CN108446343A - 区域聚合的方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种区域聚合的方法、装置及电子设备，所述方法的一具体实施方式包括：确定针对预设区域划分的多个单位单元；获取所述预设区域中目标数据点的分布统计数据；采用迭代的方式基于所述分布统计数据对所述单位单元进行合并，得到一个或多个聚合区域。该实施方式可以直接按照聚合区域对预设区域中的业务数据进行统计与管理，提高了数据管理的效率。并且，由于聚合区域是基于预设区域中目标数据点的分布统计数据，对单位单元进行迭代聚合而得到，因此，聚合区域能够体现预设区域中目标数据点的分布状况。按照聚合区域对预设区域中的业务数据进行统计与管理更具合理性。

Description

区域聚合的方法、装置及电子设备

技术领域

本申请涉及互联网应用技术领域，特别涉及一种区域聚合的方法、装置及电子设备。

背景技术

目前来说，地图技术已经广泛地应用于各个互联网服务行业中，为人们的工作和生活提供了诸多便利。在互联网服务的管理过程中，通常需要基于地图技术对产生的业务数据进行统计与管理。在相关技术中，一般将业务数据的数据点(例如，将每个业务订单作为一个数据点等)以标记点的形式显示在前端地图上，以供用户根据前端的显示结果对业务数据分区域进行统计与管理。但是，当数据量较大时，前端的渲染时间较长，使得显示效率较低，显示结果密集杂乱，从而降低了数据管理的效率以及合理性。

发明内容

为了解决上述技术问题之一，本申请提供一种区域聚合的方法、装置及电子设备。

根据本申请实施例的第一方面，提供一种区域聚合的方法，包括：

确定针对预设区域划分的多个单位单元；

获取所述预设区域中目标数据点的分布统计数据；

采用迭代的方式基于所述分布统计数据对所述单位单元进行合并，得到一个或多个聚合区域。

可选的，所述采用迭代的方式基于所述分布统计数据对所述单位单元进行合并，包括：

迭代执行以下步骤，直至满足停止条件：遍历当前构成所述预设区域的每个目标单元，基于所述分布统计数据选取每个所述目标单元的相邻匹配单元，并将每个所述目标单元与对应的相邻匹配单元进行合并；其中，首次执行所述步骤时，当前所述目标单元为部分或全部所述单位单元。

