兴趣点数据获取方法、装置、可读存储介质和计算机设备

发明专利有效专利

申请号：
CN201910999692.8
IPC分类号：G06K9/62;G06K9/32
申请日期：
2019-10-21
申请人：
腾讯科技（深圳）有限公司

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法律信息

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著录项信息

专利名称	兴趣点数据获取方法、装置、可读存储介质和计算机设备
申请号	CN201910999692.8	申请日期	2019-10-21
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2020-01-03	公开/公告号	CN110647950A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;3;2查看分类表>
申请人	腾讯科技（深圳）有限公司	申请人地址	广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	腾讯科技（深圳）有限公司	当前权利人	腾讯科技（深圳）有限公司
发明人	陈峭霖;庞炳之;邓金涛
代理机构	广州华进联合专利商标代理有限公司	代理人	黄晶晶

摘要

本申请涉及一种兴趣点数据获取方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，方法包括：通过获取用户数据，根据用户数据获取用户特征；根据解释主题数据与预设LDA模型的第二概率分布矩阵，获取各兴趣点所在地图区块的地图区块属性数据；根据解释主题数据与预设LDA模型的第二概率分布矩阵，获取各兴趣点所在地图区块的地图区块属性数据，并据此获取对应兴趣点属性数据。本申请通过基于地图区块身份标识与用户身份标识训练LDA模型，而后通过LDA模型确定兴趣点属性，由于在LDA模型中选择的特征不会影响最终分类的结果，因此无需复杂选择用户特征来解释LDA模型的模型结果，另外还直接给出概率分布，可以高效且准确针对兴趣点数据进行聚类分析。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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