CN106327000B - 识别出行方式的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请揭示了一种识别出行方式的方法及系统，其中，所述方法包括：获取终端的地理位置信息；根据同一终端相邻两次获取到的两个地理位置信息计算对应的参考出行距离；根据所述参考出行距离和预设飞机平均飞行速度，计算对应的出行时间；若所述出行时间在预设时间区间内，则认为本次出行方式为飞机出行。本申请的技术效果在于：本申请通过对用户的地理位置信息进行加工，识别用户的出行方式，大大提高了对用户出行方式的采集效率和数据量，且成本较低。

Description

识别出行方式的方法及系统

技术领域

本申请涉及互联网领域，尤其是涉及一种识别出行方式的方法及系统。

背景技术

通过对用户出行方式的数据累计，可确定用户的习惯出行方式，例如，在两个城市之间，用户更习惯是通过飞机还是火车出行。这样，可为用户提供更加个性化的服务，例如信息推荐等。

然而，对用户出行方式的数据累计，首先需要识别用户出行时的出行方式。

发明内容

本申请的目的在于提供一种识别出行方式的方法及系统。

为实现上述申请目的之一，本申请一实施方式提供了一种识别出行方式的方法，所述方法包括：

获取终端的地理位置信息；

根据同一终端相邻两次获取到的两个地理位置信息计算对应的参考出行距离；

根据所述参考出行距离和预设飞机平均飞行速度，计算对应的出行时间；

若所述出行时间在预设时间区间内，则认为本次出行方式为飞机出行。

作为本申请一实施方式的进一步改进，根据所述两个地理位置信息计算对应的参考出行距离具体包括：

计算所述两个地理位置信息分别对应的两个城市信息；

获取对应每个城市信息的城市中心点地理位置信息；

根据两个城市中心点地理位置信息计算对应城市之间的距离，以作为所述两个地理位置信息对应的参考出行距离。

作为本申请一实施方式的进一步改进，根据所述两个地理位置信息计算对应的参考出行距离具体包括：

计算所述两个地理位置信息分别对应的两个城市信息；

获取对应每个城市信息的城市中心点地理位置信息；

根据两个城市中心点地理位置信息计算对应城市之间的距离；

将计算得到的对应城市之间的距离乘以预算航线距离系数，以作为所述两个地理位置信息对应的参考出行距离。

作为本申请一实施方式的进一步改进，所述预设时间区间为大于等于参考出行距离/飞机平均飞行速度与预设消耗时间之和，小于参考出行距离/火车平均速度的时间区间。

作为本申请一实施方式的进一步改进，所述方法还包括：

采集若干条航线的航线距离和相应的飞行时间；

根据采集到的若干条航线的航线距离和相应的飞行时间计算出飞机平均飞行速度。

作为本申请一实施方式的进一步改进，所述方法还包括：

采集若干城市的城市中心点地理位置信息以及若干城市之间的航线距离；

计算若干两两城市中间点的直线距离；

根据两两城市中心点的直线距离和与两两城市对应的航线距离计算预算航线距离系数。

作为本申请一实施方式的进一步改进，所述方法还包括：

判断同一终端在预设时间内的地理位置信息是否出现于两个不同城市的机场区域内；

若是，则认为所述终端对应的用户本次在所述两个城市之间的出行方式为飞机出行。

作为本申请一实施方式的进一步改进，所述方法还包括：

判断同一终端地理位置信息是否出现于一个城市的机场区域内，且预设时间内还出现于与所述机场区域内地理位置信息的距离大于或等于预设距离的地理位置；

若是，则认为所述终端对应的用户本次出行方式为飞机出行。

作为本申请一实施方式的进一步改进，所述方法还包括：

采集若干城市的机场中心点的地理位置信息；

根据每个机场中心点的地理位置信息和预设范围，界定与各个城市分别对应的机场区域。

