CN110516017A - 基于终端设备的地点信息处理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

基于终端设备的地点信息处理方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请实施例提供了一种基于终端设备的地点信息处理方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括获取地点数据采集装置在预定时间段内采集的多个地点数据，每个地点数据均包括位置地点以及与位置地点对应的采集时间；基于常去地点数据库，确定地点数据是否为常去地点，常去地点数据库包括基于终端设备的历史地点数据确定的常去地点；根据确定为常去地点的地点数据形成位置链，位置链中包括位置信息以及与位置信息对应的时间信息。通过获取地点数据，确定是否是常去地点，再将被确定为常去地点的信息更新于位置链中，可以更为精确的确定用户的出行数据，形成信息更全面的位置链。基于该位置链，可以为用户实现更准确的信息推送或者行程安排。

Description

基于终端设备的地点信息处理方法、装置、电子设备及存储 介质
技术领域
本申请涉及电子设备技术领域，具体涉及一种基于终端设备的地点信息处理方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着智能电子设备的普及，为了提高用户的使用便利性，部分电子设备可以提前为用户规划行程或者向用户推荐产品或服务，但这需要对用户的行为习惯进行学习，再加以利用，而目前这类人工智能学习过程受限于电子设备本身的计算能力，不够精准。
发明内容
本申请的目的在于提供一种基于终端设备的地点信息处理方法、装置、电子设备及存储介质，以实现对用户的日常出行数据的精确分析能力。
第一方面，本申请实施例提供了一种基于终端设备的地点信息处理方法，包括获取所述地点数据采集装置在预定时间段内采集的多个地点数据，每个所述地点数据均包括位置地点以及与所述位置地点对应的采集时间；基于常去地点数据库，确定所述地点数据是否为常去地点，所述常去地点数据库包括基于所述终端设备的历史地点数据确定的常去地点；根据确定为常去地点的地点数据形成位置链，所述位置链中包括位置信息以及与所述位置信息对应的时间信息。
第二方面，本申请实施例提供了一种基于终端设备的地点信息处理装置，包括获取模块、常去地点确认模块以及执行模块。获取模块用于获取所述地点数据采集装置在预定时间段内采集的多个地点数据，每个所述地点数据均包括位置地点以及与所述位置地点对应的采集时间。常去地点确认模块用于基于常去地点数据库，确定所述地点数据是否为常去地点，所述常去地点数据库包括基于所述终端设备的历史地点数据确定的常去地点。执行模块用于根据确定为常去地点的地点数据形成位置链，所述位置链中包括位置信息以及与所述位置信息对应的时间信息。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器与处理器耦合；存储器存储指令，当指令由处理器执行时以使处理器执行以下操作：
获取所述地点数据采集装置在预定时间段内采集的多个地点数据，每个所述地点数据均包括位置地点以及与所述位置地点对应的采集时间；
基于常去地点数据库，确定所述地点数据是否为常去地点，所述常去地点数据库包括基于所述终端设备的历史地点数据确定的常去地点；
根据确定为常去地点的地点数据形成位置链，所述位置链中包括位置信息以及与所述位置信息对应的时间信息。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读取存储介质。计算机可读取存储介质中存储有程序代码，程序代码可被处理器调用执行上述的基于终端设备的地点信息处理方法。
本申请提供的基于终端设备的地点信息处理方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取在预定时间段内的地点数据，确定地点数据对应的地点是否是常去地点，再将被确定为常去地点的信息更新于位置链中，如此，可以更为精确的确定用户的出行数据，形成信息更全面的位置链。基于该位置链，可以为用户实现更准确的信息推送或者行程安排。
本申请的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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是本申请示出的一种电子设备与服务器通信方式的示意图；
图2是本申请一个实施例提供的地点信息处理方法的流程图；
图3是本申请一个实施例中步骤S120的一种实施方式的流程图；
图4是本申请又一个实施例提供的地点信息处理方法的流程图；
图5是本申请再一个实施方式提供的地点信息处理方法的流程图；
图6是本申请一个实施例提供的地点信息处理方法的流程图；
图7是本申请一个实施例提供的地点信息处理装置的一种结构框图；
图8是本申请第五实施例提供的电子设备的结构框图；
图9是本申请第六实施例提供的存储介质的结构框图。
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，所描述的实施例仅仅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。
人们在日常生活中会有表现出很多生活习惯，比如用户A在什么时间点起床，什么时间从家出发上班，什么时候下班到家；用户B在中午什么时间吃饭，晚上几点回到家…所有这些用户行为习惯都会表现出一定的规律性(生活习惯)，如果终端设备可以学习到当前用户的这些行为习惯，再加以利用，一定可以为用户提供很多智能化人性化功能。终端设备是一种小型便携式电子设备，其具有体积小的特点，相比于庞大的服务器，其体积、计算能力都较小。终端设备例如可以是各类电子设备，包括但不限于是手机等移动终端、平板电脑、智能穿戴设备、个人电脑等。