可选的，所述基于所述分布统计数据选取每个所述目标单元的相邻匹配单元，包括：

基于所述分布统计数据确定每个所述目标单元对应的参考指标；

基于每个所述目标单元对应的参考指标选取每个所述目标单元的相邻匹配单元。

可选的，针对任意目标单元，该目标单元对应的参考指标为该目标单元中所述目标数据点的分布密度。

可选的，针对任意目标单元，通过如下方式基于该目标单元对应的参考指标选取该目标单元的相邻匹配单元：

确定该目标单元的每个相邻单元与该目标单元之间参考指标的差值；

将与该目标单元之间参考指标的差值满足预设条件的相邻单元确定为该目标单元的相邻匹配单元。

可选的，所述与该目标单元之间参考指标的差值满足预设条件的相邻单元，包括：

所述差值小于或等于预设差值的相邻单元；或者

该目标单元的相邻单元中所述差值最小的相邻单元。

可选的，所述获取预设区域中目标数据点的分布统计数据，包括：

获取所述预设区域中目标数据点的分布信息；

基于所述分布信息确定每个所述单位单元中目标数据点的数量，作为所述分布统计数据。

根据本申请实施例的第二方面，提供一种区域聚合的装置，包括：

确定模块，用于确定针对预设区域划分的多个单位单元；

获取模块，用于获取所述预设区域中目标数据点的分布统计数据；

迭代模块，用于采用迭代的方式基于所述分布统计数据对所述单位单元进行合并，得到一个或多个聚合区域。

根据本申请实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述的方法。

根据本申请实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述第一方面中任一项所述的方法。

本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本申请的实施例提供的区域聚合的方法和装置，通过确定针对预设区域划分的多个单位单元，获取预设区域中目标数据点的分布统计数据，并采用迭代的方式基于上述分布统计数据对单位单元进行合并，得到一个或多个聚合区域。无需向用户直接输出目标数据点的分布状况，避免了由于数据量大而造成的前端渲染时间长，显示效率低的问题。从而可以直接按照聚合区域对预设区域中的业务数据进行统计与管理，提高了数据管理的效率。并且，由于聚合区域是基于预设区域中目标数据点的分布统计数据，对单位单元进行迭代聚合而得到，因此，聚合区域能够体现预设区域中目标数据点的分布状况。按照聚合区域对预设区域中的业务数据进行统计与管理更具合理性。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1是本申请根据一示例性实施例示出的一种区域聚合的方法的流程图；

图2是本申请根据一示例性实施例示出的另一种区域聚合的方法的流程图；

图3是本申请根据一示例性实施例示出的一种区域聚合的场景示意图；

图4是本申请根据一示例性实施例示出的另一种区域聚合的场景示意图；

图5是本申请根据一示例性实施例示出的一种区域聚合的装置的框图；

图6是本申请根据一示例性实施例示出的另一种区域聚合的装置的框图；

图7是本申请根据一示例性实施例示出的另一种区域聚合的装置的框图；

图8是本申请根据一示例性实施例示出的另一种区域聚合的装置的框图；

图9是本申请根据一示例性实施例示出的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

如图1所示，图1是根据一示例性实施例示出的一种区域聚合的方法的流程图，该方法可以应用于终端设备中，也可以应用于服务器中。该方法包括以下步骤：

在步骤101中，确定针对预设区域划分的多个单位单元。

在本实施例中，预设区域为待管理的区域，可以是任意合理的区域单位，例如，可以是省、市、区等，也可以是预先划分的商圈、生活圈等，本申请对预设区域的具体划分方面不限定。可以将预设区域划分成多个形状和大小均相同的单位单元，该单位单元可以是正多边形，例如，可以是正三角形，也可以是正四边形，还可以是正六边形等，本申请对单位单元的具体形状和大小方面不限定。

在步骤102中，获取预设区域中目标数据点的分布统计数据。

在本实施例中，目标数据点可以是需要统计与管理的业务数据对应的数据点。以互联网服务中的即时配送服务为例，如果需要对预设时段内A市中即时配送服务的订单进行统计与管理，则可以将A市所占的区域作为预设区域，将每个订单作为一个目标数据点。

在本实施例中，目标数据点的分布统计数据可以是任意能够表征目标数据点在预设区域中分布状况的统计数据。可以计算每个单位单元中目标数据点的数量，作为目标数据点的分布统计数据。例如，如果将订单作为目标数据点，则目标数据点的分布统计数据可以是每个单位单元中订单的数量。

在本实施例中，可以通过任意合理的方式获取预设区域中目标数据点的分布统计数据。例如，可以由其它设备计算得到该分布统计数据，并从其它设备获取该分布统计数据。又例如，还可以从本地预存的数据中获取该分布统计数据。再例如，还可以直接计算该分布统计数据。可以理解，本申请对获取该分布统计数据的具体方式方面不限定。

具体来说，可以通过如下方式直接计算该分布统计数据：首先，获取预设区域中目标数据点的分布信息。该分布信息可以是每个目标数据点的位置信息，也可以是每个目标数据点所在的单位单元的标识信息等。然后，基于该分布信息确定每个单位单元中目标数据点的数量，作为预设区域中目标数据点的分布统计数据。可选地，可以将目标数据点的分布信息导入分布式数据库，采用分桶聚合的方式得到每个单位单元中目标数据点的数量。可以理解，还可以采用其它的方式确定每个单位单元中目标数据点的数量，本申请对此方面不限定。

