CN105512269A - 基于用户的天气信息获取方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于用户的天气信息获取方法及装置，本发明提供的基于用户的天气信息获取方法，通过接收用户上报的天气信息，将用户上报的天气信息转换为对应的天气定量数据信息，进而根据以待获取地点为中心的预设区域范围内、以及特定时间点之前预设时间范围内用户上报的至少一个天气信息对应的天气定量数据信息，分析获取上述待获取地点的上述特定时间点的天气信息结果，实现了可以通过定量数据获取精确的天气信息，进而向用户展示精确的天气信息，更好地提高了用户体验。

Description

基于用户的天气信息获取方法及装置

技术领域

本发明涉及天气信息获取方法技术，尤其涉及一种基于用户的天气信息获取方法及装置。

背景技术

天气信息对于人们的生活有着较为重要的作用，传统的天气信息主要依赖于有关部门的官方测试及公布。随着用户终端设备的普及，例如计算机、手机、平板电脑等，用户不仅可以在终端设备上获取天气信息，也可以利用终端设备以及网络上传天气信息。利用用户上传的天气信息，可以更加及时的获取某个地区准确的天气信息。

现有技术中，主要采用接收用户上传的天气信息，并对预设地区、预设时间段内用户上传的天气信息进行统计，以得出预设地区的天气情况发布给用户。例如：一个小时内北京地区有100个用户上传的天气信息，其中有60个用户上传的天气信息为下雨，则统计得出北京地区天气状况偏向于下雨。

但是，采用现有技术得到的天气信息仅为一个定性的天气状况，精确度很低。

发明内容

本发明提供一种基于用户的天气信息获取方法及装置，实现了可以通过定量数据获取精确的天气信息，进而向用户展示精确的天气信息，更好地提高了用户体验。

本发明第一方面提供一种基于用户的天气信息获取方法，包括：接收用户上报的天气信息，上述天气信息包括：天气状态信息、地理位置信息以及时间信息；将上述用户上报的天气信息转换为对应的天气定量数据信息；根据以待获取地点为中心的预设区域范围内、以及特定时间点之前预设时间范围内用户上报的至少一个天气信息对应的天气定量数据信息，分析获取上述待获取地点的上述特定时间点的天气信息结果。实现了可以通过定量数据获取精确的天气信息，进而向用户展示精确的天气信息。

本发明第二方面提供一种基于用户的天气信息获取装置，包括：接收模块，用于接收用户上报的天气信息，上述天气信息包括：天气状态信息、地理位置信息以及时间信息；

转换模块，用于将上述用户上报的天气信息转换为对应的天气定量数据信息；

获取模块，用于根据以待获取地点为中心的预设区域范围内、以及特定时间点之前预设时间范围内用户上报的至少一个天气信息对应的天气定量数据信息，分析获取上述待获取地点的上述特定时间点的天气信息结果。

附图说明

图1为本发明基于用户的天气信息获取方法实施例一的流程图；

图2为本发明基于用户的天气信息获取方法实施例二的流程图；

图3为本发明基于用户的天气信息获取方法实施例三的流程图；

图4为本发明基于用户的天气信息获取装置实施例一的示意图；

图5为本发明基于用户的天气信息获取装置实施例二的示意图；

图6为本发明基于用户的天气信息获取装置实施例三的示意图；

图7为本发明基于用户的天气信息获取装置实施例四的示意图。

具体实施方式

图1为本发明基于用户的天气信息获取方法实施例一的流程图，如图1所示，本实施例中基于用户的天气信息获取方法包括以下步骤：

S101、接收用户上报的天气信息，上述天气信息包括：天气状态信息、地理位置信息以及时间信息；

其中，天气状态信息，主要用来描述天气的具体状况，如云量、雨量、阳光、风向、空气质量等内容；地理位置信息，即具体的定位，如西安市，西安市莲湖区，或更为精确的某一经纬度确定的地点(东经36.1，北纬113.1)，该地理位置信息可以是用户直接上报的地理位置信息，也可以是通过定位用户终端所在的地理位置来确定的地理位置信息，具体地，可以采用GPS卫星定位、网络定位、移动通信技术等对定位用户终端所在的地理位置进行定位，但不以此为限；时间信息，可以是用户直接上报的时间信息，也可以是通过系统时间确定的用户上报天气信息的时间。例如：用户编号为2的用户通过手机、平板电脑等终端第5次主动上报的天气信息为：2015年10月14日10点20分，陕西省西安市莲湖区劳动南路的天气状态为小雨。

