CN111125557A - 资源筛选方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

资源筛选方法、装置、计算机设备及存储介质 Download PDF

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CN111125557A CN201911362585.0A CN201911362585A CN111125557A CN 111125557 A CN111125557 A CN 111125557A CN 201911362585 A CN201911362585 A CN 201911362585A CN 111125557 A CN111125557 A CN 111125557A
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Abstract

本申请公开了一种资源筛选方法、装置、计算机设备及存储介质，属于网络技术领域。本申请通过当用户在终端上启动应用程序时，获取用户的位置信息，对用户的位置信息进行空间索引编码，得到用户的用户编码信息，查询与用户编码信息对应的至少一个仓库编码信息，基于用户的位置信息以及该至少一个仓库编码信息，从至少一个仓库资源中筛选得到目标仓库资源，缩短了资源筛选过程的耗时，提升了资源筛选过程的效率，优化了用户体验。

Description

资源筛选方法、装置、计算机设备及存储介质
技术领域
本申请涉及网络技术领域，特别涉及一种资源筛选方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
随着网络技术的发展，当用户在终端上启动购物应用时，服务器可以从仓库系统中筛选出距离用户最近的仓库资源，以便于基于最近的仓库资源进行物品推荐，当用户下单之后，由业务人员将订单所包含物品从仓库配送至用户。
在从仓库系统中筛选仓库资源的过程中，服务器可以预先将不同的仓库资源按照行政区域(省或直辖市)的行政区划编码存入到缓存中，当用户在终端上启动购物应用时，服务器获取用户所在行政区域的行政区划编码，从缓存查询到行政区划编码相同的仓库资源，进一步地从上述仓库资源中遍历筛选出距离用户最近的仓库资源。
在上述过程中，随着业务量的增长，同一行政区域内仓库资源的数量也越来越多，由于每次筛选时都需要遍历某一行政区域内的每个仓库资源，才能筛选出距离用户最近的仓库资源，导致资源筛选过程耗时较长，资源筛选效率低，用户体验差。
发明内容
本申请实施例提供了一种资源筛选方法、装置、计算机设备及存储介质，能够缩短资源筛选过程的耗时，提升资源筛选效率，优化用户体验。该技术方案如下：
一方面，提供了一种资源筛选方法，该方法包括：
当用户在终端上启动应用程序时，获取所述用户的位置信息；
对所述用户的位置信息进行空间索引编码，得到所述用户的用户编码信息；
查询与所述用户编码信息对应的至少一个仓库编码信息，所述至少一个仓库编码信息对应于至少一个仓库资源，每个仓库资源与所述用户之间的距离小于距离阈值；
基于所述用户的位置信息以及所述至少一个仓库编码信息，从所述至少一个仓库资源中筛选得到目标仓库资源，所述目标仓库资源用于向所述用户提供供应服务。
在一种可能实施方式中，所述查询与所述用户编码信息对应的至少一个仓库编码信息包括：
若空间索引编码的精度符合目标条件，查询与所述用户编码信息之间相似度高于相似度阈值的所述至少一个仓库编码信息，所述目标条件用于表示任一仓库编码信息所对应矩形空间的对角线长度小于或等于所述距离阈值。
在一种可能实施方式中，所述查询与所述用户编码信息之间相似度高于相似度阈值的所述至少一个仓库编码信息包括：
确定所述用户编码信息的字符位数；
获取与所述字符位数中前目标位相同的所述至少一个仓库编码信息，所述目标位小于或等于所述字符位数。
