分值用于确定所述目标兴趣点信息在相应检索词的检索结果中的排序；
目标兴趣点排序单元，用于对所述目标兴趣点信息，按照所述更新之后的分值由高到底的顺序进行重新排序，得到所述排序序列。
结合第二方面的第五种可能的实施方式，本发明实施例提供了第二方面的第六中可能的实施方式，其中，所述分值更新单元用于执行：
预设公式获取步骤，获取计算目标兴趣点信息的分值的预设公式；
更新参数值获取步骤，获取每个目标兴趣点信息的更新参数值；
更新之后的分值计算步骤，将所述更新参数值代入预设公式，得到相应的目标兴趣点信息的更新之后的分值；
判断步骤，判断所有目标兴趣点信息的更新之后的分值的排列顺序是否和所有目标兴趣点信息的点击量的排列顺序相同；
终止步骤，在判断出所有目标兴趣点信息的更新之后的分值的排列顺序和所有目标兴趣点信息的点击量的排列顺序相同的情况下，则终止根据所述点击量对每个所述目标兴趣点信息的分值进行更新；
继续执行步骤，在判断出所有目标兴趣点信息的更新之后的分值的排列顺序没有和所有目标兴趣点信息的点击量的排列顺序相同的情况下，则返回执行更新参数值获取步骤。
结合第二方面的第五种实施方式，本发明提供了第二方面的第七种可能的实施方式，其中，所述分值更新单元用于：
根据每个所述点击量确定对分值进行更新的目标兴趣点信息的计算顺序；
按照所述计算顺序，根据所述点击量对每个所述目标兴趣点信息的分值进行更新。
结合第二方面，本发明实施例还提供了第二方面的第八种可能的实施方式，其中，所述兴趣点的推荐装置还包括
读取模块，用于在获取用户的检索习惯信息之前，读取第二点击量，所述第二点击量为前次检索习惯信息的每个待处理检索词包含的目标兴趣点信息的点击量，其中，所述前次检索习惯信息为上一时间段得到的检索习惯信息；
所述获取模块，用于获取本次检索习惯信息，所述本次检索习惯信息为当前时间段的得到的检索习惯信息；
所述确定模块，用于根据所述本次检索习惯信息确定待处理检索词中对应的目标兴趣点信息的第一点击量；计算所述第一点击量和所述第二点击量的和值，并将所述和值确定为目标兴趣点信息的点击量。
本发明实施例中，通过根据获取的检索习惯信息确定每个待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量，实现了根据获取的大量用户检索习惯信息，对用户的目标兴趣点进行了统计和分析的目的；然后通过根据每个所述目标兴趣点信息的点击量，对所述目标兴趣点信息在相应待处理检索词的检索结果中的排序进行更新，得到排序序列，实现了修正目标兴趣点在检索词的检索结果中的排列顺序的目的，按照所述排序序列将所述目标兴趣点信息推送给用户，则使得检索结果中的兴趣点排列更能满足用户的期望，达到了优化兴趣点检索结果的技术效果，缓解了现有技术中兴趣点的检索结果与用户期望仍然存在一定差距的技术问题。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一提供的一种兴趣点的推荐方法的流程图；
图2为本发明实施例一提供的一种获取用户的检索习惯信息的方法流程图；
图3为本发明实施例一提供的一种根据检索习惯信息确定待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量的方法流程图；
图4为本发明实施例一提供的一种确定目标子分类组的方法流程图；
图5为本发明实施例一提供的一种从多个分类组中，提取待处理检索词对应的分类组的方法示意图；
图6为本发明实施例一提供的一种根据每个目标兴趣点信息的点击量，对目标兴趣点信息在相应待处理检索词的检索结果中的排序进行更新的方法流程图；
图7为本发明实施例一提供的一种根据点击量对每个目标兴趣点信息的分值进行更新，得到更新之后的分值的方法流程图；
图8为本发明实施例一提供的另一种根据点击量对每个目标兴趣点信息的分值进行更新，得到更新之后的分值的方法流程图；
图9为本发明实施例一提供的另一种兴趣点的推荐方法的方法流程图；
图10为本发明实施例二提供的一种兴趣点的推荐装置的示意图。
