[发明专利]地图POI反馈方法及装置

权利要求书

1.一种地图POI反馈方法，其特征在于，包括：

接收用户输入的关键字；

从数据库中检索出与所述关键字相关的兴趣点POI，得到初始POI列表；

通过当前排序模型对所述初始POI列表中的前N项POI进行排序，得到排序后的POI列表，其中，所述当前排序模型是通过机器学习排序方法训练得到的模型；N为大于1的自然数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过当前排序模型对所述初始POI列表中的前N项POI进行排序，得到排序后的POI列表，包括：

获取所述初始POI列表中的前N项POI的特征向量；

将所述特征向量输入到当前排序模型中，由所述当前排序模型输出N项POI的排序结果；其中，所述当前排序模型中包含有POI的特征向量与每个特征参数之间的换算关系，所述换算关系在排序模型的训练过程中确定；所述当前排序模型是指获取所述特征向量对应的各个特征参数的分数，并基于所述特征参数的对应的分数，确定所述特征向量对应的POI的顺序的模型；

根据所述N项POI的排序结果，生成排序后的POI列表。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过当前排序模型对所述初始POI列表中的前N项POI进行排序，得到排序后的POI列表之后，还包括：

获取更新后的训练数据；

采用所述更新后的训练数据，并调用机器学习排序方法中的Rank Lib库训练得到新的排序模型；

将测试集中的测试数据作为所述新的排序模型的输入，输出对应的新的排序结果；

结合所述最优排序结果，对所述新的排序模型输出的新的排序结果进行评估，得到所述新的排序模型的评估分数；

若所述新的排序模型的评估分数大于所述当前排序模型的评估分数，则将所述当前排序模型替换为所述新的排序模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过当前排序模型对所述初始POI列表中的前N项POI进行排序，得到排序后的POI列表之前，还包括：

构建训练所述当前排序模型的训练数据；

采用所述训练数据，并调用机器学习排序方法中的Rank Lib库训练得到所述当前排序模型。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，在通过当前排序模型对所述初始POI列表中的前N项POI进行排序，得到排序后的POI列表之后，还包括：

根据预设的优先级对所述排序后的POI列表中的部分或者全部POI的排列顺序进行调整；其中，所述预设的优先级是指：根据不同业务需求人为设定的排序规则。

6.一种地图POI反馈装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收用户输入的关键字；

检索模块，用于从数据库中检索出与所述关键字相关的兴趣点POI，得到初始POI列表；

排序模块，用于通过当前排序模型对所述初始POI列表中的前N项POI进行排序，得到排序后的POI列表，其中，所述当前排序模型是通过机器学习排序方法训练得到的模型；N为大于1的自然数。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述排序模块，具体用于：

获取所述初始POI列表中的前N项POI的特征向量；

将所述特征向量输入到当前排序模型中，由所述当前排序模型输出N项POI的排序结果；其中，所述当前排序模型中包含有POI的特征向量与每个特征参数之间的换算关系，所述换算关系在排序模型的训练过程中确定；所述当前排序模型是指获取所述特征向量对应的各个特征参数的分数，并基于所述特征参数的对应的分数，确定所述特征向量对应的POI的顺序的模型；

根据所述N项POI的排序结果，生成排序后的POI列表。