[发明专利]地址解析方法、装置、设备及计算机可读存储介质有效
申请号: | 201911424320.9 | 申请日: | 2019-12-31 |
公开(公告)号: | CN111190988B | 公开(公告)日: | 2023-08-08 |
发明(设计)人: | 何华均;鲍捷;王涵;李瑞远 | 申请(专利权)人: | 京东城市(北京)数字科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/29 | 分类号: | G06F16/29;G06Q10/083 |
代理公司: | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人: | 霍莉莉;刘芳 |
地址: | 100086 北京市海淀区知*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 地址 解析 方法 装置 设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种地址解析方法,其特征在于,包括:
获取与目标订单对应的候选点集合,所述候选点集合中包括至少一个候选位置点;
根据所述目标订单的信息获取预先基于用户信息确定的驻留点信息;
根据所述驻留点信息确定每个所述候选位置点的置信度,并根据所述置信度在所述候选位置点中确定目标位置;
所述驻留点信息包括与驻留点对应的订单信息、与所述驻留点对应的位置类型信息;
所述方法还包括:
根据用户的位置信息确定所述用户的至少一个驻留点;
根据所述驻留点对所述用户的购物订单进行分组,并根据分组结果确定与所述驻留点对应的订单信息;
根据预设地图数据确定每个所述驻留点的位置类型信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述驻留点信息确定每个所述候选位置点的置信度,包括:
根据所述驻留点信息确定每个候选位置点对应的距离置信度、购物行为置信度、类型置信度;
根据所述距离置信度、所述购物行为置信度、所述类型置信度确定每个所述候选位置点的置信度。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述驻留点信息确定每个候选位置点对应的距离置信度,包括:
在所述驻留点中确定与每个所述候选位置点距离最近的最近驻留点;
根据所述候选位置点及其对应的最近驻留点,确定点间距离;
在所述点间距离中确定最大距离以及最小距离;
根据所述候选位置点与对应的最近驻留点的点间距离、所述最大距离、所述最小距离确定所述候选位置点的距离置信度。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述驻留点信息确定每个候选位置点对应的购物行为置信度,包括:
根据每个所述驻留点对应的订单信息,确定与每个所述驻留点对应的订单数量;
在所述订单数量中确定最大订单数、最小订单数;
根据与所述候选位置点对应的最近驻留点的订单数量、所述最大订单数、所述最小订单数,确定所述候选位置点的购物行为置信度。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述驻留点信息确定每个候选位置点对应的类型置信度,包括:
根据每个所述驻留点对应的位置类型信息,确定与每个所述驻留点对应的位置类型分数;
在所述位置类型分数中确定最大类型分数、最小类型分数;
根据与所述候选位置点对应的最近驻留点的位置类型分数、所述最大类型分数、所述最小类型分数,确定所述候选位置点的类型置信度。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据用户的位置信息确定所述用户的至少一个驻留点,包括:
根据所述位置信息,确定所述用户在预设时长范围内、活动区域不超出预设范围的区域,并将所述区域确定为所述驻留点。
7.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述候选位置点与对应的最近驻留点的点间距离、所述最大距离、所述最小距离确定所述候选位置点的距离值置信度,包括:
根据所述最大距离、所述最小距离,将所述候选位置点与对应的最近驻留点的点间距离归一化为属于0-1之间的距离置信度。
8.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据与所述候选位置点对应的最近驻留点的订单数量、所述最大订单数、所述最小订单数,确定所述候选位置点的购物行为置信度,包括:
根据所述最大订单数、所述最小订单数,将所述候选位置点对应的最近驻留点的订单数量归一化为属于0-1之间的购物行为置信度。
9.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据与所述候选位置点对应的最近驻留点的位置类型分数、所述最大类型分数、所述最小类型分数,确定所述候选位置点的类型置信度,包括:
根据所述最大类型分数、所述最小类型分数,将所述候选位置点对应的最近驻留点的位置类型分数归一化为属于0-1之间的类型置信度。
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