或者用户编号为3的用户第6次主动上报的天气信息为是：小雨，此时，通过GPS定位和系统时间分别确定地理位置信息为(东经116，北纬39)，时间信息为2015年10月15日12点20分15秒。

优选地，上述接收用户上报的天气信息还可以是：向用户显示天气信息选项；接收用户根据上述天气信息选项输入的天气信息。例如，向用户显示的天气选项为：现在下雨吗？A、无雨；B、小雨；C、中雨；D、大雨；E、暴雨；用户可以输入D，或者用户根据预设的选项输入文字“大雨”、“小雨”等，通过用户根据天气信息选项输入的天气信息得到天气状态信息，通过GPS定位及系统时间，得到地理位置信息以及时间信息。

S102、将用户上报的天气信息转换为对应的天气定量数据信息；

具体地，首先，将用户编号为i的用户第j次上报的天气信息表示为U(i，j)，将该天气信息中的地理位置信息表示为(lon(i,j)，lat(i,j))，将该天气信息中的时间信息表示为T(i,j)。

例如上述用户编号为3的用户第6次主动上报的天气信息，可以表示为：U(3，6)＝(小雨，(东经116，北纬39)，2015年10月15日12点20分15秒)。

或者，针对用户编号为2的用户通过手机、平板电脑等终端第5次主动上报的天气信息，先将地理位置信息“陕西省西安市莲湖区劳动南路”转换为(经度x，纬度y)，进而将该天气信息表示为：U(2，5)＝(小雨，(经度x，纬度y)，2015年10月14日10点20分)。

更进一步地，可以根据预设的“天气状态信息与数值范围的对应关系”将上述天气状态信息转换为对应的数值范围，将该天气状态信息转换的对应的天气定量数据信息用u(i,j)表示。例如预设的“天气状态信息与数值范围的对应关系”中，举例说明，天气状态信息可以包括不同属性的天气状态信息：雨量、云量等；其中，雨量包括：无雨、小雨、中雨、大雨、暴雨，其中，无雨指降雨量小于0.25mm/h；小雨指降雨量在0.25mm/h～1.0mm/h；中雨指降雨量在1.0mm/h～4.0mm/h；大雨指降雨量小于4.0mm/h～16mm/h；暴雨指降雨量大于16mm/h。具体地，雨量对应的数值范围为[0，4]，更具体地，“无雨、小雨、中雨、大雨、暴雨”分别对应的数值范围可以为“(0，0]、(0，1]、(1，2]、(2，3]、(3，4]”，为了区分云量和雨量，云量对应的数值范围与雨量对应的数值范围可以不同，例如云量对应的数值范围可以是(-4，-1]，其中，“无云、少云、多云”分别对应的数值范围可以为“(-4，-3]、(-3，-2]、(-2，-1]”，在此不作限制。采用这种方法，上述U(3，6)＝(小雨，(东经116，北纬39)，2015年10月15日12点20分15秒)，可以记为U(3，6)＝((0，1]，(东经116，北纬39)，2015年10月15日12点20分15秒)，此时，该用户上报的天气信息转换为对应的天气定量数据信息。

S103、根据以待获取地点为中心的预设区域范围内、以及特定时间点之前预设时间范围内用户上报的至少一个天气信息对应的天气定量数据信息，分析获取上述待获取地点的上述特定时间点的天气信息结果。进而，可以将天气信息结果展现给用户。

