CN111950650A - 识别兴趣点类目的方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了识别兴趣点类目的方法、装置、电子设备及可读存储介质，属于计算机技术领域。方法包括：对于目标对象中待确定类目的目标兴趣点，获取目标兴趣点在多个参考对象中的多个参考类目，根据多个参考类目确定目标兴趣点在目标对象中的多个备选类目。确定多个备选类目中各种类型的备选类目所包括的备选类目的数量。基于各种类型的备选类目所包括的备选类目的数量，将参考数量种类型的备选类目确定为目标兴趣点在目标对象中的目标类目。本申请所提供的方法不仅确定目标类目的效率较高，而且所确定的目标类目较为准确。该方法既适用于首次识别目标POI的目标类目，也适用于对已识别过类目的目标POI进行类目校准，适用性较强。

Description

识别兴趣点类目的方法、装置、电子设备及可读存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种识别兴趣点类目的方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

近年来，POI(Point of Interest，兴趣点)的数量逐渐增多。如何识别POI所属的类目，是管理及推荐各个POI的关键。其中，类目是指根据POI的固有属性对POI所进行的归类。以POI为餐厅为例，则POI所属的类目可能包括中餐类、西餐类等等。

相关技术中，人工按照SOP(Standard Operating Procedure，标准作业程序)以及POI的名称、评论特征信息识别POI类目。

然而，人工识别POI类目的方式不仅工作量大、效率低，而且容易受到人类主观意识的影响。因此，识别出的POI类目可能存在偏差，从而导致识别的准确率较低。

发明内容

本申请实施例提供了一种识别兴趣点类目的方法、装置、电子设备及可读存储介质，以解决相关技术所识别的POI类目可能存在偏差、识别的准确率较低的问题。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种识别兴趣点类目的方法，所述方法包括：

对于目标对象中待确定类目的目标兴趣点，获取所述目标兴趣点在多个参考对象中的多个参考类目，所述多个参考对象与所述多个参考类目一一对应；

根据所述多个参考类目确定所述目标兴趣点在所述目标对象中的多个备选类目，所述多个备选类目包括至少一种类型的备选类目，所述多个参考类目与所述多个备选类目一一对应；

确定所述多个备选类目中各种类型的备选类目所包括的备选类目的数量；

基于所述各种类型的备选类目所包括的备选类目的数量，将参考数量种类型的备选类目确定为所述目标兴趣点在所述目标对象中的目标类目。

在示例性实施例中，所述基于所述各种类型的备选类目所包括的备选类目的数量，将参考数量种类型的备选类目确定为所述目标兴趣点在所述目标对象中的目标类目，包括：

确定所述多个参考对象中各个参考对象的权重；

对于任一个备选类目，将用于确定所述任一个备选类目的参考类目对应的参考对象的权重作为所述任一个备选类目的权重；

对于任一种类型的备选类目，根据所述任一种类型的备选类目所包括的备选类目的数量以及各个备选类目的权重进行加权求和，得到所述任一种类型的备选类目的加权求和值；

将加权求和值最大的一种类型的备选类目作为所述目标兴趣点在所述目标对象中的目标类目。

在示例性实施例中，所述基于所述各种类型的备选类目所包括的备选类目的数量，将参考数量种类型的备选类目确定为所述目标兴趣点在所述目标对象中的目标类目，包括：

将所包括的备选类目的数量最多的一种类型的备选类目作为所述目标兴趣点在所述目标对象中的目标类目。

在示例性实施例中，所述获取所述目标兴趣点在多个参考对象中的多个参考类目之前，所述方法还包括：获取多个参考类目与备选类目之间的对应关系，存储所述多个对应关系；

所述根据所述多个参考类目确定所述目标兴趣点在所述目标对象中的多个备选类目，包括：获取已存储的多个对应关系；对于任一个参考类目，按照所述多个对应关系确定所述任一个参考类目对应的备选类目。

在示例性实施例中，所述获取多个参考类目与备选类目之间的对应关系，包括：对于任一个参考类目，从所述目标对象中确定与所述任一个参考类目同级的第一类目；

将所述第一类目中与所述任一个参考类目的相似度最高的第一类目作为所述任一个参考类目对应的备选类目，得到任一个参考类目与备选类目之间的对应关系。

在示例性实施例中，所述将所述第一类目中与所述任一个参考类目的相似度最高的第一类目作为所述任一个参考类目对应的备选类目，得到所述任一个参考类目与备选类目之间的对应关系，包括：

响应于与所述任一个参考类目的相似度最高的第一类目中还包括下级的第二类目，将所述第二类目作为所述任一个参考类目对应的备选类目，得到任一个参考类目与备选类目之间的对应关系。

