CN111694919A - 生成信息的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了生成信息的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,涉及计算机技术领域、智能搜索技术领域、地图服务技术领域、自然语言处理技术领域和深度学习技术领域。具体实现方案为:获取用户录入的地图查询信息,将该地图查询信息输入预先训练的匹配网络,得到该匹配网络输出的与该地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息,其中,该目标POI拼接信息为将目标POI的文本信息与该目标POI的邻居信息图结构层进行拼接得到,基于该目标POI拼接信息,生成向用户推送的信息。该方案提供了一种生成信息的方法,为目标POI添加更多的信息,使得推送给用户的信息更加丰富、更具有针对性。
Description
技术领域
本申请实施例涉及计算机技术领域,尤其涉及智能搜索技术领域、地图服务技术领域、自然语言处理技术领域和深度学习技术领域。
背景技术
目前,为方便根据用户录入的地图查询信息将地图中的信息推送给用户,经常用带有文本信息的POI的对地图上进行标记,根据用户录入的地图查询信息匹配合适的POI,然后基于该POI确定查询结果、推送给用户。
现有技术中,将用户录入的地图查询信息与POI中记载的文本信息进行语义相似度比较,根据比较结果选取合适的POI作为与用户录入的地图查询信息匹配的目标POI,根据该目标POI中记载的内容向用户推送信息。
发明内容
本申请提供了一种用于生成信息的方法、装置、电子设备以及存储介质。
第一方面,本申请的实施例提供了一种生成信息的方法,包括:获取用户录入的地图查询信息,将该地图查询信息输入预先训练的匹配网络,得到该匹配网络输出的与该地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息,其中,该目标POI拼接信息为将目标POI的文本信息与该目标POI的邻居信息图结构层进行拼接得到,基于该目标POI拼接信息,生成向用户推送的信息。
第二方面,本申请的实施例提供了一种生成信息的装置,包括:查询信息获取单元,被配置成获取用户录入的地图查询信息,查询信息匹配单元,被配置成将该地图查询信息输入预先训练的匹配网络,得到该匹配网络输出的与该地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息;其中,该目标POI拼接信息为将目标POI的文本信息与该目标POI的邻居信息图结构层进行拼接得到,推送信息生成单元,被配置成基于该目标POI拼接信息,生成向用户推送的信息。
第三方面,本申请的实施例提供了一种电子设备,包括:至少一个处理器;以及与该至少一个处理器通信连接的存储器;其中,该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令,该指令被该至少一个处理器执行,以使该至少一个处理器能够执行如第一方面中任一实现方式描述的生成信息的方法。
第四方面,本申请的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,包括:该计算机指令用于使该计算机执行如第一方面中任一实现方式描述的生成信息的方法。
本申请为目标POI增加了以邻居信息图结构的方式表示的拼接信息,以实现在生成向用户推送的信息时,生成的推送的信息的内容更为丰富、更具有针对性。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本申请的范围。本申请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本申请可以应用于其中的示例性系统架构;
图2是根据本申请的生成信息的方法的一个实施例的流程图;
图3是根据本申请的生成信息的方法的一个实施例的一个语义匹配网络的匹配流程示意图;
图4a是本申请的生成信息的方法的一种获取POI的邻居点的文本信息的方法的实施例的流程图;
图4b是本申请的生成信息的方法的又一种获取POI的邻居点的文本信息的方法的实施例的流程图;
图4c是根据本申请的生成信息的方法的第三种获取POI的邻居点的文本信息的方法的实施例的流程图;
图5是根据本申请的生成信息的装置的一个实施例的结构示意图;
图6是适于用来实现本申请实施例的生成信息的方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明,其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本申请的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出了可以应用本申请的生成信息的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质的实施例的示例性系统架构100。
如图1所示,系统架构100可以包括终端设备101、102、103,网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互,以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用,例如导航应用、推荐类应用、搜索类应用等。
终端设备101、102、103可以是硬件,也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时,可以是具有显示屏的各种电子设备,包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时,可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来实现生成信息的业务),也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
服务器105可以是提供各种服务的服务器,例如通过网络104向在本申请中表现接收用户获取想要的信息的终端设备101、102、103发出的地图查询信息,将该查询信息输入预先训练的匹配网络,得到与该地图查询信息相匹配的目标POI的拼接信息,基于该目标POI拼接信息,生成向用户推送的信息。
需要说明的是,本申请后续各实施例所提供的生成信息的方法一般由服务器105执行,相应地,生成信息的装置一般设置于服务器105中。
需要指出的是,用户录入的地图查询信息、POI以及POI的拼接信息均可以存储在服务器105的本地,也可以根据实际应用场景下所有可能存储的特殊需求,将这些数据分散存储在终端设备101、102、103中,存储终端设备101、102、103的可以为原件,也可以为备份,此处不做具体限定。当终端设备101、102、103为运行在服务器105上的虚拟机时,示例性系统架构100也可以不包括终端设备101、102、103和网络104。
还需要指出的是,终端设备101、102、103中也可以安装有生成信息的应用,终端设备101、102、103也可以完成获取用户录入的地图查询信息,将该查询信息输入至预先训练的匹配网络,得到该匹配网络输出的与该地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息,基于该目标POI拼接信息生成向用户推送的信息。此时,生成信息的方法也可以由终端设备101、102、103执行,相应地,生成信息的装置也可以设置于终端设备101、102、103中。此时,示例性系统架构100也可以不包括服务器105和网络104。