例如：待获取地点为(东经116，北纬39)，待获取时间为2015年10月15日12点40分，预设区域范围为以该待获取地点为中心的周围20公里内，预设时间范围为该特定时间点之前的一小时内，若此时该待获取地点(东经116，北纬39)的20公里内，该特定时间点2015年10月15日12点40分之前1小时范围内只有一个用户上报的天气信息U(3，6)＝((-2，-1]，(0，1]，(东经116，北纬39)，2015年10月15日12点20分15秒)，则分析获取该待获取地点的特定时间点的天气信息结果为(多云，小雨，(东经116，北纬39)，2015年10月15日12点40分)。若以待获取地点为中心的预设区域范围内、以及特定时间点之前预设时间范围内有多个用户上报天气信息，则根据多个用户上报的天气信息对应的天气定量数据信息进行综合分析，获取最终的天气信息结果。

本实施例中，通过将用户上报的天气信息转换为对应的天气定量数据信息，进而根据以待获取地点为中心的预设区域范围内、以及特定时间点之前预设时间范围内用户上报的至少一个天气信息对应的天气定量数据信息，分析获取上述待获取地点的上述特定时间点的天气信息结果，实现了可以通过定量数据获取精确的天气信息，进而向用户展示精确的天气信息，更好地提高了用户体验。

图2为本发明基于用户的天气信息获取方法实施例二的流程图，优选地，上述将用户上报的天气信息转换为对应的天气定量数据信息之后，还包括：

S201、根据上述天气定量数据信息，查询上述地理位置信息周围预设范围内、以及上述时间信息前预设时间段内其他用户上报的天气信息；

例如：接收到上述用户编号为3的用户第6次主动上报的天气信息，并转换为对应的天气定量数据信息U(3，6)＝((0，1]，(东经116，北纬39)，2015年10月15日12点20分15秒))后，查询距离(东经116，北纬39)10公里内，并在该时间信息“2015年10月14日12点20分15秒”前的1小时内，接收到的其他用户上报的天气信息为m个，例如m等于10。

S202、计算上述用户上报的天气信息与上述其它用户上报的天气信息的属性重合比例，将上述属性重合比例作为上述用户的本次上报信息可信度；

与用户上报的天气信息属性重合的其它用户上报的天气信息，具体可以指：上述地理位置信息周围预设范围内、以及上述时间信息前预设时间段内其他用户上报的天气信息中，与上述用户上报的天气信息具有同样天气状态属性的天气信息。例如，该用户上报了雨量为“小雨”，即天气状态属性中具有“雨量”属性，那么只要上报的天气信息中有雨量的，都属于属性重合，例如某用户上报的天气信息中是“中雨”，就属于与用户上报的天气信息属性重合的其它用户上报的天气信息。

上例中，假设这10个天气信息中与用户编号为3的用户第6次上报的天气信息U(3，6)重合的其他用户上报天气信息为n个，n小于或等于m。

将用户编号为i的用户第j次主动上报的天气信息的本次上报信心可信度用R(i,j)表示，其中：R(i,j)＝n/m，m表示上述地理位置信息周围预设范围内、以及上述时间信息前后预设时间段内其他用户上报的天气信息个数，n表示与用户编号为i的用户第j次上报的天气信息属性重合的其它用户上报的天气信息的个数。

例如，假设这10个天气信息中与用户编号为3的用户第6次上报的天气信息U(3，6)重合的其他用户上报天气信息个数为5，计算得到上述用户编号为3的用户的第6次上报的天气信息的本次上报信息可信度R(3,6)＝5/10。

S203、根据上述用户的本次上报信息可信度、以及上述用户在先的至少一次上报信息可信度，计算上述用户的平均上报信息可信度；

需要说明的是，假如是用户第一次上报，平均上报信息可信度就是本次上报信息可信度。

将用户编号为i的用户的平均上报信息可信度用表示，等于上述用户在先的至少一次上报信息可信度的算术平均值。

例如：上述用户编号为3的用户一共上报了6次天气信息，假设各次上报信息的本次可信度分别为R(3,1)＝5/10，R(3,2)＝1/3，R(3,3)＝3/4，R(3,4)＝2/5，R(3,5)＝3/10，R(3,6)＝5/10，则计算得到该用户编号为3的用户的平均上报可信度

