[发明专利]用于POI的相似度计算的方法、装置、设备和计算机可读存储介质有效
| 申请号： | 201710922431.7 | 申请日： | 2017-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN107609185B | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 谢红伟 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/29 | 分类号： | G06F16/29;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市铸成律师事务所 11313 | 代理人： | 张臻贤;屈小春 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明的实施方式涉及用于地图兴趣点POI的相似度计算的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括：构建至少一条训练样本；对所构建的至少一条训练样本进行序列化处理，其中该序列化处理包括利用one‑hot编码用预设的one‑hot编码字典至少一条训练样本转换为序列；以及将经序列化处理后的至少一条训练样本输入至LSTM神经网络模型，对LSTM神经网络模型进行训练。根据本发明的实施方式，利用LSTM的深度学习模型，构建了端到端的POI相似度计算模型，提升了POI相似度计算的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 poi 相似 计算 方法 装置 设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
一种用于地图兴趣点POI的相似度计算的方法，其特征在于，包括：构建至少一条训练样本，所述一条训练样本中包括一对POI；对所构建的至少一条训练样本进行序列化处理，其中所述序列化处理包括：利用one‑hot编码用预设的one‑hot编码字典将所述至少一条训练样本转换为序列；以及将经序列化处理后的至少一条训练样本输入至LSTM神经网络模型，对所述LSTM神经网络模型进行训练。
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