CN106357835A - 一种用于确定目标ip地址所属地域的方法与设备 - Google Patents

Abstract

本发明的目的是提供一种确定目标IP地址所属地域的方法与设备。具体地，根据候选IP地址及其对应的用户行为数据，确定所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息；根据目标IP地址所对应的地域特征信息，结合所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息，确定所述目标IP地址所属地域。与现有技术相比，本发明提高了IP地域识别的准确率。

Description

一种用于确定目标IP地址所属地域的方法与设备

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种用于确定目标IP地址所属地域的技术。

背景技术

IP(互联网协议地址，Internet Protocol Address)地址为互联网上的每一个网络和每一台主机分配了一个逻辑地址，其有诸多应用，如基于IP地址对用户的地域进行识别。但由于实际环境中广泛存在代理IP、网关IP以及网络跨接现象，使得IP地址并不能真实反映其实际所属地域，降低了仅基于IP地址进行地域识别的准确性。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种用于确定目标IP地址所属地域的方法与设备。

根据本发明的一个方面，提供了一种用于确定目标IP地址所属地域的方法，其中，该方法包括：

根据候选IP地址及其对应的用户行为数据，确定所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息；

其中，该方法还包括：

根据目标IP地址所对应的地域特征信息，结合所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息，确定所述目标IP地址所属地域。

根据本发明的另一方面，还提供了一种用于确定目标IP地址所属地域的确定设备，其中，该确定设备包括：

用于根据候选IP地址及其对应的用户行为数据，确定所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息的装置；

其中，该确定设备还包括：

用于根据目标IP地址所对应的地域特征信息，结合所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息，确定所述目标IP地址所属地域的装置。

与现有技术相比，本发明的一个实施例通过根据目标IP地址所对应的地域特征信息，候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息，来确定目标IP地址所属地域，提高了IP地域识别的准确率；此外，本发明的另一个实施例还可根据所述目标查询序列，结合所述目标IP地址所属地域，获取与所述目标查询序列及所述目标IP地址所属地域相匹配的至少一个搜索结果，使得给用户提供的搜索结果与IP所属地域相匹配，进一步提高了用户获取信息的效率，相应地，也进一步提升了用户的搜索体验。

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，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1示出根据本发明一个方面的一种用于确定目标IP地址所属地域的确定设备的设备示意图；

图2示出根据本发明另一个方面的一种用于确定目标IP地址所属地域的方法流程图。

附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

图1示出根据本发明一个方面的一种用于确定目标IP地址所属地域的确定设备1。其中，确定设备1包括用于根据候选IP地址及其对应的用户行为数据，确定所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息的装置(以下简称“候选确定装置11”)；用于根据目标IP地址所对应的地域特征信息，结合所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息，确定所述目标IP地址所属地域的装置(以下简称“目标确定装置12”)。

具体地，候选确定装置11根据候选IP地址及其对应的用户行为数据，确定所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息；目标确定装置12根据目标IP地址所对应的地域特征信息，结合所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息，确定所述目标IP地址所属地域。

在此，确定设备1包括但不限于网络设备、用户设备或网络设备与用户设备通过网络相集成所构成的设备。在此，所述网络设备包括但不限于如网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或基于云计算的计算机集合等实现；或者由用户设备实现。在此，云由基于云计算(Cloud Computing)的大量主机或网络服务器构成，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。在此，所述用户设备可以是任何一种可与用户通过键盘、鼠标、触摸板、触摸屏、或手写设备等方式进行人机交互的电子产品，例如计算机、手机、PDA、掌上电脑PPC或平板电脑等。所述网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、VPN网络、无线自组织网络(Ad Hoc网络)等。本领域技术人员应能理解上述结果提供设备1仅为举例，其他现有的或今后可能出现的网络设备或用户设备如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。在此，网络设备及用户设备均包括一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和信息处理的电子设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ASIC)、可编程门阵列(FPGA)、数字处理器(DSP)、嵌入式设备等。

具体地，候选确定装置11首先通过诸如查询IP地址数据库来获取IP地址，或者通过查询DHCP(Dynamic Host Configuration Protocol，动态主机配置协议)服务器来获取IP地址，并将获取到的IP地址作为候选IP地址；然后，通过查询搜索日志，网络社交平台、服务平台、浏览器、搜索引擎等第三方设备所提供的用于数据查询的应用程序接口(API)，获取用户在该候选IP地址下的搜索行为数据、社交行为数据、本地生活服务类行为数据等，以得到所述用户行为数据。