$\stackrel{\‾}{R_3}=(5/10+1/3+3/4+2/5+3/10+5/10)/6=0.4639$

S204、根据上述用户每相邻两次上报天气信息的时间间隔的平均值、以及所有上报用户每相邻两次上报天气信息的时间间隔的平均值，计算上述用户的上报行为可信度；

其中：将用户编号为i的用户每相邻两次上报天气信息的时间间隔的平均值用表示。如用户编号为i的用户，一共上报了ji次天气信息，则计算得到上述用户每相邻两次上报天气信息的时间间隔的平均值

其中，T(i.j)表示用户编号为i的用户第j次上报的天气信息的时间信息，ji表示用户编号为i的用户当前一共上报的天气信息的次数。

例如：上述用户编号为3的用户一共上报了6次天气，即ji＝6，计算得到该用户编号为3的用户每相邻两次上报天气信息的时间间隔的平均值为：

$\stackrel{\‾}{T_3}=\frac{\left(T\right(10,2)-T(10,1\left)\right)+\left(T\right(10,3)-T(10,2\left)\right)+\left(T\right(10,4)-T(10,3\left)\right)+\left(T\right(10,5)-T(10,4\left)\right)+\left(T\right(10,6)-T(10,5\left)\right)}{6-1}$

将所有上报用户的每相邻两次上报时间的时间间隔的平均值用表示，其中，等于所用上报用户每相邻两次上报天气信息的时间间隔的算术平均值，所有用户上报的天气信息以及对应的天气定量数据信息都会存入数据库，也可以每隔一段时间清理一次数据库，删除一些旧数据。这里，所有上报用户具体指数据库里已经存入的所有的用户；

将用户编号为i的用户的上报行为可信度用H(i)表示，则 表示所有上报用户的每相邻两次上报时间的时间间隔的平均值；表示用户编号为i的用户每相邻两次上报天气信息的时间间隔的平均值。

例如：计算得到上述用户编号为3的用户每相邻两次上报天气信息的时间间隔的平均值为3.6h，而所有上报用户每相邻两次上报天气信息的时间间隔的平均值为5h，则计算得到该用户的上报行为可信度为H(3)＝0.72。

S205、根据上述用户的平均上报信息可信度、以及上述用户的上报行为可信度，计算上述用户的综合可信度，若上述用户的综合可信度低于预设阈值，则丢弃上述用户上报的天气信息。

将用户编号为i的用户第j次上报天气信息时，该用户的综合可信度用w(i)表示，则 $w\left(i\right)=\stackrel{\‾}{R_i}*H\left(i\right).$

例如：计算得到上述用户编号为3第6次上报天气信息时，该用户的综合可信度为：

w(3)＝0.4639*0.72＝0.3340，

若上述用户的综合可信度低于预设阈值，则丢弃上述用户上报的天气信息。上述预设阀值可以根据实际需要改变。

本实施例中，通过根据上述天气信息，查询上述地理位置信息周围预设范围内、以及上述时间信息前后预设时间段内其他用户上报的天气信息；计算上述用户上报的天气信息与上述其它用户上报的天气信息的重合比例，将上述重合比例作为上述用户的本次上报信息可信度根据上述用户的本次上报信息可信度、以及上述用户在先的至少一次上报信息可信度，计算上述用户的平均上报信息可信度；根据上述用户每相邻两次上报天气信息的时间间隔的平均值、以及所有上报用户每相邻两次上报天气信息的时间间隔的平均值，计算上述用户的上报行为可信度；进而根据上述用户的平均上报信息可信度、以及上述用户的上报行为可信度，计算上述用户的综合可信度，若上述用户的综合可信度低于预设阈值，则丢弃上述用户上报的天气信息，可以有效判断用户误报或者恶意用户故意上报的错误天气信息，以消除用户误报或错误天气信息对系统正确性造成的影响。

更进一步地，上述根据以待获取地点为中心的预设区域范围内、以及特定时间点之前预设时间范围内用户上报的至少一个天气信息对应的天气定量数据信息，分析获取上述待获取地点的上述特定时间点的天气信息结果之前，还包括：