图标：100-获取模块；200-确定模块；300-更新模块。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前，一般是通过改进算法而优化检索结果中的POI数据的排列顺序与检索词之间的相关性，但检索结果与用户期望仍然存在一定差距。基于此，本发明实施例提供的一种兴趣点的推荐方法及装置，可以缓解现有技术中兴趣点的检索结果与用户期望仍然存在一定差距的技术问题。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种兴趣点的推荐方法进行详细介绍。
实施例一
本发明实施例提供的一种兴趣点的推荐方法，如图1所示，包括：
步骤S102，获取用户的检索习惯信息，检索习惯信息包括用户的检索词和目标兴趣点信息，其中，目标兴趣点信息为用户从检索词的检索结果中点选的兴趣点信息。
用户使用检索引擎进行POI检索的过程为：用户在检索引擎里输入检索词，与检索引擎相应的服务端向用户的客户端推荐检索结果，检索结果里包括多条按序排列的兴趣点信息，用户从检索结果里点选将要关注的目标兴趣点信息。
具体地，获取用户的检索习惯信息，可以是用户在使用检索引擎进行POI检索的过程中，服务端将用户检索过程中输入的检索词和点选的目标兴趣点信息记录下来。其中，检索结果里的兴趣点信息可以是包括以下至少之一：标识一个兴趣点的唯一的编码、兴趣点的名称、经度和纬度、地址，而检索词可以是兴趣点的名称和地址的分词。
步骤S104，根据检索习惯信息确定待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量。
步骤S106，根据每个目标兴趣点信息的点击量，对目标兴趣点信息在相应待处理检索词的检索结果中的排序进行更新，得到排序序列，并按照排序序列将目标兴趣点信息推送给用户。
本发明实施例中，通过根据获取的检索习惯信息确定每个待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量，实现了根据获取的大量用户检索习惯信息，对用户的目标兴趣点进行了统计和分析的目的；然后通过根据每个目标兴趣点信息的点击量，对目标兴趣点信息在相应待处理检索词的检索结果中的排序进行更新，得到排序序列，实现了修正目标兴趣点在检索词的检索结果中的排列顺序的目的，按照排序序列将目标兴趣点信息推送给用户，则使得检索结果中的兴趣点排列更能满足用户的期望，达到了优化兴趣点检索结果的技术效果，缓解了现有技术中兴趣点的检索结果与用户期望仍然存在一定差距的技术问题。
本发明实施例的一个可选实施方式中，如图2所示，步骤S102中获取用户的检索习惯信息，包括如下步骤：
步骤S201，获取用户所登录的客户端的IP地址和多个检索习惯信息；
步骤S202，在多个检索习惯信息中查找与第一检索习惯信息相同的至少一个第二检索习惯信息，其中，第二检索习惯信息和第一检索习惯信息的IP地址相同，第一检索习惯信息为多个检索习惯信息中的任一个检索习惯信息；
步骤S203，删除至少一个第二检索习惯信息。
例如，获取用户所登录的客户端的IP地址和多个检索习惯信息，以表格的形式呈现如下：
在上述表格中，检索习惯信息包括用户的检索词和目标兴趣点的名称，而在查找与第一检索习惯信息相同的至少一个第二检索习惯信息时，查找到只有来自IP为192.168.1.101的检索习惯信息
| 测绘 | 江苏省测绘地理信息局 |
有一个第二检索习惯信息，将查找的上述一个第二检索习惯信息删除后，步骤S102中获取的用户的检索习惯信息则为：
| 检索词 | 目标POI的名称 |
| 测绘 | 江苏省测绘地理信息局 |
| 测绘 | 江苏省测绘地理信息局 |
| 测绘 | 江苏省测绘地理信息局 |
| 测绘 | 浙江省测绘地理信息局 |
| 测绘 | 浙江省测绘地理信息局 |
| 口腔医院 | 江苏省口腔医院 |
| 饭店 | 金陵饭店 |
| 饭店 | 金陵饭店 |
| 饭店 | 金陵饭店 |
需要说明的是，步骤S202中，在多个检索习惯信息中查找与第一检索习惯信息相同的至少一个第二检索习惯信息，即，多个检索习惯信息中，来自同样的IP的同样的检索习惯信息再次出现时，则被定义为首次出现的第一检索习惯信息的第二检索习惯信息，并将再次出现的检索习惯信息删除。
此外，步骤S203中，删除至少一个第二检索习惯信息，即，删除步骤S202中查找到的所有第二检索习惯信息。
