CN107395680A - 店铺群信息推送和输出方法及装置、设备 - Google Patents
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Abstract
一种店铺群信息推送和输出方法及装置、设备,以实现向用户设备推送店铺群信息的目的。其中,店铺群信息推送方法可以包括:获取用户设备所在的定位坐标;根据所述定位坐标,获得与该定位坐标对应的店铺群,所述店铺群包含在地理分布特征上符合设定的聚类条件的若干店铺;向所述用户设备推送与所述店铺群对应的店铺群信息。
Description
技术领域
本申请涉及互联网技术领域,尤其涉及一种店铺群信息推送和输出方法及装置、设备。
背景技术
随着互联网的发展,用户设备可通过互联网平台来获取在地理上分布的店铺信息,以提供给用户查看。目前,属于同一类型或相似类型的多个线下店铺往往会在地理上集中到一起,以构成包含多个线下店铺的店铺群,从而吸引更多消费者前来消费。随着业务的不断发展,出现了向用户设备推送在地理上分布的各类店铺群信息的需求,而目前还无法实现。
发明内容
有鉴于此,本申请提供一种店铺群信息推送和输出方法及装置、设备,以实现向用户设备推送店铺群信息的目的。
为实现上述目的,本申请提供的技术方案如下:
根据本申请的第一方面,提出了一种店铺群信息推送方法,应用于服务器,所述方法包括:
获取用户设备所在的定位坐标;
根据所述定位坐标,获得与该定位坐标对应的店铺群,所述店铺群包含在地理分布特征上符合设定的聚类条件的若干店铺;
向所述用户设备推送与所述店铺群对应的店铺群信息。
在一实施例中,所述店铺群所属的群类别与该店铺群中的每一店铺所属的店铺类型对应。
在一实施例中,所述获得与该定位坐标对应的店铺群包括:
基于店铺群信息库,查找与所述定位坐标对应的店铺群,其中所述店铺群信息库存有店铺群和地理位置之间的对应关系。
在一实施例中,所述基于店铺群信息库,查找与所述定位坐标对应的店铺群,包括:
确定所述定位坐标坐落的单位地理区域、和/或与所述定位坐标坐落的单位地理区域相邻的一个或多个单位地理区域;
利用与上述确定的单位地理区域对应的地理哈希值查询店铺群信息库,获得与所述地理哈希值对应的店铺群。
在一实施例中,所述店铺群信息库通过如下过程来获得:
对于店铺群对应的每一群类别,获得与所述群类别对应的聚类条件以及与所述群类别对应的至少一种店铺类型;
基于各店铺所处的位置和店铺类型,对在地理分布特征上符合所述群类别对应的聚类条件的若干店铺进行聚类,得到属于所述群类别的店铺群,其中所述店铺群中的店铺所属的店铺类型与该店铺群所属的群类别对应;
将聚类得到的各店铺群对应的店铺群信息写入店铺群信息库。
在一实施例中,所述基于各店铺所处的位置和店铺类型,对在地理分布特征上符合所述群类别对应的聚类条件的若干店铺进行聚类,得到属于所述群类别的店铺群,包括:
基于预先划分的单位地理区域,将在每一单位地理区域内分布的、且在地理分布特征上符合所述群类别对应的聚类条件的若干店铺进行聚类,得到店铺群。
在一实施例中,所述聚类条件包括密集度条件和/或分布面积条件;
利用所述聚类条件聚类得到所述店铺群,包括:
计算若干候选店铺的分布密集度是否符合所述密集度条件,和/或计算若干候选店铺的分布面积是否符合所述分布面积条件;
如果所述分布密集度符合所述密集度条件和/或所述分布面积符合所述分布面积条件,将所述若干候选店铺聚类为店铺群。
根据本申请的第二方面,提出了一种店铺群信息推送方法,所述方法包括:
服务器设置用于构建店铺群信息库的聚类条件;
服务器根据所述聚类条件,将在地理分布特征上符合所述聚类条件的若干店铺聚类为店铺群,并将所述店铺群和地理位置之间的对应关系存储到店铺群信息库中;
用户设备向所述服务器发送自身所处的定位坐标;
所述服务器根据所述定位坐标查找所述店铺群信息库,获得与所述定位坐标对应的店铺群信息;
所述服务器向所述用户设备发送所述店铺群信息;
所述用户设备输出所述店铺群信息。
在一实施例中,在将在地理分布特征上符合所述聚类条件的若干店铺聚类为店铺群之前,所述方法还包括:
所述服务器针对店铺群对应的每一群类别,获得与所述群类别对应的至少一种店铺类型;
所述服务器根据所述聚类条件,将在地理分布特征上符合所述聚类条件的若干店铺聚类为店铺群,包括:
所述服务器基于各店铺所处的位置和店铺类型,对在地理分布特征上符合所述群类别对应的聚类条件的若干店铺进行聚类,得到属于所述群类别的店铺群,其中所述店铺群中的店铺所属的店铺类型与该店铺群所属的群类别对应。
