CN110149804A - 用于确定兴趣点的父-子关系的系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及用于确定父子关系的系统和方法。所述系统可以获得第一兴趣点(POI)的第一位置名称;对所述第一位置执行分词处理,以获得所述第一位置名称的至少两个部分;通过比较第一部分名称数据库,确定所述至少两个部分中的第一部分,所述第一部分表示第一兴趣点为子点;以及根据所述第一位置名称的第二部分确定第二兴趣点,以及所述第二兴趣点为所述第一兴趣点的父点。
Description
技术领域
本申请涉及用于线上到线下运输服务的系统和方法,尤其涉及用于根据兴趣点(POIs)之间的父子关系确定目的地的系统和方法。
背景技术
利用互联网技术的线上到线下的运输服务,例如在线打车服务,由于其便利性而变得越来越受欢迎。然而,用户输入的目的地通常是感兴趣区域(AOI)而不是特定点的位置。具有相对较大范围的AOI将降低导航的精度,使得接载乘客更加困难,和/或由于预估价格是根据输入的目的地确定的,从而影响行程的预估价格。因此,需要提供用于根据兴趣点(POIs)之间的父子关系来确定目的地的系统和方法。另外,需要提供兴趣点之间建立父子关系的系统和方法,以供以后使用。
发明内容
根据本申请的一个方面,提供了一种系统。所述系统可以包括至少一个存储介质、和至少一个与所述至少一个存储介质通信的处理器。所述至少一个存储介质可以包括用于确定父子关系的指令集。当所述至少一个处理器执行所述指令集时,所述至少一个处理器可用于执行以下操作中的一项或多项。所述至少一个处理器可以获得第一兴趣点(POI)的第一位置名称。所述至少一个处理器可以对所述第一位置执行分词处理,以获得所述第一位置名称的至少两个部分。所述至少一个处理器可以通过比较第一部分名称数据库,确定所述至少两个部分的第一部分,所述第一部分表示第一兴趣点为子点。所述至少一个处理器可以根据所述第一位置名称的第二部分确定第二兴趣点,以及所述第二兴趣点为所述第一兴趣点的父点。
在一些实施例中,第一位置名称可以通过预处理所述第一兴趣点的输入位置名称而获得。
在一些实施例中,可以根据与目标区域中的至少两个车辆相关的位置信息来获得至少两个行驶轨迹点。
在一些实施例中,所述至少一个处理器可以获得第一兴趣点的坐标。所述至少一个处理器可以确定第一兴趣点集,所述第一兴趣点集包括在所述第一兴趣点的坐标的预设范围内的所有兴趣点。所述至少一个处理器可以从所述第一兴趣点集确定第二兴趣点集,所述第二兴趣点集仅包括父点。通过比较所述第一位置名称的第二部分与所述第二兴趣点集中的每个兴趣点,所述至少一个处理器可以确定所述第二兴趣点为所述第一兴趣点的父点。
在一些实施例中,至少一个处理器可以确定所述第一位置名称的第二部分与所述第二兴趣点集中的每个兴趣点之间的相似性。所述至少一个处理器可以确定所述第一名称的第二部分与所述第二兴趣点集中的每个兴趣点之间的相似性是否等于或大于第一阈值。
在一些实施例中,所述至少一个处理器可以确定所述第二兴趣点和所述第一兴趣点之间的第一父子关系。所述至少一个处理器可以存储所述第二兴趣点和所述第一兴趣点之间的第一父子关系。
在一些实施例中,所述至少一个处理器可以根据所述第二兴趣点获得第三兴趣点,其中,所述第三兴趣点为所述第二兴趣点的子点,以及所述第三兴趣点与所述第一兴趣点之间的距离低于第二阈值。所述至少一个处理器可以比较所述第三兴趣点和所述第一兴趣点。所述至少一个处理器可以根据所述比较,从所述第三兴趣点和所述第一兴趣点之间确定推荐兴趣点。
在一些实施例中,所述至少一个处理器可以比较所述第三兴趣点和所述第一兴趣点的热度。所述至少一个处理器可以指定所述第三兴趣点和所述第一兴趣点中具有更高热度的兴趣点作为推荐兴趣点。
在一些实施例中,所述至少一个处理器可以根据所述第二兴趣点,确定第一兴趣点的坐标需要调整。所述至少一个处理器可以调整所述第一兴趣点的坐标。
在一些实施例中,为了确定第一兴趣点的坐标需要调整,可以进一步指示所述至少一个处理器用于确定所述第二兴趣点的轮廓线。所述至少一个处理器可以比较所述第一兴趣点和与所述第一兴趣点相关的第二兴趣点的轮廓线,以及当所述第一兴趣点到所述第二兴趣点的轮廓线的距离等于或小于第三阈值时,确定所述第一兴趣点的坐标需要调整。
根据本申请的另一方面,提供一种方法。所述方法可以在计算设备上实现,所述计算设备具有至少一个处理器、至少一个存储介质、和连接到网络的通信平台。所述方法可以包括一个或以上下述操作。所述至少一个处理器可以获得第一兴趣点(POI)的第一位置名称。所述至少一个处理器可以对所述第一位置名称执行分词处理,以获得所述第一位置名称的至少两个部分。所述至少一个处理器可以通过比较第一部分名称数据库,确定所述至少两个部分的第一部分,所述第一部分表示所述第一兴趣点为子点。所述至少一个处理器可以根据所述第一位置名称的第二部分确定第二兴趣点,以及所述第二兴趣点为所述第一兴趣点的父点。
根据本申请的另一方面,提供了一种非暂时性计算机可读介质。所述非暂时性计算机可读介质可以包括用于确定父子关系的指令集。当所述至少一个处理器执行所述指令集时,所述至少一个处理器可以用于执行以下操作中之一项或多项。所述至少一个处理器可以获得第一兴趣点(POI)的第一位置名称。所述至少一个处理器可以对所述第一位置名称执行分词处理,以获得所述第一位置名称的至少两个部分。所述至少一个处理器可以通过比较第一部分名称数据库,确定所述至少两个部分的第一部分,所述第一部分表示所述第一兴趣点为子点。所述至少一个处理器可以根据所述第一位置名称的第二部分确定第二兴趣点,以及所述第二兴趣点为所述第一兴趣点的父点。
一部分的附加特征将在如下描述中详细解释,基于对如下内容和附图的审查或通过实现或操作实施例的学习,一部分的附加特征对本领域技术人员来说是显而易见的。本申请的特性可以通过对以下描述的具体实施例的各种方面的方法、手段和组合的实践或使用得以实现和达到。
附图说明
本申请将通过示例性实施例进行进一步描述。这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的,在这些实施例中,相同的符号表示相同的部件,其中:
图1是根据本申请的一些实施例所示的示例性线上到线下服务系统的示意图;
图2是根据本申请的一些实施例所示的可以在其上实现处理引擎的计算设备的示例性硬件和/或软件组件的示意图;
图3是根据本申请的一些实施例所示的用户终端可以在移动设备上实现的移动设备的示例性硬件和/或软件组件的示意图;
图4是根据本申请的一些实施例所示的示例性处理引擎的框图;
图5是根据本申请的一些实施例所示的用于根据从用户获得的父点输出一个或以上子点的示例性过程的流程图;
图6是根据本申请的一些实施例所示的用于确定父子关系的示例性过程的流程图;
图7是根据本申请的一些实施例所示的用于根据第一位置名称的通用部分确定第二兴趣点的示例性过程的流程图;以及
图8是根据本申请的一些实施例所示的用于确定第一兴趣点和第二兴趣点之间的父子关系的示例性过程的流程图。
具体实施方式
以下描述是为了使本领域的普通技术人员能够实施和利用本申请,并且该描述是在特定的应用场景及其要求的环境下提供的。对于本领域的普通技术人员来讲,显然可以对所公开的实施例作出各种改变,并且在不偏离本申请的原则和范围的情况下,本申请中所定义的普遍原则可以适用于其他实施例和应用场景。因此,本申请并不限于所描述的实施例,而应该被给予与权利要求一致的最广泛的范围。
本申请中所使用的术语仅用于描述特定的示例性实施例,并不限制本申请的范围。如本申请使用的单数形式“一”、“一个”及“该”可以同样包括复数形式,除非上下文明确提示例外情形。还应当理解,如在本申请说明书中,术语“包括”、“包含”仅提示存在所述特征、整体、步骤、操作、组件和/或部件,但并不排除存在或添加一个或以上其他特征、整体、步骤、操作、组件、部件和/或其组合的情况。
根据以下对附图的描述,本申请所述的和其他的特征、特色,以及相关结构元素的功能和操作方法,以及制造的经济和部件组合更加显而易见,这些都构成说明书的一部分。然而,应当理解的是,附图仅仅是为了说明和描述的目的,并不旨在限制本申请的范围。应当理解的是,附图并不是按比例绘制的。
本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的一些实施例的系统所执行的操作。应当理解的是,流程图的操作不一定按照顺序来精确地执行。相反,可以按照倒序或者同时处理这些步骤。同时,也可以将一个或以上其他操作添加到这些流程图中。一个或以上操作也可以从流程图中删除。
此外,虽然本申请中的系统和方法主要是关于确定至少两个数据点的索引来描述,但是还应该理解,这仅是一个示例性实施例。本申请中的系统和方法可以应用于可以产生空间大数据的任何应用场景。例如,本申请的系统和方法可以应用于不同的运输系统,包括陆地、海洋、航空航天等或其任意组合。运输系统的车辆可以包括出租车、私家车、顺风车、公共汽车、火车、动车、高铁、地铁、船只、飞机、宇宙飞船、热气球、无人驾驶车、自行车、三轮车、摩托车等,或其任意组合。本申请的系统和方法可以应用于网约车、司机服务、送货服务、拼车、公交服务、外卖服务、司机租用、车辆租赁、自行车共享服务、火车服务、地铁服务、班车服务、定位服务等等。如这里所使用的,大数据指的是数量大到需要索引以进行有效处理的程度的数据。
本申请中的术语“乘客”、“请求者”、“服务请求者”和“客户”可用于表示请求或订购服务的个人、实体或工具,并且可互换使用。此外,本申请中的术语“司机”、“提供者”、“服务提供者”和“供应者”可用于表示提供服务或协助提供服务的个人、实体或工具,并且可互换使用。在本申请中,术语“用户”可以表示可以请求服务、预定服务、提供服务或协助提供服务的个体、实体或工具。例如,用户可以是乘客、司机、操作者等或其任意组合。在本申请中,术语“乘客”和“乘客终端”可以互换使用,且术语“司机”和“司机终端”可以互换使用。
本申请中,术语“服务请求”是指由乘客、请求者、服务请求者、用户、司机、提供者、服务提供者、供应者等发起的请求或者其任何组合。所述服务请求可以被乘客、请求者、服务请求者、客户、司机、提供者、服务提供者、或供应者中的任意一个接收。所述服务请求可以是收费的或免费的。
本申请的一个方面涉及用于基于名称信息和与兴趣点相关的坐标信息确定兴趣点之间的父子关系的系统和方法。为此,系统可以获得第一兴趣点的名称信息。然后系统可以确定名称信息的通用部分(即第二部分)和特定部分(即第一部分),其中,通用部分表示第一兴趣点的父点,特定部分表示第一兴趣点为子点。父点可以是具有相对大面积的区域(例如,门禁社区),以及子点可以是父点内的位置点(例如,门禁社区的门)。系统还可以基于第一兴趣点的坐标信息确定第一兴趣点和第二兴趣点之间的父子关系。例如,系统可以确定第一兴趣点和第二兴趣点之间的地理位置关系。
