CN105228243A - 确定移动装置用户的位置的方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明的实施例公开了一种基于呼叫详细记录CDR确定移动装置用户的位置的方法和设备。在本发明的实施例中，包括：确定该用户相关的CDR中的数据；根据所确定的CDR中的数据确定与该用户通信位置相关联的基站以及相应的通信次数统计数据；基于至少三个所确定的基站以及相应的通信次数统计数据以及该三个基站的物理坐标确定所述用户位置。

Description

确定移动装置用户的位置的方法和设备

技术领域

本发明的实施例涉及用户定位领域，更具体地，涉及基于CDR数据确定用户位置的方法和设备。

背景技术

现如今，电信运营商拥有着大量的呼叫详细记录(CallDetailRecord，CDR)，这是一种无需用户端任何操作而被动采集到的数据，亟待发掘其中的价值，特别的，用户的位置信息是一种非常有用的信息。

现有技术中存在多种用户定位方法。其中，GPS定位精准，但用户的CDR数据并没有GPS信息。基于三基站的定位方法是一种主动的定位方法，需要基站与用户的手持终端交互，也不适用于CDR数据。通过在用户的手持终端上安装应用程序APP也能获得高精度的信息，但由于APP覆盖人群是特定(主要对APP所属内容感兴趣的人群)，故目前基于APP的第三方公司很难提供覆盖大范围人群的服务信息，具有明显的局限性。

由上可见，现有的定位方法或者需要用户在终端安装软件，或增加操作的繁琐性，或增加能耗，都不适用于CDR数据。

因此，特别的需要一种能够方便的基于呼叫详细记录CDR数据确定用户位置的技术方案。

发明内容

鉴于现有技术中存在的上述问题，本领域中需要一种基于CDR进行用户定位的解决方案。为此，本发明的实施例提供了基于CDR进行用户定位的方法和设备。

根据本发明的一个方面，提供了一种基于呼叫详细记录CDR确定用户位置的方法。该方法可以包括：确定该当前用户相关的CDR中的数据；根据所确定的CDR中的数据确定与该当前用户通信位置相关联的基站以及相应的通信次数统计数据；基于至少三个所确定的基站以及相应的通信次数统计数据以及该三个基站的物理坐标确定所述用户位置。

根据本发明的另一个方面，提供了一种基于呼叫详细记录CDR确定用户位置的的设备。该设备可以包括：确定模块，配置用于确定该当前用户相关的CDR中的数据；统计模块，配置用于根据所确定的CDR中的数据确定与该当前用户通信位置相关联的基站以及相应的通信次数统计数据；计算模块，配置用于基于至少三个所确定的基站以及相应的通信次数统计数据以及该三个基站的物理坐标确定所述用户位置。

在一个改进的实施例中，还通过考虑该用户的社群关系，能够减少确定位置所需的数据的时间跨度，并且也需要更少量的跟该用户相关的CDR数据，也特别的适合于部分用户没有足够的基站统计数据时可以结合其社群的数据确定出该用户的位置。

通过下文描述将会理解，利用本发明的实施例，可以便捷地基于CDR确定出用户的位置。

附图说明

通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。

图1示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机系统/服务器12的框图。

图2示出了根据本发明一个示例性实施例的基于CDR数据确定用户位置的方法200的示意性流程图。

图3示出了根据本发明一个示例性实施例的基于近亲关系的社群发现示意图。

图4示出了根据本发明的一个实施例的所处的具体场景。

图5示出了根据本发明的实施例的基于CDR数据确定用户位置的设备500的示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。

图1示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机系统/服务器12的框图。图1显示的计算机系统/服务器12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图1所示，计算机系统/服务器12以通用计算设备的形式表现。计算机系统/服务器12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。

总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。

计算机系统/服务器12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机系统/服务器12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机系统/服务器12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图1未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图1中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM，DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

计算机系统/服务器12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机系统/服务器12交互的设备通信，和/或与使得该计算机系统/服务器12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，计算机系统/服务器12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机系统/服务器12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机系统/服务器12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

