CN109992633B - 基于用户位置的地理围栏确定方法、装置、电子设备 - Google Patents

基于用户位置的地理围栏确定方法、装置、电子设备 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种基于用户位置的地理围栏确定方法，属于计算机技术领域，用于解决现有技术中确定地理围栏时由于需要人工干预设置聚类参数导致的地理围栏精度损失的问题。本申请实施例公开的基于用户位置的地理围栏确定方法包括：获取若干用户数据中的用户位置；根据所述用户位置的经纬度坐标的相似度对所述用户位置进行聚合，确定聚合点和中心聚合点；根据所述聚合点与所述中心聚合点之间的距离，对所述聚合点进行去噪处理；对去噪处理后的所述聚合点按照经度坐标或纬度坐标的大小进行排序，确定预设格式的地理围栏边界数据，自动进行用户位置聚合和去噪，以生成地理围栏，有效提升了确定地理围栏的准确度。

Description

基于用户位置的地理围栏确定方法、装置、电子设备
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种基于用户位置的地理围栏确定方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
地理围栏是虚拟的地理边界，表示一片地理位置区域,当用户设备进入或退出该区域后会触发相应的地理围栏事件,应用程序可捕获感兴趣的地理围栏事件并执行相应操作。地理围栏的形状可以是以点和半径构成的圆形，可以是一批经纬度点构成的多边形。地理围栏的确定具有重大价值。
现有技术中确定地理围栏的方法通常为：对经纬度坐标进行聚类分析，得到一个或多个经纬度坐标团簇，其中每个团簇包括多个经纬度坐标，基于团簇的边界点生成地理围栏。然而，现有技术中 在对经纬度坐标进行聚类时，采用如K-Means算法进行数据聚合的方法复杂低效,并且需要指定初始化聚类中心，指定团簇的最小阈值等多种人工干预数据，不仅不够智能化，同时人工干预过多，导致地理围栏的精度的损失。并且，现有技术中的地理围栏确定方法在进行数据降噪时采用了预设半径和最小包含点数的人工干预数据，也会影响围栏的精确度。
可见，现有技术中的基于用户位置的地理围栏确定方法至少存在由于需要人工干预设置聚类参数导致的围栏精度损失的缺陷。
发明内容
本申请提供一种基于用户位置的地理围栏确定方法，有助于改善由于需要人工干预设置聚类参数导致的围栏精度损失的问题。
为了解决上述问题，第一方面，本申请实施例提供了一种基于用户位置的地理围栏确定方法，包括：
获取若干用户数据中的用户位置；
根据所述用户位置的经纬度坐标的相似度对所述用户位置进行聚合，确定聚合点和中心聚合点；
根据所述聚合点与所述中心聚合点之间的距离，对所述聚合点进行去噪处理；
对去噪处理后的所述聚合点按照经度坐标或纬度坐标的大小进行排序，确定预设格式的地理围栏边界数据。
第二方面，本申请实施例提供了一种基于用户位置的地理围栏确定装置，包括：
用户位置获取模块，用于获取若干用户数据中的用户位置；
聚合模块，用于根据所述用户位置的经纬度坐标的相似度对所述用户位置进行聚合，确定聚合点和中心聚合点；
去噪模块，用于根据所述聚合点与所述中心聚合点之间的距离，对所述聚合点进行去噪处理；
地理围栏构建模块，用于对去噪处理后的所述聚合点按照经度坐标或纬度坐标的大小进行排序，确定预设格式的地理围栏边界数据。
第三方面，本申请实施例还公开了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述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计算机程序时实现本申请实施例所述的基于用户位置的地理围栏确定方法。
第四方面，本申请实施例提供了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本申请实施例公开的基于用户位置的地理围栏确定方法的步骤。