接收用户输入的天气搜索请求，上述天气搜索请求包括：上述待获取地点的位置信息和上述特定时间点。即可以根据用户输入的天气搜索请求，有针对性的获取特定地点、特定时间的天气信息结果。

例如，用户搜索(东经112.3，北纬32)位置在2015年10月20日15时的天气，则待获取地点的位置信息为(东经112.3，北纬32)，待获取地点的特定时间点为2015年10月20日15时。

图3为本发明基于用户的天气信息获取方法实施例三的流程图，在上述实施例的基础上，根据以待获取地点为中心的预设区域范围内、以及特定时间点之前预设时间范围内用户上报的至少一个天气信息对应的天气定量数据信息，分析获取上述待获取地点的上述特定时间点的天气信息结果，包括：

S301、获取以待获取地点为中心的预设区域范围内、以及特定时间点之前预设时间范围内用户上报的至少一个天气信息对应的天气定量数据信息；

具体地：将上述待获取地点的位置信息用(lon_,lat_)表示，将上述特定时间点用T_表示，例如：待获取地点为(东经112.3，北纬32)，特定时间点为2015年10月20日15时，获取距离该地点20公里内，该特定时间点1小时内的用户上报的至少一个天气信息对应的天气定量数据信息，例如：获取到3个用户上报的天气信息U(i,j)，分别为U(1，7)＝((1，2]，(东经113，北纬33)，2015年10月20日14点30分)，其中获取到该用户的综合可信度w(7)＝0.6；U(12，90)＝((0，1]，(东经112.4，北纬32.145)，2015年10月20日14点20分)，其中获取到该用户的综合可信度w(12)＝0.4；U(102，2)＝((1，2]，(东经112.1，北纬32.05)，2015年10月20日14点40分)，其中获取到该用户的综合可信度w(102)＝0.8。

S302、根据每个上述天气定量数据信息对应的地理位置信息与上述待获取地点的距离，获取每个上述天气定量数据信息的位置权重；

将用户编号i的用户第j次上报的天气定量数据信息的位置权重用D(i,j),表示，其中：位置权重D(i,j)等于上述每个上述天气定量数据信息对应的地理位置信息与上述待获取地点的地球空间距离。

两地点间的地球空间距离，采用如下方法计算：

假设第一地点A的经纬度为(LonA,LatA)，第二点地点B的经纬度为(LonB,LatB)，首先按照0度经线基准，对上述地点的经纬度进行处理，0度经线基准具体为：例如，某一地点的经纬度为(longitude,latitude),根据0度经线基准，经过处理后，该地点的经纬度记为(MLongitude,MLatitude)。具体处理过程为，如该地点的经度为东经，则经过处理后的经度值为原经度值的正值，即Mlongitude＝Longitude，若该地点的经度为西经，则经过处理后的经度值为原经度值的负值，即Mlongitude＝-Longitude；再对其纬度值进行处理，如该地点的纬度为北纬，则经过处理后的纬度值为90减去原纬度值(90-latitude)，即Mlatitude＝90-Latitude，若该地点的纬度为南纬，则经过处理后的纬度值为90加上原纬度值，即Mlatitude＝90+Latitude。

因此，根据上述0度经线基准，第一地点A及第二点地点B经过上述处理后的经纬度为：第一地点A(MLonA,MLatA)；第二地点B(MLonB,MLatB)。

根据三角推导，得到如下计算两地点间的地球空间距离的公式：

$D=R*Arccos\left(C\right)*\left(\frac{\mathrm{\π}}{180}\right)$

其中：D为第一地点A与第二地点B间的地球空间距离，R为一常数，等于637.8137km，

C＝sin(MlatA)*sin(MLatB)*cos(MLonA-MLonB)+cos(MLatA)*cos(MLatB)

这样，采用上述计算两地点间的地球空间距离的方法，计算得到上述获取得到的3个用户上报的天气定量数据信息的位置权重。具体计算结果为：D(1,7)＝13.494km；D(12,90)＝18.646km；D(102,2)＝19.690km。