需要说明的是,服务器105可以是硬件,也可以是软件。当服务器105为硬件时,可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群,也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时,可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供推送信息服务),也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
应该理解,图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
继续参考图2,其示出了根据本申请的生成信息的方法的一个实施例流程200。该生成信息的方法,包括以下步骤:
步骤201,获取用户录入的地图查询信息。
在本实施例中,推送信息的执行主体(例如图1所示的服务器105)可以从本地或非本地的人机交互设备(例如图1所示的终端设备101、102、103)获取用户录入的地图查询信息。
其中,上述地图查询信息可以是用户录入的完整文本信息也可以是对用户录入的完整文本信息进行特征提取后得到的特征文本信息,只要其中含有的内容满足预先训练的匹配网络的要求,该预先训练的匹配网络可以对获取到的内容进行处理,以匹配到相对应的目标POI即可。
在一些实施例中,用户录入的地图查询信息可以先存储在用户终端设备中。在此场景下,上述执行主体可以再从用户终端设备中获取用户录入的地图查询信息。
步骤202,将该地图查询信息输入预先训练的匹配网络,得到该匹配网络输出的与该地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息,其中,该目标POI拼接信息为将目标POI的文本信息与该目标POI的邻居信息图结构层进行拼接得到。
在本实施例中,上述推送信息的执行主体可以使用预先训练的匹配网络对上述步骤201中获取的用户录入的地图查询信息进行处理,得到与该地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息,该目标POI拼接信息为将目标POI的文本信息与该目标POI的邻居信息图结构层进行拼接得到的,最终得到与用户录入的地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息并输出给用户,完成信息推送工作。
其中,预先训练的匹配网络为可以实现将用户录入的地图查询信息与目标POI进行文意匹配的网络,例如LSTM网络、DSSM网络、BM25网络,通过对上述网络进行预先训练得到训练后的匹配网络,该匹配网络可以根据用户录入的地图查询信息的文本信息与POI的文本信息中的文字、语义进行匹配,得到匹配相似度数值,在匹配相似度数值满足预定的阈值条件时,确定目标POI及目标POI拼接信息,将该目标POI拼接信息推送给用户。
可选地,预先训练的匹配网络,还可以对用户录入的地图查询信息中的文本信息进行解析并提取特征词,以解析用户的查询目的,便于后续有针对性的更好的为用户推送消息。例如文本信息中包括“万达广场”和“附近”,预先训练的匹配网络可以根据文本信息的内容匹配到在地图中表示“万达广场”的POI作为目标POI,并可以提取“附近”作为特征词,进行解析以得到用户的查询目的为与“万达广场”在地理位置有相互关联的内容,以便后续基于地理位置确定该目标POI的拼接信息。
可选地,预先训练的匹配网络包括:DSSM语义匹配网络。该语义匹配网络的流程300如图3所示,采用DSSM语义匹配网络获取用户录入的查询信息以及POI中的文本信息作为文本层,并可将POI的文本信息与POI邻居信息图结构层进行拼接,DSSM语义匹配网络可以对文本层中的文本信息特征进行提取、建模后得到表示层信息,根据表示层信息完成匹配,以对POI的文本信息进行扩充的方式,实现丰富推送信息中内容的目的。
目标POI拼接信息为将目标POI的文本信息与该目标POI的邻居信息图结构层进行拼接得到,邻居信息图结构层是通过现有的图神经网络将目标POI的邻居点的文本信息作为节点汇聚得到的。目标POI的邻居点的文本信息通常是与该目标POI相关,一般情况下的确定方式包括但不限于:将与目标POI存在特定关系的其他POI确定为该目标的POI的邻居点,将其他POI中对应的文本信息确定为该POI的邻居点的文本信息;将历史查询信息中曾经指向该目标POI的查询信息的文本信息确定为该目标POI的邻居点的文本信息。将确定后的目标POI的邻居点的文本信息作为节点,通过现有的图神经网络进行汇聚,最终得到该目标POI的邻居信息图结构层。
应当理解的是,根据确定目标POI邻居点的文本信息的方式不同,可以得到不同的该目标POI的邻居信息图结构层,以实现对推送消息进行多方面、有针对性的扩充。同样,因确定目标POI邻居信息的方式不同,所需要的目标POI的邻居信息图结构层数量较多,可以对目标POI的邻居信息图结构层进行预获取或者对生成目标POI的邻居信息的图结构层所需的信息进行预获取,以提高整个流程的效率,例如,可以预先为每个POI构建对应的邻居信息图结构层,以便于直接使用;也可以根据确定目标POI的邻居点的文本信息的方式不同,预先构建不同的图结构,图结构中存储有目标POI的邻居点的文本信息的集合,以便于快速得到目标POI的邻居点的文本信息的集合。
示例性的,可以根据特定的确定目标POI的邻居点的文本信息的方式预先构建多个图结构,根据该确定的图结构获取相对应的目标POI的邻居点的文本信息,并形成目标POI的邻居点的文本信息的集合,以便于后续快速生成对应的图结构层。
例如,若检索目的为确定目标POI所在地理位置区域,便可以根据POI的地理位置信息构建地理区域图结构,该图结构中根据POI的文本信息中的经纬度信息选取多个与该目标POI距离相近的POI,获取将多个距离相近的POI的文本信息集合(即该目标POI的邻居信息集合)作为节点,利用图卷积网络得到一个地理区域图结构层,以便于用户可以快速的根据该地理区域图结构层中的其他POI所处的地理区域来判断该目标POI信息所处的地理区域。这种生成目标POI的邻居信息图结构层的方式,可以根据检索目的来快速构建邻居信息图结构层,以提高推送信息的效率。
步骤203,基于目标POI拼接信息,生成向用户推送的信息。
在本实施例中,上述执行主体可以直接将目标POI拼接信息作为向用户推送的信息,也可以在目标POI拼接信息的基础上,根据预设的规则或应用场景,对目标POI拼接信息进行分析和进一步的处理,生成向用户推送的信息。
本申请实施例提供的生成信息的方法,在获取用户录入的地图查询信息后,利用预先训练的匹配网络对该用户录入的地图查询信息进行处理,得到该匹配网络输出的与该地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息,其中目标拼接信息为将目标POI的文本信息与该目标POI的邻居信息图结构层拼接得到,之后基于目标POI拼接信息,生成向用户推送的信息,基于该目标POI拼接信息,生成向用户推送的信息。通过本申请实施例提供的生成信息的方法,可以为目标POI添加更多信息,使得生成的向用户推送的信息更加丰富、更具有针对性。
在另一些实施例中,用户历史录入的地图查询信息以及对应的目标POI拼接信息、向用户推送的信息可以直接收集并集中存放在缓存中。在此场景下,上述推送信息的执行主体可以从缓存中快速得到目标POI拼接信息或向用户推送的信息。
进一步的,为了实现上述实施例中采用预先构建的不同的图结构的以快速得到目标POI的邻居点的文本信息的目的,该预先构建的不同图结构可以包括以下至少一项:POI的语义图结构、POI的地理位置图结构、POI的序列图结构。
具体的,根据POI与历史用户录入的查询信息的对应关系构建POI的语义图结构,即将历史用户录入的查询信息的文本信息作为节点得到图结构层,将包括有历史用户录入的查询信息的文本信息的目标POI拼接信息推送给用户,以便快速的根据该目标POI拼接信息为用户提供与该目标POI相关的历史用户录入的查询信息。