本申请实施例公开的基于用户位置的地理围栏确定方法，通过获取若干用户数据中的用户位置；根据所述用户位置的经纬度坐标的相似度对所述用户位置进行聚合，确定聚合点和中心聚合点；根据所述聚合点与所述中心聚合点之间的距离，对所述聚合点进行去噪处理；对去噪处理后的所述聚合点按照经度坐标或纬度坐标的大小进行排序，确定预设格式的地理围栏边界数据，解决了现有技术中对地理位置进行聚类时需要人工干设置聚类参数导致的地理围栏精度损失的问题。本申请实施例公开的基于用户位置的地理围栏确定方法根据用户位置的经纬度坐标的相似度进行位置聚合，并根据聚合结果自动确定有效的用户位置数据，然后，基于有效的用户位置数据确定预设格式的边界数据，从而得到地理围栏，不需要任何人工干预，有助于提升地理围栏的精度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例一的基于用户位置的地理围栏确定方法流程图；
图2是本申请实施例二的基于用户位置的地理围栏确定装置的结构示意图之一；
图3是本申请实施例二的基于用户位置的地理围栏确定装置的结构示意图之二。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
实施例一
本实施例公开的一种基于用户位置的地理围栏确定方法，如图1所示，该方法包括：步骤110至步骤140。
步骤110，获取若干用户数据中的用户位置。
本申请实施例公开的基于用户位置的地理围栏确定方法可以用于与确定商圈的地理围栏、外卖、旅游等业务的地理围栏、对于基于位置服务需要确定地理围栏的应用中。具体实施时，用户数据可以为服务平台能够获取的用户的点餐数据、无线接入点链接数据、酒店预订数据、门票预订数据、信息查询数据等。通常，用户数据中包括用户位置信息。通过对平台获取的数据进行解析处理，可以得到若干条用户位置信息。
本申请实施例中所述的用户位置通过经纬度坐标表示，用户位置信息包括用户位置的经度坐标和纬度坐标。对于一些采用其他形式表示用户位置的数据，可以首先转换成通过经纬度坐标表示。
具体应用时，当需要为某一特定应用确定地理围栏时，优选的，基于与该特定应用相关的用户数据进行用户位置分析，有助于提升确定的地理围栏的准确性。本申请的一些实施例中，所述获取若干用户数据中的用户位置的步骤，包括：根据地理围栏的创建条件获取与所述创建条件匹配的用户数据；获取所述用户数据中的用户位置。其中，地理围栏的创建条件包括但不限于：地理围栏的精度、地域范围、类别；所述类别用于指示地理围栏的应用场景，可以包括：点餐热点商圈地理围栏、热门景点地理围栏、行政商圈围栏等。
以外卖应用场景为例，可以构建点餐热点商户的地理围栏，并基于确定的地理围栏进行外卖派单。例如，某个外卖配送员负责某一地理围栏内商户的外卖配送。或者，基于地理围栏对用户进行消息推送，当用户进入某一地理围栏之后，向用户推送与该地理围栏匹配的信息。在这种应用场景下，可以认为地理围栏的类别为：点餐热点商圈地理围栏。进一步的，可以通过获取用户的点餐数据进行分析，确定每一条点餐数据中的用户位置。
步骤120，根据所述用户位置的经纬度坐标的相似度对所述用户位置进行聚合，确定聚合点和中心聚合点。
本申请实施例中所述的经纬度坐标包括经度坐标和纬度坐标。
本申请具体实施时，通过根据所述用户位置的经纬度坐标的相似度对所述用户位置进行聚合，确定聚合点和中心聚合点，确定若干聚合点、每个所述聚合点所聚合的用户位置数量，以及，所述若干聚合点对应的中心聚合点。在本申请的一些实施例中，根据所述用户位置的经纬度坐标的相似度对所述用户位置进行聚合，确定聚合点和中心聚合点，包括：根据所述用户位置的经纬度坐标的相似度对所述用户位置进行聚合，确定聚合点和中心聚合点，确定若干聚合点；将聚合有最多用户位置的所述聚合点确定为中心聚合点。
