[發明專利]興趣點POI推薦模型的訓練方法、裝置和電子設備

在審

• 申請號: 202011023896.7
• 申請日: 2020-09-25
• 公開（公告）號: CN112115387A
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 周景博;熊輝
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9537
• 分類號: G06F16/9537;G06N20/00
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 張芳;臧建明

本申請公開了一種興趣點POI推薦模型的訓練方法、裝置和電子設備，涉及人工智能和大數據技術領域。具體實現方案為：在訓練生成POI推薦模型時，正是因為考慮到用戶對POI的偏好信息和不同層級的POI之間的關系會影響POI推薦的準確度，因此，在訓練生成POI推薦模型時，先獲取用戶對POI的偏好信息和不同層級的POI之間的關系，并根據用戶對POI的偏好信息和不同層級的POI之間的關系，訓練生成的POI推薦模型，從而提高了POI推薦模型的準確度，這樣在基于準確度較高的POI推薦模型進行POI推薦時，還可以有效地提高POI推薦的準確度。

技術領域

本申請涉及人工智能和大數據技術領域，尤其涉及一種興趣點POI推薦模型的訓練方法、裝置和電子設備。

背景技術

興趣點(Point Of Interest，POI)泛指一切可以抽象為點的地理對象，尤其是一些與人們生活密切相關的地理實體，例如，學校、銀行、餐館、加油站、醫院或者超市等。POI推薦的主要功能為基于POI推薦模型向用戶推薦特定的興趣點，例如，餐館，酒店、風景區等，從而為用戶提供便利。

現有技術中，在基于POI推薦模型向用戶推薦POI時，該現有的POI推薦模型是將所有的POI視為單獨個體進行推薦，由于現有的POI推薦模型的準確度較低，使得在基于準確度較低的POI推薦模型進行POI推薦時，也會導致POI推薦的準確度較低。

發明內容

本申請提供了一種興趣點POI推薦模型的訓練方法、裝置和電子設備，提高了POI推薦模型的準確度，這樣在基于準確度較高的POI推薦模型進行推薦時，也提高了POI推薦的準確度。

根據本申請的一方面，提供了一種興趣點POI推薦模型的訓練方法，該興趣點POI推薦模型的訓練方法可以包括：

采集POI樣本數據。

分別獲取多個用戶對所述POI樣本數據中的POI的偏好信息，和所述POI樣本數據中不同層級的POI之間的關系；其中，不同層級的POI是基于地理實體概念劃分得到。

根據所述多個用戶對POI的偏好信息和所述不同層級的POI之間的關系，訓練生成POI推薦模型。

根據本申請的另一方面，提供了一種興趣點POI推薦模型的訓練裝置，該興趣點POI推薦模型的訓練裝置可以包括：

采集模塊，用于采集POI樣本數據。

處理模塊，用于分別獲取多個用戶對所述POI樣本數據中的POI的偏好信息，和所述POI樣本數據中不同層級的POI之間的關系；其中，不同層級的POI是基于地理實體概念劃分得到。

所述處理模塊，還用于根據所述多個用戶對POI的偏好信息和所述不同層級的POI之間的關系，訓練生成POI推薦模型。

根據本申請的又一方面，提供了一種電子設備，該電子設備可以包括：

至少一個處理器；以及

與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行上述提供的興趣點POI推薦模型的訓練方法。

根據本申請的又一方面，提供了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，所述計算機指令用于使所述計算機執行上述提供的興趣點POI推薦模型的訓練方法。