S303、根据每个上述天气定量数据信息对应的时间信息与上述特定时间点的时间间隔，获取每个上述天气定量数据信息的时间权重；

将用户编号为i的用户第j次上报的天气定量数据信息的时间权重用t(i,j)表示，

$t(i,j)=\exp (-\frac{{\left(T\right(i,j)-T\_)}^2}{2})$

其中：t(i.j)表示用户编号为i的用户第j次上报的天气信息的时间信息；T_表示将上述待获取的特定时间点，((T(i,j)-T_)表示用户编号为i的用户第j次上报的天气信息的时间信息与上述待获取的特定时间点的时间差，单位为小时。

这样，计算得到上述获取得到的3个用户上报的天气定量数据信息的时间权重。具体计算记过为：

t(1,7)＝e^(-1/8)＝0.882497；

t(12,90)＝e^(-2/9)＝0.800737；

t(102,2)＝e^(-1/18)＝＝0.945959。

S304、根据上述至少一个天气信息对应的天气定量数据信息、每个上述天气定量数据信息的位置权重、以及每个上述天气定量数据信息的时间权重，分析获取上述待获取地点的所述特定时间点的天气信息结果。

将该待获取地点、特点时间点的天气信息结果表示为U(lat_,lon_,T)，则

$U(lon\_,lat\_,T\_)=\underset{D(i,j)\≤20}{\Σ}\left(w\right(i)*u(i,j)\frac{1}{\sqrt{D{(i,j)}^2+a}}*t(i,j\left)\right)$

其中：w(i)为用户编号为i的用户第j次上报天气信息时，该用户的综合可信度；u(i,j)表示将用户编号为i的用户第j次上报的天气信息中的天气状态信息转换的对应的天气定量数据信息，在计算过程中，取天气定量数据信息区间包含的端点值；D(i,j)表示用户编号i的用户第j次上报的天气定量数据信息的位置权重；a为常数，等于0.01。

例如：对于上述待获取地点为(东经112.3，北纬32)，特定时间点为2015年10月20日15时，获取得到距离该地点20公里内，该特定时间点1小时内的3个用户上报的天气定量数据信息U(1，7)、U(12，90)、U(102，2)，根据上述每个上述天气定量数据信息的位置权重D(1，7)、D(12，90)、D(102，2)、以及每个上述天气定量数据信息的时间权重t(1，7)、t(12，90)、t(102，2)，采用上述公式分析获取上述待获取地点(东经112.3，北纬32)的特定时间点2015年10月20日15时的天气信息结果U(东经112.3，北纬32，2015年10月20日15时)，具体计算结果为：U(东经112.3，北纬32,2015年10月20日15时)＝0.15046。

由于上述天气信息结果属于(0，1]这个区间，其对应的天气信息状态为小雨。因此，确定上述待获取地点(东经112.3，北纬32)，特定时间点2015年10月20日15时的天气信息状态为小雨。

图4为本发明基于用户的天气信息获取装置实施例一的示意图。

如图4所示，该基于用户的天气信息获取装置包括：接收模块1、转换模块2以及获取模块3，其中：

接收模块1，用于接收用户上报的天气信息，该天气信息包括：天气状态信息、地理位置信息以及时间信息；

转换模块2，用于将上述用户上报的天气信息转换为对应的天气定量数据信息；

获取模块3，用于根据以待获取地点为中心的预设区域范围内、以及特定时间点之前预设时间范围内用户上报的至少一个天气信息对应的天气定量数据信息，分析获取上述待获取地点的上述特定时间点的天气信息结果。

本实施例中，通过转换模块将用户上报的天气信息转换为对应的天气定量数据信息，进而通过获取模块根据以待获取地点为中心的预设区域范围内、以及特定时间点之前预设时间范围内用户上报的至少一个天气信息对应的天气定量数据信息，分析获取上述待获取地点的上述特定时间点的天气信息结果，实现了可以通过定量数据获取精确的天气信息，进而向用户展示精确的天气信息，更好地提高了用户体验。