根据所述用户位置的经纬度坐标的相似度对所述用户位置进行聚合，确定聚合点和中心聚合点可以通过同种方式实现，本申请实施例中仅例举其中的三种具体实施方式，以辅助读者理解本申请的技术方案。本领域技术人员还可以基于本申请的设计思想，采用其他技术手段根据所述用户位置的经纬度坐标的相似度对所述用户位置进行聚合，确定聚合点和中心聚合点；而不应以本申请实施例中所例举的技术手段作为对根据所述用户位置的经纬度坐标的相似度对所述用户位置进行聚合，确定聚合点和中心聚合点的技术手段的限定。
第一种聚合方式，所述根据所述用户位置的经纬度坐标的相似度对所述用户位置进行聚合，确定聚合点和中心聚合点的步骤，包括：将满足预设经纬度坐标相似度条件的所述用户位置聚合到相同的聚合点，确定若干聚合点；确定所述若干聚合点中聚合有最多用户位置的聚合点，作为中心聚合点；其中，所述预设经纬度坐标相似度条件为：经度坐标小数点前3位数字相同，经度坐标小数点后N位数相同，纬度坐标小数点前2位数字，以及，纬度坐标小数点后M位数相同，N和M为小于等于5的正整数。
例如，将1米范围内的经纬度坐标作为相似坐标，确定经度坐标小数点前3位数字相同并且经度坐标小数点后5位数相同，同时，纬度坐标小数点前2位数字相同并且纬度坐标小数点后5位数相同为经纬度坐标相似度条件。然后，对于获取到的若干用户位置，将经度坐标小数点前3位数字相同并且经度坐标小数点后5位数相同，同时，纬度坐标小数点前2位数字相同并且纬度坐标小数点后5位数相同的用户位置聚合到一个类别中，可以得到多个用户位置类别。每个用户位置类别中聚合的所有用户位置的经度坐标小数点前3位数字相同并且经度坐标小数点后5位数相同，同时，纬度坐标小数点前2位数字相同并且纬度坐标小数点后5位数相同。具体实施时，可以将每个用户位置类别中聚合的所有用户位置的经度坐标小数点前3位数字和经度坐标小数点后5位数确定的经度坐标作为该用户位置类别对应的聚合点的经度坐标，将每个用户位置类别中聚合的所有用户位置的纬度坐标小数点前2 位数字和小数点后5位数确定的纬度坐标作为该用户位置类别对应的聚合点的纬度坐标，从而确定每个用户位置类别对应的聚合点的经纬度坐标。至此，经过聚合，将得到若干聚合点，并确定了每个聚合点的经纬度坐标以及该聚合点中聚合的用户位置的数量。
接下来，确定聚合有最大数量用户位置的聚合点作为中心聚合点。
在本申请的另一些实施例中，如果将10米范围内的经纬度坐标作为相似坐标，则确定经度坐标小数点前3位数字相同并且经度坐标小数点后4位数相同，同时，纬度坐标小数点前2位数字相同并且纬度坐标小数点后4位数相同为经纬度坐标相似度条件。即，聚合精度需求不同，经纬度坐标相似度条件也不同。
本申请实施例中直接依据经纬度坐标的相同位数进行用户位置聚合，聚合运算复杂度低，运算速度快，效率更高；并且，根据经纬度坐标的相似度进行聚合时可以根据地理围栏的应用场景或构建需求灵活、直观设置经纬度相似度条件，更实用。
第二种聚合方式，所述根据所述用户位置的经纬度坐标的相似度对所述用户位置进行聚合，确定聚合点和中心聚合点的步骤，包括：对所述用户位置的经纬度坐标进行GeoHash转换，分别确定每个用户位置对应的GeoHash 编码；将满足预设GeoHash编码相似度条件的所述用户位置聚合到相同的聚合点，确定若干聚合点；确定所述若干聚合点中聚合有最多用户位置的聚合点，作为中心聚合点。
例如，首先将每个用户位置的经纬度坐标进行GeoHash编码，将经纬度坐标转换为一个GeoHash串，GeoHash的长度不同表示的地理位置精度不同。具体实施时，可以根据地理围栏的精度需求确定GeoHash编码相似度条件。然后，根据设定的GeoHash编码相似度条件，把符合该GeoHash编码相似度条件的GeoHash编码对应的用户位置聚合到一个用户位置类别。例如把对饮的GeoHash编码前10位相同的用户位置集合到一个用户位置类别。进一步的，对于每个用户位置类别，可以将该用户位置类别中集合的用户位置的 GeoHash编码前10位对应的经纬度坐标作为该用户位置类别对应的聚合点的经纬度坐标。进一步的，根据用户位置类别中集合的用户位置的GeoHash 编码前10位确定聚合到相应用户位置类别中的用户位置的数量，并把聚合有最多数量用户位置的用户位置类别所对应的聚合点作为中心聚合点。
