CN111651688A - 兴趣点检索方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种兴趣点检索方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，从预设位置所在的第一区域内满足检索关键字的多个第一兴趣点中，确定第一区域对应的多个第一候选兴趣点；从预设位置所在的第二区域内满足检索关键字的多个第二兴趣点中，确定第二区域对应的多个第二候选兴趣点，其中，第二区域与第一区域的大小不同；将多个第一候选兴趣点和多个第二候选兴趣点进行合并，得到目标候选兴趣点；从目标候选兴趣点中，确定目标兴趣点作为检索结果并进行展示。目标候选兴趣点中包含了距离预设位置不同距离的兴趣点。从而提高了检索结果准确性，使得检索得到的目标兴趣点与用户的检索需求更匹配，从而提高了用户的兴趣点检索体验。

Description

兴趣点检索方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种兴趣点检索方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着信息化时代的到来，电子地图也应运而生。电子地图即数字地图，是指利用计算机技术，以数字方式存储和查阅的地图。用户通过在电子地图来查找信息点和确定路线等。

相关技术中，通常是基于用户在电子地图中所输入的检索词，在制定位置的预设区域内进行检索，确定与该检索词匹配的兴趣点(POI，Point of Interest)。

但是，相关技术中，根据用户所在的预设区域内进行检索，容易使得检索出的目标兴趣点可能距离指定位置较远，其检索结果与用户不够匹配，降低了用户体验。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种兴趣点检索方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决现有技术中根据用户所在的预设区域内进行检索，容易使得检索出的目标兴趣点可能距离指定位置较远，其检索结果与用户不够匹配，降低了用户体验的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种兴趣点检索方法，所述方法包括：

从预设位置所在的第一区域内满足检索关键字的多个第一兴趣点中，确定所述第一区域对应的多个第一候选兴趣点；

从所述预设位置所在的第二区域内满足所述检索关键字的多个第二兴趣点中，确定所述第二区域对应的多个第二候选兴趣点，其中，所述第二区域与所述第一区域的大小不同；

将所述多个第一候选兴趣点和所述多个第二候选兴趣点进行合并，得到目标候选兴趣点；

从所述目标候选兴趣点中，确定目标兴趣点作为检索结果并进行展示。

可选地，所述从预设位置所在的第一区域内满足检索关键字的多个第一兴趣点中，确定所述第一区域对应的多个第一候选兴趣点，包括：

根据预设的兴趣点热度因素，对所述多个第一兴趣点进行第一排序；

从所述第一排序的结果中，筛选第一预设数量的兴趣点作为所述多个第一候选兴趣点。

可选地，所述从所述预设位置所在的第二区域内满足所述检索关键字的多个第二兴趣点中，确定所述第二区域对应的多个第二候选兴趣点，包括：

根据预设的兴趣点热度因素，对所述多个第二兴趣点进行第二排序；

从所述第二排序的结果中，筛选第二预设数量的兴趣点作为所述多个第二候选兴趣点。

可选地，所述从所述目标候选兴趣点中，确定目标兴趣点作为检索结果并进行展示，包括：

采用预设的排序模型，对所述目标候选兴趣点进行第三排序；

从所述第三排序的结果中，确定目标兴趣点作为检索结果并进行展示。

可选地，所述采用预设的排序模型，对所述目标候选兴趣点进行第三排序之前，所述方法还包括：

根据地理位置特征，对所述排序模型进行重新训练，其中，所述地理位置特征包括：所述第一区域的信息、所述第二区域的信息，以及兴趣点与所述预设位置的距离特征；

所述采用预设的排序模型，对所述目标候选兴趣点进行第三排序，包括：

根据所述第一区域的信息、所述第二区域的信息，以及所述目标候选兴趣点中各候选兴趣点与所述预设位置的距离，采用重新训练后的所述排序模型，对所述目标候选兴趣点进行第三排序。

可选地，所述根据地理位置特征，对所述排序模型进行重新训练，包括：

根据线上日志和所述地理位置特征，对所述排序模型进行重新训练，其中，所述线上日志包括：多个检索结果对应的点击反馈记录；

所述根据所述第一区域的信息、所述第二区域的信息，以及所述目标候选兴趣点中各候选兴趣点与所述预设位置的距离，采用重新训练后的所述排序模型，对所述目标候选兴趣点进行第三排序，包括：

根据所述第一区域的信息、所述第二区域的信息、所述各候选兴趣点与所述预设位置的距离，以及所述各候选兴趣点的历史点击反馈记录，采用重新训练后的所述排序模型，对所述目标候选兴趣点进行第三排序。

可选地，所述排序模型包括：第一排序模型和第二排序模型；所述采用预设的排序模型，对所述目标候选兴趣点进行第三排序，包括：

采用所述第一排序模型，对所述目标候选兴趣点进行粗排，得到粗排结果；

采用所述第二排序模型，对所述粗排结果进行精排，所述精排的结果为所述第三排序的结果；其中，所述第二排序模型和所述第一排序模型包括不同的排序特征。

可选地，所述从预设位置所在的第一区域内满足检索关键字的多个第一兴趣点中，确定所述第一区域对应的多个第一候选兴趣点之前，所述方法还包括：

获取输入的所述检索关键字以及所述预设位置。

可选地，所述预设位置为输入所述检索关键字时定位得到的位置；或者，所述预设位置为输入的位置选择操作所对应的位置。

第二方面，本申请实施例提供了一种兴趣点检索装置，所述装置包括：

第一确定模块，用于从预设位置所在的第一区域内满足检索关键字的多个第一兴趣点中，确定所述第一区域对应的多个第一候选兴趣点；

第二确定模块，用于从所述预设位置所在的第二区域内满足所述检索关键字的多个第二兴趣点中，确定所述第二区域对应的多个第二候选兴趣点，其中，所述第二区域与所述第一区域的大小不同；