在一种可能实施方式中，所述基于所述用户的位置信息以及所述至少一个仓库编码信息，从所述至少一个仓库资源中筛选得到目标仓库资源包括：
以所述至少一个仓库编码信息为索引，查询所述至少一个仓库编码信息所对应的至少一个仓库资源的电子围栏，一个仓库资源的电子围栏用于表示一个仓库资源的服务范围；
在所述至少一个仓库资源中，确定电子围栏内包括所述用户的位置信息的至少一个候选仓库资源；
基于所述至少一个候选仓库资源，筛选得到所述目标仓库资源。
在一种可能实施方式中，所述在所述至少一个仓库资源中，确定电子围栏内包括所述用户的位置信息的至少一个候选仓库资源包括：
对所述至少一个仓库资源中任一仓库资源，若从所述用户的位置信息出发的射线与所述仓库资源的电子围栏的交点个数为奇数，确定所述用户的位置信息位于所述仓库资源的电子围栏内，将所述仓库资源确定为一个候选仓库资源。
在一种可能实施方式中，所述基于所述至少一个候选仓库资源，筛选得到所述目标仓库资源包括：
将所述至少一个候选仓库资源中与所述用户的位置信息之间距离最短的候选仓库资源确定为所述目标仓库资源；或，
将所述至少一个候选仓库资源中仓储量最多的候选仓库资源确定为所述目标仓库资源；或，
将所述至少一个候选仓库资源中任一候选仓库资源确定为所述目标仓库资源。
在一种可能实施方式中，所述查询与所述用户编码信息对应的至少一个仓库编码信息之前，所述方法还包括：
对多个仓库资源的电子围栏的中心位置信息进行空间索引编码，得到多个仓库编码信息；
以键值对的形式将所述多个仓库编码信息以及所述多个仓库资源的电子围栏对应存储。
一方面，提供了一种资源筛选装置，该装置包括：
获取模块，用于当用户在终端上启动应用程序时，获取所述用户的位置信息；
编码模块，用于对所述用户的位置信息进行空间索引编码，得到所述用户的用户编码信息；
查询模块，用于查询与所述用户编码信息对应的至少一个仓库编码信息，所述至少一个仓库编码信息对应于至少一个仓库资源，每个仓库资源与所述用户之间的距离小于距离阈值；
筛选模块，用于基于所述用户的位置信息以及所述至少一个仓库编码信息，从所述至少一个仓库资源中筛选得到目标仓库资源，所述目标仓库资源用于向所述用户提供供应服务。
在一种可能实施方式中，所述查询模块包括：
第一查询单元，用于若空间索引编码的精度符合目标条件，查询与所述用户编码信息之间相似度高于相似度阈值的所述至少一个仓库编码信息，所述目标条件用于表示任一仓库编码信息所对应矩形空间的对角线长度小于或等于所述距离阈值。
在一种可能实施方式中，所述第一查询单元用于：
确定所述用户编码信息的字符位数；
获取与所述字符位数中前目标位相同的所述至少一个仓库编码信息，所述目标位小于或等于所述字符位数。
在一种可能实施方式中，所述筛选模块包括：
第二查询单元，用于以所述至少一个仓库编码信息为索引，查询所述至少一个仓库编码信息所对应的至少一个仓库资源的电子围栏，一个仓库资源的电子围栏用于表示一个仓库资源的服务范围；
确定单元，用于在所述至少一个仓库资源中，确定电子围栏内包括所述用户的位置信息的至少一个候选仓库资源；
筛选单元，用于基于所述至少一个候选仓库资源，筛选得到所述目标仓库资源。
在一种可能实施方式中，所述确定单元用于：
对所述至少一个仓库资源中任一仓库资源，若从所述用户的位置信息出发的射线与所述仓库资源的电子围栏的交点个数为奇数，确定所述用户的位置信息位于所述仓库资源的电子围栏内，将所述仓库资源确定为一个候选仓库资源。
在一种可能实施方式中，所述筛选单元用于：
将所述至少一个候选仓库资源中与所述用户的位置信息之间距离最短的候选仓库资源确定为所述目标仓库资源；或，
将所述至少一个候选仓库资源中仓储量最多的候选仓库资源确定为所述目标仓库资源；或，
将所述至少一个候选仓库资源中任一候选仓库资源确定为所述目标仓库资源。