根据POI的地理位置构建POI的地理位置图结构,即将根据POI之间的地理位置关系,选取与目标POI的地理位置关系满足预定条件的POI,将选取出的POI的文本信息作为节点得到图结构层,将包括地理位置满足预定条件的POI的文本信息的目标POI拼接信息推送给用户,以便快速的根据该目标POI拼接信息为用户提供与该目标POI地理位置关系满足预定条件的POI。
根据一定时间内POI的点击关系序列构建POI的序列图结构,选取与目标POI的点击序列关系上满足预选条件的POI,将选取的POI的文本信息作为节点得到图结构层,将包括点击序列关系上满足预选条件的POI的文本信息的目标POI拼接信息推送给用户,以便快速的根据该目标POI拼接信息为用户提供与该目标POI点击序列关系上满足预选条件的POI。
在本实施例的一些可选的实现方式中,如图4a所示,一种获取POI的邻居点的文本信息的方法410包括以下步骤:
步骤411,根据历史查询信息与该目标POI匹配次数对该历史查询信息进行排列,从排列的结果中选取预设数量的历史查询信息。
具体的,获取历史信息中,曾经与该目标POI匹配过的用户录入的查询信息,根据匹配次数对这些用户录入的查询信息进行排序,从排列的结果中选取预设数量的历史查询信息。通常,可以根据匹配次数由多及少降序排序,从匹配次数从多到少选取预设数量的用户录入的查询信息作为历史查询信息。
步骤412,将该预设数量的历史查询信息的文本信息,分别作为该目标POI的第一邻居点的文本信息。
具体的,将步骤411中选出的历史查询信息中的文本信息作为该目标POI的第一邻居点文本信息,即分别将选出的历史信息中所的文本信息作为节点,用以生成对应的图结构层,以便快速的根据该目标POI拼接信息为用户提供与该目标POI相关的历史用户录入的查询信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中,如图4b所示,又一种获取POI的邻居点的文本信息的方法420包括以下步骤:
步骤421,根据与该目标POI的地理位置关系由近及远,从与该目标POI地理位置相邻的POI中,选取预设数量的POI作为与该目标POI相邻的POI。
具体的,首先确定目标POI的地理位置,根据距离该目标POI地理位置由近及远的顺序,分别将其他POI进行排列,选取预设数量的POI作为该目标POI的相邻POI。
步骤422,将与该目标POI相邻的POI的文本信息,分别作为该目标POI的第二邻居点文本信息。
具体的,将步骤421中选取出的POI中的文本信息作为目标POI的第二邻居点文本信息,用以生成对应的图结构层,以便快速的根据该目标POI拼接信息为用户提供与该目标POI地理位置关系满足预定条件的POI。
在本实施例的一些可选的实现方式中,如图4c所示,第三种获取POI的邻居点的文本信息的方法430包括以下步骤:
步骤431,根据预设时间内地图中的POI被点击的顺序确定POI序列图。
具体的,将预设时间内,根据POI被用户点击的顺序得到POI序列图,为方便理解,示例性的如地图中含有3个POI,分别为A、B、C,用户在预设时间内的POI点击顺序为A、C、B、A、C,那么该预设时间内POI的序列关系为A之后点击了C,C之后点击了B,B之后点击了A,A之后点击了C,根据该点击顺序得到A、B、C三个POI的POI序列图,其中,可以理解的是C按顺序与A相邻两次,B按顺序与C相邻一次,A按顺序与B相邻一次。
步骤432,根据在该POI序列图中与该目标POI被点击的顺序相邻的次数由多及少,从点击顺序与该目标POI相邻的POI中,选取预设数量的POI作为该目标POI的序列POI。
具体的,根据步骤431中得到的POI序列图,根据该目标POI被点击的顺序相邻的次数由多及少,从点击顺序与该目标POI相邻的POI中,选取预设数量的POI作为该目标POI的序列POI。
步骤433,将该序列POI的文本信息,分别作为该目标POI的第三邻居点文本信息。
具体的,将步骤432中选取的序列POI中的文本信息,作为目标POI的第三邻居点文本信息,用以生成对应的图结构层,以便快速的根据该目标POI拼接信息为用户提供与该目标POI点击序列关系上满足预选条件的POI。
在本实施例的一些可选的实现方式中,若该预先构建的不同图结构包括POI的语义图结构,该生成信息的方法还包括:解析该与该地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息,得到所述目标POI的潜在别名表示。
具体的,若预先构建的不同图结构中包括POI的语义图结构,则在解析过程中可以将用户录入的地图查询信息与POI的语义图结构中含有的历史查询信息的文本信息进行匹配,确定在历史信息中与该用户录入的地图查询信息匹配的信息,该在历史信息中与该用户录入的地图查询信息匹配的信息便是目标POI的潜在别名,例如历史信息中对于标注该地名的文本信息为高级路333号,用户录入的地图查询信息为美术大厦,在匹配完成后,发掘美术大厦为高级路333号的潜在别名表示,以便于用户获取更多的信息。
应当理解的是,因历史信息可能为已知的目标POI的别名表示,同样可以在确定历史信息中与该用户录入的地图查询信息相互匹配的信息后,将用户录入的地图查询信息扩展为目标POI的潜在别名表示。
在本实施例的一些可选的实现方式中,若该预先构建的不同图结构包括POI的地理位置图结构,该生成信息的方法还包括:解析与该地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息,得到该目标POI所在的地理位置区域。
具体的,POI的地图位置图结构中含有与目标POI地理位置相邻的其他POI的文本信息,可以通过其他POI中包含的文本信息即目标POI拼接信息与用户录入的地图查询信息进行匹配,在匹配完成后可根据匹配到的文本信息确定目标POI所处的位置范围,以得到目标POI所处的位置区域,例如与用户录入的地图查询信息得到相匹配的目标POI拼接信息为某商业广场,那么可以确定目标POI所在的地理区域为某商业广场或者某商业广场附近,可以认为目标POI所在的位置是一个商业区域,或者与用户录入的地图查询信息得到相匹配的目标POI拼接信息为某旅游景点,则可以认为目标POI所在的位置是一个旅游景区区域,以便于用户可以获取更多的信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中,若该预先构建的不同图结构包括POI的序列图结构,该生成信息的方法还包括:解析与该地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息,得到该目标POI与该POI序列图中POI的潜在关联信息。
具体的,若该预先构建的不同图结构包括POI的序列图结构,解析与该地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息,得到该目标POI与该POI序列图中POI的潜在关联信息。例如,目标POI中记载的文字信息为某景区,根据用户录入的地图查询信息进行匹配该目标POI拼接信息,得到的结果为某饭店,可以确定在用户搜索过程中,根据该用户录入的地图查询信息,经常在查询该景区后查询该饭店或者在查询该饭店后查询该景区,因此可以认为该饭店与该景区之间存在关联,即该饭店可能位于该景区内或者与该景区相邻,以便于用户挖掘POI之间的潜在关联信息,便于用户获取更多的信息。
为加深理解,本申请还结合一个具体应用场景,给出了一种具体的实现方案,以实际应用场景中用户录入的地图查询信息为“八达岭长城附近的饭店为例”,通过本应用场景解释如何为用户推送用户所需求的信息,具体如下:
执行主体B可以在该应用场景中获取用户A录入的地图查询信息“八达岭长城附近的饭店”;
执行主体B将该用户A录入的地图查询信息输入执行主体B中存储的预先训练的DSSM匹配网络中,首先执行主体B可以通过DSSM网络从该地图查询信息的文本信息中获取到文本信息“八达岭长城”;
执行主体B根据文本信息“八达岭长城”对地图中的POI的文本信息进行匹配,得到包含的文本信息与“八达岭长城”文意相似的POI,将该POI作为目标POI;
