CN105357638A - 预测预定时刻的用户位置的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种预测预定时刻的用户位置的方法和装置。所述方法的一具体实施方式包括：获取用户的当前位置信息和当前时刻信息；基于当前位置信息和当前时刻信息，确定候选停留点集合中的各候选停留点在预定时刻的第一权值；基于预定时刻，确定候选停留点集合中的各候选停留点的第二权值；以及基于第一权值和第二权值，在候选停留点集合中确定与预定时刻对应的用户位置。该实施方式实现位置预测的准确性。

Description

预测预定时刻的用户位置的方法和装置

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及互联网技术领域，尤其涉及预测预定时刻的用户位置的方法和装置。

背景技术

信息推送，又称为“网络广播”，是通过一定的技术标准或协议，在互联网上通过推送用户需要的信息来减少信息过载的一项技术。信息推送技术通过主动推送信息给用户，可以减少用户在网络上搜索所花的时间。

在信息推送时，推送的内容往往与接收推送信息的用户所处的地理位置相关联，此外，推送信息的生成往往需要花费一定的时间。因此，如果能准确地预测出未来某一时刻用户所处的地理位置，则将大大提高信息推送的准确性和针对性，进而使得推送信息更有效地被接收到该信息的用户所利用。

在现有技术中，通常通过用户所处地理位置在时间上的规律性来预测用户在某一特定时刻的地理位置。例如，用户通常上午10点在公司，那么预测用户在某一日的上午10点时，也在公司。

然而，现有的位置预测方案中，未考虑用户的当前位置对预测位置的影响。例如，用户平时上午10点在公司的时候，上午9点都在家里。而如果预测时，发现用户9点在动物园，那么10点在公司的可能性将大大降低。

发明内容

本申请的目的在于提出一种改进的预测预定时刻的用户位置的方法和装置，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本申请提供了一种预测预定时刻的用户位置的方法，包括：获取用户的当前位置信息和当前时刻信息；基于当前位置信息和所述当前时刻信息，确定候选停留点集合中的各候选停留点在预定时刻的第一权值；基于预定时刻，确定候选停留点集合中的各候选停留点的第二权值；以及基于第一权值和第二权值，在候选停留点集合中确定与预定时刻对应的用户位置。

在一些实施例中，基于当前位置信息和所述当前时刻信息，确定候选停留点集合中的各候选停留点在预定时刻的第一权值包括：获取用户的历史停留点作为候选停留点；确定候选停留点集合中的第一候选停留点向第二候选停留点转移的转移概率；以及基于转移概率，确定各候选停留点在预定时刻的第一权值；其中，第一候选停留点和第二候选停留点均为候选停留点集合中的任意候选停留点，转移概率为预定时间间隔内，生成以第一候选停留点为起点，以第二候选停留点为终点的路径的概率。

在一些实施例中，基于转移概率，确定各候选停留点在预定时刻的第一权值包括：基于转移概率，确定N×N阶转移矩阵S，其中，N为候选停留点集合中的候选停留点的数量；基于转移矩阵S，确定各候选停留点在预定时刻的第一权值P₁；其中：

或者，t₂为预定时间间隔，t₁为预定时刻，t₀为当前时刻。

在一些实施例中，确定候选停留点集合中的各候选停留点在预定时刻的第二权值包括：获取用户的历史停留点作为候选停留点；获取与各候选停留点对应的历史时间信息；以及基于各候选停留点和与各候选停留点对应的历史时间信息，确定各候选停留点在预定时刻的第二权值。

在一些实施例中，基于预定时刻，确定候选停留点集合中的各候选停留点的第二权值包括：确定用户在多个预设的历史时间区间内，处于各候选停留点的停留概率；基于停留概率，生成K×N阶时间矩阵T，其中，K为历史时间区间的数量，N为候选停留点的数量；以及从时间矩阵中，确定与预定时刻对应的N维列向量T_i，其中，1≤i≤K，列向量中的各元素为各候选停留点在预定时刻的第二权值。