合并模块，用于将所述多个第一候选兴趣点和所述多个第二候选兴趣点进行合并，得到目标候选兴趣点；

第三确定模块，用于从所述目标候选兴趣点中，确定目标兴趣点作为检索结果并进行展示。

可选地，所述第一确定模块，还用于根据预设的兴趣点热度因素，对所述多个第一兴趣点进行第一排序；从所述第一排序的结果中，筛选第一预设数量的兴趣点作为所述多个第一候选兴趣点。

可选地，所述第二确定模块，还用于根据预设的兴趣点热度因素，对所述多个第二兴趣点进行第二排序；从所述第二排序的结果中，筛选第二预设数量的兴趣点作为所述多个第二候选兴趣点。

可选地，所述三确定模块，还用于采用预设的排序模型，对所述目标候选兴趣点进行第三排序；从所述第三排序的结果中，确定目标兴趣点作为检索结果并进行展示。

可选地，所述装置还包括：

训练模块，用于根据地理位置特征，对所述排序模型进行重新训练，其中，所述地理位置特征包括：所述第一区域的信息、所述第二区域的信息，以及兴趣点与所述预设位置的距离特征；

所述第三确定模块，还用于根据所述第一区域的信息、所述第二区域的信息，以及所述目标候选兴趣点中各候选兴趣点与所述预设位置的距离，采用重新训练后的所述排序模型，对所述目标候选兴趣点进行第三排序。

可选地，所述训练模块，还用于根据线上日志和所述地理位置特征，对所述排序模型进行重新训练，其中，所述线上日志包括：多个检索结果对应的点击反馈记录；

所述第三确定模块，还用于根据所述第一区域的信息、所述第二区域的信息、所述各候选兴趣点与所述预设位置的距离，以及所述各候选兴趣点的历史点击反馈记录，采用重新训练后的所述排序模型，对所述目标候选兴趣点进行第三排序。

可选地，所述排序模型包括：第一排序模型和第二排序模型；所述三确定模块，还用于采用所述第一排序模型，对所述目标候选兴趣点进行粗排，得到粗排结果；采用所述第二排序模型，对所述粗排结果进行精排，所述精排的结果为所述第三排序的结果；其中，所述第二排序模型和所述第一排序模型包括不同的排序特征。

可选地，所述装置还包括：

获取模块，用于获取输入的所述检索关键字以及所述预设位置。

可选地，所述预设位置为输入所述检索关键字时定位得到的位置；或者，所述预设位置为输入的位置选择操作所对应的位置。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行时执行如第一方面任一所述的兴趣点检索方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如第一方面任一所述的兴趣点检索方法的步骤。

本申请实施例提供的一种兴趣点检索方法、装置、电子设备及存储介质，从预设位置所在的第一区域内满足检索关键字的多个第一兴趣点中，确定第一区域对应的多个第一候选兴趣点；从预设位置所在的第二区域内满足检索关键字的多个第二兴趣点中，确定第二区域对应的多个第二候选兴趣点，其中，第二区域与第一区域的大小不同；将多个第一候选兴趣点和多个第二候选兴趣点进行合并，得到目标候选兴趣点；从目标候选兴趣点中，确定目标兴趣点作为检索结果并进行展示。本申请所提供的兴趣点检索方法，可通过根据检索关键词以及预设位置，在预设位置所在的第一区域和第二区域分别检索确定各区域对应的候选兴趣点，并对第一区域和第二区域对应的候选兴趣点进行合并，使得得到的目标候选兴趣点中包含了距离预设位置不同距离的兴趣点，即包括与预设位置距离较近的兴趣点，也包含了与预设位置距离较远的兴趣点，便尽可能避免从该目标候选兴趣点中所确定的目标兴趣点距离预设位置较远，检索结果更准确，使得检索得到的目标兴趣点与用户的检索需求更匹配，从而提高了用户的兴趣点检索体验。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1示出了本申请一些实施例提供兴趣点检索系统的框图；

图2示出了本申请的一些实施例的电子设备的示例性硬件和软件组件的示意图；

图3示出了本申请实施例提供的一种兴趣点检索方法的流程示意图；

图4示出了本申请实施例提供的一种兴趣点检索方法的流程示意图；

图5示出了本申请实施例提供的一种兴趣点检索方法的流程示意图；

图6示出了本申请实施例提供的一种兴趣点检索方法的流程示意图；

图7示出了本申请实施例提供的一种兴趣点检索方法的流程示意图；

图8示出了本申请实施例提供的一种兴趣点检索装置的结构示意图；

图9示出了本申请实施例提供的另一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本申请中附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本申请的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本申请中使用的流程图示出了根据本申请的一些实施例实现的操作。应该理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本申请内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其他操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。