第三种聚合方式，所述根据所述用户位置的经纬度坐标的相似度对所述用户位置进行聚合，确定聚合点和中心聚合点的步骤，包括：将地图划分为指定大小均匀分布的网格；根据所述用户位置的经度坐标与所述网格的经度坐标的相似度、所述用户位置的纬度坐标与所述网格的纬度坐标的相似度，将所述用户位置聚合到相应网格内；确定所述网格的中心点为与所述网格对应的聚合点；将所对应的网格中聚合有最多用户位置的聚合点，作为中心聚合点。
在本申请的另一些实施例中，可以首先将构建地理围栏所基于的地图划分为预设大小的均匀分布的网格，并确定每个网格的经纬度坐标。具体实施时，可以用每个网格的中心点的经纬度坐标标识该网格的经纬度坐标。然后，根据设置的网格经纬度坐标相似度条件，将所述用户位置的经度坐标与所述网格的经度坐标满足所述网格经纬度坐标相似度条件且所述用户位置的纬度坐标与所述网格的纬度坐标满足网格经纬度坐标相似度条件的所述用户位置聚合到相应网格内。例如，所述网格经纬度坐标相似度条件可以为：经度坐标小数点前3为相同且小数点后5位相同，同时，纬度坐标小数点前2 为相同且小数点后5位相同。至此，确定了聚合到每个网格中的用户位置的数量，进一步的，将每个网格的中心点确定为该网格对应的聚合点，则聚合到该网格中的用户位置的数量为聚合到相应聚合点的用户位置的数量。进一步的，选择聚合有最多数量用户位置的聚合点(即聚合有最多用户数量的网格对应的聚合点)作为中心聚合点。
聚合点所聚合的用户位置的数量真实反映了用户位置的分布规律，通过选择聚合有最多用户位置的聚合点作为中心聚合点，聚类算法简洁高效，规避了人工设置聚类中心和聚类类别数量导致的聚类结果与实际需求不匹配，地理围栏不准确的问题。
步骤130，根据所述聚合点与所述中心聚合点之间的距离，对所述聚合点进行去噪处理。
前述步骤中确定的聚合结果包括：若干聚合点和一个中心聚合点，本申请具体实施时，基于前述步骤中确定的聚合点和中心聚合点自动进行用户位置去噪处理。
在本申请的一些实施例中，所述根据所述聚合点与所述中心聚合点之间的距离，对所述聚合点进行去噪处理的步骤，包括：根据各所述聚合点与所述中心聚合点之间的距离，确定用户位置降噪半径；将与所述中心聚合点的所述距离大于所述用户位置降噪半径的所述聚合点作为噪声，进行去噪处理。即根据聚合点相对于中心聚合点的分布信息确定用户位置降噪半径，进一步再根据确定的用户位置降噪半径对聚合点进行去噪处理，或对用户位置进行去噪处理。
其中，所述根据各所述聚合点与所述中心聚合点之间的距离，确定用户位置降噪半径的步骤，包括：根据各所述聚合点与所述中心聚合点的距离的分布范围，按照预设的地理围栏范围变化步长确定用户位置分布区域；根据各所述用户位置分布区域中分布的所述聚合点的数量，确定基于所述中心聚合点的用户位置降噪半径。首先，根据地理围栏的经度需求设定地理围栏范围变化步长。例如，当地理围栏的范围为方圆500米时，可以设置100米为地理围栏范围变化步长，并以所述中心聚合点为圆心，以所述地理围栏范围变化步长为半径变化步长，确定圆形或环形用户位置分布区域。按照本例中的数据，可以确定5个用户位置分布区域，分别为：以中心聚合点为圆心，半径为100的圆形用户位置分布区域；以中心聚合点为圆心，半径为100至 200的环形用户位置分布区域；以中心聚合点为圆心，半径为200至300的环形用户位置分布区域；以中心聚合点为圆心，半径为300至400的环形用户位置分布区域；以中心聚合点为圆心，半径为400至500的环形用户位置分布区域)。然后，计算每个聚合点与中心聚合点之间的距离，并以所述距离作为半径，确定各聚合点所分布在的圆形或环形用户位置分布区域。最后，将所分布的聚合点最多的用户位置分布区域的最大半径作为基于所述中心聚合点的用户位置降噪半径。以前述用户位置分布区域距离，如果分布在半径为200至300的环形用户位置分布区域中的聚合点的数量为上述5个用户位置分布区域的最大值，则确定环形用户位置分布区域的最大半径300为用户位置降噪半径。