应该注意的是,总体而言,父子关系的确定是一种深深植根于互联网世界的技术。在某些情况下,如果没有终端设备和远程服务器之间的通信,则根据名称信息和与兴趣点相关的坐标信息确定一个或以上父子关系是不可能的。因此,本申请中公开的技术方案也是一种深深植根于互联网时代的技术。
图1是根据一些实施例的示例性线上线下服务系统100的示意图。例如,线上线下服务系统100可以是在线运输服务(例如,打车服务、司机服务、递送服务、拼车、公共汽车服务、外卖服务、司机租用、车辆租用、火车服务、地铁服务、班车服务)、购物服务、健身服务、学习服务、金融服务等。
线上线下服务系统100可以包括服务器110、网络120、用户终端130、存储设备140和定位系统150。
在一些实施例中,服务器110可以是单一服务器或服务器组。服务器组可以是集中式或分布式的(例如,服务器110可以是分布式系统)。在一些实施例中,服务器110可以是本地的,也可以是远程的。例如,服务器110可以经由网络120访问存储于用户终端130或存储器140中的信息和/或数据。又例如,服务器110可以直接连接到用户终端130和/或存储设备140以访问存储的信息和/或数据。在一些实施例中,服务器110可以在云平台上实施。仅作为示例,云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等或其任意组合。在一些实施例中,服务器110可以在本申请中的图2所示的具有一个或以上组件的计算设备200上执行。
在一些实施例中,服务器110可以包括处理引擎112。处理引擎112可以处理与父子关系确定有关的信息和/或数据。例如,处理引擎112可以基于兴趣点的名称信息的通用部分来确定父点。在一些实施例中,处理引擎112可以包括一个或以上处理引擎(例如,单芯片处理引擎或多芯片处理引擎)。仅作为示例,处理引擎112可以包括一个或以上硬件处理器,例如中央处理单元(CPU)、特定应用集成电路(ASIC)、特定应用一组指令处理器(ASIP)、图像处理单元(GPU)、物理运算处理单元(PPU)、数字信号处理器(DSP)、现场可程序门阵列(FPGA)、可程序逻辑装置(PLD)、控制器、微控制器单元、精简一组指令计算机(RISC)、微处理器等或其任意组合。
网络120可以促进信息和/或数据的交换。在一些实施例中,线上线下服务系统100中的一个或以上组件(例如,服务器110、用户终端130、存储设备140和定位系统150)可以通过网络120将信息和/或数据发送到线上线下服务系统100中的其他组件。例如,处理引擎112可以经由网络120从存储设备140和/或用户终端130获得兴趣点的名称信息。在一些实施例中,网络120可以为有线或无线网络的任意形式,或其任意组合。仅作为示例,网络130可以包括缆线网络、有线网络、光纤网络、远程通信网络、内部网络、互联网、局域网络(LAN)、广域网路(WAN)、无线局域网络(WLAN)、城域网(MAN)、公共开关电话网络(PSTN)、蓝牙网络、紫蜂网络、近场通讯(NFC)网络等,或其任意组合。在一些实施例中,网络120可以包括一个或以上网络接入点。例如,网络120可以包括有线或无线网络接入点,比如基站和/或互联网交换点120-1、120-2…,通过该网络接入点,线上线下服务系统100的一个及以上组件可以连接至网络120以交换信息和/或数据。
在一些实施例中,用户终端130可以包括移动设备130-1、平板电脑130-2、膝上型计算机130-3等,或其任何组合。在一些实施例中,移动设备130-1可以包括智能家居设备、可穿戴设备、智能移动设备、虚拟现实设备、增强现实设备等,或其任意组合。在一些实施例中,智能家居设备可以包括智能照明设备、智能电器控制设备、智能监控设备、智能电视、智能摄像机、对讲机等,或其任意组合。在一些实施例中,可穿戴设备可以包括手环、鞋袜、眼镜、头盔、手表、衣物、背包、智能配饰等或上述举例的任意组合。在一些实施例中,移动设备可以包括移动电话、个人数字助理(PDA)、游戏设备、导航设备、销售点(POS)设备、膝上型电脑、台式机等或其任意组合。在一些实施例中,虚拟现实设备和/或增强型虚拟现实设备可以包括虚拟现实头盔、虚拟现实眼镜、虚拟现实眼罩、增强现实头盔、增强现实眼镜、增强现实眼罩等,或其任意组合。例如,虚拟现实设备和/或增强现实设备可以包括GoogleGlassTM、RiftConTM、FragmentsTM、Gear VRTM等。在一些实施例中,用户终端130可以是具有定位技术的设备,用于定位用户终端130的位置。在一些实施例中,用户终端130可以将定位信息发送到服务器110。
存储设备140可以存储数据和/或指令。在一些实施例中,存储设备140可以存储从用户终端130和/或处理引擎112获得的数据。例如,存储设备140可以存储从用户终端130获得的至少两个数据。又例如,存储设备140可以存储由处理引擎112确定的兴趣点的通用部分和特定部分。在一些实施例中,存储设备140可以存储服务器110可以执行用于执行本发明中描述的示例性方法的数据和/或指令。在一些实施例中,存储设备140可以包括大容量存储器、可移动存储器、易失性读写存储器、只读存储器(ROM)等或其任意组合。示例性的大容量储存器可以包括磁盘、光盘、固态磁盘等。示例性可移动存储器可以包括闪存驱动器、软盘、光盘、存储卡、压缩盘、磁带等。示例性易失性读写存储器可以包括随机存取内存(RAM)。示例性RAM可包括动态随机存取存储器(DRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DDR SDRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、晶闸管随机存取存储器(T-RAM)和零电容随机存取存储器(Z-RAM)等。示例性只读存储器可以包括掩模型只读存储器(MROM)、可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(PEROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、光盘只读存储器(CD-ROM)和数字多功能磁盘只读存储器等。在一些实施例中,存储设备140可以在云平台上被实现。仅作为示例,云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等或其任意组合。
在一些实施例中,存储设备140可以连接到网络120以与线上线下服务系统100中的一个或以上组件(例如,服务器110,用户终端130等)通信。线上线下服务系统100中的一个或以上组件可以经由网络120访问存储设备140中存储的数据或指令。在一些实施例中,存储设备140可以直接连接到线上线下服务系统100(例如,服务器110,用户终端130等)中的一个或以上组件或与之通信。在一些实施例中,存储设备140可以是服务器110的一部分。
定位设备150可以确定与对象相关的信息,例如,用户终端130。例如,定位系统150可以实时确定用户终端130的位置。在一些实施例中,定位系统150可以是全球定位系统(GPS)、全球导航卫星系统(GLONASS)、罗盘导航系统(COMPASS)、北斗导航卫星系统、伽利略定位系统、准天顶卫星系统(QZSS)等。信息可以包括对象的位置、高度、速度或加速度、累积里程数或当前时间。位置可以是坐标的形式,例如,纬度坐标和经度坐标等。定位系统150可以包括一个或以上的卫星,例如卫星150-1、卫星150-2和卫星150-3。卫星150-1至150-3可以独立地或共同地确定上述信息。卫星定位系统150可以通过无线连接将上述信息发送给网络120或用户终端130。
图2是根据本申请的一些实施例所示的一种其上可以实现处理引擎112的示例性计算设备的示例性硬件和软件组件的示意图。如图2所示,计算设备200可以包括处理器210、存储器220、输入/输出(I/O)230和通信端口240。
处理器210(例如,逻辑电路)可以执行计算机指令(例如,程序代码)并且根据这里描述的技术来执行处理引擎112的功能。例如,处理器210可以包括接口电路210-a和其中的处理电路210-b。接口电路可以被配置用于接收来自总线(图2中未示出)的电子信号,其中电子信号编码用于处理电路的结构化数据和/或指令处理。处理电路可以进行逻辑计算,然后将结论、结果、和/或指令编码,确定为电信号。然后,接口电路可以经由总线从处理电路发出电信号。
计算机指令可以包括例如执行在此描述的特定功能的常规、程序、对象、组件、数据结构、过程、模块和功能。例如,处理器210可以处理从用户终端130、存储设备140、和/或线上线下服务系统100的任何其他组件中获得的输入目的地(例如,AOI)。在一些实施例中,处理器210可以包括一个或以上硬件处理器,诸如微控制器、微处理器、精简一组指令计算机(RISC)、特定应用集成电路(ASIC)、特定应用一组指令处理器(ASIP)、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、物理处理单元(PPU)、微控制器单元、数字信号处理器(DSP)、现场可程序门阵列(FPGA)、高阶RISC机器(ARM)、可程序逻辑装置(PLD)、能够执行一个或多个功能的任何电路或处理器或类似物,或其任何组合。
仅仅为了说明,在计算设备200中仅描述了一个处理器。然而,需要注意的是,本申请中的计算设备200可以包括多个处理器,因此本申请中描述的由一个处理器实现的操作和/或方法也可以共同地或独立地由多个处理器实现。例如,如果本申请计算设备200的处理器执行步骤A和步骤B,应当理解的是,步骤A和步骤B也可以由计算设备200的两个或以上不同的处理器共同地或独立地执行(例如,第一处理器执行步骤A,以及第二处理器执行步骤B,或者第一和第二处理器共同地执行步骤A和步骤B)。
