CN109963253B - 一种用户居住地理位置的识别方法及装置 - Google Patents
一种用户居住地理位置的识别方法及装置 Download PDFInfo
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Abstract
本发明实施例提供一种用户居住位置的识别方法及装置。所述方法包括：采集待识别用户对应的终端在预设时间段内的访问多个应用产生的应用层数据，并按照预先设置的地理位置信息识别模型从各应用对应的应用层数据中提取待识别用户对应的多个地理位置；采集待识别用户对应的终端在所述预设时间段内的服务小区驻留参数信息，并根据服务小区驻留参数信息按照预设常驻服务小区识别模型获取待识别用户对应的常驻服务小区；根据地理位置和常驻服务小区确定待识别用户居住的居民小区。所述装置用于执行上述方法。本发明实施例提供的方法及装置，提高了用户居住位置定位的准确性。
Description
技术领域
本发明实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种用户居住位置的识别装置。
背景技术
随着通信技术的发展，人们对于通信质量的要求也越来越高，由于用户的居住位置常常是用户停留时间较长的位置，对于该位置的通信质量的要求也越高，要提高用户居住位置的通信覆盖质量，就需要对用户的居住位置进行定位，因此，对于用户居住位置的定位方法也越来越受到人们的关注。
现有技术条件下，常用的定位方法主要包括以下3种：(1)三角定位法，主要利用主服务小区和多个接收功率最强的邻区形成的三角形或多边形，计算中心点，并进行长期加强偏移，获得定位结果；(2)OA定位法，主要通过检测接收信号的场强值，利用已知的信道衰弱模型及发射信号的场强值，估算收发信号点及之间的距离，获得多个距离值，通过距离方程组计算定位结果；(3)多点定位法，一般利用主服务小区和邻区形成的多边形，按照一定的原则在图形区域内形成多个参考点，利用传播模型计算顶点小区信号到达参考点的强度及信号特征，来确定目标更接近于那个参考点，将该参考点作为定位结果。但是，现有的传统定位方法均存在定位误差较大的问题。
因此，提出一种方法提高用户居住位置定位的准确性是目前业界亟待解决的重要课题。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明实施例提供一种用户居住位置的识别方法及装置。
一方面，本发明实施例提供一种用户居住位置的识别方法及装置，包括：
采集待识别用户对应的终端在预设时间段内的访问多个应用产生的应用层数据，并按照预先设置的地理位置信息识别模型从各所述应用对应的应用层数据中提取所述待识别用户对应的多个地理位置；
采集所述待识别用户对应的终端在所述预设时间段内的服务小区驻留参数信息，并根据所述服务小区驻留参数信息按照预设常驻服务小区识别模型获取所述待识别用户对应的常驻服务小区；
根据所述地理位置和所述常驻服务小区确定所述待识别用户居住的居民小区。
另一方面，本发明实施例提供一种用户居住位置的识别装置，包括：
第一获取单元，用于采集待识别用户对应的终端在预设时间段内的访问多个应用产生的应用层数据，并按照预先设置的地理位置信息识别模型从各所述应用对应的应用层数据中提取所述待识别用户对应的多个地理位置；
第二获取单元，用于采集所述待识别用户对应的终端在所述预设时间段内的服务小区驻留参数信息，并根据所述服务小区驻留参数信息按照预设常驻服务小区识别模型获取所述待识别用户对应的常驻服务小区；
处理单元，用于根据所述地理位置和所述常驻服务小区确定所述待识别用户居住的居民小区。
又一方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括处理器、存储器和总线，其中：
所述处理器，所述存储器通过总线完成相互间的通信；
所述处理器可以调用存储器中的计算机程序，以执行上述方法的步骤。
再一方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本发明实施例提供的用户居住位置的识别方法及装置，通过采集待识别用户对应的终端在预设时间段内的访问多个应用产生的应用层数据，并按照预先设置的地理位置信息识别模型从各所述应用对应的应用层数据中提取所述待识别用户对应的多个地理位置，并采集所述待识别用户对应的终端在所述预设时间段内的服务小区驻留参数信息，根据所述服务小区驻留参数信息按照预设常驻服务小区识别模型获取所述待识别用户对应的常驻服务小区，然后根据所述地理位置和所述常驻服务小区确定所述待识别用户居住的居民小区，提高了用户居住位置的识别准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的用户居住位置的识别方法流程示意图；