在一实施例中,所述聚类条件包括密集度条件和/或分布面积条件;
所述服务器根据所述聚类条件,将在地理分布特征上符合所述聚类条件的若干店铺聚类为店铺群,包括:
所述服务器计算若干候选店铺的分布密集度是否符合所述密集度条件,和/或计算若干候选店铺的分布面积是否符合所述分布面积条件;
所述服务器在所述分布密集度符合所述密集度条件和/或所述分布面积符合所述分布面积条件时,将所述若干候选店铺聚类为店铺群。
根据本申请的第三方面,提出了一种店铺群信息输出方法,应用于用户设备,所述方法包括:
向服务器发送用户设备所在的定位坐标;
接收来自所述服务器的与所述定位坐标对应的店铺群信息,所述店铺群信息对应的店铺群包含在地理分布特征上符合设定的聚类条件的若干店铺;
输出所述店铺群信息。
在一实施例中,所述店铺群所属的群类别与该店铺群中的每一店铺所属的店铺类型对应。
根据本申请的第四方面,提出了一种店铺群信息推送装置,应用于服务器,所述装置包括:
位置获取单元,获取用户设备所在的定位坐标;
店铺群获得单元,根据所述定位坐标,获得与该定位坐标对应的店铺群,所述店铺群包含在地理分布特征上符合设定的聚类条件的若干店铺;
信息推送单元,向所述用户设备推送与所述店铺群对应的店铺群信息。
在一实施例中,所述店铺群所属的群类别与该店铺群中的每一店铺所属的店铺类型对应。
在一实施例中,所述店铺群获得单元基于店铺群信息库,查找与所述定位坐标对应的店铺群,其中所述店铺群信息库存有店铺群和地理位置之间的对应关系。
在一实施例中,所述店铺群获得单元包括:
区域确定单元,确定所述定位坐标坐落的单位地理区域、和/或与所述定位坐标坐落的单位地理区域相邻的一个或多个单位地理区域;
查找单元,利用与上述确定的单位地理区域对应的地理哈希值查询店铺群信息库,获得与所述地理哈希值对应的店铺群。
在一实施例中,所述装置还包括:
条件获得单元,对于店铺群对应的每一群类别,获得与所述群类别对应的聚类条件以及与所述群类别对应的至少一种店铺类型;
第一聚类单元,基于各店铺所处的位置和店铺类型,对在地理分布特征上符合所述群类别对应的聚类条件的若干店铺进行聚类,得到属于所述群类别的店铺群,其中所述店铺群中的店铺所属的店铺类型与该店铺群所属的群类别对应;
存储单元,将聚类得到的各店铺群对应的店铺群信息写入店铺群信息库。
在一实施例中,所述聚类条件包括密集度条件和/或分布面积条件;
所述装置还包括:
计算单元,计算若干候选店铺的分布密集度是否符合所述密集度条件,和/或计算若干候选店铺的分布面积是否符合所述分布面积条件;
第二聚类单元,当所述分布密集度符合所述密集度条件和/或所述分布面积符合所述分布面积条件时,将所述若干候选店铺聚类为店铺群。
根据本申请的第五方面,提出了一种店铺群信息输出装置,应用于用户设备,所述装置包括:
位置发送单元,向服务器发送用户设备所在的定位坐标;
信息接收单元,接收来自所述服务器的与所述定位坐标对应的店铺群信息,所述店铺群信息对应的店铺群包含在地理分布特征上符合设定的聚类条件的若干店铺;
输出单元,输出所述店铺群信息。
在一实施例中,所述店铺群所属的群类别与该店铺群中的每一店铺所属的店铺类型对应。
根据本申请的第六方面,提出了一种计算机设备,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
所述处理器被配置为:
获取用户设备所在的定位坐标;
根据所述定位坐标,获得与该定位坐标对应的店铺群,所述店铺群包含在地理分布特征上符合设定的聚类条件的若干店铺,所述店铺群所属的群类别与该店铺群中的每一店铺所属的店铺类型对应。
向所述用户设备推送与所述店铺群对应的店铺群信息。
根据本申请的第七方面,提出了一种计算机设备,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
所述处理器被配置为:
设置用于构建店铺群信息库的聚类条件;
根据所述聚类条件,将在地理分布特征上符合所述聚类条件的若干店铺聚类为店铺群,并将所述店铺群和地理位置之间的对应关系存储到店铺群信息库中;
获取用户设备所在的定位坐标;
根据所述定位坐标查找所述店铺群信息库,获得与所述定位坐标对应的店铺群信息;
向所述用户设备发送所述店铺群信息。
根据本申请的第八方面,提出了一种计算机设备,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