移动终端是当前人们随身必备的一种电子设备，可以认为移动终端所处位置就是用户所到之处。那么是否可以利用这一特点来得到移动终端对应用户的家和公司位置呢？进而由这两个位置可以得知用户每天大概上班时间和下班到达时间，上下班途中所经过的位置。如此，将可以为用户提供很多有意义的功能，比如在用户快要下班时，结合用户公司和家的位置，自动为用户提供当前路况信息(路况提醒)；又比如根据用户家所处位置信息，结合上班时间点和当天天气预报信息，可以在用户出发之前提醒是否有需要预备雨伞等。
如图1所示，目前的电子设备100可以通过移动通信网络或者移动通信基站与服务器200实现通信，电子设备100可以向服务器200发送信息以及接收服务器200返回的信息或控制指令，其中服务器200可以是电子设备100的厂商服务器200或者运营商服务器200，进一步地，服务器200可以是云端服务器200。电子设备100可以通过与移动通信基站进行通信，获取当前所在位置的位置信息，或者从服务器200获取当前所处的位置信息。
在电子设备100的使用过程中，会产生很多的数据，例如电子设备100的位置数据、时间点数据等。这类数据对分析用户的行为习惯非常重要，例如通常电子设备100的位置与用户的实际所处位置是一致的，通过分析电子设备100在何时位于何处，可以对用户在何时处于何地进行分析，进而得到用户的常去地点，得到用户的位置路径(即位置链)，针对性的为用户的行程进行规划。但机器在进行用户行为习惯的分析、学习过程中通常需要机器具有较大的计算能力，而目前的电子设备100受限于容量、计算能力等原因，不便于进行大计算量的机器学习。
服务器200通常具有庞大的计算能力，能够满足多个电子设备100的数据计算、分析以及学习。但是为了保护用户的隐私，电子设备100获取到的数据是不允许在未经用户允许的条件下通过网络上传服务器200的。现有技术中，部分电子设备100在收集用户端信息后存储于本地，然后在一指定的时间统一上传服务器200，并由服务器200进行算法分析，这类方式存在滞后的问题，不利于获取用户当前的行为习惯。申请人发现可以通过提供适于电子设备100进行机器学习的方法，在电子设备100本地采集用户使用电子设备100产生的行为数据进行存储，并对行为数据进行分析和学习，这样既可以确保用户的隐私安全，又不会产生滞后的问题。
下面将结合附图具体描述本申请的各实施例。
参阅图2，在本发明的一个实施例中提供一种基于终端设备的地点信息处理方法，其可以应用于具有地点数据采集装置的电子设备中，其中，数据采集装置用于采集电子设备的地点数据，数据采集装置例如可以是GPS定位模块，北斗定位模块、格洛纳斯定位模块以及伽利略定位模块等各种卫星定位模块。
所述方法可以包括以下步骤：
步骤S110：获取所述地点数据采集装置在预定时间段内采集的多个地点数据，每个所述地点数据均包括位置地点以及与所述位置地点对应的采集时间。
地点数据是指由地点数据采集装置采集的数据信息，地点数据包括位置地点以及位置地点的采集时间。其中，位置地点可以包括经度坐标、维度坐标以及定位精度差，定位精度差例如是利用地图软件的sdk接口来进行定位，其返回结果中获得的定位精度值，即误差值。采集时间是指进行数据采集时的时间，采集时间可以从服务器直接获取，也可以直接通过获取电子设备上的时钟数据进行采集。且地点数据被采集后存储于电子设备本地，例如存储于电子设备的存储器中。预定时间段可以是一天、一个月、一个季度等，具体可以根据实际需求进行确定。
地点数据采集装置在采集地点数据时，可以按照预定的规则进行，在一些实施方式中，可以每隔一定时间采集一次，例如：每隔30S或1min采集一次地点数据并存储。可以理解，间隔采集的时间可以根据实际需要进行确定，在此不做限定。
由于每采集一次地点数据，需要消耗能量，对于电子设备而言，可能影响电子设备的续航时间，并且在用户不使用电子设备时，采集的地点数据可能对位置链的确定影响不大。因此在一些实施方式中，当所述终端设备从息屏状态变为亮屏状态时，所述地点数据采集装置采集位置地点作为当前位置数据的位置地点，获取当前的时间作为采集时间。这种实施方式，仅在用户点亮屏幕时进行地点数据采集，可以减少因采集地点数据带来的功耗，同时此时采集的地点数据均可以表征用户在使用电子设备，因此数据的可靠性更高，更利于后续进行分析，提高结果的准确性。
当然，在其他的一些实施方式中，预定规则也可以设置成其他的形式，例如：仅在电子设备被解锁时采集地点数据，这样，可以避免电子设备被误触时进行地点数据采集。
步骤S120：基于常去地点数据库，确定所述地点数据是否为常去地点，所述常去地点数据库包括基于所述终端设备的历史地点数据确定的常去地点。
常去地点数据库存储于电子设备本地，且在一些实施方式中，可以将常去地点数据库设置成仅能读取不能复制或上传的形式，防止常去地点数据库在未经用户允许的情况下被泄露，保证用户的隐私安全。常去地点数据库中可以仅包含常去地点以及常去地点的位置信息。也可以包含其他的非常去地点的地点数据。
常去地点数据库中的历史地点数据可以实时更新，例如每确定一个常去地点，便可以将新确定的常去地点实时更新至常去地点数据库中，同样的当一个已记录的常去地点被确定为不再是常去地点时，也可以实时的将其从常去地点数据库中删除。
确定是否是常去地点的方式，可以是直接比较新采集到的地点数据中的位置地点的经纬度坐标以及常去地点的经纬度坐标。由于地点数据采集装置本身采集的数据会有误差，同时卫星定位系统本身也具有定位误差，因此，在一些实施方式中，可以按以下方式确定是否是常去地点:
比较新采集到的地点数据中的位置地点的经度坐标以及常去地点的经度坐标，确定两者的经度差距值；比较新采集到的地点数据中的位置地点的纬度坐标以及常去地点的纬度坐标，确定两者的纬度差距值；当经度差距值与纬度差距值均小于预设的差值时，确定地点数据是常去地点。可以理解，此处的地点数据是常去地点，是指地点数据中的位置地点是常去地点。反之若经度差距值和纬度差距值中至少一个大于预设的差值时，确定地点数据不是常去地点。
在其他的一些实施方式中，确定地点数据是否为常去地点，还可以按以下方式进行：首先从常去地点数据库中获取距离地点数据最近的常去地点，然后再将地点数据与最近的常去地点进行比较，确定地点数据是否是常去地点。这样实施，可以避免将地点数据与每个常去地点均进行比较，降低电子设备的运算能力需求，更适于基于终端设备实施。
