[发明专利]兴趣点处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 202010601524.1 申请日: 2020-06-29
公开(公告)号: CN111984876A 公开(公告)日: 2020-11-24
发明(设计)人: 孙王栋;谢红伟 申请(专利权)人: 北京百度网讯科技有限公司
主分类号: G06F16/9537 分类号: G06F16/9537;G06F16/29;G06F40/216;G06N3/02;G06K9/62
代理公司: 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 代理人: 张娜;臧建明
地址: 100085 北京市*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 兴趣 处理 方法 装置 设备 计算机 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种兴趣点处理方法,包括:

获取各第三方平台发送的图文数据;

确定所述图文数据中的文本数据对应的目标兴趣点;

确定所述目标兴趣点与所述图文数据之间的关联度等级;

将关联度等级超过预设阈值的图文数据与所述目标兴趣点建立关联关系,并发送至数据库中进行存储。

2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述确定所述图文数据中的文本数据对应的目标兴趣点,包括:

对所述图文数据中的文本数据进行筛选操作,获得所述图文数据对应的待处理兴趣点;

根据所述待处理兴趣点在预设的数据库中确定与所述待处理兴趣点对应的目标兴趣点。

3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述对所述图文数据中的文本数据进行筛选操作,获得所述图文数据对应的待处理兴趣点,包括:

通过预设的文本提取模型,从所述文本数据中提取待处理文本;

对所述待处理文本进行优化操作,获得所述图文数据对应的待处理兴趣点。

4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述对所述待处理文本进行优化操作,包括:

判断所述第三方平台提供的所述图文数据中兴趣点对应的地址信息与所述数据库中预存的所述待处理文本对应的兴趣点的地址信息是否相同,根据判断结果对所述待处理文本进行优化操作,获得所述图文数据对应的待处理兴趣点;和/或,

通过预设的第一网络模型对所述待处理文本进行成分分析,确定所述待处理文本对应的核心词以及非核心词,获取所述待处理文本中的核心词,获得所述图文数据对应的待处理兴趣点;和/或,

根据预设的高频词库对所述待处理文本中的高频词进行删除操作,获得所述图文数据对应的待处理兴趣点;和/或,

确定所述待处理文本中用于表征方位信息的词语,根据所述用于表征方位信息的词语对所述待处理文本进行优化操作,获得所述图文数据对应的待处理兴趣点。

5.根据权利要求2-4任一项所述的方法,其中,所述根据所述待处理兴趣点在预设的数据库中确定与所述待处理兴趣点对应的目标兴趣点,包括:

根据所述待处理兴趣点在预设的数据库中检索与所述待处理兴趣点对应的预设数量的候选兴趣点;

依次计算所述待处理兴趣点与各候选兴趣点之间的相似度;

将相似度超过预设相似度阈值的候选兴趣点作为所述待处理兴趣点对应的目标兴趣点。

6.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其中,所述确定所述目标兴趣点与所述图文数据之间的关联度等级,包括:

确定所述目标兴趣点在所述图文数据中出现的次数信息;

根据所述次数信息确定所述目标兴趣点与所述图文数据之间的关联度等级。

7.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其中,所述确定所述目标兴趣点与所述图文数据之间的关联度等级,包括:

在预设的数据库中确定所述目标兴趣点对应的位置信息;

根据所述位置信息与所述图文数据中的位置信息进行比对,确定所述目标兴趣点与所述图文数据之间的关联度等级。

8.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其中,所述确定所述目标兴趣点与所述图文数据之间的关联度等级,包括:

判断所述图文数据中是否包括预设的主题词;

根据判断结果确定所述目标兴趣点与所述图文数据之间的关联度等级。

9.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其中,所述确定所述目标兴趣点与所述图文数据之间的关联度等级,包括:

分别对所述图文数据中的文本数据以及图片进行类别分析;

判断所述文本数据的类别标签是否与所述图片对应的类别标签一致;

根据判断结果确定所述目标兴趣点与所述图文数据之间的关联度等级。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京百度网讯科技有限公司,未经北京百度网讯科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010601524.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top