本发明实施例中，当来自同一个IP的检索习惯信息中有多条相同的检索习惯信息时，则只保留其中一条检索习惯信息，从而对某个用户通过大量请求POI检索服务以试图提升相应目标POI信息的排序的情况，可以有效地防止。
本发明实施例的另一个可选实施方式中，如图3所示，步骤S104中，根据检索习惯信息确定待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量，包括如下步骤：
步骤S301，按照检索词的种类和检索词对应的目标兴趣点信息的种类对检索习惯信息进行分类，得到多个子分类组，其中，一个检索词的一个目标兴趣点对应一个子分类组；
步骤S303，根据多个子分类组中包含的检索习惯信息的数量确定对应的子分类组中的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量；
步骤S305，按照检索词的种类对子分类组的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量进行分类，得到多个分类组，其中，一个检索词对应一个分类组；
步骤S307，从多个分类组中，提取待处理检索词对应的分类组。
具体地，以步骤S102中获取的用户的检索习惯信息
| 检索词 | 目标POI的名称 |
| 测绘 | 江苏省测绘地理信息局 |
| 测绘 | 江苏省测绘地理信息局 |
| 测绘 | 江苏省测绘地理信息局 |
| 测绘 | 浙江省测绘地理信息局 |
| 测绘 | 浙江省测绘地理信息局 |
| 口腔医院 | 江苏省口腔医院 |
| 饭店 | 金陵饭店 |
| 饭店 | 金陵饭店 |
| 饭店 | 金陵饭店 |
为例，则：
步骤S301，按照检索词的种类和检索词对应的目标兴趣点信息的种类对检索习惯信息进行分类，得到如下所示的四个子分类组：
而步骤S303中确定出的所有子分类组中的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量，如下所示：
| 检索词 | 目标POI的名称 | 点击量 |
| 测绘 | 江苏省测绘地理信息局 | 3 |
| 测绘 | 浙江省测绘地理信息局 | 2 |
| 口腔医院 | 江苏省口腔医院 | 1 |
| 饭店 | 金陵饭店 | 3 |
需要说明的是，每个子分类组中的检索习惯信息包括的检索词和目标兴趣点信息都相同。
步骤S305，按照检索词的种类对子分类组的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量进行分类，则得到：“测绘”、“口腔医院”、和“饭店”三个分类组。
如果当前待处理检索词为“测绘”，则步骤S307提取待处理检索词对应的分类组如下：
| 检索词 | 目标POI的名称 | 点击量 |
| 测绘 | 江苏省测绘地理信息局 | 3 |
| 测绘 | 浙江省测绘地理信息局 | 2 |
本发明实施例，在步骤S303中，将子分类组中的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量都确定出来后；步骤S307中用当前待处理的检索词，提取对应的分类组，从而得到每个待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量。
本发明实施例，是在对所有子分类组中相应的目标兴趣点信息的点击量都确定出来后，再提取某一待处理检索词的目标兴趣点信息点击量，整个过程分多个层次进行，对所有子分类组中相应的目标兴趣点信息的点击量的确定速率更高，出错率更低，有利于降低服务端的工作负荷。
进一步地，如图4所示，步骤S305中按照检索词的种类对子分类组的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量进行分类，得到多个分类组之前，根据检索习惯信息确定每个待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量还包括：步骤S304，确定目标子分类组，其中，确定目标子分类组，包括如下步骤：
步骤S3041，根据多个子分类组中的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量，查找目标子分类组，其中，目标子分类组对应的目标兴趣点信息的点击量大于预设阈值；
