CN112999648B - 互动场景中的地标确定方法、装置及电子设备 - Google Patents

互动场景中的地标确定方法、装置及电子设备 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种互动场景中的地标确定方法、装置、电子设备及存储介质；方法包括：确定互动场景覆盖的空间区域，并将所述空间区域划分为多个空间单元；获取所述空间单元内的N个兴趣点；其中，所述N为大于0的整数；确定M个兴趣点的多维兴趣数据，并根据所述M个兴趣点的多维兴趣数据，确定所述空间单元的多维兴趣数据；其中，所述M为大于0且小于所述N的整数；对所述空间单元的多维兴趣数据进行优化处理，将得到的优化结果对应的M个兴趣点均确定为场景地标，以使客户端基于所述场景地标参与所述互动场景。通过本发明，能够提升确定出的场景地标的合理性，同时提升客户端玩家通过场景地标参与互动场景的参与度和积极性。

Description

互动场景中的地标确定方法、装置及电子设备
技术领域
本发明涉及计算机技术，尤其涉及一种互动场景中的地标确定方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
基于位置服务(LBS，Location Based Service)游戏是一个新兴的游戏类型，涉及到真实地理信息元素的游戏都可纳入LBS游戏范畴。LBS游戏基于地理位置提供互动场景，客户端玩家可通过参与互动场景，进行社交互动或游玩游戏内容。
对于LBS游戏，需要为游戏指定一些重要的地点作为场景地标，以使客户端根据场景地标参与互动场景。但是，LBS游戏的诞生历史较短，在相关技术提供的方案中，通常是依靠传统的设施选址方式来确定场景地标，由于传统设施选址方式与LBS游戏的目标定义、目标人群及关注的空间形态等方面存在不一致，导致确定场景地标的效果差，不利于提升客户端玩家的参与度。
发明内容
本发明实施例提供一种互动场景中的地标确定方法、装置、电子设备及存储介质，能够提升确定场景地标的效果，提升客户端玩家基于场景地标参与互动场景的参与度。
本发明实施例的技术方案是这样实现的：
本发明实施例提供一种互动场景中的地标确定方法，包括：
确定互动场景覆盖的空间区域，并将所述空间区域划分为多个空间单元；
获取所述空间单元内的N个兴趣点；其中，所述N为大于0的整数；
确定M个兴趣点的多维兴趣数据，并根据所述M个兴趣点的多维兴趣数据，确定所述空间单元的多维兴趣数据；其中，所述M为大于0且小于所述N的整数；
对所述空间单元的多维兴趣数据进行优化处理，将得到的优化结果对应的M个兴趣点均确定为场景地标，以使
客户端基于所述场景地标参与所述互动场景。
本发明实施例提供一种互动场景中的地标确定装置，包括：
区域划分模块，用于确定互动场景覆盖的空间区域，并将所述空间区域划分为多个空间单元；
兴趣点获取模块，用于获取所述空间单元内的N个兴趣点；其中，所述N为大于0的整数；
数据确定模块，用于确定M个兴趣点的多维兴趣数据，并根据所述M个兴趣点的多维兴趣数据，确定所述空间单元的多维兴趣数据；其中，所述M为大于0且小于所述N的整数；
地标确定模块，用于对所述空间单元的多维兴趣数据进行优化处理，将得到的优化结果对应的M个兴趣点均确定为场景地标，以使
客户端基于所述场景地标参与所述互动场景。
本发明实施例提供一种电子设备，包括：
存储器，用于存储可执行指令；
处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现本发明实施例提供的互动场景中的地标确定方法。
本发明实施例提供一种存储介质，存储有可执行指令，用于引起处理器执行时，实现本发明实施例提供的互动场景中的地标确定方法。
本发明实施例具有以下有益效果：
本发明实施例将互动场景覆盖的空间区域划分为多个空间单元，在每个空间单元中，对空间单元的多维兴趣数据进行优化处理，将得到的优化结果对应的M个兴趣点均确定为场景地标，实现了在N个兴趣点中选取M个场景地标的目的，提升了确定出的场景地标的合理性，同时提升了客户端玩家基于场景地标参与互动场景的参与度。
附图说明
图1是本发明实施例提供的互动场景中的地标确定系统的一个可选的架构示意图；
图2是本发明实施例提供的服务器的一个可选的架构示意图；
图3是本发明实施例提供的互动场景中的地标确定装置的一个可选的架构示意图；
图4A是本发明实施例提供的互动场景中的地标确定方法的一个可选的流程示意图；
图4B是本发明实施例提供的互动场景中的地标确定方法的一个可选的流程示意图；
图4C是本发明实施例提供的互动场景中的地标确定方法的一个可选的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本发明的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解,“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。
在以下的描述中，所涉及的术语“第一\第二”仅仅是是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本发明实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本发明实施例的目的，不是旨在限制本发明。
对本发明实施例进行进一步详细说明之前，对本发明实施例中涉及的名词和术语进行说明，本发明实施例中涉及的名词和术语适用于如下的解释。
1)基于位置服务(LBS，Location Based Service)游戏：指涉及真实地理信息元素的游戏，目前LBS游戏的主要玩法包括基于地理位置的社交互动、基于区域的排名挑战、街区打榜及基于真实世界提供游戏场景等。
2)互动场景：指利用设备输出的区别于现实世界，且能够支持用户互动的虚拟场景或虚拟现实结合场景，通过裸眼或设备的辅助能够形成对互动场景的视觉感知，例如通过显示屏幕输出的二维影像，通过立体投影、虚拟现实和增强现实技术等立体显示技术来输出的三维影像；此外，还可以通过各种可能的硬件形成听觉感知、触觉感知、嗅觉感知和运动感知等各种模拟现实世界的感知。