在一些实施例中，各历史时间区间具有相同的时长。

在一些实施例中，K为偶数；当1≤i≤K/2时，T_i中的各元素为工作日的第i个历史时间区间内，各候选停留点的停留概率；当K/2+1≤i≤K时，T_i中的各元素为节假日的第i-K/2个历史时间区间内，各候选停留点的停留概率。

在一些实施例中，K＝48。

在一些实施例中，基于第一权值和第二权值，在候选停留点集合中确定与预定时刻对应的用户位置包括：基于T_i×P₁确定与预定时刻对应的各候选停留点的预测权值；以及将各候选停留点中，具有最大预测权值的候选停留点作为与预定时刻对应的用户位置。

第二方面，本申请提供了一种预测预定时刻的用户位置的装置，包括：获取模块，配置用于获取用户的当前位置信息和当前时刻信息；第一权值确定模块，配置用于基于当前位置信息和所述当前时刻信息，确定候选停留点集合中的各候选停留点在预定时刻的第一权值；第二权值确定模块，配置用于确定候选停留点集合中的各候选停留点在预定时刻的第二权值；以及位置预测模块，配置用于基于第一权值和第二权值，在候选停留点集合中确定与预定时刻对应的用户位置。

在一些实施例中，第一权值确定模块进一步配置用于：获取用户的历史停留点作为候选停留点；确定候选停留点集合中的第一候选停留点向第二候选停留点转移的转移概率；以及基于转移概率，确定各候选停留点在预定时刻的第一权值；其中，第一候选停留点和第二候选停留点均为候选停留点集合中的任意候选停留点，转移概率为预定时间间隔内，生成以第一候选停留点为起点，以第二候选停留点为终点的路径的概率。

根据本申请的第一权值确定模块在基于转移概率，确定各候选停留点在预定时刻的第一权值时，进一步配置用于：基于转移概率，确定N×N阶转移矩阵S，其中，N为候选停留点集合中的候选停留点的数量；以及基于转移矩阵S，确定各候选停留点在预定时刻的第一权值P₁；其中：

或者，t₂为预定时间间隔，t₁为预定时刻，t₀为当前时刻。

根据本申请的第二权值确定模块进一步配置用于：获取用户的历史停留点作为候选停留点；获取与各候选停留点对应的历史时间信息；以及基于各候选停留点和与各候选停留点对应的历史时间信息，确定各候选停留点在预定时刻的第二权值。

在一些实施例中，第二权值确定模块在基于各候选停留点和与各候选停留点对应的历史时间信息，确定各候选停留点在预定时刻的第二权值时，进一步配置用于：确定用户在多个预设的历史时间区间内，处于各候选停留点的停留概率；基于停留概率，生成K×N阶时间矩阵T，其中，K为历史时间区间的数量，N为候选停留点的数量；以及从时间矩阵中，确定与预定时刻对应的N维列向量T_i，其中，1≤i≤K，列向量中的各元素为各候选停留点在预定时刻的第二权值。

在一些实施例中，各历史时间区间具有相同的时长。

在一些实施例中，K为偶数；当1≤i≤K/2时，T_i中的各元素为工作日的第i个历史时间区间内，各候选停留点的停留概率；当K/2+1≤i≤K时，T_i中的各元素为节假日的第i-K/2个历史时间区间内，各候选停留点的停留概率。

在一些实施例中，K＝48。

在一些实施例中，位置预测模块进一步配置用于：基于T_i×P₁确定与预定时刻对应的各候选停留点的预测权值；以及将各候选停留点中，具有最大预测权值的候选停留点作为与预定时刻对应的用户位置。

本申请提供的预测预定时刻的用户位置的方法和装置，通过基于用户的当前位置信息来确定候选停留点集合中的各候选停留点在预定时刻的第一权值，并基于当前时刻信息来确定候选停留点集合中的各候选停留点在预定时刻的第二权值，进而对未来的某个预定时刻的用户位置进行预测，使得预测结果不仅与预定时刻相关，还与用户的当前位置相关，可提高用户位置预测的准确性。

在一些应用场景中，当利用用户在未来的某个预定时刻的位置来进行信息推送时，采用本申请的预测预定时刻的用户位置的方法和装置进行位置预测，可以提高信息推送的准确性和针对性。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的预测预定时刻的用户位置的方法的一个实施例的流程图；

