CN104750464A - 一种用户状态感知、管理方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用户状态感知、管理设备及方法，包括：定期采集用户生活状态信息，获取所述生活状态信息中的数据以及数据类型，根据存储的数据训练集对获取的数据依据其数据类型进行匹配；根据匹配后的数据确定用户状态信息，通过综合采集的用户状态，来实现对用户状态的感知与预测，提高了感知和预测的准确性。

Description

一种用户状态感知、管理方法及设备

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种用户状态感知、管理方法及设备。

背景技术

在当前的现有技术中，手机应用以及手机操作系统缺乏对用户状态感知的功能，或者以单一的输入信息作为的用户状态感知来源进行简单的估测；如一些导航手机应用通过手机的位置位移速度来判断用户是乘车还是步行；又如一些生活服务类应用是通过特定时间段来判断用户是否在外出就餐的状态；

然而，对于此类技术方案，其特点是使用单一类型的信息输入作为用户状态感知和估测的依据，然而，对于此类方案，误差很大，未考虑到用户的个体差异；

然而，对于上述的用户状态感知方法，会相应的带来一些问题：

（1）感知方法过于简单，采集信息少，误差大。比如一些导航软件以及手机操作系统通过LBS（Location Based Service，基于位置服务）定时采集手机位置判断手机的位置位移速度来判断用户是否在乘车，但是，这种方法无法区分用户是在驾驶状态，还是在乘车状态，在堵车怠速时会误判断为用户是在步行；又如，一些生活服务类应用定义了特定的用餐时间段，使用时间段来判断用户是否处于就餐状态，这种方法没有考虑到用户个体差异，对用户状态的预知效果较差；

（2）感知方法没有结合用户反馈调整状态感知以及预测模型。现有的操作系统和各类应用简单只是输出对于用户状态的感知，并未接受用户对感知的效果的反馈并根据反馈调整预估模型。在这种情况下造成用户体验差以及由于预测偏差导致的不断的对用户的打扰，使得用户选择关闭用户状态自感知的功能，严重限制了用户状态感知系统的发展和应用。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种用户状态感知、管理方法及设备，通过综合采集的用户状态，来实现对用户状态的感知与预测，提升了用户的使用感受。

为了达到上述目的，本发明实施例提供了一种用户状态感知设备，包括：

采集模块，用于定期采集用户生活状态信息；

获取模块，用于获取所述生活状态信息中的数据以及数据类型；

匹配模块，用于根据存储的数据训练集对获取的数据依据其数据类型进行匹配；

发送模块，用于将匹配后的数据根据其数据类型向计算模块发送；

计算模块，用于根据接收到的数据确定用户状态信息。

优选地，所述生活状态信息中的数据具体包括交互数据、应用访问数据、网络流量数据、以及基于位置服务LBS位置位移数据。

优选地，

所述匹配模块，具体用于根据数据类型选取对应的数据训练集，根据所述数据确定对应的用户状态，得到不同数据类型的数据所对应的用户状态；还用于根据所述用户状态配置权重值；

所述发送模块，用于将得到的各个数据类型数据的用户状态及对应的权重值向计算模块发送。

优选地，

所述计算模块，具体用于根据接收到的用户状态及其对应的权重值确定用户状态信息；所述确定公式为：

S＝f(W_iF_i(i),W_bF_b(b),W_lF_l(l),W_aF_a(a))