常去地点数据库中确定的常去地点是基于终端设备的历史地点数据进行确定的，终端设备的历史地点数据可以是步骤S110中采集的多个地点数据。并且每个地点数据被采集后，均可以作为历史地点数据。
在一些实施方式中，参阅图3，所述常去地点数据库的获取方法可以包括：
步骤S121：获取所述地点数据采集装置采集的多个单天历史地点数据。
根据地点数据中的采集时间信息，可以对历史地点数据按天进行划分，并划分成多个单天历史地点数据。单天历史地点数据是指采集时间为同一天的所有历史地点数据的集合。
步骤S122：确定单天历史地点数据中的单天常去地点。
单天常去地点是指在每个单天历史地点数据中，单天的常去地点。其中，单天常去地点可以是指一天内，被采集到至少n次的位置地点，可以理解，n可以是2、3或者大于3的任意自然数。且在一些实施方式中，单天常去地点可以是被采集到至少两次的位置地点且该位置地点不是被连续采集到的，这样就避免了用户长时间停留在某一位置，导致多次采集到该位置地点的位置数据，造成误判断。
在一些实施方式中，步骤S122可以按以下方式进行：
确定所述地点数据在一天时间内的出现次数，当所述地点数据在一天时间内的单日出现次数大于或等于预设次数，确定所述地点数据对应的位置地点为单天常去地点。这样实施的好处在于，可以将潜在的单天常去地点一并确定出来，避免遗漏，保证数据的准确性。
可以理解，在一些实施方式中，步骤S122也可以按以下方式进行：
确定所述地点数据在一天时间内的出现次数，确定所述地点数据在一天时间内的单日出现次数最高的位置地点为单天常去地点。
步骤S123：根据所述单天常去地点，确定预设天数内的常去地点，将所确定的常去地点对应的地点数据存入常去地点数据库中。
在一些实施方式中，预设天数内的常去地点可以是指，在预设天数内，同一位置地点每天都是单天常去地点，此时将所确定的常去地点作为预设天数内的常去地点存储入常去地点数据库中。
在一些实施方式中，预设天数内的常去地点可以是指，在预设天数内，同一位置地点成为单天常去地点的天数的占比大于或者等于预设占比，预设占比例如可以是50％、60％等。此时将所确定的常去地点作为预设天数内的常去地点存储入常去地点数据库中。通过上述方式确定的常去地点数据库中可能包含一个或多个常去地点，这些常去地点中可能包括用户的一个或多个家庭地址、一个或多个办公室地址以及家庭地址与办公室地址之间的途径点地址等。
通过上述方式确定的常去地点数据库基于单天常去地点确定预设天数内的常去地点，可以更为准确的筛选出真实的常去地点。因为用户在生活中，可能去往多个地点，在某一天内甚至多次前往某个地点，但是在预设天数内，可能仅有一天才去往这个地点，若把此地确定为常去地点是不合适的，不利于后续根据位置链进行行程推荐或推送等。而上述的实施方式便可以很好的将这类单天常去地点排除。
可以理解，在其他的一些实施方式中，常去地点数据库也可以直接从历史地点数据中根据出现次数来确定，例如当在历史地点数据中出现次数大于一个出现次数的阈值，即可确定其为常去地点。
步骤S130：根据确定为常去地点的地点数据形成位置链，所述位置链中包括位置信息以及与所述位置信息对应的时间信息。
位置信息是指：位于同一地点的至少一个地点数据的集合。例如当同一地点被采集过至少一次时，且该地点为常去地点，其包括有至少一次被采集的地点数据，这些地点数据都被收录于位置信息中。
时间信息是指：位于位置链中的地点的与至少一个地点数据对应的各类时间信息，包括但不限于是到达时间、离开时间、停留时间等中的至少一个。
通过形成位置链，位置链是通过确定常去地点确定的，这样生成的位置链中能呈现和分析出用户的行为习惯，例如：何时从家庭地址出发，经过哪些途径地址后到达办公室地址；或者，何时从办公室地址出发，经过哪些途径地址后到达家庭地址。基于这类位置链，可以预先向用户规划行程，例如在用户预计将要出行时，获取途径地址的交通状况、天气状况等，并向用户推送。
在一些实施方式中，位置链中也可以不仅包括常去地点的地点数据，也可以包括相邻的常去地点的途径地址以及途径地址之间的路径，形成更为直观可视的位置链。
本实施例提供的地点信息处理方法，通过采集的多个地点数据，基于常去地点数据库，确定出用户的位置链，进而可以基于确定的位置链对用户的用户行为习惯进行分析。整个方法基于终端设备实现，不会讲收集的用户数据上传，保证用户的隐私安全。
参阅图4，本申请再一实施例提供了一种基于终端设备的地点信息处理方法，在一些实施方式中，位置链中的时间信息可以包括到达时间和离开时间，到达时间是指达到该位置地点的时间，离开时间是指离开该位置地点的时间。所述方法可以包括以下步骤:
步骤S210：获取所述地点数据采集装置在预定时间段内采集的多个地点数据，每个所述地点数据均包括位置地点以及与所述位置地点对应的采集时间。
步骤S220：基于常去地点数据库，确定所述地点数据是否为常去地点，所述常去地点数据库包括基于所述终端设备的历史地点数据确定的常去地点。
若是常去地点，执行步骤S230。步骤S230：将所述地点数据作为位置链中的待确定地点数据。
待确定地点数据是指还需进一步确定是否更新至位置链，或者更新何种信息的地点数据。
步骤S240：确定所述位置链中，相邻的前一时间点对应的地点数据与所述待确定地点数据是否对应同一位置地点。
相邻的前一时间点是指与当前地点数据相邻的前一地点数据，也可以是与当前时间对应的地点数据相邻的前一采集时间采集的地点数据。确定相邻的前一时间点对应的地点数据与所述待确定地点数据是否对应同一位置地点的方式可以是：
比较待确定地点数据中的位置地点的经度坐标以及前一时间点对应的地点数据的经度坐标，确定两者的经度差距值；比较待确定地点数据中的位置地点的纬度坐标以及前一时间点对应的地点数据的纬度坐标，确定两者的纬度差距值；当经度差距值与纬度差距值均小于预设的差值时，确定待确定地点数据与相邻的前一时间点对应的地点数据对应同一地点位置。在一些实施方式中，当确定待确定地点数据与相邻的前一时间点对应的地点数据对应同一地点位置后，还可以根据待确定地点数据与相邻的前一时间点对应的地点数据进行均值化计算，进而得到更精确的待确定地点数据中的位置信息。