图3是图2中的基于当前位置信息，确定候选停留点集合中的各候选停留点在预定时刻的第一权值的一种可选的实现方式的流程图；

图4是图2中的基于当前时刻信息，确定候选停留点集合中的各候选停留点在预定时刻的第二权值的一种可选的实现方式的流程图；

图5是根据本申请的预测预定时刻的用户位置的装置的一个实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请的网页生成方法或网页生成装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且具有获取自身的地理位置信息的能力的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(MovingPictureExpertsGroupAudioLayerIII，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(MovingPictureExpertsGroupAudioLayerIV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如基于终端设备101、102、103的当前地理位置，基于预测的终端设备在未来的某一预定时刻的位置，并基于预测的位置生成推送信息的服务器。该服务器105可以对接收到的当前地理位置等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如推送信息)反馈给终端设备。

需要说明的是，本申请实施例所提供的预测预定时刻的用户位置的方法一般由服务器105执行，相应地，预测预定时刻的用户位置的装置一般设置于服务器105中。

此外，图1所示的系统架构仅仅是示意性的，在实际的应用场景中，服务器105可以直接通过网络104来与终端设备101、102、103交互，以获取与终端设备101、102、103对应的用户的当前地理位置。或者，服务器105还可以从其它的可与终端设备101、102、103进行交互的服务器获取与终端设备101、102、103对应的用户的当前地理位置等数据。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

继续参考图2，其示出了根据本申请的预测预定时刻的用户位置的方法的一个实施例的流程200。所述的预测预定时刻的用户位置的方法，包括以下步骤：

步骤210，获取用户的当前位置信息和当前时刻信息。

在本实施例中，预测预定时刻的用户位置的方法运行于其上的电子设备(例如图1所示的服务器105)可以通过有线连接方式或者无线连接方式从用户使用的终端设备或者可与用户使用的终端设备进行数据交互的其它电子设备获取用户的当前位置信息和当前时刻信息。需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB(ultrawideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。

在一些可选的实现方式中，预测预定时刻的用户位置的方法运行于其上的电子设备可以接收用户使用的终端设备主动上传的当前位置信息，并以接收到当前位置信息的时刻作为与该当前位置信息对应的当前时刻信息。

或者，在另一些可选的实现方式中，预测预定时刻的用户位置的方法运行于其上的电子设备可以向用户使用的终端设备请求获取终端设备的当前位置信息，基于终端设备对该请求的允许，来获取终端设备的当前位置信息。例如，可基于终端设备对获取其当前位置信息的请求的允许，开启终端设备上的定位模块，以得到该终端设备的当前位置信息。类似地，预测预定时刻的用户位置的方法运行于其上的电子设备可将获取到当前位置信息的时刻作为与该当前位置信息对应的当前时刻信息。

或者，在另一些可选的实现方式中，预测预定时刻的用户位置的方法运行于其上的电子设备还可以基于终端设备与该电子设备或者终端设备和能够与该电子设备进行数据交互的服务器之间的交互内容(例如，搜索关键词)，来确定终端设备的当前的位置信息和与该当前位置信息对应的当前时刻信息。

步骤220，基于当前位置信息和当前时刻信息，确定候选停留点集合中的各候选停留点在预定时刻的第一权值。

在一些可选的实现方式中，候选停留点集合中可以包括多个候选停留点。在一些可选的实现方式的一些应用场景中，候选停留点集合中的各候选停留点例如可以是用户曾经到达并且停留时间超过一预定时间阈值(例如1小时)的地点。或者，在这一些可选的实现方式的另一些应用场景中，候选停留点集合中的各候选停留点还可以是一些“热门”的地点。例如，用户所在城市的知名旅游景点、商业中心等等。

在这里，第一权值例如可以理解为：在用户当前处于某一地点的情况下，用户在与当前时刻间隔一段时间的未来的某一预定时刻，处于候选停留点集合中的各候选停留点的“可能性”。

步骤230，基于预定时刻，确定候选停留点集合中的各候选停留点的第二权值。

在一些可选的实现方式中，本步骤的候选停留点集合可以与步骤220中的候选停留点集合具有相同的候选停留点。此外，与步骤220中的第一权值类似地，第二权值例如可以理解为：用户在预定时刻处于候选停留点集合中的各候选停留点的“可能性”。