在确定目标POI之后,执行主体B可以从预先训练的DSSM匹配网络中根据用户录入的文本信息中的“附近”以及“饭店”判断出用户希望获取到的信息与是“八达岭长城”地理位置相邻近的“饭店”的信息,即通过“附近”判断出需以地理位置作为特定的关联关系得到目标POI拼接信息;
执行主体B从预先构建的POI地理位置图结构中获取该目标POI的相邻的POI的文本信息,作为目标POI的第二邻居点的文本信息得到该目标POI的图结构层;
执行主体B获取该目标POI的图结构层中得到文本信息中涉及“饭店”相关的文本信息推送给用户A。
同样的,DSSM匹配网络可以根据用户录入的文本信息中的“八达岭长城”以及“饭店”判断出用户有很大的可能性是离开“八达岭长城”后到达“饭店”,判断出在POI的点击顺序中点击目标POI(即“八达岭长城”对应的POI)后点击了文本信息中包含“饭店”内容的其他POI;
即执行主体B可以从预先构建的POI的序列图结构中获取该目标POI的序列POI的文本信息,作为目标POI的第三邻居点的文本信息得到该目标POI的另一个图结构层;
执行主体B获取该目标POI的另一个图结构层中得到文本信息中涉及“饭店”相关的文本信息推送给用户A,并且此方式可基于语意或者行动上有较大可能进行关联的行为进行扩展,例如在获取“饭店”后可以获取“八达岭长城”周边的景区。
此外,同样的地点因各种原因可能有着各种不一样的名称表示,为了用户可以更好的了解该地名的其他名称、扩展检索的可能性,执行主体B可以从预先构建的POI语义图结构中获取与该目标POI匹配次数较高的历史查询信息的文本信息,作为目标POI的第一邻居点的文本信息得到该目标POI的第三个图结构层,例如从匹配次数较高的历史查询信息的文本信息中得到的文本信息为“万里长城附近的饭店”,从中确定“万里长城”为“八达岭长城”的潜在别名表示,以便根据“万里长城”获取查询结果,生成向用户A推送的信息,同时也可以告知用户A“八达岭长城”的潜在别名表示可以为“万里长城”,可以基于“万里长城”编辑地图查询信息。
通过上述具体应用场景所示的生成信息的流程可以清晰的看出,执行主体B根据用户A录入的“八达岭长城附近的饭店”查询信息,使用预先训练的DSSM匹配网络对该查询信息处理后,根据提取的文本信息不同,可以利用预先构建的不同图结构快速的获取了目标POI拼接信息,并基于该目标POI拼接信息,生成向用户A推送的信息,该向用户A推送的信息中根据用户A的查询目的为标记“八达岭长城”的POI的信息内容进行了有针对性的扩充,方便用户A准确、高效的获取与所录入的地图查询信息的对应结果。
进一步参考图5,作为对上述各图所示方法的实现,本申请提供了一种生成信息的装置的一个实施例,该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应,该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图5所示,本实施例的生成信息的装置500可以包括:查询信息获取单元501,被配置成获取用户录入的地图查询信息;查询信息匹配单元502,被配置成将该地图查询信息输入预先训练的匹配网络,得到该匹配网络输出的与该地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息;其中,该目标POI拼接信息为将目标POI的文本信息与该目标POI的邻居信息图结构层进行拼接得到,推送信息生成单元503,被配置成基于所述目标POI拼接信息,生成向用户推送的信息。
在本实施例中,用于生成信息的装置500中:查询信息获取单元501、查询信息匹配单元502、推送信息生成单元503的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201-203的相关说明,在此不再赘述。
在本实施例的一些可选的实现方式中,生成信息的装置500还包括:邻居点信息获取单元504,被配置成从预先构建的不同图结构中,分别获取目标POI的邻居点的文本信息,得到目标POI的邻居点的文本信息的集合;以及
图结构层生成单元505,被配置成将该目标POI的邻居点的文本信息的集合中的邻居点的文本信息作为节点,采用图卷积网络对各个节点进行汇总,得到目标POI的邻居信息图结构层。
具体的,邻居点信息获取单元504和图结构生成单元505的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的相关说明,在此不再赘述。
在本实施例的一些可选的实现方式中,邻居点信息获取单元504中的预先构建的不同图结构包括以下至少一项:
POI的语义图结构、POI的地理位置图结构、POI的序列图结构。
在本实施例的一些可选的实现方式中,邻居点信息获取单元504中的预先构建的不同图结构中的POI的语义图结构基于以下单元确定:
查询信息选取子单元,被配置成根据历史查询信息与该目标POI匹配次数对该历史查询信息进行排列,从排列的结果中选取预设数量的历史查询信息;第一邻居点信息确定子单元,被配置成将该预设数量的历史查询信息的文本信息,分别作为该目标POI的第一邻居点的文本信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中,邻居点信息获取单元504中的预先构建的不同图结构中的POI的地理位置图结构基于以下单元确定:
相邻POI选取子单元,被配置成根据与该目标POI的地理位置关系由近及远,从与该目标POI地理位置相邻的POI中,选取预设数量的POI作为与该目标POI相邻的POI;第二邻居点信息确定子单元,被配置成将该与该目标POI相邻的POI的文本信息,分别作为该目标POI的第二邻居点的文本信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中,邻居点信息获取单元504中预先构建的不同图结构中的POI的序列图结构基于以下单元确定:
POI序列图确定子单元,被配置成根据预设时间内地图中的POI被点击的顺序确定POI序列图;根据在该POI序列图中与该目标POI被点击的顺序相邻的次数由多及少,从点击顺序与该目标POI相邻的POI中,选取预设数量的POI作为该目标POI的序列POI;第三邻居点信息确定子单元,被配置成将该序列POI的文本信息,分别作为该目标POI的第三邻居点文本信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中,若预先构建的不同图结构包括POI的语义图结构,该生成信息的装置500还包括:潜在别名解析单元,被配置成解析与地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息,得到目标POI的潜在别名表示。
在本实施例的一些可选的实现方式中,若所述预先构建的不同图结构包括POI的地理位置图结构,该生成信息的装置500还包括:地理位置解析单元,被配置成解析与地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息,得到该目标POI所在的地理位置区域。
在本实施例的一些可选的实现方式中,若所述预先构建的不同图结构包括POI的序列图结构,该生成信息的装置500还包括:潜在关联解析单元,被配置成解析与地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息,得到该目标POI与POI序列图中的POI的潜在关联信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中,其中,该预先训练的匹配网络包括:DSSM语义匹配网络。
本实施例作为对应于上述方法实施例的装置实施例存在,相同内容参考对于上述方法实施例的说明,对此不再赘述。通过本申请实施例提供的生成信息的装置,可以为目标POI添加更多信息,使得推送给用户的信息更加丰富、更具有针对性。
根据本申请的实施例,本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