进一步的，确定与所述中心聚合点之间的距离与所述用户位置降噪半径满足预设条件的聚合点作为噪声。如确定与所述中心聚合点之间的距离大于所述用户位置降噪半径的聚合点位噪声，即确定以所述中心聚合点为圆形，以300为半径的圆形区域之外的聚合点为噪声。
本实施例中，通过计算每个聚合点与中心聚合点之间的距离确定聚合点的最大分布半径，并按照预设的地理围栏范围变化步长对聚合点分布范围进行区域划分，从而确定分布聚合点最多的区域，并以该区域的上限半径确定噪声点的分布范围，可以实现更智能、更快速地进行用户位置数据去噪处理。
在本申请的另一些实施例中，所述根据各所述聚合点与所述中心聚合点之间的距离，确定用户位置降噪半径的步骤，包括：确定各所述聚合点与所述中心聚合点的平均距离，作为用户位置降噪半径。例如，首先，通过球面距离计算公式基于经纬度坐标确定每个聚合点与所述中心聚合点之间的距离；然后，根据确定的所述距离，计算所有聚合点与所述中心聚合点之间的平均距离；最后，以计算得到的所述平均距离作为用户位置降噪半径。
在本申请的另一些实施例中，还可以直接根据预设的用户位置降噪半径对聚合点进行去噪处理，所述根据所述聚合点与所述中心聚合点之间的距离，对所述聚合点进行去噪处理的步骤，包括：将与所述中心聚合点的距离大于预设用户位置降噪半径的所述聚合点作为噪声，进行去噪处理。例如，地理围栏的构建需求中包括地理围栏范围，可以根据地理围栏的范围预先设置用户位置降噪半径。在进行聚合点去噪处理时，将与所述中心聚合点的距离大于预设用户位置降噪半径的所述聚合点作为噪声过滤掉。
步骤140，对去噪处理后的所述聚合点按照经度坐标或纬度坐标的大小进行排序，确定预设格式的地理围栏边界数据。
在对聚合点进行去噪处理之后，滤出噪声位置，得到有效的聚合点。对于得到的所有有效聚合点，按照各聚合点的经度坐标或纬度坐标的大小顺序 (如降序或升序)对所述聚合点进行排序，基于排序后的聚合点构建预设格式的用于构建地理围栏的边界数据。例如，将排序后的聚合点连线，即可得到地理围栏的边界。又例如，基于排序后的聚合点构建WKT(Well-knowntext) 格式的边界数据，基于WKT格式的边界数据构建地理围栏的具体实施方式参见现有技术，本申请实施例中不再赘述。
本申请实施例公开的基于用户位置的地理围栏确定方法，通过获取若干用户数据中的用户位置；根据所述用户位置的经纬度坐标的相似度对所述用户位置进行聚合，确定聚合点和中心聚合点；根据所述聚合点与所述中心聚合点之间的距离，对所述聚合点进行去噪处理；对去噪处理后的所述聚合点按照经度坐标或纬度坐标的大小进行排序，确定预设格式的地理围栏边界数据，解决了现有技术中对地理位置进行聚类时需要人工干设置聚类参数导致的地理围栏精度损失的问题。本申请实施例公开的基于用户位置的地理围栏确定方法根据用户位置的经纬度坐标的相似度进行位置聚合，并根据聚合结果自动确定有效的用户位置数据，然后，基于有效的用户位置数据确定预设格式的边界数据，从而得到地理围栏，不需要任何人工干预，有助于提升地理围栏的精度。
本申请具体实施时，通过对聚合得到的聚合点进行去噪处理，并进一步根据去噪处理后得到的有效聚合点构建地理围栏边界数据，有效降低了数据处理的数量，提升了地理围栏的构建效率。同时，由于聚合点是对用户位置基于纬度坐标的相似度进行聚合得到的，聚合点的位置特征可以准确地表征聚合到该聚合点的用户位置的特征，从而可以保障构建的地理围栏的准确度。
实施例二
本实施例公开的一种基于用户位置的地理围栏确定装置，如图2所示，所述装置包括：
用户位置获取模块210，用于获取若干用户数据中的用户位置；
聚合模块220，用于根据所述用户位置的经纬度坐标的相似度对所述用户位置进行聚合，确定聚合点和中心聚合点；
去噪模块230，用于根据所述聚合点与所述中心聚合点之间的距离，对所述聚合点进行去噪处理；