例如：待确定地点数据对应的地点A1(经度J1，纬度W1)与前一时间点对应的地点数据对应的地点A2(经度J2，纬度W2)对应同一地点，但待确定地点数据中的位置地点的经度坐标以及纬度坐标与前一时间点对应的地点数据的经度坐标以及纬度坐标的值可能并不相同，此时可以对两者的经度坐标和纬度坐标进行均值化处理，得到更准确的对应于此地点的经度坐标和纬度坐标(经度J，纬度W)，其中J＝(J1+J2)/2，W＝(W1+W2)/2。同时，还可以将更新后的位置信息更新至常去地点数据库中，供下次调取使用。
若相邻的前一时间点对应的地点数据与所述待确定地点数据不对应同一位置地点，执行步骤S250：将所述待确定地点数据的位置地点作为位置链中的新的位置信息，将所述待确定地点数据的采集时间作为与该新的位置信息对应的到达时间。
当相邻的前一时间点对应的地点数据与所述待确定地点数据不对应同一位置地点时，说明当前位置地点与相邻的前一时间点相比，用户的位置发生了改变，此时待确定地点数据相比于相邻的前一时间点对应的地点数据是全新的，因此将所述待确定地点数据的位置地点作为位置链中的新的位置信息，将所述待确定地点数据的采集时间作为与该新的位置信息对应的到达时间。
若相邻的前一时间点对应的地点数据与所述待确定地点数据对应同一位置地点，执行步骤S260：所述相邻的前一时间点对应的地点数据与所述待确定地点数据对应同一个位置信息，将所述待确定地点数据的采集时间作为与该同一个位置信息的离开时间。
当相邻的前一时间点对应的地点数据与所述待确定地点数据对应同一位置地点时，说明当前位置地点与相邻的前一时间点相比，用户的位置没有发生改变，说明相邻的前一时间点对应的地点数据与所述待确定地点数据对应同一个位置信息，将所述待确定地点数据的采集时间作为与该同一个位置信息的离开时间更新于位置链中，这样可以避免重复多次更新相同的位置信息。
步骤S270：将所述位置信息按照对应的时间信息排序。
承前述，位置信息时一个或多个地点数据的集合，当更新至位置链后，按照每个地点数据对应的采集时间的先后顺序进行排序，便于识别、分析位置信息。
本实施例提供的地点信息处理方法，可以在形成位置链时，对于需要更新的信息进行确定选择，避免重复更新或者无效更新，大幅降低终端设备的计算能力需求，使得该地点信息处理方法适于应用于计算能力小的终端设备。
在一些应用场景下，例如：用户从家庭地址前往办公室地址的过程中，通常路线是固定的，且通勤时间也大致差别不大。而一些情况下，用户可能中途去往了其他地点，这会导致从家庭地址前往办公室地址的时间大幅增加，此时的通勤时间数据对于分析用户的行为习惯而言便会形成较大的数据噪音干扰。
可选的，参阅图5，在一些实施方式中，所述方法还可以包括步骤S280：根据所述位置链中两个相邻的位置信息所对应的时间信息，确定前一个位置信息对应的离开时间与后一个位置信息对应的到达时间之间的时间差。
步骤S290：若时间差小于或等于预设时间间隔，获取两个相邻的位置信息之间的迁移速率，并作为所述位置信息的一部分存储于至所述位置链。
预设时间间隔可以根据历史地点数据进行确定，如：从家庭地址前往办公室地址的过程大致为1-2小时，此时可以将预设时间间隔设置为2-3小时等，应当理解，预设时间间隔可以根据实际情形进行调整。当时间差小于该预设时间间隔时，表面时间差位于正常范围内。迁移速率作为位置信息的一部分更新至位置链中，可以用于分析用户的出行偏好、出行工具等，例如当迁移速率为40km/h时，可以推测用户是开车或打车，当迁移速率为10km/h时，可以推测用户是骑单车，为后续向用户进行更为精确的推送提供依据。
按照一个用户的生活习惯，用户常去地点可能有家庭，办公室(学校，工作地点等)，也就是说，对于普通用户而言，最常去地点基本就是两点一线，分别是家里和工作或者学习场所，以及在这两个常去地点之间移动所需经过的位置链，因此基于获得的位置链信息，可以获取家庭地址和办公室地址。
参阅图6，本申请又一实施例提供了一种地点信息处理方法，所述方法可以包括以下步骤:
步骤S310：获取所述地点数据采集装置在预定时间段内采集的多个地点数据，每个所述地点数据均包括位置地点以及与所述位置地点对应的采集时间。
步骤S320：基于常去地点数据库，确定所述地点数据是否为常去地点，所述常去地点数据库包括基于所述终端设备的历史地点数据确定的常去地点。
若是常去地点，执行步骤S230。
步骤S330：将所述地点数据作为位置链中的待确定地点数据。
步骤S340：确定所述位置链中，相邻的前一时间点对应的地点数据与所述待确定地点数据是否对应同一位置地点
若相邻的前一时间点对应的地点数据与所述待确定地点数据不对应同一位置地点，执行步骤S350：将所述待确定地点数据的位置地点作为位置链中的新的位置信息，将所述待确定地点数据的采集时间作为与该新的位置信息对应的到达时间。
若相邻的前一时间点对应的地点数据与所述待确定地点数据对应同一位置地点，执行步骤S360：所述相邻的前一时间点对应的地点数据与所述待确定地点数据对应同一个位置信息，所述待确定地点数据的采集时间作为与该同一个位置信息的离开时间。
步骤S370：将所述位置信息按照对应的时间信息排序。
步骤S380：根据所述位置链，在位置链中确定家庭地址和办公室地址，以及所述家庭地址与所述办公室地址之间的途径地点。
家庭地址和办公室地址通常是用户每天行程的起点和终点，也即是每条位置链的出发点和/或达到点，通过确定家庭地址和办公室地址，进而根据家庭地址与办公室地址之间的途径地点，对于分析用户的行为习惯非常重要。
其中，作为一种示例，所述根据所述位置链，在位置链中确定家庭地址，可以按以下方式进行确定，包括：
当所述位置链中仅有一个常去地点，且所述常去地点的采集时间为夜晚的概率大于或等于预设概率时，将所述常去地点确定为家庭地址。其中，采集时间为夜晚的概率＝采集时间为夜晚的采集次数/总的采集次数，夜晚例如可以是8:00PM～8:00AM之间，应当理解，夜晚的时间范围可以更加不同地域、不同人群进行调整，此处不做限定。预设概率例如可以是50％，60％，70％等，例如设置为大于50％，当预设概率设置为大于50％时，基本上就不会出现常去地点的采集时间为夜晚的概率大于或等于预设概率的常去地点多于一个的情况，可以快速准确的确定家庭地址。