所述处理器被配置为:
向服务器发送用户设备所在的定位坐标;
接收来自所述服务器的与所述定位坐标对应的店铺群信息,所述店铺群信息对应的店铺群包含在地理分布特征上符合设定的聚类条件的若干店铺,所述店铺群所属的群类别与该店铺群中的每一店铺所属的店铺类型对应。
输出所述店铺群信息。
根据本申请的第九方面,提出了一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如下步骤:
向服务器发送用户设备所在的定位坐标;
接收来自所述服务器的与所述定位坐标对应的店铺群信息,所述店铺群信息对应的店铺群包含在地理分布特征上符合设定的聚类条件的若干店铺,所述店铺群所属的群类别与该店铺群中的每一店铺所属的店铺类型对应。
输出所述店铺群信息。
通过以上技术方案可以看出,根据用户设备所在的定位坐标,可以确定出在所述定位坐标坐落的地理区域内分布的、且店铺的地理分布特征符合设定聚类条件的包含多个店铺的店铺群,以实现向用户设备推送店铺群的目的。其中,确定店铺群的过程是依据店铺在地理上的分布特性以及设定的聚类条件进行聚类得到的,可大大减少人工参与,准确性较高。
附图说明
图1为根据一示例性实施例示出的一种应用于服务器上的店铺群信息推送方法的流程;
图2为根据一示例性实施例示出的一种在地理上分布店铺群的场景图;
图3为根据一示例性实施例示出的另一种店铺群信息推送方法的流程;
图4为根据一示例性实施例示出的另一种在地理上分布店铺群的场景图;
图5为根据一示例性实施例示出的一种应用于用户设备上的店铺群信息输出方法的流程;
图6为根据一示例性实施例示出的一种包含店铺群信息获取装置、输出装置的系统架构;
图7为根据一示例性实施例示出的又一种店铺群信息获取装置的框图;
图8为根据一示例性实施例示出的又一种店铺群信息获取装置的框图;
图9为根据一示例性实施例示出的一种计算机设备的硬件结构。
具体实施方式
为了形成规模效应并提高整体影响力,同类型或相似类型的多个线下店铺在地理上分布往往较为紧密,扎堆在一个较小的地理区域内,本文可将分布较为紧密的多个店铺称为“店铺群”或“群簇店铺”或“店铺组”。其中,线下店铺的类型包括但不限于:饮食店、汽车销售店、酒店、网吧、歌厅、酒吧、服饰店等。满足条件的“店铺群”例如:由多个酒吧组成的酒吧一条街、由多个花鸟古玩等类型店铺组成的花鸟市场一条街、由多个烧烤等类型的餐饮店组成的夜市一条街,等等。目前,很多APP可以提供向用户推送各类线下店铺信息的功能,而当用户处于“店铺群”所在的区域内或者距离“店铺群”所在的区域较近的时候,用户较大概率是想要查看“店铺群”中的某一个店铺的信息。鉴于此,目前出现了向用户设备推送在地理上分布的各类店铺群信息的需求,以提升用户体验。
图1示出了一示例性实施例提供的一种店铺群信息推送方法的流程,该方法可应用于计算机设备(如:提供店铺信息推送及在线下店铺进行消费功能的平台服务器等)。如图1所示,在一实施例中,该方法可以包括步骤102~106,其中:
在步骤102中,获取用户设备所在的定位坐标。
例如,通过全球定位系统GPS来获取用户设备所在的定位坐标,所述用户设备包括但不限于:手机、电脑、PDA、手表和眼镜等。
在步骤104中,根据所述定位坐标,获得与该定位坐标对应的店铺群,所述店铺群包含在地理分布特征上符合设定的聚类条件的若干店铺。
其中,需对本文涉及的主要术语进行定义:
店铺:在地理位置上设有营业地点的商家。
店铺类型:店铺所属的类型,可根据店铺的经营范围或店铺提供的商品/服务等来确定。如:烧烤、火锅、麻辣烫、酒吧、母婴、服饰、健身、汽修、汽车4S店、洗车、足浴、浴室、KTV等。
群类别:店铺群所属的类别。如:美食街、足浴一条街、夜市一条街、汽车4S店集聚地、花鸟市场等。聚类条件:用以将地理上分布的若干店铺聚类为一个店铺群的条件,如:店铺在地理上分布的密集度,或店铺在地理上分布的面积等。
通常,在聚类店铺群的过程中,会存在多种群类别的店铺群,如:美食街、足浴一条街、夜市一条街等,而不同群类别的店铺群内的店铺在地理分布特征上存在着差异。例如:群类别为“美食街”的店铺群可能分布于半径为几百米的地理范围内;群类别为“汽车4S店集聚地”的店铺群则可能分布于半径为1~2km的地理范围内。同样地,不同群类别的店铺群在单位面积内的店铺数量也往往不一样,例如:对于“美食街”的店铺群,在单位面积内包含的店铺数量通常大于30;而对于“汽车4S店集聚地”店铺群,在单位面积内包含的的店铺数量通常大于10。鉴于不同群类别的店铺群在地理分布特征上的差异,为了确保店铺群聚类过程的准确性,对于不同群类别的店铺群,可分别配置相适合的聚类条件。在一实施例中,店铺的地理分布特征可包括但不限于以下至少一种:①店铺群中包含的多个店铺所分布的地理面积。②店铺群中包含的多个店铺所分布的密集度。相应地,聚类条件可包括但不限于以下至少一种:
①店铺群所分布的地理面积满足设定的分布面积条件(如:分布面积位于设定的与群类别对应的面积区间内),例如,对于群类别为“美食街”的店铺群,预设的面积区间可为0.25~1平方公里;对于群类别为“汽车4S店集聚地”的店铺群,预设的面积区间可为1~4平方公里,等等。
②店铺群所分布的密集度满足设定的密集度条件(如:高于或等于设定的与群类别对应的密集度阈值、或不小于预先计算出的与群类别对应的平均密集度)。例如,对于群类别为“美食街”的店铺群,设定的密集度阈值可为50家/平方公里;对于群类别为“汽车4S店集聚地”的店铺群,设定的密集度阈值可为10家/平方公里,等等。
其中,在一可选的实施例中,可以通过如下过程来确定密集度阈值:
a)对于每一种群类别,分别统计在特定地理区域(如:一个城市、城市中的某个区等)内的平均密集度。其中,特定地理区域可以根据用户经常出现的地理位置来确定。例如,用户近期生活在杭州XX区,则确定特定地理区域可为杭州XX区。以“汽车4S店集聚地”为例,可以统计在杭州XX区内的汽车4S店的总数,然后将总数除以杭州XX区的总面积,得出单位面积内汽车4S店的数量(即平均密集度)。
b)将统计的平均密集度的N倍,确定为密集度阈值。例如,对于群类别“美食街”,N=3;对于群类别“汽车4S店集聚地”,N=5;等等。
上述步骤104中获得的店铺群需要利用所述聚类条件聚类得到。在一实施例中,当所述聚类条件包括密集度条件和分布面积条件时,利用所述聚类条件聚类得到店铺群的过程可以包括下述步骤1041~步骤1043,其中:
在步骤1041中,计算若干候选店铺的分布密集度是否符合所述密集度条件。
其中,在一实施例中,可从某个地理区域内筛选出属于某种店铺类型的若干候选店铺,如:从面积为1平方公里的区域内筛选出10个汽车4S店作为候选店铺。当然,也可以不按店铺类型来筛选,如:可按照店铺的营业时间筛选出在同一时间段营业的若干候选店铺。
在步骤1042中,计算若干候选店铺的分布面积是否符合所述分布面积条件。
在步骤1043中,如果所述分布密集度符合所述密集度条件且所述分布面积符合所述分布面积条件,将所述若干候选店铺聚类为店铺群。
当然,若所述聚类条件为密集度条件、分布面积条件其中之一时,则可以在满足其中一个条件后即可将若干候选店铺聚类为一个店铺群。
在本申请一实施例中,为提高店铺群聚类过程的准确性或效率,除了配置与地理分布特征对应的聚类条件外,还可以配置出群类别和店铺类型的对应关系,以根据与地理分布特征对应的聚类条件以及群类别和店铺类型的对应关系来进行聚类。举例而言,配置的信息可以如下表1所示(其中,同一店铺类型可与不同的群类别形成对应关系):
表1:
其中,群类别和店铺类型之间的对应关系可以由人为定义,也可以由计算机设备利用大数据分析来确定。
在一实施例中,为提高获取店铺群信息的效率,可以利用上述与地理分布特征对应的聚类条件以及群类别和店铺类型的对应关系来聚类得到各种店铺群,并将聚类到的各店铺群相关的店铺群信息存放到店铺群信息库中。其中,店铺群信息可以包括但不限于:店铺群所属的群类别(如夜市一条街)、店铺群的名称(如:苏州观前街夜市一条街)、店铺群所包含的店铺数以及各店铺信息(店铺名、店铺位置、营业时间、菜单等)、店铺群所在的位置信息(如与某个地理区域对应的地理哈希值)等。这样,在上述步骤104中,可以基于上述店铺群信息库,查找与所述定位坐标对应的店铺群,以获得店铺群信息。当然,在其他实施例中,店铺群信息库也可以没有,而是由服务器在接收到用户设备所在的定位坐标后,根据预先确定的聚类条件来针对所述定位坐标所坐落的地理区域(如:以该定位坐标为中心的1平方公里的区域)内的店铺作聚类,以聚类到符合上述聚类条件的店铺群。参图2所示,举例而言,假设在用户所在的地理区域(如:5平方公里的区域)内,包括子区域A和子区域B。其中,在子区域A中分布有属于与群类别:“美食街”对应的各个店铺类型(如酒吧、烧烤、火锅)的店铺总计14家,假设子区域A的面积大约等于0.25平方公里。在子区域B中分布有属于与群类别:“夜市一条街”对应的各个店铺类型(如服饰、烧烤、酒吧、KTV、大排档、足浴)的店铺总计13家,假设子区域A的面积大约等于2平方公里。通过计算,可以得出子区域A内的14家店铺的密集度为56家/平方公里,子区域B内的13家店铺的密集度为6.5家/平方公里。对于群类别“美食街”,若预先设定的密集度阈值为30家/平方公里,则可以确定出子区域A内的14家店铺满足密集度条件,可以将这14家店铺聚类为属于“美食街”的一个店铺群。对于群类别“夜市一条街”,若预先设定的密集度阈值为20家/平方公里,则由于子区域B的13家店铺不满足该密集度条件,则无法将这13家店铺聚类为属于“夜市一条街”的一个店铺群。