步骤240，基于第一权值和第二权值，在候选停留点集合中确定与预定时刻对应的用户位置。

在本实施例的预测预定时刻的用户位置的方法中，第一权值与用户的当前位置以及需要进行位置预测的未来的预定时刻之间的时间差相关，而第二权值与需要进行位置预测的预定时刻相关。也即是说，在进行预定时刻的位置预测时，既考虑了用户所处的当前位置对预测结果的影响，也考虑了当前时刻和需要进行位置预测的未来的预定时刻之间的时间差对预测结果的影响。与现有的位置预测方案相比，本实施例的预测预定时刻的用户位置的方法预测准确度更高。

在一些可选的实现方式中，步骤220的基于当前位置信息和当前时刻信息，确定候选停留点集合中的各候选停留点在预定时刻的第一权值，可以采用如图3所示的流程300来实现。

具体而言，在步骤310中，获取用户的历史停留点作为候选停留点。

在一些可选的实现方式中，历史停留点例如可以通过分析用户的移动轨迹来获得。在这些可选的实现方式的一些应用场景中，如上所述，可以将用户曾经到达并且停留时间超过一预定时间阈值的地点作为用户的历史停留点。或者，在这些可选的实现方式的另一些应用场景中，还可以将用户曾经到达某一地点的次数超过一预定的次数阈值的地点作为该用户的历史停留点。

在步骤320中，确定候选停留点集合中的第一候选停留点向第二候选停留点转移的转移概率。在这里，第一候选停留点和第二候选停留点均为候选停留点集合中的任意候选停留点，转移概率可以为预定时间间隔内，生成以第一候选停留点为起点，以第二候选停留点为终点的路径的概率。

例如，假设候选停留点集合中包含A、B、C三个候选停留点，预定时间间隔为1小时。那么，在1小时之内，生成用户以A为起点，以B为终点的路径的概率，即可作为从A到B的转移概率。也即是说，用户当前位置在A且1小时之后的位置在B的概率，即为A到B的转移概率。在一些可选的实现方式中，例如可以基于一阶马尔科夫模型来统计各候选停留点之间的转移概率。

在一些应用场景中，同样以候选停留点集合包含A、B、C三个候选停留点为例。假设用户以A为起点以B为终点的路径发生的次数为b，而用户以A为起点以C为终点的路径发生的次数为c，那么，可以将b/(b+c)的数值作为从A到B的转移概率，而将c/(b+c)的数值作为从A到C的转移概率。

在步骤330中，基于转移概率，确定各候选停留点在预定时刻的第一权值。

在一些可选的实现方式中，同样以候选停留点集合包含A、B、C三个候选停留点为例，假设预定时刻与当前时刻之间间隔为如上所述的预定时间间隔，那么，可以将从A到B的转移概率作为A点和B点之间的第一权值。

由于候选停留点集合中的任意两个候选停留点之间，以及任意一个候选停留点和其自身之间均具有一转移概率，因此，在一些可选的实现方式中，候选停留点集合中的各候选停留点的第一权值例如可以用矩阵的形式来表达。

在一些可选的实现方式中，步骤330的基于转移概率，确定各候选停留点在预定时刻的第一权值例如可以通过如下的方式来实现：

首先，基于转移概率，确定N×N阶转移矩阵S，其中，N为候选停留点集合中的候选停留点的数量。转移矩阵S中的每一个元素s_ij的数值，例如可以是从候选停留点i向候选停留点j转移的转移概率，在这里，N、i、j为正整数，且i、j≤N。

接着，基于转移矩阵S，确定各候选停留点在预定时刻的第一权值P₁；其中：

或者，

在上述公式(1)及公式(2)中，t₂为预定时间间隔，t₁为预定时刻，t₀为当前时刻。

也即是说，若基于上述公式(1)来确定P₁，则将t₁与t₀之差与t₂相除后向下取整(假设得到的数值为k)，再将转移矩阵作k次矩阵乘法，最终得到第一权值的矩阵表达P₁。