步骤S3042，保留目标子分类组，以用于按照检索词的种类对目标子分类组的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量进行分类，得到多个分类组。
具体地，以步骤S303中确定出的对应的子分类组中的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量
| 检索词 | 目标POI的名称 | 点击量 |
| 测绘 | 江苏省测绘地理信息局 | 3 |
| 测绘 | 浙江省测绘地理信息局 | 2 |
| 口腔医院 | 江苏省口腔医院 | 1 |
| 饭店 | 金陵饭店 | 3 |
为例，则
若预设阈值为1.5，则步骤S3041中查找到的目标子分类组有如下三个目标子分类组：
| 检索词 | 目标POI的名称 |
| 测绘 | 江苏省测绘地理信息局 |
| 测绘 | 浙江省测绘地理信息局 |
| 饭店 | 金陵饭店 |
因而，步骤S3042中保留上述三个目标子分类组，以用于按照检索词的种类对目标子分类组的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量进行分类，得到多个分类组。
本发明实施例中的预设阈值可以选为所有子分类组的目标兴趣点信息的点击量中的最大值的一半，例如上述步骤S3041中，所有子分类组的目标兴趣点信息的点击量中的最大值为3，则预设阈值可以选为1.5。
本发明实施例中，在子分类组对应的目标兴趣点信息的点击量大于预设阈值，才会被确定为目标子分类组，否则在步骤S305，按照检索词的种类对子分类组的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量进行分类时，不考虑相应子分类组中的检索习惯信息。点击量不大于预设阈值的检索词对应的目标兴趣点信息，表示用户对检索词的该目标兴趣点信息关注度较少。本发明实施例中，不考虑用户点选较少的检索词的目标兴趣点而对应的检索习惯信息，从而也是有利于服务端数据的更高效处理。
进一步地，如图5所示，步骤S307中从多个分类组中，提取待处理检索词对应的分类组，包括：
步骤S501，根据每个分类组中的检索词对应的所有目标兴趣点信息的点击量之和，确定每个待处理检索词的处理顺序；
步骤S502，按照处理顺序，从多个分类组中，提取待处理检索词对应的分类组。
具体地，以步骤S304中确定出目标子分类组对应的检索词“测绘”和“饭店”，以及检索词相应的目标兴趣点的点击量
| 检索词 | 点击量 |
| 测绘 | 5 |
| 饭店 | 3 |
为例，如果根据每个分类组中的检索词对应的所有目标兴趣点信息的点击量的由小到大的顺序，则步骤S501中确定出的待处理检索词的处理顺序为：先是“饭店”，后是“测绘”；步骤S502中则先从多个分类组中，提取“饭店”对应的分类组，如下：
| 检索词 | 目标POI的名称 | 点击量 |
| 饭店 | 金陵饭店 | 3 |
然后再提取“测绘”对应的分类组，如下：
| 检索词 | 目标POI的名称 | 点击量 |
| 测绘 | 江苏省测绘地理信息局 | 3 |
| 测绘 | 浙江省测绘地理信息局 | 2 |
本发明实施例中，根据每个检索词对应的所有目标兴趣点信息的点击量，确定待处理检索词的处理顺序，从而对于每个待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量的统计过程更加条理。
本发明实施例的另一个可选实施方式中，如图6所示，步骤S106中根据每个目标兴趣点信息的点击量，对目标兴趣点信息在相应待处理检索词的检索结果中的排序进行更新，包括如下步骤：
步骤S601，根据点击量对每个目标兴趣点信息的分值进行更新，得到更新之后的分值，其中，目标兴趣点信息的分值用于确定目标兴趣点信息在相应检索词的检索结果中的排序；
步骤S602，对目标兴趣点信息，按照更新之后的分值由高到底的顺序进行重新排序，得到排序序列。
本发明实施例中，每个检索词的每个目标兴趣点相对应有一个分值，通过该分值确定相应的检索词的目标兴趣点的排列顺序。