在示例性实施例中，所述方法还包括：对于任一个参考类目，响应于所述目标对象中不存在与所述任一个参考类目同级的第一类目，从所述目标对象中确定与所述任一个参考类目的上级类目同级的第三类目；

将所述第三类目中与所述任一个参考类目的相似度最高的第三类目作为所述任一个参考类目对应的备选类目，得到任一个参考类目与备选类目之间的对应关系。

一方面，提供了一种识别兴趣点类目的装置，所述装置包括：

获取模块，用于对于目标对象中待确定类目的目标兴趣点，获取所述目标兴趣点在多个参考对象中的多个参考类目，所述多个参考对象与所述多个参考类目一一对应；

第一确定模块，用于根据所述多个参考类目确定所述目标兴趣点在所述目标对象中的多个备选类目，所述多个备选类目包括至少一种类型的备选类目，所述多个参考类目与所述多个备选类目一一对应；

第二确定模块，用于确定所述多个备选类目中各种类型的备选类目所包括的备选类目的数量；

第三确定模块，用于基于所述各种类型的备选类目所包括的备选类目的数量，将参考数量种类型的备选类目确定为所述目标兴趣点在所述目标对象中的目标类目。

在示例性实施例中，所述第三确定模块，用于确定所述多个参考对象中各个参考对象的权重；对于任一个备选类目，将用于确定所述任一个备选类目的参考类目对应的参考对象的权重作为所述任一个备选类目的权重；对于任一种类型的备选类目，根据所述任一种类型的备选类目所包括的备选类目的数量以及各个备选类目的权重进行加权求和，得到所述任一种类型的备选类目的加权求和值；将加权求和值最大的一种类型的备选类目作为所述目标兴趣点在所述目标对象中的目标类目。

在示例性实施例中，所述第三确定模块，用于将所包括的备选类目的数量最多的一种类型的备选类目作为所述目标兴趣点在所述目标对象中的目标类目。

在示例性实施例中，所述装置还包括：存储模块，用于获取多个参考类目与备选类目之间的对应关系，存储所述多个对应关系；

所述第一确定模块，用于获取已存储的多个对应关系；对于任一个参考类目，按照所述多个对应关系确定所述任一个参考类目对应的备选类目。

在示例性实施例中，所述存储模块，用于对于任一个参考类目，从所述目标对象中确定与所述任一个参考类目同级的第一类目；将所述第一类目中与所述任一个参考类目的相似度最高的第一类目作为所述任一个参考类目对应的备选类目，得到任一个参考类目与备选类目之间的对应关系。

在示例性实施例中，所述存储模块，用于响应于与所述任一个参考类目的相似度最高的第一类目中还包括下级的第二类目，将所述第二类目作为所述任一个参考类目对应的备选类目，得到任一个参考类目与备选类目之间的对应关系。

在示例性实施例中，所述存储模块，还用于对于任一个参考类目，响应于所述目标对象中不存在与所述任一个参考类目同级的第一类目，从所述目标对象中确定与所述任一个参考类目的上级类目同级的第三类目；将所述第三类目中与所述任一个参考类目的相似度最高的第三类目作为所述任一个参考类目对应的备选类目，得到任一个参考类目与备选类目之间的对应关系。

一方面，提供了一种类型的电子设备，所述电子设备包括存储器及处理器；所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行，以实现本申请的任一种类型的示例性实施例所提供的识别兴趣点类目的方法。

一方面，提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现本申请的任一种示例性实施例所提供的识别兴趣点类目的方法。

另一方面，提供了一种计算机程序或计算机程序产品，所述计算机程序或计算机程序产品包括：计算机指令，所述计算机指令被计算机执行时，使得所述计算机实现本申请的任一种示例性实施例所提供的识别兴趣点类目的方法。

本申请实施例所提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

以目标POI在参考对象中的参考类目为依据，确定出目标POI在目标对象中的备选类目。之后，再基于各种备选类目所包括的备选类目的数量确定出目标POI的目标类目。通过本实施例所提供的方法，不仅识别出目标类目的效率较高，而且所识别的目标类目较为准确。该方法既适用于首次识别目标POI的目标类目，也适用于对已识别过类目的目标POI进行类目校准，适用性较强。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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是本申请实施例提供的实施环境示意图；

图2是本申请实施例提供的识别兴趣点类目的方法的流程图；

图3是本申请实施例提供的识别兴趣点类目的方法的流程示意图；

图4是本申请实施例提供的获取对应关系的示意图；

图5是本申请实施例提供的获取对应关系的示意图；

图6是本申请实施例提供的获取对应关系的示意图；

图7是本申请实施例提供的获取对应关系的示意图；

图8是本申请实施例提供的识别兴趣点类目的装置的结构示意图；

图9是本申请实施例提供的电子设备的结构图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。

本申请实施例提供了一种识别兴趣点类目的方法，该方法可应用于如图1所示的实施环境中。图1中，包括至少一个电子设备11和服务器12，电子设备11可与服务器12进行通信连接，以从服务器12上下载目标兴趣点在多个参考对象中的参考类目。