图3为根据一示例性实施例示出的另一种店铺群信息推送方法的流程,在本实施例中,可以预先构建出店铺群信息库,并利用该店铺群信息库向用户推送相应的店铺群信息。如图3所示,该方法可以包括如下步骤:
在步骤201中,服务器设置用于构建店铺群信息库的聚类条件。其中,所述聚类条件可以包括密集度条件和/或分布面积条件等。所述服务器可以是用以向用户提供店铺信息的App的服务端。
在步骤203中,服务器获得与每一群类别对应的店铺类型。
在步骤205中,利用聚类条件以及与每一群类别对应的店铺类型,构建店铺群信息库。
在一实施例中,可以按照单位面积(如:1平方公里)预先将地理位置划分出若干单位地理区域,则步骤205可以具体包括:
步骤2051:基于预先划分的单位地理区域,将在每一单位地理区域内分布的、且在地理分布特征上符合所述群类别对应的聚类条件的若干店铺进行聚类,得到店铺群。其中,所述店铺群中的店铺所属的店铺类型与该店铺群所属的群类别对应。
步骤2052:将聚类得到的各店铺群对应的店铺群信息写入店铺群信息库。
在一实施例中,对于每一个单位地理区域,均可以计算出与之对应的Goehash值,计算过程可包括:
根据单位地理区域内的某个指定位置点(如:单位地理区域的中心点或区域左下角的点)的经纬度坐标,分别计算与经度坐标对应的Goehash二进制编码,以及与纬度坐标对应的Goehash二进制编码;利用计算出的Goehash二进制编码进行组码,得到与单位地理区域对应的地理哈希(Goehash)值。其中,计算Goehash二进制编码的过程为常规技术,不再予以详述。
其中,在聚类得到符合聚类条件的店铺群之后,可以生成店铺群和该店铺群所处的单位地理区域的地理哈希(Goehash)值之间的对应关系并存储到店铺群信息库中。
如图4所示,是一种示例,图中包括9个单位地理区域,按照从左往右、从上往下的次序依次将这9个单位地理区域编号为1~9,对于不同群类别而言,由于设定的聚类条件的不同,可能会出现单个单位地理区域内存在多个店铺群,或单个店铺群出现在多个相邻的单位地理区域内的情况。本实施例中,可以通过批量任务来完成聚类过程,每个任务用以逐一确定单位地理区域内是否存在符合聚类条件的店铺群,当满足时记录下该店铺群对应的店铺群信息(如:群类别,包含的店铺ID,店铺位置,店铺群所对应的地理哈希值等)。例如,店铺群A是一个满足聚类条件的属于“美食街”的店铺群,出现在编号为1的单位地理区域内;店铺群B是一个满足聚类条件的属于“夜市一条街”的店铺群,分布出现在编码为4、5、7、8的4个单位地理区域内,则最终存储到店铺群信息库中的对应关系可以如下表2所示:
表2:
其中,表2中的密集度可以等于计算出的密集度/与该群类别对应的平均密集度。
其中,Goehash_1与图4中编码为1的单位地理区域对应,Goehash_4与图4中编码为4的单位地理区域对应,Goehash_5与图4中编码为5的单位地理区域对应,Goehash_7与图4中编码为7的单位地理区域对应,Goehash_8与图4中编码为8的单位地理区域对应。
可选地,可以定期或不定期地对该店铺群信息库作更新,例如:当地理上出现了新的符合条件的店铺群,或新增或变更聚类条件后,需要对店铺群进行重新聚类,等等。
当然,在其他实施例中,可以省去上述步骤203,而是利用步骤201获得的聚类条件来构建店铺群信息库,例如,对于“夜市一条街”,可以将在夜晚营业的若干店铺确定为候选店铺,并利用聚类条件来确定是否这些店铺是否能聚类为一个店铺群,等等。
在步骤207中,用户设备向所述服务器发送自身所处的定位坐标。
关于发送定位坐标的触发时机并不作限制,在一实施例中,该步骤207可以是响应于用户在用户设备上的特定操作(如:用户点击“获取周边的店铺群”的按键的操作)来触发。
在步骤209中,所述服务器根据所述定位坐标查找所述店铺群信息库,获得与所述定位坐标对应的店铺群信息。