在一种可能实施方式中，所述装置还用于：
对多个仓库资源的电子围栏的中心位置信息进行空间索引编码，得到多个仓库编码信息；
以键值对的形式将所述多个仓库编码信息以及所述多个仓库资源的电子围栏对应存储。
一方面，提供了一种计算机设备，该计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，该一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，该至少一条程序代码由该一个或多个处理器加载并执行以实现如上述任一种可能实现方式的资源筛选方法所执行的操作。
一方面，提供了一种存储介质，该存储介质中存储有至少一条程序代码，该至少一条程序代码由处理器加载并执行以实现如上述任一种可能实现方式的资源筛选方法所执行的操作。
本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
通过当用户在终端上启动应用程序时，获取用户的位置信息，对用户的位置信息进行空间索引编码，得到用户的用户编码信息，查询与用户编码信息对应的至少一个仓库编码信息，该至少一个仓库编码信息对应于至少一个仓库资源，每个仓库资源与该用户之间的距离小于距离阈值，基于该用户的位置信息以及该至少一个仓库编码信息，从该至少一个仓库资源中筛选得到目标仓库资源，该目标仓库资源用于向该用户提供供应服务，从而能够直接查询到与用户之间距离小于距离阈值的仓库资源，查询到的仓库资源的数量远小于与用户所在行政区域相同的仓库资源的数量，从而能够大大降低后续筛选目标仓库资源时的遍历次数，减少了资源筛选过程的计算量，缩短了资源筛选过程的耗时，提升了资源筛选过程的效率，优化了用户体验。
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是本申请实施例提供的一种资源筛选方法的实施环境示意图；
图2是本申请实施例提供的一种资源筛选方法的流程图；
图3是本申请实施例提供的一种资源筛选方法的流程图；
图4是本申请实施例提供的一种资源筛选装置的结构示意图；
图5是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
本申请中术语“第一”“第二”等字样用于对作用和功能基本相同的相同项或相似项进行区分，应理解，“第一”、“第二”、“第n”之间不具有逻辑或时序上的依赖关系，也不对数量和执行顺序进行限定。
本申请中术语“至少一个”是指一个或多个，“多个”的含义是指两个或两个以上，例如，多个第一位置是指两个或两个以上的第一位置。
在介绍详细的实施方式之前，需要对本发明实施例中所涉及到的相关名词进行解释。
1、空间索引编码：一种基于空间索引算法的地址编码方式，用于将二维空间的经纬度数据基于空间索引算法编码成一个字符串(也即是编码信息)，每个字符串可以表示一个矩形空间(也即是矩形地理区域)，字符串的相似度越高，代表矩形空间的经纬度数据越接近。
2、电子围栏：俗称为“地理围栏”，是指采用一个虚拟边界来表示一个仓库资源所对应的服务范围，虚拟边界的形状与仓库资源所对应服务范围的形状一致，电子围栏的形状是一个闭合的多边形。
3、仓库资源：指能够向用户提供供应服务的仓库。可选地，该仓库资源可以指前置仓，前置仓也称为微仓，前置仓模式则是一种仓配模式，通常应用于生鲜电商平台中，生鲜电商平台的每个门店均可以是一个中小型的仓储配送中心，这使得中心大仓(也称为总仓)仅需对各个门店进行供货。在用户下单后，用户购买的相关产品会从附近的门店发货，而不是从诸如远在郊区的某个仓库发货，能够大大提升配送的时效性，优化用户体验。简言之，前置仓设置在距离用户较近的地方，比如，用户购买的相关产品可能是来自于在附近社区里设置的一个前置仓，这样便保证了用户下单后较短的时间内即可配送上门。例如，生鲜电商平台可以采用城市分选中心(城市总仓)+前置仓的两级分布式仓储体系。比如，建立多个城市分选中心，再根据订单密度等因素在诸如多个社区或商圈建立多个前置仓，进而保证产品品质和配送速度。
