确定兴趣点信息的方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及兴趣点生成、数据处理等地图技术领域，具体涉及一种确定兴趣点信息的方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在地图中，住宅区内部楼栋的覆盖率和坐标的准确率对用户具有重要意义，其可以帮助用户更加容易找到指定的楼栋，从而解决导航终点不精确的问题。但是，现有技术中缺乏稳定的确定内部楼栋信息的方法，造成效率低、准确率不高及可靠性低等问题。

发明内容

本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

本公开第一方面实施例提出了一种确定兴趣点信息的方法，包括：

确定目标建筑物所属区域的第一位置信息；

从候选数据集中获取与所述第一位置信息间的关联度大于第一阈值的参考地址；

在任一参考地址不属于预设类型地址的情况下，从所述任一参考地址中提取第一地址信息，其中，所述第一地址信息中包括第一建筑物编号；

在至少两个第二地址信息与所述第一地址信息间的匹配度大于第二阈值、且每个所述第二地址信息中的第二建筑物编号与所述第一建筑物编号间的第一差值均小于第三阈值的情况下，根据所述至少两个第二建筑物编号分别对应的第二坐标及所述第一差值，确定所述第一建筑物编号对应的第三坐标，其中，所述第二地址信息为已知兴趣点的地址信息，所述第二建筑物编号为所述第二地址信息中包含的建筑物编号；

将所述第一建筑物编号及所述第三坐标，确定为地图数据中所述目标建筑物的第二位置信息。

本公开第二方面实施例提出了一种确定兴趣点信息的装置，包括：

第一确定模块，用于确定目标建筑物所属区域的第一位置信息；

获取模块，用于从候选数据集中获取与所述第一位置信息间的关联度大于第一阈值的参考地址；

提取模块，用于在任一参考地址不属于预设类型地址的情况下，从所述任一参考地址中提取第一地址信息，其中，所述第一地址信息中包括第一建筑物编号；

第二确定模块，用于在至少两个第二地址信息与所述第一地址信息间的匹配度大于第二阈值、且每个所述第二地址信息中的第二建筑物编号与所述第一建筑物编号间的第一差值均小于第三阈值的情况下，根据所述至少两个第二建筑物编号分别对应的第二坐标及所述第一差值，确定所述第一建筑物编号对应的第三坐标，其中，所述第二地址信息为已知兴趣点的地址信息，所述第二建筑物编号为所述第二地址信息中包含的建筑物编号；

第三确定模块，用于将所述第一建筑物编号及所述第三坐标，确定为地图数据中所述目标建筑物的第二位置信息。

本公开第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如本公开第一方面实施例提出的确定兴趣点信息的方法。

本公开第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如本公开第一方面实施例提出的确定兴趣点信息的方法。

本公开第五方面实施例提出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，实现如本公开第一方面实施例提出的确定兴趣点信息的方法。

本公开提供的确定兴趣点信息的方法、装置、计算机设备及存储介质，存在如下有益效果：

本公开实施例中，首先确定目标建筑物所属区域的第一位置信息，然后从候选数据集中获取与第一位置信息间的关联度大于第一阈值的参考地址，在任一参考地址不属于预设类型地址的情况下，从任一参考地址中提取第一地址信息，在至少两个第二地址信息与第一地址信息间的匹配度大于第二阈值、且每个第二地址信息中的第二建筑物编号与第一建筑物编号间的第一差值均小于第三阈值的情况下，根据至少两个第二建筑物编号分别对应的第二坐标及第一差值，确定第一建筑物编号对应的第三坐标，最后将第一建筑物编号及第三坐标，确定为地图数据中目标建筑物的第二位置信息。由此，通过对与目标建筑物所属区域的位置信息关联度高的参考地址进行筛选，来确定目标建筑物的位置信息，从而为提高确定兴趣点信息的效率提供了条件，增强了确定兴趣点信息的方法的准确性和可靠性。

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为本公开一实施例所提供的一种确定兴趣点信息的方法的流程示意图；