在本发明的实施例中，呼叫详细记录CDR是包含了某个特定呼叫的相关数据的数据库记录，可含有一个通话的多种细节信息。

表1

表1示出了根据本发明的实施例的CDR表中的部分内容(电信公司为保护客户信息将真实电话号码隐去，用ID代替)。如表1所示，包括呼叫方ID(CALLER_ID)，呼叫方位置ID(CALLER_LOCATION_ID)，呼叫记录时间(CDR_TIME)，呼叫记录类型(CDR_TYPE)，被叫方ID(CALLEE_ID)，被叫方位置ID(CALLE_LOCATION_ID)。

表2

表2示出的是位置ID(LOCATION_ID)与经纬度的对应关系表，根据该关系表能够具体的确定出呼叫方位置ID或者被叫方位置ID的具体经纬度。

图2示出了根据本发明一个示例性实施例的基于CDR数据确定用户位置的方法200的示意性流程图。

在步骤S201，确定该当前用户相关的CDR中的数据。

在一个实施例中，可将一个用户进行通信的所有CDR中的数据作为所确定的数据记录。例如，可根据CDR中的CALLER_ID或者CALLEE_ID确定出与一个用户相关的CDR记录。还可根据时间进一步限定所确定的数据记录，即，如果希望获取用户在某个时段的位置，则用相应的时段进行限定，具体时段的选择并不需要严格的限定，如果需要获取精确的位置，可选择较短的时段，如果需要获取具有统计意义的位置，则可选用较长的时段，因此，具体的时段可以是分钟、小时等短的时段，也可以是天、周，月甚至是年等较长的单位，那么，最后所确定也就是用户在相应时段所处的位置。

在另一个的实施例，确定该当前用户相关的CDR中的数据包括：确定出与该当前用户某类型位置相关的CDR中的数据。某种类型位置通常体现为用户规律性的停留一定时间的区域，能够反映出用户特定的生活场景，这是具有一定意义的位置(MeaningfulLocation)，有助于过滤掉杂乱信息并准确的挖掘出用户经常出现的位置，从而能够提高定位结果的准确性以及应用价值。藉此，本领域技术人员明了，当不采用确定特定类型位置相关的数据的步骤时，所确定的位置是用户在某个时段内大体的活动位置，而当采用该步骤时，则是具体的确定出用户在该时段内所细分出的每个特定类型位置的具体物理位置。

可基于已有的规律或生活经验来判断一个CDR记录是否与特定类型生活位置相关，因此，在一个更为具体的实施例中，所述确定该当前用户某类型位置相关的CDR中的数据包括：基于预定的规则确定与该当前用户的一特定类型生活位置相关的CDR中的数据。其中，预定的规则包括为至少一个生活场景(工作，生活，运动等)所确定的相应时间段。比如，通常发生在9：00-18：00的CDR记录与办公场所关联，而发生在20：00-8：00的通话记录则与用户的住所关联。

在另一个实施例中，还可以基于聚类算法确定出至少一个有意义的位置。如何挖掘出有规律的区域，属于成熟的技术，申请人接下来仅示范性的举出一个例子进行说明，将不对其它实现方式进行赘述。具体的，该示例性的流程可包括以下两个子步骤：在子步骤1中，基于空间的处理以过滤空间上的噪声，找到所有的参考位置点。具体的包括：a)将待分析的空间范围分割成w长，h宽的格子，根据CDR记录统计用户落在每个格子中的频率。其中，格子的大小由空间数据的分辨率决定。b)取频率高于设定阈值的K个格子作为参考位置点。在子步骤2中，基于时间的处理，对于每个参考位置点，检测其相应的周期。具体的，可包括：a)对于每个参考位置点，根据时间生成二值化的时间序列，即横轴为时间，纵轴取1表示用户到达了该位置，取0表示用户没有到达该位置。b)对上述时间序列进行离散傅立叶变换，进行周期分析。c)若体现周期性，则作为一个有意义的位置。

在步骤S202，根据所确定的CDR中的数据确定该当前用户进行通信相关联的基站以及相应的通信次数统计数据。

在CDR数据中会包括历次通话所使用的基站信息，例如“CALLERLOCATIONID”是呼叫方所使用的基站的识别号，“CALLEELOCATIONID”是被呼叫方所使用的基站的识别号，只要确定了相关的CDR中的数据，再结合用户的类型(呼叫方还是被叫方)，就容易统计出该用户对每个基站的使用次数。