在此，所述用户行为数据是指反映用户行为的数据，其包括但不限于如：1)用户搜索类行为数据，其包括但不限于如用户进行搜索时输入的查询序列；2)社交行为数据，其来源于用户经常在其上发表观点、与其他用户进行交流的社交类app(application，应用程序)、网站等平台；3)本地生活服务类行为数据，其包括但不限于如用户通过地图搜索和/或导航附近的餐馆、公交、娱乐场所、购物广场等，以及用户的基于打车软件的历史打车记录。

然后，候选确定装置11对获取到的用户行为数据进行自然语言处理，以从各类用户行为数据中提取有地域倾向的特征，如通过专有名词识别工具等，提取出地域词，机构词等，从而得到所述地域特征信息。在此，所述地域特征信息是指所述用户行为数据中反映相应IP地址实际所属地域的特征词。

例如，假设候选确定装置11通过查询IP地址数据库得到以下IP地址及对应的用户行为数据，如下表1所示：

表1

则候选确定装置11分别对表1中所示的各IP地址所对应的用户行为数据进行自然语言处理，以从各类用户行为数据中提取有地域倾向的特征，如对于IP1，候选确定装置11对表1中对应于IP1的用户行为数据进行分析时，如通过专有名词识别工具进行提取时，得到机构词“中关村街道”、地域词“中关村小学”、地域词“北京”，则候选确定装置11可确定IP1所对应的地域特征信息为{“中关村街道”、“中关村小学”、“北京”}；再如，对于IP2，候选确定装置11对表1中对应于IP2的用户行为数据进行分析时，如对查询序列进行分析时，通过互信息算法，发现查询序列中具有单独存在时没有地域区分度的词语“租房”，但查询序列中有地域词“北京”，同时，用户的路线查询中未包含地域名，但用户在地图中有点击行为，如用户在进行路线查询时设置了反映区域的城市“北京”，则候选确定装置11可将“租房”与“北京”相组合，将“北京”与“13号线”进行组合以得到对应的地域特征信息，从而确定IP2所对应的地域特征信息为{“北京-租房”、“北京-2号线”}；再如，对于IP3，候选确定装置11对表1中对应于IP3的用户行为数据进行分析时，如对查询序列进行分析时，通过互信息算法，发现查询序列中具有单独存在时没有地域区分度的词语“二手车”，但查询序列中有地域词“上海”，且用户经常登录“张江吧”，虽然路线查询中具有专有名词“长城”，但其不具有显著的地域性，从而候选确定装置11确定IP2所对应的地域特征信息为{“上海-二手车”、“张江”}。

本领域技术人员应能理解上述候选IP地址所对应的地域特征信息的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的候选IP地址所对应的地域特征信息的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。

本领域技术人员应能理解上述用户行为数据仅为举例，其他现有的或今后可能出现的用户行为数据如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。

接着，候选确定装置11通过查询IP白名单等方式，确定所述候选IP地址所属地域。在此，本领域技术人员应当理解，所述IP白名单可位于确定设备1中，也可位于与确定设备1通过网络相连的网络设备如IP服务器中。

例如，接上例，假设表1中的IP1、IP2、IP3均在IP白名单中，由于IP白名单中IP地址所属地域时已知的，则候选确定装置11可确定IP1、IP2、IP3所属地域分别为北京、北京、上海。

本领域技术人员应能理解上述确定所述候选IP地址所属地域的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的确定所述候选IP地址所属地域的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。

优选地，候选确定装置11在根据候选IP地址及其对应的用户行为数据，确定所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息时，还可采用机器学习模型(如DNN，Deep Neural Networks，深层神经网络)方法，如将所述用户行为数据以及IP白名单的地域标注作为模型的输入，通过训练得到IP地域识别模型，以用于确定未知地域的IP地址实际所属地域。

接着，目标确定装置12根据目标IP地址所对应的地域特征信息，结合所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息，确定所述目标IP地址所属地域。

具体地，目标确定装置12可首先获取目标IP地址及其对应的用户行为数据；然后，根据目标IP地址所对应的用户行为数据，确定目标IP地址所对应的地域特征信息；接着，再将目标IP地址所对应的地域特征信息与候选IP地址所对应的地域特征信息进行比较，如若所述目标IP地址所对应的地域特征信息与所述候选IP地址所对应的地域特征信息之间满足预定关联信息，将所述候选IP地址所属地域作为所述目标IP地址所属地域。

