关于POI处理用到的算法

数据人学习平台上线和POI自动化维护的探索

作者介绍：阿泱，一个热爱数据产品的工具人，是“数据人创作者联盟”的成员。面对过亿的电子地图中POI数据，阿泱参与的项目旨在通过算法自动化地甄别和维护POI，以提高处理效率并降低依赖人工的成本。

阿泱所在的POI工艺部门分为常规线与功能线，后者又根据POI属性划分为多个子业务流程。阿泱团队面临的挑战是如何批量处理零散POI并最大化算法效益。文章接下来分为四个部分，逐一探讨算法落地业务的实践。

第一部分：北极星指标

北极星指标是衡量算法和业务目标的核心因子，帮助团队明确方向并衡量价值。阿泱通过分析图像检索算法在过期图像车间的应用，提出了一系列衡量指标，如召回任务数、高置信任务数等，形成一个漏斗模型，用以揭示算法在业务交互中的问题，并评估算法解题率。

第二部分：算法测评工具

阿泱建议探索不同算法测评工具，并描述了通过单一调用（如百度飞桨）和批量调用（如Python脚本）的方法来测试算法。重点在于理解输入输出格式和json结构，以实现算法与业务流程的对接。

第三部分：设计算法功能融入业务

调研发现所有产线共有的流程是围绕特定点搜索图像以确认POI。阿泱提出结合OCR和相似度算法（silimity）来识别和比较图像，实现高置信度的图像筛选。强调了算法输入输出文档的阅读，以及参数设置与业务需求之间的关系。

第四部分：算法监控

阿泱强调算法监控的重要性，通过可视化展示北极星指标，长周期监控数据波动性，并从中证明算法对业务的价值。

阿泱总结道，这一过程不仅保证了算法良好地融入业务，还能通过反馈机制揭示算法的不足和策略设计的合理性，实现算法与业务的共同进步。同时，作者推荐了《数据产品经理修炼手册:从零基础到大数据产品实践》一书，以帮助读者深入了解数据知识。