作为本申请一实施方式的进一步改进，在根据所述参考出行距离和预设飞机平均飞行速度，计算对应的出行时间的步骤前，所述方法还包括：

判断计算出的参考出行距离是否大于或等于预设距离阈值；

若是，则执行后续处理，若否，则终止识别与本次计算的参考出行距离对应的出行方式。

为实现上述申请目的之一，本申请一实施方式提供了一种识别出行方式的系统，所述系统包括：

坐标获取模块，用于获取终端的地理位置信息；

计算模块，用于根据同一终端相邻两次获取到的两个地理位置信息计算对应的参考出行距离；以及

根据所述参考出行距离和预设飞机平均飞行速度，计算对应的出行时间；

判断模块，用于若所述出行时间在预设时间区间内，则认为本次出行方式为飞机出行。

作为本申请一实施方式的进一步改进，所述计算模块具体用于：

计算所述两个地理位置信息分别对应的两个城市信息；

获取对应每个城市信息的城市中心点地理位置信息；

根据两个城市中心点地理位置信息计算对应城市之间的距离，以作为所述两个地理位置信息对应的参考出行距离。

作为本申请一实施方式的进一步改进，所述计算模块具体用于：

计算所述两个地理位置信息分别对应的两个城市信息；

获取对应每个城市信息的城市中心点地理位置信息；

根据两个城市中心点地理位置信息计算对应城市之间的距离；

将计算得到的对应城市之间的距离乘以预算航线距离系数，以作为所述两个地理位置信息对应的参考出行距离。

作为本申请一实施方式的进一步改进，所述预设时间区间为大于等于参考出行距离/飞机平均飞行速度与预设消耗时间之和，小于参考出行距离/火车平均速度的时间区间。

作为本申请一实施方式的进一步改进，所述系统还包括信息采集模块，用于采集若干条航线的航线距离和相应的飞行时间；

所述计算模块还用于：根据采集到的若干条航线的航线距离和相应的飞行时间计算出飞机平均飞行速度。

作为本申请一实施方式的进一步改进，所述系统还包括信息采集模块，用于采集若干城市的城市中心点地理位置信息以及若干城市之间的航线距离；

所述计算模块还用于：计算若干两两城市中间点的直线距离；以及

根据两两城市中心点的直线距离和与两两城市对应的航线距离计算预算航线距离系数。

作为本申请一实施方式的进一步改进，所述判断模块还用于：

判断同一终端在预设时间内的地理位置信息是否出现于两个不同城市的机场区域内；

若是，则认为所述终端对应的用户本次在所述两个城市之间的出行方式为飞机出行。

作为本申请一实施方式的进一步改进，所述判断模块还用于：

判断同一终端地理位置信息是否出现于一个城市的机场区域内，且预设时间内还出现于与所述机场区域内地理位置信息的距离大于或等于预设距离的地理位置；

若是，则认为所述终端对应的用户本次出行方式为飞机出行。

作为本申请一实施方式的进一步改进，所述系统还包括信息采集模块，用于采集若干城市的机场中心点的地理位置信息；

所述计算模块还用于：根据每个机场中心点的地理位置信息和预设范围，界定与各个城市分别对应的机场区域。

所述判断模块还用于：

判断计算出的参考出行距离是否大于或等于预设距离阈值；

若是，则继续识别与本次计算的参考出行距离对应的出行方式，若否，则终止识别与本次计算的参考出行距离对应的出行方式。

相对于现有技术，本申请的技术效果在于：本申请通过对用户的地理位置信息进行加工，识别用户的出行方式，大大提高了对用户出行方式的采集效率和数据量，且成本较低。

附图说明

图1是本申请一实施方式中识别出行方式的方法的流程图；

图2是本申请一实施方式中识别出行方式的方法的流程图；

图3是本申请一实施方式中识别出行方式的系统的模块图。

具体实施方式

以下将结合附图所示的具体实施方式对本申请进行详细描述。但这些实施方式并不限制本申请，本领域的普通技术人员根据这些实施方式所做出的结构、方法、或功能上的变换均包含在本申请的保护范围内。