在一可选的实施例中,步骤209可以具体包括:
步骤291:确定所述定位坐标坐落的单位地理区域、和/或与所述定位坐标坐落的单位地理区域相邻的一个或多个单位地理区域。
继续参照上述图4所示的例子,假设用户所处的定位坐标坐落在图1中编码为5的单位地理区域,则与所述定位坐标坐落的单位地理区域相邻的单位地理区域为:编号为1、2、3、4、6、7、8、9的各个单位地理区域。
步骤292:利用与上述确定的单位地理区域对应的地理哈希值查询店铺群信息库,获得与所述地理哈希值对应的店铺群。
在图4所示的例子中,可通过查询得到店铺群A和店铺群B。
在步骤211中,所述服务器向所述用户设备发送所述店铺群信息。
在步骤213中,所述用户设备输出所述店铺群信息,如将店铺群包含的各店铺对应的店铺信息,店铺群的类别,店铺群的名称,店铺群内的店铺数量等信息在用户设备上进行展示,以供用户查看。
通过以上技术方案可以看出,根据用户设备所在的定位坐标,可以确定出在所述定位坐标坐落的地理区域内分布的、且店铺的地理分布特征符合设定聚类条件的包含多个店铺的店铺群,以实现向用户设备推送店铺群的目的。其中,确定店铺群的过程是依据店铺在地理上的分布特性以及设定的聚类条件进行聚类得到的,可大大减少人工参与,准确性较高。
图5为根据一示例性实施例示出的一种店铺群信息输出方法的流程,该输出方法可以应用于各类用户设备(如手机、电脑、PDA、手表和眼镜等)。与上述图4所介绍的方案对应,该店铺群信息输出方法可以包括:
在步骤302中,向服务器发送用户设备所在的定位坐标。
在步骤304中,接收来自所述服务器的与所述定位坐标对应的店铺群信息,所述店铺群信息对应的店铺群包含在地理分布特征上符合设定的聚类条件的若干店铺。
在一可选的实施例中,所述店铺群所属的群类别可以与该店铺群中的每一店铺所属的店铺类型对应。
在步骤306中,输出所述店铺群信息。
如,以文字和/或图片等方式进行输出。
图6示出了一示例性实施例提供的一种系统架构。该系统可以包括用户设备100,与用户设备100交互的服务器200以及连接于服务器200的店铺群信息库300。其中,服务器200用以给用户提供线下店铺群信息。本实施例中,上述服务器200在实现逻辑上形成一店铺群信息推送装置210,该装置210可以包括:
位置获取单元211,获取用户设备所在的定位坐标。
店铺群获得单元213,根据所述定位坐标,获得与该定位坐标对应的店铺群,所述店铺群包含在地理分布特征上符合设定的聚类条件的若干店铺;
信息推送单元215,向所述用户设备推送与所述店铺群对应的店铺群信息。
本实施例中,上述用户设备100在实现逻辑上形成一店铺群信息输出装置110,该装置110可以包括:
位置发送单元111,向服务器发送用户设备所在的定位坐标;
信息接收单元113,接收来自所述服务器的与所述定位坐标对应的店铺群信息,所述店铺群信息对应的店铺群包含在地理分布特征上符合设定的聚类条件的若干店铺;
输出单元115,输出所述店铺群信息。
在一可选的实施例中,所述店铺群所属的群类别可以与该店铺群中的每一店铺所属的店铺类型对应。
在一可选的实施例中,所述店铺群获得单元213可以基于店铺群信息库,查找与所述定位坐标对应的店铺群,其中所述店铺群信息库存有店铺群和地理位置之间的对应关系。
在一可选的实施例中,所述店铺群获得单元213可以包括:
区域确定单元,确定所述定位坐标坐落的单位地理区域、和/或与所述定位坐标坐落的单位地理区域相邻的一个或多个单位地理区域;
查找单元,利用与上述确定的单位地理区域对应的地理哈希值查询店铺群信息库,获得与所述地理哈希值对应的店铺群。
图7为根据一示例性实施例示出的又一种店铺群信息获取装置的框图。基于上述图6提供的店铺群信息推送装置210,在一可选的实施例中,所述装置210还可以包括:
条件获得单元212,对于店铺群对应的每一群类别,获得与所述群类别对应的聚类条件以及与所述群类别对应的至少一种店铺类型;
第一聚类单元214,基于各店铺所处的位置和店铺类型,对在地理分布特征上符合所述群类别对应的聚类条件的若干店铺进行聚类,得到属于所述群类别的店铺群,其中所述店铺群中的店铺所属的店铺类型与该店铺群所属的群类别对应;
存储单元216,将聚类得到的各店铺群对应的店铺群信息写入店铺群信息库。
图8为根据一示例性实施例示出的又一种店铺群信息获取装置的框图。基于上述图6提供的店铺群信息推送装置210,在一可选的实施例中,所述聚类条件包括密集度条件和/或分布面积条件;