图2为本发明实施例提供的居民小区的区域范围示意图；
图3为本发明实施例提供的候选居民小区的示意图；
图4为本发明实施例提供的候选地理位置的示意图；
图5为本发明实施例提供的用户居住位置的识别装置的结构示意图；
图6为本发明实施例提供的电子设备实体装置结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例提供的用户居住位置的识别方法流程示意图，如图1所示，本实施例提供一种用户居住位置的识别方法，包括：
S101、采集待识别用户对应的终端在预设时间段内的访问多个应用产生的应用层数据，并按照预先设置的地理位置信息识别模型从各所述应用对应的应用层数据中提取所述待识别用户对应的多个地理位置；
具体地，用户居住位置的定位装置以深度包检测(Deep Packet Inspection，DPI)方式采集待识别用户对应的终端在预设时间段内的访问多个应用产生的应用层数据，并按照预先设置的地理位置信息识别模型从各所述应用对应的应用层数据中提取所述待识别用户对应的多个地理位置；其中，所述地理位置信息识别模型包括各所述应用对应的地理位置信息识别策略，所述地理位置信息识别策略包括识别对象、识别操作符、特征变量和特征常量，还可以包括其它参数；不同的应用对应的地理位置识别策略可以相同也可以不同，具体可以根据实际情况进行设置和调整，此处不做具体限定。可以理解的是，所述应用层数据包括所述待识别用户对应的终端访问所述应用产生的应用日志中包括的数据，还可以包括其他数据，具体可以根据实际情况进行设置和调整，此处不做具体限定；所述预设时间段可以设置为一周，也可以设置为一个月，还可以设置为其他时间段，具体可以根据实际情况进行设置和调整，此处不做具体限定；所述应用可以用其对应的标识进行表示，如表1所示，所述标识可以是所述应用的ID，还可以是为所述应用设置的唯一编号，具体可以根据实际情况进行设置和调整，此处不做具体限定；所述地理位置可以用经纬度表示。
表1
| 应用的标识 | 应用名称 |
| 01 | 百度地图 |
| 02 | 滴滴打车 |
| … | … |
S102、采集所述待识别用户对应的终端在所述预设时间段内的服务小区驻留参数信息，并根据所述服务小区驻留参数信息按照预设常驻服务小区识别模型获取所述待识别用户对应的常驻服务小区；
具体地，所述装置采集所述待识别用户对应的终端在所述预设时间段内的服务小区驻留参数信息，并根据所述服务小区驻留参数信息按照预设常驻服务小区识别模型获取所述待识别用户对应的常驻服务小区。可以理解的是，所述服务小区驻留参数信息可以是从所述用户对应的终端在所述预设时间段内的信令交互数据中获得的，也可以是根据所述用户对应的终端在所述预设时间段内上报的测量报告(Measurement Report，MR)数据中获得的，还可以通过其他方式获得，具体可以根据实际情况进行设置和调整，此处不做具体限定；所述服务小区驻留参数信息包括所述待识别用户对应的终端在所述预设时间段内在各服务小区的驻留时间、累计驻留次数，以及是否发生服务小区的跨迁、服务小区的跨迁次数等，还可以包括其他驻留参数，具体可以根据实际情况进行设置和调整，此处不做具体限定；所述常驻服务小区识别模型可以是所述装置根据多个样本用户在预设历史时间段内的服务小区驻留参数信息以及这些样本用户对应的常驻服务小区，基于朴素贝叶斯算法进行训练获得的，也可以是基于决策树算法进行训练获得的，还可以是基于其他算法进行训练获得的，具体可以根据实际情况进行设置和调整，此处不做具体限定。
例如，所述装置根据多个样本用户在预设历史时间段内的服务小区驻留参数信息以及这些样本用户对应的常驻服务小区，通过具有稀疏解的特性L1正则化选择法选取对于常驻服务小区影响较大的多个特征驻留参数，以降低过拟合的风险，应当说明的是，需要通过人工确认，通过L1正则化选择法没有被选到的服务小区驻留参数是否为重要的驻留参数，原因是L1正则化选择法可以将两个具有高相关性的驻留参数保留了其中一个，如果要确定哪个特征重要应可以再通过L2正则方法交叉检验确定两个高相关性的驻留参数中对常驻服务小区影响较大的驻留参数作为特征驻留参数。然后将多个所述特征驻留参数，将各样本用户对应的特征驻留参数按照公式：
进行归一化处理，使所述各样本用户对应的各特征驻留参数值映射到[0-1]，其中，xi,j为第i各样本用户的第j个特征驻留参数值归一化之后的值，
为全部样本用户对应的第j个特征驻留参数值的最大值，