另外，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请实施例中将会用到术语“包括”，用于指出其后所声明的特征的存在，但并不排除增加其它的特征。

图1示出了本申请一些实施例提供兴趣点检索系统的框图。如图1所示，该兴趣点检索系统100可以包括服务请求方终端110和服务器120，服务器120中可以包括执行指令操作的处理器。

在一些实施例中，服务器120可以包括处理器。在一些实施例中，处理器可以包括一个或多个处理核(例如，单核处理器(S)或多核处理器(S))。仅作为举例，处理器可以包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、专用指令集处理器(Application Specific Instruction-set Processor，ASIP)、图形处理单元(Graphics Processing Unit，GPU)、物理处理单元(Physics Processing Unit，PPU)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，PLD)、控制器、微控制器单元、简化指令集计算机(ReducedInstruction Set Computing，RISC)、或微处理器等，或其任意组合。在一些实施例中，服务器120可以在具有本申请中图2所示的一个或多个组件的电子设备200上实现。

网络130可以用于信息和/或数据的交换。在一些实施例中，服务请求方终端110可以通过网络130向服务器120发送信息和/或数据，服务器120也可以通过网络130向服务请求方终端110发送信息和/或数据。例如，服务请求方终端110可以通过网络130向服务器120发送检索字和预设位置，服务器120还可以通过网络130向服务请求方终端110发送待展示的目标兴趣点。在一些实施例中，网络130可以是任何类型的有线或者无线网络，或者是他们的结合。仅作为示例，网络130可以包括有线网络、无线网络、光纤网络、远程通信网络、内联网、因特网、局域网(Local Area Network，LAN)、广域网(Wide Area Network，WAN)、无线局域网(Wireless Local Area Networks，WLAN)、城域网(Metropolitan Area Network，MAN)、广域网(Wide Area Network，WAN)、公共电话交换网(Public Switched TelephoneNetwork，PSTN)、蓝牙网络、ZigBee网络、或近场通信(Near Field Communication，NFC)网络等，或其任意组合。在一些实施例中，网络130可以包括一个或多个网络接入点。例如，网络130可以包括有线或无线网络接入点，例如基站和/或网络交换节点，兴趣点检索系统100的终端110和服务器120通过该接入点连接到网络130以交换数据和/或信息。

在一些实施例中，数据库140可以连接到网络130以与服务器120通信。服务器120可以经由网络130访问存储在数据库140中的数据或指令。在一些实施例中，数据库140可以直接连接到兴趣点检索系统100中的服务器120上；或者，在一些实施例中，数据库140也可以是服务器120的一部分。

例如，服务器120或者服务请求方终端110可以具有电子设备200的功能，可用于执行本申请所提供的兴趣点检索方法中所涉及的各功能。也就是说，在实际应用中，执行本申请所提供的兴趣点检索方法的电子设备200，其实际的产品形态可以为服务器120，也可以为终端设备如服务请求方的终端110。如下主要以服务器120执行为例进行说明，服务请求方终端110执行的过程与此类似，不再赘述。

电子设备200可以是通用计算机或特殊用途的计算机，两者都可以用于实现本申请的兴趣检索方法。本申请尽管仅示出了一个计算机，但是为了方便起见，可以在多个类似平台上以分布式方式实现本申请描述的功能，以提高处理效率。

例如，电子设备200可以包括连接到网络的网络端口210、用于执行程序指令的一个或多个处理器220、通信总线230、和不同形式的存储介质240，例如，磁盘、ROM、或RAM，或其任意组合。示例性地，计算机平台还可以包括存储在ROM、RAM、或其他类型的非暂时性存储介质、或其任意组合中的程序指令。根据这些程序指令可以实现本申请的方法。电子设备200还包括计算机与其他输入输出设备(例如键盘、显示屏)之间的输入/输出(Input/Output，I/O)接口250。

为了便于说明，在电子设备200中仅描述了一个处理器。然而，应当注意，本申请中的电子设备200还可以包括多个处理器，因此本申请中描述的一个处理器执行的步骤也可以由多个处理器联合执行或单独执行。例如，若电子设备200的处理器执行步骤A和步骤B，则应该理解，步骤A和步骤B也可以由两个不同的处理器共同执行或者在一个处理器中单独执行。例如，第一处理器执行步骤A，第二处理器执行步骤B，或者第一处理器和第二处理器共同执行步骤A和B。

如下结合多个实施例对本申请实施例所提供的兴趣点检索方法进行解释说明。图3示出了本申请实施例提供的一种兴趣点检索方法的流程示意图；如图3所示，该方法可以包括：

S101、从预设位置所在的第一区域内满足检索关键字的多个第一兴趣点中，确定第一区域对应的多个第一候选兴趣点。

其中，终端上可以安装有电子地图类的应用程序，用户可以在该电子地图类的应用程序中进行检索操作，则终端可以根据用户的检索操作获取预设位置和检索关键字，并向服务器发送该预设位置和检索关键字，相应的，服务器可以接收该预设位置和检索关键字。