类似地，若基于上述公式(2)来确定P₁，则将t₁与t₀之差与t₂相除后向上取整(假设得到的数值为m)，再将转移矩阵作m次矩阵乘法，最终得到第一权值的矩阵表达P₁。

在这些可选的实现方式中，显然，矩阵P₁与转移矩阵S的阶数相同，也为N×N阶。

在一些可选的实现方式中，步骤230的基于预定时刻，确定候选停留点集合中的各候选停留点的第二权值，例如可以采用如图4所示的流程400来实现。

具体而言，在步骤410中，获取用户的历史停留点作为候选停留点。

在一些可选的实现方式中，例如，可以采用与图3中的步骤310类似的方式来获得用户的历史停留点。

在步骤420中，获取与各候选停留点对应的历史时间信息。

例如，在一些可选的实现方式中，用户曾经在上午10点出现在动物园，并停留了一段时间，那么“上午10点”即可作为“动物园”这一候选停留点的一个历史时间信息。

在步骤430中，基于各候选停留点和与各候选停留点对应的历史时间信息，确定各候选停留点在预定时刻的第二权值。

在一些可选的实现方式中，各候选停留点在预定时刻的第二权值可以理解为，用户在该预定时刻，出现在各个候选停留点的“可能性”。

在一些可选的实现方式中，步骤430的基于各候选停留点和与各候选停留点对应的历史时间信息，确定各候选停留点在预定时刻的第二权值例如可以通过如下的方式来实现：

首先，确定用户在多个预设的历史时间区间内，处于各候选停留点的停留概率。

例如在一些可选的实现方式中，可以将一天的24小时划分为多个历史时间区间，例如0点～1点为一个历史时间区间，1点～2点为一个历史时间区间，…，23点～24点为一个历史时间区间。分别统计在这些历史时间区间内，用户处于各个候选停留点的停留概率。

接着，基于停留概率，生成K×N阶时间矩阵T，其中，K为历史时间区间的数量，N为候选停留点的数量。

在时间矩阵T中，每一个元素t_ij表示在第i个历史时间区间，用户出现在第j个候选停留点的概率。在这里，显然有1≤i≤K，1≤j≤N。

接着，从时间矩阵中，确定与预定时刻对应的N维列向量T_i，其中，1≤i≤K，列向量中的各元素为各候选停留点在预定时刻的第二权值。

例如，在一些可选的实现方式中，预定时刻落入时间矩阵T中的第i个时间区间，那么在这些可选的实现方式中，将列向量T_i中的各个元素作为在该预定时刻，与各候选停留点对应的第二权值。在这些可选的实现方式中，T_i中与各候选停留点对应的第二权值也就是这些候选停留点在第i个历史时间区间的停留概率。

在一些可选的实现方式中，各历史时间区间可以具有相同的时长。例如，可以将一天24小时平均地划分为多个(例如，6个、12个或24个，等等)历史时间区间。

或者，在另一些可选的实现方式中，各历史时间区间也可以具有不同的时长。例如，基于数据挖掘，获知在一天中的某一时间段(例如凌晨1点～5点)，用户的位置鲜有改变，而在一天中的另一时间段(例如中午12点～14点)，用户的位置可能发生较为频繁的改变。那么，在这些可选的实现方式中，例如，可以将凌晨1点～5点作为一个历史时间区间，而将中午12点～14点进一步划分为多个(例如2个或4个)历史时间区间。

在一些应用场景中，用户在工作日时，其出现在各候选停留点的概率可能显著地不同于在节假日时，其出现在各候选停留点的概率。例如，在工作日时，用户在上午10点～11点这一时间区间内出现在公司的概率较高，而在节假日时，用户在上午10点～11点这一时间区间内出现在公司的概率可能显著地低于工作日的同一时间区间内，用户出现在公司的概率。

为了解决上述问题，在一些可选的实现方式中，分别获取对应于工作日的各历史时间区间的各候选停留点的停留概率，以及对应于节假日的各历史时间区间的各候选停留点的停留概率，以形成时间矩阵T。例如，可以设K为偶数。当1≤i≤K/2时，列向量T_i中的各元素可以为工作日的第i个历史时间区间内，各候选停留点的停留概率。而当K/2+1≤i≤K时，列向量T_i中的各元素可以为节假日的第i-K/2个历史时间区间内，各候选停留点的停留概率。