其中，电子设备11可以是任何一种可与用户通过键盘、触摸板、触摸屏、遥控器、语音交互或手写设备等一种或多种方式进行人机交互的电子产品，例如PC(PersonalComputer，个人计算机)、手机、智能手机、PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助手)、可穿戴设备、掌上电脑PPC(Pocket PC)、平板电脑、智能车机、智能电视、智能音箱等。

服务器12可以是一台服务器，也可以是由多台服务器组成的服务器集群，或者是一个云计算服务中心。

本领域技术人员应能理解上述电子设备11和服务器12仅为举例，其他现有的或今后可能出现的电子设备或服务器如可适用于本申请，也应包含在本申请保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。

基于上述图1所示的实施环境，参见图2，本申请实施例提供了一种识别兴趣点类目的方法，该方法可应用于图1所示的服务器或电子设备中。如图2所示，该方法包括如下的过程201-204。

201，对于目标对象中待确定类目的目标POI，获取目标POI在多个参考对象中的多个参考类目，多个参考对象与多个参考类目一一对应。

其中，目标对象以及参考对象均为能够用于提供目标POI所属类目的对象，示例性地，目标对象以及参考对象均为APP(Application，应用程序)。目标对象与参考对象之间的区别在于：目标POI在参考对象中的类目是已确定好的，而目标POI在目标对象中的类目是还未确定的，或者是已确定但需要重新进行校准的。在本实施例中，正是以参考对象中已确定好的目标POI的类目为依据，来确定目标POI在目标对象中的类目。

参见图3，由于目标POI在参考对象中的类目是已确定好的，因而对于任一个参考对象，均能够获取目标POI在该任一个参考对象中的一个参考类目。示例性地，考虑到用于作为依据的参考类目的准确性，本实施例可在获取参考类目之前针对参考对象进行筛选，或者在获取参考类目之后针对参考类目进行筛选。对于前一种情况，本实施例可通过获取各个对象的相关信息来确定对象质量，将质量满足条件的对象确定为能够用于提供参考类目的参考对象。其中，各个对象的相关信息包括但不限于对象能够提供的类目总数量、对象已提供类目的POI总数量以及对象的用户评分等等。对于后一种情况，本实施例可在获取到多个参考类目之后，在多个参考类目之间进行对比。响应于多个参考类目中的任一个参考类目与其他参考类目的差异较大，则从多个参考类目中删除该任一个参考类目，以保证参考类目的准确性。

202，根据多个参考类目确定目标POI在目标对象中的多个备选类目，多个备选类目包括至少一种类型的备选类目，多个参考类目与多个备选类目一一对应。

如图3所示，对于目标POI在任一个参考对象中的一个参考类目，本实施例均根据该参考类目确定一个备选类目。在本实施例中，需要根据参考类目确定备选类目的原因在于：不同对象中类目总数量、划分类目的粒度以及类目名称均可能有所不同。因此，需要将目标POI在参考对象中的参考类目转换为目标对象中本身能够提供的备选类目。

需要说明的是，在进行类目划分时，类目之间往往存在上下级关系。其中，位于上级的类目包含一个或多个位于下级的类目。例如，位于上级的类目“餐饮类”能够包含“中餐”、“西餐”及“泰国菜”等多个位于下级的类目，而“中餐”也能够作为位于上级的类目继续包含“粥类”、“烧烤类”及“地方菜系”等多个位于更下级的类目。示例性地，上述划分类目的粒度是指：划分得到的类目的总级数。

在示例性实施例中，获取目标POI在多个参考对象中的多个参考类目之前，方法还包括：获取多个参考类目与备选类目之间的对应关系，存储多个对应关系。相应地，根据多个参考类目确定目标POI在目标对象中的多个备选类目，包括：获取已存储的多个对应关系。对于任一个参考类目，按照多个对应关系确定任一个参考类目对应的备选类目。

在该实施例中，通过提前获取并存储多个参考类目与备选类目之间的对应关系，能够在需要根据参考类目确定备选类目时直接读取已存储的对应关系，从而根据读取到的对应关系确定出备选类目，提高了确定备选类目的效率。当然，除了该方式以外，也可以在获取到参考类目之后再生成该对应关系，本实施例不对获取参考类目与备选类目之间的对应关系的时机加以限定。

在示例性实施例中，获取多个参考类目与备选类目之间的对应关系包括但不限于四种情况。接下来，对所包括的四种情况分别进行说明。

情况一：对于任一个参考类目，从目标对象中确定与任一个参考类目同级的第一类目。将第一类目中与任一个参考类目的相似度最高的第一类目作为任一个参考类目对应的备选类目，得到任一个参考类目与备选类目之间的对应关系。