3)兴趣点(POI，Point of Interest)：是地理信息系统中的一个术语，泛指一切可以抽象为点的地理对象，尤其是一些与人们生活密切相关的地理实体，如学校、银行、餐馆、加油站、医院及超市等。
4)地标(Landmark)：是城市空间认知中具有显著标识性的重要点，也可以理解为比较重要的，普通民众辨识度与认知度较高的地点。
5)场景地标：在互动场景中指定的地标。
6)帕累托(Pareto)最优解：在存在至少两个目标函数的情况下，不存在可以满足所有条件，且使所有目标函数达到最优的解。经多目标优化处理后，最终会生成最优非劣解，该最优非劣解即为帕累托最优解，其特点为：无法在改进任何目标函数的同时不削弱至少一个其他目标函数。
LBS游戏的诞生历史较短，在确定场景地标时，通常依靠传统的设施选址方式。但是，传统的选址问题主要关注在现实物理空间中的公共设施(如学校及医院等)及商业设施的选址，并不适用于LBS游戏的场景地标选定，两者之间主要存在如下三个方面的差异：1)目标定义不一致，传统的设施选址方式聚焦于在现实物理空间中未存在的设施的规划选址，关注设施选址方案的覆盖性、经济性及社会公平性，而LBS游戏更多的是关注现实物理空间中已存在的地点；2)目标人群不一致，传统的选址问题聚焦于人群总体或部分特殊人群，例如学校选址问题聚焦于青少年人群，医院选址问题倾向于老龄化群体，商业设施选址问题倾向于目标客户群体等，而LBS游戏关注的目标人群不同；3)空间形态不一致，传统的选址问题关注真实的物理空间，其建模对于交通可达性及土地利用现状等数据源具有较高的要求，LBS游戏的场景地标虽然建基于真实物理空间之上，但其实质载体仍为构建于物理空间上的虚拟游戏空间，对物理世界的刻画需求相对较弱，因此传统选址问题的形态不适用于场景地标选址问题中。综上，依靠传统的设施选址方式确定场景地标的效果差，不利于提升LBS游戏玩家的参与度和积极性。
本发明实施例提供一种互动场景中的地标确定方法、装置、电子设备及存储介质，能够提升确定场景地标的效果，并提升LBS游戏玩家的参与度和积极性，下面说明本发明实施例提供的电子设备的示例性应用。
参见图1，图1是本发明实施例提供的互动场景中的地标确定系统100的一个可选的架构示意图，为实现支撑一个互动场景中的地标确定应用，终端设备400(示例性地示出了终端设备400-1和终端设备400-2)通过网络300连接服务器200，具体地，终端设备400-1通过网络300-1连接服务器200，终端设备400-2通过网络300-2连接服务器200，网络300-1和网络300-2可以是广域网或者局域网，又或者是二者的组合，其中，终端设备400具有定位功能。
服务器200用于确定互动场景覆盖的空间区域，并将空间区域划分为多个空间单元；获取空间单元内的N个兴趣点；其中，N为大于0的整数；确定M个兴趣点的多维兴趣数据，并根据M个兴趣点的多维兴趣数据，确定空间单元的多维兴趣数据；其中，M为大于0且小于N的整数；对空间单元的多维兴趣数据进行优化处理，将得到的优化结果对应的M个兴趣点均确定为场景地标，并将互动场景和场景地标发送至终端设备400；终端设备400用于，在图形界面410(示例性示出了图形界面410-1和图形界面410-2)显示互动场景及场景地标。
当然，互动场景也可预先装载于终端设备400本地，在接收到服务器200发送的场景地标后，终端设备400显示本地的互动场景，并在互动场景中显示场景地标。
为了便于理解，以互动场景为街区挑战的游戏场景为例，在图1中，终端设备400-1接收到服务器200发送的场景地标后，在图形界面410-1显示互动场景，互动场景以地图的形式呈现(图1中未示出)，包括人物C(用户A的虚拟人物形象)以及场景地标，场景地标为该地的一个高塔游览景点，人物C所在的位置为终端设备400-1定位的用户A的当前位置。在现实世界中，用户A可前往场景地标所在的真实地理位置，在用户A到达场景地标时，互动场景中的人物C也对应地到达场景地标，此时，用户A可向终端设备400-1发出指令，使人物C基于场景地标参与互动场景，即，基于场景地标所对应的街区进行街区挑战，挑战位于该场景地标的其他人物，例如终端设备400-2的互动场景中，已到达该场景地标的人物D。用户B基于场景地标参与互动场景的过程与用户A的参与过程同理，此处不再赘述。
下面继续说明本发明实施例提供的电子设备的示例性应用。电子设备可以实施为笔记本电脑，平板电脑，台式计算机，机顶盒，移动设备(例如，移动电话，便携式音乐播放器，个人数字助理，专用消息设备，便携式游戏设备)等各种类型的终端设备，也可以实施为服务器。下面，以电子设备为服务器为例进行说明。
参见图2，图2是本发明实施例提供的服务器200(例如，可以是图1所示的服务器200)的架构示意图，图2所示的服务器200包括：至少一个处理器210、存储器250、至少一个网络接口220和用户接口230。服务器200中的各个组件通过总线系统240耦合在一起。可理解，总线系统240用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统240除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图2中将各种总线都标为总线系统240。
处理器210可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力，例如通用处理器、数字信号处理器(DSP，Digital Signal Processor)，或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，其中，通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。
