[发明专利]地址聚集度查询方法、装置、设备及计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 202110629496.9 申请日: 2021-06-03
公开(公告)号: CN113360586A 公开(公告)日: 2021-09-07
发明(设计)人: 张慢丽;黄国财;陈政 申请(专利权)人: 深圳前海微众银行股份有限公司
主分类号: G06F16/29 分类号: G06F16/29
代理公司: 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 代理人: 梁爽
地址: 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 地址 聚集 查询 方法 装置 设备 计算机 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种地址聚集度查询方法,其特征在于,所述地址聚集度查询方法包括以下步骤:

接收聚集度查询请求,并根据所述聚集度查询请求确定待查询地址和查询距离;

将所述待查询地址转换成目标网格级别对应的待查询网格ID;

根据所述待查询网格ID和所述查询距离,确定球帽区域以及待定网格区域,并将所述球帽区域与所述待定网格区域之间的交集区域作为待查询区域;

在目标网格地址库中确定落入所述待查询区域内的地址,并累加落入所述待查询区域内的地址数量,得到所述待查询区域的聚集度,其中,所述目标网格级别与所述目标网格地址库相对应。

2.如权利要求1所述的地址聚集度查询方法,其特征在于,所述将所述待查询地址转换成目标网格级别对应的待查询网格ID的步骤包括:

根据所述待查询地址确定待查询经度和待查询纬度,并将所述待查询经度和所述待查询纬度转换成地球表面对应的目标球面坐标;

根据所述目标球面坐标,确定所述目标球面坐标在所述地球表面所投影的外切正方体上的目标二维坐标,其中,所述目标二维坐标以所述外切正方体的不同面进行区分;

基于希尔伯特曲线,将所述目标二维坐标转换成所述目标网格级别对应的一维坐标,得到所述目标网格级别对应的待查询网格ID。

3.如权利要求2所述的地址聚集度查询方法,其特征在于,所述将所述目标二维坐标转换成所述目标网格级别对应的一维坐标,得到所述目标网格级别对应的待查询网格ID的步骤包括:

将所述目标二维坐标转换成默认网格级别对应的一维坐标,得到中间网格ID;

根据所述默认网格级别和所述目标网格级别,确定所述默认网格级别和所述目标网格级别之间的级别差;

将所述中间网格ID的最后一位偏移所述级别差对应的位数,得到所述目标网格级别对应的待查询网格ID。

4.如权利要求1所述的地址聚集度查询方法,其特征在于,所述接收聚集度查询请求,并根据所述聚集度查询请求确定待查询地址和查询距离的步骤之后,还包括:

将所述待查询地址分别转换成各网格级别对应的网格ID;

在各网格级别对应的网格地址库中,分别确定在对应的网格ID内的地址列表;

根据所述地址列表,确定所述待查询地址与所述地址列表中的地址数据是否属于相同地址;

若所述待查询地址与所述地址列表中的地址数据不属于相同地址,则将所述待查询地址添加至对应的地址列表,以将所述待查询地址添加至各网格地址库。

5.如权利要求4所述的地址聚集度查询方法,其特征在于,所述根据所述地址列表,确定所述待查询地址与所述地址列表中的地址数据是否属于相同地址的步骤包括:

获取所述地址列表中的地址数据,并将所述地址列表中的地址数据作为待比较地址;

分别计算所述待比较地址和所述待查询地址之间的文本相似度和地理位置相似度,并根据所述文本相似度和所述地理位置相似度,确定总体相似度;

若所述总体相似度大于预设阈值,则判定所述待查询地址与所述地址列表中的地址数据属于相同地址;

若所述总体相似度小于或等于所述预设阈值,则判定所述待查询地址与所述地址列表中的地址数据不属于相同地址。

6.如权利要求5所述的地址聚集度查询方法,其特征在于,所述计算所述待比较地址和所述待查询地址之间的文本相似度的步骤包括:

确定所述待查询地址对应的第一文本地址以及确定所述待比较地址对应的第二文本地址;

对所述第一文本地址进行分词,得到第一分词集,以及对所述第二文本地址进行分词,得到第二分词集;

统计所述第一分词集中每个词出现的次数,得到第一次数集合,以及统计所述第二分词集中每个词出现的次数,得到第二次数集合;

根据所述第一次数集合和所述第二次数集合,确定所述待比较地址和所述待查询地址之间的文本相似度。

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