CN106027544A - 地址信息的校验方法、云服务器及手持终端 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种地址信息的校验方法、云服务器及手持终端，地址信息的校验方法包括：待进行地址校验的用户的手持终端定时进行定位，并将定位信息及手持终端的标识信息的关联数据发送给云服务器；云服务器接收并保存手持终端发送的定位信息及手持终端的标识信息的关联数据，并在定位信息的数量不小于第一预设阈值或者在连续定位时长超过预设定位时长后，对保存的标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析，以分析出用户的地址信息；将分析出的地址信息发送给预定的终端，以根据分析出的地址信息对用户的待校验的地址信息进行校验。本发明不需要人工实地考察或者人工直邮方式来校验用户的地址的真实性，准确性高、校验效率高且成本低。

Description

地址信息的校验方法、云服务器及手持终端

技术领域

本发明涉及金融和保险技术领域，尤其涉及一种地址信息的校验方法、云服务器及手持终端。

背景技术

在金融和保险领域，客户在办理相关业务时，为了规避自己可能的金融风险，或者为了达成自己不可告人的目的，会提供虚假的或者不准确的个人地址信息(例如居住地址、办公地址等信息)。为了规避这类风险，金融和保险相关企业通常采用人工实地考察，或者通过人工向提供的地址直邮以识别该地址的真实性。然而，这种现有人工实地考察或者人工直邮方式的缺陷在于：一方面，人工实地考察方式只能考察当时的真实性，不能保证考察前或者考察后该地址仍然是真实的；另一方面，人工直邮方式只能识别出收件功能的有效性，不能对收件人的身份有效地识别，会经常出现误判，再一方面，人工实地考察方式或者人工直邮方式的识别效率低下、成本较高。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种地址信息的校验方法、云服务器及手持终端。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种地址信息的校验方法，其特征在于，所述地址信息的校验方法包括以下步骤：

S1，待进行地址校验的用户的手持终端定时进行定位，并将定位信息及所述手持终端的标识信息的关联数据发送给云服务器；

S2，所述云服务器接收并保存所述手持终端发送的定位信息及所述手持终端的标识信息的关联数据，并在所述定位信息的数量不小于第一预设阈值或者在连续定位时长超过预设定位时长后，对保存的所述标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析，以分析出所述用户的地址信息；

S3，将分析出的地址信息发送给预定的终端，以根据分析出的地址信息对所述用户的待校验的地址信息进行校验。

本发明的有益效果是：通过用户的手持终端定时进行定位，将定位所得的定位信息及手持终端的标识信息所形成的关联数据发送给云服务器，云服务器在满足一定条件时，例如在定位信息的数量不小于第一预设阈值时，对标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析，以分析出真实准确的用户的地址信息，然后将分析得到的地址信息发送给相关人员所持有的终端，这样相关人员通过将分析得到的地址信息与用户在登记时记录的待校验的地址信息进行校验即可，在金融和保险领域，不需要人工实地考察或者人工直邮方式来校验用户的地址的真实性，准确性高、校验效率高且成本低。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步，所述步骤S3替换为：

S4，所述云服务器将分析出的地址信息与预存的所述用户的待校验的地址信息进行校验，在校验通过时，向所述预定的终端发送第一提醒信息，在校验未通过时，向所述预定的终端发送第二提醒信息。

进一步，所述定位信息包括定位位置及定位时间，所述地址信息包括工作地点和/或生活地点，所述步骤S2中对保存的所述标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析的步骤包括：

从所述标识信息对应的定位位置及定位时间中获取所述定位时间属于预设时间段的定位位置，将所获取的定位位置归类至对应的所述预设时间段下，其中，所述预设时间段包括第一预设时间段及第二预设时间段；

若所述用户的职业为预设的职业类型，则将所述第一预设时间段下出现次数最多的定位位置作为工作地点，并将所述第二预设时间段下出现次数最多的定位位置作为生活地点。

进一步，所述将所述第一预设时间段下出现次数最多的定位位置作为工作地点，并将所述第二预设时间段下出现次数最多的定位位置作为生活地点的步骤包括：

对归类至所述第一预设时间段下的定位位置和所述第二预设时间段下的定位位置分别按照数量的大小顺序进行排序；

若所述第一预设时间段下具有至少一个定位位置的数量大于第二预设阈值，则将大于第二预设阈值的定位位置作为所述工作地点；

若所述第一预设时间段下每一定位位置的数量均不大于所述第二预设阈值，则将定位位置数量最大的定位位置作为所述工作地点；

若所述第二预设时间段下具有至少一个定位位置的数量大于第三预设阈值，则将大于第三预设阈值的定位位置作为所述生活地点；

若所述第二预设时间段下每一定位位置的数量均不大于所述第三预设阈值，则将定位位置数量最大的定位位置作为所述生活地点。

进一步，所述步骤S1及步骤S2替换为：

S10，待进行地址校验的用户的手持终端定时进行定位，并将定位信息及所述手持终端的标识信息的关联数据保存；

S11，在保存的定位信息的数量不小于第一预设阈值或者在连续定位时长超过预设定位时长时，将所述定位信息及所述标识信息的关联数据发送给所述云服务器；

S12，所述云服务器接收所述定位信息及所述标识信息的关联数据，对所接收的标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析，以分析出所述用户的地址信息。