在一些实施方式中，服务器可以根据该预设位置，确定预设位置所在的第一区域，该第一区域内包括有多个兴趣点，继而服务器可以在这多个兴趣点中搜索满足检索关键字的多个第一兴趣点，根据预设的确定规则，从多个第一兴趣点中确定多个第一候选兴趣点。例如，预设位置可以为地点M，服务器可以确定地点M属于X市的Y区或者县，则服务器可以将X市作为第一区域。

在本申请实施例中，服务器可以确定检索关键字的类型，根据关键字的类型确定至少一种检索方式，继而采用该检索方式在第一区域内的多个兴趣点中，检索满足检索关键字的多个第一兴趣点。其中，检索关键字的类型不同时，对应的检索方式可以不同。

需要说明的是，检索方式可以包括但不限于：合并检索、分词检索、前缀检索、后缀检索等。其中，合并检索是指将检索关键字作为一个整体进行检索；分词检索是指将关键词分为多个词分别进行检索；前缀检索是指对开头字段与检索关键字相同的兴趣点进行检索；后缀检索是指对名称结尾与检索关键字相同的兴趣点进行检索。

例如，检索关键字为“医院”，通过合并检索的方式检索到的兴趣点名称可以为“**医院**”；通过分词检索的方式检索到的兴趣点可以为“*医**”和“***院”；通过前缀检索的方式检索到的兴趣点可以为“医院***”；通过后缀检索的方式检索的兴趣点可以为“****医院”。

可选的，在S101之前，该方法还包括：获取输入的检索关键字以及所述预设位置。

可选的，预设位置为输入检索关键字时定位得到的位置；或者，预设位置为输入的位置选择操作所对应的位置。

在本申请实施例中，用户可以在终端所展示界面输入检索关键字时，终端可以获取检索关键字和输入检索关键字时定位得到的位置。用户在终端所展示的电子地图中进行位置选择操作，以将位置选择操作对应的位置作为预设位置。

也就是说，在本申请实施例中，既可以将输入检索关键字时定位得到的位置作为预设位置，也可以将输入的位置选择操作所对应的位置作为预设位置，增加了获取预设位置时的灵活性。

S102、从预设位置所在的第二区域内满足检索关键字的多个第二兴趣点中，确定第二区域对应的多个第二候选兴趣点。

其中，第二区域和第一区域的大小不同，第二区域可以属于第一区域，或者第二区域可以属于第一区域。

在一种可能的实施方式中，服务器可以根据该预设位置，确定预设位置所在的第二区域，该第二区域内包括有多个兴趣点，继而服务器可以在这多个兴趣点中搜索满足检索关键字的多个第二兴趣点，根据预设的确定规则，从第二兴趣点中确定第二候选兴趣点。例如，预设位置可以为地点M，服务器可以确定地点M属于X市的Y区或者县，则服务器可以将Y区或者县作为第二区域。

当然，与S101中类似，服务器也可以确定检索关键字的关键字类型，继而根据关键字类型确定至少一种检索方式，其中，检索方式可以包括但不限于：合并检索、分词检索、前缀检索、后缀检索等。

需要说明的是，对于同一检索关键词，S101中所确定的检索方式与S102中所确定的检索方式可以相同，也可以不同，本发明实施例对此不进行具体限制。

在本申请实施例中，服务器可以先执行S101，再执行S102，也可以先执行S102，再执行S101，还可以同时执行S101和S102，本申请实施例对此不进行具体限制。

S103、将多个第一候选兴趣点和多个第二候选兴趣点进行合并，得到目标候选兴趣点。

在本申请实施例中，服务器可以将多个第一候选兴趣点中与多个第二候选兴趣点相同的兴趣点进行删除，得到删除后的多个第一候选兴趣点，将删除后的多个第一候选兴趣点和多个第二候选兴趣点，作为目标候选兴趣点。

当然，服务器还可以将多个第二候选兴趣点中与多个第一候选兴趣点相同的兴趣点进行删除，得到删除后的多个第二候选兴趣点，将删除后的多个第二候选兴趣点和多个第一候选兴趣点，作为目标候选兴趣点。

需要说明的是，服务器还可以采用其他方式对多个第一候选兴趣点和多个第二候选兴趣点进行合并，以得到目标候选兴趣点，本申请实施例对此不进行具体限制。

例如，多个第一候选兴趣点可以包括：a、b、c、d和e，多个第二候选兴趣点可以包括：c、d、f、g，则得到的目标兴趣点可以为：a、b、c、d、e、f和g。

S104、从目标候选兴趣点中，确定目标兴趣点作为检索结果并进行展示。

其中，服务器可以根据预设的排序规则或者预设模型对目标兴趣点进行排序，以从目标候选兴趣点中，确定目标兴趣点作为检索结果；服务器还可以采用其他方式从目标候选兴趣点中确定目标兴趣点，本申请实施例对此不进行具体限制。

需要说明的是，服务器在通过预设的排序规则和与预设模型对目标兴趣点进行排序时，可以考虑预设位置所在的第一区域和第二区域、各个目标兴趣点的位置、用户历史选择记录等多个因素。