在一些可选的实现方式中，K＝48。在这些可选的实现方式的一些应用场景中，例如，可以将工作日的一日24小时平均地分为24个历史时间区间，并将节假日的一日24小时平均地分为24个历史时间区间。在这些应用场景中，时间矩阵T中的列向量T_i可能代表工作日的某一历史时间区间内，各候选停留点的停留概率，或者代表节假日的某一历史时间区间内，各候选停留点的停留概率。

在一些可选的实现方式中，步骤240的基于第一权值和第二权值，在候选停留点集合中确定与预定时刻对应的用户位置例如可以通过如下的方式来实现：

首先，基于T_i×P₁确定与预定时刻对应的各候选停留点的预测权值。

由于T_i为N维列向量，N为候选停留点的数量，而P₁为N×N阶矩阵，因此，将T_i与P₁进行矩阵乘法之后，得到的结果仍然为N维列向量。

接着，将各候选停留点中，具有最大预测权值的候选停留点作为与预定时刻对应的用户位置。

采用如上所述的实施例的预测预定时刻的用户位置的方法，可以使得预测得到的预定时刻的用户位置不仅与该预定时刻相关，还与用户的当前位置相关，从而可提高用户位置预测的准确性。

在一些应用场景中，当利用用户在未来的某个预定时刻的位置来进行信息推送时，采用本申请实施例的预测预定时刻的用户位置的方法和装置进行位置预测，可以提高信息推送的准确性和针对性。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种预测预定时刻的用户位置的装置的一个实施例500，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，本实施例的预测预定时刻的用户位置的装置可包括获取模块510、第一权值确定模块520、第二权值确定模块530和位置预测模块540。

其中，获取模块510可配置用于获取用户的当前位置信息和当前时刻信息。

第一权值确定模块520可配置用于基于当前位置信息和当前时刻信息，确定候选停留点集合中的各候选停留点在预定时刻的第一权值。

第二权值确定模块530可配置用于基于预定时刻，确定候选停留点集合中的各候选停留点的第二权值。

位置预测模块540可配置用于基于第一权值和第二权值，在候选停留点集合中确定与预定时刻对应的用户位置。

在一些可选的实现方式中，第一权值确定模块520可进一步配置用于：获取用户的历史停留点作为候选停留点；确定候选停留点集合中的第一候选停留点向第二候选停留点转移的转移概率；以及基于转移概率，确定各候选停留点在预定时刻的第一权值。在这里，第一候选停留点和第二候选停留点均可为候选停留点集合中的任意候选停留点，转移概率可以为预定时间间隔内，生成以第一候选停留点为起点，以第二候选停留点为终点的路径的概率。

在一些可选的实现方式中，第一权值确定模块520在基于转移概率，确定各候选停留点在预定时刻的第一权值时，还可进一步配置用于：基于转移概率，确定N×N阶转移矩阵S，其中，N为候选停留点集合中的候选停留点的数量；以及基于转移矩阵S，确定各候选停留点在预定时刻的第一权值P₁；其中：

或者，

t₂为预定时间间隔，t₁为预定时刻，t₀为当前时刻。

在一些可选的实现方式中，第二权值确定模块530还可进一步配置用于：获取用户的历史停留点作为候选停留点；获取与各候选停留点对应的历史时间信息；以及基于各候选停留点和与各候选停留点对应的历史时间信息，确定各候选停留点在预定时刻的第二权值。

在一些可选的实现方式中，第二权值确定模块530在基于各候选停留点和与各候选停留点对应的历史时间信息，确定各候选停留点在预定时刻的第二权值时，还可进一步配置用于：确定用户在多个预设的历史时间区间内，处于各候选停留点的停留概率；基于停留概率，生成K×N阶时间矩阵T，其中，K为历史时间区间的数量，N为候选停留点的数量；以及从时间矩阵中，确定与预定时刻对应的N维列向量T_i，其中，1≤i≤K，列向量中的各元素为各候选停留点在预定时刻的第二权值。