其中，W表示权重值，F表示数据训练集的用户状态，i表示交互数据，a表示应用访问数据，b表示网络流量数据，l表示LBS位置位移数据。

优选地，还包括：

存储模块，用于存储确定的用户状态信息；

所述发送模块，用于将携带有用户状态信息的请求消息向用户发送；

所述计算模块，用于接收用户发送的携带有用户状态信息反馈的响应消息；

处理模块，用于根据所述响应消息进行数据训练集的调整。

优选地，

所述发送模块，用于定期向服务器上报携带有用户状态信息的数据包。

本发明实施例还提供了一种用户状态感知方法，包括：

定期采集用户生活状态信息，获取所述生活状态信息中的数据以及数据类型；

根据存储的数据训练集对获取的数据依据其数据类型进行匹配；

根据匹配后的数据确定用户状态信息。

优选地，所述生活状态信息中的数据具体包括交互数据、应用访问数据、网络流量数据、以及基于位置服务LBS位置位移数据。

优选地，所述根据存储的数据训练集对获取的数据依据其数据类型进行匹配，包括：

根据数据类型选取对应的数据训练集，根据所述数据确定对应的用户状态，得到不同数据类型的数据所对应的用户状态；

根据所述用户状态配置权重值。

优选地，所述根据匹配后的数据确定用户状态信息，具体包括：

根据接收到的用户状态及其对应的权重值确定用户状态信息；所述确定公式为：

S＝f(W_iF_i(i),W_bF_b(b),W_lF_l(l),W_aF_a(a))

其中，W表示权重值，F表示数据训练集的用户状态，i表示交互数据，a表示应用访问数据，b表示网络流量数据，l表示LBS位置位移数据。

优选地，所述根据匹配后的数据确定用户状态信息，之后包括：

存储确定的用户状态信息，并将携带有用户状态信息的请求消息向用户发送；

接收用户发送的携带有用户状态信息反馈的响应消息；

根据所述响应消息进行数据训练集的调整。

优选地，还包括：

定期向服务器上报携带有用户状态信息的数据包。

本发明实施例提供了一种用户状态管理设备，包括：

接收模块，用于接收用户终端上报的携带有用户状态信息的数据包；

解析处理模块，用于对所述数据包进行解析处理；

存储模块，用于存储解析处理后的数据，形成用户群数据；

所述接收模块，还用于接收用户终端发送的请求用户群数据的查询请求；

发送模块，用于将所请求的用户群数据发送给所述用户终端。

优选地，

所述解析处理模块，具体用于解析数据包，并对解析成功得到的数据进行匹配鉴定，将匹配鉴定得到的数据进行去重处理。

优选地，

所述解析处理模块，还用于定时对用户群数据进行分析，得到分析后的用户群数据，所述用户群数据中包含有时间信息以及位置信息。

本发明实施例还提供了一种用户状态管理方法，包括：

接收用户终端上报的携带有用户状态信息的数据包，对所述数据包进行解析处理；

存储解析处理后的数据，形成用户群数据；

接收用户终端发送的请求用户群数据的查询请求；

将所请求的用户群数据发送给所述用户终端。

优选地，所述对所述数据包进行解析处理，具体包括：

解析数据包，并对解析成功得到的数据进行匹配鉴定，将匹配鉴定得到的数据进行去重处理。

优选地，所述存储解析处理后的数据，形成用户群数据，之后还包括：

定时对用户群数据进行分析，得到分析后的用户群数据，所述用户群数据中包含有时间信息以及位置信息。

与现有技术相比，本发明实施例所提出的技术方案具有以下优点：

本发明的上述实施例，通过定期采集用户生活状态信息，获取所述生活状态信息中的数据以及数据类型，根据存储的数据训练集对获取的数据依据其数据类型进行匹配；根据匹配后的数据确定用户状态信息，通过综合采集的用户状态，来实现对用户状态的感知与预测，提高了感知和预测的准确性。

附图说明

图1是本发明实施例提供的用户状态感知的装置图；

图2是本发明实施例提供的各个数据训练集的示意图；

图3是本发明实施例提供的用户状态感知的流程示意图；

图4是本发明实施例提供的用户状态管理的装置图；

图5是本发明实施例提供的用户状态管理的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

在用户终端安装一应用，通过该软件来实现下述所记载的用户状态的感知，该应用可以是在生产时预置的，也可以是用户主动获取的，当然，对于该应用的设置，并不局限于上述所涉及的方式，只要能够实现本申请下述所记载的功能的应用均在本申请的保护范围之内。