当所述位置链中有至少两个常去地点时，若采集时间为夜晚的概率大于或等于预设概率的常去地点的个数为1个，将采集时间为夜晚的概率大于或等于预设概率的常去地点确定为家庭地址。采集时间为夜晚的概率大于或等于预设概率的常去地点的个数大于1个，则可能存在数据不准或者数据量不够的情形，此时不再确定家庭地址，待采集的地点数据更多后再进行确定。
作为一种示例，在一些实施方式中，所述根据所述位置链，在位置链中确定办公室地址可以按以下方式进行，包括：根据已获取的家庭地址，确定以所述家庭地址为出发点的位置链上的到达点为待选办公室地址。待选办公室地址的数量可以是1个或多个，其作为潜在的办公室地址。当所述待选办公室地址的数量为1，将所述待选办公室地址确定为所述办公室地址。当所述待选办公室地址的数量大于1，获取每个待选办公室地址的停留时长，确定停留时长最大的待选办公室地址为所述办公室地址。其中，停留时长可以从该位置地点的到达时间和离开时间进行确定。
在一些实施方式中，所述根据所述位置链，在位置链中确定办公室地址可以按以下方式进行，包括：根据已获取的家庭地址，确定以所述家庭地址为出发点的位置链上的到达点为待选办公室地址。当所述待选办公室地址的数量为1，将所述待选办公室地址确定为所述办公室地址。当所述待选办公室地址的数量大于1，确定以所述家庭地址为到达点的位置链上的出发点为参考办公室地址。
若所述待选办公室地址和所述参考办公室地址相重复的数量为1，确定与所述参考办公室地址重复的所述待选办公室地址为所述办公室地址。所述待选办公室地址和所述参考办公室地址相重复是指同时是所述待选办公室地址和所述参考办公室地址。若所述待选办公室地址和所述参考办公室地址相重复的数量大于1，获取所述待选办公室地址和所述参考办公室地址相重复的位置地点的停留时长，确定停留时长最大的位置地点为所述办公室地址。
当家庭地址和办公室地址被确定后，确定出家庭地址和办公室地址分别作为出发点和/或到达点的位置链，在这些位置链上，位于家庭地址和办公室地址之间的常去地点即为途径地点。
本实施例提供的地点信息处理方法，可以准确的确定用户的家庭地址和办公室地址，进而准确的在用户家庭地址和办公室地址之间的行程上为用户进行智能推荐，如提前获取行程上的交通状况、天气情况等信息，在用户开启行程前向用户进行推送。
参阅图7，本申请的一个实施例还提供一种地点信息处理装置400，其是基于终端设备实现的，其中终端设备内包括有地点数据采集装置，地点信息处理装置400包括获取模块410、常去地点确认模块420以及执行模块430，其中获取模块410用于获取所述地点数据采集装置在预定时间段内采集的多个地点数据，每个所述地点数据均包括位置地点以及与所述位置地点对应的采集时间。常去地点确认模块420用于基于常去地点数据库，确定所述地点数据是否为常去地点，所述常去地点数据库包括基于所述终端设备的历史地点数据确定的常去地点。执行模块430用于根据确定为常去地点的地点数据形成位置链，所述位置链中包括位置信息以及与所述位置信息对应的时间信息。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，所显示或讨论的模块相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
请参阅图8，基于上述的地点信息处理方法、装置，本申请实施例还提供另一种可以执行前述地点信息处理方法的电子设备100。电子设备100包括相互耦合的一个或多个(图中仅示出一个)处理器302、存储器304以及GPS定位模块305以及网络模块306。其中，该存储器304中存储有可以执行前述实施例中内容的程序，而处理器302可以执行该存储器304中存储的程序。
其中，处理器302可以包括一个或者多个处理核。处理器302利用各种接口和线路连接整个电子设备100内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器304内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器304内的数据，执行电子设备100的各种功能和处理数据。可选地，处理器302可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(ProgrammableLogic Array，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器302可集成中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器302中，单独通过一块通信芯片进行实现。
存储器304可以包括随机存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储器(Read-Only Memory)。存储器304可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器304可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于实现至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现下述各个方法实施例的指令等。存储数据区还可以存储电子设备100在使用中所创建的数据(比如电话本、音视频数据、聊天记录数据)等。
所述网络模块306用于接收以及发送电磁波，实现电磁波与电信号的相互转换，从而与通讯网络或者其他设备进行通讯，例如和无线接入点进行通讯。所述网络模块306可包括各种现有的用于执行这些功能的电路元件，例如，天线、射频收发器、数字信号处理器、加密/解密芯片、用户身份模块(SIM)卡、存储器等等。所述网络模块306可与各种网络如互联网、企业内部网、无线网络进行通讯或者通过无线网络与其他设备进行通讯。上述的无线网络可包括蜂窝式电话网、无线局域网或者城域网。网络模块306可以与服务器进行通信并可以从服务器端联网获取当前的时间信息。