优选地，所述预定关联信息包括以下至少任一项：

-所述目标IP地址所对应的地域特征信息与所述候选IP地址所对应的地域特征信息相一致；

-所述目标IP地址所对应的地域特征信息与所述候选IP地址所对应的地域特征信息包含有行政关联关系的地域标识信息；

-所述目标IP地址所对应的地域特征信息与所述候选IP地址所对应的地域特征信息包含相同地域关键词。

在此，目标确定装置12获取所述目标IP地址及其所对应的用户行为数据，以及根据目标IP地址所对应的用户行为数据，确定目标IP地址所对应的地域特征信息的方式与候选确定装置11获取所述候选IP地址及其所对应的用户行为数据，以及根据候选IP地址所对应的用户行为数据，确定候选IP地址所对应的地域特征信息的方式相同或相似，为简明起见，故再次不再引用，并以引用的方式包含于此。

例如，假设对于目标IP地址如IPn，其所对应的地域特征信息为{“中关村街道”、“中关村小学”、“北京”}，与候选IP地址IP1的地域特征信息相一致，则目标确定装置12可确定IP7的所属地域与IP1所属地域一致，即北京；再如，假设IP7所对应的地域特征信息{回龙观-租房}，由于IPn中“回龙观”隶属“北京”，则目标确定装置12可确定IPn的所属地域与IP2所属地域一致，即北京；还如，假设IPn所对应的地域特征信息{张江}，由于IP3所对应的地域特征信息中也含有“张江”，则目标确定装置12可确定IPn的所属地域与IP3所属地域一致，即上海。

本领域技术人员应能理解上述预定关联信息仅为举例，其他现有的或今后可能出现的预定关联信息如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。

本领域技术人员应能理解上述确定所述目标IP地址所属地域的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的确定所述目标IP地址所属地域的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。

在此，本发明通过根据目标IP地址所对应的地域特征信息，候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息，来确定目标IP地址所属地域，提高了IP地域识别的准确率，如对于IP的一级地域(省级)准确率为98.7％、召回率为99％，能够显著提升IP地域识别的准确性。

优选地，确定装置1的各装置之间是持续不断工作的。具体地，候选确定装置11持续根据候选IP地址及其对应的用户行为数据，确定所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息；目标确定装置12持续根据目标IP地址所对应的地域特征信息，结合所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息，确定所述目标IP地址所属地域。在此，本领域技术人员应当理解，所述“持续”是指确定设备1的各装置之间分别不断地进行候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息的确定、目标IP地址所属地域的确定，直至确定设备1在较长时间内停止获取目标IP地址。

优选地，确定设备1还包括用于获取多个初始IP地址的装置(以下简称“初始获取装置”，未示出)；用于对所述多个初始IP地址进行去噪处理，以将经去噪处理后的所述初始IP地址作为所述候选IP地址的装置(以下简称“去噪装置”，未示出)。

具体地，初始获取装置通过诸如查询IP地址数据库等，获取多个初始IP地址。在此，初始获取装置获取所述初始IP地址的方式与候选确定装置11获取所述候选IP地址的方式相同或相似，为简明起见，故在此不再赘述，并以引用的方式包含于此。

去噪装置对所述多个初始IP地址进行去噪处理，如采用IP黑名单进行过滤，以将经去噪处理后的所述初始IP地址作为所述候选IP地址。例如，假设初始获取装置获取了多个初始IP地址如IP1-IP10，假设IP9与IP10位于IP黑名单中，则去噪装置将IP9与IP10从初始地址IP1-IP10中滤除，将剩余的IP地址即IP1-IP8作为所述候选IP地址。在此，本领域技术人员应当理解，IP黑名单可位于确定设备1中，也可位于通过网络与确定设备1相连的网络设备如IP服务器中。

优选地，确定设备1还包括用于获取所述目标IP地址所对应的用户的目标查询序列的装置(以下简称“序列获取装置”，未示出)；用于根据所述目标查询序列，结合所述目标IP地址所属地域，获取与所述目标查询序列及所述目标IP地址所属地域相匹配的至少一个搜索结果的装置(以下简称“结果获取装置”，未示出)；用于将所述至少一个搜索结果提供给所述用户的装置(以下简称“提供装置”，未示出)。

具体地，序列获取装置通过调用浏览器、搜索引擎等第三方设备所提供的应用程序接口(API)，或者通过ASP、JSP等动态网页技术，获取所述目标IP地址所对应的用户的目标查询序列。

例如，假设用户U的PC设备的IP地址为目标IP地址IPn，若用户U想查询保姆的价格，其在搜索引擎的搜索栏中输入了查询序列“找保姆多少钱”，然后按Enter键，则序列获取装置可通过调用搜索引擎自身所提供的应用程序接口(API)，便获取到查询序列“找保姆多少钱”。