图2为本公开一实施例所提供的一种确定兴趣点信息的方法的流程示意图；

图3为本公开一实施例所提供的一种确定兴趣点信息的方法的流程示意图；

图4为本公开一实施例所提供的一种确定兴趣点信息的方法的流程示意图；

图5为本公开一实施例所提供的一种确定兴趣点信息的方法的流程示意图；

图6为本公开一实施例所提供的一种确定兴趣点信息的方法的流程示意图；

图7为本公开一实施例所提供的一种确定兴趣点信息的装置的结构示意图；

图8示出了适于用来实现本公开实施方式的示例性计算机设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

本公开涉及兴趣点生成、数据处理等地图技术领域。

地图技术是依据一定的数学法则，使用制图语言，通过制图综合，在一定的载体上，表达地球上各种事物的空间分布、联系及变化状态的图形图像。

兴趣点(Point-Of-Interest,POI)，泛指互联网电子地图中的点类数据，基本包含名称、地址、坐标、类别四个属性。

数据处理(data processing)是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

下面参考附图描述本公开实施例的确定兴趣点信息的方法、装置、电子设备和存储介质。

图1为本公开实施例所提供的一种确定兴趣点信息的方法的流程示意图。

如图1所示，该确定兴趣点信息的方法可以包括以下步骤：

步骤101，确定目标建筑物所属区域的第一位置信息。

其中，目标建筑物所属区域，为目标建筑物所在的区域，其可以为目标建筑物所在的街道、辖区等等任意区域，本公开对此不做限定。

其中，第一位置信息，为目标建筑物所属区域的信息。比如，当目标建筑物所属区域为某某街道时，第一位置信息就可以为“某某街道”，本公开对此不做限定。

其中，第一坐标，为地图数据中目标建筑物所属区域的地址坐标。

步骤102，从候选数据集中获取与第一位置信息间的关联度大于第一阈值的参考地址。

其中，候选数据集，为由候选数据组成的集合。候选数据，为目标建筑物所属区域附近的兴趣点信息。

其中，关联度，为候选数据集中候选数据与第一位置信息的关联程度。

其中，第一阈值，为参考地址与第一位置信息的关联度的临界值，其为预先设置的。比如，第一阈值可以为0.5，本公开对此不做限定。

其中，参考地址，为候选数据集中与第一位置信息关联程度较高的候选数据中包括的地址。

在一些可能的实现形式中，确定候选数据集中的每个候选数据与第一位置信息间的关联度的方式，可以为根据候选数据集中每个候选数据与第一位置信息间的匹配度，来确定关联度。

本公开中，当基于候选数据集中每个候选数据与第一位置信息间的匹配度，来确定关联度时，匹配度越高，候选数据集中对应的候选数据与第一位置信息的关联度越高。

举例来说，第一位置信息为“某某街道”时，可以直接与候选数据集中的每个候选数据计算匹配度，从而确定对应的关联度。

在一些可能的实现形式中，确定候选数据集中的每个候选数据与第一位置信息间的关联度的方式，还可以为根据每个候选数据与第一位置信息间的距离值，确定关联度。

本公开中，当基于候选数据集中每个候选数据与第一位置信息间的距离值，来确定关联度时，距离值越小，对应的候选数据与第一位置信息间的关联程度越高，也就是说，候选数据集中对应的候选数据与第一位置信息的关联度越高，从而为提高确定兴趣点信息的效率提供了条件。

步骤103，在任一参考地址不属于预设类型地址的情况下，从任一参考地址中提取第一地址信息，其中，第一地址信息中包括第一建筑物编号。

其中，预设类型地址，为预先设置的，用来表征建筑物地址，或者建筑物类型的建筑物地址的字段，其可以为任意的实现形式来对建筑物类型地址或者建筑物类型的建筑物地址进行表征，本公开对此不做限定。

其中，第一地址信息，为地址类型为非建筑物类型类地址或非建筑物类型的建筑物地址的地址信息。比如，第一地址信息可以包含有××号楼或××栋或××幢等等信息，本公开对此不做限定。

其中，第一建筑物编号，可以为任意的实现形式来对第一建筑物进行编号。比如，第一建筑物编号可以为“街道名+门牌号”，或者还可以为“建筑物名+楼栋号+门牌号”等等任意形式，本公开对此不做限定。