如图1所示，在本申请一实施方式中，所述识别出行方式的方法，主要用于识别用户在两地之间的移动是否采用飞机出行，所述方法包括：

S11、获取终端的地理位置信息；

S12、根据同一终端相邻两次获取到的两个地理位置信息计算对应的参考出行距离；

S13、根据所述参考出行距离和预设飞机平均飞行速度，计算对应的出行时间；

S14、若所述出行时间在预设时间区间内，则认为本次出行方式为飞机出行。

在本实施方式中，终端可通过定位技术(如WIFI定位、基站定位、GPS定位等)获得其当前的地理位置信息，并可将获得的地理位置信息上传至服务器(例如通过终端内的APP上传地理位置信息)。如此，服务器即可获取到这些终端的地理位置信息。

在获得终端的地理位置信息后，可先基于经纬度的合法性进行无效地理位置信息的过滤，例如，规定经度的合法区间为[-180,180]，纬度的合法区间为[-90,90]，以排除无效的地理位置信息；

再通过时间维度，选取同一终端相邻两次的两个地理位置信息，以计算这两个地理位置信息之间的距离，作为参考出行距离；

然后，通过参考出行距离/预设飞机平均飞行速度，求得对应的出行时间，并判断求出的出行时间是否在预设时间区间内，若是，则认为本次出行方式为飞机出行，若否，则认为本次出行方式不是飞机出行，可忽略该数据。

进一步地，在S13步骤前，所述方法还可包括：

判断计算出的参考出行距离是否大于或等于预设距离阈值；

若是，则执行后续处理，即步骤S13、S14等，若否，则终止识别与本次计算的参考出行距离对应的出行方式。

这样，可当参考出行距离较短时，不再识别其出行方式，减少服务器的计算负担。

其中，在本实施方式中，为获得飞机平均飞行速度，所述方法还包括：

采集若干条航线的航线距离和相应的飞行时间；

根据采集到的若干条航线的航线距离和相应的飞行时间计算出飞机平均飞行速度。

具体地，可计算若干条航线的航线距离之和，以及飞行时间之和，并通过该航线距离之和/飞行时间之和计算出飞机平均飞行速度，以作为预设飞机平均飞行速度。

在本实施方式中，所述预设时间区间为大于等于参考出行距离/飞机平均飞行速度+预设消耗时间，小于参考出行距离/火车平均速度的时间区间。

可以理解，参考出行距离/飞机平均飞行速度可以计算得到基于该参考出行距离的飞机飞行时间。同时，在采用飞机出行时，还需要考虑到其他因素所消耗的时间，例如托运、候机等，故在对数据进行分析识别时，需要在计算得到的飞机飞行时间上增加预设消耗时间。

另外，在本实施方式中，还考虑了两个地之间出行速度次快的火车，一般地，火车平均速度可通过网络收集其官方公布的平均速度，此时，即通过参考出行距离/火车平均速度，即可获得火车出行的时间。

进一步地，在本实施方式还可通过以下两种方式计算上述参考出行距离，在其中一种方式中，“根据所述两个地理位置信息计算对应的参考出行距离”可具体包括：

计算所述两个地理位置信息分别对应的两个城市信息；

获取对应每个城市信息的城市中心点地理位置信息(通过地理位置信息采集获得)；

根据两个城市中心点地理位置信息计算对应城市之间的距离，以作为所述两个地理位置信息对应的参考出行距离。

可以理解，时间维度上相邻两个地理位置信息对应的在先地理位置位于同一城市的不同位置，和/或在后地理位置位于同一城市的不同位置，都会对参考出行距离产生影响。

然而，若通过飞机出行，其飞行距离理应是一定的，为适应无论在先地理位置还是在后地理位置的不同所导致的参考出行距离不同，满足对所有终端的统一计算，在本实施方式中，可先计算(如通过围栏技术)两个地理位置信息分别对应的城市信息，例如，在先地理位置信息对应城市A，在后地理位置信息对应城市B，再获取城市A的城市中心点地理位置信息和城市B的城市中心点地理位置信息，这样，即可计算出城市A的城市中心点和城市B的城市中心点的距离，以作为城市A和城市B的距离，并将城市A和城市B的距离作为参考出行距离。

