突发事件的下POI数据应对策略

  近日来武汉新型肺炎对地图行业的及时应对提出了考验,大量和武汉肺炎的POI需要上线,很多服务行业、电影院,景区等POI暂停营业。这些信息在地图上显示和POI实际状态是否相同,能否真实的反映现实世界,是否能为用户提供有价值的信息。

  相关的POI信息变化可以分为三类:

    1.  新增的医疗的地点,如发热门诊

    2. 停止运营的交通设施,如地铁、长途客运、火车站点

    3. 停止营业的景点、餐饮、电影院等娱乐场所

  数据搜集方式有多种,其中较为简单有效的是人工运营,新增医疗地点,发热门诊的信息可以有运营人员关注官方发布的信息,微博以及各个重点医院的公告信息,获取第1类的信息,这些信息数据量相对较小,且相对重要,需要人工运营确认,此类信息人工运营较为合适。第二类信息和第一类相似,但是具体信息则相对负责,如长途客运停运公告,可能涉及线路只有几条,但是每条线路涉及的站点则十倍二十倍增长。第三类则数据量相对较大,且分布广泛,不能简单按照时间类型进行处理,需要实时抓取商户公告信息,这需要多个渠道获取信息的能力,如公众号、企业新闻公告,和poi关联处理,不过这需要研发预先开发信息获取渠道、以及相应的处理上线能力。第一类和第二类数据量级和重要性相似,但是信息不同,第一类需要匹配相应的坐标、名称,第二类只是状态变更;在数据变化方面第二类和第三类相同。

  数据上线方式,第一类则需要数据动态新增或者增量更新,第二类可由人工操作后动态更新,第三类可以动态新增,但是没有信息获取渠道和处理流程的时候手动操作较为复杂且数较大,可以由客户端新增策略进行话术提示。但是根据策略和分类进行批量处理较为笼统,需要用户确认商户状态对用户体验较差。最好的处理方法是增强信息获取渠道和处理上线能力

  

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转载自www.cnblogs.com/dlgh/p/12236120.html
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