参见图1，为本发明实施例提供的用户状态感知的装置图，包括：

采集模块11，用于定期采集用户生活状态信息。

具体的，用户终端会定期采集用户的生活状态信息，该生活状态信息包括交互数据、应用访问数据、网络流量数据、以及LBS位置位移数据；

其中，对于交互数据，具体为用户主动发起的交互数量，如解锁屏幕、点击滑动屏幕、拨打电话、发送短信等；

应用访问数据，具体为分类统计用户发起的对应用的访问数量，如导航类、游戏类、生活服务类、浏览器类、系统管理类等；

网络流量数据，具体为网络流量与基准网络流量的相对变化；

LBS位置位移数据，具体为LBS驻留位置，位移速度。

获取模块12，用于获取生活状态信息中的数据以及数据类型。

具体的，获取生活状态信息中的交互数据、应用访问数据、网络流量数据、以及LBS位置位移数据，每一种数据均代表了不同的数据类型，交互数据的数据类型是交互类型，应用访问数据的数据类型是应用访问类型，网络流量数据的数据类型是流量类型，LBS位置位移数据的数据类型是位置类型；

对于获取到的数据，依据其数据类型的不同，还需要对不同类型的数据进行不同的处理；

当数据为网络流量数据时，需要确定出该数据是用户操作发起的网络流量（如用户主动进行网页访问），还是常规的网络流量（如用户终端处于待机状态时，用户终端自动使用的网络流量）；

当数据为LBS位置位移数据时，需要确定用户所处的位置是否为常规驻留位置，以及位移变化速度；

具体的，虽然用户终端所属的用户每日的活动轨迹可能不相同，但是还是会有一些常规驻留点，如“家”，“公司”，或者用户经常去的地点，进一步地，这些常规驻留点也可以作为用户状态判断的参考依据。

匹配模块13，用于根据存储的数据训练集对获取的数据依据其数据类型进行匹配。

具体的，在用户终端上，当首次使用时，在数据训练集中已经预置有一个关于生活状态信息的相应数据范围及对应的状态信息，如图2所示，对于不同类型的数据，在数据训练集中预设的数据范围及对应的状态信息的划分上有所不同；

根据数据类型的不同，选取不同的数据训练集，判断获取的数据在数据训练集中的相应数据范围的位置，确定该数据所对应的用户状态，由于数据训练集中的数据范围会有重叠，故，根据获取的数据会得到至少一种的用户状态；

根据不同类型下的用户状态的不同，由系统分别为不同类型下的用户状态配置有不同的权重值；

在具体的应用场景中，用户的状态信息可以是驾驶、乘车、步行、用餐、工作、休闲；

对于网络流量的数据训练集，其各个状态所对应的数据范围为：

0～30驾驶，0～50忙碌，0～50乘车，20～300就餐，200～1000休闲；

对于交互数据的数据训练集，其各个状态所对应的数据范围为：

0～5驾驶，0～10忙碌，12～30乘车，10～70就餐，10～200休闲；

对于LBS位置位移数据的数据训练集，由于其可以包含GPS位移速度和GPS驻留点，其GPS位移速度的各个状态所对应的数据范围为：

0忙碌，0休闲，0～15就餐，20～70驾驶，20～77乘车；

对于应用访问数据的数据训练集，其各个状态所对应的数据范围为：

0～1驾驶，0～3忙碌，2～3乘车，2～5就餐，3～5休闲；

当然，上述各个类型数据训练集中对于各个状态所对应的数据范围的划分，只是本申请所自行划分的，对于本领域技术人员而言，所能想到的其它划分范围均在本申请的保护范围之内。

发送模块14，用于将匹配后的数据根据其数据类型向计算模块发送。

具体的，在与数据训练集匹配后，得到的数据具体为各个数据类型数据的用户状态及对应的权重值；根据用户状态及对应的权重值所属的类型，按照类型发送给计算模块15。

计算模块15，用于根据接收到的数据确定用户状态信息。

具体的，计算模块15在接收到发送模块14发送的用户状态及对应的权重值后，对用户的状态进行预测。

可以通过如下公式进行预测：

S＝f(W_iF_i(i),W_bF_b(b),W_lF_l(l),W_aF_a(a))

