CN110598131B - 确定用户常驻区域的方法、装置、存储介质和电子设备 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及一种确定用户常驻区域的方法、装置、存储介质和电子设备，以解决相关技术中确定用户的常驻区域的过程中计算资源需求量大、精确性较差的技术问题，该方法包括：通过GeoHash算法，根据用户在预设时长内的用户位置信息，确定该用户驻留过的一个或多个分区；根据该用户在上述每个分区驻留的时长，确定上述每个分区对应的目标权重，该目标权重用于表示该用户与上述每个分区的相关程度；根据该目标权重，以及该分区与每个预设区域的距离，确定该用户的常驻区域。能够根据用户和GeoHash分区的相关程度，以及GeoHash分区的位置确定用户的常驻区域，在保证用户常驻区域判断的精确度的同时，减少用户常驻区域判断过程中的计算量，提高业务运维效率。

Description

确定用户常驻区域的方法、装置、存储介质和电子设备
技术领域
本公开涉及数据管理领域，具体地，涉及一种确定用户常驻区域的方法、装置、存储介质和电子设备。
背景技术
随着网络的日益发达，越来越多的用户倾向于使用网络购物、网上寄取快递、点外卖以及网约车等与用户位置相关的网络服务。因此，对用户的常驻区域(包括国家、省、市、区等行政区)的判断，有助于根据用户常驻的地理位置为其提供更好的网络服务。
发明内容
本公开的主要目的是提供一种确定用户常驻区域的方法、装置、存储介质和电子设备，以解决相关技术中确定用户的常驻区域的过程中计算资源需求量大、精确性较差的技术问题。
为了实现上述目的，本公开第一方面提供一种确定用户常驻区域的方法，所述方法包括：
通过GeoHash算法，根据用户在预设时长内的用户位置信息，确定所述用户驻留过的一个或多个分区；
根据所述用户在每个所述分区驻留的时长，确定每个所述分区对应的目标权重，所述目标权重用于表示所述用户与每个所述分区的相关程度；
根据所述目标权重，以及所述分区与每个预设区域的距离，确定所述用户的常驻区域。
可选的，所述根据所述用户在每个所述分区驻留的时长，确定每个所述分区对应的目标权重，包括：
确定所述用户在所述预设时长内每次进入所述分区的第一时间点、首次进入所述分区的第二时间点以及最后一次进入所述分区的第三时间点；
根据所述第一时间点以及预设的衰减因子，确定所述分区对应的单位频次权重；
根据所述第二时间点、所述第三时间点以及预设的统计周期，确定所述分区对应的周期频次权重，所述统计周期的时长大于所述预设时间段的时长；
将所述周期频次权重与所述单位频次权重的和值，作为所述分区对应目标权重。
可选的，所述预设时长内包含时长相等的多个预设时间段，所述根据所述第一时间点、多个预设时间段以及每个所述预设时间段对应的衰减因子，确定所述分区对应的单位频次权重，包括：
确定每个所述预设时间段内的目标时间区间的第一数量；其中，每个所述预设时间段包含时长相等的多个时间区间，所述目标时间区间为所述多个时间区间中所述第一时间点所处的时间区间；
根据所述衰减因子与第二数量确定每个所述预设时间段对应的权重系数，所述第二数量为每个所述预设时间段的结束时间点与所述预设时长的结束时间点之间包含的所述预设时间段的数量；
根据所述第一数量和所述权重系数确定所述单位频次权重。
可选的，所述根据所述第一时间点、所述第二时间点以及预设的统计周期，确定所述用户针对于所述分区的周期频次权重，包括：
获取所述第二时间点和所述第三时间点之间的时间间隔内包含的预设单位时长的第三数量，以及所述统计周期内包含的所述预设单位时长的第四数量；
将所述第三数量与所述第四数量的比值，作为所述周期频次权重。
可选的，所述根据所述目标权重，以及所述分区与目标区域中的每个预设区域的距离，确定所述用户的常驻区域，包括：
将所述目标权重最大的分区作为目标分区；
根据所述目标分区与每个所述预设区域的距离，从多个所述预设区域中确定所述用户的常驻区域。
可选的，所述预设区域为预设行政区域，所述根据所述目标分区与每个所述预设区域的距离，包括：
通过行政区域划分定位集，确定每个所述预设行政区域第一位置信息；
根据所述第一位置信息和所述目标分区的第二位置信息，确定所述目标分区与每个所述预设行政区域的距离；
将与所述目标分区距离最近的预设行政区域作为所述常驻区域。
本公开第二方面提供一种确定用户常驻区域的装置，所述装置包括：
分区确定模块，用于通过GeoHash算法，根据用户在预设时长内的用户位置信息，确定所述用户驻留过的一个或多个分区；
权重确定模块，用于根据所述用户在每个所述分区驻留的时长，确定每个所述分区对应的目标权重，所述目标权重用于表示所述用户与每个所述分区的相关程度；