本发明解决上述技术问题的技术方案还如下：一种基于上述的地址信息的校验方法的云服务器，所述云服务器包括：

第一分析模块，用于接收并保存手持终端发送的定位信息及所述手持终端的标识信息的关联数据，并在所述定位信息的数量不小于第一预设阈值或者在连续定位时长超过预设定位时长后，对保存的所述标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析，以分析出所述用户的地址信息；

发送模块，用于将分析出的地址信息发送给预定的终端，以根据分析出的地址信息对所述用户的待校验的地址信息进行校验。

进一步，所述发送模块替换为校验模块：所述校验模块，用于将分析出的地址信息与预存的所述用户的待校验的地址信息进行校验，在校验通过时，向所述预定的终端发送第一提醒信息，在校验未通过时，向所述预定的终端发送第二提醒信息。

进一步，所述定位信息包括定位位置及定位时间，所述地址信息包括工作地点和/或生活地点，所述第一分析模块包括：

归类单元，用于从所述标识信息对应的定位位置及定位时间中获取所述定位时间属于预设时间段的定位位置，将所获取的定位位置归类至对应的所述预设时间段下，其中，所述预设时间段包括第一预设时间段及第二预设时间段；

处理单元，用于若所述用户的职业为预设的职业类型，则将所述第一预设时间段下出现次数最多的定位位置作为工作地点，并将所述第二预设时间段下出现次数最多的定位位置作为生活地点。

进一步，所述处理单元具体用于对归类至所述第一预设时间段下的定位位置和所述第二预设时间段下的定位位置分别按照数量的大小顺序进行排序；

若所述第一预设时间段下具有至少一个定位位置的数量大于第二预设阈值，则将大于第二预设阈值的定位位置作为所述工作地点；

若所述第一预设时间段下每一定位位置的数量均不大于所述第二预设阈值，则将定位位置数量最大的定位位置作为所述工作地点；

若所述第二预设时间段下具有至少一个定位位置的数量大于第三预设阈值，则将大于第三预设阈值的定位位置作为所述生活地点；

若所述第二预设时间段下每一定位位置的数量均不大于所述第三预设阈值，则将定位位置数量最大的定位位置作为所述生活地点。

进一步，所述第一分析模块替换为第二分析模块：所述第二分析模块，用于在所述手持终端保存的定位信息的数量不小于第一预设阈值或者在连续定位时长超过预设定位时长，并且所述手持终端将所述定位信息及所述手持终端的标识信息的关联数据发送给所述云服务器的第二分析模块后，接收所述定位信息及所述标识信息的关联数据，对所接收的标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析，以分析出所述用户的地址信息。

本发明解决上述技术问题的技术方案还如下：一种基于上述的地址信息的校验方法的手持终端，所述手持终端用于定时进行定位，并将定位信息及所述手持终端的标识信息的关联数据保存，在保存的定位信息的数量不小于第一预设阈值或者在连续定位时长超过预设定位时长时，将所述定位信息及所述标识信息的关联数据发送给所述云服务器。

附图说明

图1为本发明地址信息的校验方法第一实施例的流程示意图；

图2为本发明地址信息的校验方法第二实施例的流程示意图；

图3为图1所示步骤S2一实施例的流程示意图；

图4为本发明地址信息的校验方法第三实施例的流程示意图；

图5为本发明云服务器第一实施例的结构示意图；

图6为本发明云服务器第二实施例的结构示意图；

图7为图5所示第一分析模块一实施例的结构示意图；

图8为本发明云服务器第三实施例的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

如图1所示，图1为本发明地址信息的校验方法一实施例的流程示意图，该包括以下步骤：

步骤S1，待进行地址校验的用户的手持终端定时进行定位，并将定位信息及所述手持终端的标识信息的关联数据发送给云服务器；

本实施例中，待进行地址校验的用户的手持终端可以是手机或者平板电脑等智能终端。手持终端利用自身的定位功能进行定位，例如利用自身具备的GPS定位单元进行定位。手持终端可以每隔一设定的时间进行定位，例如每隔10分钟或者每隔15分钟等。手持终端在定位后，将定位所得的定位信息及手持终端的标识信息的关联数据上传或发送给云服务器，手持终端的标识信息用以区别不同的手持终端，例如当手持终端为手机时，标识信息可以是手机号码，或者是国际移动用户识别码IMSI。手持终端每一次定位所得的定位信息均与该手持终端的标识信息一一对应或关联，形成关联数据。

