[发明专利]一种线下店铺识别的方法及装置

说明书

本发明涉及一种线下店铺识别的方法及装置，该方法包括：提取待接入的店铺的店铺数据中的场景特征信息，根据该场景特征信息，确定该待接入的线下店铺的类别，从预设的同店模型库中获取与该类别店铺对应的同店模型，基于该同店模型，判断待接入的线下店铺是否已接入到店铺信息平台，从而在进行店铺接入时，避免同一店铺被多次接入，有效提高了店铺识别的准确性。

技术领域

本发明涉及互联网搜索技术领域，尤其涉及一种线下店铺识别的方法及装置。

背景技术

随着互联网的不断发展，基于互联网的业务不断涌现，如通过互联网搜索附近店铺门店，或基于店铺的名称，查找该店铺的位置，提供给用户最便捷的生活体验。

互联网公司在收集线下店铺信息时，数据来源渠道多，店铺的信息也比较杂，为了避免同一家店铺多次接入，会用一种既定的模式来识别店铺。但是，仍然容易出现漏识别或者误识别的情况，无法对待接入的店铺进行准确识别，因此，识别准确性并不高。如何提高识别线下店铺的准确性是亟待解决的技术问题。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的线下店铺识别的方法及装置。

依据本发明的第一个方面，提供了一种线下店铺识别的方法，所述方法包括：

提取待接入的线下店铺信息中用于标识所述线下店铺类型的场景特征；

从预设的同店模型库中获取与所述类别对应的同店模型，所述同店模型库包含多种类别的线下店铺对应的同店模型，不同种类的同店模型对应不同的线下店铺的类别，每种同店模型已针对对应类别的线下店铺进行优化训练；

基于所述同店模型，判断所述待接入的线下店铺是否已接入到店铺信息平台。

依据本发明的第二个方面，提供了一种线下店铺识别的装置，包括：

提取模块，用于从待接入的线下店铺的店铺数据中提取出场景特征信息；

确定模块，用于基于所述场景特征信息，确定所述待接入的线下店铺的类别；

获取模块，用于从预设的同店模型库中获取与所述类别对应的同店模型，所述同店模型库包含多种类别的线下店铺对应的同店模型，不同种类的同店模型对应不同的线下店铺的类别，每种同店模型已针对对应类别的线下店铺进行优化训练；

判断模块，基于所述同店模型，判断所述待接入的线下店铺是否已接入到店铺信息平台。

依据本发明的第三个方面，提供了一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述线下店铺识别的方法的步骤。

依据本发明的第四个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明第一个方面中的任一方法步骤。

本说明书实施例中的上述一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果：

本说明书实施例提供的一种线下店铺识别的方法，首先，提取待接入的线下店铺数据中的场景特征信息，然后基于该场景特征信息确定该待接入的线下店铺的类别，从预设的包含多种同店模型的同店模型库中获取与该类别对应的同店模型，最后基于该同店模型，判断该待接入的线下店铺是否已接入到店铺信息平台中。本方案中根据场景特征信息的不同，区分店铺的类别，然后针对每种类别的店铺赋予一个与其对应的同店模型来做识别匹配，由于不同种类的同店模型对应不同的线下店铺类别，因此相当于针对不同种类的店铺使用不同的模型进行识别是否有相同的店铺，而不是如现有技术只用同一种模型识别所有类型店铺，而且每种同店模型是针对对应类别的线下店铺专门进行优化训练获得的，因此让该同店模型专门对该类别的店铺做识别，更具专业性，识别精度提高，识别准确性也提高。