其中，上述公式中的i表示交互数据，a表示应用访问数据，b表示网络流量数据，l表示LBS位置位移数据，W表示权重值，F表示数据训练集；根据获取的用户状态及对应的权重值对用户状态进行预估，在预估后，得到用户的状态信息，其中，该状态信息中包含有预测的用户状态，以及当前时间和用户所处的位置。

存储模块16，用于存储确定的用户状态信息。

具体的，在预估得到用户状态信息后，对该用户状态信息进行存储。

发送模块14，还用于将携带有用户状态信息的请求消息向用户发送。

具体的，在确定用户的状态后，根据该状态向用户发送一请求消息，以请求用户确认该状态是否预测准确。

在具体的应用场景中，如确定用户的状态为休闲状态，根据该休闲状态，为用户加载生活服务类的应用，根据用户的响应来进行进一步处理。

计算模块15，用于接收用户发送的携带有用户状态信息反馈的响应消息。

具体的，根据用户反馈的响应消息来确定该预测的状态信息是否为用户当前的状态，若反馈消息中携带了用户使用该加载的应用，表明用户的确处在休闲状态，若反馈消息中携带了用户拒绝访问该应用，则表示用户可能不在休闲状态，认为是用户的负反馈。

处理模块17，用于根据所述响应消息进行数据训练集的调整。

具体的，若用户的响应消息中携带了用户的拒绝访问消息，将该负反馈进行累计，当该累计值达到预设的阈值时，根据该累计值对该状态的数据训练集进行调整，调整之后，致使该状态下的网络流量数据、交互数据、应用访问数据、LBS位置位移数据的数据范围改变；

在具体的应用场景中，当累积用户对休闲状态的负反馈达到了一定的数值，如10次，当然，该负反馈的累计值指的并不是由一个用户所反馈的，是由多个用户的反馈累计的，根据用户综合的反馈值对各个类型下的休闲状态的数据范围进行调整。

在用户终端存储完该用户状态信息后，还包括：

用户终端会定时向服务器上报该终端存储的用户状态集合，该用户状态集合中存储有用户的状态信息，服务器在接收到用户终端上报的数据包后，对其进行解析，并对用户终端的上报进行回复，该回复包括解析成功或解析失败，若是解析失败的回复，用户终端会再次进行该用户状态集合的上报，直到服务器返回解析成功的回复；若是解析成功的回复，用户终端不再做任何处理，之后，服务器对该用户状态集合中的数据进行有效性鉴定以及用户ID的匹配，在鉴定匹配处理之后，对处理后的数据进行分析，去重存入数据库；

服务器定期在服务器低载时段对数据库进行分析，形成基于位置和时间点的用户群状态分析数据，并将该数据存入数据库；

当用户终端向服务器的数据库发起数据查询请求后，通过解析用户终端所请求的数据，在数据库中查询用户终端所需的数据，将该所需数据发送给用户终端。

对于上述这种基于服务器的用户状态统计分析和查询系统，通过对个体用户状态的采集、存储和分析，提供对给定位置给定时间段的用户群多种状态的统计结果查询，从而实现了为个人和企业用户提供更丰富的数据统计结果，且为个人出行、用餐、就医等生活安排，为企业决策、商业推广等方面提供了更有效的参考数据。

参见图3，为本发明实施例提供的用户状态感知的流程示意图，该流程包括：

步骤301，定期采集用户生活状态信息。

步骤302，获取所述生活状态信息中的数据以及数据类型。

具体的，所述生活状态信息中的数据具体包括交互数据、应用访问数据、网络流量数据、以及基于位置服务LBS位置位移数据。

步骤303，根据存储的数据训练集对获取的数据依据其数据类型进行匹配。

具体的，所述根据存储的数据训练集对获取的数据依据其数据类型进行匹配，包括：

根据数据类型选取对应的数据训练集，根据所述数据确定对应的用户状态，得到不同数据类型的数据所对应的用户状态；

根据所述用户状态配置权重值。

步骤304，根据匹配后的数据确定用户状态信息。

具体的，所述根据匹配后的数据确定用户状态信息，具体包括：

根据接收到的用户状态及其对应的权重值确定用户状态信息；所述确定公式为：

S＝f(W_iF_i(i),W_bF_b(b),W_lF_l(l),W_aF_a(a))