本公开中，在任一参考地址不属于预设类型地址的情况下，可以认为这任一参考地址为非建筑物类型地址，此时，可以从这任一参考地址中提取第一地址信息。

步骤104，在至少两个第二地址信息与第一地址信息间的匹配度大于第二阈值、且每个第二地址信息中的第二建筑物编号与第一建筑物编号间的第一差值均小于第三阈值的情况下，根据至少两个第二建筑物编号分别对应的第二坐标及第一差值，确定第一建筑物编号对应的第三坐标，其中，第二地址信息为已知兴趣点的地址信息，第二建筑物编号为第二地址信息中包含的建筑物编号。

其中，第二地址信息，为地图数据中除了第一地址信息外的其他地址信息。

其中，第二阈值，为第二地址信息与第一地址信息间的匹配度的临界值，其为预先设置的。比如，第二阈值可以为0.8，本公开对此不做限定。

其中，第一差值，为第二建筑物编号与第一建筑物编号间的差值。

其中，第三阈值，为第二建筑物编号与第一建筑物编号间的差值的临界值，其为预先设置的。比如，第三阈值可以为2，本公开对此不做限定。

其中，第二坐标，为第二建筑物编号对应的位置坐标。

在一些可能的实现形式中，可以首先根据至少两个第二建筑物编号间的第一关系、及至少两个第二坐标间的第二关系，确定至少两个第二建筑物编号所属区域内的建筑物设置模式，然后基于建筑物设置模式，根据至少一个第二坐标及第一差值，确定第一建筑物编号对应的第三坐标，从而提高了确定兴趣点信息的准确率。

其中，第一关系，为至少两个第二建筑物编号间的关系，其可以包括至少两个第二建筑物编号间的大小关系、差值等等任意关系，本公开对此不做限定。

其中，第二关系，为至少两个第二坐标间的关系，其可以包括至少两个第二坐标间的大小关系等等任意关系，本公开对此不做限定。

其中，建筑物设置模式，为预先设置的，至少两个第二建筑物编号所属的区域对建筑物进行排列设置的模式。比如建筑物设置模式可以为按照第二建筑物编号由大至小，对应的第二建筑物编号的第二坐标逐渐增加的模式，本公开对此不做限定。

步骤105，将第一建筑物编号及第三坐标，确定为地图数据中目标建筑物的第二位置信息。

其中，第二位置信息，为目标建筑物的位置信息。

本公开中，在获得第三坐标后，就可以将第一建筑物编号与第三坐标关联，确定为地图数据中目标建筑物的第二位置信息。

本公开实施例中，首先确定目标建筑物所属区域的第一位置信息，然后从候选数据集中获取与第一位置信息间的关联度大于第一阈值的参考地址，在任一参考地址不属于预设类型地址的情况下，从任一参考地址中提取第一地址信息，在至少两个第二地址信息与第一地址信息间的匹配度大于第二阈值、且每个第二地址信息中的第二建筑物编号与第一建筑物编号间的第一差值均小于第三阈值的情况下，根据至少两个第二建筑物编号分别对应的第二坐标及第一差值，确定第一建筑物编号对应的第三坐标，最后将第一建筑物编号及第三坐标，确定为地图数据中目标建筑物的第二位置信息。由此，通过对与目标建筑物所属区域的位置信息关联程度较高的参考地址进行筛选，来确定目标建筑物的位置信息，从而为提高确定兴趣点信息的效率提供了条件，增强了确定兴趣点信息的方法的的准确性和可靠性。