GPS定位模块305是应用于全球定位系统(Global Positioning System)，GPS定位模块305作为地点数据采集装置，其用于获取当前电子设备所处的位置信息，其中位置信息可以包括经度、纬度、以及定位经度值等。可以理解，GPS定位模块305也可以替换为其他的定位模块，例如用于北斗导航系统的北斗定位模块、应用于格洛纳斯导航系统的格洛纳斯定位模块、应用于伽利略导航系统的伽利略定位模块等。
应当理解，本实施例中的电子设备100可以为移动电话或智能电话(例如，基于iPhone TM，基于Android TM的电话)，便携式游戏设备(例如Nintendo DS TM，PlayStationPortable TM，Gameboy Advance TM，iPhone TM)、膝上型电脑、PDA、便携式互联网设备、音乐播放器以及数据存储设备等。电子设备100还可以是多个电子设备100中的任何一个，多个电子设备100包括但不限于蜂窝电话、智能电话、其他无线通信设备、个人数字助理、音频播放器、其他媒体播放器、音乐记录器、录像机、照相机、其他媒体记录器、收音机、医疗设备、车辆运输仪器、计算器、可编程遥控器、寻呼机、膝上型计算机、台式计算机、打印机、上网本电脑、个人数字助理(PDA)、便携式多媒体播放器(PMP)、运动图像专家组(MPEG-1或MPEG-2)音频层3(MP3)播放器，便携式医疗设备以及数码相机及其组合。
请参考图9，其示出了本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质的结构框图。该计算机可读介质800中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行上述方法实施例中所描述的方法。
计算机可读存储介质800可以是诸如闪存、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、EPROM、硬盘或者ROM之类的电子存储器。可选地，计算机可读存储介质800包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。计算机可读存储介质800具有执行上述方法中的任何方法步骤的程序代码810的存储空间。这些程序代码可以从一个或者多个计算机程序产品中读出或者写入到这一个或者多个计算机程序产品中。程序代码810可以例如以适当形式进行压缩。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (14)

1.一种基于终端设备的地点信息处理方法，所述终端设备包括地点数据采集装置，其特征在于，所述方法包括：
获取所述地点数据采集装置在预定时间段内采集的多个地点数据，每个所述地点数据均包括位置地点以及与所述位置地点对应的采集时间；
基于常去地点数据库，确定所述地点数据是否为常去地点，所述常去地点数据库包括基于所述终端设备的历史地点数据确定的常去地点；
根据确定为常去地点的地点数据形成位置链，所述位置链中包括位置信息以及与所述位置信息对应的时间信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述位置链中的时间信息包括到达时间和离开时间，所述形成位置链包括：
当所述地点数据确定为常去地点时，将所述地点数据作为位置链中的待确定地点数据；
确定所述位置链中，相邻的前一时间点对应的地点数据与所述待确定地点数据是否对应同一位置地点；
若不对应，将所述待确定地点数据的位置地点作为位置链中的新的位置信息，将所述待确定地点数据的采集时间作为与该新的位置信息对应的到达时间；
若对应，所述相邻的前一时间点对应的地点数据与所述待确定地点数据对应同一个位置信息，将所述待确定地点数据的采集时间作为与该同一个位置信息的离开时间；
将所述位置信息按照对应的时间信息排序。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述位置链中两个相邻的位置信息所对应的时间信息，确定前一个位置信息对应的离开时间与后一个位置信息对应的到达时间之间的时间差；
若时间差小于或等于预设时间间隔，获取两个相邻的位置信息之间的迁移速率，并作为所述位置信息的一部分存储于至所述位置链。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述常去地点数据库的获取方法包括：
获取所述地点数据采集装置采集的多个单天历史地点数据；
确定单天历史地点数据中的单天常去地点；
根据所述单天常去地点，确定预设天数内的常去地点，将所确定的常去地点对应的地点数据存入常去地点数据库中。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定单天历史地点数据中的单天常去地点，包括：
确定所述地点数据在一天时间内的出现次数，当所述地点数据在一天时间内的单日出现次数大于或等于预设次数，确定所述地点数据对应的位置地点为单天常去地点。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述单天常去地点，确定预设天数内的常去地点，将所确定的常去地点对应的地点数据存入常去地点数据库中，包括：
确定所述同一位置地点对应的位置数据在预设天数内作为单天常去地点的天数，根据所述天数确定所述位置数据的出现概率；
当所述位置数据的出现概率大于或等于预设阈值时确定所述位置数据对应的位置地点作为常去地点，并将所述位置数据存入所述常去地点数据库。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述历史地点数据按以下方式进行采集：
当所述终端设备从息屏状态变为亮屏状态时，所述地点数据采集装置采集位置地点作为当前位置数据的位置地点，获取当前的时间作为采集时间。
8.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述位置链，在位置链中确定家庭地址和办公室地址，以及所述家庭地址与所述办公室地址之间的途径地点。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置链，在位置链中确定家庭地址，包括：