图5为本发明基于用户的天气信息获取装置实施例二的示意图，如图5所示，在图4的基础上，该基于用户的天气信息获取装置，还包括：查询模块4和计算模块5，其中，

查询模块4，用于根据上述天气信息，查询上述地理位置信息周围预设范围内、以及上述时间信息前后预设时间段内其他用户上报的天气信息。

计算模块5，用于计算上述用户上报的天气信息与上述其它用户上报的天气信息的重合比例，将上述重合比例作为上述用户的本次上报信息可信度；根据上述用户的本次上报信息可信度、以及上述用户在先的至少一次上报信息可信度，计算上述用户的平均上报信息可信度；根据上述用户每相邻两次上报天气信息的时间间隔、以及所有上报用户每相邻两次上报天气信息的时间间隔，计算上述用户的上报行为可信度；根据上述用户的平均上报信息可信度、以及上述用户的上报行为可信度，计算上述用户的综合可信度，若上述用户的综合可信度低于预设阈值，则丢弃上述用户上报的天气信息。

本实施例中，通过查询模块及计算模块，可以有效判断用户误报或者恶意用户故意上报的错误天气信息，以消除用户误报或错误天气信息对系统正确性造成的影响

图6为本发明基于用户的天气信息获取装置实施例三的示意图，如图6所示，该基于用户的天气信息获取装置，还包括请求接收模块6。

上述请求接收模块6用于在根据以待获取地点为中心的预设区域范围内、以及特定时间点之前预设时间范围内用户上报的至少一个天气信息对应的天气定量数据信息，分析获取上述待获取地点的上述特定时间点的天气信息结果之前，接收用户输入的天气搜索请求，上述天气搜索请求包括：上述待获取地点的位置信息和上述特定时间点。

进一步地，上述获取模块3，具体用于获取以待获取地点为中心的预设区域范围内、以及特定时间点之前预设时间范围内用户上报的至少一个天气信息对应的天气定量数据信息；根据每个上述天气定量数据信息对应的地理位置信息与上述待获取地点的距离，获取每个上述天气定量数据信息的位置权重；根据每个上述天气定量数据信息对应的时间信息与上述特定时间点的时间间隔，获取每个上述天气定量数据信息的时间权重；根据上述至少一个天气信息对应的天气定量数据信息、每个上述天气定量数据信息的位置权重、以及每个上述天气定量数据信息的时间权重，分析获取上述待获取地点的上述特定时间点的天气信息结果。

图7为本发明基于用户的天气信息获取装置实施例四的示意图，如图7所示，该基于用户的天气信息获取装置的接收模块1包括：显示单元11和接收单元12。

上述显示单元11用于向用户显示天气信息选项。

接收单元12，用于接收用户根据上述天气信息选项输入的天气信息。

上述装置用于执行前述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种基于用户的天气信息获取方法，其特征在于，包括：

接收用户上报的天气信息，所述天气信息包括：天气状态信息、地理位置信息以及时间信息；

将所述用户上报的天气信息转换为对应的天气定量数据信息；

根据以待获取地点为中心的预设区域范围内、以及特定时间点之前预设时间范围内用户上报的至少一个天气信息对应的天气定量数据信息，分析获取所述待获取地点的所述特定时间点的天气信息结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述用户上报的天气信息转换为对应的天气定量数据信息之后，还包括：

根据所述天气定量数据信息，查询所述地理位置信息周围预设范围内、以及所述时间信息前预设时间段内其他用户上报的天气信息；

计算所述用户上报的天气信息与所述其它用户上报的天气信息的属性重合比例，将所述属性重合比例作为所述用户的本次上报信息可信度；

根据所述用户的本次上报信息可信度、以及所述用户在先的至少一次上报信息可信度，计算所述用户的平均上报信息可信度；

根据所述用户每相邻两次上报天气信息的时间间隔的平均值、以及所有上报用户每相邻两次上报天气信息的时间间隔的平均值，计算所述用户的上报行为可信度；

根据所述用户的平均上报信息可信度、以及所述用户的上报行为可信度，计算所述用户的综合可信度，若所述用户的综合可信度低于预设阈值，则丢弃所述用户上报的天气信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据以待获取地点为中心的预设区域范围内、以及特定时间点之前预设时间范围内用户上报的至少一个天气信息对应的天气定量数据信息，分析获取所述待获取地点的所述特定时间点的天气信息结果之前，还包括：