用户接口230包括使得能够呈现媒体内容的一个或多个输出装置231，包括一个或多个扬声器和/或一个或多个视觉显示屏。用户接口230还包括一个或多个输入装置232，包括有助于用户输入的用户接口部件，比如键盘、鼠标、麦克风、触屏显示屏、摄像头、其他输入按钮和控件。
存储器250可以是可移除的，不可移除的或其组合。示例性的硬件设备包括固态存储器，硬盘驱动器，光盘驱动器等。存储器250可选地包括在物理位置上远离处理器210的一个或多个存储设备。
存储器250包括易失性存储器或非易失性存储器，也可包括易失性和非易失性存储器两者。非易失性存储器可以是只读存储器(ROM，Read Only Me mory)，易失性存储器可以是随机存取存储器(RAM，Random Access Memor y)。本发明实施例描述的存储器250旨在包括任意适合类型的存储器。
在一些实施例中，存储器250能够存储数据以支持各种操作，这些数据的示例包括程序、模块和数据结构或者其子集或超集，下面示例性说明。
操作系统251，包括用于处理各种基本系统服务和执行硬件相关任务的系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务；
网络通信模块252，用于经由一个或多个(有线或无线)网络接口220到达其他计算设备，示例性的网络接口220包括：蓝牙、无线相容性认证(WiFi)、和通用串行总线(USB，Universal Serial Bus)等；
呈现模块253，用于经由一个或多个与用户接口230相关联的输出装置231(例如，显示屏、扬声器等)使得能够呈现信息(例如，用于操作外围设备和显示内容和信息的用户接口)；
输入处理模块254，用于对一个或多个来自一个或多个输入装置232之一的一个或多个用户输入或互动进行检测以及翻译所检测的输入或互动。
在一些实施例中，本发明实施例提供的互动场景中的地标确定装置可以采用软件方式实现，图2示出了存储在存储器250中的互动场景中的地标确定装置255，其可以是程序和插件等形式的软件，包括以下软件模块：区域划分模块2551、兴趣点获取模块2552、数据确定模块2553及地标确定模块2554，这些模块是逻辑上的，因此根据所实现的功能可以进行任意的组合或进一步拆分。将在下文中说明各个模块的功能。
在另一些实施例中，本发明实施例提供的互动场景中的地标确定装置可以采用硬件方式实现，作为示例，本发明实施例提供的互动场景中的地标确定装置可以是采用硬件译码处理器形式的处理器，其被编程以执行本发明实施例提供的互动场景中的地标确定方法，例如，硬件译码处理器形式的处理器可以采用一个或多个应用专用集成电路(ASIC，Application Specific Integrated Circui t)、DSP、可编程逻辑器件(PLD，ProgrammableLogic Device)、复杂可编程逻辑器件(CPLD，Complex Programmable Logic Device)、现场可编程门阵列(FPGA，Field-Programmable Gate Array)或其他电子元件。
本发明实施例提供的互动场景中的地标确定方法可以由上述的服务器执行，也可以由终端设备(例如，可以是图1所示的终端设备400-1和终端设备400-2)执行，或者由服务器和终端设备共同执行。
下面将结合上文记载的电子设备的示例性应用和结构，说明电子设备中通过嵌入的互动场景中的地标确定装置而实现互动场景中的地标确定方法的过程。
参见图3和图4A，图3是本发明实施例提供的互动场景中的地标确定装置255的架构示意图，示出了通过一系列模块实现场景地标的确定的流程，图4A是本发明实施例提供的互动场景中的地标确定方法的流程示意图，将结合图3对图4A示出的步骤进行说明。
在步骤101中，确定互动场景覆盖的空间区域，并将所述空间区域划分为多个空间单元。
作为示例，参见图3，在区域划分模块2551中，确定互动场景覆盖的全部空间区域，并将该空间区域划分为多个空间单元。本发明实施例对划分空间单元的方式不做限定，例如，可根据设定的面积对空间区域进行平均划分，也可根据行政区划确定空间单元，具体地，可采用县级行政区划，该县级行政区划包括县、自治县、县级市、市辖区、旗及自治旗等，可采用其他级别的行政区划，例如乡级行政区划及地级行政区划等，也可采用更多的其他方式来确定空间单元，例如自然地理分区、经济地理分区及网格剖分等。为了便于理解，后文以LBS游戏中的互动场景为例。
在步骤102中，获取所述空间单元内的N个兴趣点；其中，所述N为大于0的整数。
作为示例，参见图3，在兴趣点获取模块2552中，对于划分出的每个空间单元，进行单独处理，确定其中的场景地标。首先，获取空间单元内的N个兴趣点，N为大于0的整数，兴趣点可通过接口从地图平台获取，或者由人为设定，本发明实施例对此不做限定。
在一些实施例中，可以通过这样的方式来实现上述的获取所述空间单元内的N个兴趣点：获取所述空间单元内所有兴趣点的兴趣点类别；确定符合类别条件的兴趣点类别，并删除所述兴趣点类别对应的兴趣点，得到N个兴趣点。
在获取兴趣点时，可以通过前处理，滤除不适于作为场景地标的兴趣点。具体地，获取空间单元内所有兴趣点的兴趣点类别，并将其中符合类别条件的兴趣点类别对应的兴趣点进行删除，最终保留N个兴趣点，其中，类别条件包括不适于作为场景地标的兴趣点的兴趣点类别，可根据实际应用场景进行设定，例如类别条件可包括门及公厕等。值得说明的是，这里的N并不是由人为设定，而是指保留下来的兴趣点的数量。通过上述方式，提升了获取到的N个兴趣点的有效性和合理性。
在步骤103中，确定M个兴趣点的多维兴趣数据，并根据所述M个兴趣点的多维兴趣数据，确定所述空间单元的多维兴趣数据；其中，所述M为大于0且小于所述N的整数。
这里，从空间单元的N个兴趣点中确定出M个兴趣点，确定M个兴趣点中每个兴趣点的多维兴趣数据，并根据M个兴趣点的多维兴趣数据，确定空间单元的多维兴趣数据，此处，兴趣点的多维兴趣数据与空间单元的多维兴趣数据不同，兴趣点的多维兴趣数据可以包括位置热度、距离及互动用户数量，具体内容在后文进行阐述。值得说明的是，M是待确定的场景地标的数量，可预先设定。