其中，W表示权重值，F表示数据训练集的用户状态，i表示交互数据，a表示应用访问数据，b表示网络流量数据，l表示LBS位置位移数据；

所述根据匹配后的数据确定用户状态信息，之后包括：

存储确定的用户状态信息，并将携带有用户状态信息的请求消息向用户发送；接收用户发送的携带有用户状态信息反馈的响应消息；根据所述响应消息进行数据训练集的调整。

本发明的上述实施例，通过定期采集用户生活状态信息，获取所述生活状态信息中的数据以及数据类型，根据存储的数据训练集对获取的数据依据其数据类型进行匹配；根据匹配后的数据确定用户状态信息，通过综合采集的用户状态，来实现对用户状态的感知与预测，提高了感知和预测的准确性。

参见图4，为本发明实施例提供的用户状态管理的装置图，包括：

接收模块41，用于接收用户终端上报的携带有用户状态信息的数据包；还用于接收用户终端发送的请求用户群数据的查询请求；

解析处理模块42，用于对所述数据包进行解析处理；具体用于解析数据包，并对解析成功得到的数据进行匹配鉴定，将匹配鉴定得到的数据进行去重处理；还用于定时对用户群数据进行分析，得到分析后的用户群数据，所述用户群数据中包含有时间信息以及位置信息；

存储模块43，用于存储解析处理后的数据，形成用户群数据；

发送模块44，用于将所请求的用户群数据发送给所述用户终端。

参见图5，为本发明实施例提供的用户状态管理的流程示意图，该流程包括：

步骤501，接收用户终端上报的携带有用户状态信息的数据包。

具体的，用户终端会定期向服务器上报其所保存的用户状态信息，且该用户状态信息中携带有时间信息以及地理位置信息。

步骤502，对数据包进行解析处理。

具体的，所述对所述数据包进行解析处理，具体包括：

解析数据包，并对解析成功得到的数据进行匹配鉴定，将匹配鉴定得到的数据进行去重处理。

步骤503，存储解析处理后的数据，形成用户群数据。

具体的，所述存储解析处理后的数据，形成用户群数据，之后还包括：

定时对用户群数据进行分析，得到分析后的用户群数据，所述用户群数据中包含有时间信息以及位置信息。

步骤504，接收用户终端发送的请求用户群数据的查询请求。

步骤505，将所请求的用户群数据发送给所述用户终端。

本发明的上述实施例，通过接收用户终端上报的携带有用户状态信息的数据包，对所述数据包进行解析处理；存储解析处理后的数据，形成用户群数据；接收用户终端发送的请求用户群数据的查询请求；将所请求的用户群数据发送给所述用户终端，通过综合采集、存储和分析个体用户的用户状态，提供了对给定位置、给定时间段的用户群数据的多种状态的统计结果的查询，从而实现了个人和企业用户提供更丰富的数据统计结果。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。

本领域技术人员可以理解实施例中的装置中的模块可以按照实施例描述进行分布于实施例的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims (18)

1.一种用户状态感知设备，其特征在于，包括：

采集模块，用于定期采集用户生活状态信息；

获取模块，用于获取所述生活状态信息中的数据以及数据类型；

匹配模块，用于根据存储的数据训练集对获取的数据依据其数据类型进行匹配；

发送模块，用于将匹配后的数据根据其数据类型向计算模块发送；

计算模块，用于根据接收到的数据确定用户状态信息。

2.如权利要求1所述的设备，其特征在于，所述生活状态信息中的数据具体包括交互数据、应用访问数据、网络流量数据、以及基于位置服务LBS位置位移数据。

3.如权利要求2所述的设备，其特征在于，

所述匹配模块，具体用于根据数据类型选取对应的数据训练集，根据所述数据确定对应的用户状态，得到不同数据类型的数据所对应的用户状态；还用于根据所述用户状态配置权重值；