为全部样本用户对应的第j个特征驻留参数值的最小值；然后将各样本用户进行归一化处理之后的特征参数值以及各用户对应的常驻服务小区分别作为一个训练样本，所述装置假设每个特征驻留参数独立地的对用户的常驻服务小区的判断产生影响，通过朴素贝叶斯对各所述训练样本进行训练计算，获得常驻服务小区识别模型。再如，所述装置还可以将各所述样本用户的多个服务小区驻留参数信息按照决策树方法输出所述样本用户对应的常驻服务小区，并且当输出的常驻服务小区为多个时，选取样本用户驻留次数最高的服务小区作为常驻服务小区，与所述样本用户实际的常驻服务小区进行对比，根据对比结果不断调整决策树模型，最终获得所述常驻服务小区识别模型。其中，通过朴素贝叶斯算法进行模型训练的具体过程以及通过决策树算法进行模型训练的具体过程与现有技术中一致，此处不再赘述。
S103、根据所述地理位置和所述常驻服务小区确定所述待识别用户居住的居民小区。
具体地，所述装置获取以所述常驻服务小区的基站为中心的预设区域范围内的多个居民小区作为参考居民小区，并根据所述常驻服务小区的覆盖区域范围以及各所述参考居民小区的区域范围，确定所述待识别用户对应的候选居民小区，并根据所述常驻服务小区的覆盖区域范围与所述待识别用户对应的多个地理位置，筛选所述用户对应的候选地理位置，然后根据所述候选居民小区和所述候选地理位置，确定所述待识别用户居住的居民小区。
本发明实施例提供的用户居住位置的识别方法，通过采集待识别用户对应的终端在预设时间段内的访问多个应用产生的应用层数据，并按照预先设置的地理位置信息识别模型从各所述应用对应的应用层数据中提取所述待识别用户对应的多个地理位置，并采集所述待识别用户对应的终端在所述预设时间段内的服务小区驻留参数信息，根据所述服务小区驻留参数信息按照预设常驻服务小区识别模型获取所述待识别用户对应的常驻服务小区，然后根据所述地理位置和所述常驻服务小区确定所述待识别用户居住的居民小区，提高了用户居住位置的识别准确性。
在上述实施例的基础上，进一步地，所述地理位置信息识别模型包括各所述应用对应的地理位置信息识别策略；相应地，所述按照预先设置的地理位置信息识别模型从各所述应用对应的应用层数据中提取所述待识别用户对应的多个地理位置，包括：
根据各所述应用的标识分别确定各所述应用对应的地理位置信息识别策略；
根据各所述应用对应的地理位置信息识别策略，分别从各所述应用的应用层数据中提取所述用户对应的地理位置；
其中，所述地理位置信息识别策略包括识别对象、识别操作符、特征变量和特征常量。
具体地，所述地理位置信息识别模型可以如表2所示，所述地理位置信息识别模型包括各所述应用对应的地理位置信息识别策略，其中，所述各应用可以如表1中所示的标识进行表示，所述地理位置信息识别策略识别对象、识别操作符、特征变量和特征常量，所述识别对象、所述识别操作符、所述特征变量和所述特征常量均可以用各自对应的标识来表示，所述识别对象的标识与识别对象之间的映射关系如表3所示，所述识别操作符的标识与识别操作符之间的映射关系如表4所示，所述特征变量的标识与特征变量之间的映射关系如表5所示，所述特征常量的标识与特征常量之间的映射关系如表6所示。所述装置根据所述待识别用户对应的终端在所述预设时间段内访问的各所述应用的标识查找表2，分别确定各所述应用对应的地理位置信息识别策略，根据各所述应用对应地理位置信息识别策略，分别从各所述应用的应用层数据中提取所述用户对应的地理位置。例如，所述用户对应的终端在所述预设时间段内访问了百度地图(该应用的标识为01)，所述装置根据其标识查找表1获得该应用的地理位置识别策略为[13][11][201][7]，然后，所述装置分别根据表3、表4、表5、表6中的映射关系，确定百度地图对应的地理位置识别策略为：在百度地图的应用层数据的统一资源标识符(Uniform Resource Identifier，URI)字段的(UniformResource Locator，URL)中包含十六进制数据为地理位置信息，所述装置可以根据该地理位置识别策略从该用户在所述预设时间段内访问百度地图产生的应用层数据中提取URI字段的URL中所包含的十六进制数据即为所述用户对应的一个地理位置。
表2
表3
表4
| 识别操作符的标识 | 识别操作符 |
| 1 | 等于 |
| 10 | 在区间内 |
| 11 | 在集合内 |
| … | … |
表5
| 特征变量的标识 | 特征变量 |
| 101 | 用户IP地址 |
| 200 | 域名 |
| 201 | URL |
| … | … |
表6
| 特征常量的标识 | 特征常量 |
| 3 | IP地址的整型值 |
| 6 | 字符串，如“www.qq.com”、“新浪微博”等 |
| 7 | 十六进制，如“0x0302bf”、“0x0302*”、“*0x0205” |
| … | … |