另外，服务器在确定目标兴趣点作为检索结果后，可以控制终端展示该检索结果，也即是目标兴趣点，以便用户可以根据终端展示的目标兴趣点进行选择以确定目的地。

综上所述，本申请实施例提供一种兴趣点检索方法，该方法可以包括：从预设位置所在的第一区域内满足检索关键字的多个第一兴趣点中，确定第一区域对应的多个第一候选兴趣点；从预设位置所在的第二区域内满足检索关键字的多个第二兴趣点中，确定第二区域对应的多个第二候选兴趣点，其中，第二区域与第一区域的大小不同；将多个第一候选兴趣点和多个第二候选兴趣点进行合并，得到目标候选兴趣点；从目标候选兴趣点中，确定目标兴趣点作为检索结果并进行展示。本申请所提供的兴趣点检索方法，可通过根据检索关键词以及预设位置，在预设位置所在的第一区域和第二区域分别检索确定各区域对应的候选兴趣点，并对第一区域和第二区域对应的候选兴趣点进行合并，使得得到的目标候选兴趣点中包含了距离预设位置不同距离的兴趣点，即包括与预设位置距离较近的兴趣点，也包含了与预设位置距离较远的兴趣点，便尽可能避免从该目标候选兴趣点中所确定的目标兴趣点距离预设位置较远，检索结果更准确，使得检索得到的目标兴趣点与用户的检索需求更匹配，从而提高了用户的兴趣点检索体验。

可选的，图4示出了本申请实施例提供的一种兴趣点检索方法的流程示意图；如图4所示，上述S101中，从预设位置所在的第一区域内满足检索关键字的多个第一兴趣点中，确定第一区域对应的多个第一候选兴趣点的过程，可以包括：

S201、根据预设的兴趣点热度因素，对多个第一兴趣点进行第一排序。

其中，第一区域内的每个兴趣点均具有对应的热度，在第一区域内根据检索关键字所检索到的多个第一兴趣点也均具有对应的热度。

在一些实施方式中，服务器可以采用预设的排序方式，根据预设的兴趣点热度因素，对多个第一兴趣点进行第一排序，例如，服务器可以根据预设的兴趣点热度因素，按照热度由高至低或者热度由低至高的排序方式，对多个第一兴趣点进行第一排序。

另外，第一区域内每个兴趣点的热度，是由该兴趣点被用户选择的次数、该兴趣点被作为预设位置的次数、打车数据库中将该兴趣点作为目的地的次数等等因素进行确定的。其中，次数越多时，对应的，该兴趣的热度就越高。

S202、从第一排序的结果中，筛选第一预设数量的兴趣点作为多个第一候选兴趣点。

其中，服务器可以从第一排序的结果中，筛选热度高的第一预设数量的兴趣点作为多个第一候选兴趣点。

例如，第一排序的结果可以为按照热度由高至低的排序方式进行排序时，所得到的排序结果。服务器可以将第一排序的结果中，排序靠前的第一预设数量的兴趣点作为多个第一候选兴趣点。

同理的，第一排序的结果可以为按照热度由低至高的排序方式进行排序时，所得到的排序结果。服务器可以将第一排序的结果中，排序靠后的第一预设数量的兴趣点作为多个第一候选兴趣点。

综上所述，本申请实施例中，根据预设的兴趣点热度因素，对多个第一兴趣点进行第一排序，从第一排序的结果中，筛选第一预设数量的兴趣点作为多个第一候选兴趣点。考虑了预设的兴趣点热度因素，确定第一候选兴趣点，使得选择的第一候选兴趣点更贴近用户的需求，进而提高了用户体验。

可选的，图5示出了本申请实施例提供的一种兴趣点检索方法的流程示意图；如图5所示，上述S102中，预设位置所在的第二区域内满足检索关键字的多个第二兴趣点中，确定第二区域对应的多个第二候选兴趣点，可以包括：

S301、根据预设的兴趣点热度因素，对多个第二兴趣点进行第二排序。

S302、从第二排序的结果中，筛选第二预设数量的兴趣点作为多个第二候选兴趣点。

其中，第二预设数量与上述第一预设数量可以相同，也可以不同，本发明实施例对此不进行具体限制。第一预设数量和第二预设数量的设定可以根据实际需求或者经验值进行设定，例如第一预设数量可以均为20。

需要说明的是，S301至S302的实现过程和原理，与上述S201至S202的实现过程和原理类似，此处不再一一赘述。

综上所述，本申请实施例中，根据预设的兴趣点热度因素，对多个第二兴趣点进行第二排序，从第二排序的结果中，筛选第二预设数量的兴趣点作为多个第二候选兴趣点。考虑了预设的兴趣点热度因素，确定第二候选兴趣点，使得选择的第二候选兴趣点更贴近用户的需求，从提高了用户体验。

而且，考虑预设的兴趣点热度因素和预设位置所在第一区域确定第一候选兴趣点，考虑预设的兴趣点热度因素和预设位置所在第二区域确定第二候选兴趣点，即结合了兴趣点热度因素和地理因素确定了目标候选兴趣点，基于该目标候选兴趣点确定目标兴趣点时，可以使得确定的检索结果更加准确，使得检索得到的目标兴趣点与用户的检索需求更匹配。

可选的，图6示出了本申请实施例提供的一种兴趣点检索方法的流程示意图，如图6所示，上述S104中，从目标候选兴趣点中，确定目标兴趣点作为检索结果并进行展示，可以包括：