在步骤103中，采用迭代的方式基于上述分布统计数据对上述单位单元进行合并，得到一个或多个聚合区域。

在本实施例中，可以采用迭代的方式，基于上述分布统计数据对单位单元进行合并，最终得到一个或多个聚合区域，从而可以按照聚合区域对预设区域中的业务数据进行统计与管理。

具体来说，可以迭代执行以下步骤，直至满足停止条件：首先，可以遍历当前构成预设区域的每个目标单元，基于上述分布统计数据选取每个目标单元的相邻匹配单元，并将每个目标单元与对应的相邻匹配单元进行合并。其中，当首次执行上述步骤时，将针对预设区域划分的部分或全部单位单元作为当前构成预设区域的目标单元。当非首次执行上述步骤时，将上次执行上述步骤产生的聚合区域作为当前构成预设区域的目标单元。

本申请的上述实施例提供的区域聚合的方法，通过确定针对预设区域划分的多个单位单元，获取预设区域中目标数据点的分布统计数据，并采用迭代的方式基于上述分布统计数据对单位单元进行合并，得到一个或多个聚合区域。无需向用户直接输出目标数据点的分布状况，避免了由于数据量大而造成的前端渲染时间长，显示效率低的问题。从而可以直接按照聚合区域对预设区域中的业务数据进行统计与管理，提高了数据管理的效率。并且，由于聚合区域是基于预设区域中目标数据点的分布统计数据，对单位单元进行迭代聚合而得到，因此，聚合能够体现预设区域中目标数据点的分布状况。按照聚合区域对预设区域中的业务数据进行统计与管理更具合理性。

如图2所示，图2根据一示例性实施例示出的另一种区域聚合的方法的流程图，该实施例描述了迭代进行单位单元合并的过程，该方法可以应用于终端设备中，也可以应用于服务器中，包括以下步骤：

在步骤201中，确定针对预设区域划分的多个单位单元。

在步骤202中，获取预设区域中目标数据点的分布统计数据。

在步骤203中，遍历当前构成预设区域的每个目标单元，基于上述分布统计数据选取每个目标单元的相邻匹配单元。

在本实施例中，可以遍历当前构成预设区域的每个目标单元，基于上述分布统计数据选取每个目标单元的相邻匹配单元。其中，首次执行步骤203时，可以将针对预设区域划分的部分或全部单位单元作为当前构成预设区域的目标单元，例如，可以将全部单位单元作为目标单元，也可以将满足预设条件的单位单元(例如，对应的目标数据点大于或等于预设值的单位单元，该预设值可以是0，或者1，或者2等)作为目标单元。非首次执行步骤203时，可以将上次执行步骤204而产生的部分或全部聚合区域作为当前构成预设区域的目标单元，例如，可以将全部上述聚合区域作为目标单元，也可以将满足预设条件的上述聚合区域(例如，对应的目标数据点大于或等于预设值的聚合区域，该预设值可以是0，或者1，或者2等)作为目标单元。其中，一个聚合区域作为一个目标单元。

具体来说，可以通过如下方式选取每个目标单元的相邻匹配单元：首先，可以基于上述分布统计数据确定每个目标单元对应的参考指标。针对任意目标单元，该目标单元对应的参考指标可以是该目标单元中目标数据点的分布密度。例如，可以根据上述分布统计数据确定该目标单元中目标数据点的数量，再用该目标单元中目标数据点的数量除以该目标单元中单位单元的个数，将得到的结果作为该目标单元对应的参考指标。又例如，还可以根据上述分布统计数据确定该目标单元中目标数据点的数量，再用该目标单元中目标数据点的数量除以该目标单元的面积，将得到的结果作为该目标单元对应的参考指标。可以理解，本申请对此方面不限定。

接着，可以遍历每个目标单元，分别基于每个目标单元对应的参考指标选取每个目标单元的相邻匹配单元。具体来说，针对任意目标单元，可以通过如下方式基于该目标单元对应的参考指标选取该目标单元的相邻匹配单元：确定该目标单元周围的每个相邻单元与该目标单元之间参考指标的差值，将该目标单元周围的相邻单元中，与该目标单元之间参考指标的差值满足预设条件的相邻单元确定为该目标单元的相邻匹配单元。