在步骤104中，对所述空间单元的多维兴趣数据进行优化处理，将得到的优化结果对应的M个兴趣点均确定为场景地标，以使客户端基于所述场景地标参与所述互动场景。
对空间单元的多维兴趣数据进行优化处理，求取最优解，将得到的优化结果对应的M个兴趣点均确定为场景地标。在确定场景地标后，可在互动场景中设置与场景地标对应的挑战环节或场景物品等，以使客户端基于场景地标参与互动场景，例如，当客户端的当前位置与场景地标相符时，通知客户端可参与位于该场景地标的挑战项目，又如，当客户端的当前位置与场景地标相符时，在互动场景中显示特定的宝箱或可捕捉的虚拟宠物，以提示客户端玩家开启宝箱或捕捉虚拟宠物。
在一些实施例中，步骤104之后，还包括：获取客户端的当前位置，并确定所述当前位置所在的空间单元；确定所述当前位置与所述空间单元内M个场景地标之间的地标距离；当存在未超过地标距离阈值的地标距离时，确定所述客户端通过所述未超过地标距离阈值的地标距离对应的场景地标，参与所述互动场景；当任一地标距离均超过所述地标距离阈值时，将最短的地标距离对应的场景地标确定为目的场景地标，并生成从所述当前位置到所述目的场景地标的导航路线。
在确定场景地标之后，可获取客户端的当前位置，确定当前位置所在的空间单元，并确定当前位置与空间单元内的每一个场景地标之间的距离，为了便于区分，将该距离命名为地标距离。由于空间单元包括M个场景地标，故会得到M个地标距离，当存在未超过地标距离阈值的距离时，确定客户端通过该地标距离对应的场景地标，参与互动场景，其中，地标距离阈值可根据实际应用场景进行设置，如设置为100米。反之，当任一地标距离均超过设定的地标距离阈值时，将最短的地标距离对应的场景地标确定为目的场景地标，并生成从当前位置到目的场景地标的导航路线，从而提示客户端玩家根据导航路线到达目的场景地标，便于引导玩家更快地到达场景地标并参与互动场景，提升客户端玩家的参与度。
通过发明实施例对于图4A的上述示例性实施可知，本发明实施例根据空间单元内兴趣点的多维兴趣数据，确定空间单元的多维兴趣数据，从而确定M个场景地标，使得场景地标属于较为热门的地点，提升了确定场景地标的效果，也提升了客户端玩家基于场景地标参与互动场景的参与度和积极性。
在一些实施例中，参见图4B，图4B是本发明实施例提供的互动场景中的地标确定方法的一个可选的流程示意图，图4A示出的步骤103可以通过步骤201至步骤203实现，将结合各步骤进行说明。
在步骤201中，确定所述空间单元内M个兴趣点的位置热度，并根据所述位置热度确定所述空间单元的单元热度。
兴趣点的多维兴趣数据可包括位置热度，作为示例，参见图3，在数据确定模块2553中，确定空间单元内M个兴趣点中每个兴趣点的位置热度，再根据位置热度确定空间单元的单元热度，例如，将M个兴趣点的位置热度的求和结果作为单元热度。
在一些实施例中，可以通过这样的方式来实现上述的确定所述空间单元内M个兴趣点的位置热度：获取所述空间单元内兴趣点的位置签到量和位置发送量；对所述位置签到量进行对数处理，得到第一热度值；对所述位置发送量进行对数处理，得到第二热度值；对所述第一热度值和所述第二热度值进行融合处理，得到所述兴趣点的位置热度。
在确定位置热度时，可获取空间单元内每个兴趣点的位置签到量和位置发送量，位置签到量为客户端在兴趣点进行签到的次数，位置发送量是客户端发送或共享兴趣点位置的次数。值得说明的是，位置签到量和位置发送量并不限于互动场景，即，可获取其他应用中，客户端因签到产生的位置签到量，以及因发生或共享位置产生的位置发送量。
由于位置签到量和位置发送量通常呈幂律分布，故为了缓和不同兴趣点之间的位置热度的差异，对位置签到量进行对数处理，得到第一热度值，对位置发送量进行同样的对数处理，得到第二热度值。然后，对第一热度值和第二热度值进行融合处理，例如将第一热度值和第二热度值进行加权求和，得到兴趣点的位置热度。通过上述方式，根据位置签到量和位置发送量两个层面的数据确定位置热度，提升了确定出的位置热度的准确性。
在步骤202中，根据所述空间单元内M个兴趣点之间的距离，确定所述空间单元的平均最近邻指数。
兴趣点的多维兴趣数据还可包括距离，作为示例，参见图3，在数据确定模块2553中，确定空间单元内M个兴趣点之间的距离，从而确定空间单元的平均最近邻指数(ANN，Average Nearest Neighbor)，平均最近邻指数与M个兴趣点的离散程度成正比。
在一些实施例中，可以通过这样的方式来实现上述的根据所述空间单元内M个兴趣点之间的距离，确定所述空间单元的平均最近邻指数：确定所述空间单元的面积，并根据所述面积和所述M确定所述空间单元的平均期望距离；确定M个兴趣点的最短距离，并根据M个最短距离和所述M确定所述空间单元的平均观察距离；其中，所述最短距离是兴趣点与最邻近的其他兴趣点之间的距离；将所述平均观察距离与所述平均期望距离进行相比处理，得到所述空间单元的平均最近邻指数。
在确定空间单元的平均最近邻指数时，先确定空间单元所占的面积，根据该面积和M，确定空间单元的平均期望距离。同时，对于空间单元内的每个兴趣点，将该兴趣点与最邻近的其他兴趣点之间的距离作为最短距离，将M个兴趣点的最短距离进行求和，并将求和的结果与M进行相比处理，得到空间单元的平均观察距离。然后，将平均观察距离与平均期望距离进行相比处理，得到空间单元的平均最近邻指数。通过上述方式，有效地得到了体现兴趣点分布情况的平均最近邻指数，便于后续确定适于作为场景地标的M个兴趣点。
在步骤203中，确定所述互动场景在所述空间单元内M个兴趣点的互动用户数量，根据所述互动用户数量确定所述空间单元的离差系数。
兴趣点的多维兴趣数据还可包括互动用户数量，作为示例，参见图3，在数据确定模块2553中，确定互动场景在空间单元内M个兴趣点的互动用户数量，该互动用户数量指示互动场景在兴趣点覆盖的用户数量，根据实际应用场景的不同，互动用户数量可存在不同的体现形式，例如互动用户数量可以是定位至兴趣点的独立访客(UV，Unique Visitor)的数量。根据M个兴趣点的互动用户数量，确定空间单元的离差系数，该离差系数体现了M个兴趣点的互动用户数量之间的离散程度，离差系数越大，则互动用户数量的离散程度越大。根据步骤201～203，可得到空间单元的多维兴趣数据包括单元热度、平均最近邻指数及离差系数。