图2为本公开一实施例所提供的一种确定兴趣点信息的方法的流程示意图。

如图2所示，该确定兴趣点信息的方法可以包括以下步骤：

步骤201，确定目标建筑物所属区域的第一位置信息。

步骤202，从候选数据集中获取与第一位置信息间的关联度大于第一阈值的参考地址。

其中，步骤201至步骤202的具体实现形式，可参照本公开中其他各实施例中的详细描述，此处不再具体赘述。

步骤203，在任一参考地址与地图数据中每个建筑物类型兴趣点的地址均未匹配的情况下，确定任一参考地址不属于预设类型地址。

本公开中，在任一参考地址与地图数据中每个建筑物类型兴趣点的地址均未匹配的情况下，可以认为这任一参考地址为非建筑物类型地址或非建筑物类型的建筑物地址，此时，可以将这任一参考地址确定为不属于预设类型地址，从而提高了确定兴趣点信息的效率。

步骤204，在任一参考地址不属于预设类型地址的情况下，从任一参考地址中提取第一地址信息，其中，第一地址信息中包括第一建筑物编号。

步骤205，在至少两个第二地址信息与第一地址信息间的匹配度大于第二阈值、且每个第二地址信息中的第二建筑物编号与第一建筑物编号间的第一差值均小于第三阈值的情况下，根据至少两个第二建筑物编号分别对应的第二坐标及第一差值，确定第一建筑物编号对应的第三坐标，其中，第二地址信息为已知兴趣点的地址信息，第二建筑物编号为第二地址信息中包含的建筑物编号。

步骤206将第一建筑物编号及第三坐标，确定为地图数据中目标建筑物的第二位置信息。

其中，步骤204至步骤206的具体实现形式，可参照本公开中其他各实施例中的详细描述，此处不再具体赘述。

本公开实施例中，首先确定目标建筑物所属区域的第一位置信息，并从候选数据集中获取与第一位置信息间的关联度大于第一阈值的参考地址，在任一参考地址与地图数据中每个建筑物类型兴趣点的地址均未匹配的情况下，确定任一参考地址不属于预设类型地址，然后在任一参考地址不属于预设类型地址的情况下，从任一参考地址中提取第一地址信息，在至少两个第二地址信息与第一地址信息间的匹配度大于第二阈值、且每个第二地址信息中的第二建筑物编号与第一建筑物编号间的第一差值均小于第三阈值的情况下，根据至少两个第二建筑物编号分别对应的第二坐标及第一差值，确定第一建筑物编号对应的第三坐标，最后将第一建筑物编号及第三坐标，确定为地图数据中目标建筑物的第二位置信息。由此，通过基于将参考地址与建筑物类型类兴趣点进行匹配，来确定参考地址所属地址类型，从而进一步提高了确定兴趣点信息的效率。

图3为本公开一实施例所提供的一种确定兴趣点信息的方法的流程示意图。

如图3所示，该确定兴趣点信息的方法可以包括以下步骤：

步骤301，确定目标建筑物所属区域的第一位置信息。

步骤302，从候选数据集中获取与第一位置信息间的关联度大于第一阈值的参考地址。

步骤303，在任一参考地址不属于预设类型地址的情况下，从任一参考地址中提取第一地址信息，其中，第一地址信息中包括第一建筑物编号。

步骤304，根据至少两个第二建筑物编号间的第一关系、及至少两个第二坐标间的第二关系，确定至少两个第二建筑物编号所属区域内的建筑物设置模式。

其中，步骤301至步骤304的具体实现形式，可参照本公开中其他各实施例中的详细描述，此处不再具体赘述。

步骤305，基于建筑物设置模式，根据至少一个第二坐标及第一差值，确定第一建筑物编号对应的第三坐标。

本公开中，在确定至少两个第二建筑物编号所属区域内的建筑物设置模式后，可以根据至少一个第二坐标及第一差值，来确定第一建筑物编号对应的第三坐标，从而提高了确定兴趣点信息的准确率及效率。

在一些可能的实现形式中，可以根据至少两个第二坐标中的任一第二坐标及对应的一个第一差值，确定第一建筑物编号对应的第三坐标。

在一些可能的实现形式中，还可以根据与第一坐标间的第一差值较小的一个第二坐标，确定第一建筑物编号对应的第三坐标。

需要说明的是，与第一坐标间的第一差值越小，对应的第二坐标与第一坐标距离越相近，为了提高确定的第一建筑物编号对应的第三坐标的准确度，可以将这对应的第二坐标确定为第一建筑物编号对应的第三坐标。