如图6所示,是根据本申请实施例的POI匹配的方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图6所示,该电子设备包括:一个或多个处理器601、存储器602,以及用于连接各部件的接口,包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接,并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理,包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如,耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中,若需要,可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样,可以连接多个电子设备,各个设备提供部分必要的操作(例如,作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图6中以一个处理器601为例。
存储器602即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中,该存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令,以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的POI匹配方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令,该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的POI匹配方法。
存储器602作为一种非瞬时计算机可读存储介质,可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块,如本申请实施例中的生成信息的方法对应的程序指令/模块(例如,附图5所示的查询信息获取单元501、查询信息匹配单元502、邻居点信息获取单元503和图结构层生成单元504)。处理器601通过运行存储在存储器602中的非瞬时软件程序、指令以及模块,从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理,即实现上述方法实施例中的生成信息的方法。
存储器602可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储根据推送信息的电子设备的使用所创建的数据等。此外,存储器602可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非瞬时存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中,存储器602可选包括相对于处理器601远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至推送信息的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
生成信息的方法的电子设备还可以包括:输入装置603和输出装置604。处理器601、存储器602、输入装置603和输出装置604可以通过总线或者其他方式连接,图6中以通过总线连接为例。
输入装置603可接收输入的数字或字符信息,以及产生与POI匹配的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入,例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置604可以包括显示设备、辅助照明装置(例如,LED)和触觉反馈装置(例如,振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于,液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中,显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令,并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的,术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如,磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD)),包括,接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的系统和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
根据本申请实施例的技术方案,在生成向用户推送的信息时,生成的推送的信息的内容更为丰富、更具有针对性。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本申请保护范围之内。
Claims (22)
1.一种生成信息的方法,包括:
获取用户录入的地图查询信息;
将所述地图查询信息输入预先训练的匹配网络,得到所述匹配网络输出的与所述地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息;其中,所述目标POI拼接信息为将目标POI的文本信息与所述目标POI的邻居信息图结构层进行拼接得到;
基于所述目标POI拼接信息,生成向用户推送的信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述目标POI的邻居信息图结构层经由以下步骤获取:
从预先构建的不同图结构中,分别获取目标POI的邻居点的文本信息,得到目标POI的邻居点的文本信息的集合;
将所述目标POI的邻居点的文本信息的集合中的邻居点的文本信息作为节点,采用图卷积网络对各个节点进行汇总,得到目标POI的邻居信息图结构层。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述预先构建的不同图结构包括以下至少一项:
POI的语义图结构、POI的地理位置图结构、POI的序列图结构。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述POI的语义图结构基于以下步骤确定:
根据历史查询信息与所述目标POI匹配次数对所述历史查询信息进行排列,从排列的结果中选取预设数量的历史查询信息;
将所述预设数量的历史查询信息的文本信息,分别作为所述目标POI的第一邻居点的文本信息。
5.根据权利要求3所述的方法,其中,所述POI的地理位置图结构基于以下步骤确定:
根据与所述目标POI的地理位置关系由近及远,从与所述目标POI地理位置相邻的POI中,选取预设数量的POI作为与所述目标POI相邻的POI;
将所述与所述目标POI相邻的POI的文本信息,分别作为所述目标POI的第二邻居点的文本信息。
6.根据权利要求3所述的方法,其中,所述POI的序列图结构基于以下步骤确定:
根据预设时间内地图中的POI被点击的顺序确定POI序列图;
根据在所述POI序列图中与所述目标POI被点击的顺序相邻的次数由多及少,从点击顺序与所述目标POI相邻的POI中,选取预设数量的POI作为所述目标POI的序列POI;
将所述序列POI的文本信息,分别作为所述目标POI的第三邻居点的文本信息。
7.根据权利要求3或4中任一项所述的方法,若所述预先构建的不同图结构包括POI的语义图结构,所述方法还包括:解析所述与所述地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息,得到所述目标POI的潜在别名表示。