在一些实施例中，可以通过这样的方式来实现上述的确定所述互动场景在所述空间单元内M个兴趣点的互动用户数量：将所述空间单元投影为平面单元，并将所述平面单元划分为多个网格；确定所述互动场景在所述网格内的互动用户数量；确定与所述网格距离最近的兴趣点，将所述网格与所述距离最近的兴趣点建立映射关系；；对与兴趣点存在映射关系的所有网格的互动用户数量进行累积处理，得到所述兴趣点的互动用户数量。
为了便于确定互动用户数量，可对空间单元进行墨卡托投影，得到平面单元，将平面单元平均划分为多个网格，其中，网格大小如100米*100米。然后，确定互动场景在每个网格内的互动用户数量，互动用户数量可以是定位的位置属于网格的独立访客的数量，当然，也可通过其他方式得到互动用户数量。对于每个网格，确定网格与平面单元内M个兴趣点之间的距离，这里的距离可以是网格的中心点的位置与兴趣点所在的位置之间的距离，将该网格与最短的距离对应的兴趣点建立映射关系。然后，对于每个兴趣点，对与兴趣点存在映射关系的所有网格的互动用户数量进行累积处理，如进行求和，得到该兴趣点的互动用户数量。通过上述的投影及划分网格的方式，提升了得到的互动用户数量的准确性。
通过发明实施例对于图4B的上述示例性实施可知，本发明实施例根据兴趣点的位置热度确定空间单元的单元热度，根据兴趣点之间的距离确定空间单元的平均最近邻指数，根据兴趣点的互动用户数量确定空间单元的离差系数，从而通过空间单元的多个维度的数据，确定场景地标，提升了确定场景地标的效果。
在一些实施例中，参见图4C，图4C是本发明实施例提供的互动场景中的地标确定方法的一个可选的流程示意图，图4B示出的步骤104可以通过步骤301至步骤306实现，将结合各步骤进行说明。
在步骤301中，构建第一目标函数、第二目标函数及第三目标函数；其中，所述第一目标函数用于最大化所述单元热度；所述第二目标函数用于最大化所述平均最近邻指数，并用于约束兴趣点之间的距离大于距离阈值；所述第三目标函数用于最小化所述离差系数。
本发明实施例的目的，在于从N个兴趣点中确定出M个效果最好的兴趣点作为场景地标，为了实现这一目的，对空间单元的多维兴趣数据进行优化处理。作为示例，参见图3，在地标确定模块2554中，构建第一目标函数、第二目标函数及第三目标函数，其中，第一目标函数用于最大化单元热度，保证空间单元的热度较高；第二目标函数用于最大化平均最近邻指数，保证M个兴趣点之间的空间分布较为均匀，即兴趣点之间的距离尽可能远，同时，第二目标函数还用于约束兴趣点之间的距离大于距离阈值，即避免两个兴趣点相距过近；第三目标函数用于最小化离差系数，保证M个兴趣点的互动用户数量较为均衡。
在步骤302中，构建长度为N的个体；其中，所述个体内的每个元素对应一个兴趣点。
对第一目标函数、第二目标函数及第三目标函数进行多目标优化处理，具体地，以数组形式构建长度为N的个体，该个体内的每个元素对应一个兴趣点。
在步骤303中，将所述个体内的M个元素设置为第一元素，并将剩余的N-M个元素设置为第二元素。
这里，可随机将个体内的M个元素设置为第一元素，并将剩余的N-M个元素设置为第二元素。例如，设置第一元素的值为1，设置第二元素的值为0。
在步骤304中，根据所述个体构建初始种群，直到所述初始种群包括个体的数量达到设定数量。
作为示例，参见图3，在地标确定模块2554中，将得到的个体添加至初始种群中，直到初始种群包括个体的数量达到设定数量，设定数量如100个。
在步骤305中，根据所述第一目标函数、所述第二目标函数及所述第三目标函数，对所述初始种群进行迭代处理，并在每次迭代处理中遍历不同的迭代处理的方式，直到满足迭代条件，得到优化种群；其中，迭代处理的方式包括选择、交叉及变异。
作为示例，参见图3，在地标确定模块2554中，根据第一目标函数、第二目标函数及第三目标函数，对初始种群进行迭代处理，以求得三个目标函数的帕累托最优解。迭代处理的方式包括选择、交叉及变异，在每轮迭代处理中，遍历该三种方式，其中，选择用于确定种群中进入下一轮迭代的个体，交叉用于将两个个体内的元素进行交换，变异用于改变个体内元素的值。这里，选择可以采用轮盘赌选择，交叉可以采用多点交叉，变异可以采用二进制变异，但这并不构成对本发明实施例的限定。此外，当迭代过程中出现无效个体时，丢弃该无效个体，无效个体是指包括的第一元素的数量多于或少于M的个体。在满足迭代条件时，停止迭代，得到优化种群，迭代条件如迭代代数达到设定代数。
在步骤306中，将所述优化种群包括的个体，确定为优化结果，并将所述优化结果对应的M个兴趣点均确定为场景地标，以使客户端基于所述场景地标参与所述互动场景
作为示例，参见图3，在地标确定模块2554中，当优化种群仅包括一个个体时，直接将该个体包括的M个第一元素对应的兴趣点，确定为场景地标；当优化种群包括至少两个个体时，可随机确定出优化种群中的一个个体，将该个体包括的M个第一元素对应的兴趣点，确定为场景地标。
通过发明实施例对于图4C的上述示例性实施可知，本发明实施例通过构建三个目标函数，并对三个目标函数进行多目标优化处理，提升了得到的优化结果的准确性，提升了确定出的场景地标的合理性。
下面，将说明本发明实施例在一个实际的应用场景中的示例性应用，为了便于理解，以步骤形式进行说明。
1)空间单元切分：在本步骤中，将LBS游戏覆盖的空间区域进行切分，得到多个空间单元，各空间单元的场景地标的确定流程是独立且互不干扰的。这里，可采用行政区划确定空间单元，根据实际业务需求，可采用县级行政区划(包括县、自治县、县级市、市辖区、旗及自治旗等)，可采用其他级别的行政区划(例如乡级行政区划及地级行政区划等)，也可采用其他方式来确定空间单元(例如自然地理分区、经济地理分区及网格剖分等)。
