地圖比例尺設(shè)定方法、裝置和終端的制作方法
【專利摘要】本公開是關(guān)于地圖比例尺設(shè)定方法、裝置和終端，屬于地圖顯示領(lǐng)域。所述方法包括：獲取搜索對象的至少一個(gè)特征信息；將所述搜索對象的至少一個(gè)特征信息輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型，得到與所述搜索對象對應(yīng)的比例尺；將所述比例尺確定為在地圖上顯示所述搜索對象的搜索結(jié)果時(shí)的初始比例尺。本公開解決了地圖服務(wù)程序無法根據(jù)實(shí)際情況來確定合適的比例尺顯示搜索結(jié)果的問題，達(dá)到了可以根據(jù)搜索對象的實(shí)際情況確定合適的比例尺的效果。
【專利說明】地圖比例尺設(shè)定方法、裝置和終端
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本公開涉及地圖顯示領(lǐng)域，特別涉及一種地圖比例尺設(shè)定方法、裝置和終端。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著通信技術(shù)的發(fā)展，地圖服務(wù)程序成為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)終端(MID，Mobile InternetDevice)上不可或缺的工具之一。此處所述的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)終端包括智能手機(jī)、個(gè)人數(shù)碼助理PDA、平板電腦和筆記本等等。
[0003]地圖服務(wù)程序在顯示地圖或路徑導(dǎo)航時(shí)，通常按照預(yù)先設(shè)定的比例尺進(jìn)行顯示。如，預(yù)先設(shè)定的比例尺為1KM，則當(dāng)用戶在地圖服務(wù)程序中輸入任意搜索對象的名稱后，
該地圖服務(wù)程序都按照IKM的比例尺顯示搜索結(jié)果。
[0004]在實(shí)現(xiàn)本公開的過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)相關(guān)技術(shù)至少存在以下缺點(diǎn):用戶每次進(jìn)行搜索時(shí)，地圖服務(wù)程序都是按照預(yù)先設(shè)定的比例尺顯示搜索結(jié)果，而根據(jù)實(shí)際情況，用戶可能需要以不同的比例尺來顯示不同的搜索對象的搜索結(jié)果，而上述地圖服務(wù)程序無法根據(jù)實(shí)際情況來確定合適的比例尺顯示搜索結(jié)果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]基于地圖服務(wù)程序無法根據(jù)實(shí)際情況來確定合適的比例尺顯示搜索結(jié)果的問題，本公開提供一種地圖比例尺設(shè)定方法、裝置和終端。所述技術(shù)方案如下:
[0006]一方面，本公開提供了一種地圖比例尺設(shè)定方法，所述方法包括:
[0007]獲取搜索對象的至少一個(gè)特征信息；
[0008]將所述搜索對象的至少一個(gè)特征信息輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型，得到與所述搜索對象對應(yīng)的比例尺；其中，根據(jù)至少一組樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型，每組樣本數(shù)據(jù)包括一個(gè)搜索對象的至少一個(gè)特征信息，以及與所述搜索對象對應(yīng)的樣本初始比例尺；
[0009]將所述比例尺確定為在地圖上顯示所述搜索對象的搜索結(jié)果時(shí)的初始比例尺。
[0010]本公開通過由機(jī)器學(xué)習(xí)模型動(dòng)態(tài)地為不同的搜索對象設(shè)定不同的初始比例尺，解決了地圖服務(wù)程序無法根據(jù)實(shí)際情況來確定合適的初始比例尺顯示搜索結(jié)果的問題，達(dá)到了可以根據(jù)搜索對象的實(shí)際情況確定合適的初始比例尺的效果。
[0011]可選地，所述將所述搜索對象的至少一個(gè)特征信息輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型，得到與所述搜索對象對應(yīng)的比例尺，包括:
[0012]將所述搜索對象的至少一個(gè)特征信息輸入所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型，由所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型根據(jù)預(yù)定公式計(jì)算所述搜索對象對應(yīng)于不同候選初始比例尺的概率，所述預(yù)定公式為:
[0013]
【權(quán)利要求】