本实施例中，可以在待进行地址校验的用户的手持终端中预先装载一定位控制系统，通过该定位控制系统对手持终端的定位进行控制，且用户携带该手持终端，因此，通过该手持终端进行位置定位可以获知用户所处的位置，通过对这些位置进行分析，可以获知用户所处的一些固定位置，优选地，地址信息包括工作地点和/或生活地点，定位信息包括定位位置及定位时间。

S2，所述云服务器接收并保存所述手持终端发送的定位信息及所述手持终端的标识信息的关联数据，并在所述定位信息的数量不小于第一预设阈值或者在连续定位时长超过预设定位时长后，对保存的所述标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析，以分析出所述用户的地址信息；

本实施例中，云服务器接收手持终端发送的定位信息及手持终端的标识信息的关联数据，并可以以手持终端的标识信息进行区分，将相同标识信息所关联的所有定位信息存储到同一存储区域。

在一种情况下，在定位信息的数量不小于第一预设阈值时，例如定位信息的数量大于或等于4000时，即当其中一标识信息所关联的所有定位信息的数量不小于第一预设阈值时，或者，在另一种情况下，手持终端每隔一设定的时间进行定位，云服务器根据所接收的定位信息中的定位时间及标识信息的关联数据进行时间统计，在连续定位时长超过预设定位时长后，例如连续定位时长超过30天后，这两种情况下云服务器均可对保存的标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析，以分析出用户的地址信息。

本实施例中，对标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析时，例如可以按照常规的工作时间及非工作时间来统计定位信息，一般来说，处于工作时间时用户所处的位置基本上可以理解为工作地点；或者，如果用户提供职业信息，也可以根据用户的职业来划分工作时间及非工作时间等。通过对在特定时间用户所处的位置进行统计，可以分析出用户的地址信息，这样，在金融或者保险领域，可以分析得到用户真实准确的地址信息。

S3，将分析出的地址信息发送给预定的终端，以根据分析出的地址信息对所述用户的待校验的地址信息进行校验。

本实施例中，云服务器在分析得到用户的地址信息后，将地址信息发送给预定的终端，如果是在金融或者保险领域，预定的终端的持有者可以是金融或者保险相关的从业人员，这样，预定的终端在接收到用户的地址信息后，相关的从业人员可以将用户在登记时记录的待校验的地址信息与云服务器发送的地址信息进行校验，校验两者是否基本一致，如果基本一致说明用户在登记时记录的待校验的地址信息是真实的地址信息，否则是虚假的或者不准确的地址信息。

与现有技术相比，本实施例通过用户的手持终端定时进行定位，将定位所得的定位信息及手持终端的标识信息所形成的关联数据发送给云服务器，云服务器在满足一定条件时，例如在定位信息的数量不小于第一预设阈值时，对标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析，以分析出真实准确的用户的地址信息，然后将分析得到的地址信息发送给相关人员所持有的终端，这样相关人员通过将分析得到的地址信息与用户在登记时记录的待校验的地址信息进行校验即可，在金融和保险领域，不需要人工实地考察或者人工直邮方式来校验用户的地址的真实性，准确性高、校验效率高且成本低。

在一优选的实施例中，如图2所示，在上述图1的实施例的基础上，所述步骤S3替换为：

S4，所述云服务器将分析出的地址信息与预存的所述用户的待校验的地址信息进行校验，在校验通过时，向所述预定的终端发送第一提醒信息，在校验未通过时，向所述预定的终端发送第二提醒信息。

本实施例中，在记录用户的待校验的地址信息后，将该待校验的地址信息发送给云服务器，云服务器存储的待校验的地址信息。云服务器在分析出用户的地址信息后，自行进行校验，即将分析出的地址信息与存储待校验的地址信息进行校验，例如，如果分析出的地址信息与存储的待校验的地址信息两者所处的地点的距离小于预设的距离(例如50米)，则认为两者一致，校验通过，云服务器向相关人员的预定的终端发送第一提醒信息，以提醒在登记时记录的待校验的地址信息是真实准确的地址信息；如果分析出的地址信息与存储的待校验的地址信息两者所处的地点的距离大于等于预设的距离(例如50米)，则两者不一致，校验未通过，云服务器向相关人员的预定的终端发送第二提醒信息，以提醒在登记时记录的待校验的地址信息是虚假或不准确的地址信息。