S401、采用预设的排序模型，对目标候选兴趣点进行第三排序。

其中，预设的排序模型可以为LTR(Learning to rank，学习排序)模型，LTR模型是一种监督学习的排序方法。

在一种可能的实施方式中，通过LTR模型考虑多种因素，对目标候选兴趣点进行多次排序，服务器可以根据前一次的排序结果选取部分目标候选兴趣点，继而对该目标候选兴趣点继续下一次的排序，以此类推，直至完成多次排序，得到第三排序的结果。

S402、从第三排序的结果中，确定目标兴趣点作为检索结果并进行展示。

其中，服务器可以从第三排序的结果中，选择第三预设数量的目标兴趣点作为检索结果，并控制终端对该检索结果进行展示。

另外，确定的目标兴趣点中既包含有第一区域内的兴趣点，也包含有第二区域内的兴趣点。

需要说明的是，第三预设数量可以与第一预设数量或者第二预设数量相同，也可以与第一预设数量或者第二预设数量不同，本发明实施例中对于第三预设数量的不进行具体限制。

当然，第三预设数量也可以根据实际需求或者经验值进行设定。例如，第三预设数量的取值可以为10。

综上所述，本发明实施例中，服务器采用预设的排序模型，对目标候选兴趣点进行第三排序，从第三排序的结果中，确定目标兴趣点作为检索结果并进行展示。通过排序模型对目标候选兴趣点进行第三次排序，可以使得得到检索结果更加准确，更加符合用户的需求。

可选的，在上述S401之前，该方法还可以包括：根据地理位置特征，对排序模型进行重新训练。

其中，地理位置特征包括：第一区域的信息、第二区域的信息，以及兴趣点与预设位置的距离特征。

在一些实施方式中，服务器可以根据训练样本提取多维特征，其中该多维特征中可以包括地理位置特征，每个维度的特征可以具有对应的权重；继而采用二分类的方式判断检索字与兴趣点之间的相关程度，对每个兴趣点进行标注，最后通过预设工具进行迭代计算，当计算结果满足预设条件时，完成对于排序模型的训练。

当然，上述提取的多维特征还可以包括：检索关键字、兴趣点地址、兴趣点名字、兴趣点相关性、召回的方式等等特征，多维特征的数量可以在100至200之间。

另外，排序模型具有多个子排序模型时，服务器可以根据地理位置特征，对每个子排序模型进行重新训练。

上述S401中，采用预设的排序模型，对目标候选兴趣点进行第三排序的过程可以包括：根据第一区域的信息、第二区域的信息，以及目标候选兴趣点中各候选兴趣点与预设位置的距离，采用重新训练后的排序模型，对目标候选兴趣点进行第三排序。

在本申请实施例中，重新训练后的排序模型在对目标候选兴趣点进行排序时，在考虑其他特征的基础上，还充分考虑了第一区域的信息、第二区域的信息，以及目标候选兴趣点中各候选兴趣点与预设位置的距离等特征。

需要说明的是，排序模型包括多个子排序模型时，每个子排序模型的在排序时，均可以充分考虑第一区域的信息、第二区域的信息，以及目标候选兴趣点中各候选兴趣点与预设位置的距离等。

因此，本申请实施例中，基于第一区域和第二区域的召回结果时，通过重新训练后的排序模型对目标候选兴趣点进行第三排序时，使得第三排序结果充分结合了地理位置特征。而且，当分别在第一区域和第二区域中，考虑兴趣点热度因素获取到目标候选兴趣点时，通过重新训练后的排序模型对目标候选兴趣点进行第三排序，还平衡了第三排序结果中的热度因素和地理因素，使得第三排序结果更加合理，从而使得目标兴趣点中存在与用户距离较近的，且被用户选中概率较高的兴趣点，使得检索结果更加精确，便于用户对目标兴趣点的选择。

可选的，上述根据地理位置特征，对排序模型进行重新训练的过程可以包括：根据线上日志和地理位置特征，对排序模型进行重新训练。

其中，线上日志包括：多个检索结果对应的点击反馈记录。

在一些实施方式中，服务器可以根据预设的排列规则控制终端展示检索结果，即多个目标兴趣点；相应的，终端根据用户的点击反馈操作获取点击反馈记录，并向服务器发送该点击反馈记录，服务器可以建立检索结果与点击反馈记录之间的对应关系，同理对多个检索结果进行展示，对应获取多个点击反馈记录，从而可以获取线上日志。

需要说明的是，上述预设的排列规则的设定应当确保属于第二区域的目标兴趣点适度靠前排列，也即是排列在用户可以观察到的位置。

在本申请实施例中，服务器可以根据线上日志提取多维特征，其中该多维特征中可以包括地理位置特征，提取的多维特征还可以包括：点击反馈记录特征。

可选的，上述根据第一区域的信息、第二区域的信息，以及目标候选兴趣点中各候选兴趣点与预设位置的距离，采用重新训练后的排序模型，对目标候选兴趣点进行第三排序的过程，可以包括：

根据第一区域的信息、第二区域的信息、各候选兴趣点与预设位置的距离，以及各候选兴趣点的历史点击反馈记录，采用重新训练后的排序模型，对目标候选兴趣点进行第三排序。

其中，排序模型包括多个子排序模型时，每个子排序模型的在排序时，均可以充分考虑第一区域的信息、第二区域的信息、各候选兴趣点与预设位置的距离、以及各候选兴趣点的历史点击反馈记录等。