其中，与该目标单元之间参考指标的差值满足预设条件的相邻单元，可以是与该目标单元之间参考指标的差值小于或等于预设差值的相邻单元。也可以是该目标单元周围的相邻单元中，与该目标单元之间参考指标的差值最小的一个或多个相邻单元。需要说明的是，任意一个目标单元的相邻匹配单元可以是一个也可以是多个。

在步骤204中，将每个目标单元与对应的相邻匹配单元进行合并。

在本实施例中，可以遍历每个目标单元，将每个目标单元与其对应的所有相邻匹配单元进行合并，合并结束后，可以得到至少一个新的聚合区域。

在步骤205中，判断是否满足停止条件，如果未满足停止条件，继续执行步骤203；如果满足停止条件，执行步骤206。

在本实施例中，合并结束后，可以判断当前是否满足预设的停止条件，如果未满足停止条件，可以将步骤204中得到的一个或多个聚合区域作为新的目标单元，并继续执行步骤203。在执行步骤203时，构成预设区域的目标单元即为上述得到的一个或多个聚合区域。如果满足停止条件，则执行步骤206。

其中，当迭代的次数等于预设次数时，可以确定满足停止条件。或者，当聚合区域的个数小于或者等于预设个数时，可以确定满足停止条件。可以理解，停止条件还可以包括其它的条件，本申请对停止条件的具体内容方面不限定。

在步骤206中，输出得到的聚合区域。

在本实施例中，当确定满足停止条件后，停止迭代，并输出得到的聚合区域，从而可以按照聚合区域对预设区域中的业务数据进行统计与管理。

需要说明的是，对于与图1实施例中相同的步骤，在上述图2实施例中不再进行赘述，相关内容可参见图1实施例。

本申请的上述实施例提供的区域聚合的方法，通过确定针对预设区域划分的多个单位单元，获取预设区域中目标数据点的分布统计数据，迭代执行以下步骤，直至满足停止条件：遍历当前构成预设区域的每个目标单元，基于上述分布统计数据选取每个目标单元的相邻匹配单元，并将每个目标单元与对应的相邻匹配单元进行合并，得到一个或多个聚合区域。不仅可以直接按照聚合区域对预设区域中的业务数据进行统计与管理，有助于提高数据管理的效率。而且，由于聚合区域是预设区域中目标数据点的分布状况较为接近的单元聚合而得到，因此，按照聚合区域对预设区域中的业务数据进行统计与管理更为合理。

应当注意，尽管在上述实施例中，以特定顺序描述了本申请方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。相反，流程图中描绘的步骤可以改变执行顺序。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。

下面结合一个完整的应用实例，对本申请方案进行示意性说明。

图3-4是本申请根据一示例性实施例示出的一种区域聚合的场景示意图。如图3所示，每个正六边形区域为一个单位单元，单位单元中标记的数字为该单位单元中目标数据点的数量。当首次进行单位单元合并时，可以将单位单元作为目标单元，将目标单元中标记的数字作为该目标单元对应的参考指标，具体过程如下：遍历每个目标单元，例如，针对目标单元A₁，其周围有6个相邻单元，分别为目标单元A₂、A₃、A₄、A₅、A₆、A₇，目标单元A₁、A₂、A₃、A₄、A₅、A₆、A₇对应的参考指标分别为33、18、22、31、35、9、90。其中，目标单元A₁与上述6个相邻单元之间的参考指标的差值分别为15、11、2、2、24、57。如果将目标单元的相邻单元中参考指标的差值最小的相邻单元作为该目标单元的相邻匹配单元，则目标单元A₁的相邻匹配单元为目标单元A₄和A₅。在图上可以用一个由目标单元A₁指向目标单元A₄的箭头以及一个由目标单元A₁指向目标单元A₅的箭头进行标记，表示目标单元A₄为针对目标单元A₁的相邻匹配单元，以及目标单元A₅为针对目标单元A₁的相邻匹配单元。