进一步地，在另一种方式中，“根据所述两个地理位置信息计算对应的参考出行距离还可具体包括”：

计算所述两个地理位置信息分别对应的两个城市信息；

获取对应每个城市信息的城市中心点地理位置信息；

根据两个城市中心点地理位置信息计算对应城市之间的距离；

将计算得到的对应城市之间的距离乘以预算航线距离系数，以作为所述两个地理位置信息对应的参考出行距离。

相较于上一种方式，在本方式中，还具体考虑了城市之间的距离和航线距离的差别，将城市之间的距离转换为城市之间的航线距离，使得计算的参考出行距离更加有效。

在本方式中，按照上述例子，在计算得到了城市A的城市中心点和城市B的城市中心点的距离后，还会乘以预算航线距离系数，以作为城市A到城市B的参考航线距离，并将计算得到的该参考航线距离作为参考出行距离。

其中，在本实施方式中，为获得预算航线距离系数，所述方法还包括：

采集若干城市的城市中心点地理位置信息以及若干城市之间的航线距离；

计算两两城市中间点的直线距离；

根据两两城市中心点的直线距离和与两两城市对应的航线距离计算预算航线距离系数。

在本实施方式中，可先计算若干两两城市中心点的直线距离之和和与若干两两城市分别的航线距离之和，再通过该直线距离之和与航线距离之和的比值，计算出预算航线距离系数。

其中，城市中心点地理位置信息可通过地理位置信息采集获得，航线距离则可通过网络上公式的两城市之间的航线距离获得。

如图2所示，在通过出行时间的维度来判断是否为飞机出行的基础上，在本实施方式中，还可配合另一维度对出行方式进行识别，所述方法还包括：

S22、判断同一终端在预设时间内(例如24小时内)的地理位置信息是否出现于两个不同城市的机场区域内；

S23、若是，则认为所述终端对应的用户本次在所述两个城市之间的出行方式为飞机出行；

S24、若否，则认为本次出行方式不是飞机出行。

在本识别出行方式中，仍是通过获取终端的地理位置信息来判断出行方式是否为飞机出行。同样，在获得终端的地理位置信息后，可先基于经纬度的合法性进行无效地理位置信息的过滤，例如，规定经度的合法区间为[-180,180]，纬度的合法区间为[-90,90]，以排除无效的地理位置信息。

其中，为获得机场区域的数据，在本实施方式中，所述方法还包括：

采集若干城市的机场中心点的地理位置信息；

根据每个机场中心点的地理位置信息和预设范围，界定与各个城市分别对应的机场区域。

例如，通过地理位置信息的采集确定城市A的机场中心点和和城市B的机场中心点，再根据预设范围，例如半径400m，来界定出城市A的机场区域和城市B的机场区域。

当然，上述方式的基础条件是采集到了终端在两个城市机场的机场区域出现的地理位置信息。为了进一步地减少在特定地点获得终端的地理位置信息的需求，本实施方式还可进一步通过以下方式判断出行方式是否为飞机出行：

S32、判断同一终端地理位置信息是否出现于一个城市的机场区域内，且预设时间内(例如24小时内)还出现于与所述机场区域内地理位置信息的距离大于或等于预设距离的地理位置；

S33、若是，则认为所述终端对应的用户本次出行方式为飞机出行；

S34、若否，则认为本次出行方式不是飞机出行。

例如，根据终端的地理位置信息判断出终端在城市A的第一地理位置出现，且同日终端还在城市B的机场区域内的第二地理位置出现，第一地理位置和第二地理位置的距离大于预设距离(例如400公里)，则认为当日用户从城市A到城市B的出行方式为飞机出行。

