[發明專利]地理位置數據處理方法及裝置

有效

• 申請號: 201910053245.3
• 申請日: 2019-01-21
• 公開（公告）號: CN111460044B
• 公開（公告）日: 2023-06-30
• 發明（設計）人: 鄭華飛;劉楚;謝朋峻;李林琳;司羅
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06F16/28
• 分類號: G06F16/28;G06F16/29
• 代理公司: 北京東方億思知識產權代理有限責任公司 11258
• 代理人: 吳崇

本發明公開了一種地理位置數據處理方法及裝置，所述地理位置數據處理方法包括：獲取多個POI的信息，以所述多個POI為節點構建POI網絡；根據所述多個POI中待分類POI的信息，以及所述POI網絡中與所述待分類POI相鄰的至少一個POI的信息，確定所述待分類POI的類型。利用本發明實施例可實現根據相鄰POI的信息對POI進行分類，使得分類結果更加準確。

技術領域

本發明涉及計算機領域，尤其是涉及一種地理位置數據處理方法及裝置。

背景技術

POI是“Point?of?Interest”的縮寫，通常譯為“興趣點”。在地理信息系統中，一個POI可以是一棟房子、一個商鋪、一個郵筒或一個公交站等。在電子地圖領域，地名地址片段可包含興趣點POI，比如：文一西路969號阿里巴巴西溪園區，該地名地址片段中的“阿里巴巴西溪園區”是POI。再比如，地名地址片段：文廟后街36號四川省公安廳，該地名地址片段中的“四川省公安廳”是POI。

對POI進行分類具有很多應用場景和現實意義，比如對電子地圖中的POI分類、線上線下電子商務(Online?To?Offline，O2O)的基于位置服務(Location?Based?Service，LBS)需要分析POI類型、對錄入公安地址數據庫中的POI分類。目前，有以下兩種方式來實現POI分類：

1、基于標準地址庫分類：電子地圖服務維護了標準地址庫，標準地址庫中海量的地址是經過人工分類后的地址，可以通過眾包的方式獲取POI類型。

2、基于POI文本特征的機器學習分類：該方法以POI名稱文本為輸入，首先做中文分詞預處理之后，建立短文本向量空間模型，然后采用信息增益方法篩選出主要的分類特征詞典，再訓練樸素貝葉斯、支持向量機(Support?Vector?Machine，SVM)等模型完成POI分類。

但是，以上的兩種POI分類方案各存在缺點：

1、通過眾包的方式獲取POI類別，對于新出現地址的POI，無法獲取該POI的類別；而且眾包的方式本身存在標注錯誤的風險。

2、基于POI名稱文本特征的機器學習模型，其中，根據單個POI名稱預測該POI的類別，由于單個POI名稱所攜帶的信息有限，屬于(超)短文本分類問題，很容易被模型分類錯誤。比如POI是“聚福園”，將該POI輸入到機器學習模型中，被錯誤分類為“住宅小區”，實際上“聚福園”屬于“餐飲服務中的中餐廳”類別。按照已有的POI分類方式準確率不高，容易得到錯誤的分類結果。

發明內容

有鑒于此，本發明提出一種地理位置數據處理方法及裝置，用以解決POI分類準確率不高的問題。

第一方面，本發明提供一種興趣點地理位置數據處理方法，所述方法包括：

獲取多個POI的信息，以所述多個POI為節點構建POI網絡；

根據所述多個POI中待分類POI的信息，以及所述POI網絡中與所述待分類POI相鄰的至少一個POI的信息，確定所述待分類POI的類型。

第二方面，本發明還提供一種地理位置數據處理裝置，所述裝置包括：

POI信息獲取模塊，用于獲取多個POI的信息；

網絡構建模塊，用于以所述多個POI為節點構建POI網絡；

POI分類模塊，用于根據所述多個POI中待分類POI的信息，以及所述POI網絡中與所述待分類POI相鄰的至少一個POI的信息，確定所述待分類POI的類型。

本發明的實施例考慮到相鄰POI對POI類型的影響，根據POI自身的信息以及相鄰POI的信息確定POI類型，相對于以往的眾包方式獲取POI類別或僅根據POI自身信息進行分類，本發明實施例的POI分類結果更加準確；進一步，對于新出現的POI亦可以確定其所屬的類型。