[发明专利]地理位置点的排序方法、训练排序模型的方法及对应装置

权利要求书

1.一种地理位置点的排序方法，其特征在于，该方法包括：

接收来自用户的垂直类地理位置点查询请求；

将所述垂直类的候选地理位置点数据输入所述用户的偏好模型，得到所述用户对各候选地理位置点的偏好得分；

将所述用户对各候选地理位置点的偏好得分作为各候选地理位置点的排序特征之一输入排序模型，得到各候选地理位置点的排序得分；

依据所述各候选位置点的排序得分，确定向所述用户返回的查询结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述垂直类的候选地理位置点数据输入所述用户的偏好模型之前，还包括：

将所述垂直类的候选地理位置点数据中至少部分类型的特征数据进行预处理，以消除所述至少部分类型的特征数据的地区差异。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预处理包括：

将所述垂直类的候选地理位置点数据中至少部分类型的特征数据进行Box-cox变换后再进行归一化处理；

其中在进行Box-cox变换时使用的参数是预先针对各地区的地理位置点在所述至少部分类型的特征上的数据分布进行统计得到的。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户的偏好模型采用异常点检测模型，依据所述异常点检测模型对候选地理位置点的异常点评分，得到所述用户对候选地理位置点的偏好得分；

其中所述异常点评分与所述偏好得分负相关。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述垂直类包括：酒店类、餐饮类、商超类或影剧院类。

6.一种训练排序模型的方法，其特征在于，该方法包括：

从地图类应用数据中获取第一训练数据，所述第一训练数据包括：用户历史访问过的垂直类地理位置点数据，所述访问包括查询、点击或实地到访；

利用所述第一训练数据训练所述用户的偏好模型；

利用所述用户的偏好模型，获取所述用户对第二训练数据中所述垂直类的各地理位置点的偏好得分；

利用所述第二训练数据训练排序模型，其中所述用户对第二训练数据中各地理位置点的偏好得分作为训练所述排序模型的排序特征之一。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在利用所述第一训练数据训练异常点监测模型之前，还包括：

将所述用户历史访问过的垂类地理位置数据中至少部分类型的特征数据进行预处理，以消除所述至少部分类型的特征数据的地区差异。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述预处理包括：

将所述用户历史访问过的垂直类的候选地理位置点数据中至少部分类型的特征数据进行Box-cox变换后再进行归一化处理；

其中在进行Box-cox变换时使用的参数是预先针对各地区的地理位置点在所述至少部分类型的特征上的数据分布进行统计得到的。

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述用户的偏好模型采用异常点检测模型，依据所述异常点检测模型对垂直类地理位置点的异常点评分，得到所述用户对垂直类地理位置点的偏好得分；

其中所述异常点评分与所述偏好得分负相关。

10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第二训练数据包括：针对所述垂直类的同一查询会话中，用户点击的地理位置点和未点击的地理位置点构成的地理位置点对。