进一步地，如图7所示，步骤S601中根据点击量对每个目标兴趣点信息的分值进行更新，得到更新之后的分值，包括如下步骤：
步骤S701，预设公式获取步骤，获取计算目标兴趣点信息的分值的预设公式；
步骤S702，更新参数值获取步骤，获取每个目标兴趣点信息的更新参数值；
步骤S703，更新之后的分值计算步骤，将更新参数值代入预设公式，得到相应的目标兴趣点信息的更新之后的分值；
步骤S704，判断步骤，判断所有目标兴趣点信息的更新之后的分值的排列顺序是否和所有目标兴趣点信息的点击量的排列顺序相同；
步骤S705，终止步骤，在判断出所有目标兴趣点信息的更新之后的分值的排列顺序和所有目标兴趣点信息的点击量的排列顺序相同的情况下，则终止根据点击量对每个目标兴趣点信息的分值进行更新，即接着执行步骤S602；
步骤S706，继续执行步骤，在判断出所有目标兴趣点信息的更新之后的分值的排列顺序没有和所有目标兴趣点信息的点击量的排列顺序相同的情况下，则返回执行更新参数值获取步骤，即执行步骤S702。
本发明实施例中，通过上述的更新参数值来对确定检索词的目标兴趣点的排序的分值进行更新。
本发明实施例的兴趣点推荐方法可以应用在采用Solr进行兴趣点全文检索中，Solr是现有技术中的一个高性能的全文搜索服务器，其中，该更新参数值对应于Solr的boost参数。
进一步地，如图8所示，步骤S601中，根据点击量对每个目标兴趣点信息的分值进行更新，得到更新之后的分值，包括如下步骤：
步骤S801，根据每个点击量确定对分值进行更新的目标兴趣点信息的计算顺序；
步骤S802，按照计算顺序，根据点击量对每个目标兴趣点信息的分值进行更新。
本发明实施例对每个目标兴趣点信息的分值进行更新的步骤按顺序进行，过程条理清楚。具体地，可以采用按照子分类组中检索习惯信息的数量的由少到多的顺序而对每个目标兴趣点信息的分值进行更新。
本发明实施例的另一个可选实施方式中，如图9所示，步骤S102中获取用户的检索习惯信息之前，兴趣点的推荐方法还包括：
步骤S101，读取第二点击量，第二点击量为前次检索习惯信息的每个待处理检索词包含的目标兴趣点信息的点击量，其中，前次检索习惯信息为上一时间段得到的检索习惯信息；
步骤S102中获取用户的检索习惯信息，包括：获取本次检索习惯信息，本次检索习惯信息为当前时间段的得到的检索习惯信息；
步骤S104中根据检索习惯信息确定待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量，包括：
步骤S1041，根据本次检索习惯信息确定待处理检索词中对应的目标兴趣点信息的第一点击量；
步骤S1042，计算第一点击量和第二点击量的和值，并将和值确定为目标兴趣点信息的点击量。
需要说明的是，在本发明实施例中，在每次确定出当前时间段的每个待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量后，将当前时间段的每个待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量进行存储，以便在下次根据每个目标兴趣点信息的点击量，对目标兴趣点信息在相应待处理检索词的检索结果中的排序进行更新时读取而使用。
具体地，服务端可以在每天的固定时刻自动确定每个待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量，然后根据每个目标兴趣点信息的点击量，对目标兴趣点信息在相应待处理检索词的检索结果中的排序进行更新，那么在这样的实施方式中，上述当前时间段即指前一天的固定时刻到当天的固定时刻，而上一时间段即指前两天的固定时刻到前一天的固定时刻。
本发明实施例中，步骤S106中，根据每个目标兴趣点信息的点击量，对目标兴趣点信息在相应待处理检索词的检索结果中的排序进行更新，考虑了前一时间段的每个待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量。因而，在多次对目标兴趣点信息的排序更新中，将用户截止当前时刻的所有的每个待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量叠加，而利用到对目标兴趣点信息在相应待处理检索词的检索结果中的排序进行更新中，从而统计的用户的检索习惯更加全面，使得检索结果中的兴趣点排列更能满足用户的期望，推荐的兴趣点更加能满足用户需求，达到了优化兴趣点检索结果的目的。