在一些可选的实现方式中，各历史时间区间可以具有相同的时长。

在一些可选的实现方式中，K可以为偶数；当1≤i≤K/2时，T_i中的各元素为工作日的第i个历史时间区间内，各候选停留点的停留概率；当K/2+1≤i≤K时，T_i中的各元素为节假日的第i-K/2个历史时间区间内，各候选停留点的停留概率。

在一些可选的实现方式中，K＝48。

在一些可选的实现方式中，位置预测模块540还可进一步配置用于：基于T_i×P₁确定与预定时刻对应的各候选停留点的预测权值；以及将各候选停留点中，具有最大预测权值的候选停留点作为与预定时刻对应的用户位置。

本领域技术人员可以理解，上述网页生成装置500还包括一些其他公知结构，例如处理器、存储器等，为了不必要地模糊本公开的实施例，这些公知的结构在图5中未示出。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机系统600的结构示意图。

如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU601、ROM602以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、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、或代码的一部分，所述模块、程序段、或代码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。也应当注意，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，两个接连地表示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操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。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取模块、第一权值确定模块、第二权值确定模块和位置预测模块。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取模块还可以被描述为“获取用户的当前位置信息和当前时刻信息的模块”。

作为另一方面，本申请还提供了一种非易失性计算机存储介质，该非易失性计算机存储介质可以是上述实施例中所述装置中所包含的非易失性计算机存储介质；也可以是单独存在，未装配入终端中的非易失性计算机存储介质。上述非易失性计算机存储介质存储有一个或者多个程序，当所述一个或者多个程序被一个设备执行时，使得所述设备：获取用户的当前位置信息和当前时刻信息；基于当前位置信息和当前时刻信息，确定候选停留点集合中的各候选停留点在预定时刻的第一权值；基于预定时刻，确定候选停留点集合中的各候选停留点的第二权值；以及基于第一权值和第二权值，在候选停留点集合中确定与预定时刻对应的用户位置。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (18)

1.一种预测预定时刻的用户位置的方法，其特征在于，包括：

获取用户的当前位置信息和当前时刻信息；

基于所述当前位置信息和所述当前时刻信息，确定候选停留点集合中的各候选停留点在所述预定时刻的第一权值；

基于所述预定时刻，确定所述候选停留点集合中的各所述候选停留点的第二权值；以及

基于所述第一权值和所述第二权值，在所述候选停留点集合中确定与所述预定时刻对应的所述用户位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前位置信息和所述当前时刻信息，确定候选停留点集合中的各候选停留点在所述预定时刻的第一权值包括：

获取所述用户的历史停留点作为候选停留点；

确定所述候选停留点集合中的第一候选停留点向第二候选停留点转移的转移概率；以及

基于所述转移概率，确定各所述候选停留点在所述预定时刻的第一权值；

其中，所述第一候选停留点和所述第二候选停留点均为所述候选停留点集合中的任意候选停留点，所述转移概率为预定时间间隔内，生成以所述第一候选停留点为起点，以所述第二候选停留点为终点的路径的概率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述转移概率，确定各所述候选停留点在所述预定时刻的第一权值包括：

基于所述转移概率，确定N×N阶转移矩阵S，其中，N为所述候选停留点集合中的所述候选停留点的数量；

基于所述转移矩阵S，确定各所述候选停留点在所述预定时刻的第一权值P₁；

其中：

或者，

t₂为所述预定时间间隔，t₁为所述预定时刻，t₀为当前时刻。

4.根据权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，基于所述预定时刻，确定所述候选停留点集合中的各所述候选停留点的第二权值包括：

获取所述用户的历史停留点作为候选停留点；

获取与各所述候选停留点对应的历史时间信息；以及

基于各所述候选停留点和与各所述候选停留点对应的历史时间信息，确定各候选停留点在所述预定时刻的第二权值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于各所述候选停留点和与各所述候选停留点对应的历史时间信息，确定各候选停留点在所述预定时刻的第二权值包括：

确定所述用户在多个预设的历史时间区间内，处于各所述候选停留点的停留概率；

基于所述停留概率，生成K×N阶时间矩阵T，其中，K为所述历史时间区间的数量，N为所述候选停留点的数量；以及

从所述时间矩阵中，确定与所述预定时刻对应的N维列向量T_i，其中，1≤i≤K，所述列向量中的各元素为各所述候选停留点在所述预定时刻的第二权值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：