接收用户输入的天气搜索请求，所述天气搜索请求包括：所述待获取地点的位置信息和所述特定时间点。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据以待获取地点为中心的预设区域范围内、以及特定时间点之前预设时间范围内用户上报的至少一个天气信息对应的天气定量数据信息，分析获取所述待获取地点的所述特定时间点的天气信息结果，包括：

获取以待获取地点为中心的预设区域范围内、以及特定时间点之前预设时间范围内用户上报的至少一个天气信息对应的天气定量数据信息；

根据每个所述天气定量数据信息对应的地理位置信息与所述待获取地点的距离，获取每个所述天气定量数据信息的位置权重；

根据每个所述天气定量数据信息对应的时间信息与所述特定时间点的时间间隔，获取每个所述天气定量数据信息的时间权重；

根据所述至少一个天气信息对应的天气定量数据信息、每个所述天气定量数据信息的位置权重、以及每个所述天气定量数据信息的时间权重，分析获取所述待获取地点的所述特定时间点的天气信息结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收用户上报的天气信息，包括：

向用户显示天气信息选项；

接收用户根据所述天气信息选项输入的天气信息。

6.一种基于用户的天气信息获取装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收用户上报的天气信息，所述天气信息包括：天气状态信息、地理位置信息以及时间信息；

转换模块，用于将所述用户上报的天气信息转换为对应的天气定量数据信息；

获取模块，用于根据以待获取地点为中心的预设区域范围内、以及特定时间点之前预设时间范围内用户上报的至少一个天气信息对应的天气定量数据信息，分析获取所述待获取地点的所述特定时间点的天气信息结果。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：

查询模块，用于根据所述天气信息，查询所述地理位置信息周围预设范围内、以及所述时间信息前后预设时间段内其他用户上报的天气信息；

计算模块，用于计算所述用户上报的天气信息与所述其它用户上报的天气信息的重合比例，将所述重合比例作为所述用户的本次上报信息可信度；根据所述用户的本次上报信息可信度、以及所述用户在先的至少一次上报信息可信度，计算所述用户的平均上报信息可信度；根据所述用户每相邻两次上报天气信息的时间间隔、以及所有上报用户每相邻两次上报天气信息的时间间隔，计算所述用户的上报行为可信度；根据所述用户的平均上报信息可信度、以及所述用户的上报行为可信度，计算所述用户的综合可信度，若所述用户的综合可信度低于预设阈值，则丢弃所述用户上报的天气信息。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：

请求接收模块，用于在根据以待获取地点为中心的预设区域范围内、以及特定时间点之前预设时间范围内用户上报的至少一个天气信息对应的天气定量数据信息，分析获取所述待获取地点的所述特定时间点的天气信息结果之前，接收用户输入的天气搜索请求，所述天气搜索请求包括：所述待获取地点的位置信息和所述特定时间点。

9.根据权利要求6-8任一项所述的装置，其特征在于，所述获取模块，具体用于获取以待获取地点为中心的预设区域范围内、以及特定时间点之前预设时间范围内用户上报的至少一个天气信息对应的天气定量数据信息；根据每个所述天气定量数据信息对应的地理位置信息与所述待获取地点的距离，获取每个所述天气定量数据信息的位置权重；根据每个所述天气定量数据信息对应的时间信息与所述特定时间点的时间间隔，获取每个所述天气定量数据信息的时间权重；根据所述至少一个天气信息对应的天气定量数据信息、每个所述天气定量数据信息的位置权重、以及每个所述天气定量数据信息的时间权重，分析获取所述待获取地点的所述特定时间点的天气信息结果。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述接收模块包括：

显示单元，用于向用户显示天气信息选项；

接收单元，用于接收用户根据所述天气信息选项输入的天气信息。