8.根据权利要求3或5中任一项所述的方法,若所述预先构建的不同图结构包括POI的地理位置图结构,所述方法还包括:解析所述与所述地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息,得到所述目标POI所在的地理位置区域。
9.根据权利要求3或6中任一项所述的方法,若所述预先构建的不同图结构包括POI的序列图结构,所述方法还包括:解析所述与所述地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息,得到所述目标POI与所述POI序列图中POI的潜在关联信息。
10.根据权利要求1所述的方法,其中,所述预先训练的匹配网络包括:DSSM语义匹配网络。
11.一种生成信息的装置,包括:
查询信息获取单元,被配置成获取用户录入的地图查询信息;
查询信息匹配单元,被配置成将所述地图查询信息输入预先训练的匹配网络,得到所述匹配网络输出的与所述地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息;其中,所述目标POI拼接信息为将目标POI的文本信息与所述目标POI的邻居信息图结构层进行拼接得到;
推送信息生成单元,被配置成基于所述目标POI拼接信息,生成向用户推送的信息。
12.根据权利要求11所述的装置,还包括:
邻居点信息获取单元,被配置成从预先构建的不同图结构中,分别获取目标POI的邻居点的文本信息,得到目标POI的邻居点的文本信息的集合;以及
图结构层生成单元,将所述目标POI的邻居点的文本信息的集合中的邻居点的文本信息作为节点,采用图卷积网络对各个节点进行汇总,得到目标POI的邻居信息图结构层。
13.据权利要求12所述的装置,其中,所述邻居点信息获取单元中的所述预先构建的不同图结构包括以下至少一项:
POI的语义图结构、POI的地理位置图结构、POI的序列图结构。
14.根据权利要求13所述的装置,其中,所述POI的语义图结构基于以下单元确定:
查询信息选取子单元,被配置成根据历史查询信息与所述目标POI匹配次数对所述历史查询信息进行排列,从排列的结果中选取预设数量的历史查询信息;
第一邻居点信息确定子单元,被配置成将所述预设数量的历史查询信息的文本信息,分别作为所述目标POI的第一邻居点的文本信息。
15.根据权利要求13所述的装置,其中,所述POI的地理位置图结构基于以下单元确定:
相邻POI选取子单元,被配置成根据与所述目标POI的地理位置关系由近及远,从与所述目标POI地理位置相邻的POI中,选取预设数量的POI作为与所述目标POI相邻的POI;
第二邻居点信息确定子单元,被配置成将所述与所述目标POI相邻的POI的文本信息,分别作为所述目标POI的第二邻居点的文本信息。
16.根据权利要求13所述的装置,其中,所述POI的序列图结构基于以下单元确定:
POI序列图确定子单元,被配置成根据预设时间内地图中的POI被点击的顺序确定POI序列图;
序列POI选取子单元,被配置成根据在所述POI序列图中与所述目标POI被点击的顺序相邻的次数由多及少,从点击顺序与所述目标POI相邻的POI中,选取预设数量的POI作为所述目标POI的序列POI;
第三邻居点信息确定子单元,被配置成将所述序列POI的文本信息,分别作为所述目标POI的第三邻居点的文本信息。
17.根据权利要求13或14中任一项所述的装置,若所述预先构建的不同图结构包括POI的语义图结构,所述装置还包括:
潜在别名解析单元,被配置成解析所述与所述地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息,得到所述目标POI的潜在别名表示。
18.根据权利要求13或15中任一项所述的装置,若所述预先构建的不同图结构包括POI的地理位置图结构,所述装置还包括:
地理位置解析单元,被配置成解析所述与所述地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息,得到所述目标POI所在的地理位置区域。
19.根据权利要求13或16中任一项所述的装置,若所述预先构建的不同图结构包括POI的序列图结构,所述装置还包括:
潜在关联解析单元,被配置成解析所述与所述地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息,得到所述目标POI与所述POI序列图中的POI的潜在关联信息。
20.根据权利要求11所述的装置,其中,所述预先训练的匹配网络包括:DSSM语义匹配网络。
21.一种电子设备,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1-10中任一项所述的方法。
22.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,包括:所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-10中任一项所述的方法。
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---|---|
CN (1) | CN111694919B (zh) |
Citations (30)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100306211A1 (en) * | 2009-05-26 | 2010-12-02 | Nokia Corporation | Method and apparatus for automatic geo-location search learning |
WO2012172160A1 (en) * | 2011-06-16 | 2012-12-20 | Nokia Corporation | Method and apparatus for resolving geo-identity |
CN103366005A (zh) * | 2013-07-19 | 2013-10-23 | 武汉睿数信息技术有限公司 | 一种基于地理位置语义的搜索方法 |
CN104035948A (zh) * | 2013-09-29 | 2014-09-10 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 地理位置显示方法及装置 |
WO2015016443A1 (en) * | 2013-08-01 | 2015-02-05 | Xii Lab | Landmark based point-of-interest information offering system, and method thereof |
CN104537061A (zh) * | 2014-12-26 | 2015-04-22 | 北京奇虎科技有限公司 | 在电子地图上自定义poi名称以及查询poi的方法和装置 |
US20150116360A1 (en) * | 2012-07-17 | 2015-04-30 | Google Inc. | Generating A Viewpoint On a Digital Map For a Point of Interest |
US20150339717A1 (en) * | 2012-08-28 | 2015-11-26 | Google Inc. | Identifying content items associated with a mapping interface |
CN105447188A (zh) * | 2015-12-17 | 2016-03-30 | 江苏大学 | 一种基于知识学习对等社交网络文档检索方法 |
US20170067748A1 (en) * | 2015-09-08 | 2017-03-09 | Quixey, Inc. | Location-Based Search Refinements |