存储器220可以存储从用户终端130、存储设备140、和/或线上线下服务系统100的任何其他组件获得的数据/信息。在一些实施例中,存储器220可以包括大容量存储器、可移动存储器、易失性读取和写入存储器和只读存储器(ROM)等,或其任意组合。例如,大容量存储器可以包括磁盘、光盘、固态硬盘等。可移动存储器可以包括闪存驱动器、软盘、光盘、存储卡、压缩盘和磁带等。易失性读取和写入存储器可以包括随机存取存储器(RAM)。RAM可以包括动态RAM(DRAM)、双倍速率同步动态RAM(DDR SDRAM)、静态RAM(SRAM)、晶闸管RAM(T-RAM)和零电容(Z-RAM)等。示例性只读存储器可以包括掩模型只读存储器(MROM)、可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(PEROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、光盘只读存储器(CD-ROM)和数字多功能磁盘只读存储器等。在一些实施例中,存储器220可以储存一个或以上程序和/或指令以执行或使本申请所述的示例性方法。例如,存储器220可以存储用于处理引擎112的程序以确定父子关系。
I/O 230可以输入和/或输出信号、数据、信息等。在一些实施例中,I/O 230可以使用户与处理引擎112交互。在一些实施例中,I/O 230可以包括输入设备和输出设备。示例性的输入设备的可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风等,或其任何组合。示例性的输出设备可以包括显示设备、扬声器、打印机、投影仪等,或其任何组合。示例性显示设备可以包括液晶显示器(LCD)、基于发光二极管(LED)的显示器、平板显示器、曲面显示器、电视设备、阴极射线管(CRT)等或其任意组合。
通信端口240可以连接到网络(例如,网络120)以促进数据通信。通信端口240可以在处理引擎112、用户终端130、定位系统150或存储设备140之间建立连接。连接可以是有线连接,、无线连接、可以进行数据传输和/或接收的任何其他通信连接、和/或这些连接的任何组合。有线连接可以包括例如电缆、光缆、电话线等或其任意组合。无线连接可以包括例如BluetoothTM链路、Wi-FiTM链路、WiMaxTM链路、WLAN链路、ZigBee链路、行动网络链路(例如,3G、4G、5G等)或类似物,或其任何组合。在一些实施例中,通信端口240可以是和/或包括标准化的通信端口,诸如RS232、RS485等。
图3是根据本申请的一些实施例所示用户终端130可以在移动设备上实现的移动设备的示例性硬件和/或软件组件的示意图。如图3所示,移动设备300可以包括通信平台310、显示器320、图形处理单元(GPU)330、中央处理单元(CPU)340、I/O 350、内存360和存储器390。在一些实施例中,任何其他合适的组件,包括但不限于系统总线或控制器(未示出),也可以包括在移动设备300内。在一些实施例中,移动操作系统370(例如,iOSTM、AndroidTM、Windows PhoneTM)和一个或以上应用程序380可以从存储器390中下载到内存360中,以通过CPU 340被执行。应用程序380可以包括浏览器或任何其他合适的移动应用程序,用于从处理引擎112接收输入目的地或与线上到线下服务有关的其他信息。用户与信息流的交互可以通过I/O 350实现,并通过网络120提供给处理引擎112和/或线上线下服务系统100的其他组件。
为了实施本申请描述的各种模块、单元及其功能,计算机硬件平台可用作本文中描述的一个或以上组件的硬件平台。具有用户接口元件的计算机可用于实施个人计算机(PC)或任何其他类型的工作站或终端设备。若编程得当,计算机亦可用作服务器。
本领域普通技术人员理解的是,当线上线下服务系统100的元件执行时,该元件可以通过电信号和/或电磁信号执行。例如,当处理引擎112处理诸如做出确定或识别信息的任务时,处理引擎112可以在其处理器中操作逻辑电路以处理这样的任务。当处理引擎112从用户终端130接收数据(例如,第一兴趣点的第一位置名称)时,处理引擎112的处理器可以接收包括数据的电信号。处理引擎112的处理器可以通过输入端口接收电信号。如果用户终端130经由有线网络与处理引擎112通信,则输入端口可以物理地连接到电缆。如果用户终端130经由无线网络与处理引擎112通信,则处理引擎112的输入端口可以是一个或以上天线,其可以将电信号转换为电磁信号。在诸如用户终端130和/或服务器110的电子设备内,当处理器处理其指令时,发出指令,和/或执行动作时,指令和/或动作通过电信号被传导。例如,当处理器从存储介质(例如,存储器150)检索或保存数据时,它可以将电信号发送到存储介质的读/写设备,其可以读取或写入在存储介质中的结构化数据。结构数据可以通过电子设备的总线,以电信号的形式被传输至处理器。此处,电讯号可以指一个电信号、一系列电信号、和/或多个离散的电信号。
图4是根据本申请的一些实施例所示的示例性处理引擎112的框图。处理引擎112可以包括数据获取模块410、父子关系确定模块420、子点确定模块430、目标子点确定模块440、和存储模块450。
数据获取模块410可以获得与兴趣点相关的数据。在一些实施例中,与兴趣点的父子关系确定相关的数据可以包括名称信息、兴趣点的位置信息、与兴趣点相关的历史服务订单、与兴趣点相关的父子关系等。在一些实施例中,数据获取模块410还可以获取车辆运输服务请求,并且该请求可以包括指示车辆目的地的兴趣点名称。在某些实施例中,兴趣点名称对应于父点或子点。数据获取模块410可以从存储介质(例如,存储设备140、或处理引擎112的存储器220)和/或用户终端130获得与兴趣点有关的数据。
如这里所使用的,与父点相关的父子关系可以由父点和与父点相关的子点来定义。父点和子点之间的父子关系可以根据父点和子点的地理位置之间的关系、父点和/或子点提供的服务等来确定。父点可以指具有相对较大面积的区域,其可以包括一个或以上其他兴趣点(例如,子点)。子点可以是比子点的父点具有更精确位置的兴趣点。在一些实施例中,与父点具有父子关系的子点可以位于父点内。例如,公园可以被认为是父点,位于公园内的建筑可以被认为是父点的子点。又例如,地铁站可以被认为是父点,地铁站的入口可以被认为是地铁站的子点。在一些实施例中,与父点具有父子关系的子点可以不位于父点内。例如,体育场可以被认为是父点,与体育场相关的一个或以上停车场可以被认为是体育场的子点。停车场可以不在体育场内。
在一些实施例中,数据获取模块410可以经由网络120和/或用户终端130从存储设备140获得兴趣点的名称信息和位置信息。兴趣点的名称信息可以包括兴趣点的位置名称,位置名称可包括一个或以上部分。在一些实施例中,位置名称的一个或以上部分可以包括通用部分、特定部分等,或其任何组合。如这里所使用的,兴趣点的位置名称可以指当请求运输服务时,由用户输入作为目的地的短语(例如,“幸福社区”)。兴趣点的位置信息可以包括子点的地理位置点的坐标、父点的地理区域的轮廓线等,或其任何组合。在一些实施例中,父点的轮廓线可以通过具有坐标的至少两个点描绘父点的轮廓线表示。
在一些实施例中,数据获取模块410可以经由网络120从存储设备140获得与兴趣点相关的历史服务订单。如此处所使用的,术语“历史服务订单”通常是指已经完成的服务请求。例如,请求者可以将服务(例如,运输服务)的服务请求发送到线上线下服务系统100。服务提供者可以接受服务请求并将向请求者提供服务,指示服务请求已经完成。线上线下服务系统100可以将该服务请求作为历史服务订单保存到存储设备(例如,存储设备140)中,该存储设备可以包括某些信息,包括但不限于历史起始位置、历史目的地、历史起始时间、历史到达时间(也被称为“实际到达时间”)等。在一些实施例中,数据获取模块410可以根据其中的历史目的地获得历史服务订单。例如,数据获取模块410可以获得历史服务订单,其历史目的地是具有预处理位置名称的兴趣点(例如,“幸福社区东门”)。在一些实施例中,数据获取模块410可以在特定时段(例如,过去1个月、过去2个月等)内获得历史服务订单。
父子关系确定模块420可以被配置用于确定兴趣点之间的父子关系。如结合数据获取模块410所述,父子关系确定模块420可以根据与父子关系相关的兴趣点的名称信息和位置信息来确定父子关系。在一些实施例中,响应于兴趣点是子点,父子关系确定模块420可以根据兴趣点的通用部分来确定父点。在一些实施例中,父子关系确定模块420可以根据兴趣点的特定部分将兴趣点确定为子点。如这里所使用的,兴趣点名称(即兴趣点的位置名称)的特定部分可以是指示兴趣点是另一兴趣点的一部分或由另一兴趣点定义的部分。在一些实施例中,特定部分是兴趣点的预处理后的位置名称的开始部分或结尾部分。在某些实施例中,特定部分是兴趣点名称的结尾部分,限制其他部分。在一些实施例中,兴趣点名称的通用部分可以定义兴趣点或相关的兴趣点的更一般的区域。在某些实施例中,通用部分是兴趣点名称的开始部分或结尾部分。例如,通用部分可以是兴趣点的位置名称中除了可以是为特定部分的结尾部分之外的单词。在一些实施例中,兴趣点的位置名称由分词处理技术分段,产生包括通用部分和/或特定部分的一个或以上部分。在一些实施例中,父子关系确定模块420可以通过将兴趣点的特定部分与特定部分名称数据库进行比较来确定兴趣点是否是子点。
子点校正模块430可以被配置为校正与子点相关的信息。在一些实施例中,响应于确定子点在其父点之外,子点校正模块430可以校正子点的坐标。在一些实施例中,子点校正模块430可以根据两个或以上子点的热度来推荐和/或输出两个或以上子点中的仅一个子点。
目标子点确定模块440可以被配置为确定父点的一个或以上子点。在一些实施例中,目标子点确定模块440可以根据与父点相关的一个或以上父子关系来确定父点的一个或以上子点。目标子点确定模块440可以通过输入/输出(I/O)230将一个或以上子点输出到用户终端130(例如,移动电话),用于用户选择特定目的地。在一些实施例中,目标子点确定模块440可以在输出子点之前进一步评估一个或以上子点。
存储模块450可以被配置存储在数据处理期间产生的中间结果。中间结果可以包括兴趣点的位置名称、兴趣位置点名称的通用部分、兴趣点的位置名称的特定部分、子点的坐标、子点的热度、父点的轮廓线等,或其任何组合。例如,存储模块450可以在子点校正处理期间存储两个子点之间的距离。在一些实施例中,存储模块450可以存储可以通过处理引擎112的处理器执行的一个或以上程序和/或指令,以执行本申请中描述的示例性方法。例如,存储模块450可以存储可以由处理引擎112的处理器执行的程序和/或指令以获取兴趣点,和/或存储两个兴趣点之间的父子关系。
处理引擎112中的模块可以经由有线连接或无线连接彼此连接或通信。有线连接可以包括金属线缆、光缆、混合电缆等或其任意组合。无线连接可以包括局域网络(LAN)、广域网路(WAN)、蓝牙、紫蜂网络、近场通讯(NFC)等或其任意组合。可以省略模块的一个或以上的整体的部分。两个或以上模块可以被组合为单个模块,且所述模块中的任意一个可以被拆分成两个或以上单元。例如,父子关系确定模块420和子点校正模块430可以组合为单个模块,其可以确定一个或以上父子关系并且校正一个或以上子点。