当所述位置链中仅有一个常去地点，且所述常去地点的采集时间为夜晚的概率大于或等于预设概率时，将所述常去地点确定为家庭地址；
当所述位置链中有至少两个常去地点时，若采集时间为夜晚的概率大于或等于预设概率的常去地点的个数为1个，将采集时间为夜晚的概率大于或等于预设概率的常去地点确定为家庭地址。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置链，在位置链中确定办公室地址，包括：
根据已获取的家庭地址，确定以所述家庭地址为出发点的位置链上的到达点为待选办公室地址；
当所述待选办公室地址的数量为1，将所述待选办公室地址确定为所述办公室地址；
当所述待选办公室地址的数量大于1，获取每个待选办公室地址的停留时长，确定停留时长最大的待选办公室地址为所述办公室地址。
11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置链，在位置链中确定办公室地址，包括：
根据已获取的家庭地址，确定以所述家庭地址为出发点的位置链上的到达点为待选办公室地址；
当所述待选办公室地址的数量为1，将所述待选办公室地址确定为所述办公室地址；
当所述待选办公室地址的数量大于1，确定以所述家庭地址为到达点的位置链上的出发点为参考办公室地址，
若所述待选办公室地址和所述参考办公室地址相重复的数量为1，确定与所述参考办公室地址重复的所述待选办公室地址为所述办公室地址；
若所述待选办公室地址和所述参考办公室地址相重复的数量大于1，获取所述待选办公室地址和所述参考办公室地址相重复的位置地点的停留时长，确定停留时长最大的位置地点为所述办公室地址。
12.一种基于终端设备的地点信息处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取所述地点数据采集装置在预定时间段内采集的多个地点数据，每个所述地点数据均包括位置地点以及与所述位置地点对应的采集时间；
常去地点确认模块，用于基于常去地点数据库，确定所述地点数据是否为常去地点，所述常去地点数据库包括基于所述终端设备的历史地点数据确定的常去地点；
执行模块，用于根据确定为常去地点的地点数据形成位置链，所述位置链中包括位置信息以及与所述位置信息对应的时间信息。
13.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器与所述处理器耦合；所述存储器存储指令，当所述指令由所述处理器执行时以使所述处理器执行以下操作：
获取所述地点数据采集装置在预定时间段内采集的多个地点数据，每个所述地点数据均包括位置地点以及与所述位置地点对应的采集时间；
基于常去地点数据库，确定所述地点数据是否为常去地点，所述常去地点数据库包括基于所述终端设备的历史地点数据确定的常去地点；
根据确定为常去地点的地点数据形成位置链，所述位置链中包括位置信息以及与所述位置信息对应的时间信息。
14.一种计算机可读取存储介质，其特征在于，所述计算机可读取存储介质中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行如权利要求1-11任一项所述的方法。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111858807A (zh) * 2020-07-16 2020-10-30 北京百度网讯科技有限公司 一种任务处理方法、装置、设备以及存储介质
CN113395652A (zh) * 2021-06-04 2021-09-14 青岛海信移动通信技术股份有限公司 一种室内定位的方法、装置及存储介质
CN113837719A (zh) * 2021-09-15 2021-12-24 携程旅游网络技术（上海）有限公司 计算机办公地点的获取方法、系统、电子设备和介质

Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040113915A1 (en) * 2002-12-16 2004-06-17 Toshikazu Ohtsuki Mobile terminal device and image display method
US20060178918A1 (en) * 1999-11-22 2006-08-10 Accenture Llp Technology sharing during demand and supply planning in a network-based supply chain environment
CN101257513A (zh) * 2008-04-03 2008-09-03 刘维明 人员安全远程智能监护救援处理系统及监护救援处理方法
US20100245042A1 (en) * 2009-03-26 2010-09-30 Fujifilm Corporation Authenticator and authentication method
CN103052022A (zh) * 2011-10-17 2013-04-17 中国移动通信集团公司 基于移动行为的用户稳定点发现方法和系统
CN103945438A (zh) * 2014-04-16 2014-07-23 中国人民解放军信息工程大学 一种无线访问接入点ap、通信系统及通信方法
CN103986782A (zh) * 2014-05-30 2014-08-13 厦门云朵网络科技有限公司 一种位置服务器和签到处理方法
CN104182495A (zh) * 2014-08-13 2014-12-03 墨仕（厦门）电子商务有限公司 一种基于场景的社交网络位置信息匹配方法
CN105718460A (zh) * 2014-12-02 2016-06-29 北京四维图新科技股份有限公司 一种基于历史定位信息的数据挖掘方法及装置
CN105740347A (zh) * 2016-01-25 2016-07-06 四川长虹电器股份有限公司 基于gps的用户信息采集与行为分析方法
