[發明專利]區域選擇方法、裝置、計算機設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202010081902.8
• 申請日: 2020-02-06
• 公開（公告）號: CN111325246B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 劉志煌
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F18/23
• 分類號: G06F18/23;G06F18/214;G06N20/00
• 代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 黃晶晶;李文淵

1.一種區域選擇方法，所述方法包括：

獲取包括區域節點和邊的區域網絡圖；所述區域節點的一部分攜帶目標值；攜帶目標值的區域節點所對應的區域為已投放目標對象的區域；所述目標值，是投放所述目標對象后所產生的收益指標值；

根據各所述邊對應的區域節點之間的區域相似度，對所述區域網絡圖進行劃分，得到至少一個子區域網絡；同一子區域網絡中包括聚為一類的區域節點；

針對各子區域網絡，確定所攜帶目標值大于或等于目標值閾值的區域節點的占比；

根據所述占比從各所述子區域網絡中選取目標子區域網絡；所述目標子區域網絡中的所述占比大于非目標子區域網絡中的所述占比；

從所述目標子區域網絡中選取目標區域節點；

將所述目標區域節點所對應的區域，確定為待投放所述目標對象的目標區域。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取包括區域節點和邊的區域網絡圖包括：

獲取初始區域的區域特征向量；

將所述區域特征向量映射為空間中的區域節點，并根據所述區域特征向量，確定兩兩區域節點之間的區域相似度；

在區域相似度大于或等于相似度閾值的區域節點之間建邊，生成區域網絡圖。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取初始區域的區域特征向量包括：

獲取初始區域的區域屬性特征和在所述初始區域中產生的資源轉移特征；

將對應于同一初始區域的所述區域屬性特征和所述資源轉移特征進行融合，生成各所述初始區域的區域特征向量。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據各所述邊對應的區域節點之間的區域相似度，對所述區域網絡圖進行劃分，得到至少一個子區域網絡包括：

根據各邊對應的區域節點之間的區域相似度，確定所述區域節點之間的轉移概率；所述轉移概率與所述區域相似度正相關；

按照所述轉移概率在所述區域網絡圖中進行隨機游走，并確定隨機游走過程中各區域節點的第一出現概率和聚類類別的第二出現概率；

根據所述第一出現概率和所述第二出現概率，確定對隨機游走的結果進行編碼所生成的序列的最短平均編碼長度；

通過最小化所述最短平均編碼長度，將所述區域網絡圖中各區域節點進行聚類，得到至少一個子區域網絡。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一出現概率和所述第二出現概率，確定對隨機游走的結果進行編碼所生成的序列的最短平均編碼長度包括：

根據所述第一出現概率，確定對隨機游走的結果進行編碼所生成的序列中同一聚類類別內的區域節點的第一最短平均編碼長度；

根據第二出現概率，確定所述序列中聚類類別的第二最短平均編碼長度；

根據所述第一最短平均編碼長度和所述第二最短平均編碼長度，確定所述序列的最短平均編碼長度。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述區域網絡圖中，區域相似度大于或等于相似度閾值的區域節點之間建邊；

在所述針對各子區域網絡，確定所攜帶目標值大于或等于目標值閾值的區域節點的占比之前，所述方法還包括：

步進地調整所述相似度閾值，并根據每次步進調整后的相似度閾值，更新所述區域網絡圖中的邊；

針對每次更新后的區域網絡圖，執行所述根據各所述邊對應的區域節點之間的區域相似度，對所述區域網絡圖進行劃分，得到至少一個子區域網絡的步驟，直至滿足步進停止條件；

從各次劃分得到的子區域網絡劃分結果中，選取目標子區域網絡劃分結果，得到最終的至少一個子區域網絡；在所述目標子區域網絡劃分結果中，所攜帶的目標值大于或等于目標值閾值的區域節點的分布滿足集中分布條件。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述占比從各所述子區域網絡中選取目標子區域網絡包括：

從各子區域網絡中，篩選所述占比大于或等于占比閾值的子區域網絡，得到目標子區域網絡；或，

從各子區域網絡中，選取按照所述占比由大到小的順序排名在前預設位數的子區域網絡作為目標子區域網絡。