所述发送模块，用于将得到的各个数据类型数据的用户状态及对应的权重值向计算模块发送。

4.如权利要求3所述的设备，其特征在于，

所述计算模块，具体用于根据接收到的用户状态及其对应的权重值确定用户状态信息；所述确定公式为：

S＝f(W_iF_i(i),W_bF_b(b),W_lF_l(l),W_aF_a(a))

其中，W表示权重值，F表示数据训练集，i表示交互数据，a表示应用访问数据，b表示网络流量数据，l表示LBS位置位移数据。

5.如权利要求4所述的设备，其特征在于，还包括：

存储模块，用于存储确定的用户状态信息；

所述发送模块，用于将携带有用户状态信息的请求消息向用户发送；

所述计算模块，用于接收用户发送的携带有用户状态信息反馈的响应消息；

处理模块，用于根据所述响应消息进行数据训练集的调整。

6.如权利要求4所述的设备，其特征在于，

所述发送模块，用于定期向服务器上报携带有用户状态信息的数据包。

7.一种用户状态感知方法，其特征在于，包括：

定期采集用户生活状态信息，获取所述生活状态信息中的数据以及数据类型；

根据存储的数据训练集对获取的数据依据其数据类型进行匹配；

根据匹配后的数据确定用户状态信息。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述生活状态信息中的数据具体包括交互数据、应用访问数据、网络流量数据、以及基于位置服务LBS位置位移数据。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据存储的数据训练集对获取的数据依据其数据类型进行匹配，包括：

根据数据类型选取对应的数据训练集，根据所述数据确定对应的用户状态，得到不同数据类型的数据所对应的用户状态；

根据所述用户状态配置权重值。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据匹配后的数据确定用户状态信息，具体包括：

根据接收到的用户状态及其对应的权重值确定用户状态信息；所述确定公式为：

S＝f(W_iF_i(i),W_bF_b(b),W_lF_l(l),W_aF_a(a))

其中，W表示权重值，F表示数据训练集的用户状态，i表示交互数据，a表示应用访问数据，b表示网络流量数据，l表示LBS位置位移数据。

11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述根据匹配后的数据确定用户状态信息，之后包括：

存储确定的用户状态信息，并将携带有用户状态信息的请求消息向用户发送；

接收用户发送的携带有用户状态信息反馈的响应消息；

根据所述响应消息进行数据训练集的调整。

12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

定期向服务器上报携带有用户状态信息的数据包。

13.一种用户状态管理设备，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收用户终端上报的携带有用户状态信息的数据包；

解析处理模块，用于对所述数据包进行解析处理；

存储模块，用于存储解析处理后的数据，形成用户群数据；

所述接收模块，还用于接收用户终端发送的请求用户群数据的查询请求；

发送模块，用于将所请求的用户群数据发送给所述用户终端。

14.如权利要求13所述的设备，其特征在于，

所述解析处理模块，具体用于解析数据包，并对解析成功得到的数据进行匹配鉴定，将匹配鉴定得到的数据进行去重处理。

15.如权利要求13所述的设备，其特征在于，

所述解析处理模块，还用于定时对用户群数据进行分析，得到分析后的用户群数据，所述用户群数据中包含有时间信息以及位置信息。

16.一种用户状态管理方法，其特征在于，包括：

接收用户终端上报的携带有用户状态信息的数据包，对所述数据包进行解析处理；

存储解析处理后的数据，形成用户群数据；

接收用户终端发送的请求用户群数据的查询请求；

将所请求的用户群数据发送给所述用户终端。

17.如权利要求16所述的方法，其特征在于，所述对所述数据包进行解析处理，具体包括：

解析数据包，并对解析成功得到的数据进行匹配鉴定，将匹配鉴定得到的数据进行去重处理。

18.如权利要求16所述的方法，其特征在于，所述存储解析处理后的数据，形成用户群数据，之后还包括：

定时对用户群数据进行分析，得到分析后的用户群数据，所述用户群数据中包含有时间信息以及位置信息。