本实施例提供另一种地址信息的校验方式，不需要人工进行校验，而是通过云服务器来校验，进一步提高校验效率。

在一优选的实施例中，如图3所示，在上述图1的实施例的基础上，上述步骤S2中对保存的所述标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析的步骤包括：

S21，从所述标识信息对应的定位位置及定位时间中获取所述定位时间属于预设时间段的定位位置，将所获取的定位位置归类至对应的所述预设时间段下，其中，所述预设时间段包括第一预设时间段及第二预设时间段；

S22，若所述用户的职业为预设的职业类型，则将所述第一预设时间段下出现次数最多的定位位置作为工作地点，并将所述第二预设时间段下出现次数最多的定位位置作为生活地点。

本实施例中，可以将一天中的时间进行划分，例如将工作日中星期一至星期五任一天的9:00至17:00为第一时间段，星期一至星期五任一天的22:00至次日5：00为第二时间段，当然，划分的时间段可以进行调整，例如将星期一至星期五任一天的10:00至18:00为第一时间段，星期一至星期五任一天的20:00至次日6：00为第二时间段。然后对于每一用户终端，对该标识信息下对应的所有定位信息进行归类，将定位时间属于第一预设时间段的定位信息归在第一预设时间段下，将定位时间属于第二预设时间段的定位信息归在第二预设时间段下。

本实施例中，预设的职业类型的职业指的是固定工作地点的职业，例如职业为教师、办公室文员等等。如果用户的职业为预设的职业类型，则可以将第一预设时间段下出现次数最多的定位位置作为工作地点，并将第二预设时间段下出现次数最多的定位位置作为生活地点。

本实施例对定位信息进行分析时，可以对工作日的时间段进行划分，通过分析不同时间段中的定位位置的数量，对于预设的职业类型的用户，将第一预设时间段下出现次数最多的定位位置作为工作地点，并将第二预设时间段下出现次数最多的定位位置作为生活地点，这种通过长时间定位得到的定位信息来分析用户的地址信息的方式，能够提高所分析的地址信息的准确性。

在一优选的实施例中，在上述图3的实施例的基础上，所述步骤S22包括：

对归类至所述第一预设时间段下的定位位置和所述第二预设时间段下的定位位置分别按照数量的大小顺序进行排序；

若所述第一预设时间段下具有至少一个定位位置的数量大于第二预设阈值，则将大于第二预设阈值的定位位置作为所述工作地点；

若所述第一预设时间段下每一定位位置的数量均不大于所述第二预设阈值，则将定位位置数量最大的定位位置作为所述工作地点；

若所述第二预设时间段下具有至少一个定位位置的数量大于第三预设阈值，则将大于第三预设阈值的定位位置作为所述生活地点；

若所述第二预设时间段下每一定位位置的数量均不大于所述第三预设阈值，则将定位位置数量最大的定位位置作为所述生活地点。

本实施例中，对归类至第一预设时间段下的定位位置和第二预设时间段下的定位位置分别按照数量的大小顺序进行排序，例如，针对第一预设时间段，A1定位位置出现的次数是100次，即数量为100次，A2定位位置出现的次数是50次，A3定位位置出现的次数是2次，则第一预设时间段下定位位置的排序顺序是A1、A2、A3；针对第二预设时间段，B1定位位置出现的次数是90次，B2定位位置出现的次数是40次，B3定位位置出现的次数是1次，则第二预设时间段下的排序顺序是B1、B2、B3。

若第一预设时间段下具有至少一个定位位置的数量大于第二预设阈值(例如，第二预设阈值可以设为30次)，则将大于第二预设阈值的定位位置作为工作地点，例如，第一预设时间段下A1定位位置和A2定位位置对应出现次数均大于第二预设阈值，则A1定位位置和A2定位位置均被作为工作地点。若第一预设时间段下每一定位位置的数量均不大于第二预设阈值，则将定位位置数量最大的定位位置作为工作地点，例如，第一预设时间段下A1定位位置的数量最大，且A1定位位置的数量小于等于第二预设阈值，则A1定位位置被作为工作地点。

若第二预设时间段下具有至少一个定位位置的数量大于第三预设阈值(例如，第三预设阈值可以设为35次)，第三预设阈值与第二预设阈值可以相同也可以不相同，则将大于第三预设阈值的定位位置作为生活地点，例如，第二预设时间段下B1定位位置和B2定位位置对应出现次数均大于第三预设阈值，则B1定位位置和B2定位位置均被作为生活地点。若第二预设时间段下每一定位位置的数量均不大于第三预设阈值，则将定位位置数量最大的定位位置作为生活地点，例如，第二预设时间段下B1定位位置的数量最大，且B1定位位置的数量小于等于第三预设阈值，则B1定位位置被作为生活地点。

