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一种用于神经网络训练的大规模POI数据处理和加载方法 

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申请/专利权人:清华大学深圳国际研究生院;北京三快在线科技有限公司

摘要:本发明提出一种用于神经网络训练的大规模POI数据处理和加载方法,包括以下步骤:S1:定义基本参数;S2:辅助文件构建;S3:数据加载,即为系统实际使用时的工作过程,对步骤S1中的辅助文件进行逐步解析以得到结果。采用本方法,POI相关数据的处理高效且磁盘和内存占用低;随机读取高效,复杂度为O1,内存占用低;分割为训练、验证和测试集的过程高效、计算资源消耗低。

主权项:1.一种用于神经网络训练的大规模POI数据处理和加载方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:定义基本参数,包括POI数据表格的结构定义;S2:辅助文件构建:对数据进行预处理并将处理结果存储在伴随文件中;构建查找文件和映射文件,其中所述查找文件用于记录POI数据在原始文件中的位置和处理结果,所述映射文件用于提供数据快速定位;S3:数据加载:在实际使用时,系统先根据所述映射文件找到POI数据在所述查找文件中的位置,然后打开所述查找文件,根据所述映射文件指示的偏移量读取相应的数据行;其中,所述伴随文件中的处理结果可提供参考以对读取的数据进行进一步的处理和利用。

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