在上述实施例的基础上，进一步地，所述根据所述地理位置和所述常驻服务小区确定所述待识别用户居住的居民小区，包括：
获取以所述常驻服务小区的基站为中心的预设区域范围内的多个居民小区作为参考居民小区，并根据所述常驻服务小区的覆盖区域范围以及各所述参考居民小区的区域范围，确定所述待识别用户对应的候选居民小区；
根据所述常驻服务小区的覆盖区域范围与所述待识别用户对应的多个地理位置，筛选所述用户对应的候选地理位置；
根据所述候选居民小区和所述候选地理位置，确定所述待识别用户居住的居民小区。
具体地，所述装置可以根据现有的地图应用程序APP(如百度地图)，通过其应用程序接口(Application Program Interface，API)接口，以兴趣点(Point of Interest，POI)方式抓取以所述常驻服务小区的基站为中心的预设区域范围内的各居民小区的边界，以确定各所述居民小区的区域范围，然后将这些居民小区作为所述参考居民小区，例如，如图2中所示的“蝶恋园”小区和“弘扬雅苑”小区；当然，所述装置也可以根据其他方式获取所述参考居民小区，具体可以根据实际情况进行设置和调整，此处不做具体限定。然后，所述装置根据所述常驻服务小区的覆盖区域范围以及各所述参考居民小区的区域范围，将与所述常驻服务小区的覆盖区域范围存在重叠部分的参考居民小区作为所述待识别用户对应的候选居民小区，并根据所述常驻服务小区的覆盖区域范围与所述待识别用户对应的多个地理位置，筛选出处于所述常驻服务小区的覆盖区域范围内的地理位置，作为所述用户对应的候选地理位置，然后根据所述候选居民小区和所述候选地理位置，分别确定处于各所述候选居民小区的区域范围内的候选地理位置，作为各所述候选居民小区对应的候选地理位置，并根据各所述候选居民小区对应的候选地理位置分别确定各所述候选居民小区对应的目标地理位置，根据所述目标地理位置与所述常驻服务小区的基站之间距离，确定所述待识别用户居住的居民小区。可以理解的是，所述预设区域范围可以是以所述常驻服务小区的基站为圆心，以预设距离长度为半径的圆形区域，所述预设长度可以设置为1公里，也可以设置为其他长度，具体可以根据实际情况进行设置和调整，此处不做具体限定；当然，所述预设区域范围还可以设置为以所述常驻服务小区的基站为中心的其他区域范围，此处不做具体限定。
在上述实施例的基础上，进一步地，所述根据所述常驻服务小区的覆盖区域范围以及各所述参考居民小区的区域范围，确定所述待识别用户对应的候选居民小区，包括：
若判断获知所述参考小区的区域范围与所述常驻服务小区的覆盖区域范围存在重叠部分，则将所述参考小区作为所述候选居民小区。
具体地，所述装置若判断获知所述参考小区的区域范围与所述常驻服务小区的覆盖区域范围存在重叠部分，则将所述参考小区作为所述候选居民小区。例如，如图3所示，“南苑九村”小区、“南苑十村”小区和“右岸嘉园”小区均与所述常驻服务小区的覆盖区域范围存在重叠部分，则这三个小区均为所述候选居民小区。
在上述实施例的基础上，进一步地，所述根据所述常驻服务小区的覆盖区域范围与所述待识别用户对应的多个地理位置，筛选所述用户对应的候选地理位置，包括：
若判断获知所述待识别用户对应的地理位置处于所述常驻服务小区的覆盖区域范围内，则将所述地理位置作为所述用户对应的候选地理位置。
具体地，所述装置若判断获知所述待识别用户对应的地理位置处于所述常驻服务小区的覆盖区域范围内，则将所述地理位置作为所述用户对应的候选地理位置。
在上述实施例的基础上，进一步地，所述根据所述候选居民小区和所述候选地理位置，确定待识别用户居住的居民小区，包括：
根据所述候选居民小区的区域范围和所述候选地理位置，确定各所述候选居民小区对应的候选地理位置；
获取各所述候选居民小区对应的候选地理位置的中心分别作为各所述候选居民小区对应的目标地理位置；
将与所述常驻服务小区的基站之间的距离最短的目标地理位置对应的候选居民小区作为所述待识别用户居住的居民小区。
具体地，所述装置根据所述候选居民小区的区域范围和所述候选地理位置，分别将处于各所述候选居民小区的区域范围内的候选地理位置作为各所述候选居民小区对应的候选地理位置，例如，如图4所示，所述装置分别获取“蝶恋园”小区和“弘扬雅苑”小区对应的候选地理位置。然后，所述装置获取各所述候选居民小区对应的候选地理位置的中心，分别作为各所述候选居民小区对应的目标地理位置，然后确定与所述常驻服务小区的基站之间的距离最短的目标地理位置对应的候选居民小区作为所述待识别用户居住的居民小区。可以理解的是，所述装置获取各所述候选居民小区对应的候选地理位置的中心的方法与现有技术中获取多个点的中心的方法一致，具体过程，此处不再赘述。应当说明的是，若所述候选居民小区对应的候选地理位置仅有一个，则直接将该候选地理位置作为该候选居民小区的目标地理位置，若所述候选居民小区仅有一个且该候选居民小区中包括至少一个候选地理位置，则直接将该候选居民小区作为所述待识别用户居住的居民小区。