在情况一中，若目标对象中存在与任一个参考类目同级的一个第一类目，则可直接将该第一类目作为与任一个参考类目对应的备选类目。若目标对象中存在与任一个参考类目同级的多个第一类目，则从多个第一类目中选择与任一个参考类目最为相似的一个第一类目作为与参考类目对应的备选类目。能够理解的是，在根据情况一所获取的对应关系中，参考类目以及备选类目是位于同级且类目名称可能存在不同的两个类目。

参见图4，以目标POI在参考对象中的参考类目为“中式餐厅”为例，则目标对象中与“中式餐厅”同级的第一类目包括“中餐”以及“西餐”。之后，便可从“中餐”及“西餐”中选择与该“中式餐厅”较为相似的“中餐”，将“中餐”作为与参考类目“中式餐厅”对应的备选类目。

情况二：响应于与任一个参考类目的相似度最高的第一类目中还包括下级的第二类目，将至少一个第二类目作为任一个参考类目对应的备选类目，得到任一个参考类目与备选类目之间的对应关系。

由于与该任一个参考类目的相似度最高的第一类目中还包括下级的第二类目，因而说明目标对象划分类目的粒度相比于参考对象更为细腻，因而可将至少一个第二类目作为与该任一个参考类目对应的备选类目。示例性地，在选择第二类目时，本实施例可将与该目标POI最为匹配的一个第二类目作为与该任一个参考类目对应的备选类目。可见，在情况二中，参考类目位于备选类目的上级，备选类目是比参考类目更为准确的类目。示例性地，除了将至少一个第二类目作为备选类目以外，本实施例也可以将与该任一个参考类目的相似度最高的第一类目以及至少一个第二类目共同作为与该任一个参考类目对应的备选类目。

例如，参见图5，仍以目标POI在参考对象中的参考类目为“中式餐厅”为例，则目标对象中与“中式餐厅”相似度最高的第一类目为“中餐”。由图5可知，“中餐”还包括第二类目“汤粥类”及“烧烤类”，因而可将“汤粥类”以及“烧烤类”中的至少一个作为与“中式餐厅”对应的备选类目。例如，目标POI为粥店，则可将与粥店较为匹配的“汤粥类”作为备选类目，当然，也可将“中餐”以及“汤粥类”共同作为与“中式餐厅”对应的备选类目。

情况三：对于任一个参考类目，响应于目标对象中不存在与任一个参考类目同级的第一类目，从目标对象中确定与任一个参考类目的上级类目同级的第三类目。将第三类目中与任一个参考类目的相似度最高的第三类目作为任一个参考类目对应的备选类目，得到任一个参考类目与备选类目之间的对应关系。

在情况三中，由于目标对象中不存在与该任一个参考类目同级的第一类目，则说明目标对象划分类目的粒度相比于参考对象较为粗糙，因而需要将与该任一个参考类目的上级类目统计的第三类目作为备选类目。需要说明的是，此种情况下获取的对应关系中，参考类目位于备选类目的下级。虽然备选类目不如参考类目准确，但至少可保证在目标对象中能够确定出与参考类目对应的备选类目，从而避免了确定不出备选类目的现象发生。

例如，仍以目标POI在参考对象中的参考类目为“中式餐厅”为例，根据图6可知目标对象中不存在与“中式餐厅”同级的第一类目。因此，首先在参考对象中确定参考类目的上级类目为“餐饮类”，再从目标对象中确定与“餐饮类”同级的第三类目为“饮食类”，从而将“饮食类”确定为与“中式餐厅”对应的备选类目。

情况四：对于任一个参考类目，响应于目标对象中存在与该任一个参考类目同级的第一类目，但第一类目与该任一个参考类目之间的相似度低于阈值，则按照情况三确定与该任一个参考类目对应的备选类目。

在上述情况一中，只要目标对象中存在于该任一个参考类目同级的第一类目，则从第一类目中选择得到与该任一个参考类目对应的备选类目。但是，在各个第一类目与该任一个参考类目之间的相似度均低于阈值的情况下，按照情况一中提供的方案，则可能会导致确定出的备选类目不够准确。以目标POI为粥店为例，参见图7，目标POI在参考对象中的参考类目为“中式餐厅”，而目标对象中与“中式餐厅”同级的第一类目仅包括“西餐”。若将“西餐”确定为与“中式餐厅”对应的备选类目，则相当于将粥店划分至“西餐”这一备选类目中，因而确定出的备选类目不够准确。因此，可改为按照情况三中提供的方案，将“饮食类”确定为目标POI的备选类目，从而保证所确定出的备选类目的准确性。