图5是根据本申请的一些实施例所示的用于根据父点输出一个或以上子点的示例性过程500的流程图。过程500可以由线上线下服务系统100执行。例如,过程500可以作为存储设备(例如,存储设备140)中存储的指令集(例如,应用程序)被实现。处理器210和/或图4中的模块可以执行指令集,并且当执行指令时,处理器210和/或模块可以被配置用于执行过程500。以下所示过程的操作仅出于说明的目的。在一些实施例中,过程500在实施时可以添加一个或以上本申请未描述的额外操作,和/或删减一个或以上此处所描述的操作。另外,如图5所示和下面描述的过程操作的顺序不是限制性的。
在步骤502,处理引擎112(例如,数据获取模块410)(例如,处理器210的处理电路210-b)可以获得父点。这里,如在一些实施例中,术语“兴趣点”指的是与兴趣点相关的信息,例如但不限于兴趣点位置、兴趣点名称(位置名称)、兴趣点身份(父、子或父子两者)、坐标、或坐标范围等。处理引擎112(例如,数据获取模块410)可以通过网络120从用户终端130(例如,需要运输服务的用户的智能手机)或存储设备140中获得父点。例如,当服务提供者正在通过车辆为请求者提供运输服务时,处理引擎112可以从用户终端130获得指示车辆的目的地的父点。此外,处理引擎112可以将父点存储在本申请中其他地方公开的存储设备(例如,存储设备140)中。
如这里所使用的,父点可以指具有相对较大的面积的区域,其可以包括一个或以上其他兴趣点。仅作为示例,父点可以是住宅社区、公园、地铁站等,或其任何组合。
在步骤504,处理引擎112(例如,数据获取模块410)(例如,处理器210的处理电路210-b)可以获得与父点有关的一个或以上父子关系。处理引擎112可以经由网络120从存储器220或存储设备140获得一个或以上父子关系。如这里所使用的,与父点相关的父子关系可以由父点和与专父点相关的子点来定义。可以根据父点和子点的地理位置之间的关系、或通过父点和/或子点提供的服务,确定父点和父点的子点之间的父子关系。在一些实施例中,与父点具有父子关系的子点可以位于父点内。例如,公园可以被认为是父点,位于公园内的建筑可以被认为是父点的子点。又例如,地铁站可以被认为是父点,地铁站的入口可以被认为是地铁站的子点。在一些实施例中,与父点具有父子关系的子点可以不位于父点内。例如,体育场可以被认为是父点,与体育场相关的一个或以上停车场可以被认为是体育场的子点。停车场可以不在体育场内。
在一些实施例中,在步骤502获得的父点可以具有多个父子关系,这意味着父点可以具有多个子点。例如,住宅社区可被认为是父点。住宅社区可以包括多个出入口(例如,住宅社区的东门、住宅社区的西北门),其可以被视为住宅社区的子点。然后,可以获得住宅社区与住宅社区的出入口之间的多个父子关系。
在一些实施例中,可以通过处理引擎112(例如,父子关系确定模块420)根据结合图6所述的过程600来确定与步骤502中获得的父点有关的一个或以上父子关系。与父点相关的确定的父子关系可以存储在存储设备140、存储器220、存储器390、存储模块450或任何其他外部存储器中。
在步骤506,处理引擎112(例如,目标子点确定模块440)(例如,处理器210的处理电路210-b)可以根据与父点的一个或以上父子关系确定父点的一个或以上子点。与父点的父子关系相关的子点可以被确定为父点的子点。例如,当父点是地铁站(例如,和平门地铁站)时,与父点相关的父子关系可以通过地铁站和地铁站内的其他兴趣点被定义,例如,一个或以上地铁入口(例如和平门地铁站的入口A、和平门地铁站的入口B等)。处理引擎112可以根据与地铁站有关的父子关系,确定地铁站的一个或以上地铁入口(例如,和平门地铁站的入口A、和平门地铁站的入口B)作为父点的一个或以上子点。如在一些实施例中的父子关系的建立可以参考本申请的其他地方的描述。
在步骤508,处理引擎112(例如,处理器210的输入/输出(I/O)230)可以输出一个或以上子点。在一些实施例中,处理引擎112(例如,处理器210的输入/输出(I/O)230)可以将一个或以上子点输出到用户终端130(例如,移动设备),用于用户选择特定目的地。例如,当获得的父点是购物中心时,处理引擎112可以输出多个子点到用户终端130(例如,移动台),多个子点包括购物中心的“A”区的东门、购物中心的“A”区的南门、购物中心“B”区的北门等。用户可以选择哪个子点是用户想要使用的特定目的地。
在一些实施例中,处理器112(例如,目标子点确定模块440或子点校正模块430)可以在根据在输出一些或所有子点之前进一步评估一个或以上子点。进一步的,处理引擎112(例如,目标子点确定模块440或子点校正模块430)可以根据子点的热度来评估子点。在一些实施方案中,如本文所用,兴趣点的热度(例如,子点)与特定时间段(例如,三个月、六个月、一年等)以兴趣点作为目的地的订单数量。以兴趣点为目的地的订单数量越大,子点的热度越高。在一些实施例中,还可以基于兴趣点被用作目的地的趋势来评估热度。例如,处理引擎112可以计算过去三个月中兴趣点的订单数量如何逐月变化,并将增长率视为热度。
在一些实施例中,处理引擎112可以通过其热度对子点进行排序。在一些实施例中,处理引擎112可以推荐和/或输出具有最高热度的一个或以上子点。在一些实施例中,可以仅推荐和/或发送具有最高热度的一个子点到请求者的终端。在一些实施例中,可以推荐和/或发送具有最低排名的一个或以上子点。在一些实施例中,处理引擎112可以根据子点的程度热排名来推荐和/或输出所有子点的至少一部分。在一些实施例中,处理引擎112(例如,目标子点确定模块440或子点校正模块430)可以根据一个或以上子点中的两个子点之间的距离来评估子点。如果两个子点之间的距离小于阈值,则处理引擎112(例如,目标子点确定模块440或子点校正模块430)可以向用户推荐和/或输出两个子点中的仅一个。
例如,当用户输入父点(例如,“和平门地铁站”)时,在步骤506确定的一个或以上子点可以包括第一子点(例如,“和平门地铁站入口A”)和第二子点(例如,“和平门地铁站第一入口”或“和平门地铁站入口B”)。第一子点(例如,“和平门地铁站入口A”)和第二子点(例如,“和平门地铁站第一入口”或“和平门地铁站入口B”)都可以是父点(例如,“和平门地铁站”)的子点。处理引擎112可以根据在一段时间(例如,三个月)内分别以第一子点和第二子点作为的目的地的历史服务订单的数量确定第一子点和第二子点的热度。处理引擎112可以向用户推荐第一子点或第二子点中具有较高热度的一个子点。在一些实施例中,处理引擎112可以确定第一子点和第二子点具有相似的热度(例如,差别低于预定的阈值),第一子点和第二子点之间的距离小于一定范围(例如,30米);然后,处理引擎112可以通过随机选择推荐和/或输出子点的其中一个。
应该注意的是,上述仅出于说明性目的而提供,并不旨在限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说,可以根据本申请的描述,做出各种各样的修正和改变。然而,这些修正和改变不会背离本申请的范围。例如,可以在示例性过程500中的其他地方添加一个或以上其他可选步骤(例如,存储步骤)。在存储步骤中,处理引擎112可以将父点、一个或以上父子关系和/或一个或以上子点存储在本申请中其他地方公开的任何存储设备(例如,存储设备140)中。
图6是根据本申请的一些实施例所示的用于确定父子关系的示例性过程600的流程图。在一些实施例中,可以根据过程600来执行过程500的步骤504。过程600可以通过线上线下服务系统100被执行。例如,过程600可以作为存储设备(例如,存储设备140)中存储的指令集(例如,应用程序)被实现。处理器210和/或图4中的模块可以执行指令集,并且当执行指令时,处理器210和/或单元可以被配置用于执行过程600。以下所示过程的操作仅出于说明的目的。在一些实施例中,过程600在实现时可以添加一个或以上个未描述的额外操作,和/或删减一个或以上此处所描述的操作。另外,如图6所示和下面描述的过程操作的顺序不是限制性的。
在步骤602,处理引擎112(例如,数据获取模块410、或处理器210的处理电路210-b)可以获得第一兴趣点的第一位置名称。处理引擎112可以通过网络120从例如存储设备140、存储器220、存储器390、存储模块450、或任何其他外部存储器中获得第一兴趣点的第一位置名称。
在一些实施例中,可以从用户终端130(例如,需要运输服务的用户的智能手机)采集第一兴趣点。用户可以将第一位置名称输入到用户终端130中以指示第一兴趣点为运输服务的目的地。第一兴趣点可以是具有坐标或坐标范围的位置。第一兴趣点可以是父点或子点。
在步骤604,处理引擎112(例如,父子关系确定模块420)(例如,处理器210的处理电路210-b)可以预处理第一兴趣点的第一位置名称。例如,处理引擎112可以将第一兴趣点的第一位置名称转换为标准化格式。如这里所使用的,标准化格式可以指第一位置名称中的词是统一的形式和/或统一的语言。例如,处理引擎112可以将第一位置名称中的罗马数字和/或阿拉伯数字转换为字母数字字符。又例如,处理引擎112可以从第一位置名称中移除一个或以上符号(例如,标点符号)。进一步的例如,处理引擎112可以移除第一位置名称“东方明珠塔,入口A”中的逗号,并且预处理后的第一位置名称可以是“东方明珠塔入口A”。再例如,处理引擎112可以将第一位置名称中的每个单词的首字母转换为大写字母或将第一位置名称中的每个大写字母转换为小写字母。在一些实施例中,处理引擎112还可以识别第一兴趣点的坐标,并将坐标存储在存储设备140中。
在步骤606,处理引擎112(例如,处理器210的父子关系确定模块420或处理电路210-b)可以确定第一位置名称的特定部分。在一些实施例中,处理引擎112可以利用分词处理技术将第一位置名称分段为多个部分。每个部分可以包括一个或以上的单词。然后,处理引擎112可以从多个部分中识别第一位置名称的特定部分。如这里所使用的,特定部分可以指示第一兴趣点为子点。示例性分词处理技术可以包括根据字典和同义词库匹配的分词处理算法、根据词频统计的分词处理算法、基于知识理解的分词处理算法等,或其任何组合。