本实施例在分析不同时间段中的定位位置的数量时，将第一预设时间段下的定位位置的数量最大的一个或多个作为用户的工作地点，将第二预设时间段下的定位位置的数量最大的一个或多个作为用户的生活地点，进一步提高所分析的地址信息的准确性。

在一优选的实施例中，如图4所示，在上述图1的实施例的基础上，所述步骤S1及步骤S2替换为：

S10，待进行地址校验的用户的手持终端定时进行定位，并将定位信息及所述手持终端的标识信息的关联数据保存；

S11，在保存的定位信息的数量不小于第一预设阈值或者在连续定位时长超过预设定位时长时，将所述定位信息及所述标识信息的关联数据发送给所述云服务器；

S12，所述云服务器接收所述定位信息及所述标识信息的关联数据，对所接收的标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析，以分析出所述用户的地址信息。

本实施例中，手持终端在每次定位后，将定位所得的定位信息及手持终端的标识信息的关联数据保存在本机中。可以在待进行地址校验的用户的手持终端中预先装载一定位控制系统，通过该定位控制系统对手持终端的定位进行控制。由手持终端自身对定位信息的数量或者定位的时长进行判断：

在一种情况下，在定位信息的数量不小于第一预设阈值时，例如定位信息的数量大于或等于4000时，即当其中一标识信息所关联的所有定位信息的数量不小于第一预设阈值时，或者，在另一种情况下，手持终端每隔一设定的时间进行定位，在连续定位时长超过预设定位时长时，例如连续定位时长超过30天后，这两种情况下手持终端才将保存的定位信息及标识信息的关联数据发送给云服务器。云服务器在接收到定位信息及标识信息的关联数据时，对所接收的标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析，以分析出用户的地址信息。

与图1的实施例不同的是，本实施例由手持终端自身对定位信息的数量或定位的时长进行判断，在满足一定条件下才将定位信息及标识信息的关联数据发送给云服务器，云服务直接对其进行分析，这样，如果手持终端的定位信息的数量或定位的时长不满足该一定条件时，不发送信息给云服务器，能够节省服务器资源并进一步提高校验效率。

如图5所示，图5为本发明基于上述图1的实施例的地址信息的校验方法的云服务器的结构示意图，云服务器包括：

第一分析模块101，用于接收并保存手持终端发送的定位信息及所述手持终端的标识信息的关联数据，并在所述定位信息的数量不小于第一预设阈值或者在连续定位时长超过预设定位时长后，对保存的所述标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析，以分析出所述用户的地址信息；

本实施例中，云服务器接收手持终端发送的定位信息及手持终端的标识信息的关联数据，并可以以手持终端的标识信息进行区分，将相同标识信息所关联的所有定位信息存储到同一存储区域。

在一种情况下，在定位信息的数量不小于第一预设阈值时，例如定位信息的数量大于或等于4000时，即当其中一标识信息所关联的所有定位信息的数量不小于第一预设阈值时，或者，在另一种情况下，手持终端每隔一设定的时间进行定位，云服务器根据所接收的定位信息中的定位时间及标识信息的关联数据进行时间统计，在连续定位时长超过预设定位时长后，例如连续定位时长超过30天后，这两种情况下云服务器均可对保存的标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析，以分析出用户的地址信息。

本实施例中，对标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析时，例如可以按照常规的工作时间及非工作时间来统计定位信息，一般来说，处于工作时间时用户所处的位置基本上可以理解为工作地点；或者，如果用户提供职业信息，也可以根据用户的职业来划分工作时间及非工作时间等。通过对在特定时间用户所处的位置进行统计，可以分析出用户的地址信息，这样，在金融或者保险领域，可以分析得到用户真实准确的地址信息。

发送模块102，用于将分析出的地址信息发送给预定的终端，以根据分析出的地址信息对所述用户的待校验的地址信息进行校验。

本实施例中，云服务器在分析得到用户的地址信息后，将地址信息发送给预定的终端，如果是在金融或者保险领域，预定的终端的持有者可以是金融或者保险相关的从业人员，这样，预定的终端在接收到用户的地址信息后，相关的从业人员可以将用户在登记时记录的待校验的地址信息与云服务器发送的地址信息进行校验，校验两者是否基本一致，如果基本一致说明用户在登记时记录的待校验的地址信息是真实的地址信息，否则是虚假的或者不准确的地址信息。