区域确定模块，用于根据所述目标权重，以及所述分区与每个预设区域的距离，确定所述用户的常驻区域。
可选的，所述权重确定模块，用于：
确定所述用户在所述预设时长内每次进入所述分区的第一时间点、首次进入所述分区的第二时间点以及最后一次进入所述分区的第三时间点；
根据所述第一时间点以及预设的衰减因子，确定所述分区对应的单位频次权重；
根据所述第二时间点、所述第三时间点以及预设的统计周期，确定所述分区对应的周期频次权重，所述统计周期的时长大于所述预设时间段的时长；
将所述周期频次权重与所述单位频次权重的和值，作为所述分区对应目标权重。
可选的，所述预设时长内包含时长相等的多个预设时间段，所述权重确定模块，用于：
确定每个所述预设时间段内的目标时间区间的第一数量；其中，每个所述预设时间段包含时长相等的多个时间区间，所述目标时间区间为所述多个时间区间中所述第一时间点所处的时间区间；
根据所述衰减因子与第二数量确定每个所述预设时间段对应的权重系数，所述第二数量为每个所述预设时间段的结束时间点与所述预设时长的结束时间点之间包含的所述预设时间段的数量；
根据所述第一数量和所述权重系数确定所述单位频次权重。
可选的，所述权重确定模块，用于：
获取所述第二时间点和所述第三时间点之间的时间间隔内包含的预设单位时长的第三数量，以及所述统计周期内包含的所述预设单位时长的第四数量；
将所述第三数量与所述第四数量的比值，作为所述周期频次权重。
可选的，所述区域确定模块，用于：
将所述目标权重最大的分区作为目标分区；
根据所述目标分区与每个所述预设区域的距离，从多个所述预设区域中确定所述用户的常驻区域。
可选的，所述区域确定模块，用于：
通过行政区域划分定位集，确定每个所述预设行政区域第一位置信息；
根据所述第一位置信息和所述目标分区的第二位置信息，确定所述目标分区与每个所述预设行政区域的距离；
将与所述目标分区距离最近的预设行政区域作为所述常驻区域。
本公开第三方面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第一方面所述的确定用户常驻区域的方法的步骤。
本公开第四方面提供一种电子设备，包括：
存储器，其上存储有计算机程序；
处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现第一方面所述的确定用户常驻区域的方法的步骤。
采用本公开提供的技术方案，至少可以达到如下技术效果：
通过GeoHash算法，根据用户在预设时长内的用户位置信息，确定该用户驻留过的一个或多个分区；根据该用户在上述每个分区驻留的时长，确定上述每个分区对应的目标权重，该目标权重用于表示该用户与上述每个分区的相关程度；根据该目标权重，以及该分区与每个预设区域的距离，确定该用户的常驻区域。能够根据用户和GeoHash分区的相关程度，以及GeoHash分区的位置确定用户的常驻区域，在保证用户常驻区域判断的精确度的同时，减少用户常驻区域判断过程中的计算量，提高业务运维效率。
本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：
图1是根据一示例性实施例示出的一种确定用户常驻区域的方法的流程图；
图2是根据图1示出的一种确定分区权重的方法的流程图；
图3是根据图1示出的一种确定常驻区域的方法的流程图；
图4是根据一示例性实施例示出的一种确定用户常驻区域的装置的框图；
图5是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
以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。
在判断用户常驻区域的相关技术中，通常通过对地理围栏数据的储存和查询的方式对某一围栏区域内用户涉足过的所有位置对应的大量坐标信息与不同的行政区进行匹配，确定用户的常驻区域。但是，对上述的大量坐标信息(地理围栏数据)进行储存和匹配的过程对储存资源和计算资源的需求较大。另外，还可以通过用户所涉及的交易发生的行政区、用户浏览过的行政区以及用户定位所在的行政区等网络数据，对机器学习模型训练，进而通过训练好的机器学习模型确定用户的常驻地。但是，各种网络数据之间关联度较差，分类也较复杂，因此，根据这些网络数据确定的用户的常驻地的精确性较差。同时，由于搭建机器学习模型的难度较大，该方法的实施过程也较为复杂。
发明人注意到这一问题，提出了一种新的确定用户常驻区域的方法，具体如下：