所述装置210还可以包括:
计算单元218,计算若干候选店铺的分布密集度是否符合所述密集度条件,和/或计算若干候选店铺的分布面积是否符合所述分布面积条件;
第二聚类单元219,当所述分布密集度符合所述密集度条件和/或所述分布面积符合所述分布面积条件时,将所述若干候选店铺聚类为店铺群。
在本申请一实施例中,还提供一种店铺群信息输出装置,应用于用户设备,所述装置可包括:
位置发送单元,向服务器发送用户设备所在的定位坐标;
信息接收单元,接收来自所述服务器的与所述定位坐标对应的店铺群信息,所述店铺群信息对应的店铺群包含在地理分布特征上符合设定的聚类条件的若干店铺;
输出单元,输出所述店铺群信息。
在一可选的实施例中,所述店铺群所属的群类别可以与该店铺群中的每一店铺所属的店铺类型对应。
如图9所示,为根据一示例性实施例示出的一种计算机设备的硬件结构。所述计算机设备可以为提供店铺信息推送及在线下店铺进行消费功能的平台服务器,该计算机设备可以包括处理器、内部总线、网络接口、存储器(包括内存以及非易失性存储器),当然还可能包括其他业务所需要的硬件。处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序(App程序)到内存中然后运行。在某些场景中,存储器中可以用于存储可以实现上述方法的功能的App程序,而并由处理器从该存储器中读取程序并运行。具体地,在一种实施例中,该计算机设备的处理器可以被配置为:
获取用户设备所在的定位坐标;
获取用户设备所在的定位坐标;
根据所述定位坐标,获得与该定位坐标对应的店铺群,所述店铺群包含在地理分布特征上符合设定的聚类条件的若干店铺,所述店铺群所属的群类别与该店铺群中的每一店铺所属的店铺类型对应。
向所述用户设备推送与所述店铺群对应的店铺群信息。
在另一种实施例中,该计算机设备的处理器可以被配置为:
设置用于构建店铺群信息库的聚类条件;
根据所述聚类条件,将在地理分布特征上符合所述聚类条件的若干店铺聚类为店铺群,并将所述店铺群和地理位置之间的对应关系存储到店铺群信息库中;
获取用户设备所在的定位坐标;
根据所述定位坐标查找所述店铺群信息库,获得与所述定位坐标对应的店铺群信息;
向所述用户设备发送所述店铺群信息。
在另一种实施例中,若计算机设备为用户设备,则该计算机设备的处理器可以被配置为:
向服务器发送用户设备所在的定位坐标;
接收来自所述服务器的与所述定位坐标对应的店铺群信息,所述店铺群信息对应的店铺群包含在地理分布特征上符合设定的聚类条件的若干店铺,所述店铺群所属的群类别与该店铺群中的每一店铺所属的店铺类型对应。
输出所述店铺群信息。
当然,除了软件实现方式之外,本申请并不排除其他实现方式,比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等,也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元,也可以是硬件或逻辑器件。
在一实施例中,还提供一种计算机存储介质,该介质存储有可执行指令,所述可执行指令被处理器执行时用以实现如下步骤:
向服务器发送用户设备所在的定位坐标;
接收来自所述服务器的与所述定位坐标对应的店铺群信息,所述店铺群信息对应的店铺群包含在地理分布特征上符合设定的聚类条件的若干店铺,所述店铺群所属的群类别与该店铺群中的每一店铺所属的店铺类型对应。
输出所述店铺群信息。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于计算机设备实施例、或装置实施例、或计算机存储介质实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元,具体可以由计算机芯片或实体实现,或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机,计算机的具体形式可以是个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件收发设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任意几种设备的组合。
为了描述的方便,描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然,在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flashRAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器