实施例二
如图10所示，本发明实施例提供的一种兴趣点的推荐装置，包括：
获取模块100，用于获取用户的检索习惯信息，检索习惯信息包括用户的检索词和目标兴趣点信息，其中，目标兴趣点信息为用户从检索词的检索结果中点选的兴趣点信息；
确定模块200，用于根据检索习惯信息确定待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量；
更新模块300，用于根据每个目标兴趣点信息的点击量，对目标兴趣点信息在相应待处理检索词的检索结果中的排序进行更新，得到排序序列，并按照排序序列将目标兴趣点信息推送给用户。
本发明实施例中，通过确定模块200根据获取模块100获取的检索习惯信息确定每个待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量，实现了根据获取的大量用户检索习惯信息，对用户的目标兴趣点进行了统计和分析的目的；然后更新模块300通过根据每个目标兴趣点信息的点击量，对目标兴趣点信息在相应待处理检索词的检索结果中的排序进行更新，得到排序序列，实现了修正目标兴趣点在检索词的检索结果中的排列顺序的目的，按照排序序列将目标兴趣点信息推送给用户，则使得检索结果中的兴趣点排列更能满足用户的期望，达到了优化兴趣点检索结果的技术效果，缓解了现有技术中兴趣点的检索结果与用户期望仍然存在一定差距的技术问题。
可选地，获取模块100包括：
获取单元，用于获取用户所登录的客户端的IP地址和多个检索习惯信息；
查找单元，用于在多个检索习惯信息中统计单元查找与第一检索习惯信息相同的至少一个第二检索习惯信息，其中，第二检索习惯信息和第一检索习惯信息的IP地址相同，第一检索习惯信息为多个检索习惯信息中的任一个检索习惯信息；
删除单元，用于删除至少一个第二检索习惯信息。
可选地，确定模块200包括：
第一分类单元，用于按照检索词的种类和检索词对应的目标兴趣点信息的种类对检索习惯信息进行分类，得到多个子分类组，其中，一个检索词的一个目标兴趣点对应一个子分类组；
确定单元，用于根据多个子分类组中包含的检索习惯信息的数量确定对应的子分类组中的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量；
第二分类单元，按照检索词的种类对子分类组的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量进行分类，得到多个分类组，一个检索词对应一个分类组；
提取单元，用于从多个分类组中，提取待处理检索词对应的分类组。
可选地，确定模块200还用于：在按照检索词的种类对子分类组的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量进行分类，得到多个分类组之前，
根据多个子分类组中的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量，查找目标子分类组，其中，目标子分类组对应的目标兴趣点信息的点击量大于预设阈值；
保留目标子分类组，以用于按照检索词的种类对目标子分类组的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量进行分类，得到多个分类组。
可选地，提取单元用于：
根据每个分类组中的检索词对应的所有目标兴趣点信息的点击量之和，确定每个待处理检索词的处理顺序；
按照处理顺序，从多个分类组中，提取待处理检索词对应的分类组。
可选地，更新模块300包括：
分值更新单元，用于根据点击量对每个目标兴趣点信息的分值进行更新，得到更新之后的分值，其中，目标兴趣点信息的分值用于确定目标兴趣点信息在相应检索词的检索结果中的排序；
目标兴趣点排序单元，用于对目标兴趣点信息，按照更新之后的分值由高到底的顺序进行重新排序，得到排序序列。
可选地，分值更新单元用于执行如下步骤：
预设公式获取步骤，获取计算目标兴趣点信息的分值的预设公式；