在本实施方式中，上述从终端的地理位置信息和机场区域的维度判断出行方式是否为飞机出行的两种方式可选择其一实施(例如只考虑终端同日内的地理位置信息是否出现于两个不同城市的机场区域内，或只考虑同一终端地理位置信息是否出现于一个城市的机场区域内，且同日还出现于与所述机场区域内地理位置信息的距离大于或等于预设距离的地理位置)，也可同时实施。

如图3所示，在本申请一实施方式中，所述识别出行方式的系统，主要用于识别用户在两地之间的移动是否采用飞机出行，所述系统包括：

坐标获取模块100，用于获取终端的地理位置信息；

计算模块200，用于根据同一终端相邻两次获取到的两个地理位置信息计算对应的参考出行距离，以及

根据所述参考出行距离和预设飞机平均飞行速度，计算对应的出行时间；

判断模块300，用于若所述出行时间在预设时间区间内，则认为本次出行方式为飞机出行。

在本实施方式中，终端可通过定位技术(如WIFI定位、基站定位、GPS定位等)获得其当前的地理位置信息，并可将获得的地理位置信息上传至服务器(例如通过终端内的APP上传地理位置信息)。如此，服务器即可获取到这些终端的地理位置信息。

在获得终端的地理位置信息后，所述坐标获取模块100可先基于经纬度的合法性进行无效地理位置信息的过滤，例如，规定经度的合法区间为[-180,180]，纬度的合法区间为[-90,90]，以排除无效的地理位置信息；

所述计算模块200通过时间维度，选取同一终端相邻两次的两个地理位置信息，以计算这两个地理位置信息之间的距离，作为参考出行距离；

然后，所述计算模块通过参考出行距离/预设飞机平均飞行速度，求得对应的出行时间，并通过判断模块300判断求出的出行时间是否在预设时间区间内，若是，则认为本次出行方式为飞机出行，若否，则认为本次出行方式不是飞机出行，可忽略该数据。

进一步地，所述判断模块300还用于：

判断计算出的参考出行距离是否大于或等于预设距离阈值；

若是，则继续识别与本次计算的参考出行距离对应的出行方式，即算出出行时间，并判断是否为飞机出行，若否，则终止识别与本次计算的参考出行距离对应的出行方式。

这样，可当参考出行距离较短时，不再识别其出行方式，减少服务器的计算负担。

其中，在本实施方式中，为获得飞机平均飞行速度，所述系统还包括信息采集模块400，其用于采集若干条航线的航线距离和相应的飞行时间；

所述计算模块200还用于根据采集到的若干条航线的航线距离和相应的飞行时间计算出飞机平均飞行速度。

具体地，所述计算模块200可计算若干条航线的航线距离之和，以及飞行时间之和，并通过该航线距离之和/飞行时间之和计算出飞机平均飞行速度，以作为预设飞机平均飞行速度。

在本实施方式中，所述预设时间区间为大于等于参考出行距离/飞机平均飞行速度+预设消耗时间，小于参考出行距离/火车平均速度的时间区间。

可以理解，参考出行距离/飞机平均飞行速度可以计算得到基于该参考出行距离的飞机飞行时间。同时，在采用飞机出行时，还需要考虑到其他因素所消耗的时间，例如托运、候机等，故在对数据进行分析识别时，需要在计算得到的飞机飞行时间上增加预设消耗时间。

另外，在本实施方式中，还考虑了两个地之间出行速度次快的火车，一般地，火车平均速度可通过网络收集其官方公布的平均速度，此时，即通过参考出行距离/火车平均速度，即可获得火车出行的时间。