1.一種地圖比例尺設(shè)定方法，其特征在于，所述方法包括: 獲取搜索對象的至少一個(gè)特征信息； 將所述搜索對象的至少一個(gè)特征信息輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型，得到與所述搜索對象對應(yīng)的比例尺；其中，根據(jù)至少一組樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型，每組樣本數(shù)據(jù)包括一個(gè)搜索對象的至少一個(gè)特征信息，以及與所述搜索對象對應(yīng)的樣本初始比例尺； 將所述比例尺確定為在地圖上顯示所述搜索對象的搜索結(jié)果時(shí)的初始比例尺。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述搜索對象的至少一個(gè)特征信息輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型，得到與所述搜索對象對應(yīng)的比例尺，包括: 將所述搜索對象的至少一個(gè)特征信息輸入所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型，由所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型根據(jù)預(yù)定公式計(jì)算所述搜索對象對應(yīng)于不同候選初始比例尺的概率，所述預(yù)定公式為:
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于， 采集至少一組樣本數(shù)據(jù),每組樣本數(shù)據(jù)包括一個(gè)搜索對象的至少一個(gè)特征信息，以及與所述搜索對象對應(yīng)的所述樣本初始比例尺； 根據(jù)所述至少一組樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述采集至少一組樣本數(shù)據(jù)，包括: 采集正例樣本數(shù)據(jù)，所述正例樣本數(shù)據(jù)為在顯示過程中所述樣本初始比例尺未經(jīng)改變時(shí)所對應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)； 和/或， 采集反例樣本數(shù)據(jù)，所述反例樣本數(shù)據(jù)為在顯示過程中所述樣本初始比例尺發(fā)生改變時(shí)所對應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述至少一組樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型，包括: 根據(jù)所述正例樣本數(shù)據(jù)和/或所述反例樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)定類型的模型作為所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型，所述預(yù)定類型的模型包括邏輯回歸模型和決策樹模型中的任意一種。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于， 將本次搜索過程采集為樣本數(shù)據(jù)； 根據(jù)所述本次搜索過程采集到的所述樣本數(shù)據(jù)再次訓(xùn)練所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于,所述將本次搜索過程采集為樣本數(shù)據(jù),包括: 在將所述比例尺確定為在地圖上顯示所述搜索對象的搜索結(jié)果時(shí)的初始比例尺之后，判斷是否存在改變所述初始比例尺的操作；若判斷結(jié)果為存在改變所述初始比例尺的操作，則將所述本次搜索過程采集為反例樣本數(shù)據(jù)； 若判斷結(jié)果為不存在改變所述初始比例尺的操作，則將所述本次搜索過程采集為正例樣本數(shù)據(jù)。
8.根據(jù)權(quán)利要求1至7任一所述的方法，其特征在于，所述搜索對象的至少一個(gè)特征信息包括:所述搜索對象的標(biāo)識(shí)和至少零個(gè)預(yù)定屬性， 所述預(yù)定屬性包括所述搜索對象所處的預(yù)定范圍內(nèi)的標(biāo)志物個(gè)數(shù)、終端當(dāng)前所處的位置、所述終端當(dāng)前所處的位置和所述搜索對象所處的位置之間的距離、所述搜索對象被搜索的次數(shù)和所述終端的移動(dòng)速度中的至少一個(gè)。
9.一種地圖比例尺設(shè)定裝置，其特征在于，所述裝置包括: 獲取模塊，用于獲取搜索對象的至少一個(gè)特征信息； 輸入模塊，用于將所述獲取模塊獲取到的所述搜索對象的至少一個(gè)特征信息輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型，得到與所述搜索對象對應(yīng)的比例尺；其中，根據(jù)至少一組樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型，每組樣本數(shù)據(jù)包括一個(gè)搜索對象的至少一個(gè)特征信息，以及與所述搜索對象對應(yīng)的樣本初始比例尺； 確定模塊，用于將所述輸入模塊得到的所述比例尺確定為在地圖上顯示所述搜索對象的搜索結(jié)果時(shí)的初始比例尺。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述輸入模塊包括:輸入單元和確定單元; 所述輸入單元，用于將所述搜索對象的至少一個(gè)特征信息輸入所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型，由所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型根據(jù)預(yù)定公式計(jì)算所述搜索對象對應(yīng)于不同候選初始比例尺的概率，所述預(yù)定公式為:Pm= Xpi=^W1,