无论按照何种情况确定与参考类目对应的备选类目，在确定得到备选类目之后，便可进一步确定多个备选类目中各种类型的备选类目所包括的备选类目数量，详见步骤203。

203，确定多个备选类目中各种类型的备选类目所包括的备选类目的数量。

在确定出的多个备选类目中，往往会存在相同的备选类目，相同的备选类目即可作为一种类型的备选类目。例如，参见图3，确定出的五个备选类目中共包括两种类型的备选类目，即类目A与类目B。其中，类目A所包括的备选类目的数量为三个，而类目B所包括的备选类目的数量为两个。

204，基于各种类型的备选类目所包括的备选类目的数量，将参考数量种类型的备选类目确定为目标POI在目标对象中的目标类目。

在本实施例中，不对该参考数量加以限定。示例性地，参考数量的数值可以为一，也可以为大于一的其他正整数。在示例性实施例中，基于各种类型的备选类目所包括的备选类目的数量，将参考数量种类型的备选类目确定为目标POI在目标对象中的目标类目，包括：将所包括的备选类目的数量最多的一种类型的备选类目作为目标POI在目标对象中的目标类目。例如，参见图3，由于类目A所包括的备选类目的数量为三个，类目B所包括的备选类目的数量为两个，因而类目A是包含的备选类目的数量最多的一种类型的备选类目。因此，可将类目A作为目标POI在目标对象中的目标类目。

或者，在示例性实施例中，基于各种类型的备选类目所包括的备选类目的数量，将参考数量种类型的备选类目确定为目标POI在目标对象中的目标类目，包括如下的过程2041-2043。

2041，确定多个参考对象中各个参考对象的权重。对于任一个备选类目，将用于确定任一个备选类目的参考类目对应的参考对象的权重作为任一个备选类目的权重。

其中，任一个参考对象的权重可根据该参考对象的对象质量来确定。对象质量越好，则该任一个参考对象的权重越高。相应地，对象质量越差，则该任一个参考对象的权重越低。示例性地，影响对象质量的因素包括但不限于201中说明的对象能够提供的类目总数量、对象已提供类目的POI总数量、对象的用户评分，以及202中说明的划分类目的粒度等等。

由于参考对象与参考类目一一对应，参考类目又与备选类目一一对应，因而参考对象、参考类目以及备选类目之间均相互对应。因此，对于任一个备选类目，均可将该任一个备选类目对应的参考类目所对应的参考对象的权重作为该任一个备选类目的权重。例如，参见图3，参考对象1的权重为2，则根据参考对象1提供的参考类目所确定出的备选类目A的权重也为2。又例如，参考对象2的权重为0.5，则根据参考对象1提供的参考类目所确定出的备选类目B的权重也为0.5。

能够理解的是，将用于确定任一个备选类目的参考类目对应的参考对象的权重作为任一个备选类目的权重的原因在于：参考对象的权重越高，则说明该参考对象的对象质量越高，因而认为该参考对象提供的参考类目越准确。因此，根据该参考对象提供的参考类目确定出的备选类目也越准确，因此该备选类目的权重也越高。

2042，对于任一种类型的备选类目，根据任一种类型的备选类目所包括的备选类目的数量以及各个备选类目的权重进行加权求和，得到任一种类型的备选类目的加权求和值。

在考虑备选类目的权重的情况下，各个备选类目的权重相同或不同。对于任一种类型的备选类目所包括的任一个备选类目，计算该任一个备选类目被确定出的次数(也就是1次)及该任一个备选类目的权重的乘积，各个备选类目的乘积之和即为该任一种类型的备选类目的加权求和值。例如，参见图3，若三个备选类目A的权重分别为2、2、1，则备选类目A的加权求和值为：1×2+1×2+1×1＝5。

2043，将加权求和值最大的一种类型的备选类目作为目标POI在目标对象中的目标类目。

在确定出各种类型的备选类目的加权求和值之后，便可将加权求和值最大的一种类型的备选类目作为目标POI在目标对象中的目标类目。通过此种类型的方式识别出的目标类目较为准确。

综上所述，本实施例以目标POI在参考对象中的参考类目为依据，确定出目标POI在目标对象中的备选类目。之后，再基于各种类型的备选类目所包括的备选类目的数量确定出目标POI的目标类目。通过本实施例所提供的方法，不仅识别出目标类目的效率较高，而且所识别的目标类目较为准确。该方法既适用于首次识别目标POI的目标类目，也适用于对已识别过类目的目标POI进行类目校准，适用性较强。