进一步地，在本实施方式还可通过以下两种方式计算上述参考出行距离，在其中一种方式中，所述计算模块200具体用于：

计算所述两个地理位置信息分别对应的两个城市信息；

获取对应每个城市信息的城市中心点地理位置信息(通过地理位置信息采集获得)；

根据两个城市中心点地理位置信息计算对应城市之间的距离，以作为所述两个地理位置信息对应的参考出行距离。

可以理解，时间维度上相邻两个地理位置信息对应的在先地理位置位于同一城市的不同位置，和/或在后地理位置位于同一城市的不同位置，都会对参考出行距离产生影响。

然而，若通过飞机出行，其飞行距离理应是一定的，为适应无论在先地理位置还是在后地理位置的不同所导致的参考出行距离不同，满足对所有终端的统一计算，在本实施方式中，可先计算(如通过围栏技术)两个地理位置信息分别对应的城市信息，例如，在先地理位置信息对应城市A，在后地理位置信息对应城市B，再获取城市A的城市中心点地理位置信息和城市B的城市中心点地理位置信息，这样，即可计算出城市A的城市中心点和城市B的城市中心点的距离，以作为城市A和城市B的距离，并将城市A和城市B的距离作为参考出行距离。

进一步地，在另一种方式中，所述计算模块200具体用于：

计算所述两个地理位置信息分别对应的两个城市信息；

获取对应每个城市信息的城市中心点地理位置信息；

根据两个城市中心点地理位置信息计算对应城市之间的距离；

将计算得到的对应城市之间的距离乘以预算航线距离系数，以作为所述两个地理位置信息对应的参考出行距离。

相较于上一种方式，在本方式中，还具体考虑了城市之间的距离和航线距离的差别，将城市之间的距离转换为城市之间的航线距离，使得计算的参考出行距离更加有效。

在本方式中，按照上述例子，在计算得到了城市A的城市中心点和城市B的城市中心点的距离后，还会乘以预算航线距离系数，以作为城市A到城市B的参考航线距离，并将计算得到的该参考航线距离作为参考出行距离。

其中，在本实施方式中，为获得预算航线距离系数，所述信息采集模块400用于：采集若干城市的城市中心点地理位置信息以及若干城市之间的航线距离；

所述计算模块200还用于计算两两城市中间点的直线距离，以及根据两两城市中心点的直线距离和与两两城市对应的航线距离计算预算航线距离系数。

在本实施方式中，所述计算模块200可先计算若干两两城市中心点的直线距离之和和与若干两两城市分别的航线距离之和，再通过该直线距离之和与航线距离之和的比值，计算出预算航线距离系数。

其中，城市中心点地理位置信息可通过地理位置信息采集获得，航线距离则可通过网络上公式的两城市之间的航线距离获得。

在通过出行时间的维度来判断是否为飞机出行的基础上，在本实施方式中，还可配合另一维度对出行方式进行识别，所述判断模块300可用于：

判断同一终端在预设时间内(例如24小时内)的地理位置信息是否出现于两个不同城市的机场区域内；

若是，则认为所述终端对应的用户本次在所述两个城市之间的出行方式为飞机出行；若否，则认为本次出行方式不是飞机出行。

在本识别出行方式中，仍是通过获取终端的地理位置信息来判断出行方式是否为飞机出行。同样，在获得终端的地理位置信息后，可先基于经纬度的合法性进行无效地理位置信息的过滤，例如，规定经度的合法区间为[-180,180]，纬度的合法区间为[-90,90]，以排除无效的地理位置信息。

其中，为获得机场区域的数据，在本实施方式中，所述系统还包括采集模块400，其用于采集若干城市的机场中心点的地理位置信息；

所述计算模块200还用于根据每个机场中心点的地理位置信息和预设范围，界定与各个城市分别对应的机场区域。

例如，通过地理位置信息的采集确定城市A的机场中心点和和城市B的机场中心点，再根据预设范围，例如半径400m，来界定出城市A的机场区域和城市B的机场区域。

当然，上述方式的基础条件是采集到了终端在两个城市机场的机场区域出现的地理位置信息。为了进一步地减少在特定地点获得终端的地理位置信息的需求，本实施方式的判断模块300可用于：