图1是根据一示例性实施例示出的一种确定用户常驻区域的方法的流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤101，通过GeoHash算法，根据用户在预设时长内的用户位置信息，确定该用户驻留过的一个或多个分区。
示例地，该GeoHash算法的基本原理是将地球理解为一个二维平面，将平面递归分解成更小的子块，每个子块在一定经纬度范围内拥有相同的编码。具体地，可以将二维的经纬度转换成字符串，例如，通常可以将北京市划分为多个分区，每个分区对应的GeoHash字符串分别是WX4ER，WX4G2、WX4G3等，即，每一个字符串代表了一个矩形区域(分区)。这个矩形区域内所有的点(经纬度坐标)都共享相同的GeoHash字符串。由此，该步骤101中的用户位置信息为用户位置对应的经纬度坐标，而该分区为预先划分出的多个GeoHash分区中用户驻留过的分区。在具体的实施过程中，可以采集用户在当前时刻之前的预设时长(例如，1年)内参与某项与地址相关的网络业务(例如，网络购物、网上寄取快递、点外卖以及网约车等)时的用户位置信息，或者，在该预设时长内每隔一段时间通过用户随身携带的移动终端采集到的用户位置信息。此后，再根据该用户位置信息确定用户驻留过的GeoHash分区，作为上述的一个或多个分区。
步骤102，根据该用户在上述每个分区驻留的时长，确定上述每个分区对应的目标权重。
其中，该目标权重用于表示该用户与上述每个分区的相关程度。
示例地，在确定上述的一个或多个分区的同时，还需要确定采集该用户位置信息的时间点，并通过每个用户位置信息对应的时间点确定用户在每个分区驻留的时长，进而确定用户与每个分区的相关程度。该相关程度用于描述用户出现在某个分区内的频繁程度。
步骤103，根据该目标权重，以及该分区与每个预设区域的距离，确定该用户的常驻区域。
示例地，可以通过该目标权重确定上述的一个或多个分区中用户最常驻留的一个或多个目标分区，再根据所述目标分区的位置信息以及每个预设区域的位置信息，确定该目标分区和每个预设区域的距离，进而从多个该预设区域中确定所述用户的常驻区域。
综上所述，本公开的实施例所提供的技术方案，能够通过GeoHash算法，根据用户在预设时长内的用户位置信息，确定该用户驻留过的一个或多个分区；根据该用户在上述每个分区驻留的时长，确定上述每个分区对应的目标权重，该目标权重用于表示该用户与上述每个分区的相关程度；根据该目标权重，以及该分区与每个预设区域的距离，确定该用户的常驻区域。能够根据用户和GeoHash分区的相关程度，以及GeoHash分区的位置确定用户的常驻区域，在保证用户常驻区域判断的精确度的同时，减少用户常驻区域判断过程中的计算量，提高业务运维效率。
图2是根据图1示出的一种确定分区权重的方法的流程图，如图2所示，上述步骤102包括以下步骤：
步骤1021，确定该用户在该预设时长内每次进入该分区的第一时间点、首次进入该分区的第二时间点以及最后一次进入该分区的第三时间点。
步骤1022，根据该第一时间点以及预设的衰减因子，确定该分区对应的单位频次权重。
示例地，该步骤1021可以包括：确定上述每个预设时间段内的目标时间区间的第一数量；其中，上述每个预设时间段包含时长相等的多个时间区间，该目标时间区间为该多个时间区间中该第一时间点所处的时间区间；根据该衰减因子与第二数量确定上述每个预设时间段对应的权重系数，该第二数量为上述每个预设时间段的结束时间点与该预设时长的结束时间点之间包含的该预设时间段的数量；根据该第一数量和该权重系数确定该单位频次权重。
以上述预设时间段为1天，上述的时间区间为1小时为例，该第一数量实际为用户1天内出现在某一分区内的小时数。例如，1天之中用户在9点到10点内在分区A出现了4次，在11点到12点在分区A出现了2次，用户在15点到16点在第一分区出现了3次，则，该第一数量为3。另外，随着时间的推移，计算出的第一数量相对于上述的相关程度的重要性会根据其对应的时间区域与当前时刻(或者说开始进行用户常驻区域判断的时刻)之间的时长的增长而衰减。例如，确定3月2日1点为当前时刻，用户1在2月27号(距当前时刻3天)出现在分区A，出现的小时数(第一数量)为5，该用户1在2月28号(距当前时刻2天)也出现在该分区域，出现的小时数(第一数量)为8，在3月1号该用户1没有出现在该分区A。那么，在2月27号到3月2号之间(即该预设时长内)，该分区A对应的单位频次权重为5×0.93+8×0.92。
步骤1023，根据该第二时间点、该第三时间点以及预设的统计周期，确定该分区对应的周期频次权重。
其中，该统计周期的时长大于该预设时间段的时长。
示例地，该步骤1023可以包括：获取该第二时间点和该第三时间点之间的时间间隔内包含的预设单位时长的第三数量，以及该统计周期内包含的该预设单位时长的第四数量；将该第三数量与该第四数量的比值，作为该周期频次权重。