同理，针对目标单元A₂，其周围的6个相邻单元分别为目标单元A₁、A₃、A₇、A₈、A₉、A₁₀，目标单元A₂、A₁、A₃、A₇、A₈、A₉、A₁₀对应的参考指标分别为18、33、22、90、13、180、263。其中，目标单元A₂与上述6个相邻单元之间的参考指标的差值分别为15、4、72、5、162、245。则目标单元A₂的相邻匹配单元为目标单元A₃。在图上可以用一个由目标单元A₂指向目标单元A₃的箭头进行标记，表示目标单元A₃为针对目标单元A₂的相邻匹配单元。以此类推，找到每个目标单元的相邻匹配单元，可以用箭头进行标记。

接着，如图4所示，可以将每个目标单元与对应的相邻匹配单元进行合并(即，将图中所有通过箭头连接的目标单元进行合并)，从而得到多个聚合区域B₁-B₁₁。然后，可以将聚合区域B₁-B₁₁作为新的目标单元，并计算每个新的目标单元对应的参考指标。例如，以目标单元B₁为例，目标单元B₁中目标数据点的数量为108(即33、31、35与9之和)，目标单元B₁包含4个单位单元，因此，目标单元B₁对应的参考指标为27(即108与4相除之商)。又例如，以目标单元B₂为例，目标单元B₂中目标数据点的数量为122，目标单元B₂包含2个单位单元，因此，目标单元B₂对应的参考指标为61。接着，重新遍历每个新的目标单元，选取每个新的目标单元的相邻匹配单元。并将每个新的目标单元与对应的相邻匹配单元进行合并。判断是否满足停止条件，如果未满足停止条件，继续将聚合得到的新的聚合区域作为新的目标单元，并继续迭代对单位单元进行合并，直至满足停止条件，停止迭代。

最后，将停止迭代后，得到的多个聚合区域输出。

可见，应用上述方案，采用迭代的方式基于目标数据点的分布统计数据对单位单元进行合并，得到聚合区域。无需向用户直接输出目标数据点的分布状况，避免了由于数据量大而造成的前端渲染时间长，显示效率低的问题。可以直接按照聚合区域对预设区域中的业务数据进行统计与管理，提高了数据管理的效率。并且，由于聚合区域是基于预设区域中目标数据点的分布统计数据，对单位单元进行迭代聚合而得到，因此，聚合区域能够体现预设区域中目标数据点的分布状况。按照聚合区域对预设区域中的业务数据进行统计与管理更具合理性。

与前述区域聚合的方法实施例相对应，本申请还提供了区域聚合的装置的实施例。

如图5所示，图5是本申请根据一示例性实施例示出的一种区域聚合的装置框图，该装置可以包括：确定模块501，获取模块502以及迭代模块503。

其中，确定模块501，用于确定针对预设区域划分的多个单位单元。

获取模块502，用于获取预设区域中目标数据点的分布统计数据。

迭代模块503，用于采用迭代的方式基于上述分布统计数据对单位单元进行合并，得到一个或多个聚合区域。

如图6所示，图6是本申请根据一示例性实施例示出的另一种区域聚合的装置框图，该实施例在前述图5所示实施例的基础上，迭代模块503可以包括：选取子模块601和合并子模块602。

其中，选取子模块601，用于迭代执行以下第一步骤，直至满足停止条件：遍历当前构成预设区域的每个目标单元，基于上述分布统计数据选取每个目标单元的相邻匹配单元。

合并子模块602，用于迭代执行以下第二步骤，直至满足停止条件：将每个目标单元与对应的相邻匹配单元进行合并。

其中，首次执行第一步骤和第二步骤时，当前构成预设区域的目标单元为部分或全部单位单元。

如图7所示，图7是本申请根据一示例性实施例示出的另一种区域聚合的装置框图，该实施例在前述图6所示实施例的基础上，选取子模块601可以包括：确定子模块701和匹配子模块702。