本申请实施例提供了一种识别兴趣点类目的装置，参见图8，该装置包括：

获取模块801，用于对于目标对象中待确定类目的目标兴趣点，获取目标兴趣点在多个参考对象中的多个参考类目，多个参考对象与多个参考类目一一对应；

第一确定模块802，用于根据多个参考类目确定目标兴趣点在目标对象中的多个备选类目，多个备选类目包括至少一种类型的备选类目，多个参考类目与多个备选类目一一对应；

第二确定模块803，用于确定多个备选类目中各种类型的备选类目所包括的备选类目的数量；

第三确定模块804，用于基于各种类型的备选类目所包括的备选类目的数量，将参考数量种类型的备选类目确定为目标兴趣点在目标对象中的目标类目。

在示例性实施例中，第三确定模块804，用于确定多个参考对象中各个参考对象的权重；对于任一个备选类目，将用于确定任一个备选类目的参考类目对应的参考对象的权重作为任一个备选类目的权重；对于任一种类型的备选类目，根据任一种类型的备选类目所包括的备选类目的数量以及各个备选类目的权重进行加权求和，得到任一种类型的备选类目的加权求和值；将加权求和值最大的一种类型的备选类目作为目标兴趣点在目标对象中的目标类目。

在示例性实施例中，第三确定模块804，用于将所包括的备选类目的数量最多的一种类型的备选类目作为目标兴趣点在目标对象中的目标类目。

在示例性实施例中，装置还包括：存储模块，用于获取多个参考类目与备选类目之间的对应关系，存储多个对应关系；

第一确定模块802，用于获取已存储的多个对应关系；对于任一个参考类目，按照多个对应关系确定任一个参考类目对应的备选类目。

在示例性实施例中，存储模块，用于对于任一个参考类目，从目标对象中确定与任一个参考类目同级的第一类目；将第一类目中与任一个参考类目的相似度最高的第一类目作为任一个参考类目对应的备选类目，得到任一个参考类目与备选类目之间的对应关系。

在示例性实施例中，存储模块，用于响应于与任一个参考类目的相似度最高的第一类目中还包括下级的第二类目，将第二类目作为任一个参考类目对应的备选类目，得到任一个参考类目与备选类目之间的对应关系。

在示例性实施例中，存储模块，还用于对于任一个参考类目，响应于目标对象中不存在与任一个参考类目同级的第一类目，从目标对象中确定与任一个参考类目的上级类目同级的第三类目；将第三类目中与任一个参考类目的相似度最高的第三类目作为任一个参考类目对应的备选类目，得到任一个参考类目与备选类目之间的对应关系。

综上所述，本实施例以目标POI在参考对象中的参考类目为依据，确定出目标POI在目标对象中的备选类目。之后，再基于各种类型的备选类目所包括的备选类目的数量确定出目标POI的目标类目。通过本实施例所提供的方法，不仅识别出目标类目的效率较高，而且所识别的目标类目较为准确。该方法既适用于首次识别目标POI的目标类目，也适用于对已识别过类目的目标POI进行类目校准，适用性较强。

需要说明的是，上述实施例提供的装置在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的装置与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

参见图9，其示出了本申请实施例提供的一种电子设备900的结构示意图。该电子设备900可以是便携式移动电子设备，比如：智能手机、平板电脑、MP3播放器(MovingPicture Experts Group Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、笔记本电脑或台式电脑。电子设备900还可能被称为用户设备、便携式电子设备、膝上型电子设备、台式电子设备等其他名称。

通常，电子设备900包括有：处理器901和存储器902。

处理器901可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、9核心处理器等。处理器901可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)所组成的群组中的至少一种硬件形式来实现。处理器901也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(CentralProcessing Unit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器901可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏905所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器901还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

存储器902可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器902还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器902中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器901所执行以实现本申请中方法实施例提供的识别兴趣点类目的方法。

在一些实施例中，电子设备900还可选包括有：外围设备接口903和至少一个外围设备。处理器901、存储器902和外围设备接口903之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口903相连。具体地，外围设备包括：射频电路904、显示屏905、摄像头906、音频电路907、定位组件908和电源909所组成的群组中的至少一种。

外围设备接口903可被用于将I/O(Input/Output，输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器901和存储器902。在一些实施例中，处理器901、存储器902和外围设备接口903被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器901、存储器902和外围设备接口903中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。

射频电路904用于接收和发射RF(Radio Frequency，射频)信号，也称电磁信号。射频电路904通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路904将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路904包括：天线系统、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路904可以通过至少一种无线通信协议来与其它电子设备进行通信。该无线通信协议包括但不限于：城域网、各代移动通信网络(2G、3G、4G及5G)、无线局域网和/或Wi-Fi(Wireless Fidelity，无线保真)网络。在一些实施例中，射频电路904还可以包括NFC(Near Field Communication，近距离无线通信)有关的电路，本申请对此不加以限定。