以该单位时长为1天，该统计周期为30天为例，用户2首次进入分区B的第二时间点为3月2日10点，该用户2最后一次进入该分区B的第三时间点为7月30日15点，该第二时间点和该第三时间点之间包含的预设单位时长的第三数量为150，该第四数量为30，则该周期频次权重为150/30＝3。
步骤1024，将该周期频次权重与该单位频次权重的和值，作为该分区对应目标权重。
图3是根据图1示出的一种确定常驻区域的方法的流程图，如图2所示，上述步骤103包括以下步骤：
步骤1031，将该目标权重最大的分区作为目标分区。
示例地，此处获取到的目标分区依然以GeoHash字符串进行表示，可以通过逆GeoHash算法将该GeoHash字符串转化为经纬度坐标，以进行后续的距离计算步骤。
步骤1032，根据该目标分区与上述每个预设区域的距离，从多个预设区域中确定该用户的常驻区域。
示例地，该步骤1032可以包括：通过行政区域划分定位集，确定上述每个预设行政区域第一位置信息；根据该第一位置信息和该目标分区的第二位置信息，确定该目标分区与上述每个预设行政区域的距离；将与该目标分区距离最近的预设行政区域作为该常驻区域。
示例地，该行政区域划分定位集包含某一国家的所有行政区域的代码和对应的经纬度信息。具体地，可以某一国家的行政区域划分定位集中的任一行政区域的定位坐标可以表示为a_locs(lat_c_i，lng_c_i)，其中，lat_c_i为该行政区域的经度，lng_c_i为该行政区域的纬度，i为行政区代码。在获取到上述的目标分区对应的经纬度坐标后，可以通过Haversine formula算法计算用户的经纬度坐标(lat_u，lng_u)与行政区域划分定位集a_locs中每个定位坐标的直线距离，再根据距离升序排序，取具备最小的距离的定位坐标对应的行政区代码作为用户常驻行政区域代码。之后，根据行政区域代码即可在维表中查的其代表的省、市、区/县/县级市。
综上所述，本公开的实施例所提供的技术方案，能够通过GeoHash算法，根据用户在预设时长内的用户位置信息，确定该用户驻留过的一个或多个分区；根据该用户在上述每个分区驻留的时长，确定上述每个分区对应的目标权重，该目标权重用于表示该用户与上述每个分区的相关程度；根据该目标权重，以及该分区与每个预设区域的距离，确定该用户的常驻区域。能够根据用户和GeoHash分区的相关程度，并结合GeoHash分区的位置和行政区域划分定位集中每个行政区域的被指坐标，确定用户的常驻区域，在保证用户常驻区域判断的精确度的同时，减少用户常驻区域判断过程中的计算量，提高业务运维效率。
图4是根据一示例性实施例示出的一种确定用户常驻区域的装置的框图，如图4所示，该装置400包括：
分区确定模块410，用于通过GeoHash算法，根据用户在预设时长内的用户位置信息，确定该用户驻留过的一个或多个分区；
权重确定模块420，用于根据该用户在上述每个分区驻留的时长，确定上述每个分区对应的目标权重，该目标权重用于表示该用户与上述每个分区的相关程度；
区域确定模块430，用于根据该目标权重，以及该分区与每个预设区域的距离，确定该用户的常驻区域。
可选的，该权重确定模块420，用于：
确定该用户在该预设时长内每次进入该分区的第一时间点、首次进入该分区的第二时间点以及最后一次进入该分区的第三时间点；
根据该第一时间点以及预设的衰减因子，确定该分区对应的单位频次权重；
根据该第二时间点、该第三时间点以及预设的统计周期，确定该分区对应的周期频次权重，该统计周期的时长大于该预设时间段的时长；
将该周期频次权重与该单位频次权重的和值，作为该分区对应目标权重。
可选的，该预设时长内包含时长相等的多个预设时间段，该权重确定模块420，用于：
确定上述每个预设时间段内的目标时间区间的第一数量；其中，上述每个预设时间段包含时长相等的多个时间区间，该目标时间区间为该多个时间区间中该第一时间点所处的时间区间；
根据该衰减因子与第二数量确定上述每个预设时间段对应的权重系数，该第二数量为上述每个预设时间段的结束时间点与该预设时长的结束时间点之间包含的该预设时间段的数量；
根据该第一数量和该权重系数确定该单位频次权重。
可选的，该权重确定模块420，用于：
获取该第二时间点和该第三时间点之间的时间间隔内包含的预设单位时长的第三数量，以及该统计周期内包含的该预设单位时长的第四数量；
将该第三数量与该第四数量的比值，作为该周期频次权重。
可选的，该区域确定模块430，用于：
将该目标权重最大的分区作为目标分区；
根据该目标分区与上述每个预设区域的距离，从多个预设区域中确定该用户的常驻区域。