更新参数值获取步骤，获取每个目标兴趣点信息的更新参数值；
更新之后的分值计算步骤，将更新参数值代入预设公式，得到相应的目标兴趣点信息的更新之后的分值；
判断步骤，判断所有目标兴趣点信息的更新之后的分值的排列顺序是否和所有目标兴趣点信息的点击量的排列顺序相同；
终止步骤，在判断出所有目标兴趣点信息的更新之后的分值的排列顺序和所有目标兴趣点信息的点击量的排列顺序相同的情况下，则终止根据点击量对每个目标兴趣点信息的分值进行更新；
继续执行步骤，在判断出所有目标兴趣点信息的更新之后的分值的排列顺序没有和所有目标兴趣点信息的点击量的排列顺序相同的情况下，则返回执行更新参数值获取步骤。
可选地，分值更新单元还用于：
根据每个点击量确定对分值进行更新的目标兴趣点信息的计算顺序；
按照计算顺序，根据点击量对每个目标兴趣点信息的分值进行更新。
可选地，兴趣点的推荐装置还包括：
读取模块，用于在获取用户的检索习惯信息之前，读取第二点击量，第二点击量为前次检索习惯信息的每个待处理检索词包含的目标兴趣点信息的点击量，其中，前次检索习惯信息为上一时间段得到的检索习惯信息；
获取模块100，用于获取本次检索习惯信息，本次检索习惯信息为当前时间段的得到的检索习惯信息；
确定模块200，用于根据本次检索习惯信息确定待处理检索词中对应的目标兴趣点信息的第一点击量；计算第一点击量和第二点击量的和值，并将和值确定为目标兴趣点信息的点击量。
本发明实施例所提供的兴趣点的推荐方法及装置的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种兴趣点的推荐方法，其特征在于，包括：
获取用户的检索习惯信息，所述检索习惯信息包括用户的检索词和目标兴趣点信息，其中，所述目标兴趣点信息为用户从所述检索词的检索结果中点选的兴趣点信息；
根据所述检索习惯信息确定待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量；
根据每个所述目标兴趣点信息的点击量，对所述目标兴趣点信息在相应待处理检索词的检索结果中的排序进行更新，得到排序序列，并按照所述排序序列将所述目标兴趣点信息推送给用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户的检索习惯信息包括：
获取用户所登录的客户端的IP地址和多个检索习惯信息；
在多个所述检索习惯信息中查找与第一检索习惯信息相同的至少一个第二检索习惯信息，其中，所述第二检索习惯信息和所述第一检索习惯信息的IP地址相同，所述第一检索习惯信息为多个所述检索习惯信息中的任一个检索习惯信息；
删除所述至少一个第二检索习惯信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述检索习惯信息确定待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量，包括：
按照检索词的种类和检索词对应的目标兴趣点信息的种类对所述检索习惯信息进行分类，得到多个子分类组，其中，一个检索词的一个目标兴趣点对应一个所述子分类组；
根据多个所述子分类组中包含的检索习惯信息的数量确定对应的所述子分类组中的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量；
按照检索词的种类对所述子分类组的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量进行分类，得到多个分类组，一个检索词对应一个所述分类组；
从多个所述分类组中，提取待处理检索词对应的分类组。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，按照检索词的种类对所述子分类组的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量进行分类，得到多个分类组之前，根据所述检索习惯信息确定待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量还包括：