判断同一终端地理位置信息是否出现于一个城市的机场区域内，且预设时间内(例如24小时内)还出现于与所述机场区域内地理位置信息的距离大于或等于预设距离的地理位置；

若是，则认为所述终端对应的用户本次出行方式为飞机出行；若否，则认为本次出行方式不是飞机出行。

例如，根据终端的地理位置信息判断出终端在城市A的第一地理位置出现，且同日终端还在城市B的机场区域内的第二地理位置出现，第一地理位置和第二地理位置的距离大于预设距离(例如400公里)，则认为当日用户从城市A到城市B的出行方式为飞机出行。

在本实施方式中，上述从终端的地理位置信息和机场区域的维度判断出行方式是否为飞机出行的两种方式可选择其一实施(例如只考虑终端同日内的地理位置信息是否出现于两个不同城市的机场区域内，或只考虑同一终端地理位置信息是否出现于一个城市的机场区域内，且同日还出现于与所述机场区域内地理位置信息的距离大于或等于预设距离的地理位置)，也可同时实施。

综上所述，本申请通过对用户的地理位置信息进行加工，识别用户的出行方式，大大提高了对用户出行方式的采集效率和数据量，且成本较低。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，系统和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施方式中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施方式中，应该理解到，所揭露的系统，系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施方式仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，系统或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施方式方案的目的。

另外，在本申请各个实施方式中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以2个或2个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块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系统(可以是个人计算机，服务器，或者网络系统等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上实施方式仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施方式对本申请进行了详细的说明，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方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分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申请各实施方式技术方案的精神和范围。

Claims (18)

1.一种识别出行方式的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取终端的地理位置信息；

根据同一终端相邻两次获取到的两个地理位置信息计算对应的参考出行距离；

根据所述参考出行距离和预设飞机平均飞行速度，计算对应的出行时间；

若所述出行时间在预设时间区间内，则认为本次出行方式为飞机出行；其中，所述预设时间区间为大于等于参考出行距离/飞机平均飞行速度与预设消耗时间之和，小于参考出行距离/火车平均速度的时间区间。

2.根据权利要求1所述的识别出行方式的方法，其特征在于，根据所述两个地理位置信息计算对应的参考出行距离具体包括：

计算所述两个地理位置信息分别对应的两个城市信息；

获取对应每个城市信息的城市中心点地理位置信息；

根据两个城市中心点地理位置信息计算对应城市之间的距离，以作为所述两个地理位置信息对应的参考出行距离。

3.根据权利要求1所述的识别出行方式的方法，其特征在于，根据所述两个地理位置信息计算对应的参考出行距离具体包括：

计算所述两个地理位置信息分别对应的两个城市信息；

获取对应每个城市信息的城市中心点地理位置信息；

根据两个城市中心点地理位置信息计算对应城市之间的距离；

将计算得到的对应城市之间的距离乘以预算航线距离系数，以作为所述两个地理位置信息对应的参考出行距离。

4.根据权利要求1所述的识别出行方式的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采集若干条航线的航线距离和相应的飞行时间；

根据采集到的若干条航线的航线距离和相应的飞行时间计算出飞机平均飞行速度。

5.根据权利要求3所述的识别出行方式的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采集若干城市的城市中心点地理位置信息以及若干城市之间的航线距离；

计算两两城市中心点的直线距离；

根据两两城市中心点的直线距离和与两两城市对应的航线距离计算预算航线距离系数。

6.根据权利要求1所述的识别出行方式的方法，其特征在于，所述方法还包括：

判断同一终端在预设时间内的地理位置信息是否出现于两个不同城市的机场区域内；

若是，则认为所述终端对应的用户本次在所述两个城市之间的出行方式为飞机出行。

7.根据权利要求1所述的识别出行方式的方法，其特征在于，所述方法还包括：

判断同一终端地理位置信息是否出现于一个城市的机场区域内，且预设时间内还出现于与所述机场区域内地理位置信息的距离大于或等于预设距离的地理位置；

若是，则认为所述终端对应的用户本次出行方式为飞机出行。

8.根据权利要求6或7所述的识别出行方式的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采集若干城市的机场中心点的地理位置信息；