?=1 其中，所述Pm為所述搜索對象對應(yīng)于第m個(gè)候選初始比例尺的概率，所述Pi為所述搜索對象的第i個(gè)特征信息對應(yīng)于所述第m個(gè)候選初始比例尺的概率，所述Wi為所述搜索對象的所述第i個(gè)特征信息對應(yīng)于所述第m個(gè)候選初始比例尺的權(quán)重，所述m和η為大于等于I的正整數(shù)； 所述確定單元，用于將所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型計(jì)算得到的概率最高的所述候選初始比例尺確定為與所述搜索對象對應(yīng)的比例尺。
11.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括: 采集模塊，用于采集至少一組樣本數(shù)據(jù)，每組樣本數(shù)據(jù)包括一個(gè)搜索對象的至少一個(gè)特征信息，以及與所述搜索對象對應(yīng)的所述樣本初始比例尺； 訓(xùn)練模塊，用于根據(jù)所述采集模塊采集到的所述至少一組樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述采集模塊，包括: 正例采集單元，用于采集正例樣本數(shù)據(jù)，所述正例樣本數(shù)據(jù)為在顯示過程中所述樣本初始比例尺未經(jīng)改變時(shí)所對應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)； 和/或，反例采集單元，用于采集反例樣本數(shù)據(jù)，所述反例樣本數(shù)據(jù)為在顯示過程中所述樣本初始比例尺發(fā)生改變時(shí)所對應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)。
13.根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于， 所述訓(xùn)練模塊，用于根據(jù)所述正例樣本數(shù)據(jù)和/或所述反例樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)定類型的模型作為所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型，所述預(yù)定類型的模型包括邏輯回歸模型和決策樹模型中的任意一種。
14.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括: 再次采集模塊，用于將本次搜索過程采集為樣本數(shù)據(jù)； 再次訓(xùn)練模塊，用于根據(jù)所述本次搜索過程采集到的所述樣本數(shù)據(jù)再次訓(xùn)練所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
15.根據(jù)權(quán)利14所述的裝置，其特征在于，所述再次采集模塊，包括:判斷單元、反例單元和正例單元； 所述判斷單元，用于在將所述比例尺確定為在地圖上顯示所述搜索對象的搜索結(jié)果時(shí)的初始比例尺之后，判斷是否存在改變所述初始比例尺的操作； 所述反例單元，用于當(dāng)所述判斷單元的判斷結(jié)果為存在改變所述初始比例尺的操作時(shí)，將本次搜索過程 采集為反例樣本數(shù)據(jù)； 所述正例單元，用于當(dāng)所述判斷單元的判斷結(jié)果為不存在改變所述初始比例尺的操作時(shí)，將所述本次搜索過程采集為正例樣本數(shù)據(jù)。
16.根據(jù)權(quán)利要求9至15任一所述的裝置，其特征在于，所述搜索對象的至少一個(gè)特征信息包括:所述搜索對象的標(biāo)識(shí)和至少零個(gè)預(yù)定屬性， 所述預(yù)定屬性包括所述搜索對象所處的預(yù)定范圍內(nèi)的標(biāo)志物個(gè)數(shù)、終端當(dāng)前所處的位置、所述終端當(dāng)前所處的位置和所述搜索對象所處的位置之間的距離、所述搜索對象被搜索的次數(shù)和所述終端的移動(dòng)速度中的至少一個(gè)。
17.一種終端，其特征在于，所述終端包括: 一個(gè)或多個(gè)處理器； 存儲(chǔ)器；和 一個(gè)或多個(gè)模塊，所述一個(gè)或多個(gè)模塊存儲(chǔ)于所述存儲(chǔ)器中并被配置成由所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行，所述一個(gè)或多個(gè)模塊具有如下功能: 獲取搜索對象的至少一個(gè)特征信息； 將所述搜索對象的至少一個(gè)特征信息輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型，得到與所述搜索對象對應(yīng)的比例尺；其中，根據(jù)至少一組樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型，每組樣本數(shù)據(jù)包括一個(gè)搜索對象的至少一個(gè)特征信息，以及與所述搜索對象對應(yīng)的樣本初始比例尺； 將所述比例尺確定為在地圖上顯示所述搜索對象的搜索結(jié)果時(shí)的初始比例尺。
【文檔編號(hào)】G06F17/30GK103823828SQ201310533294
【公開日】2014年5月28日 申請日期:2013年10月31日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月31日
【發(fā)明者】翁海斌, 王斌, 劉道寬 申請人:小米科技有限責(zé)任公司