在一优选的实施例中，如图6所示，在上述图5的实施例的基础上，上述发送模块102替换为校验模块103，校验模块103用于将分析出的地址信息与预存的所述用户的待校验的地址信息进行校验，在校验通过时，向所述预定的终端发送第一提醒信息，在校验未通过时，向所述预定的终端发送第二提醒信息。

本实施例中，在记录用户的待校验的地址信息后，将该待校验的地址信息发送给云服务器，云服务器存储的待校验的地址信息。云服务器在分析出用户的地址信息后，自行进行校验，即将分析出的地址信息与存储待校验的地址信息进行校验，例如，如果分析出的地址信息与存储的待校验的地址信息两者所处的地点的距离小于预设的距离(例如50米)，则认为两者一致，校验通过，云服务器向相关人员的预定的终端发送第一提醒信息，以提醒在登记时记录的待校验的地址信息是真实准确的地址信息；如果分析出的地址信息与存储的待校验的地址信息两者所处的地点的距离大于等于预设的距离(例如50米)，则两者不一致，校验未通过，云服务器向相关人员的预定的终端发送第二提醒信息，以提醒在登记时记录的待校验的地址信息是虚假或不准确的地址信息。

本实施例提供另一种地址信息的校验方式，不需要人工进行校验，而是通过云服务器来校验，进一步提高校验效率。

在一优选的实施例中，如图7所示，在上述图5的实施例的基础上，第一分析模块101包括：

归类单元1011，用于从所述标识信息对应的定位位置及定位时间中获取所述定位时间属于预设时间段的定位位置，将所获取的定位位置归类至对应的所述预设时间段下，其中，所述预设时间段包括第一预设时间段及第二预设时间段；

处理单元1012，用于若所述用户的职业为预设的职业类型，则将所述第一预设时间段下出现次数最多的定位位置作为工作地点，并将所述第二预设时间段下出现次数最多的定位位置作为生活地点。

本实施例中，可以将一天中的时间进行划分，例如将工作日中星期一至星期五任一天的9:00至17:00为第一时间段，星期一至星期五任一天的22:00至次日5：00为第二时间段，当然，划分的时间段可以进行调整，例如将星期一至星期五任一天的10:00至18:00为第一时间段，星期一至星期五任一天的20:00至次日6：00为第二时间段。然后对于每一用户终端，对该标识信息下对应的所有定位信息进行归类，将定位时间属于第一预设时间段的定位信息归在第一预设时间段下，将定位时间属于第二预设时间段的定位信息归在第二预设时间段下。

本实施例中，预设的职业类型的职业指的是固定工作地点的职业，例如职业为教师、办公室文员等等。如果用户的职业为预设的职业类型，则可以将第一预设时间段下出现次数最多的定位位置作为工作地点，并将第二预设时间段下出现次数最多的定位位置作为生活地点。

本实施例对定位信息进行分析时，可以对工作日的时间段进行划分，通过分析不同时间段中的定位位置的数量，对于预设的职业类型的用户，将第一预设时间段下出现次数最多的定位位置作为工作地点，并将第二预设时间段下出现次数最多的定位位置作为生活地点，这种通过长时间定位得到的定位信息来分析用户的地址信息的方式，能够提高所分析的地址信息的准确性。

在一优选的实施例中，在上述图7的实施例的基础上，处理单元1012具体用于对归类至所述第一预设时间段下的定位位置和所述第二预设时间段下的定位位置分别按照数量的大小顺序进行排序；若所述第一预设时间段下具有至少一个定位位置的数量大于第二预设阈值，则将大于第二预设阈值的定位位置作为所述工作地点；若所述第一预设时间段下每一定位位置的数量均不大于所述第二预设阈值，则将定位位置数量最大的定位位置作为所述工作地点；若所述第二预设时间段下具有至少一个定位位置的数量大于第三预设阈值，则将大于第三预设阈值的定位位置作为所述生活地点；若所述第二预设时间段下每一定位位置的数量均不大于所述第三预设阈值，则将定位位置数量最大的定位位置作为所述生活地点。

本实施例中，对归类至第一预设时间段下的定位位置和第二预设时间段下的定位位置分别按照数量的大小顺序进行排序，例如，针对第一预设时间段，A1定位位置出现的次数是100次，即数量为100次，A2定位位置出现的次数是50次，A3定位位置出现的次数是2次，则第一预设时间段下定位位置的排序顺序是A1、A2、A3；针对第二预设时间段，B1定位位置出现的次数是90次，B2定位位置出现的次数是40次，B3定位位置出现的次数是1次，则第二预设时间段下的排序顺序是B1、B2、B3。