US20160358195A1 (en) * 2015-06-08 2016-12-08 Media4Shoppers sp. z o. o. Method To Generate A Consumer Interest Spatial Map, Based On Data Collected From The Movements Of Multiple Devices In A Defined Location
CN106446157A (zh) * 2016-09-22 2017-02-22 北京百度网讯科技有限公司 行程目的地推荐方法和装置
CN107346494A (zh) * 2016-05-05 2017-11-14 滴滴（中国）科技有限公司 一种用于出行规律挖掘的方法和系统
CN109495856A (zh) * 2018-12-18 2019-03-19 成都方未科技有限公司 一种基于大数据的手机用户类型标记方法
US10250619B1 (en) * 2015-06-17 2019-04-02 Mission Secure, Inc. Overlay cyber security networked system and method

Patent Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060178918A1 (en) * 1999-11-22 2006-08-10 Accenture Llp Technology sharing during demand and supply planning in a network-based supply chain environment
US20040113915A1 (en) * 2002-12-16 2004-06-17 Toshikazu Ohtsuki Mobile terminal device and image display method
CN101257513A (zh) * 2008-04-03 2008-09-03 刘维明 人员安全远程智能监护救援处理系统及监护救援处理方法
US20100245042A1 (en) * 2009-03-26 2010-09-30 Fujifilm Corporation Authenticator and authentication method
CN103052022A (zh) * 2011-10-17 2013-04-17 中国移动通信集团公司 基于移动行为的用户稳定点发现方法和系统
CN103945438A (zh) * 2014-04-16 2014-07-23 中国人民解放军信息工程大学 一种无线访问接入点ap、通信系统及通信方法
CN103986782A (zh) * 2014-05-30 2014-08-13 厦门云朵网络科技有限公司 一种位置服务器和签到处理方法
CN104182495A (zh) * 2014-08-13 2014-12-03 墨仕（厦门）电子商务有限公司 一种基于场景的社交网络位置信息匹配方法
CN105718460A (zh) * 2014-12-02 2016-06-29 北京四维图新科技股份有限公司 一种基于历史定位信息的数据挖掘方法及装置
US20160358195A1 (en) * 2015-06-08 2016-12-08 Media4Shoppers sp. z o. o. Method To Generate A Consumer Interest Spatial Map, Based On Data Collected From The Movements Of Multiple Devices In A Defined Location
US10250619B1 (en) * 2015-06-17 2019-04-02 Mission Secure, Inc. Overlay cyber security networked system and method
CN105740347A (zh) * 2016-01-25 2016-07-06 四川长虹电器股份有限公司 基于gps的用户信息采集与行为分析方法
CN107346494A (zh) * 2016-05-05 2017-11-14 滴滴（中国）科技有限公司 一种用于出行规律挖掘的方法和系统
CN106446157A (zh) * 2016-09-22 2017-02-22 北京百度网讯科技有限公司 行程目的地推荐方法和装置
CN109495856A (zh) * 2018-12-18 2019-03-19 成都方未科技有限公司 一种基于大数据的手机用户类型标记方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KRISHNAMURTHY P: ""Position location in mobile environments"", 《NSF WORKSHOP ON CONTEXT AWARE MOBILE DATABASE MANAGEMENT》 *
李志 等: ""基于反向标签传播的移动终端用户群体发现"", 《浙江大学学报(工学版)》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111858807A (zh) * 2020-07-16 2020-10-30 北京百度网讯科技有限公司 一种任务处理方法、装置、设备以及存储介质
CN111858807B (zh) * 2020-07-16 2024-03-05 北京百度网讯科技有限公司 一种任务处理方法、装置、设备以及存储介质
CN113395652A (zh) * 2021-06-04 2021-09-14 青岛海信移动通信技术股份有限公司 一种室内定位的方法、装置及存储介质
CN113837719A (zh) * 2021-09-15 2021-12-24 携程旅游网络技术（上海）有限公司 计算机办公地点的获取方法、系统、电子设备和介质

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