地理围栏构建模块240，用于对去噪处理后的所述聚合点按照经度坐标或纬度坐标的大小进行排序，确定预设格式的地理围栏边界数据。
在本申请的一些实施例中，如图3所示，所述聚合模块220进一步包括：
第一聚合子模块2201，用于将满足预设经纬度坐标相似度条件的所述用户位置聚合到相同的聚合点，确定若干聚合点；以及，确定所述若干聚合点中聚合有最多用户位置的聚合点，作为中心聚合点；其中，所述预设经纬度坐标相似度条件为：经度坐标小数点前3位数字相同，经度坐标小数点后N 位数相同，纬度坐标小数点前2位数字，以及，纬度坐标小数点后M位数相同，N和M为小于等于5的正整数。直接依据经纬度坐标的相同位数进行用户位置聚合，聚合运算复杂度低，运算速度快，效率更高；并且，根据经纬度坐标的相似度进行聚合时可以根据地理围栏的应用场景或构建需求灵活、直观设置经纬度相似度条件，更实用。
在本申请的另一些实施例中，如图3所示，所述聚合模块220进一步包括：
第二聚合子模块2202，用于对所述用户位置的经纬度坐标进行GeoHash 转换，分别确定每个用户位置对应的GeoHash编码；
所述第二聚合子模块2202，还用于将满足预设GeoHash编码相似度条件的所述用户位置聚合到相同的聚合点，确定若干聚合点；以及，确定所述若干聚合点中聚合有最多用户位置的聚合点，作为中心聚合点。
在本申请的一些实施例中，如图3所示，所述聚合模块220进一步包括：
第三聚合子模块2203，用于将地图划分为指定大小均匀分布的网格，以及，根据所述用户位置的经度坐标与所述网格的经度坐标的相似度、所述用户位置的纬度坐标与所述网格的纬度坐标的相似度，将所述用户位置聚合到相应网格内；
所述第三聚合子模块2203，还用于确定所述网格的中心点为与所述网格对应的聚合点；以及，用于将所对应的网格中聚合有最多用户位置的聚合点，作为中心聚合点。
在本申请的一些实施例中，如图3所示，所述去噪模块230进一步包括：
降噪半径确定子模块2301，用于根据各所述聚合点与所述中心聚合点之间的距离，确定用户位置降噪半径；
第一去噪处理子模块2302，用于将与所述中心聚合点的所述距离大于所述用户位置降噪半径的所述聚合点作为噪声，进行去噪处理。
在本申请的另一些实施例中，所述降噪半径确定子模块2301进一步用于：根据各所述聚合点与所述中心聚合点的距离的分布范围，按照预设的地理围栏范围变化步长确定用户位置分布区域；以及，根据各所述用户位置分布区域中分布的所述聚合点的数量，确定基于所述中心聚合点的用户位置降噪半径。
在本申请的另一些实施例中，所述降噪半径确定子模块2301进一步还用于：确定各所述聚合点与所述中心聚合点的平均距离，作为用户位置降噪半径。
在本申请的另一些实施例中，如图3所示，所述去噪模块230进一步包括：
第二去噪处理子模块2303，用于将与所述中心聚合点的距离大于预设用户位置降噪半径的所述聚合点作为噪声，进行去噪处理。
在本申请的一些实施例中，如图3所示，所述用户位置获取模块210进一步用于：
根据地理围栏的创建条件获取与所述创建条件匹配的用户数据；
获取所述用户数据中的用户位置。
本实施例公开的基于用户位置的地理围栏确定装置，用于实现本申请实施例一中所述的基于用户位置的地理围栏确定方法的各步骤，装置的各模块的具体实施方式参见相应步骤，此处不再赘述。
本申请实施例公开的基于用户位置的地理围栏确定装置，通过获取若干用户数据中的用户位置；根据所述用户位置的经纬度坐标的相似度对所述用户位置进行聚合，确定聚合点和中心聚合点；根据所述聚合点与所述中心聚合点之间的距离，对所述聚合点进行去噪处理；对去噪处理后的所述聚合点按照经度坐标或纬度坐标的大小进行排序，确定预设格式的地理围栏边界数据，解决了现有技术中对地理位置进行聚类时需要人工干设置聚类参数导致的地理围栏精度损失的问题。本申请实施例公开的基于用户位置的地理围栏确定装置根据用户位置的经纬度坐标的相似度进行位置聚合，并根据聚合结果自动确定有效的用户位置数据，然后，基于有效的用户位置数据确定预设格式的边界数据，从而得到地理围栏，不需要任何人工干预，有助于提升地理围栏的精度。