CN107360121A (zh) * | 2016-05-10 | 2017-11-17 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 用户位置信息保护方法和装置 |
CN107577737A (zh) * | 2017-08-25 | 2018-01-12 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于推送信息的方法和装置 |
CN107908627A (zh) * | 2017-04-26 | 2018-04-13 | 国家计算机网络与信息安全管理中心 | 一种多语言的地图poi 搜索系统 |
CN109074370A (zh) * | 2016-04-12 | 2018-12-21 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 确定兴趣点的系统和方法 |
CN109582880A (zh) * | 2018-12-04 | 2019-04-05 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 兴趣点信息处理方法、装置、终端及存储介质 |
CN109740376A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-05-10 | 哈尔滨工业大学(深圳) | 基于近邻查询的位置隐私保护方法、系统、设备及介质 |
CN110008300A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-07-12 | 北京百度网讯科技有限公司 | Poi别名的确定方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110162593A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-08-23 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种搜索结果处理、相似度模型训练方法及装置 |
JP2019160320A (ja) * | 2018-03-12 | 2019-09-19 | ネイバー コーポレーションNAVER Corporation | 位置基盤情報探索方法およびシステム |
CN110472163A (zh) * | 2019-08-22 | 2019-11-19 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 地图搜索结果的展现确定方法、装置、电子设备和介质 |
CN110674419A (zh) * | 2019-01-25 | 2020-01-10 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 地理信息检索方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
CN110705267A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-01-17 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 语义解析方法、装置及存储介质 |
US20200041301A1 (en) * | 2018-08-01 | 2020-02-06 | Uber Technologies, Inc. | Point of interest based pickup coordination system |
CN110837607A (zh) * | 2019-11-14 | 2020-02-25 | 腾讯云计算(北京)有限责任公司 | 兴趣点匹配方法、装置、计算机设备以及存储介质 |
CN110929162A (zh) * | 2019-12-04 | 2020-03-27 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 基于兴趣点的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN111026937A (zh) * | 2019-11-13 | 2020-04-17 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 提取poi名称的方法、装置、设备和计算机存储介质 |
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 |
CN111222058A (zh) * | 2020-01-06 | 2020-06-02 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 查询自动补全的方法、装置、设备和计算机存储介质 |
CN111241427A (zh) * | 2020-01-06 | 2020-06-05 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 查询自动补全的方法、装置、设备和计算机存储介质 |
CN111241844A (zh) * | 2018-11-29 | 2020-06-05 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 一种信息推荐方法及装置 |
-
2020
- 2020-06-12 CN CN202010532903.XA patent/CN111694919B/zh active Active
Patent Citations (30)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100306211A1 (en) * | 2009-05-26 | 2010-12-02 | Nokia Corporation | Method and apparatus for automatic geo-location search learning |
WO2012172160A1 (en) * | 2011-06-16 | 2012-12-20 | Nokia Corporation | Method and apparatus for resolving geo-identity |
US20150116360A1 (en) * | 2012-07-17 | 2015-04-30 | Google Inc. | Generating A Viewpoint On a Digital Map For a Point of Interest |
US20150339717A1 (en) * | 2012-08-28 | 2015-11-26 | Google Inc. | Identifying content items associated with a mapping interface |
CN103366005A (zh) * | 2013-07-19 | 2013-10-23 | 武汉睿数信息技术有限公司 | 一种基于地理位置语义的搜索方法 |
WO2015016443A1 (en) * | 2013-08-01 | 2015-02-05 | Xii Lab | Landmark based point-of-interest information offering system, and method thereof |
CN104035948A (zh) * | 2013-09-29 | 2014-09-10 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 地理位置显示方法及装置 |