其中，确定子模块701，用于基于上述分布统计数据确定每个目标单元对应的参考指标。

匹配子模块702，用于基于每个目标单元对应的参考指标选取每个目标单元的相邻匹配单元。

在一些可选实施方式中，针对任意目标单元，该目标单元对应的参考指标为该目标单元中目标数据点的分布密度。

在另一些可选实施方式中，针对任意目标单元，匹配子模块702可以通过如下方式基于该目标单元对应的参考指标选取该目标单元的相邻匹配单元：确定该目标单元的每个相邻单元与该目标单元之间参考指标的差值，将与该目标单元之间参考指标的差值满足预设条件的相邻单元确定为该目标单元的相邻匹配单元。

在另一些可选实施方式中，与该目标单元之间参考指标的差值满足预设条件的相邻单元，可以包括：该差值小于或等于预设差值的相邻单元，或者该目标单元的相邻单元中该差值最小的相邻单元。

如图8所示，图8是本申请根据一示例性实施例示出的另一种区域聚合的装置框图，该实施例在前述图5所示实施例的基础上，获取模块502可以包括：获取子模块801和统计子模块802。

其中，获取子模块801，用于获取预设区域中目标数据点的分布信息。

统计子模块802，用于基于上述分布信息确定每个单位单元中目标数据点的数量，作为上述分布统计数据。

应当理解，上述装置可以预先设置在终端设备或者服务器中，也可以通过下载等方式而加载到终端设备或者服务器中。上述装置中的相应模块可以与终端设备或者服务器中的模块相互配合以实现区域聚合的方案。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。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申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质存储有计算机程序，计算机程序可用于执行上述图1至图2任一实施例提供的区域聚合的方法。

对应于上述的区域聚合的方法，本申请实施例还提出了图9所示的根据本申请的一示例性实施例的电子设备的示意结构图。请参考图9，在硬件层面，该电子设备包括处理器、内部总线、网络接口、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到内存中然后运行，在逻辑层面上形成区域聚合的装置。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。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种区域聚合的方法，其特征在于，所述方法包括：

确定针对预设区域划分的多个单位单元；

获取所述预设区域中目标数据点的分布统计数据；

采用迭代的方式基于所述分布统计数据对所述单位单元进行合并，得到一个或多个聚合区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用迭代的方式基于所述分布统计数据对所述单位单元进行合并，包括：

迭代执行以下步骤，直至满足停止条件：遍历当前构成所述预设区域的每个目标单元，基于所述分布统计数据选取每个所述目标单元的相邻匹配单元，并将每个所述目标单元与对应的相邻匹配单元进行合并；其中，首次执行所述步骤时，当前所述目标单元为部分或全部所述单位单元。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述分布统计数据选取每个所述目标单元的相邻匹配单元，包括：

基于所述分布统计数据确定每个所述目标单元对应的参考指标；

基于每个所述目标单元对应的参考指标选取每个所述目标单元的相邻匹配单元。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，针对任意目标单元，该目标单元对应的参考指标为该目标单元中所述目标数据点的分布密度。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，针对任意目标单元，通过如下方式基于该目标单元对应的参考指标选取该目标单元的相邻匹配单元：

确定该目标单元的每个相邻单元与该目标单元之间参考指标的差值；

将与该目标单元之间参考指标的差值满足预设条件的相邻单元确定为该目标单元的相邻匹配单元。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述与该目标单元之间参考指标的差值满足预设条件的相邻单元，包括：

所述差值小于或等于预设差值的相邻单元；或者

该目标单元的相邻单元中所述差值最小的相邻单元。

7.根据权利要求1-6中任一所述的方法，其特征在于，所述获取预设区域中目标数据点的分布统计数据，包括：

获取所述预设区域中目标数据点的分布信息；

基于所述分布信息确定每个所述单位单元中目标数据点的数量，作为所述分布统计数据。

8.一种区域聚合的装置，其特征在于，所述装置包括：

确定模块，用于确定针对预设区域划分的多个单位单元；

获取模块，用于获取所述预设区域中目标数据点的分布统计数据；

迭代模块，用于采用迭代的方式基于所述分布统计数据对所述单位单元进行合并，得到一个或多个聚合区域。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1-7中任一项所述的方法。