可选的，该区域确定模块430，用于：
通过行政区域划分定位集，确定上述每个预设行政区域第一位置信息；
根据该第一位置信息和该目标分区的第二位置信息，确定该目标分区与上述每个预设行政区域的距离；
将与该目标分区距离最近的预设行政区域作为该常驻区域。
综上所述，本公开的实施例所提供的技术方案，能够通过GeoHash算法，根据用户在预设时长内的用户位置信息，确定该用户驻留过的一个或多个分区；根据该用户在上述每个分区驻留的时长，确定上述每个分区对应的目标权重，该目标权重用于表示该用户与上述每个分区的相关程度；根据该目标权重，以及该分区与每个预设区域的距离，确定该用户的常驻区域。能够根据用户和GeoHash分区的相关程度，并结合GeoHash分区的位置和行政区域划分定位集中每个行政区域的被指坐标，确定用户的常驻区域，在保证用户常驻区域判断的精确度的同时，减少用户常驻区域判断过程中的计算量，提高业务运维效率。
示例地，图5是根据一示例性实施例示出的一种电子设备500的框图。参照图5，电子设备500包括处理器501，其数量可以为一个或多个，以及存储器502，用于存储可由处理器501执行的计算机程序。存储器502中存储的计算机程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理器501可以被配置为执行该计算机程序，以执行上述的确定用户常驻区域的方法。
另外，电子设备500还可以包括电源组件503和通信组件504，该电源组件503可以被配置为执行电子设备500的电源管理，该通信组件504可以被配置为实现电子设备800的通信，例如，有线或无线通信。此外，该电子设备500还可以包括输入/输出(I/O)接口505。电子设备500可以操作基于存储在存储器502的操作系统，例如Windows ServerTM，Mac OSXTM，UnixTM，LinuxTM等等。
在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的确定用户常驻区域的方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器502，上述程序指令可由电子设备500的处理器501执行以完成上述的确定用户常驻区域的方法。
以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，可以对本公开的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本公开的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。

Claims (12)

1.一种确定用户常驻区域的方法，其特征在于，所述方法包括：
通过GeoHash算法，根据用户在预设时长内的用户位置信息，确定所述用户驻留过的一个或多个分区；
根据所述用户在每个所述分区驻留的时长，确定每个所述分区对应的目标权重，所述目标权重用于表示所述用户与每个所述分区的相关程度；
根据所述目标权重，以及所述分区与每个预设区域的距离，确定所述用户的常驻区域；其中，
所述根据所述用户在每个所述分区驻留的时长，确定每个所述分区对应的目标权重，包括：
确定所述用户在所述预设时长内每次进入所述分区的第一时间点、首次进入所述分区的第二时间点以及最后一次进入所述分区的第三时间点；
根据所述第一时间点以及预设的衰减因子，确定所述分区对应的单位频次权重；
根据所述第二时间点、所述第三时间点以及预设的统计周期，确定所述分区对应的周期频次权重，所述统计周期的时长大于所述预设时间段的时长；
将所述周期频次权重与所述单位频次权重的和值，作为所述分区对应目标权重。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设时长内包含时长相等的多个预设时间段，所述根据所述第一时间点、多个预设时间段以及每个所述预设时间段对应的衰减因子，确定所述分区对应的单位频次权重，包括：
确定每个所述预设时间段内的目标时间区间的第一数量；其中，每个所述预设时间段包含时长相等的多个时间区间，所述目标时间区间为所述多个时间区间中所述第一时间点所处的时间区间；
根据所述衰减因子与第二数量确定每个所述预设时间段对应的权重系数，所述第二数量为每个所述预设时间段的结束时间点与所述预设时长的结束时间点之间包含的所述预设时间段的数量；
根据所述第一数量和所述权重系数确定所述单位频次权重。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一时间点、所述第二时间点以及预设的统计周期，确定所述用户针对于所述分区的周期频次权重，包括：