结果获取装置根据所述目标查询序列，结合所述目标IP地址所属地域，获取与所述目标查询序列及所述目标IP地址所属地域相匹配的至少一个搜索结果。

例如，接上例，则结果获取装置将目标查询序列“找保姆多少钱”，及目标IP地址IPn所属地域“北京”发送给搜索引擎服务器，并接收搜索引擎服务器返回的与目标查询序列“找保姆多少钱”及“北京”的对应搜索结果，如“北京保姆价格”等，并不返回其他城市的保姆价格相关搜索结果。

提供装置通过诸如http、https等约定通信方式将所述至少一个搜索结果提供给所述用户，以供用户浏览。

在此，本发明在提供搜索结果时，结合目标IP地址所属地域，进一步提高了用户获取信息的效率，相应地，也进一步提升了用户的搜索体验。

在一个优选实施例中(参考图1)，其中，候选确定装置11包括用于获取所述候选IP地址及所述用户行为数据的单元(以下简称“获取单元”，未示出)；用于确定所述用户行为数据所对应的地域特征信息的单元(以下简称“地域特征确定单元”，未示出)；用于确定所述候选IP地址所属地域的单元(以下简称“地域确定单元”，未示出)。

具体地，获取单元获取所述候选IP地址及所述用户行为数据。在此，获取单元获取所述候选IP地址及所述用户行为数据的方式与前述候选确定装置11获取所述候选IP地址及所述用户行为数据的方式相同或近似，为简明起见，故在此不再赘述，并以引用的方式包含于此。

地域特征确定单元确定所述用户行为数据所对应的地域特征信息。在此，地域特征确定单元确定所述用户行为数据所对应的地域特征信息的方式与前述候选确定装置11确定所述用户行为数据所对应的地域特征信息的方式相同或近似，为简明起见，故在此不再赘述，并以引用的方式包含于此。

地域确定单元确定所述候选IP地址所属地域。在此，地域确定单元确定所述候选IP地址所属地域的方式包括但不限于以下至少任一项：

1)根据所述候选IP地址，在预定IP地域数据库中进行匹配查询，以获得所述候选IP地址所属地域，其中，所述预定IP地域数据库包含属于白名单的IP地址及其所属地域之间的映射关系。

例如，假设获取单元获取到的候选IP地址为IP1、IP2、IP3，则地域确定单元可在预定IP地域数据库中进行匹配查询，发现IP1、IP2、IP3均在IP白名单中，则地域确定单元可确定IP1、IP2、IP3所属地域分别为如北京、北京、上海。

在此，本领域技术人员应当理解，IP地域数据库可位于确定社保1中，也可位于与确定设备1通过网络相连的网络设备如IP服务器中。

2)首先确定所述候选IP地址所属候选地域，然后，根据所述候选IP地址所对应的用户的地域反馈信息，对所述候选地域进行调整处理，以将调整后的地域作为所述候选IP地址所属地域。

例如，对于候选IP地址如IP1、IP2、IP3，假设地域确定单元首先通过查询IP白名单，得到IP1、IP2、IP3所属候选地域分别为如北京、北京、上海，但地域确定单元通过调用浏览器等第三方设备提供的应用程序接口(API)，或者，接收到与确定设备1通过网络相连的其他设备发送的用户的地域反馈信息，如用户对当前页面(如天气页面)中显示的地址的修改，如对于IP2，对应用户在打开浏览器时，对浏览器中显示的地域“北京”修改为“苏州”，则地域确定单元根据改地域反馈信息，将IP2所对应的地域由“北京”调整为“苏州”。

图2示出根据本发明另一个方面的一种用于确定目标IP地址所属地域的方法流程图。

具体地，在步骤S1中，确定设备1根据候选IP地址及其对应的用户行为数据，确定所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息；在步骤S2中，确定设备1根据目标IP地址所对应的地域特征信息，结合所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息，确定所述目标IP地址所属地域。

在此，确定设备1包括但不限于网络设备、用户设备或网络设备与用户设备通过网络相集成所构成的设备。在此，所述网络设备包括但不限于如网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或基于云计算的计算机集合等实现；或者由用户设备实现。在此，云由基于云计算(Cloud Computing)的大量主机或网络服务器构成，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。在此，所述用户设备可以是任何一种可与用户通过键盘、鼠标、触摸板、触摸屏、或手写设备等方式进行人机交互的电子产品，例如计算机、手机、PDA、掌上电脑PPC或平板电脑等。所述网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、VPN网络、无线自组织网络(Ad Hoc网络)等。本领域技术人员应能理解上述结果提供设备1仅为举例，其他现有的或今后可能出现的网络设备或用户设备如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。在此，网络设备及用户设备均包括一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和信息处理的电子设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ASIC)、可编程门阵列(FPGA)、数字处理器(DSP)、嵌入式设备等。