本发明实施例的目的在于，在空间单元包括的N个兴趣点中，筛选出M个兴趣点作为场景地标，其中，N和M均为大于0的整数，且N大于M。值得说明的是，可通过对空间单元包括的所有兴趣点进行预处理，得到N个兴趣点，在预处理环节中，获取空间单元内每个兴趣点的兴趣点类别，并剔除符合类别条件的兴趣点类别所对应的兴趣点，例如，类别条件可包括餐饮、门及公厕等不适于作为场景地标的兴趣点类别。
2)目标函数定义：在本步骤中，定义求解场景地标的目标函数，主要包括以下三类：
a.单元热度：指在空间单元内M个兴趣点的位置热度之和，其中，位置热度基于兴趣点的群体热度特征得到，例如，位置热度的一种计算方式如下：
位置热度＝0.4*log(兴趣点的微信朋友圈签到量+1)+0.6*log(兴趣点的微信发送位置量+1)
在上述公式中，群体热度特征包括兴趣点的微信朋友圈签到量及微信发送位置量，其中，微信朋友圈签到量即上文的位置签到量，微信发送位置量即上文的位置发送量。之所以根据log函数进行对数处理，是由于兴趣点的群体热度特征通常呈幂律分布，故通过对数处理的方式缓和不同兴趣点之间的位置热度差异。另外，在原始的群体热度特征加上某个正值(如上述公式中的1)，是为了避免在无群体热度特征(兴趣点的微信朋友圈签到量或微信发送位置为0)时，出现对数处理出错的情况。
在M和N固定的情况下，空间单元的单元热度越大，代表空间单元中选取的M个兴趣点的辨识度与认知度更高，更适宜作为LBS游戏提供的互动场景的场景地标，故构建第一目标函数，该第一目标函数用于最大化单元热度。
b.平均最近邻指数：在空间分布上，本发明实施例的要求是确定的场景地标应当尽可能均匀，即场景地标间的距离尽可能远。因此，引入平均最近邻指标，平均最近邻指标用于指示点的离散程度。
在计算平均最近邻指数时，首先确定空间单元的面积A，在选定了M个兴趣点的情况下，确定空间单元的平均期望距离
同时，确定M个兴趣点中每个兴趣点的最短距离，最短距离是指兴趣点与最邻近的其他兴趣点之间的距离，根据M个兴趣点的最短距离，确定空间单元的平均观察距离
其中，di是指第i个兴趣点与最邻近的其他兴趣点之间的距离。然后，根据平均观察距离和平均期望距离，确定空间单元的平均最近邻指数ANN：
平均最近邻指数越大，则代表空间单元内M个兴趣点的分布越为离散，M个兴趣点之间的距离越远。此外，平均最近邻指数是一个全局空间指标，同时也需要避免局部的两个兴趣点相距过近。因此，构建第二目标函数，第二目标函数用于最大化平均最近邻指数，同时用于约束兴趣点之间的距离大于距离阈值Td，Td可根据实际应用场景进行设定。
c.兴趣点覆盖玩家数量的离差系数：本发明实施例要求空间单元内各个场景地标覆盖的LBS游戏玩家数量应当大体一致。在理想情况下，空间单元内的每位LBS游戏玩家都会选取距离最近的场景地标，参与LBS游戏提供的互动场景，在各个场景地标承载的玩家数量较为均衡的情况下，可为各场景地标的玩家排行榜或玩家竞技场等游戏活动提供相对公平的条件。
这里，将空间单元经墨卡托投影得到平面单元，并将平面单元平均划分为一定大小的网格，例如100米*100米的网格。然后，确定各网格内的互动用户数量，将该互动用户数量作为该网格承载玩家数量的表征，该互动用户数量可为LBS游戏在该网格的独立访客数量或其他应用在该网格的独立访客数量。
对于每个网格，确定网格与平面单元内M个兴趣点之间的直线距离，将网格与最短的直线距离对应的兴趣点建立映射关系。然后，将与兴趣点存在映射关系的网格的互动用户数量进行求和，得到该兴趣点的互动用户数量。然后，根据空间单元内M个兴趣点的互动用户数量，确定空间单位内互动用户数量的离差系数，离差系数越低，则越符合场景地标的需求，故构建第三目标函数，该第三目标函数用于最小化离差系数。
3)多目标优化处理：
在一个空间单元内，兴趣点的数量级通常较大，通过枚举方式得到所有可能方案，并比对目标函数的取值从而选取最优方案的耗时较长。因此，本发明实施例通过多目标遗传算法(Multi-Objective Genetic Algorithm)来进行多目标优化处理，从而解决求解问题。具体地，可采用多目标遗传算法中的第二代非支配排序的遗传算法(NSGA-II，Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II)，基于帕累托最优解进行求解，具体步骤如下：
a.种群初始化：初始化多个染色体，在初始化时，将每个染色体编码为长度为N的数组，即染色体包括N个基因位点，并且，随机设定每个染色体中的M个基因位点的值为1，其他的N-M个基因位点的值为0。其中，染色体即为上文的个体，值为1的基因位点即为上文的第一元素，值为0的基因位点即为上文的第二元素。基于初始化的染色体构建每个空间单元的初始种群，初始种群中染色体的数量为设定数量，如为100个。值得说明的是，在后续的迭代过程中，要求染色体中值为1的基因位点的数量必须等于M，否则将该染色体确定为无效个体，并丢弃该无效个体。
b.目标函数设置：在已有三个目标函数的基础上，采用多目标优化的形式进行优化处理。多目标优化的帕累托最优解认为：不存在可以满足所有条件，且使所有目标函数达到最优的解。例如，若希望确定出的场景地标的位置热度尽可能高，则会导致场景地标集中于市区的热门区域，不满足空间分布尽可能均匀的条件；反之，若希望确定出的场景地标分布尽可能离散，会导致确定出一些偏僻的冷门场景地标。在无法得到同时使所有目标函数达到最优的解的情况下，本发明实施例的目的在于求出最优非劣解，经过多目标优化后，最终会生成一个解集，其特点为：解集中的每个解都无法在改进任何目标函数的同时，不削弱至少一个其他目标函数。
c.运行遗传算法。在定义了初始种群及多目标优化的优化形式后，进行迭代处理，迭代处理的方式包括选择、交叉和变异，其中，选择环节采用轮盘赌选择，交叉环节采用多点交叉，变异环节采用二进制变异。当满足迭代条件时，得到优化种群，该优化种群即为帕累托最优解的解集。当优化种群仅包括一个染色体时，将该染色体包括的数值为1的基因位点对应的兴趣点，确定为场景地标；当优化种群包括至少两个染色体时，可随机确定出优化种群中的一个染色体，将该染色体包括的数值为1的基因位点对应的兴趣点，确定为场景地标。