步骤306，将第一建筑物编号及第三坐标，确定为地图数据中目标建筑物的第二位置信息。

其中，步骤306的具体实现形式，可参照本公开中其他各实施例中的详细描述，此处不再具体赘述。

本公开实施例中，首先确定目标建筑物所属区域的第一位置信息，并从候选数据集中获取与第一位置信息间的关联度大于第一阈值的参考地址，在任一参考地址不属于预设类型地址的情况下，从任一参考地址中提取第一地址信息，然后根据至少两个第二建筑物编号间的第一关系、及至少两个第二坐标间的第二关系，确定至少两个第二建筑物编号所属区域内的建筑物设置模式，再基于建筑物设置模式，根据至少一个第二坐标及第一差值，确定第一建筑物编号对应的第三坐标，最后将第一建筑物编号及第三坐标，确定为地图数据中目标建筑物的第二位置信息。由此，通过基于第二建筑物编号的坐标与第一建筑物编号间的差值，来确定目标建筑物的位置信息，从而提高了确定兴趣点信息的方法的可靠性及准确度。

图4为本公开一实施例所提供的一种确定兴趣点信息的方法的流程示意图。

如图4所示，该确定兴趣点信息的方法可以包括以下步骤：

步骤401，确定目标建筑物所属区域的第一位置信息。

步骤402，从候选数据集中获取与第一位置信息间的关联度大于第一阈值的参考地址。

步骤403，在任一参考地址不属于预设类型地址的情况下，从任一参考地址中提取第一地址信息，其中，第一地址信息中包括第一建筑物编号。

步骤404，根据至少两个第二建筑物编号间的第一关系、及至少两个第二坐标间的第二关系，确定至少两个第二建筑物编号所属区域内的建筑物设置模式。

其中，步骤401至步骤404的具体实现形式，可参照本公开中其他各实施例中的详细描述，此处不再具体赘述。

步骤405，基于建筑物设置模式，根据每个第二坐标及对应的一个第一差值，确定第一建筑物编号对应的一个参考坐标。

其中，参考坐标，为基于每个第二坐标及对应的第一差值确定的坐标。

本公开中，在确定至少两个第二建筑物编号所属区域内的建筑物设置模式后，可以每个第二坐标及对应的一个第一差值，来确定第一建筑物编号对应的一个参考坐标。

步骤406，根据至少两个参考坐标，确定第一建筑物编号对应的第三坐标。

本公开中，在获得至少两个参考坐标后，可以基于这至少两个参考坐标，来确定第一建筑物编号对应的第三坐标。

在一些可能的实现形式中，可以将至少两个参考坐标的均值，确定为第一建筑物编号对应的第三坐标，从而提高了确定兴趣点信息的方法的多样性。

举例来说，获得的两个参考坐标分别为(x

在一些可能的实现形式中，还可以首先根据每个参考坐标关联的第一差值的大小，确定每个参考坐标的权重，然后基于每个参考坐标的权重，将至少两个参考坐标进行融合后的坐标，确定为第一建筑物编号对应的第三坐标。

本公开中，在获得这至少两个参考坐标及关联的第一差值后，还可以基于第一差值的大小，为每个参考坐标确定权重，其中，第一差值越大，可以认为对应的参考地址的参考性越小，对应的权重越低，然后基于每个参考坐标的权重，将这至少两个参考坐标进行融合，来获得融合后的坐标，并将其确定为第一建筑物编号对应的第三坐标，从而进一步提高了确定兴趣点信息的准确率及多样性。