具体地，在步骤S1中，确定设备1首先通过诸如查询IP地址数据库来获取IP地址，或者通过查询DHCP(Dynamic Host Configuration Protocol，动态主机配置协议)服务器来获取IP地址，并将获取到的IP地址作为候选IP地址；然后，通过查询搜索日志，网络社交平台、服务平台、浏览器、搜索引擎等第三方设备所提供的用于数据查询的应用程序接口(API)，获取用户在该候选IP地址下的搜索行为数据、社交行为数据、本地生活服务类行为数据等，以得到所述用户行为数据。

在此，所述用户行为数据是指反映用户行为的数据，其包括但不限于如：1)用户搜索类行为数据，其包括但不限于如用户进行搜索时输入的查询序列；2)社交行为数据，其来源于用户经常在其上发表观点、与其他用户进行交流的社交类app(application，应用程序)、网站等平台；3)本地生活服务类行为数据，其包括但不限于如用户通过地图搜索和/或导航附近的餐馆、公交、娱乐场所、购物广场等，以及用户的基于打车软件的历史打车记录。

然后，在步骤S1中，确定设备1对获取到的用户行为数据进行自然语言处理，以从各类用户行为数据中提取有地域倾向的特征，如通过专有名词识别工具等，提取出地域词，机构词等，从而得到所述地域特征信息。在此，所述地域特征信息是指所述用户行为数据中反映相应IP地址实际所属地域的特征词。

例如，假设在步骤S1中，确定设备1通过查询IP地址数据库得到以下IP地址及对应的用户行为数据，如下表2所示：

表2

则在步骤S1中，确定设备1分别对表2中所示的各IP地址所对应的用户行为数据进行自然语言处理，以从各类用户行为数据中提取有地域倾向的特征，如对于IP1，在步骤S1中，确定设备1对表2中对应于IP1的用户行为数据进行分析时，如通过专有名词识别工具进行提取时，得到机构词“中关村街道”、地域词“中关村小学”、地域词“北京”，则在步骤S1中，确定设备1可确定IP1所对应的地域特征信息为{“中关村街道”、“中关村小学”、“北京”}；再如，对于IP2，在步骤S1中，确定设备1对表2中对应于IP2的用户行为数据进行分析时，如对查询序列进行分析时，通过互信息算法，发现查询序列中具有单独存在时没有地域区分度的词语“租房”，但查询序列中有地域词“北京”，同时，用户的路线查询中未包含地域名，但用户在地图中有点击行为，如用户在进行路线查询时设置了反映区域的城市“北京”，则在步骤S1中，确定设备1可将“租房”与“北京”相组合，将“北京”与“13号线”进行组合以得到对应的地域特征信息，从而确定IP2所对应的地域特征信息为{“北京-租房”、“北京-2号线”}；再如，对于IP3，在步骤S1中，确定设备1对表2中对应于IP3的用户行为数据进行分析时，如对查询序列进行分析时，通过互信息算法，发现查询序列中具有单独存在时没有地域区分度的词语“二手车”，但查询序列中有地域词“上海”，且用户经常登录“张江吧”，虽然路线查询中具有专有名词“长城”，但其不具有显著的地域性，从而在步骤S1中，确定设备1确定IP2所对应的地域特征信息为{“上海-二手车”、“张江”}。

本领域技术人员应能理解上述候选IP地址所对应的地域特征信息的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的候选IP地址所对应的地域特征信息的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。

本领域技术人员应能理解上述用户行为数据仅为举例，其他现有的或今后可能出现的用户行为数据如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。

接着，在步骤S1中，确定设备1通过查询IP白名单等方式，确定所述候选IP地址所属地域。在此，本领域技术人员应当理解，所述IP白名单可位于确定设备1中，也可位于与确定设备1通过网络相连的网络设备如IP服务器中。

例如，接上例，假设表2中的IP1、IP2、IP3均在IP白名单中，由于IP白名单中IP地址所属地域时已知的，则在步骤S1中，确定设备1可确定IP1、IP2、IP3所属地域分别为北京、北京、上海。

本领域技术人员应能理解上述确定所述候选IP地址所属地域的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的确定所述候选IP地址所属地域的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。

优选地，在步骤S1中，确定设备1在根据候选IP地址及其对应的用户行为数据，确定所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息时，还可采用机器学习模型(如DNN，Deep Neural Networks，深层神经网络)方法，如将所述用户行为数据以及IP白名单的地域标注作为模型的输入，通过训练得到IP地域识别模型，以用于确定未知地域的IP地址实际所属地域。

接着，在步骤S2中，确定设备1根据目标IP地址所对应的地域特征信息，结合所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息，确定所述目标IP地址所属地域。