在一些实施例中,处理引擎112可以通过将第一位置名称的每个部分中的一些部分的一些与第一特定部分名称数据库进行比较,从多个部分识别第一位置名称的特定部分。在一些实施例中,可以比较第一位置名称的每个部分。在一些实施例中,可以先比较最有可能的部分,并且当最有可能的部分不是特定部分时,比较其他部分。例如,在一些语言(例如,中文)中,第一位置名称的结尾部分很可能是特定部分,处理引擎112可以首先将结尾部分与特定部分名称数据库进行比较。进一步地,如果多个部分的其中一个部分在特定部分名称数据库中,则多个部分的其中一个部分可以被指定为第一位置名称的特定部分。
在一些实施例中,处理引擎112可以根据第一位置名称中的特定部分的位置从多个部分识别第一位置名称的特定部分。此外,如果多个部分的一部分位于第一位置名称的头端或后端,则该部分可以被指定为第一位置名称的特定部分。如这里所使用的,第一特定部分名称数据库可以包括至少两个特定的单词或可以表示位置名称的多个特定部分的词组。第一特定部分名称数据库可以是上线下服务系统100的默认设置、或者可以在不同情况下进行调整。第一特定部分名称数据库可以定期更新。
例如,如果预处理的第一位置名称是“东方明珠塔入口A”,则处理引擎112可以将第一位置名称拆分为第一部分和第二部分。第一位置名称的第二部分可以包括“东方明珠塔”,第一位置名称的第一部分可以包括“入口A”。如果确定第一部分属于特定部分名称数据库,则第一部分可被确定为“东方明珠塔入口A”的特定部分。
在步骤608,处理引擎112(例如,父子关系确定模块420)(例如,处理器210的处理电路210-b)可以确定第一兴趣点是否是子点。在一些实施例中,处理引擎112可以根据第一兴趣点的第一位置名称中存在特定部分来确定第一兴趣点是否是子点。在一些实施例中,处理引擎112可以根据确定所识别的特定部分在第二特定部分名称数据库中,确定第一兴趣点是否是子点。例如,处理引擎112可以基于第一位置名称的特定部分(例如,“入口A”)存储在第二特定部分名称数据库,确定具有预处理后的第一位置名称(例如,“东方明珠塔站入口A”)的第一兴趣点为子点。又例如,因为在第一位置名称中没有特定部分,处理引擎112可以确定具有预处理后的第一位置名称(例如,“东方明珠塔站”)的第一兴趣点不是子点。
如这里所使用的,第二特定部分名称数据库可以包括至少两个单词和/或可以存在于子点的位置名称中的词组。在一些实施例中,特定部分名称数据库可以包括“入口A”、“入口B”、“东门”、“西北门”、“建筑A”、“一出口”等,或其任何组合。第二特定部分名称数据库可以为线上线下服务系统100的默认设置,或者可以在不同情况下进行调整。第二特定部分名称数据库可以定期更新。在一些实施例中,可以通过从识别的子点中特别化位置名称来确定第二特定部分名称数据库。
响应于确定第一兴趣点不是子点,处理引擎112可以终止过程600或执行过程600到步骤602以获得另一第一兴趣点的第一位置名称。响应于确定第一兴趣点是子点,处理引擎112可执行过程600至步骤610以根据第一位置名称的通用部分确定第二兴趣点。
在步骤610,处理引擎112(例如,父子关系确定模块420)(例如,处理器210的处理电路210-b)可以根据第一位置名称的通用部分来确定第二兴趣点。第二兴趣点可以是与第一兴趣点有关的父点。例如,第一兴趣点可以表示在第二兴趣点内或与第二兴趣点相关的更精确的位置。
处理引擎112可以查询第一兴趣点的坐标的某个预设范围(例如,800米、500米)内的所有兴趣点(例如,使用K维树算法)。可以从用户终端130、存储设备140、定位系统150、存储模块450或任何其他外部存储器中获得第一兴趣点的坐标。预设范围可以为线上线下服务系统100的默认设置,或者可以在不同情况下进行调整。某个预设范围内的兴趣点可以被称为第一兴趣点集。
在一些实施例中,处理引擎112可以过滤第一兴趣点集。例如,处理引擎112可以移除第一兴趣点的特定预设范围内的所有兴趣点中具有其他特定部分(例如,“入口B”,“入口C”)兴趣点以获得候选第二兴趣点,其他特定部分不同于在步骤606确定的第一位置名称的特定部分(例如,“入口A”)。过滤后的第一兴趣点集可以被称为第二兴趣点集。第二兴趣点集可以包括至少两个候选第二兴趣点。至少两个候选第二兴趣点可以是第一兴趣点的某个预设范围(例如,800米)内的潜在父点。
在一些实施例中,处理引擎112可以根据第一兴趣点与候选第二兴趣点中的每个候选第二兴趣点之间的相似性,从至少两个候选第二兴趣点中选择第二兴趣点。如果第一兴趣点和候选第二兴趣点之间的相似性大于相似性阈值(也称为“第一阈值”)(例如,98%),则候选第二兴趣点可以被指定为与第一兴趣点有关的第二兴趣点。相似性阈值可以为线上线下服务系统100的默认设置,或者可以在不同情况下进行调整。关于确定第二兴趣点的更多描述可以在图7中找到。
在步骤612,处理引擎112(例如,子点校正模块430)(例如,处理器210的处理电路210-b)可以校正与第一兴趣点相关的信息。
在一些实施例中,处理引擎112可以根据第二兴趣点来评估第一兴趣点。例如,处理引擎112可以确定第一兴趣点是否在第二兴趣点的轮廓线内。又例如,处理引擎112可以根据第二兴趣点的轮廓线以及第一兴趣点与第二兴趣点的轮廓线之间的距离,确定是否需要校正第一兴趣点的坐标。第一兴趣点的校正可以在图8及其描述中找到。
在步骤614,处理引擎112(例如,数据处理模块410的父子关系确定单元510)(例如,处理器210的处理电路210-b)可以确定第二兴趣点和第一兴趣点之间的父子关系。处理引擎112可以将第二兴趣点确定为第一兴趣点的父点,以及将第一兴趣点确定为第二兴趣点的子点。
在步骤618,处理引擎112(例如,数据处理模块410的存储单元540)(例如,处理器210的处理电路210-b)可以存储第二兴趣点与第一兴趣点之间的父子关系。在一些实施例中,处理引擎112可以将第二兴趣点和第一兴趣点之间的父子关系存储在本申请中其他地方公开的存储设备(例如,存储设备140)中。
应该注意的是,上述仅出于说明性目的而提供,并不旨在限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说,可以根据本申请的描述,做出各种各样的修正和改变。然而,这些修正和改变不会背离本申请的范围。例如,可以在示例性过程600的其他地方添加一个或以上其他可选步骤(例如,存储步骤)。在一些实施例中,过程600还可以包括根据步骤602-618确定第三兴趣点和第二兴趣点之间的重复父子关系。第三兴趣点和第一兴趣点之间的距离可以小于阈值(例如,30米)。第三兴趣点可以是第二兴趣点的子点。可以从例如根据第一兴趣点和第三兴趣点的热度存储父子关系的存储设备中移除第二兴趣点的父子关系中一个。在一些实施例中,可以删除第二兴趣点和具有较低热度的兴趣点的父子关系。
图7是根据本申请的一些实施例所示的用于根据第一位置名称的通用部分确定第二兴趣点的示例性过程700的流程图。在一些实施例中,可以根据过程700来执行过程600的步骤610。过程700可以由线上线下服务系统100执行。例如,过程700可以作为存储设备(例如,存储设备140)中存储的指令集(例如,应用程序)被实现。处理器210和/或图4中的模块可以执行指令集,并且当执行指令时,处理器210和/或单元可以被配置执行过程700。以下所示过程的操作仅出于说明的目的。在一些实施例中,过程700在实施时可以添加一个或以上本申请未描述的额外操作,和/或删减一个或以上此处所描述的操作。另外,如图7所示和下面描述的过程操作的顺序不是限制性的。
在步骤702,处理引擎112(例如,父子关系确定模块420)(例如,处理器210的处理电路210-b)可以获得第一兴趣点的坐标。在一些实施例中,第一兴趣点的坐标可以由经度和纬度表示。处理引擎112可以通过网络120从用户终端130、存储设备140、定位系统150、存储模块450或任何其他外部存储器中获得第一兴趣点的坐标。第一兴趣点的更多描述可以参考本申请的其他地方的描述(例如,图6及其描述)。
在步骤704,处理引擎112(例如,父子关系确定模块420)(例如,处理器210的处理电路210-b)可以确定第一兴趣点集,包括在第一兴趣点的坐标的预设范围内的所有兴趣点。在一些实施例中,处理引擎可以根据K维树算法和第一兴趣点的坐标来确定第一兴趣点集。例如,处理引擎112可以使用K维树算法从第一兴趣点搜索,并确定位于预设范围(例如,800米)内的兴趣点作为第一兴趣点集。在一些实施例中,预设范围可以是线上线下服务系统100的默认设置,或者可以在不同情况下进行调整。例如,当第一兴趣点被识别为社区内的位置时,预设范围可以是1000米。又例如,当第一兴趣点被识别为地铁站内的位置时,预设范围可以是150米。再例如,预设范围可以是常数(例如,500米)。
在一些实施例中,第一兴趣点集可以包括一个或以上父点、一个或以上子点等,或其任何组合。一个或以上父点可以包括第一兴趣点的父点和/或与第一兴趣点没有父子关系的父点。一个或以上子点可以包括与第一兴趣点具有相同父点的子点和/或与第一兴趣点具有不同的父点的子点。例如,兴趣点“幸福社区地铁站入口C”的第一兴趣点集可以包括两个父点“幸福社区”和“幸福社区地铁站”,和三个子点“幸福社区东门”、“幸福社区地铁站入口A”和“幸福社区地铁站入口B”。
在步骤706,处理引擎112(例如,父子关系确定模块420)(例如,处理器210的处理电路210-b)可以从第一兴趣点集确定第二兴趣点集,第二兴趣点集仅包括与第一兴趣点有关的父点(也被称为如图6所示第一兴趣点的候选父点)。处理引擎112可以根据第一兴趣点集中的位置名称的特定部分来确定第二兴趣点集。位置名称的特定部分的更多描述可以在本申请的其他地方找到(例如,图6及其描述)。
在一些实施例中,处理引擎112可以确定第一兴趣点集中的每个兴趣点的位置名称的特定部分。可以将第一兴趣点集中的每个兴趣点的位置名称的特定部分与第一兴趣点的位置名称的特定部分进行比较。第一兴趣点集中具有与第一兴趣点的特定部分的兴趣点可以不被指定为第二兴趣点集中的兴趣点。例如,第一兴趣点的位置名称可以是“和平门地铁站入口A”。与第一兴趣点有关的特定部分可以是“入口A。然后,可以从第一兴趣点集中移除第一兴趣点集中具有诸如“入口B”、“入口C”等特定部分的兴趣点。剩余的兴趣点可以包括在第二兴趣点集中。
在步骤708,处理引擎112(例如,数据获取模块410的父子关系确定单元510)(例如,处理器210的处理电路210-b)可以从第二兴趣点集确定第一兴趣点的第二兴趣点。处理引擎112可以根据第二兴趣点集的兴趣点的位置名称和第一兴趣点的通用部分来确定第二兴趣点。第一兴趣点的位置名称的通用部分的更多描述可以在本申请的其他地方找到(例如,图6及其描述)。