若第一预设时间段下具有至少一个定位位置的数量大于第二预设阈值(例如，第二预设阈值可以设为30次)，则将大于第二预设阈值的定位位置作为工作地点，例如，第一预设时间段下A1定位位置和A2定位位置对应出现次数均大于第二预设阈值，则A1定位位置和A2定位位置均被作为工作地点。若第一预设时间段下每一定位位置的数量均不大于第二预设阈值，则将定位位置数量最大的定位位置作为工作地点，例如，第一预设时间段下A1定位位置的数量最大，且A1定位位置的数量小于等于第二预设阈值，则A1定位位置被作为工作地点。

若第二预设时间段下具有至少一个定位位置的数量大于第三预设阈值(例如，第三预设阈值可以设为35次)，第三预设阈值与第二预设阈值可以相同也可以不相同，则将大于第三预设阈值的定位位置作为生活地点，例如，第二预设时间段下B1定位位置和B2定位位置对应出现次数均大于第三预设阈值，则B1定位位置和B2定位位置均被作为生活地点。若第二预设时间段下每一定位位置的数量均不大于第三预设阈值，则将定位位置数量最大的定位位置作为生活地点，例如，第二预设时间段下B1定位位置的数量最大，且B1定位位置的数量小于等于第三预设阈值，则B1定位位置被作为生活地点。

本实施例在分析不同时间段中的定位位置的数量时，将第一预设时间段下的定位位置的数量最大的一个或多个作为用户的工作地点，将第二预设时间段下的定位位置的数量最大的一个或多个作为用户的生活地点，进一步提高所分析的地址信息的准确性。

在一优选的实施例中，如图8所示，在上述图5的实施例的基础上，第一分析模块102替换为第二分析模块100，第二分析模块100，用于在所述手持终端保存的定位信息的数量不小于第一预设阈值或者在连续定位时长超过预设定位时长，并且所述手持终端将所述定位信息及所述手持终端的标识信息的关联数据发送给所述云服务器的第二分析模块后，接收所述定位信息及所述标识信息的关联数据，对所接收的标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析，以分析出所述用户的地址信息。

与图5的实施例不同的是，本实施例由手持终端自身对定位信息的数量或定位的时长进行判断，在满足一定条件下才将定位信息及标识信息的关联数据发送给云服务器，云服务直接对其进行分析，这样，如果手持终端的定位信息的数量或定位的时长不满足该一定条件时，不发送信息给云服务器，能够节省服务器资源并进一步提高校验效率。

本发明还提供一种基于上述的地址信息的校验方法的手持终端，所述手持终端用于定时进行定位，并将定位信息及手持终端的标识信息的关联数据保存，在保存的定位信息的数量不小于第一预设阈值或者在连续定位时长超过预设定位时长时，将定位信息及标识信息的关联数据发送给云服务器。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种地址信息的校验方法，其特征在于，所述地址信息的校验方法包括以下步骤：

S1，待进行地址校验的用户的手持终端定时进行定位，并将定位信息及所述手持终端的标识信息的关联数据发送给云服务器；

S2，所述云服务器接收并保存所述手持终端发送的定位信息及所述手持终端的标识信息的关联数据，并在所述定位信息的数量不小于第一预设阈值或者在连续定位时长超过预设定位时长后，对保存的所述标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析，以分析出所述用户的地址信息；

S3，将分析出的地址信息发送给预定的终端，以根据分析出的地址信息对所述用户的待校验的地址信息进行校验。

2.根据权利要求1所述地址信息的校验方法，其特征在于，所述步骤S3替换为：

S4，所述云服务器将分析出的地址信息与预存的所述用户的待校验的地址信息进行校验，在校验通过时，向所述预定的终端发送第一提醒信息，在校验未通过时，向所述预定的终端发送第二提醒信息。

3.根据权利要求1或2所述地址信息的校验方法，其特征在于，所述定位信息包括定位位置及定位时间，所述地址信息包括工作地点和/或生活地点，所述步骤S2中对保存的所述标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析的步骤包括：

从所述标识信息对应的定位位置及定位时间中获取所述定位时间属于预设时间段的定位位置，将所获取的定位位置归类至对应的所述预设时间段下，其中，所述预设时间段包括第一预设时间段及第二预设时间段；

若所述用户的职业为预设的职业类型，则将所述第一预设时间段下出现次数最多的定位位置作为工作地点，并将所述第二预设时间段下出现次数最多的定位位置作为生活地点。

4.根据权利要求3所述地址信息的校验方法，其特征在于，所述将所述第一预设时间段下出现次数最多的定位位置作为工作地点，并将所述第二预设时间段下出现次数最多的定位位置作为生活地点的步骤包括：