具体地，在步骤S2中，确定设备1可首先获取目标IP地址及其对应的用户行为数据；然后，根据目标IP地址所对应的用户行为数据，确定目标IP地址所对应的地域特征信息；接着，再将目标IP地址所对应的地域特征信息与候选IP地址所对应的地域特征信息进行比较，如若所述目标IP地址所对应的地域特征信息与所述候选IP地址所对应的地域特征信息之间满足预定关联信息，将所述候选IP地址所属地域作为所述目标IP地址所属地域。

优选地，所述预定关联信息包括以下至少任一项：

-所述目标IP地址所对应的地域特征信息与所述候选IP地址所对应的地域特征信息相一致；

-所述目标IP地址所对应的地域特征信息与所述候选IP地址所对应的地域特征信息包含有行政关联关系的地域标识信息；

-所述目标IP地址所对应的地域特征信息与所述候选IP地址所对应的地域特征信息包含相同地域关键词。

在此，在步骤S2中，确定设备1获取所述目标IP地址及其所对应的用户行为数据，以及根据目标IP地址所对应的用户行为数据，确定目标IP地址所对应的地域特征信息的方式与在步骤S1中，确定设备1获取所述候选IP地址及其所对应的用户行为数据，以及根据候选IP地址所对应的用户行为数据，确定候选IP地址所对应的地域特征信息的方式相同或相似，为简明起见，故再次不再引用，并以引用的方式包含于此。

例如，假设对于目标IP地址如IPn，其所对应的地域特征信息为{“中关村街道”、“中关村小学”、“北京”}，与候选IP地址IP1的地域特征信息相一致，则在步骤S2中，确定设备1可确定IP7的所属地域与IP1所属地域一致，即北京；再如，假设IP7所对应的地域特征信息{回龙观-租房}，由于IPn中“回龙观”隶属“北京”，则在步骤S2中，确定设备1可确定IPn的所属地域与IP2所属地域一致，即北京；还如，假设IPn所对应的地域特征信息{张江}，由于IP3所对应的地域特征信息中也含有“张江”，则在步骤S2中，确定设备1可确定IPn的所属地域与IP3所属地域一致，即上海。

本领域技术人员应能理解上述预定关联信息仅为举例，其他现有的或今后可能出现的预定关联信息如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。

本领域技术人员应能理解上述确定所述目标IP地址所属地域的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的确定所述目标IP地址所属地域的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。

在此，本发明通过根据目标IP地址所对应的地域特征信息，候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息，来确定目标IP地址所属地域，提高了IP地域识别的准确率，如对于IP的一级地域(省级)准确率为98.7％、召回率为99％，能够显著提升IP地域识别的准确性。

优选地，该方法的各步骤之间是持续不断工作的。具体地，在步骤S1中，确定设备1持续根据候选IP地址及其对应的用户行为数据，确定所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息；在步骤S2中，确定设备1持续根据目标IP地址所对应的地域特征信息，结合所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息，确定所述目标IP地址所属地域。在此，本领域技术人员应当理解，所述“持续”是指该方法的各步骤之间分别不断地进行候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息的确定、目标IP地址所属地域的确定，直至确定设备1在较长时间内停止获取目标IP地址。

优选地，该方法还包括步骤S3(未示出)和步骤S4(未示出)。

具体地，在步骤S3中，确定设备1通过诸如查询IP地址数据库等，获取多个初始IP地址。在此，在步骤S3中，确定设备1获取所述初始IP地址的方式与在步骤S1中，确定设备1获取所述候选IP地址的方式相同或相似，为简明起见，故在此不再赘述，并以引用的方式包含于此。

在步骤S4中，确定设备1对所述多个初始IP地址进行去噪处理，如采用IP黑名单进行过滤，以将经去噪处理后的所述初始IP地址作为所述候选IP地址。例如，假设在步骤S3中，确定设备1获取了多个初始IP地址如IP1-IP10，假设IP9与IP10位于IP黑名单中，则在步骤S4中，确定设备1将IP9与IP10从初始地址IP1-IP10中滤除，将剩余的IP地址即IP1-IP8作为所述候选IP地址。在此，本领域技术人员应当理解，IP黑名单可位于确定设备1中，也可位于通过网络与确定设备1相连的网络设备如IP服务器中。

优选地，该方法还包括步骤S5(未示出)、步骤S6(未示出)和步骤S7(未示出)。

具体地，在步骤S5中，确定设备1通过调用浏览器、搜索引擎等第三方设备所提供的应用程序接口(API)，或者通过ASP、JSP等动态网页技术，获取所述目标IP地址所对应的用户的目标查询序列。