在一个实施例中，还包括，确定该当前用户相关的社群，所述社群是根据所有用户的CDR确定的；基于所述与该当前用户相关的社群确定出该当前用户相关的基站以及相应的通信次数统计数据。可根据所有用户的CDR记录通过社群发现算法(CommunityDetection)确定出多个利用通话信息所形成的社群，那么该当前用户所属的社群就是该当前用户相关的社群。

社群发现本质上是一种聚类算法，现有技术中存在多种可选的方法，例如，计算最大团(Clique)，层级聚类法(HierarchicalClustering)，谱聚类法(SpectralClustering)，图分割法(GraphPartition)，基于近亲关系(Propinquity)的算法，等等。申请人不对其一一进行赘述，接下来，仅以图3为例对基于近亲关系的社群发现方法进行说明，图3中每个点表示一个用户，两点之间的边表示用户间有通讯行为，两点之间的近亲关系可定义为：

其中，第一项表示两点之间边的条数，比如：1和2存在边，则为1；第二项表示两点的共同邻居的个数，如图3所示，1和2的共同邻居为ABCD，即共同邻居的个数为4；第三项表示两者共同邻居间存在边的条数(又称，共轭变数)，在图3中，在ABCD间存在3条边。总计，1和2两点的近亲关系为8。

基于近亲关系的定义，可通过迭代的方法进行社群发现，具体迭代的规则如下：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{IfP}(v_1,v_2)\≤\mathrm{\αand}(v_1,v_2)\∈E\left(G\right)\mathrm{thenE}\left(G\right)\←E\left(G\right)-\left\{(v_1,v_2)\right\}\\ \mathrm{IfP}(v_1,v_2)\≥\mathrm{\βand}(v_1,v_2)\∉E\left(G\right)\mathrm{thenE}\left(G\right)\←E\left(G\right)+\left\{(v_1,v_2)\right\}\end{array}\right.$

其中，第一行规则表示：当两点的近亲关系小于给定门限α，且两点间存在边时，则将该边从图中移除；第二行规则表示：当两点的近亲关系大于给定门限β，且两点间不存在边时，则在图中加入边。利用上述规则，对图中所有点进行两两检测，当没有任何一个边发生变化，即收敛时，停止检测。最终，所有存在连接关系的点组成一个社群。

接下来，继续对图2中步骤S202的实施例进行说明。在一个实施例中，所述基于所述与该当前用户相关的社区确定出该当前用户相关的基站以及相应的通信次数统计数据包括，从所述用户的社群中确定出至少一个分组，每个所述分组具有相同的特定位置；对于每个特定位置，统计与该分组内用户相关的基站的以及相应的使用次数。在一个实施例中，是在该分组中直接累积所有用户对相应基站的统计数据。还可对每个分组进一步过滤，例如，过滤出还具有其他相同朋友的用户，然后基于所过滤出的用户数据确定基站以及使用次数统计数据。

在步骤S203，基于至少三个所确定的基站以及相应的通信次数统计数据以及该三个基站的物理坐标确定所述用户位置。

现有技术中存在多种根据三个位置已知的基站进行定位的技术，例如，TOA(TimeofArrival，到达时间)、TDOA(TimeDifferenceofArrival,到达时间差)都是基于传播时间特性的定位方法。这种基于传播时间特性的定位方法都是通过三对[Position_i,T_i](i＝1,2,3)来确定设备的位置，其中的Position_i是第i个基站的物理位置，T_i相应的传播时间特性(到达时间或到达时间差)，其基本原理是得到T_i(i＝1,2,3)后，由T_i*c得到设备到基站i之间的距离R_i，然后根据几何知识建立方程组并求解得到具体的位置。

