[發明專利]處理地圖數據的方法及裝置有效
| 申請號: | 201810630117.6 | 申請日: | 2018-06-19 |
| 公開(公告)號: | CN108875013B | 公開(公告)日: | 2022-05-27 |
| 發明(設計)人: | 劉珊珊;王海南 | 申請(專利權)人: | 百度在線網絡技術(北京)有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/29 | 分類號: | G06F16/29 |
| 代理公司: | 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 宋合成 |
| 地址: | 100085 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 處理 地圖 數據 方法 裝置 | ||
1.一種處理地圖數據的方法,其特征在于,包括:
獲取待處理的興趣點的屬性信息,所述屬性信息中包括:空間坐標;
根據所述興趣點的空間坐標,確定預設的地圖上所述興趣點所屬的網格;所述地圖按照坐標劃分為多個網格;
獲取所述網格的網格屬性,將所述網格屬性確定為所述興趣點的網格屬性,所述網格屬性中包括以下參數中的任意一種或者多種:網格內的行業分布、品牌屬性分布、總價值、平均價值;
將所述興趣點的屬性信息以及網格屬性,輸入預設的模型,確定所述興趣點的價值;
根據所述興趣點的價值,對地圖數據進行更新。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述將所述興趣點的屬性信息以及網格屬性,輸入預設的模型之前,還包括:
獲取訓練數據,所述訓練數據包括:訓練興趣點的屬性信息、網格屬性以及價值;所述訓練興趣點的數量大于預設數量閾值;
根據所述訓練數據,對初始模型進行訓練,獲取所述預設的模型。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述獲取訓練數據,包括:
獲取所述訓練興趣點的屬性信息以及價值;
根據所述訓練興趣點的空間坐標,確定所述地圖上所述訓練興趣點所屬的網格;
針對所述地圖的各個網格,根據所述網格內的各個訓練興趣點的屬性信息,確定所述網格的網格屬性。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述興趣點的價值,對地圖數據進行更新,包括:
根據所述興趣點的價值,判斷所述興趣點是否為待更新到所述地圖中的興趣點;
若所述興趣點為待更新到所述地圖中的興趣點,則根據所述興趣點的屬性信息,將所述興趣點更新到所述地圖中。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述屬性信息中還包括以下參數中的任意一種或者多種:所述興趣點的行業分布、品牌屬性分布。
6.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述興趣點的價值包括以下參數中的任意一種或者多種:點擊量、展現量和展現需求量。
7.一種處理地圖數據的裝置,其特征在于,包括:
獲取模塊,用于獲取待處理的興趣點的屬性信息,所述屬性信息中包括:空間坐標;
確定模塊,用于根據所述興趣點的空間坐標,確定預設的地圖上所述興趣點所屬的網格;所述地圖按照坐標劃分為多個網格;
所述獲取模塊,還用于獲取所述網格的網格屬性,將所述網格屬性,確定為所述興趣點的網格屬性,所述網格屬性中包括以下參數中的任意一種或者多種:網格內的行業分布、品牌屬性分布、總價值、平均價值;
輸入模塊,用于將所述興趣點的屬性信息以及網格屬性,輸入預設的模型,確定所述興趣點的價值;
更新模塊,用于根據所述興趣點的價值,對地圖數據進行更新。
8.根據權利要求7所述的裝置,其特征在于,還包括:訓練模塊;
所述獲取模塊,還用于獲取訓練數據;所述訓練數據中包括:訓練興趣點的屬性信息、網格屬性以及價值;所述訓練興趣點的數量大于預設數量閾值;
所述訓練模塊,用于根據所述訓練數據,對初始模型進行訓練,獲取所述預設的模型。
9.根據權利要求8所述的裝置,其特征在于,所述獲取模塊具體用于,
獲取所述訓練興趣點的屬性信息以及價值;
根據所述訓練興趣點的空間坐標,確定所述地圖上所述訓練興趣點所屬的網格;
針對所述地圖的各個網格,根據所述網格內的各個訓練興趣點的屬性信息,確定所述網格的網格屬性。
10.根據權利要求7所述的裝置,其特征在于,所述更新模塊具體用于,
根據所述興趣點的價值,判斷所述興趣點是否為待更新到所述地圖中的興趣點;
在所述興趣點為待更新到所述地圖中的興趣點時,根據所述興趣點的屬性信息,將所述興趣點更新到所述地圖中。
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