对归类至所述第一预设时间段下的定位位置和所述第二预设时间段下的定位位置分别按照数量的大小顺序进行排序；

若所述第一预设时间段下具有至少一个定位位置的数量大于第二预设阈值，则将大于第二预设阈值的定位位置作为所述工作地点；

若所述第一预设时间段下每一定位位置的数量均不大于所述第二预设阈值，则将定位位置数量最大的定位位置作为所述工作地点；

若所述第二预设时间段下具有至少一个定位位置的数量大于第三预设阈值，则将大于第三预设阈值的定位位置作为所述生活地点；

若所述第二预设时间段下每一定位位置的数量均不大于所述第三预设阈值，则将定位位置数量最大的定位位置作为所述生活地点。

5.根据权利要求1或2所述地址信息的校验方法，其特征在于，所述步骤S1及步骤S2替换为：

S10，待进行地址校验的用户的手持终端定时进行定位，并将定位信息及所述手持终端的标识信息的关联数据保存；

S11，在保存的定位信息的数量不小于第一预设阈值或者在连续定位时长超过预设定位时长时，将所述定位信息及所述标识信息的关联数据发送给所述云服务器；

S12，所述云服务器接收所述定位信息及所述标识信息的关联数据，对所接收的标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析，以分析出所述用户的地址信息。

6.一种基于权利要求1所述的地址信息的校验方法的云服务器，其特征在于，所述云服务器包括：

第一分析模块，用于接收并保存手持终端发送的定位信息及所述手持终端的标识信息的关联数据，并在所述定位信息的数量不小于第一预设阈值或者在连续定位时长超过预设定位时长后，对保存的所述标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析，以分析出所述用户的地址信息；

发送模块，用于将分析出的地址信息发送给预定的终端，以根据分析出的地址信息对所述用户的待校验的地址信息进行校验。

7.根据权利要求6所述云服务器，其特征在于，所述发送模块替换为校验模块：所述校验模块，用于将分析出的地址信息与预存的所述用户的待校验的地址信息进行校验，在校验通过时，向所述预定的终端发送第一提醒信息，在校验未通过时，向所述预定的终端发送第二提醒信息。

8.根据权利要求6或7所述云服务器，其特征在于，所述定位信息包括定位位置及定位时间，所述地址信息包括工作地点和/或生活地点，所述第一分析模块包括：

归类单元，用于从所述标识信息对应的定位位置及定位时间中获取所述定位时间属于预设时间段的定位位置，将所获取的定位位置归类至对应的所述预设时间段下，其中，所述预设时间段包括第一预设时间段及第二预设时间段；

处理单元，用于若所述用户的职业为预设的职业类型，则将所述第一预设时间段下出现次数最多的定位位置作为工作地点，并将所述第二预设时间段下出现次数最多的定位位置作为生活地点。

9.根据权利要求8所述云服务器，其特征在于，所述处理单元具体用于对归类至所述第一预设时间段下的定位位置和所述第二预设时间段下的定位位置分别按照数量的大小顺序进行排序；

若所述第一预设时间段下具有至少一个定位位置的数量大于第二预设阈值，则将大于第二预设阈值的定位位置作为所述工作地点；

若所述第一预设时间段下每一定位位置的数量均不大于所述第二预设阈值，则将定位位置数量最大的定位位置作为所述工作地点；

若所述第二预设时间段下具有至少一个定位位置的数量大于第三预设阈值，则将大于第三预设阈值的定位位置作为所述生活地点；

若所述第二预设时间段下每一定位位置的数量均不大于所述第三预设阈值，则将定位位置数量最大的定位位置作为所述生活地点。

10.根据权利要求6或7所述云服务器，其特征在于，所述第一分析模块替换为第二分析模块：所述第二分析模块，用于在所述手持终端保存的定位信息的数量不小于第一预设阈值或者在连续定位时长超过预设定位时长，并且所述手持终端将所述定位信息及所述手持终端的标识信息的关联数据发送给所述云服务器的第二分析模块后，接收所述定位信息及所述标识信息的关联数据，对所接收的标识信息对应的定位信息按照预定的分析规则进行分析，以分析出所述用户的地址信息。

11.一种基于权利要求5所述的地址信息的校验方法的手持终端，其特征在于，所述手持终端用于定时进行定位，并将定位信息及所述手持终端的标识信息的关联数据保存，在保存的定位信息的数量不小于第一预设阈值或者在连续定位时长超过预设定位时长时，将所述定位信息及所述标识信息的关联数据发送给所述云服务器。