各所述历史时间区间具有相同的时长。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：

K为偶数；

当1≤i≤K/2时，T_i中的各元素为工作日的第i个历史时间区间内，各所述候选停留点的停留概率；

当K/2+1≤i≤K时，T_i中的各元素为节假日的第i-K/2个历史时间区间内，各所述候选停留点的停留概率。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：

K＝48。

9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一权值和所述第二权值，在所述候选停留点集合中确定与所述预定时刻对应的所述用户位置包括：

基于T_i×P₁确定与所述预定时刻对应的各所述候选停留点的预测权值；以及

将各所述候选停留点中，具有最大预测权值的候选停留点作为与所述预定时刻对应的所述用户位置。

10.一种预测预定时刻的用户位置的装置，其特征在于，包括：

获取模块，配置用于获取用户的当前位置信息和当前时刻信息；

第一权值确定模块，配置用于基于所述当前位置信息和所述当前时刻信息，确定候选停留点集合中的各候选停留点在所述预定时刻的第一权值；

第二权值确定模块，配置用于基于所述预定时刻，确定所述候选停留点集合中的各所述候选停留点的第二权值；以及

位置预测模块，配置用于基于所述第一权值和所述第二权值，在所述候选停留点集合中确定与所述预定时刻对应的所述用户位置。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第一权值确定模块进一步配置用于：

获取所述用户的历史停留点作为候选停留点；

确定所述候选停留点集合中的第一候选停留点向第二候选停留点转移的转移概率；以及

基于所述转移概率，确定各所述候选停留点在所述预定时刻的第一权值；

其中，所述第一候选停留点和所述第二候选停留点均为所述候选停留点集合中的任意候选停留点，所述转移概率为预定时间间隔内，生成以所述第一候选停留点为起点，以所述第二候选停留点为终点的路径的概率。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第一权值确定模块在基于所述转移概率，确定各所述候选停留点在所述预定时刻的第一权值时，进一步配置用于：

基于所述转移概率，确定N×N阶转移矩阵S，其中，N为所述候选停留点集合中的所述候选停留点的数量；以及

基于所述转移矩阵S，确定各所述候选停留点在所述预定时刻的第一权值P₁；

其中：

或者，

t₂为所述预定时间间隔，t₁为所述预定时刻，t₀为当前时刻。

13.根据权利要求10-12任意一项所述的装置，其特征在于，所述第二权值确定模块进一步配置用于：

获取所述用户的历史停留点作为候选停留点；

获取与各所述候选停留点对应的历史时间信息；以及

基于各所述候选停留点和与各所述候选停留点对应的历史时间信息，确定各候选停留点在所述预定时刻的第二权值。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第二权值确定模块在基于各所述候选停留点和与各所述候选停留点对应的历史时间信息，确定各候选停留点在所述预定时刻的第二权值时，进一步配置用于：

确定所述用户在多个预设的历史时间区间内，处于各所述候选停留点的停留概率；

基于所述停留概率，生成K×N阶时间矩阵T，其中，K为所述历史时间区间的数量，N为所述候选停留点的数量；以及

从所述时间矩阵中，确定与所述预定时刻对应的N维列向量T_i，其中，1≤i≤K，所述列向量中的各元素为各所述候选停留点在所述预定时刻的第二权值。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于：

各所述历史时间区间具有相同的时长。

16.根据权利要求14所述的装置，其特征在于：

K为偶数；

当1≤i≤K/2时，T_i中的各元素为工作日的第i个历史时间区间内，各所述候选停留点的停留概率；

当K/2+1≤i≤K时，T_i中的各元素为节假日的第i-K/2个历史时间区间内，各所述候选停留点的停留概率。

17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于：

K＝48。

18.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，位置预测模块进一步配置用于：

基于T_i×P₁确定与所述预定时刻对应的各所述候选停留点的预测权值；以及

将各所述候选停留点中，具有最大预测权值的候选停留点作为与所述预定时刻对应的所述用户位置。