在一些实施例中,处理引擎112可以通过将第二兴趣点集中的兴趣点的位置名称与第一兴趣点的通用部分进行比较来确定第二兴趣点。此外,处理引擎112可以确定第二兴趣点集中的兴趣点的位置名称与第一兴趣点的位置名称的通用部分之间的相似性。如果第二兴趣点集中的兴趣点的位置名称与第一兴趣点的位置名称的通用部分之间的相似性等于或大于相似性阈值(例如,70%、80%、90%、95%、98%等),则第二兴趣点集中的兴趣点可以被指定为第二兴趣点。相似性阈值可以是线上线下服务系统100的默认设置,或者可以在不同情况下进行调整。例如,第二兴趣点集中的兴趣点的位置名称可以是“和平门地铁站”。第一兴趣点的位置名称的通用部分可以是“和平门地铁站”。处理引擎112可以确定“和平门地铁站”和“和平门地铁站”之间的相似性是100%,并且其相似性大于相似性阈值(例如,98%)。然后,可以将兴趣点“和平门地铁站”指定为第二兴趣点。又例如,第二兴趣点集中兴趣点的位置名称可以是“玄武门地铁站”。第一兴趣点的位置名称的通用部分可以是“和平门地铁站”。处理引擎112可以确定“玄武门地铁站”和“和平门地铁站”之间的相似性约为75%,并且其相似性低于相似性阈值(例如,98%)。然后,兴趣点“玄武门地铁站”不被指定为第二兴趣点。
应该注意的是,上述仅出于说明性目的而提供,并不旨在限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说,可以根据本申请的描述,做出各种各样的修正和改变。然而,这些修正和改变不会背离本申请的范围。例如,可以在示例性过程700中的其他地方添加一个或以上其他可选步骤(例如,存储步骤)。在存储步骤中,处理引擎112可以将第一兴趣点的坐标、第一位置名称的特定部分、第一位置名称的通用部分、第二兴趣点、第一兴趣点集的位置名称的特定部分、第二兴趣点集的位置名称的通用部分、第一兴趣点集和/或第二兴趣点集存储在本申请的其他地方公开的任何存储设备(例如,存储设备140)。
图8是根据本申请的一些实施例所示的用于确定第一兴趣点和第二兴趣点之间的父子关系的示例性过程800的流程图。在一些实施例中,可以基于过程800来执行过程600的步骤612。过程800可以由线上线下服务系统100执行。例如,过程800可以作为存储设备(例如,存储设备140)中存储的一组指令(例如,应用程序)被实现。处理器210和/或图4中的模块可以执行指令集,并且当执行指令时,处理器210和/或模块可以被配置执行处理800。以下所示过程的操作仅出于说明的目的。在一些实施例中,过程800在实施时可以添加一个或以上本申请未描述的额外操作,和/或删减一个或以上此处所描述的操作。另外,如图8所示和下面描述的过程操作的顺序不是限制性的。
在步骤802,处理引擎112(例如,子点校正模块430)(例如,处理器210的处理电路210-b)可以确定与第一兴趣点相关的第二兴趣点的轮廓线。如这里所使用的,第一兴趣点可以是根据第一兴趣点的第一位置名称确定的子点(参见,例如步骤602至步骤608及其描述)。与第一兴趣点相关的第二兴趣点可以是根据第一兴趣点的第一位置名称确定的父点(参见例如图7及其描述)。如这里所使用的,第二兴趣点的轮廓线可以指二维中第二兴趣点的区域的边界。可以根据地图(例如,高德地图、谷歌地图、百度地图等)确定第二兴趣点的轮廓线。例如,处理引擎112可以根据例如图像分割技术在电子地图上识别和/或确定第二兴趣点的区域的边界。示例性图像分割技术可以包括基于区域的分割算法、基于边缘的分割算法、基于阈值的分割算法等。可以根据第二兴趣点的区域的边界来确定第二兴趣点的轮廓线。例如,可以通过在第二兴趣点的区域的边界处上连接一个或以上坐标点来确定第二兴趣点的轮廓线。轮廓线可以是三角形、正方形、规则或不规则多边形等,或其任何组合。
在步骤804,处理引擎112(例如,子点校正模块430)(例如,处理器210的处理电路210-b)可以确定第一兴趣点是否在第二兴趣点的轮廓线之外。在一些实施例中,处理引擎112可以根据第一兴趣点的坐标和第二兴趣点的轮廓线,使用例如光线投射技术、区域判别技术、角度判别技术等,或其组合来确定第一兴趣点是否在第二兴趣点的轮廓线之外。例如,射线投射技术可以被应用于通过计算从第一兴趣点发射的射线并穿过与第二兴趣点的轮廓线的交叉点数量来确定第一兴趣点是否在第二兴趣点的轮廓线之外。此外,处理引擎112可以从表示第一兴趣点的点朝向第二兴趣点的轮廓线绘制射线。如果从第一兴趣点发射的光线与第二兴趣点的轮廓线之间的交叉点的数量是奇数,则处理引擎112可以确定第一兴趣点在第二兴趣点的轮廓线内。如果从第一兴趣点发射的光线与第二兴趣点的轮廓线之间的交叉点的数量是偶数,则处理引擎112可以确定第一兴趣点在第二兴趣点的轮廓线之外。又例如,角度判别技术可以被应用于通过计算从第一兴趣点向第二兴趣点的轮廓线上两个点分别发射两条线形成的交叉角之和来确定第一兴趣点是否在第二兴趣点的轮廓线之外。如果交叉角的总和等于360度,则处理引擎112可以确定第一兴趣点在第二兴趣点的轮廓线内。如果交叉角的总和不等于360度,则处理引擎112可以确定第一兴趣点在第二兴趣点的轮廓线之外。
响应于确定第一兴趣点在第二兴趣点的轮廓线内,处理引擎可以执行过程800至步骤812以确定第一兴趣点与第二兴趣点之间的父子关系。响应于确定第一兴趣点在第二兴趣点的轮廓线之外,处理引擎112可执行过程800至步骤806以确定从第一兴趣点到与第一兴趣点相关的第二兴趣点的轮廓线的距离。
在步骤806,处理引擎112(例如,子点校正模块430)(例如,处理器210的处理电路210-b)可以确定从第一兴趣点到与第一兴趣点相关的第二兴趣点的轮廓线的距离。如这里所使用的,从第一兴趣点到第二兴趣点的轮廓线的距离可以是表示第一兴趣点的点与第二兴趣点的边界上的最近点之间的距离。可以根据例如距离矢量路由算法来确定从第一兴趣点到第二兴趣点的轮廓线的距离。
在步骤808,处理引擎112(例如,子点校正模块430)(例如,处理器210的处理电路210-b)可以确定从第一兴趣点到第二兴趣点的轮廓线的距离是否是小于阈值。阈值可以是线上线下服务系统100的默认设置,或者可以在不同情况下进行调整。例如,阈值可以是10米、20米、30米、50米、100米等。
响应于确定从第一兴趣点到第二兴趣点的轮廓线的距离大于或等于阈值,处理引擎112可以执行过程800到步骤814,确定在第一兴趣点和第二兴趣点之间不存在父子关系。例如,响应于确定从第一兴趣点到第二兴趣点的轮廓线的距离大于阈值(例如,50米),处理引擎112可以确定第一兴趣点不是第二兴趣点的子点。响应于确定从第一兴趣点到第二兴趣点的轮廓线的距离小于阈值,处理引擎112可以执行过程800到步骤810以调整第一兴趣点的坐标。
在步骤810,处理引擎112(例如,子点校正模块430)(例如,处理器210的处理电路210-b)可以调整第一兴趣点的坐标。处理引擎112可以通过网络120根据与来自存储设备140或外部数据库(例如,GPS、高德地图、谷歌地图、百度地图)的第一兴趣点有关的位置信息来调整第一兴趣点的坐标,其中调整后的第一兴趣点在第二兴趣点内。与第一兴趣点相关的位置信息可以包括由坐标系(例如,火星坐标系、GPS坐标系、百度坐标系、谷歌坐标系等)表示的第一兴趣点的参考坐标、坐标偏移信息等。在一些实施例中,可以通过与第一兴趣点的参考坐标进行比较,调整第一兴趣点的坐标。在一些实施例中,可以根据存储在由开发者提供的偏移数据库中的坐标偏移信息来调整第一兴趣点的坐标。
在步骤812,处理引擎112(例如,子点校正模块430)(例如,处理器210的处理电路210-b)可以确定第一兴趣点和第二兴趣点之间的父子关系。处理引擎112可以确定第一兴趣点是第二兴趣点的子点,并且第二兴趣点是第一兴趣点的父点。
在步骤814,处理引擎112(例如,子点校正模块430)(例如,处理器210的处理电路210-b)可以确定在第一兴趣点和第一兴趣点之间不存在父子关系。处理引擎112可以确定第一兴趣点不是第二兴趣点的子点,第二兴趣点也不是第一兴趣点的父点。
应该注意的是,上述仅出于说明性目的而提供,并不旨在限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说,可以根据本申请的描述,做出各种各样的修正和改变。然而,这些修正和改变不会背离本申请的范围。例如,可以在示例性过程800中的其他地方添加一个或以上其他可选步骤(例如,存储步骤)。在存储步骤中,处理引擎112可以存储第一兴趣点的坐标、第一兴趣点的调整后的坐标、从第一兴趣点到第二兴趣点的轮廓线的距离、第三阈值、和/或本申请中其他地方公开的任何存储设备(例如,存储设备140)中的第一兴趣点和第二兴趣点之间的父子关系。在一些实施例中,在步骤808中,可以根据第一阈值和第二阈值来比较距离。例如,如果距离小于第一阈值,则过程800可以继续执行步骤810。如果距离大于第一阈值,则过程800可以进一步包括确定距离和第一阈值之间的差值是否大于第二阈值。如果距离与第一阈值之间的差值大于第二阈值,则过程800可以继续执行步骤814。如果距离和第一阈值之间的差值小于第二阈值,则过程800可以继续执行步骤812。在某些实施例中,可以省略步骤814。如果确定距离小于阈值,则过程800可以继续执行步骤812。
上文已对基本概念做了描述,显然,对于已阅读此详细披露的本领域的普通技术人员来讲,上述详细披露仅作为示例,而并不构成对本申请的限制。虽然此处并没有明确说明,本领域具有通常知识者可以对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议,所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。
同时,本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。例如,“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此,应强调并注意的是,本说明书中在不同位置两次或以上提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外,本申请的一个或以上实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