步骤407，将第一建筑物编号及第三坐标，确定为地图数据中目标建筑物的第二位置信息。

其中，步骤407的具体实现形式，可参照本公开中其他各实施例中的详细描述，此处不再具体赘述。

本公开实施例中，首先确定目标建筑物所属区域的第一位置信息，并从候选数据集中获取与第一位置信息间的关联度大于第一阈值的参考地址，在任一参考地址不属于预设类型地址的情况下，从任一参考地址中提取第一地址信息，然后根据至少两个第二建筑物编号间的第一关系、及至少两个第二坐标间的第二关系，确定至少两个第二建筑物编号所属区域内的建筑物设置模式，再基于建筑物设置模式，根据每个第二坐标及对应的一个第一差值，确定第一建筑物编号对应的一个参考坐标，之后根据至少两个参考坐标，确定第一建筑物编号对应的第三坐标，最后将第一建筑物编号及第三坐标，确定为地图数据中目标建筑物的第二位置信息。由此，通过基于第二建筑物编号对应的坐标及建筑物设置模式，并基于第一差值，来获得第一建筑物编号对应的坐标，进而确定目标建筑物的位置信息，从而提高了确定兴趣点信息的效率。

图5为本公开一实施例所提供的一种确定兴趣点信息的方法的流程示意图。

如图5所示，该确定兴趣点信息的方法可以包括以下步骤：

步骤501，确定目标建筑物所属区域的第一位置信息。

步骤502，从候选数据集中获取与第一位置信息间的关联度大于第一阈值的参考地址。

步骤503，在任一参考地址不属于预设类型地址的情况下，从任一参考地址中提取第一地址信息，其中，第一地址信息中包括第一建筑物编号。

其中，步骤501至步骤503的具体实现形式，可参照本公开中其他各实施例中的详细描述，此处不再具体赘述。

步骤504，在地图数据中未包含与第一地址信息间的匹配度大于第二阈值的其他地址信息的情况下，将第一坐标确定为第一建筑物编号对应的第三坐标，其中，第一坐标为第一位置信息中包括的坐标。

本公开中，在地图数据中未包含与第一地址信息间的匹配度大于第二阈值的其他地址信息的情况下，可以认为在地图中没有其他地址信息与第一地址信息相关联。也就是说，不能基于其他地址信息，来确定第一建筑物编号对应的第三坐标，此时，可以将目标建筑物所属区域的第一位置信息中的第一坐标，确定为第一建筑物编号对应的第三坐标。

步骤505，将第一建筑物编号及第三坐标，确定为地图数据中目标建筑物的第二位置信息。

其中，步骤505的具体实现形式，可参照本公开中其他各实施例中的详细描述，此处不再具体赘述。

本公开实施例中，首先确定目标建筑物所属区域的第一位置信息，并从候选数据集中获取与第一位置信息间的关联度大于第一阈值的参考地址，在任一参考地址不属于预设类型地址的情况下，从任一参考地址中提取第一地址信息，在地图数据中未包含与第一地址信息间的匹配度大于第二阈值的其他地址信息的情况下，将第一坐标确定为第一建筑物编号对应的第三坐标，最后将第一建筑物编号及第三坐标，确定为地图数据中目标建筑物的第二位置信息。由此，在地图数据中没有与第一地址信息相关联的其他地址信息时，可以通过将目标建筑物所属区域的第一位置信息中的第一坐标，确定为第一建筑物编号对应的坐标，从而提高了确定兴趣点信息的准确度。

图6为本公开一实施例所提供的一种确定兴趣点信息的方法的流程示意图。

如图6所示，该确定兴趣点信息的方法可以包括以下步骤：

步骤601，确定目标建筑物所属区域的第一位置信息。

步骤602，从候选数据集中获取与第一位置信息间的关联度大于第一阈值的参考地址。

步骤603，在任一参考地址不属于预设类型地址的情况下，从任一参考地址中提取第一地址信息，其中，第一地址信息中包括第一建筑物编号。

其中，步骤601至步骤603的具体实现形式，可参照本公开中其他各实施例中的详细描述，此处不再具体赘述。

步骤604，在地图数据中的至少一个第三地址信息与第一地址信息间的匹配度大于第二阈值、且至少一个第三地址信息中的第三建筑物编号与第一建筑物编号间的第一差值均大于第三阈值的情况下，将第一坐标确定为第一建筑物编号对应的第三坐标，其中，第一坐标为第一位置信息中包括的坐标。