在上述各实施例中，所述方法还包括：
根据所述待识别用户居住的居民小区，对所述常驻服务小区的覆盖区域范围进行调整。
具体地，所述装置可以按照本发明实施例提供的方法获取一个预设周期内多个用户居住的居民小区以及该用户对应的终端的常驻服务小区，针对一个常驻服务小区，若判断获知该常驻服务小区对应的用户的居住小区适当调整该常驻服务基站的覆盖区域范围。
本发明实施例提供的用户居住位置的识别方法，通过采集待识别用户对应的终端在预设时间段内的访问多个应用产生的应用层数据，并按照预先设置的地理位置信息识别模型从各所述应用对应的应用层数据中提取所述待识别用户对应的多个地理位置，并采集所述待识别用户对应的终端在所述预设时间段内的服务小区驻留参数信息，根据所述服务小区驻留参数信息按照预设常驻服务小区识别模型获取所述待识别用户对应的常驻服务小区，然后根据所述地理位置和所述常驻服务小区确定所述待识别用户居住的居民小区，提高了用户居住位置的识别准确性。
图5为本发明实施例提供的用户居住位置的识别装置的结构示意图，如图5所示，本发明实施例提供一种用户居住位置的识别装置，包括：第一获取单元201、第二获取单元202和处理单元203，其中：
第一获取单元201用于采集待识别用户对应的终端在预设时间段内的访问多个应用产生的应用层数据，并按照预先设置的地理位置信息识别模型从各所述应用对应的应用层数据中提取所述待识别用户对应的多个地理位置；第二获取单元202用于采集所述待识别用户对应的终端在所述预设时间段内的服务小区驻留参数信息，并根据所述服务小区驻留参数信息按照预设常驻服务小区识别模型获取所述待识别用户对应的常驻服务小区；处理单元203用于根据所述地理位置和所述常驻服务小区确定所述待识别用户居住的居民小区。
可选地，所述地理位置信息识别模型包括各所述应用对应的地理位置信息识别策略；相应地，第一获取单元201具体用于根据各所述应用的标识分别确定各所述应用对应的地理位置信息识别策略；根据各所述应用对应的地理位置信息识别策略，分别从各所述应用的应用层数据中提取所述用户对应的地理位置；其中，所述地理位置信息识别策略包括识别对象、识别操作符、特征变量和特征常量。
可选地，处理单元203具体用于获取以所述常驻服务小区的基站为中心的预设区域范围内的多个居民小区作为参考居民小区，并根据所述常驻服务小区的覆盖区域范围以及各所述参考居民小区的区域范围，确定所述待识别用户对应的候选居民小区；根据所述常驻服务小区的覆盖区域范围与所述待识别用户对应的多个地理位置，筛选所述用户对应的候选地理位置；根据所述候选居民小区和所述候选地理位置，确定所述待识别用户居住的居民小区。
可选地，处理单元203具体用于若判断获知所述参考小区的区域范围与所述常驻服务小区的覆盖区域范围存在重叠部分，则将所述参考小区作为所述候选居民小区。
可选地，处理单元203具体用于若判断获知所述待识别用户对应的地理位置处于所述常驻服务小区的覆盖区域范围内，则将所述地理位置作为所述用户对应的候选地理位置。
可选地，处理单元203具体用于根据所述候选居民小区的区域范围和所述候选地理位置，确定各所述候选居民小区对应的候选地理位置；获取各所述候选居民小区对应的候选地理位置的中心分别作为各所述候选居民小区对应的目标地理位置；将与所述常驻服务小区的基站之间的距离最短的目标地理位置对应的候选居民小区作为所述待识别用户居住的居民小区。
可选地，处理单元203还用于根据所述待识别用户居住的居民小区，对所述常驻服务小区的覆盖区域范围进行调整。
本发明提供的装置的实施例具体可以用于执行上述各方法实施例的处理流程，其功能在此不再赘述，可以参照上述方法实施例的详细描述。
图6为本发明实施例提供的电子设备实体装置结构示意图，如图6所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)301、存储器(memory)302和总线303，其中，处理器301，存储器302通过总线303完成相互间的通信。处理器301可以调用存储器302中的计算机程序，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：采集待识别用户对应的终端在预设时间段内的访问多个应用产生的应用层数据，并按照预先设置的地理位置信息识别模型从各所述应用对应的应用层数据中提取所述待识别用户对应的多个地理位置；采集所述待识别用户对应的终端在所述预设时间段内的服务小区驻留参数信息，并根据所述服务小区驻留参数信息按照预设常驻服务小区识别模型获取所述待识别用户对应的常驻服务小区；根据所述地理位置和所述常驻服务小区确定所述待识别用户居住的居民小区。