根据多个所述子分类组中的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量，查找目标子分类组，其中，所述目标子分类组对应的目标兴趣点信息的点击量大于预设阈值；
保留所述目标子分类组，以用于按照检索词的种类对所述目标子分类组的检索词对应的目标兴趣点信息的点击量进行分类，得到多个所述分类组。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，从多个所述分类组中，提取待处理检索词对应的所述分类组，包括：
根据每个分类组中的检索词对应的所有目标兴趣点信息的点击量之和，确定每个所述待处理检索词的处理顺序；
按照所述处理顺序，从多个所述分类组中，提取所述待处理检索词对应的所述分类组。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个所述目标兴趣点信息的点击量，对所述目标兴趣点信息在相应待处理检索词的检索结果中的排序进行更新，包括：
根据所述点击量对每个所述目标兴趣点信息的分值进行更新，得到更新之后的分值，其中，所述目标兴趣点信息的分值用于确定所述目标兴趣点信息在相应检索词的检索结果中的排序；
对所述目标兴趣点信息，按照所述更新之后的分值由高到底的顺序进行重新排序，得到所述排序序列。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述点击量对每个所述目标兴趣点信息的分值进行更新，得到更新之后的分值，包括：
预设公式获取步骤，获取计算目标兴趣点信息的分值的预设公式；
更新参数值获取步骤，获取每个目标兴趣点信息的更新参数值；
更新之后的分值计算步骤，将所述更新参数值代入所述预设公式，得到相应的目标兴趣点信息的更新之后的分值；
判断步骤，判断所有目标兴趣点信息的更新之后的分值的排列顺序是否和所有目标兴趣点信息的点击量的排列顺序相同；
终止步骤，在判断出所有目标兴趣点信息的更新之后的分值的排列顺序和所有目标兴趣点信息的点击量的排列顺序相同的情况下，则终止根据所述点击量对每个所述目标兴趣点信息的分值进行更新；
继续执行步骤，在判断出所有目标兴趣点信息的更新之后的分值的排列顺序没有和所有目标兴趣点信息的点击量的排列顺序相同的情况下，则返回执行所述更新参数值获取步骤。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述点击量对每个所述目标兴趣点信息的分值进行更新，得到更新之后的分值，包括：
根据每个所述点击量确定对分值进行更新的目标兴趣点信息的计算顺序；
按照所述计算顺序，根据所述点击量对每个所述目标兴趣点信息的分值进行更新。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
获取用户的检索习惯信息之前，所述方法还包括：读取第二点击量，所述第二点击量为前次检索习惯信息的每个待处理检索词包含的目标兴趣点信息的点击量，其中，所述前次检索习惯信息为上一时间段得到的检索习惯信息；
所述获取用户的检索习惯信息，包括：获取本次检索习惯信息，所述本次检索习惯信息为当前时间段的得到的检索习惯信息；
所述根据所述检索习惯信息确定待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量，包括：根据所述本次检索习惯信息确定每个待处理检索词中对应的目标兴趣点信息的第一点击量；计算所述第一点击量和所述第二点击量的和值，并将所述和值确定为目标兴趣点信息的点击量。
10.一种兴趣点的推荐装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取用户的检索习惯信息，所述检索习惯信息包括用户的检索词和目标兴趣点信息，其中，所述目标兴趣点信息为用户从所述检索词的检索结果中点选的兴趣点信息；
确定模块，用于根据所述检索习惯信息确定待处理检索词对应的每个目标兴趣点信息的点击量；
更新模块，用于根据每个所述目标兴趣点信息的点击量，对所述目标兴趣点信息在相应待处理检索词的检索结果中的排序进行更新，得到排序序列，并按照所述排序序列将所述目标兴趣点信息推送给用户。
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