本公开中，在地图数据中的至少一个第三地址信息与第一地址信息间的匹配度大于第二阈值、且至少一个第三地址信息中的第三建筑物编号与第一建筑物编号间的第一差值均大于第三阈值的情况下，可以认为这至少一个第三地址信息虽然与第一地址信息间的匹配度较高，但是这至少一个第三地址信息对应的第三建筑物编号与第一建筑物编号的差距较大，为了提高确定的第一建筑物编号对应的第三坐标的准确性，此时，可以直接将目标建筑物所属区域的第一位置信息中的第一坐标，确定为第一建筑物编号对应的第三坐标。

步骤605，将第一建筑物编号及第三坐标，确定为地图数据中目标建筑物的第二位置信息。

其中，步骤605的具体实现形式，可参照本公开中其他各实施例中的详细描述，此处不再具体赘述。

本公开实施例中，首先确定目标建筑物所属区域的第一位置信息，并从候选数据集中获取与第一位置信息间的关联度大于第一阈值的参考地址，在任一参考地址不属于预设类型地址的情况下，从任一参考地址中提取第一地址信息，在地图数据中的至少一个第三地址信息与第一地址信息间的匹配度大于第二阈值、且至少一个第三地址信息中的第三建筑物编号与第一建筑物编号间的第一差值均大于第三阈值的情况下，将第一坐标确定为第一建筑物编号对应的第三坐标，最后将第一建筑物编号及第三坐标，确定为地图数据中目标建筑物的第二位置信息。由此，在地图中存在与第一地址信息相关联的其他地址信息，但是对应的建筑物编号与与第一建筑物编号差距较大的情况下，将第一坐标直接确定为第一建筑物编号对应的坐标，从而减小了确定兴趣点信息的误差。

为了实现上述实施例，本公开还提出一种确定兴趣点信息的装置。

图7为本公开实施例所提供的确定兴趣点信息的装置的结构示意图。

如图7所示，该确定兴趣点信息的装置700包括：第一确定模块701、获取模块702、提取模块703、第二确定模块704、第三确定模块705。

第一确定模块701，用于确定目标建筑物所属区域的第一位置信息；

获取模块702，用于从候选数据集中获取与第一位置信息间的关联度大于第一阈值的参考地址；

提取模块703，用于在任一参考地址不属于预设类型地址的情况下，从任一参考地址中提取第一地址信息，其中，第一地址信息中包括第一建筑物编号；

第二确定模块704，用于在至少两个第二地址信息与第一地址信息间的匹配度大于第二阈值、且每个第二地址信息中的第二建筑物编号与第一建筑物编号间的第一差值均小于第三阈值的情况下，根据至少两个第二建筑物编号分别对应的第二坐标及第一差值，确定第一建筑物编号对应的第三坐标，其中，第二地址信息为已知兴趣点的地址信息，第二建筑物编号为第二地址信息中包含的建筑物编号；