获取所述第二时间点和所述第三时间点之间的时间间隔内包含的预设单位时长的第三数量，以及所述统计周期内包含的所述预设单位时长的第四数量；
将所述第三数量与所述第四数量的比值，作为所述周期频次权重。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标权重，以及所述分区与目标区域中的每个预设区域的距离，确定所述用户的常驻区域，包括：
将所述目标权重最大的分区作为目标分区；
根据所述目标分区与每个所述预设区域的距离，从多个所述预设区域中确定所述用户的常驻区域。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设区域为预设行政区域，所述根据所述目标分区与每个所述预设区域的距离，包括：
通过行政区域划分定位集，确定每个所述预设行政区域第一位置信息；
根据所述第一位置信息和所述目标分区的第二位置信息，确定所述目标分区与每个所述预设行政区域的距离；
将与所述目标分区距离最近的预设行政区域作为所述常驻区域。
6.一种确定用户常驻区域的装置，其特征在于，所述装置包括：
分区确定模块，用于通过GeoHash算法，根据用户在预设时长内的用户位置信息，确定所述用户驻留过的一个或多个分区；
权重确定模块，用于根据所述用户在每个所述分区驻留的时长，确定每个所述分区对应的目标权重，所述目标权重用于表示所述用户与每个所述分区的相关程度；其中，所述根据所述用户在每个所述分区驻留的时长，确定每个所述分区对应的目标权重包括：确定所述用户在所述预设时长内每次进入所述分区的第一时间点、首次进入所述分区的第二时间点以及最后一次进入所述分区的第三时间点；根据所述第一时间点以及预设的衰减因子，确定所述分区对应的单位频次权重；根据所述第二时间点、所述第三时间点以及预设的统计周期，确定所述分区对应的周期频次权重，所述统计周期的时长大于所述预设时间段的时长；将所述周期频次权重与所述单位频次权重的和值，作为所述分区对应目标权重；
区域确定模块，用于根据所述目标权重，以及所述分区与每个预设区域的距离，确定所述用户的常驻区域。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预设时长内包含时长相等的多个预设时间段，所述权重确定模块，用于：
确定每个所述预设时间段内的目标时间区间的第一数量；其中，每个所述预设时间段包含时长相等的多个时间区间，所述目标时间区间为所述多个时间区间中所述第一时间点所处的时间区间；
根据所述衰减因子与第二数量确定每个所述预设时间段对应的权重系数，所述第二数量为每个所述预设时间段的结束时间点与所述预设时长的结束时间点之间包含的所述预设时间段的数量；
根据所述第一数量和所述权重系数确定所述单位频次权重。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述权重确定模块，用于：
获取所述第二时间点和所述第三时间点之间的时间间隔内包含的预设单位时长的第三数量，以及所述统计周期内包含的所述预设单位时长的第四数量；
将所述第三数量与所述第四数量的比值，作为所述周期频次权重。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述区域确定模块，用于：
将所述目标权重最大的分区作为目标分区；
根据所述目标分区与每个所述预设区域的距离，从多个所述预设区域中确定所述用户的常驻区域。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述区域确定模块，用于：
通过行政区域划分定位集，确定每个所述预设行政区域第一位置信息；
根据所述第一位置信息和所述目标分区的第二位置信息，确定所述目标分区与每个所述预设行政区域的距离；
将与所述目标分区距离最近的预设行政区域作为所述常驻区域。
11.一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5中任一项所述的确定用户常驻区域的方法的步骤。
12.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，其上存储有计算机程序；
处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求1至5中任一项所述的确定用户常驻区域的方法的步骤。
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