此外,本领域技术人员可以理解,本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述,包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合,或对他们的任何新的和有用的改进。相应地,本申请的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行,以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、"单元"、“组件”或“系统”。此外,本申请的各方面可以采取体现在一个或以上计算机可读介质中的计算机程序产品的形式,其中计算机可读程序代码包含在其中。
计算机可读信号介质可能包含一个内含有计算机程序代码的传播数据信号,例如在基带上或作为载波的一部分。所述传播信号可以有多种表现形式,包括电磁形式、光形式等等、或合适的组合形式。计算机可读信号介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质,该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通信、传播或传输供使用的程序。位于计算机可读信号介质上的程序代码可以通过任何合适的介质进行传播,包括无线电、电缆、光纤电缆、RF等,或任何上述介质的组合。
本申请各方面操作所需的计算机程序码可以用一种或多种程序语言的任意组合编写,包括面向对象程序设计,如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET,Python或类似的常规程序编程语言,如“C”编程语言,Visual Basic,Fortran1703,Perl,COBOL 1702,PHP,ABAP,动态编程语言如Python,Ruby和Groovy或其它编程语言。该程序代码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下,远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接,比如局域网络(LAN)或广域网路(WAN)、或连接至外部计算机(例如通过因特网)、或在云计算环境中、或作为服务使用如软件即服务(SaaS)。
此外,除非申请专利范围中明确说明,本申请所述处理元件和序列的顺序、数位字母的使用、或其他名称的使用,并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例,但应当理解的是,该类细节仅起到说明的目的,附加的权利要求并不仅限于披露的实施例,相反,权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如,虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现,但是也可以只通过软件的解决方案得以实现,如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
同理,应当注意的是,为了简化本申请披露的表述,从而帮助对一个或以上发明实施例的理解,前文对本申请的实施例的描述中,有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。然而,本申请的该方法不应被解释为反映所声称的待扫描对象物质需要比每个权利要求中明确记载的更多特征的意图。实际上,实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
Claims (19)
1.一种系统,包括:
计算机可读存储介质,所述计算机可读介质存储用于确定父子关系的可执行指令;以及
至少一个处理器,所述至少一个处理器与所述计算机可读存储介质通信,当执行所述可执行指令时,所述至少一个处理器用于:
获得第一兴趣点(POI)的第一位置名称;
对所述第一位置执行分词处理,以获得所述第一位置名称的至少两个部分;以及
通过比较第一部分名称数据库,确定所述至少两个部分的第一部分,所述第一部分表示所述第一兴趣点为子点;
根据所述第一位置名称的第二部分确定第二兴趣点,以及所述第二兴趣点为所述第一兴趣点的父点。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述第一位置名称是通过预处理所述第一兴趣点的输入位置名称而获得。
3.根据权利要求1或2所述的系统,其特征在于,根据所述第二部分确定所述第二兴趣点,以及所述第二兴趣点为所述第一兴趣点的父点,所述至少一个处理器还用于:
获得所述第一兴趣点的坐标;
确定第一兴趣点集,所述第一兴趣点集包括在所述第一兴趣点的坐标的预设范围内的所有兴趣点;
从所述第一兴趣点集确定第二兴趣点集,所述第二兴趣点集仅包括父点;以及
通过比较所述第一位置名称的第二部分与所述第二兴趣点集中的每个兴趣点,确定所述第二兴趣点为所述第一兴趣点的父点。
4.根据权利要求3所述的系统,其特征在于,比较所述第一位置名称的第二部分与所述第二兴趣点集中的每个兴趣点,所述至少一个处理器还用于:
确定所述第一位置名称的第二部分与所述第二兴趣点集中的每个兴趣点之间的相似性;以及
确定所述第一名称的第二部分与所述第二兴趣点集中的每个兴趣点之间的相似性是否等于或大于第一阈值。
5.根据权利要求1至2任一项所述的系统,其特征在于,所述至少一个处理器还用于:
确定所述第二兴趣点和所述第一兴趣点之间的第一父子关系;以及
存储所述第一兴趣点和所述第二兴趣点之间的第一父子关系。
6.根据权利要求1至2任一项所述的系统,其特征在于,所述至少一个处理器还用于:
根据所述第二兴趣点获得第三兴趣点,其中,所述第三兴趣点为所述第二兴趣点的子点,以及所述第三兴趣点与所述第一兴趣点之间的距离低于第二阈值;
比较所述第三兴趣点和所述第一兴趣点;以及
根据所述比较,从所述第三兴趣点和所述第一兴趣点之间确定推荐兴趣点。
7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,比较所述第三兴趣点和所述第一兴趣点,所述至少一个处理器进一步用于:比较所述第三兴趣点和所述第一兴趣点的热度,以及确定所述推荐兴趣点,所述至少有一个处理器进一步用于指定所述第三个兴趣点和所述第一兴趣点中具有更高热度的兴趣点作为所述推荐兴趣点。
8.根据权利要求1至2任一项所述的系统,其特征在于,所述至少一个处理器还用于:
根据所述第二兴趣点确定所述第一兴趣点的坐标需要调整;以及
调整所述第一兴趣点的坐标。
9.根据权利要求8所述的系统,其特征在于,确定所述第一兴趣点的坐标需要调整,所述至少有一个处理器进一步用于:
确定所述第二兴趣点的轮廓线;
比较所述第一兴趣点和与所述第一兴趣点相关的第二兴趣点的轮廓线;以及
当所述第一兴趣点到所述第二兴趣点的轮廓线的距离等于或小于第三阈值时,确定所述第一兴趣点的坐标需要调整。
10.一种用于提高线上到线下服务的方法,所述方法包括:
获得第一兴趣点(POI)的第一位置名称;
对所述第一位置执行分词处理,以获得所述第一位置名称的至少两个部分;以及
通过比较第一部分名称数据库,确定所述至少两个部分的第一部分,所述第一部分表示所述第一兴趣点为子点;
根据所述第一位置名称的第二部分确定第二兴趣点,以及所述第二兴趣点为所述第一兴趣点的父点。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述第一位置名称是通过预处理所述第一兴趣点的输入位置名称而获得。
12.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,根据所述第二部分确定所述第二兴趣点,以及所述第二兴趣点为所述第一兴趣点的父点,包括:
获得所述第一兴趣点的坐标;
确定第一兴趣点集,所述第一兴趣点集包括在所述第一兴趣点的坐标的预设范围内的所有兴趣点;
从所述第一兴趣点集确定第二兴趣点集,所述第二兴趣点集仅包括父点;以及
通过比较所述第一位置名称的所述第二部分与所述第二兴趣点集中的每个兴趣点,确定所述第二兴趣点为所述第一兴趣点的父点。
13.根据权利要求12所述的方法,其特征在于,比较所述第一位置名称的第二部分与所述第二兴趣点集中的每个兴趣点,包括:
确定所述第一位置名称的第二部分与所述第二兴趣点集中的每个兴趣点之间的相似性;以及
确定所述第一名称的所述第二部分与所述第二兴趣点集中的每个兴趣点之间的相似性是否等于或大于第一阈值。
14.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述方法进一步包括:
确定所述第二兴趣点和所述第一兴趣点之间的第一父子关系;以及
存储所述第一兴趣点和所述第二兴趣点之间的第一父子关系。
15.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述方法进一步包括:
根据所述第二兴趣点获得第三兴趣点,其中,所述第三兴趣点为所述第二兴趣点的子点,以及所述第三兴趣点与所述第一兴趣点之间的距离低于第二阈值;
比较所述第三兴趣点和所述第一兴趣点;以及
根据所述比较,从所述第三兴趣点和所述第一兴趣点之间确定推荐兴趣点。
16.根据权利要求15所述的方法,其特征在于,比较所述第三兴趣点和所述第一兴趣点包括:比较所述第三兴趣点和所述第一兴趣点的热度,以及确定所述推荐兴趣点包括:指定所述第三兴趣点和所述第一兴趣点中具有更高热度的兴趣点作为所述推荐兴趣点。
17.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述方法进一步包括:
根据所述第二兴趣点确定所述第一兴趣点的坐标需要调整;以及
调整所述第一兴趣点的坐标。
18.根据权利要求17所述的方法,其特征在于,确定所述第一个兴趣点的坐标需要调整,还包括:
确定所述第二兴趣点的轮廓线;
比较所述第一兴趣点和与所述第一兴趣点相关的第二兴趣点的轮廓线;以及
当所述第一兴趣点到所述第二兴趣点的所述轮廓线的距离等于或小于第三阈值时,确定所述第一兴趣点的坐标需要调整。
19.一种非暂时性计算机可读介质,比较用于确定父子关系的指令集,其中,当由至少一个处理器执行时,所述指令集使所述至少一个处理器用于:
获得第一兴趣点(POI)的第一位置名称;
对所述第一位置执行分词处理,以获得所述第一位置名称的至少两个部分;以及
通过比较第一部分名称数据库,确定所述至少两个部分的第一部分,所述第一部分表示所述第一兴趣点为子点;
根据所述第一位置名称的第二部分确定第二兴趣点,以及所述第二兴趣点为所述第一兴趣点的父点。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111145259A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-05-12 | 上海联影智能医疗科技有限公司 | 自动校准的系统和方法 |