例如，假设用户U的PC设备的IP地址为目标IP地址IPn，若用户U想查询保姆的价格，其在搜索引擎的搜索栏中输入了查询序列“找保姆多少钱”，然后按Enter键，则在步骤S5中，确定设备1可通过调用搜索引擎自身所提供的应用程序接口(API)，便获取到查询序列“找保姆多少钱”。

在步骤S6中，确定设备1根据所述目标查询序列，结合所述目标IP地址所属地域，获取与所述目标查询序列及所述目标IP地址所属地域相匹配的至少一个搜索结果。

例如，接上例，则在步骤S6中，确定设备1将目标查询序列“找保姆多少钱”，及目标IP地址IPn所属地域“北京”发送给搜索引擎服务器，并接收搜索引擎服务器返回的与目标查询序列“找保姆多少钱”及“北京”的对应搜索结果，如“北京保姆价格”等，并不返回其他城市的保姆价格相关搜索结果。

在步骤S7中，确定设备1通过诸如http、https等约定通信方式将所述至少一个搜索结果提供给所述用户，以供用户浏览。

在此，本发明在提供搜索结果时，结合目标IP地址所属地域，进一步提高了用户获取信息的效率，相应地，也进一步提升了用户的搜索体验。

在一个优选实施例中(参考图2)，其中，步骤S1包括步骤S11(未示出)、步骤S12(未示出)和步骤S13(未示出)。

具体地，在步骤S11中，确定设备1获取所述候选IP地址及所述用户行为数据。在此，在步骤S11中，确定设备1获取所述候选IP地址及所述用户行为数据的方式与前述在步骤S1中，确定设备1获取所述候选IP地址及所述用户行为数据的方式相同或近似，为简明起见，故在此不再赘述，并以引用的方式包含于此。

在步骤S12中，确定设备1确定所述用户行为数据所对应的地域特征信息。在此，在步骤S12中，确定设备1确定所述用户行为数据所对应的地域特征信息的方式与前述在步骤S1中，确定设备1确定所述用户行为数据所对应的地域特征信息的方式相同或近似，为简明起见，故在此不再赘述，并以引用的方式包含于此。

在步骤S13中，确定设备1确定所述候选IP地址所属地域。在此，在步骤S13中，确定设备1确定所述候选IP地址所属地域的方式包括但不限于以下至少任一项：

1)根据所述候选IP地址，在预定IP地域数据库中进行匹配查询，以获得所述候选IP地址所属地域，其中，所述预定IP地域数据库包含属于白名单的IP地址及其所属地域之间的映射关系。

例如，假设在步骤S11中，确定设备1获取到的候选IP地址为IP1、IP2、IP3，则在步骤S13中，确定设备1可在预定IP地域数据库中进行匹配查询，发现IP1、IP2、IP3均在IP白名单中，则在步骤S13中，确定设备1可确定IP1、IP2、IP3所属地域分别为如北京、北京、上海。

在此，本领域技术人员应当理解，IP地域数据库可位于确定社保1中，也可位于与确定设备1通过网络相连的网络设备如IP服务器中。

2)首先确定所述候选IP地址所属候选地域，然后，根据所述候选IP地址所对应的用户的地域反馈信息，对所述候选地域进行调整处理，以将调整后的地域作为所述候选IP地址所属地域。

例如，对于候选IP地址如IP1、IP2、IP3，假设在步骤S13中，确定设备1首先通过查询IP白名单，得到IP1、IP2、IP3所属候选地域分别为如北京、北京、上海，但在步骤S13中，确定设备1通过调用浏览器等第三方设备提供的应用程序接口(API)，或者，接收到与确定设备1通过网络相连的其他设备发送的用户的地域反馈信息，如用户对当前页面(如天气页面)中显示的地址的修改，如对于IP2，对应用户在打开浏览器时，对浏览器中显示的地域“北京”修改为“苏州”，则在步骤S13中，确定设备1根据改地域反馈信息，将IP2所对应的地域由“北京”调整为“苏州”。

需要注意的是，本发明可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路(ASIC)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本发明的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本发明的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本发明的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。

另外，本发明的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本发明的方法和/或技术方案。而调用本发明的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据所述程序指令运行的计算机设备的工作存储器中。在此，根据本发明的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本发明的多个实施例的方法和/或技术方案。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

Claims (16)

1.一种用于确定目标IP地址所属地域的方法，其中，该方法包括：

根据候选IP地址及其对应的用户行为数据，确定所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息；

其中，该方法还包括：

根据目标IP地址所对应的地域特征信息，结合所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息，确定所述目标IP地址所属地域。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息包括：