CN104537061A (zh) * | 2014-12-26 | 2015-04-22 | 北京奇虎科技有限公司 | 在电子地图上自定义poi名称以及查询poi的方法和装置 |
US20170067748A1 (en) * | 2015-09-08 | 2017-03-09 | Quixey, Inc. | Location-Based Search Refinements |
CN105447188A (zh) * | 2015-12-17 | 2016-03-30 | 江苏大学 | 一种基于知识学习对等社交网络文档检索方法 |
CN109074370A (zh) * | 2016-04-12 | 2018-12-21 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 确定兴趣点的系统和方法 |
CN107360121A (zh) * | 2016-05-10 | 2017-11-17 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 用户位置信息保护方法和装置 |
CN107908627A (zh) * | 2017-04-26 | 2018-04-13 | 国家计算机网络与信息安全管理中心 | 一种多语言的地图poi 搜索系统 |
CN107577737A (zh) * | 2017-08-25 | 2018-01-12 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于推送信息的方法和装置 |
JP2019160320A (ja) * | 2018-03-12 | 2019-09-19 | ネイバー コーポレーションNAVER Corporation | 位置基盤情報探索方法およびシステム |
US20200041301A1 (en) * | 2018-08-01 | 2020-02-06 | Uber Technologies, Inc. | Point of interest based pickup coordination system |
CN111241844A (zh) * | 2018-11-29 | 2020-06-05 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 一种信息推荐方法及装置 |
CN110162593A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-08-23 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种搜索结果处理、相似度模型训练方法及装置 |
CN109582880A (zh) * | 2018-12-04 | 2019-04-05 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 兴趣点信息处理方法、装置、终端及存储介质 |
CN109740376A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-05-10 | 哈尔滨工业大学(深圳) | 基于近邻查询的位置隐私保护方法、系统、设备及介质 |
CN110674419A (zh) * | 2019-01-25 | 2020-01-10 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 地理信息检索方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
CN110008300A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-07-12 | 北京百度网讯科技有限公司 | Poi别名的确定方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110472163A (zh) * | 2019-08-22 | 2019-11-19 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 地图搜索结果的展现确定方法、装置、电子设备和介质 |
CN110705267A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-01-17 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 语义解析方法、装置及存储介质 |
CN111026937A (zh) * | 2019-11-13 | 2020-04-17 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 提取poi名称的方法、装置、设备和计算机存储介质 |
CN110837607A (zh) * | 2019-11-14 | 2020-02-25 | 腾讯云计算(北京)有限责任公司 | 兴趣点匹配方法、装置、计算机设备以及存储介质 |
CN110929162A (zh) * | 2019-12-04 | 2020-03-27 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 基于兴趣点的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质 |
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 |
CN111222058A (zh) * | 2020-01-06 | 2020-06-02 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 查询自动补全的方法、装置、设备和计算机存储介质 |
CN111241427A (zh) * | 2020-01-06 | 2020-06-05 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 查询自动补全的方法、装置、设备和计算机存储介质 |
Non-Patent Citations (8)
Title |
---|
F.TAIA ALAOUI等: "Points of interest detection for map-aided PDR in combined outdoor-indoor spaces", 《2017 INTERNATIONAL CONFERENCE ON INDOOR POSITIONING AND INDOOR NAVIGATION(IPIN)》 * |
唐诚: "基于电商数据的用户兴趣挖掘与POI个性化推荐研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》, no. 03 * |
曾李阳,齐华等: "基于天地图的POI数据采集系统设计与实现", 《测绘与空间地理信息》, no. 03 * |
李维皓;丁晟;孟佳洁;李晖;: "基于位置服务中时空关联的隐私保护方案", 通信学报, no. 05 * |
王逍翔;杜庆治;赵继东;龙华;邵玉斌;: "基于词信息量加权的地理POI数据融合新方法研究", no. 03 * |
董明华;: "基于百度地图的周边检索方案研究" * |
董明华;: "基于百度地图的周边检索方案研究", 《电脑知识与技术》, no. 27 * |
韩军;范举;周立柱;: "一种语义增强的空间关键词搜索方法", no. 09 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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