基于测量信号功率的定位方法，该方法是通过测出接收到的信号场强和已知的信道衰落模型及发射信号的场强值估计终端与基站的距离，根据多个三个距离值就可以得到设备的位置。

图4示出的是该实施例所处的具体场景，图4中各个蜂窝中的f1-f5分别表示对相应基站的使用次数。具体到本申请的一个实施例的技术方案，在对用户进行改善的三基站定位时，应用的是对各个基站的使用次数作为权重来估计用户的位置。用户的位置不变，两次通话也可能被不同的小区服务，因此，频率统计数据在一定程度上能够反映出信号的强弱，而本申请的特别之处就在于用频率统计数据来反应用户距离每个基站的物理距离。

具体的，在一个实施例中，可通过公式1、2、3确定的方程组来确定位置。

$\frac{{(x-x_1)}^2+{(y-y_1)}^2}{{(x-x2)}^2+{(y-y2)}^2}=\frac{f_2}{f_1}$ 公式(1)

$\frac{{(x-x_1)}^2+{(y-y_1)}^2}{{(x-x_3)}^2+{(y-y_3)}^2}=\frac{f_3}{f_1}$ 公式(2)

$\frac{{(x-x_1)}^2+{(y-y_1)}^2}{{(x-x_4)}^2+{(y-y_4)}^2}=\frac{f_4}{f_1}$ 公式(3)

其中，f1，f2，f3分别是相应的对该三个基站的使用频率，(x₁，y₁)，(x₂，y₂)，(x₃，y₃)分别代表各个基站的物理坐标。通过以上三个公式所联立的方程组就能够解出图4中黑圆点所代表的一个有意义的位置点的物理坐标(x，y)。

在一个实施例中，是选择频率最高的三个基站用于确定该用户的位置。在另一个实施例中，还选择最近使用的三个基站用于确定该当前用户的位置。

进行三基站定位时，需要至少获取用户对三个基站使用次数的统计数据，但经常会出现部分用户不能获得足够的数据的情形，例如，在5个用户的CRD记录中只有其中的两个用户的CDR记录能够提供对至少三个基站的使用次数数据，故只能确定出这两个用户的位置。而另外三个用户由于数据不完整，就无法进行三基站定位。

因此，通过本申请的进一步的实施例，可根据社群确定基站以及相应的使用次数，实际上，在社群中，并不是每个用户都具有对至少三个基站的使用次数的数据，但由于社群关系的存在，故能够在少量数据的情形下，通过社交网络特征对数据进行扩展，从而确定出更多的用户的位置。

图5示出了根据本发明一个示例性实施例的基于呼叫详细记录CDR确定用户位置的设备500的示意性框图。根据本发明的实施例，设备500可以包括：确定模块510，配置用于确定该当前用户相关的CDR中的数据；统计模块520，配置用于根据所确定的CDR中的数据确定与该当前用户通信位置相关联的基站以及相应的通信次数统计数据；计算模块530，配置用于基于至少三个所确定的基站以及相应的通信次数统计数据以及该三个基站的物理坐标确定所述用户位置。

根据本申请的一个实施例，其中，所述确定模块510包括：配置用于确定该当前用户某类型位置相关的CDR中的数据的模块；其中，所述计算模块530包括：配置用于确定出该当前用户的所述某类型位置的物理坐标的模块。

根据本申请的一个实施例，所述确定模块510包括：配置用于基于预定的规则确定与该当前用户的一个特定类型位置相关的CDR中的数据的模块。

根据本申请的一个实施例，所述确定模块510包括：配置用于基于聚类算法确定与该当前用户的一个特定类型位置相关的CDR中的数据的模块。

根据本申请的一个实施例，还包括，配置用于确定该当前用户相关的社群的模块，所述社群是根据所有用户的CDR确定的；配置用于基于所述与该当前用户相关的社群确定出该当前用户相关的基站以及相应的通信次数统计数据的模块。

根据本申请的一个实施例，所述配置用于基于所述与该当前用户相关的社区确定出该当前用户相关的基站以及相应的通信次数统计数据的模块包括，配置用于从所述用户的社群中确定出至少一个分组的模块，每个所述分组具有相同的特定位置；配置用于对于每个特定位置，统计与该分组内用户相关的基站的以及相应的使用次数的模块。

