[發明專利]興趣點數據處理方法及裝置

有效

• 申請號: 202110552172.X
• 申請日: 2021-05-20
• 公開（公告）號: CN113190640B
• 公開（公告）日: 2023-02-07
• 發明（設計）人: 劉小杰;王丹
• 申請（專利權）人: 拉扎斯網絡科技（上海）有限公司
• 主分類號: G06F16/29
• 分類號: G06F16/29;G06F16/36;G06Q30/0601;G06F40/295
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 林祥

本發明實施例公開了一種興趣點數據處理方法及裝置。其中，方法包括：獲取訂單數據生產端產生的訂單數據，從訂單數據中提取出候選興趣點；將候選興趣點的類型與預設業務場景對應的黑名單興趣點類型進行匹配，根據匹配結果從候選興趣點中篩選出目標興趣點；將目標興趣點的興趣點數據存儲至與預設業務場景對應的興趣點數據庫。本方案能夠實現興趣點的自動提取及存儲，減少人工成本；而且依據興趣點類型對候選興趣點進行類型過濾，有效避免了興趣點數據庫中存儲較多的冗余興趣點數據，并避免了冗余興趣點數據對業務服務的干擾。

技術領域

本發明實施例涉及數據處理技術領域，具體涉及一種興趣點數據處理方法、裝置、計算設備及計算機存儲介質。

背景技術

興趣點(POI，Point of Interest)是地理信息系統中可以抽象為點的地理對象。例如，興趣點可以為商鋪、學校、銀行、以及樓棟等。準確的興趣點數據能夠為基于地理信息的服務(如訂單配送服務及導航服務等)提供有效輔助。

現有技術在挖掘興趣點之后便直接將所有挖掘出的興趣點的興趣點數據存儲于興趣點數據庫中，繼而利用興趣點數據庫中的興趣點進行業務服務。采用該種方式，會導致興趣點數據庫中存在大量的冗余興趣點，增加了存儲成本。

發明內容

鑒于上述問題，提出了本發明實施例以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的興趣點數據處理方法、裝置、計算設備及計算機存儲介質。

根據本發明實施例的一個方面，提供了一種興趣點數據處理方法，包括：

獲取訂單數據生產端產生的訂單數據，從所述訂單數據中提取出候選興趣點；

將候選興趣點的類型與預設業務場景對應的黑名單興趣點類型進行匹配，根據匹配結果從所述候選興趣點中篩選出目標興趣點；其中，所述目標興趣點的興趣點類型與所述黑名單興趣點類型不匹配；

將所述目標興趣點的興趣點數據存儲至與所述預設業務場景對應的興趣點數據庫。

在一種可選的實施方式中，在所述將候選興趣點的類型與預設業務場景對應的黑名單興趣點類型進行匹配之前，所述方法還包括：

根據興趣點數據庫中已存儲的興趣點的訂單熱度，從所述已存儲的興趣點中篩選出訂單熱度小于第一預設閾值的低熱度興趣點；

根據低熱度興趣點的興趣點類型，確定與預設業務場景對應的第一類黑名單興趣點類型。

在一種可選的實施方式中，在所述根據興趣點數據庫中已存儲的興趣點的訂單熱度，從所述已存儲的興趣點中篩選出低熱度興趣點之前，所述方法還包括：

針對興趣點數據庫中任一已存儲的興趣點，統計在預設歷史時間窗口內與該興趣點關聯的預設類型訂單的訂單數量；其中，所述預設類型訂單為所述預設業務場景中的訂單；

根據在預設歷史時間窗口內與該興趣點關聯的預設類型訂單的訂單數量，計算該興趣點的訂單熱度。

在一種可選的實施方式中，在所述將候選興趣點的類型與預設業務場景對應的黑名單興趣點類型進行匹配之前，所述方法還包括：

針對于任一興趣點類型，計算在所述預設業務場景中該興趣點類型所對應的用戶體驗評價參數；

將對應的用戶體驗評價參數小于第二預設閾值的興趣點類型作為與預設業務場景對應的第二類黑名單興趣點類型。

在一種可選的實施方式中，所述計算在所述預設業務場景中該興趣點類型所對應的用戶體驗評價參數進一步包括：

根據在所述預設業務場景中該興趣點類型所對應的配送時效評價參數、興趣點穩定性評價參數、和/或訂單消費舒適度評價參數，計算在所述預設業務場景中該興趣點類型所對應的用戶體驗評價參數。