第三确定模块705，用于将第一建筑物编号及第三坐标，确定为地图数据中目标建筑物的第二位置信息。

在本公开一种可能的实现方式中，上述获取模块702，还用于：

根据候选数据集中每个候选数据与第一位置信息间的匹配度，确定关联度；或者，

根据每个候选数据与第一位置信息间的距离值，确定关联度。

在本公开一种可能的实现方式中，上述第二确定模块704，具体用于：

根据至少两个第二建筑物编号间的第一关系、及至少两个第二坐标间的第二关系，确定至少两个第二建筑物编号所属区域内的建筑物设置模式；

基于建筑物设置模式，根据至少一个第二坐标及第一差值，确定第一建筑物编号对应的第三坐标。

在本公开一种可能的实现方式中，上述第二确定模块704，还用于：

根据至少两个第二坐标中的任一第二坐标及对应的一个第一差值，确定第一建筑物编号对应的第三坐标；或者，

根据与第一坐标间的第一差值较小的一个第二坐标，确定第一建筑物编号对应的第三坐标。

在本公开一种可能的实现方式中，上述第二确定模块704，还用于：

根据每个第二坐标及对应的一个第一差值，确定第一建筑物编号对应的一个参考坐标；

根据至少两个参考坐标，确定第一建筑物编号对应的第三坐标。

在本公开一种可能的实现方式中，上述第二确定模块704，还用于：

将至少两个参考坐标的均值，确定为第一建筑物编号对应的第一坐标。

在本公开一种可能的实现方式中，上述第二确定模块704，还用于：

根据每个参考坐标关联的第一差值的大小，确定每个参考坐标的权重；

基于每个参考坐标的权重，将至少两个参考坐标进行融合后的坐标，确定为第一建筑物编号对应的第三坐标。

在本公开一种可能的实现方式中，上述提取模块703，还用于：

在地图数据中未包含与第一地址信息间的匹配度大于第二阈值的其他地址信息的情况下，将第一坐标确定为第一建筑物编号对应的第三坐标，其中，第一坐标为第一位置信息中包括的坐标。

在本公开一种可能的实现方式中，上述提取模块703，还用于：

在地图数据中的至少一个第三地址信息与第一地址信息间的匹配度大于第二阈值、且至少一个第三地址信息中的第三建筑物编号与第一建筑物编号间的第一差值均大于第三阈值的情况下，将第一坐标确定为第一建筑物编号对应的第三坐标，其中，第一坐标为第一位置信息中包括的坐标。

本公开实施例中的上述各模块的功能及具体实现原理，可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。

本公开实施例中，首先确定目标建筑物所属区域的第一位置信息，然后从候选数据集中获取与第一位置信息间的关联度大于第一阈值的参考地址，在任一参考地址不属于预设类型地址的情况下，从任一参考地址中提取第一地址信息，在至少两个第二地址信息与第一地址信息间的匹配度大于第二阈值、且每个第二地址信息中的第二建筑物编号与第一建筑物编号间的第一差值均小于第三阈值的情况下，根据至少两个第二建筑物编号分别对应的第二坐标及第一差值，确定第一建筑物编号对应的第三坐标，最后将第一建筑物编号及第三坐标，确定为地图数据中目标建筑物的第二位置信息。由此，通过对与目标建筑物所属区域的位置信息关联度高的参考地址进行筛选，来确定目标建筑物的位置信息，从而为提高确定兴趣点信息的效率提供了条件，增强了确定兴趣点信息的方法的准确性和可靠性。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

图8示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备800的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图8所示，设备800包括计算单元801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的计算机程序或者从存储单元808加载到随机访问存储器(RAM)803中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还可存储设备800操作所需的各种程序和数据。计算单元801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。

设备800中的多个部件连接至I/O接口805，包括：输入单元806，例如键盘、鼠标等；输出单元807，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元808，例如磁盘、光盘等；以及通信单元809，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元809允许设备800通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元801可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元801的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元801执行上文所描述的各个方法和处理，例如确定兴趣点信息的方法。例如，在一些实施例中，确定兴趣点信息的方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元808。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM802和/或通信单元809而被载入和/或安装到设备800上。当计算机程序加载到RAM 803并由计算单元801执行时，可以执行上文描述的确定兴趣点信息的方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元801可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行确定兴趣点信息的方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、互联网及区块链网络。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务("Virtual Private Server"，或简称"VPS")中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

本公开实施例中，首先确定目标建筑物所属区域的第一位置信息，然后从候选数据集中获取与第一位置信息间的关联度大于第一阈值的参考地址，在任一参考地址不属于预设类型地址的情况下，从任一参考地址中提取第一地址信息，在至少两个第二地址信息与第一地址信息间的匹配度大于第二阈值、且每个第二地址信息中的第二建筑物编号与第一建筑物编号间的第一差值均小于第三阈值的情况下，根据至少两个第二建筑物编号分别对应的第二坐标及第一差值，确定第一建筑物编号对应的第三坐标，最后将第一建筑物编号及第三坐标，确定为地图数据中目标建筑物的第二位置信息。由此，通过对与目标建筑物所属区域的位置信息关联度高的参考地址进行筛选，来确定目标建筑物的位置信息，从而为提高确定兴趣点信息的效率提供了条件，增强了确定兴趣点信息的方法的准确性和可靠性。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本公开的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。在本公开的描述中，所使用的词语“如果”及“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“在……情况下”。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。