显示屏905用于显示UI(User Interface，用户界面)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏905是触摸显示屏时，显示屏905还具有采集在显示屏905的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器901进行处理。此时，显示屏905还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏905可以为一个，设置电子设备900的前面板；在另一些实施例中，显示屏905可以为至少两个，分别设置在电子设备900的不同表面或呈折叠设计；在再一些实施例中，显示屏905可以是柔性显示屏，设置在电子设备900的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏905还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏905可以采用LCD(Liquid Crystal Display，液晶显示屏)、OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等材质制备。

摄像头组件906用于采集图像或视频。可选地，摄像头组件906包括前置摄像头和后置摄像头。通常，前置摄像头设置在电子设备的前面板，后置摄像头设置在电子设备的背面。在一些实施例中，后置摄像头为至少两个，分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种，以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及VR(Virtual Reality，虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些实施例中，摄像头组件906还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯，也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合，可以用于不同色温下的光线补偿。

音频电路907可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波，并将声波转换为电信号输入至处理器901进行处理，或者输入至射频电路904以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的，麦克风可以为多个，分别设置在电子设备900的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器901或射频电路904的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器，也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时，不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波，也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中，音频电路907还可以包括耳机插孔。

定位组件908用于定位电子设备900的当前地理位置，以实现导航或LBS(LocationBased Service，基于位置的服务)。定位组件908可以是基于美国的GPS(GlobalPositioning System，全球定位系统)、中国的北斗系统、俄罗斯的格雷纳斯系统或欧盟的伽利略系统的定位组件。

电源909用于为电子设备900中的各个组件进行供电。电源909可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源909包括可充电电池时，该可充电电池可以支持有线充电或无线充电。该可充电电池还可以用于支持快充技术。

在一些实施例中，电子设备900还包括有一个或多个传感器910。该一个或多个传感器910包括但不限于：加速度传感器911、陀螺仪传感器912、压力传感器913、指纹传感器914、光学传感器915以及接近传感器916。

加速度传感器910可以检测以电子设备900建立的坐标系的三个坐标轴上的加速度大小。比如，加速度传感器911可以用于检测重力加速度在三个坐标轴上的分量。处理器901可以根据加速度传感器911采集的重力加速度信号，控制显示屏905以横向视图或纵向视图进行用户界面的显示。加速度传感器911还可以用于游戏或者用户的运动数据的采集。

陀螺仪传感器912可以检测电子设备900的机体方向及转动角度，陀螺仪传感器912可以与加速度传感器911协同采集用户对电子设备900的3D动作。处理器901根据陀螺仪传感器912采集的数据，可以实现如下功能：动作感应(比如根据用户的倾斜操作来改变UI)、拍摄时的图像稳定、游戏控制以及惯性导航。

压力传感器913可以设置在电子设备900的侧边框和/或显示屏905的下层。当压力传感器913设置在电子设备900的侧边框时，可以检测用户对电子设备900的握持信号，由处理器901根据压力传感器913采集的握持信号进行左右手识别或快捷操作。当压力传感器913设置在显示屏905的下层时，由处理器901根据用户对显示屏905的压力操作，实现对UI界面上的可操作性控件进行控制。可操作性控件包括按钮控件、滚动条控件、图标控件、菜单控件所组成的群组中的至少一种。

指纹传感器914用于采集用户的指纹，由处理器901根据指纹传感器914采集到的指纹识别用户的身份，或者，由指纹传感器914根据采集到的指纹识别用户的身份。在识别出用户的身份为可信身份时，由处理器901授权该用户执行相关的敏感操作，该敏感操作包括解锁屏幕、查看加密信息、下载软件、支付及更改设置等。指纹传感器914可以被设置电子设备900的正面、背面或侧面。当电子设备900上设置有物理按键或厂商Logo时，指纹传感器914可以与物理按键或厂商Logo集成在一起。

光学传感器915用于采集环境光强度。在一个实施例中，处理器901可以根据光学传感器915采集的环境光强度，控制显示屏905的显示亮度。具体地，当环境光强度较高时，调高显示屏905的显示亮度；当环境光强度较低时，调低触示屏909的显示亮度。在另一个实施例中，处理器901还可以根据光学传感器915采集的环境光强度，动态调整摄像头组件906的拍摄参数。

接近传感器916，也称距离传感器，通常设置在电子设备900的前面板。接近传感器916用于采集用户与电子设备900的正面之间的距离。在一个实施例中，当接近传感器916检测到用户与电子设备900的正面之间的距离逐渐变小时，由处理器901控制显示屏905从亮屏状态切换为息屏状态；当接近传感器916检测到用户与电子设备900的正面之间的距离逐渐变大时，由处理器901控制显示屏905从息屏状态切换为亮屏状态。

本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构并不构成对电子设备900的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。