根据每个机场中心点的地理位置信息和预设范围，界定与各个城市分别对应的机场区域。

9.根据权利要求1所述的识别出行方式的方法，其特征在于，在根据所述参考出行距离和预设飞机平均飞行速度，计算对应的出行时间的步骤前，所述方法还包括：

判断计算出的参考出行距离是否大于或等于预设距离阈值；

若是，则执行后续处理，若否，则终止识别与本次计算的参考出行距离对应的出行方式。

10.一种识别出行方式的系统，其特征在于，所述系统包括：

坐标获取模块，用于获取终端的地理位置信息；

计算模块，用于根据同一终端相邻两次获取到的两个地理位置信息计算对应的参考出行距离；以及

根据所述参考出行距离和预设飞机平均飞行速度，计算对应的出行时间；

判断模块，用于若所述出行时间在预设时间区间内，则认为本次出行方式为飞机出行；其中，所述预设时间区间为大于等于参考出行距离/飞机平均飞行速度与预设消耗时间之和，小于参考出行距离/火车平均速度的时间区间。

11.根据权利要求10所述的识别出行方式的系统，其特征在于，所述计算模块具体用于：

计算所述两个地理位置信息分别对应的两个城市信息；

获取对应每个城市信息的城市中心点地理位置信息；

根据两个城市中心点地理位置信息计算对应城市之间的距离，以作为所述两个地理位置信息对应的参考出行距离。

12.根据权利要求10所述的识别出行方式的系统，其特征在于，所述计算模块具体用于：

计算所述两个地理位置信息分别对应的两个城市信息；

获取对应每个城市信息的城市中心点地理位置信息；

根据两个城市中心点地理位置信息计算对应城市之间的距离；

将计算得到的对应城市之间的距离乘以预算航线距离系数，以作为所述两个地理位置信息对应的参考出行距离。

13.根据权利要求10所述的识别出行方式的系统，其特征在于，所述系统还包括信息采集模块，用于采集若干条航线的航线距离和相应的飞行时间；

所述计算模块还用于：根据采集到的若干条航线的航线距离和相应的飞行时间计算出飞机平均飞行速度。

14.根据权利要求12所述的识别出行方式的系统，其特征在于，所述系统还包括信息采集模块，用于采集若干城市的城市中心点地理位置信息以及若干城市之间的航线距离；

所述计算模块还用于：计算两两城市中心点的直线距离；以及

根据两两城市中心点的直线距离和与两两城市对应的航线距离计算预算航线距离系数。

15.根据权利要求10所述的识别出行方式的系统，其特征在于，所述判断模块还用于：

判断同一终端在预设时间内的地理位置信息是否出现于两个不同城市的机场区域内；

若是，则认为所述终端对应的用户本次在所述两个城市之间的出行方式为飞机出行。

16.根据权利要求10所述的识别出行方式的系统，其特征在于，所述判断模块还用于：

判断同一终端地理位置信息是否出现于一个城市的机场区域内，且预设时间内还出现于与所述机场区域内地理位置信息的距离大于或等于预设距离的地理位置；若是，则认为所述终端对应的用户本次出行方式为飞机出行。

17.根据权利要求15或16所述的识别出行方式的系统，其特征在于，所述系统还包括信息采集模块，用于采集若干城市的机场中心点的地理位置信息；

所述计算模块还用于：根据每个机场中心点的地理位置信息和预设范围，界定与各个城市分别对应的机场区域。

18.根据权利要求10所述的识别出行方式的系统，其特征在于，所述判断模块还用于：

判断计算出的参考出行距离是否大于或等于预设距离阈值；

若是，则继续识别与本次计算的参考出行距离对应的出行方式，若否，则终止识别与本次计算的参考出行距离对应的出行方式。

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