本申请具体实施时，通过对聚合得到的聚合点进行去噪处理，并进一步根据去噪处理后得到的有效聚合点构建地理围栏边界数据，有效降低了数据处理的数量，提升了地理围栏的构建效率。同时，由于聚合点是对用户位置基于纬度坐标的相似度进行聚合得到的，聚合点的位置特征可以准确地表征聚合到该聚合点的用户位置的特征，从而可以保障构建的地理围栏的准确度。
相应的，本申请还公开了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述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计算机程序时实现如本申请实施例一所述的基于用户位置的地理围栏确定方法。所述电子设备可以为PC机、移动终端、个人数字助理、平板电脑等。
本申请还公开了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如本申请实施例一所述的基于用户位置的地理围栏确定方法的步骤。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，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。
以上对本申请提供的一种基于用户位置的地理围栏确定方法及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
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实现。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。

Claims (12)

1.一种基于用户位置的地理围栏确定方法，其特征在于，包括：
获取若干用户数据中的用户位置；
根据所述用户位置的经纬度坐标的相似度对所述用户位置进行聚合，确定聚合点和中心聚合点；其中，聚合点的经纬度坐标为相似度条件对应的经纬度坐标，所述中心聚合点为聚合有最多用户位置的聚合点；
根据所述聚合点与所述中心聚合点之间的距离，对所述聚合点进行去噪处理；
对去噪处理后的所述聚合点按照经度坐标或纬度坐标的大小进行排序，确定预设格式的地理围栏边界数据；
其中，所述相似度条件至少包括以下任一者：
经度坐标小数点前3位数字相同，经度坐标小数点后N位数相同，纬度坐标小数点前2位数字，以及，纬度坐标小数点后M位数相同，N和M为小于等于5的正整数；或
预设GeoHash编码相似度条件；或
所述用户位置的经度坐标与网格的经度坐标的相似度、所述用户位置的纬度坐标与网格的纬度坐标的相似度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户位置的经纬度坐标的相似度对所述用户位置进行聚合，确定聚合点和中心聚合点的步骤，包括：
将满足预设经纬度坐标相似度条件的所述用户位置聚合到相同的聚合点，确定若干聚合点；
确定所述若干聚合点中聚合有最多用户位置的聚合点，作为中心聚合点；
其中，所述预设经纬度坐标相似度条件为：经度坐标小数点前3位数字相同，经度坐标小数点后N位数相同，纬度坐标小数点前2位数字，以及，纬度坐标小数点后M位数相同，N和M为小于等于5的正整数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户位置的经纬度坐标的相似度对所述用户位置进行聚合，确定聚合点和中心聚合点的步骤，包括：
对所述用户位置的经纬度坐标进行GeoHash转换，分别确定每个用户位置对应的GeoHash编码；
将满足预设GeoHash编码相似度条件的所述用户位置聚合到相同的聚合点，确定若干聚合点；