(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述,例如程序模块。一般地,程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请,在这些分布式计算环境中,由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
以上所述仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种店铺群信息推送方法,应用于服务器,所述方法包括:
获取用户设备所在的定位坐标;
根据所述定位坐标,获得与该定位坐标对应的店铺群,所述店铺群包含在地理分布特征上符合设定的聚类条件的若干店铺;
向所述用户设备推送与所述店铺群对应的店铺群信息。
2.根据权利要求1所述的方法,所述店铺群所属的群类别与该店铺群中的每一店铺所属的店铺类型对应。
3.一种店铺群信息推送方法,所述方法包括:
服务器设置用于构建店铺群信息库的聚类条件;
服务器根据所述聚类条件,将在地理分布特征上符合所述聚类条件的若干店铺聚类为店铺群,并将所述店铺群和地理位置之间的对应关系存储到店铺群信息库中;
用户设备向所述服务器发送自身所处的定位坐标;
所述服务器根据所述定位坐标查找所述店铺群信息库,获得与所述定位坐标对应的店铺群信息;
所述服务器向所述用户设备发送所述店铺群信息;
所述用户设备输出所述店铺群信息。
4.根据权利要求3所述的方法,在将在地理分布特征上符合所述聚类条件的若干店铺聚类为店铺群之前,所述方法还包括:
所述服务器针对店铺群对应的每一群类别,获得与所述群类别对应的至少一种店铺类型;
所述服务器根据所述聚类条件,将在地理分布特征上符合所述聚类条件的若干店铺聚类为店铺群,包括:
所述服务器基于各店铺所处的位置和店铺类型,对在地理分布特征上符合所述群类别对应的聚类条件的若干店铺进行聚类,得到属于所述群类别的店铺群,其中所述店铺群中的店铺所属的店铺类型与该店铺群所属的群类别对应。
5.一种店铺群信息输出方法,应用于用户设备,所述方法包括:
向服务器发送用户设备所在的定位坐标;
接收来自所述服务器的与所述定位坐标对应的店铺群信息,所述店铺群信息对应的店铺群包含在地理分布特征上符合设定的聚类条件的若干店铺;
输出所述店铺群信息。
6.根据权利要求5所述的方法,所述店铺群所属的群类别与该店铺群中的每一店铺所属的店铺类型对应。
7.一种店铺群信息推送装置,应用于服务器,所述装置包括:
位置获取单元,获取用户设备所在的定位坐标;
店铺群获得单元,根据所述定位坐标,获得与该定位坐标对应的店铺群,所述店铺群包含在地理分布特征上符合设定的聚类条件的若干店铺;
信息推送单元,向所述用户设备推送与所述店铺群对应的店铺群信息。
8.一种店铺群信息输出装置,应用于用户设备,所述装置包括:
位置发送单元,向服务器发送用户设备所在的定位坐标;
信息接收单元,接收来自所述服务器的与所述定位坐标对应的店铺群信息,所述店铺群信息对应的店铺群包含在地理分布特征上符合设定的聚类条件的若干店铺;
输出单元,输出所述店铺群信息。
9.一种计算机设备,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
所述处理器被配置为:
获取用户设备所在的定位坐标;
根据所述定位坐标,获得与该定位坐标对应的店铺群,所述店铺群包含在地理分布特征上符合设定的聚类条件的若干店铺,所述店铺群所属的群类别与该店铺群中的每一店铺所属的店铺类型对应;
向所述用户设备推送与所述店铺群对应的店铺群信息。
10.一种计算机设备,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
所述处理器被配置为:
设置用于构建店铺群信息库的聚类条件;
根据所述聚类条件,将在地理分布特征上符合所述聚类条件的若干店铺聚类为店铺群,并将所述店铺群和地理位置之间的对应关系存储到店铺群信息库中;
获取用户设备所在的定位坐标;
根据所述定位坐标查找所述店铺群信息库,获得与所述定位坐标对应的店铺群信息;
向所述用户设备发送所述店铺群信息。
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