[发明专利]长尾POI的失效预测方法、装置、设备和介质

说明书

本公开提供了一种长尾POI的失效预测方法、装置、设备、介质和程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习和计算机视觉技术领域，可应用于人脸图像处理和人脸图像识别等场景下。具体实现方案为：获取待预测长尾POI的特征信息，其中，所述特征信息与长尾POI的属性有关；利用预先训练的预测模型，根据所述特征信息对所述待预测长尾POI的失效状态进行预测。本公开基于预先训练出的预测模型，根据长尾POI的特征信息实现对大量没有情报可以感知的长尾POI进行失效状态的预测，确保了长尾POI状态的准确性。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习和计算机视觉技术领域，可应用于人脸图像处理和人脸图像识别等场景下，具体涉及一种长尾POI的失效预测方法、装置、设备、介质和程序产品。

背景技术

地图数据中POI(Point of Interest，兴趣点)信息的准确性及其重要，需要及时对POI的状态信息进行更新，才能给用户带来良好的检索体验。

随着时间的推移，有些POI数据规模大且用户检索次数低，被称为长尾POI。对于这些长尾POI，由于其没有有效的情报感知，无法依赖情报来确定其是否失效。因此，为了对长尾POI数据进行管理，提高长尾POI状态信息的准确性，如何从中及时发现失效POI则成为亟待解决的问题。

发明内容

本公开提供了一种长尾POI的失效预测方法、装置、设备、介质和程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种长尾POI的失效预测方法，包括：

获取待预测长尾POI的特征信息，其中，所述特征信息与长尾POI的属性有关；

利用预先训练的预测模型，根据所述特征信息对所述待预测长尾POI的失效状态进行预测。

根据本公开的另一方面，提供了一种长尾POI的失效预测装置，包括：

特征信息获取模块，用于获取待预测长尾POI的特征信息，其中，所述特征信息与长尾POI的属性有关；

失效预测模块，用于利用预先训练的预测模型，根据所述特征信息对所述待预测长尾POI的失效状态进行预测。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开任意实施例所述的长尾POI的失效预测方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使计算机执行本公开任意实施例所述的长尾POI的失效预测方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现本公开任意实施例所述的长尾POI的失效预测方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开实施例的一种长尾POI的失效预测方法的示意图；

图2是根据本公开实施例的一种长尾POI的失效预测方法的示意图；

图3是根据本公开实施例的预测模型的训练过程；

图4是根据本公开实施例的一种长尾POI的失效预测装置的结构示意图；