确定所述若干聚合点中聚合有最多用户位置的聚合点，作为中心聚合点。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户位置的经纬度坐标的相似度对所述用户位置进行聚合，确定聚合点和中心聚合点的步骤，包括：
将地图划分为指定大小均匀分布的网格；
根据所述用户位置的经度坐标与所述网格的经度坐标的相似度、所述用户位置的纬度坐标与所述网格的纬度坐标的相似度，将所述用户位置聚合到相应网格内；
确定所述网格的中心点为与所述网格对应的聚合点；
将所对应的网格中聚合有最多用户位置的聚合点，作为中心聚合点。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚合点与所述中心聚合点之间的距离，对所述聚合点进行去噪处理的步骤，包括：
根据各所述聚合点与所述中心聚合点之间的距离，确定用户位置降噪半径；
将与所述中心聚合点的所述距离大于所述用户位置降噪半径的所述聚合点作为噪声，进行去噪处理。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据各所述聚合点与所述中心聚合点之间的距离，确定用户位置降噪半径的步骤，包括：
根据各所述聚合点与所述中心聚合点的距离的分布范围，按照预设的地理围栏范围变化步长确定用户位置分布区域；
根据各所述用户位置分布区域中分布的所述聚合点的数量，确定基于所述中心聚合点的用户位置降噪半径。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据各所述聚合点与所述中心聚合点之间的距离，确定用户位置降噪半径的步骤，包括：
确定各所述聚合点与所述中心聚合点的平均距离，作为用户位置降噪半径。
8.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚合点与所述中心聚合点之间的距离，对所述聚合点进行去噪处理的步骤，包括：
将与所述中心聚合点的距离大于预设用户位置降噪半径的所述聚合点作为噪声，进行去噪处理。
9.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述获取若干用户数据中的用户位置的步骤，包括：
根据地理围栏的创建条件获取与所述创建条件匹配的用户数据；
获取所述用户数据中的用户位置。
10.一种基于用户位置的地理围栏确定装置，其特征在于，包括：
用户位置获取模块，用于获取若干用户数据中的用户位置；
聚合模块，用于根据所述用户位置的经纬度坐标的相似度对所述用户位置进行聚合，确定聚合点和中心聚合点；其中，聚合点的经纬度坐标为相似度条件对应的经纬度坐标，所述中心聚合点为聚合有最多用户位置的聚合点；
去噪模块，用于根据所述聚合点与所述中心聚合点之间的距离，对所述聚合点进行去噪处理；
地理围栏构建模块，用于对去噪处理后的所述聚合点按照经度坐标或纬度坐标的大小进行排序，确定预设格式的地理围栏边界数据；
其中，所述相似度条件至少包括以下任一者：
经度坐标小数点前3位数字相同，经度坐标小数点后N位数相同，纬度坐标小数点前2位数字，以及，纬度坐标小数点后M位数相同，N和M为小于等于5的正整数；或
预设GeoHash编码相似度条件；或
所述用户位置的经度坐标与网格的经度坐标的相似度、所述用户位置的纬度坐标与网格的纬度坐标的相似度。
11.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述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计算机程序时实现权利要求1至9任意一项所述的基于用户位置的地理围栏确定方法。
12.一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权利要求1至9任意一项所述的基于用户位置的地理围栏确定方法的步骤。
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