综上所述，线上日志中有用户根据目标兴趣点进行点击，所产生的点击反馈记录，因此，排序模型可以学习到在展示目标兴趣点的情况下，也即是在新的周边召回结果情况下的排序规则。根据线上日志和地理位置特征，对排序模型进行重新训练，线上日志包括目标兴趣点以及对应的点击反馈记录，实现了根据新的召回结果对排序模型进行重新训练，使得训练的排序模型可以对目标兴趣点准确排序，提高了用户体验。

可选的，排序模型可以包括：第一排序模型和第二排序模型，第一排序模型和第二排序模型均可以称为排序模型的子排序模型，图7示出了本申请实施例提供的一种兴趣点检索方法的流程示意图，如图7所示，上述S401中，采用预设的排序模型，对目标候选兴趣点进行第三排序的过程还可以包括：

S501、采用第一排序模型，对目标候选兴趣点进行粗排，得到粗排结果。

其中，第一排序模型可以称为粗排模型。

服务器可以采用第一排序模型，从历史记录中获取与检索关键字相同时，对应的历史兴趣点集合。该历史兴趣点集合可以分为实正例和实负例，得到标注集合。其中，被用户点击的兴趣点可以作为实正例，未被用户点击的兴趣点可以作为实负例。

服务器还可以采用第一排序模型，对目标候选兴趣点进行预测，将目标候选兴趣点分为虚正例和虚负例，得到预测集合。继而服务器可以根据该标注集合和预测集合进行合并，得到一个混淆矩阵，通过预设公式计算得到准确率和召回率，继而可以得到准确率-召回率曲线，在该曲线中确定准确率为预设参数时对应的召回率，根据该召回率与预设阈值的对应关系，对多个目标候选兴趣点中的部分目标候选兴趣点进行选取，得到粗排结果。

需要说明的是，服务器还可以对粗排结果进行判断，得到判断结果；当判断结果满足预设条件时，执行S502，当判断结果不满足预设条件时，调用第三方服务，再召回多个目标候选兴趣点，添加至粗排结果中。

S502、采用第二排序模型，对粗排结果进行精排，精排的结果为第三排序的结果。

其中，第二排序模型可以称为精排模型，第二排序模型和第一排序模型包括不同的排序特征。

在本申请实施例中，服务器可以采用第二排序模型，基于预设算法根据地理特征和其他个性化特征，对粗排结果进行精排，精排的结果为第三排序的结果，继而从中选择目标兴趣点，可使得到的目标检索点更准确。其中，该预设算法可以为LTRank(Learning torank，学习排序)算法。

如下继续对执行本申请所提供的兴趣点检索装置和设备等进行说明，具体的方法执行流程参见上述，如下不再赘述。

图8示出了本申请实施例提供的一种兴趣点检索装置的结构示意图，如图8所示，该装置可以包括：

第一确定模块801，用于从预设位置所在的第一区域内满足检索关键字的多个第一兴趣点中，确定第一区域对应的多个第一候选兴趣点；

第二确定模块802，用于从预设位置所在的第二区域内满足检索关键字的多个第二兴趣点中，确定第二区域对应的多个第二候选兴趣点，其中，第二区域与第一区域的大小不同；

合并模块803，用于将多个第一候选兴趣点和多个第二候选兴趣点进行合并，得到目标候选兴趣点；

第三确定模块804，用于从目标候选兴趣点中，确定目标兴趣点作为检索结果并进行展示。

可选地，第一确定模块801，还用于根据预设的兴趣点热度因素，对多个第一兴趣点进行第一排序；从第一排序的结果中，筛选第一预设数量的兴趣点作为多个第一候选兴趣点。

可选地，第二确定模块802，还用于根据预设的兴趣点热度因素，对多个第二兴趣点进行第二排序；从第二排序的结果中，筛选第二预设数量的兴趣点作为多个第二候选兴趣点。

可选地，第三确定模块804，还用于采用预设的排序模型，对目标候选兴趣点进行第三排序；从第三排序的结果中，确定目标兴趣点作为检索结果并进行展示。

可选地，装置还包括：

训练模块，用于根据地理位置特征，对排序模型进行重新训练，其中，地理位置特征包括：第一区域的信息、第二区域的信息，以及兴趣点与预设位置的距离特征；

第三确定模块804，还用于根据第一区域的信息、第二区域的信息，以及目标候选兴趣点中各候选兴趣点与预设位置的距离，采用重新训练后的排序模型，对目标候选兴趣点进行第三排序。

可选地，训练模块，还用于根据线上日志和地理位置特征，对排序模型进行重新训练，其中，线上日志包括：多个检索结果对应的点击反馈记录；

第三确定模块804，还用于根据第一区域的信息、第二区域的信息、各候选兴趣点与预设位置的距离，以及各候选兴趣点的历史点击反馈记录，采用重新训练后的排序模型，对目标候选兴趣点进行第三排序。