本申请实施例提供了一种电子设备，电子设备包括存储器及处理器；存储器中存储有至少一条指令，至少一条指令由处理器加载并执行，以实现本申请的任一种示例性实施例所提供的识别兴趣点类目的方法。

本申请实施例提供了一种可读存储介质，可读存储介质中存储有至少一条指令，指令由处理器加载并执行以实现本申请的任一种示例性实施例所提供的识别兴趣点类目的方法。

本申请实施例提供了一种计算机程序或计算机程序产品，计算机程序或计算机程序产品包括：计算机指令，计算机指令被计算机执行时，使得计算机实现本申请的任一种示例性实施例所提供的识别兴趣点类目的方法。

上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本申请的可选实施例，在此不再一一赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本申请的实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种识别兴趣点类目的方法，其特征在于，所述方法包括：

对于目标对象中待确定类目的目标兴趣点，获取所述目标兴趣点在多个参考对象中的多个参考类目，所述多个参考对象与所述多个参考类目一一对应；

根据所述多个参考类目确定所述目标兴趣点在所述目标对象中的多个备选类目，所述多个备选类目包括至少一种类型的备选类目，所述多个参考类目与所述多个备选类目一一对应；

确定所述多个备选类目中各种类型的备选类目所包括的备选类目的数量；

基于所述各种类型的备选类目所包括的备选类目的数量，将参考数量种类型的备选类目确定为所述目标兴趣点在所述目标对象中的目标类目。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述各种类型的备选类目所包括的备选类目的数量，将参考数量种类型的备选类目确定为所述目标兴趣点在所述目标对象中的目标类目，包括：

确定所述多个参考对象中各个参考对象的权重；

对于任一个备选类目，将用于确定所述任一个备选类目的参考类目对应的参考对象的权重作为所述任一个备选类目的权重；

对于任一种类型的备选类目，根据所述任一种类型的备选类目所包括的备选类目的数量以及各个备选类目的权重进行加权求和，得到所述任一种类型的备选类目的加权求和值；

将加权求和值最大的一种类型的备选类目作为所述目标兴趣点在所述目标对象中的目标类目。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述各种类型的备选类目所包括的备选类目的数量，将参考数量种类型的备选类目确定为所述目标兴趣点在所述目标对象中的目标类目，包括：

将所包括的备选类目的数量最多的一种类型的备选类目作为所述目标兴趣点在所述目标对象中的目标类目。

4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标兴趣点在多个参考对象中的多个参考类目之前，所述方法还包括：

获取多个参考类目与备选类目之间的对应关系，存储所述多个对应关系；

所述根据所述多个参考类目确定所述目标兴趣点在所述目标对象中的多个备选类目，包括：

获取已存储的多个对应关系；

对于任一个参考类目，按照所述多个对应关系确定所述任一个参考类目对应的备选类目。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取多个参考类目与备选类目之间的对应关系，包括：

对于任一个参考类目，从所述目标对象中确定与所述任一个参考类目同级的第一类目；

将所述第一类目中与所述任一个参考类目的相似度最高的第一类目作为所述任一个参考类目对应的备选类目，得到任一个参考类目与备选类目之间的对应关系。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述第一类目中与所述任一个参考类目的相似度最高的第一类目作为所述任一个参考类目对应的备选类目，得到所述任一个参考类目与备选类目之间的对应关系，包括：

响应于与所述任一个参考类目的相似度最高的第一类目中还包括下级的第二类目，将所述第二类目作为所述任一个参考类目对应的备选类目，得到任一个参考类目与备选类目之间的对应关系。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对于任一个参考类目，响应于所述目标对象中不存在与所述任一个参考类目同级的第一类目，从所述目标对象中确定与所述任一个参考类目的上级类目同级的第三类目；

将所述第三类目中与所述任一个参考类目的相似度最高的第三类目作为所述任一个参考类目对应的备选类目，得到任一个参考类目与备选类目之间的对应关系。

8.一种识别兴趣点类目的装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于对于目标对象中待确定类目的目标兴趣点，获取所述目标兴趣点在多个参考对象中的多个参考类目，所述多个参考对象与所述多个参考类目一一对应；

第一确定模块，用于根据所述多个参考类目确定所述目标兴趣点在所述目标对象中的多个备选类目，所述多个备选类目包括至少一种类型的备选类目，所述多个参考类目与所述多个备选类目一一对应；

第二确定模块，用于确定所述多个备选类目中各种类型的备选类目所包括的备选类目的数量；

第三确定模块，用于基于所述各种类型的备选类目所包括的备选类目的数量，将参考数量种类型的备选类目确定为所述目标兴趣点在所述目标对象中的目标类目。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器及处理器；所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行，以实现权利要求1-7任一所述的识别兴趣点类目的方法。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1-7任一所述的识别兴趣点类目的方法。

Images