CN111160471A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-15 | 腾讯云计算(北京)有限责任公司 | 一种兴趣点数据处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN111881371A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-11-03 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种建立poi父子点对的方法和系统 |
CN114898060A (zh) * | 2022-05-24 | 2022-08-12 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于处理数据的方法、装置、设备、介质和产品 |
CN116719896A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-09-08 | 深圳依时货拉拉科技有限公司 | Poi数据的挖掘方法及其装置、计算机设备及存储介质 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111522888B (zh) * | 2020-04-22 | 2023-06-20 | 北京百度网讯科技有限公司 | 挖掘兴趣点之间的竞争关系的方法和装置 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101350012A (zh) * | 2007-07-18 | 2009-01-21 | 北京灵图软件技术有限公司 | 一种地址匹配的方法和系统 |
US9563644B1 (en) * | 2011-04-11 | 2017-02-07 | Groupon, Inc. | System, method, and computer program product for generation of local content corpus |
CN107504978A (zh) * | 2017-08-16 | 2017-12-22 | 城市生活(北京)资讯有限公司 | 一种导航方法及系统 |
CN107609185A (zh) * | 2017-09-30 | 2018-01-19 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于poi的相似度计算的方法、装置、设备和计算机可读存储介质 |
Family Cites Families (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6542817B2 (en) | 2001-03-13 | 2003-04-01 | Alpine Electronics, Inc. | Route search method in navigation system |
TWI393862B (zh) | 2009-03-25 | 2013-04-21 | Mitac Int Corp | 將記錄於來源資料之道路名稱與地點名稱予以整合之方法 |
CN103314371B (zh) | 2010-12-31 | 2017-12-15 | 肖岩 | 一种检索的方法和系统 |
US8706410B2 (en) | 2012-07-16 | 2014-04-22 | Ford Global Technologies, Llc | Navigation system with enhanced point of interest arrival guidance |
US9654911B2 (en) * | 2012-08-30 | 2017-05-16 | Here Global B.V. | Method and apparatus for providing location sharing via simulation |
US8949196B2 (en) * | 2012-12-07 | 2015-02-03 | Google Inc. | Systems and methods for matching similar geographic objects |
CN103092964B (zh) | 2013-01-22 | 2016-03-16 | 沈阳美行科技有限公司 | 一种导航设备的父子poi查询方法 |
CN104462155B (zh) | 2013-09-25 | 2018-01-30 | 高德软件有限公司 | 一种兴趣点父子关系的建立方法及装置 |
CN106649464B (zh) | 2016-09-26 | 2019-08-30 | 深圳市数字城市工程研究中心 | 一种中文地址树的构建方法及装置 |
CN107133263B (zh) * | 2017-03-31 | 2021-06-11 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | Poi推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
US10701531B2 (en) * | 2017-08-09 | 2020-06-30 | Qualcomm Incorporated | Environmental sensing with wireless communication devices |
CN107609186B (zh) * | 2017-09-30 | 2020-09-22 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 信息处理方法及装置、终端设备及计算机可读存储介质 |
-
2018
- 2018-05-28 CN CN201880002126.9A patent/CN110149804B/zh active Active
- 2018-05-28 WO PCT/CN2018/088713 patent/WO2019227288A1/en active Application Filing
-
2020
- 2020-11-24 US US17/102,448 patent/US11003730B2/en active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101350012A (zh) * | 2007-07-18 | 2009-01-21 | 北京灵图软件技术有限公司 | 一种地址匹配的方法和系统 |
US9563644B1 (en) * | 2011-04-11 | 2017-02-07 | Groupon, Inc. | System, method, and computer program product for generation of local content corpus |
CN107504978A (zh) * | 2017-08-16 | 2017-12-22 | 城市生活(北京)资讯有限公司 | 一种导航方法及系统 |
CN107609185A (zh) * | 2017-09-30 | 2018-01-19 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于poi的相似度计算的方法、装置、设备和计算机可读存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
王勇等: "顾及位置关系的网络POI地址信息标准化处理方法", 《测绘学报》 * |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111145259A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-05-12 | 上海联影智能医疗科技有限公司 | 自动校准的系统和方法 |
CN111145259B (zh) * | 2019-11-28 | 2024-03-08 | 上海联影智能医疗科技有限公司 | 自动校准的系统和方法 |
CN111160471A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-15 | 腾讯云计算(北京)有限责任公司 | 一种兴趣点数据处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN111160471B (zh) * | 2019-12-30 | 2023-04-07 | 腾讯云计算(北京)有限责任公司 | 一种兴趣点数据处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN111881371A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-11-03 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种建立poi父子点对的方法和系统 |
CN114898060A (zh) * | 2022-05-24 | 2022-08-12 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于处理数据的方法、装置、设备、介质和产品 |
CN116719896A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-09-08 | 深圳依时货拉拉科技有限公司 | Poi数据的挖掘方法及其装置、计算机设备及存储介质 |
CN116719896B (zh) * | 2022-12-27 | 2024-02-06 | 深圳依时货拉拉科技有限公司 | Poi数据的挖掘方法及其装置、计算机设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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