可选地，排序模型包括：第一排序模型和第二排序模型；三确定模块，还用于采用第一排序模型，对目标候选兴趣点进行粗排，得到粗排结果；采用第二排序模型，对粗排结果进行精排，精排的结果为第三排序的结果；其中，第二排序模型和第一排序模型包括不同的排序特征。

可选地，装置还包括：

获取模块，用于获取输入的检索关键字以及预设位置。

可选地，预设位置为输入检索关键字时定位得到的位置；或者，预设位置为输入的位置选择操作所对应的位置。

上述装置可用于执行上述方法实施例提供的方法，具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。该装置可以集成于终端或服务器等设备，本申请中不作限制。

图9示出了本申请实施例提供的另一种电子设备的结构示意图，如图9所示，该电子设备包括：处理器901和存储器902，其中：存储器902用于存储程序，处理器901调用存储器902存储的程序，以执行上述方法实施例。具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。

该装置可以集成于服务终端或服务器等设备，本申请中不作限制。

可选地，本发明还提供一种程序产品，例如计算机可读存储介质，包括程序，该程序在被处理器执行时用于执行上述图3至图7所示的方法实施例。

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，可以参考方法实施例中的对应过程，本申请中不再赘述。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

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，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请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)执行本申请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、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种兴趣点检索方法，其特征在于，所述方法包括：

从预设位置所在的第一区域内满足检索关键字的多个第一兴趣点中，确定所述第一区域对应的多个第一候选兴趣点；

从所述预设位置所在的第二区域内满足所述检索关键字的多个第二兴趣点中，确定所述第二区域对应的多个第二候选兴趣点，其中，所述第二区域与所述第一区域的大小不同；

将所述多个第一候选兴趣点和所述多个第二候选兴趣点进行合并，得到目标候选兴趣点；

从所述目标候选兴趣点中，确定目标兴趣点作为检索结果并进行展示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从预设位置所在的第一区域内满足检索关键字的多个第一兴趣点中，确定所述第一区域对应的多个第一候选兴趣点，包括：

根据预设的兴趣点热度因素，对所述多个第一兴趣点进行第一排序；

从所述第一排序的结果中，筛选第一预设数量的兴趣点作为所述多个第一候选兴趣点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述预设位置所在的第二区域内满足所述检索关键字的多个第二兴趣点中，确定所述第二区域对应的多个第二候选兴趣点，包括：

根据预设的兴趣点热度因素，对所述多个第二兴趣点进行第二排序；

从所述第二排序的结果中，筛选第二预设数量的兴趣点作为所述多个第二候选兴趣点。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述目标候选兴趣点中，确定目标兴趣点作为检索结果并进行展示，包括：

采用预设的排序模型，对所述目标候选兴趣点进行第三排序；

从所述第三排序的结果中，确定目标兴趣点作为检索结果并进行展示。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用预设的排序模型，对所述目标候选兴趣点进行第三排序之前，所述方法还包括：

根据地理位置特征，对所述排序模型进行重新训练，其中，所述地理位置特征包括：所述第一区域的信息、所述第二区域的信息，以及兴趣点与所述预设位置的距离特征；

所述采用预设的排序模型，对所述目标候选兴趣点进行第三排序，包括：

根据所述第一区域的信息、所述第二区域的信息，以及所述目标候选兴趣点中各候选兴趣点与所述预设位置的距离，采用重新训练后的所述排序模型，对所述目标候选兴趣点进行第三排序。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据地理位置特征，对所述排序模型进行重新训练，包括：

根据线上日志和所述地理位置特征，对所述排序模型进行重新训练，其中，所述线上日志包括：多个检索结果对应的点击反馈记录；

所述根据所述第一区域的信息、所述第二区域的信息，以及所述目标候选兴趣点中各候选兴趣点与所述预设位置的距离，采用重新训练后的所述排序模型，对所述目标候选兴趣点进行第三排序，包括：

根据所述第一区域的信息、所述第二区域的信息、所述各候选兴趣点与所述预设位置的距离，以及所述各候选兴趣点的历史点击反馈记录，采用重新训练后的所述排序模型，对所述目标候选兴趣点进行第三排序。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述排序模型包括：第一排序模型和第二排序模型；所述采用预设的排序模型，对所述目标候选兴趣点进行第三排序，包括：

采用所述第一排序模型，对所述目标候选兴趣点进行粗排，得到粗排结果；

采用所述第二排序模型，对所述粗排结果进行精排，所述精排的结果为所述第三排序的结果；其中，所述第二排序模型和所述第一排序模型包括不同的排序特征。

8.一种兴趣点检索装置，其特征在于，所述装置包括：

第一确定模块，用于从预设位置所在的第一区域内满足检索关键字的多个第一兴趣点中，确定所述第一区域对应的多个第一候选兴趣点；

第二确定模块，用于从所述预设位置所在的第二区域内满足所述检索关键字的多个第二兴趣点中，确定所述第二区域对应的多个第二候选兴趣点，其中，所述第二区域与所述第一区域的大小不同；

合并模块，用于将所述多个第一候选兴趣点和所述多个第二候选兴趣点进行合并，得到目标候选兴趣点；

第三确定模块，用于从所述目标候选兴趣点中，确定目标兴趣点作为检索结果并进行展示。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行时执行如权利要求1-7任一所述的兴趣点检索方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-7任一所述的兴趣点检索方法的步骤。

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