根据本申请的一个实施例，还包括，选择频率最高的三个基站用于确定该当前用户的位置。在另一个实施例中，是选择最近使用的三个基站用于确定该当前用户的位置。

本申请的方案通过用每个交换机所使用的频次作为权重来估计用户位置，属于被动的确定位置的方案，不要求用户在终端安装任何软件，可以直接通过运营商的数据进行定位。此外，还可加入了与用户属于同社群的用户的相关信息，进一步利用社群信息来提高定位精度。

本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。

这里参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (16)

1.一种确定移动装置用户的位置的方法，包括：

确定当前用户相关的呼叫详细记录CDR中的数据；

根据所确定的CDR中的数据确定与当前用户通信位置相关联的基站以及相应的通信次数统计数据；

基于至少三个所确定的基站以及相应的通信次数统计数据以及该三个基站的物理坐标确定所述当前用户的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，

所述确定当前用户相关的CDR中的数据包括：确定当前用户某类型位置相关的CDR中的数据；

所述基于至少三个所确定的基站以及相应的通信次数统计数据以及该三个基站的物理坐标确定所述用户位置包括：确定出当前用户的所述某类型位置的物理坐标。

3.根据权利要求2所述的方法，所述确定该当前用户某类型位置相关的CDR中的数据包括：

基于预定的规则确定与该当前用户的一个特定类型位置相关的CDR中的数据。

4.根据权利要求2所述的方法，所述确定出与该当前用户的特定类型位置相关的CDR中的数据包括：

基于聚类算法确定与该当前用户的一个特定类型位置相关的CDR中的数据。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括，

确定该当前用户相关的社群，所述社群是根据所有用户的CDR确定的；

基于所述与该当前用户相关的社群确定出该当前用户相关的基站以及相应的通信次数统计数据。

6.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述与该当前用户相关的社区确定出该当前用户相关的基站以及相应的通信次数统计数据包括，

从所述用户的社群中确定出至少一个分组，每个所述分组具有相同的特定位置；

对于每个特定位置，统计与该分组内用户相关的基站的以及相应的使用次数。

7.根据权利要求1所述的方法，还包括，选择频率最高的三个基站用于确定该当前用户的位置。

8.根据权利要求1所述的方法，还包括，选择最近使用的三个基站用于确定该当前用户的位置。

9.一种确定移动装置用户的位置的设备，包括：

确定模块，配置用于确定该当前用户相关的呼叫详细记录CDR中的数据；

统计模块，配置用于根据所确定的CDR中的数据确定与该当前用户通信位置相关联的基站以及相应的通信次数统计数据；

计算模块，配置用于基于至少三个所确定的基站以及相应的通信次数统计数据以及该三个基站的物理坐标确定所述用户位置。

10.根据权利要求9所述的设备，其中，

所述确定模块包括：配置用于确定该当前用户某类型位置相关的CDR中的数据的模块；

所述计算模块包括：配置用于确定出该当前用户的所述某类型位置的物理坐标的模块。

11.根据权利要求10所述的设备，所述确定模块包括：

配置用于基于预定的规则确定与该当前用户的一个特定类型位置相关的CDR中的数据的模块。

12.根据权利要求10所述的设备，所述确定模块包括：

配置用于基于聚类算法确定与该当前用户的一个特定类型位置相关的CDR中的数据的模块。

13.根据权利要求9所述的设备，还包括，

配置用于确定该当前用户相关的社群的模块，所述社群是根据所有用户的CDR确定的；

配置用于基于所述与该当前用户相关的社群确定出该当前用户相关的基站以及相应的通信次数统计数据的模块。

14.根据权利要求9所述的设备，所述配置用于基于所述与该当前用户相关的社区确定出该当前用户相关的基站以及相应的通信次数统计数据的模块包括，

配置用于从所述用户的社群中确定出至少一个分组的模块，每个所述分组具有相同的特定位置；

配置用于对于每个特定位置，统计与该分组内用户相关的基站的以及相应的使用次数的模块。

15.根据权利要求9所述的设备，还包括，选择频率最高的三个基站用于确定该当前用户的位置。

16.根据权利要求9所述的设备，还包括，选择最近使用的三个基站用于确定该当前用户的位置。