本发明实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：采集待识别用户对应的终端在预设时间段内的访问多个应用产生的应用层数据，并按照预先设置的地理位置信息识别模型从各所述应用对应的应用层数据中提取所述待识别用户对应的多个地理位置；采集所述待识别用户对应的终端在所述预设时间段内的服务小区驻留参数信息，并根据所述服务小区驻留参数信息按照预设常驻服务小区识别模型获取所述待识别用户对应的常驻服务小区；根据所述地理位置和所述常驻服务小区确定所述待识别用户居住的居民小区。
本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机程序，所述计算机程序使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：采集待识别用户对应的终端在预设时间段内的访问多个应用产生的应用层数据，并按照预先设置的地理位置信息识别模型从各所述应用对应的应用层数据中提取所述待识别用户对应的多个地理位置；采集所述待识别用户对应的终端在所述预设时间段内的服务小区驻留参数信息，并根据所述服务小区驻留参数信息按照预设常驻服务小区识别模型获取所述待识别用户对应的常驻服务小区；根据所述地理位置和所述常驻服务小区确定所述待识别用户居住的居民小区。
此外，上述的存储器302中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品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设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所描述的装置的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实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，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例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发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.一种用户居住位置的识别方法，其特征在于，包括：
采集待识别用户对应的终端在预设时间段内的访问多个应用产生的应用层数据，并按照预先设置的地理位置信息识别模型从各所述应用对应的应用层数据中提取所述待识别用户对应的多个地理位置；
采集所述待识别用户对应的终端在所述预设时间段内的服务小区驻留参数信息，并根据所述服务小区驻留参数信息按照预设常驻服务小区识别模型获取所述待识别用户对应的常驻服务小区；
根据所述地理位置和所述常驻服务小区确定所述待识别用户居住的居民小区；
所述根据所述地理位置和所述常驻服务小区确定所述待识别用户居住的居民小区，包括：
获取以所述常驻服务小区的基站为中心的预设区域范围内的多个居民小区作为参考居民小区，并根据所述常驻服务小区的覆盖区域范围以及各所述参考居民小区的区域范围，确定所述待识别用户对应的候选居民小区；
根据所述常驻服务小区的覆盖区域范围与所述待识别用户对应的多个地理位置，筛选所述用户对应的候选地理位置；
根据所述候选居民小区和所述候选地理位置，确定所述待识别用户居住的居民小区。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地理位置信息识别模型包括各所述应用对应的地理位置信息识别策略；相应地，所述按照预先设置的地理位置信息识别模型从各所述应用对应的应用层数据中提取所述待识别用户对应的多个地理位置，包括：
根据各所述应用的标识分别确定各所述应用对应的地理位置信息识别策略；
根据各所述应用对应的地理位置信息识别策略，分别从各所述应用的应用层数据中提取所述用户对应的地理位置；
其中，所述地理位置信息识别策略包括识别对象、识别操作符、特征变量和特征常量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述常驻服务小区的覆盖区域范围以及各所述参考居民小区的区域范围，确定所述待识别用户对应的候选居民小区，包括：