4)输出确定出的场景地标：对于各空间单元，单独运行步骤2)及步骤3)，得到各空间单元的场景地标。场景地标可应用于LBS游戏的活动与运营规划中，例如，将场景地标作为特定的街区，从而开展街区挑战及街区打榜等游戏活动，又例如，在场景地标设置特定的宝箱或可捕捉的虚拟宠物，吸引LBS游戏玩家到达场景地标，从而开启宝箱或捕捉虚拟宠物。
下面继续说明本发明实施例提供的互动场景中的地标确定装置255实施为软件模块的示例性结构，在一些实施例中，如图2所示，存储在存储器250的互动场景中的地标确定装置255中的软件模块可以包括：区域划分模块2551，用于确定互动场景覆盖的空间区域，并将所述空间区域划分为多个空间单元；兴趣点获取模块2552，用于获取所述空间单元内的N个兴趣点；其中，所述N为大于0的整数；数据确定模块2553，用于确定M个兴趣点的多维兴趣数据，并根据所述M个兴趣点的多维兴趣数据，确定所述空间单元的多维兴趣数据；其中，所述M为大于0且小于所述N的整数；地标确定模块2554，用于对所述空间单元的多维兴趣数据进行优化处理，将得到的优化结果对应的M个兴趣点均确定为场景地标，以使客户端基于所述场景地标参与所述互动场景。
在一些实施例中，数据确定模块2553，还用于：确定所述空间单元内M个兴趣点的位置热度，并根据所述位置热度确定所述空间单元的单元热度；根据所述空间单元内M个兴趣点之间的距离，确定所述空间单元的平均最近邻指数；确定所述互动场景在所述空间单元内M个兴趣点的互动用户数量，根据所述互动用户数量确定所述空间单元的离差系数。
在一些实施例中，数据确定模块2553，还用于：获取所述空间单元内兴趣点的位置签到量和位置发送量；对所述位置签到量进行对数处理，得到第一热度值；对所述位置发送量进行对数处理，得到第二热度值；对所述第一热度值和所述第二热度值进行融合处理，得到所述兴趣点的位置热度。
在一些实施例中，数据确定模块2553，还用于：确定所述空间单元的面积，并根据所述面积和所述M确定所述空间单元的平均期望距离；确定M个兴趣点的最短距离，并根据M个最短距离和所述M确定所述空间单元的平均观察距离；其中，所述最短距离是兴趣点与最邻近的其他兴趣点之间的距离；将所述平均观察距离与所述平均期望距离进行相比处理，得到所述空间单元的平均最近邻指数。
在一些实施例中，数据确定模块2553，还用于：将所述空间单元投影为平面单元，并将所述平面单元划分为多个网格；确定所述互动场景在所述网格内的互动用户数量；确定与所述网格距离最近的兴趣点，将所述网格与所述距离最近的兴趣点建立映射关系；对与兴趣点存在映射关系的所有网格的互动用户数量进行累积处理，得到所述兴趣点的互动用户数量。
在一些实施例中，地标确定模块2554，还用于：构建第一目标函数、第二目标函数及第三目标函数；对所述第一目标函数、所述第二目标函数及所述第三目标函数进行多目标优化处理；其中，所述第一目标函数用于最大化所述单元热度；所述第二目标函数用于最大化所述平均最近邻指数，并用于约束兴趣点之间的距离大于距离阈值；所述第三目标函数用于最小化所述离差系数。
在一些实施例中，地标确定模块2554，还用于：构建长度为N的个体；其中，所述个体内的每个元素对应一个兴趣点；将所述个体内的M个元素设置为第一元素，并将剩余的N-M个元素设置为第二元素；根据所述个体构建初始种群，直到所述初始种群包括个体的数量达到设定数量；根据所述第一目标函数、所述第二目标函数及所述第三目标函数，对所述初始种群进行迭代处理，并在每次迭代处理中遍历不同的迭代处理的方式，直到满足迭代条件，得到优化种群；将所述优化种群包括的个体，确定为优化结果；其中，迭代处理的方式包括选择、交叉及变异。
在一些实施例中，互动场景中的地标确定装置255还包括：位置获取模块，用于获取客户端的当前位置，并确定所述当前位置所在的空间单元；地标距离确定模块，用于确定所述当前位置与所述空间单元内M个场景地标之间的地标距离；确定参与模块，用于当存在未超过地标距离阈值的地标距离时，确定所述客户端通过所述未超过地标距离阈值的地标距离对应的场景地标，参与所述互动场景；路线生成模块，用于当任一地标距离均超过所述地标距离阈值时，将最短的地标距离对应的场景地标确定为目的场景地标，并生成从所述当前位置到所述目的场景地标的导航路线。
本发明实施例提供一种存储有可执行指令的存储介质，其中存储有可执行指令，当可执行指令被处理器执行时，将引起处理器执行本发明实施例提供的互动场景中的地标确定方法，例如，如图4A、4B或4C示出的互动场景中的地标确定方法。
在一些实施例中，存储介质可以是FRAM、ROM、PROM、EPROM、EEPROM、闪存、磁表面存储器、光盘、或CD-ROM等存储器；也可以是包括上述存储器之一或任意组合的各种设备。
在一些实施例中，可执行指令可以采用程序、软件、软件模块、脚本或代码的形式，按任意形式的编程语言(包括编译或解释语言，或者声明性或过程性语言)来编写，并且其可按任意形式部署，包括被部署为独立的程序或者被部署为模块、组件、子例程或者适合在计算环境中使用的其它单元。
作为示例，可执行指令可以但不一定对应于文件系统中的文件，可以可被存储在保存其它程序或数据的文件的一部分，例如，存储在超文本标记语言(HTML，HyperTextMarkup Language)文档中的一个或多个脚本中，存储在专用于所讨论的程序的单个文件中，或者，存储在多个协同文件(例如，存储一个或多个模块、子程序或代码部分的文件)中。
作为示例，可执行指令可被部署为在一个计算设备上执行，或者在位于一个地点的多个计算设备上执行，又或者，在分布在多个地点且通过通信网络互连的多个计算设备上执行。
综上所述，通过本发明实施例，对空间单元内的单元热度、平均最近邻指数及离差系数进行多目标优化处理，提升了确定出的场景地标的合理性，也提升了客户端玩家根据场景地标参与互动场景的参与度和积极性，便于开展LBS游戏的运营及规划。
以上所述，仅为本发明的实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和范围之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种互动场景中的地标确定方法，其特征在于，包括：