-获取所述候选IP地址及所述用户行为数据；

-确定所述用户行为数据所对应的地域特征信息；

-确定所述候选IP地址所属地域。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，确定所述候选IP地址所属地域包括：

-根据所述候选IP地址，在预定IP地域数据库中进行匹配查询，以获得所述候选IP地址所属地域，其中，所述预定IP地域数据库包含属于白名单的IP地址及其所属地域之间的映射关系。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，确定所述候选IP地址所属地域包括：

-确定所述候选IP地址所属候选地域；

-根据所述候选IP地址所对应的用户的地域反馈信息，对所述候选地域进行调整处理，以将调整后的地域作为所述候选IP地址所属地域。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，该方法还包括：

-获取多个初始IP地址；

-对所述多个初始IP地址进行去噪处理，以将经去噪处理后的所述初始IP地址作为所述候选IP地址。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，确定所述目标IP地址所属地域包括：

-若所述目标IP地址所对应的地域特征信息与所述候选IP地址所对应的地域特征信息之间满足预定关联信息，将所述候选IP地址所属地域作为所述目标IP地址所属地域。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述预定关联信息包括以下至少任一项：

-所述目标IP地址所对应的地域特征信息与所述候选IP地址所对应的地域特征信息相一致；

-所述目标IP地址所对应的地域特征信息与所述候选IP地址所对应的地域特征信息包含有行政关联关系的地域标识信息；

-所述目标IP地址所对应的地域特征信息与所述候选IP地址所对应的地域特征信息包含相同地域关键词。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，该方法还包括：

-获取所述目标IP地址所对应的用户的目标查询序列；

-根据所述目标查询序列，结合所述目标IP地址所属地域，获取与所述目标查询序列及所述目标IP地址所属地域相匹配的至少一个搜索结果；

-将所述至少一个搜索结果提供给所述用户。

9.一种用于确定目标IP地址所属地域的确定设备，其中，该确定设备包括：

用于根据候选IP地址及其对应的用户行为数据，确定所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息的装置；

其中，该确定设备还包括：

用于根据目标IP地址所对应的地域特征信息，结合所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息，确定所述目标IP地址所属地域的装置。

10.根据权利要求9所述的确定设备，其中，确定所述候选IP地址所属地域以及该候选IP地址所对应的地域特征信息的装置包括：

用于获取所述候选IP地址及所述用户行为数据的单元；

用于确定所述用户行为数据所对应的地域特征信息的单元；

用于确定所述候选IP地址所属地域的单元。

11.根据权利要求10所述的确定设备，其中，确定所述候选IP地址所属地域的单元用于：

-根据所述候选IP地址，在预定IP地域数据库中进行匹配查询，以获得所述候选IP地址所属地域，其中，所述预定IP地域数据库包含属于白名单的IP地址及其所属地域之间的映射关系。

12.根据权利要求10所述的确定设备，其中，确定所述候选IP地址所属地域的单元用于：

-确定所述候选IP地址所属候选地域；

-根据所述候选IP地址所对应的用户的地域反馈信息，对所述候选地域进行调整处理，以将调整后的地域作为所述候选IP地址所属地域。

13.根据权利要求9至12中任一项所述的确定设备，其中，该确定设备还包括：

用于获取多个初始IP地址的装置；

用于对所述多个初始IP地址进行去噪处理，以将经去噪处理后的所述初始IP地址作为所述候选IP地址的装置。

14.根据权利要求9至13中任一项所述的确定设备，其中，确定所述目标IP地址所属地域的装置用于：

-若所述目标IP地址所对应的地域特征信息与所述候选IP地址所对应的地域特征信息之间满足预定关联信息，将所述候选IP地址所属地域作为所述目标IP地址所属地域。

15.根据权利要求14所述的确定设备，其中，所述预定关联信息包括以下至少任一项：

-所述目标IP地址所对应的地域特征信息与所述候选IP地址所对应的地域特征信息相一致；

-所述目标IP地址所对应的地域特征信息与所述候选IP地址所对应的地域特征信息包含有行政关联关系的地域标识信息；

-所述目标IP地址所对应的地域特征信息与所述候选IP地址所对应的地域特征信息包含相同地域关键词。

16.根据权利要求9至15中任一项所述的确定设备，其中，该确定设备还包括：

用于获取所述目标IP地址所对应的用户的目标查询序列的装置；

用于根据所述目标查询序列，结合所述目标IP地址所属地域，获取与所述目标查询序列及所述目标IP地址所属地域相匹配的至少一个搜索结果的装置；

用于将所述至少一个搜索结果提供给所述用户的装置。