若判断获知所述参考居民小区的区域范围与所述常驻服务小区的覆盖区域范围存在重叠部分，则将所述参考居民小区作为所述候选居民小区。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述常驻服务小区的覆盖区域范围与所述待识别用户对应的多个地理位置，筛选所述用户对应的候选地理位置，包括：
若判断获知所述待识别用户对应的地理位置处于所述常驻服务小区的覆盖区域范围内，则将所述地理位置作为所述用户对应的候选地理位置。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选居民小区和所述候选地理位置，确定待识别用户居住的居民小区，包括：
根据所述候选居民小区的区域范围和所述候选地理位置，确定各所述候选居民小区对应的候选地理位置；
获取各所述候选居民小区对应的候选地理位置的中心分别作为各所述候选居民小区对应的目标地理位置；
将与所述常驻服务小区的基站之间的距离最短的目标地理位置对应的候选居民小区作为所述待识别用户居住的居民小区。
6.根据权利要求1-5任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述待识别用户居住的居民小区，对所述常驻服务小区的覆盖区域范围进行调整。
7.一种用户居住位置的识别装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于采集待识别用户对应的终端在预设时间段内的访问多个应用产生的应用层数据，并按照预先设置的地理位置信息识别模型从各所述应用对应的应用层数据中提取所述待识别用户对应的多个地理位置；
第二获取单元，用于采集所述待识别用户对应的终端在所述预设时间段内的服务小区驻留参数信息，并根据所述服务小区驻留参数信息按照预设常驻服务小区识别模型获取所述待识别用户对应的常驻服务小区；
处理单元，用于根据所述地理位置和所述常驻服务小区确定所述待识别用户居住的居民小区；
所述根据所述地理位置和所述常驻服务小区确定所述待识别用户居住的居民小区，包括：
获取以所述常驻服务小区的基站为中心的预设区域范围内的多个居民小区作为参考居民小区，并根据所述常驻服务小区的覆盖区域范围以及各所述参考居民小区的区域范围，确定所述待识别用户对应的候选居民小区；
根据所述常驻服务小区的覆盖区域范围与所述待识别用户对应的多个地理位置，筛选所述用户对应的候选地理位置；
根据所述候选居民小区和所述候选地理位置，确定所述待识别用户居住的居民小区。
8.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器和总线，其中：
所述处理器，所述存储器通过总线完成相互间的通信；
所述处理器可以调用存储器中的计算机程序，以执行如权利要求1-6任意一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任意一项所述方法的步骤。
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Citations (4)
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|---|---|---|---|---|
| CN103888894A (zh) * | 2012-12-19 | 2014-06-25 | 中国移动通信集团公司 | 一种获取交通状态信息的方法和装置 |
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Patent Citations (4)
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|---|---|---|---|---|
| CN103888894A (zh) * | 2012-12-19 | 2014-06-25 | 中国移动通信集团公司 | 一种获取交通状态信息的方法和装置 |
| CN105636084A (zh) * | 2014-10-27 | 2016-06-01 | 北京市天元网络技术股份有限公司 | 常驻用户的获取方法及装置 |
| CN107302748A (zh) * | 2016-04-15 | 2017-10-27 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种定位方法及装置 |
| CN106792514A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-05-31 | 南京华苏科技有限公司 | 基于信令数据的用户职住地分析方法 |
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