确定互动场景覆盖的空间区域，并将所述空间区域划分为多个空间单元；
针对每个所述空间单元，获取所述空间单元内所有兴趣点的兴趣点类别；确定符合类别条件的兴趣点类别，并删除所述兴趣点类别对应的兴趣点，得到N个兴趣点，其中，所述N为大于0的整数；
从所述N个兴趣点中确定出M个兴趣点，并确定所述M个兴趣点的多维兴趣数据，其中，所述M为大于0且小于所述N的整数，所述兴趣点的多维兴趣数据包括：位置热度、距离及互动用户数量；
根据所述M个兴趣点的多维兴趣数据，确定所述空间单元的多维兴趣数据，其中，所述空间单元的多维兴趣数据包括：单元热度、平均最近邻指数及离差系数；
对所述空间单元的多维兴趣数据进行优化处理，将得到的优化结果对应的M个兴趣点均确定为场景地标，以使
客户端基于所述场景地标参与所述互动场景。
2.根据权利要求1所述的地标确定方法，其特征在于，所述根据所述M个兴趣点的多维兴趣数据，确定所述空间单元的多维兴趣数据，包括：
确定所述空间单元内M个兴趣点的位置热度，并根据所述位置热度确定所述空间单元的单元热度；
根据所述空间单元内M个兴趣点之间的距离，确定所述空间单元的平均最近邻指数；
确定所述互动场景在所述空间单元内M个兴趣点的互动用户数量，根据所述互动用户数量确定所述空间单元的离差系数。
3.根据权利要求2所述的地标确定方法，其特征在于，所述确定所述空间单元内M个兴趣点的位置热度，包括：
获取所述空间单元内兴趣点的位置签到量和位置发送量；
对所述位置签到量进行对数处理，得到第一热度值；
对所述位置发送量进行对数处理，得到第二热度值；
对所述第一热度值和所述第二热度值进行融合处理，得到所述兴趣点的位置热度。
4.根据权利要求2所述的地标确定方法，其特征在于，所述根据所述空间单元内M个兴趣点之间的距离，确定所述空间单元的平均最近邻指数，包括：
确定所述空间单元的面积，并根据所述面积和所述M确定所述空间单元的平均期望距离；
确定M个兴趣点的最短距离，并根据M个最短距离和所述M确定所述空间单元的平均观察距离；其中，所述最短距离是兴趣点与最邻近的其他兴趣点之间的距离；
将所述平均观察距离与所述平均期望距离进行相比处理，得到所述空间单元的平均最近邻指数。
5.根据权利要求2所述的地标确定方法，其特征在于，所述确定所述互动场景在所述空间单元内M个兴趣点的互动用户数量，包括：
将所述空间单元投影为平面单元，并将所述平面单元划分为多个网格；
确定所述互动场景在所述网格内的互动用户数量；
确定与所述网格距离最近的兴趣点，将所述网格与所述距离最近的兴趣点建立映射关系；
对与兴趣点存在映射关系的所有网格的互动用户数量进行累积处理，得到所述兴趣点的互动用户数量。
6.根据权利要求2所述的地标确定方法，其特征在于，所述对所述空间单元的多维兴趣数据进行优化处理，包括：
构建第一目标函数、第二目标函数及第三目标函数；
对所述第一目标函数、所述第二目标函数及所述第三目标函数进行多目标优化处理；
其中，所述第一目标函数用于最大化所述单元热度；所述第二目标函数用于最大化所述平均最近邻指数，并用于约束兴趣点之间的距离大于距离阈值；所述第三目标函数用于最小化所述离差系数。
7.根据权利要求6所述的地标确定方法，其特征在于，所述对所述第一目标函数、所述第二目标函数及所述第三目标函数进行多目标优化处理，包括：
构建长度为N的个体；其中，所述个体内的每个元素对应一个兴趣点；
将所述个体内的M个元素设置为第一元素，并将剩余的N-M个元素设置为第二元素；
根据所述个体构建初始种群，直到所述初始种群包括个体的数量达到设定数量；
根据所述第一目标函数、所述第二目标函数及所述第三目标函数，对所述初始种群进行迭代处理，并在每次迭代处理中遍历不同的迭代处理的方式，直到满足迭代条件，得到优化种群；
将所述优化种群包括的个体，确定为优化结果；
其中，迭代处理的方式包括选择、交叉及变异。
8.根据权利要求1至7任一项所述的地标确定方法，其特征在于，还包括：
获取客户端的当前位置，并确定所述当前位置所在的空间单元；
确定所述当前位置与所述空间单元内M个场景地标之间的地标距离；
当存在未超过地标距离阈值的地标距离时，确定所述客户端通过所述未超过地标距离阈值的地标距离对应的场景地标，参与所述互动场景；
当任一地标距离均超过所述地标距离阈值时，将最短的地标距离对应的场景地标确定为目的场景地标，并生成从所述当前位置到所述目的场景地标的导航路线。
9.一种互动场景中的地标确定装置，其特征在于，包括：
区域划分模块，用于确定互动场景覆盖的空间区域，并将所述空间区域划分为多个空间单元；
兴趣点获取模块，用于针对每个所述空间单元，获取所述空间单元内所有兴趣点的兴趣点类别；确定符合类别条件的兴趣点类别，并删除所述兴趣点类别对应的兴趣点，得到N个兴趣点，其中，所述N为大于0的整数；
数据确定模块，用于从所述N个兴趣点中确定出M个兴趣点，并确定所述M个兴趣点的多维兴趣数据，其中，所述M为大于0且小于所述N的整数，所述兴趣点的多维兴趣数据包括：位置热度、距离及互动用户数量；根据所述M个兴趣点的多维兴趣数据，确定所述空间单元的多维兴趣数据，其中，所述空间单元的多维兴趣数据包括：单元热度、平均最近邻指数及离差系数；
地标确定模块，用于对所述空间单元的多维兴趣数据进行优化处理，将得到的优化结果对应的M个兴趣点均确定为场景地标，以使
客户端基于所述场景地标参与所述互动场景。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储可执行指令；
处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现权利要求1至8任一项所述的互动场景中的地标确定方法。
11.一种计算机可读存储介质，存储有可执行指令，用于引起处理器执行时，实现权利要求1至8任一项所述的互动场景中的地标确定方法。
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