图1是本申请实施例提供的一种资源筛选方法的实施环境示意图。参见图1，在该实施环境中可以包括至少一个终端101和服务器102。
该至少一个终端101安装和运行有支持定位服务的应用程序，该至少一个终端101可以在启动应用程序之后，调用LBS(Location Based Service，基于位置的服务)接口获取到用户的位置信息，将该用户的位置信息发送至服务器102，使得服务器102基于用户的位置信息执行资源筛选方法。可选地，该应用程序可以是购物应用、支付应用、外卖应用、地图应用、导航应用或者社交应用中至少一种，本申请实施例不对应用程序的种类进行具体限定。
该服务器102可以包括一台服务器、多台服务器、云计算平台或者虚拟化中心中的至少一种，服务器102用于为支持定位服务的应用程序提供后台服务。可选地，服务器102可以承担主要计算工作，至少一个终端101承担次要计算工作；或者，服务器102可以承担次要计算工作，至少一个终端101承担主要计算工作；或者，至少一个终端101和服务器102之间采用分布式计算架构进行协同计算。
该至少一个终端101和服务器102之间可以通过有线网络或者无线网络相连。
在一个示例性场景中，用户可以在该至少一个终端101中任一终端上启动应用程序，经用户的充分授权之后，服务器102获取用户的位置信息，基于本申请实施例提供的资源筛选方法，从仓库系统中筛选出距离用户最近的前置仓(目标仓库资源)，进一步地，终端可以向服务器102发送资源获取请求，服务器102响应于该资源获取请求，向终端推送目标仓库资源所对应的一个或多个物品资源，终端接收该一个或多个物品资源，在该应用程序的资源推荐界面中显示该一个或多个物品资源，用户在资源推荐界面中浏览该一个或多个物品资源之后，可以从中选购一部分物品资源，基于支付界面的下单选项触发生成订单，终端向服务器102发送订单处理请求，使得服务器102对该订单处理请求进行处理，规划订单的配送策略，由业务人员(外卖员、配送员、快递员等)按照该配送策略从距离用户最近的前置仓中将订单所包含的物品配送至用户。
其中，该物品资源可以包括视频资源、音频资源、图片资源、文本资源或者网页资源中至少一种，该物品资源所对应的物品(item)可以包括生鲜、水果、菜品、日用品、衣物等，本申请实施例不对物品资源的类型以及内容进行具体限定。
在另一个示例性场景中，用户在终端上启动应用程序之后，也可以先由终端向服务器102发送资源获取请求，服务器102响应于资源获取请求，向终端推送一个或多个物品资源，终端显示该一个或多个物品资源，用户在浏览该一个或多个物品资源之后，基于支付界面的下单选项触发生成订单，然后终端向服务器102发送订单处理请求，服务器102响应于订单处理请求，基于本申请实施例提供的资源筛选方法，从仓库系统中筛选出距离用户最近的前置仓(目标仓库资源)，再规划订单的配送策略，由业务人员(外卖员、配送员、快递员等)按照该配送策略从距离用户最近的前置仓中将订单所包含的物品配送至用户。
在上述过程中，服务器102既可以在用户启动应用程序时，获取经用户充分授权的位置信息，基于该位置信息执行本申请实施例提供的资源筛选方法，筛选出目标仓库资源，从而基于目标仓库资源进行物品资源的推送；服务器102又可以在用户下单之后，从订单处理请求中获取经用户充分授权的位置信息，基于该位置信息执行本申请实施例提供的资源筛选方法，筛选出目标仓库资源，从而基于目标仓库资源进行订单对应物品的配送，在此不对服务器102执行资源筛选方法的触发条件进行具体限定。
至少一个终端101中各个终端上安装的应用程序可以是相同的，或者为不同操作系统平台上同一类型的应用程序，各个终端的设备类型可以相同也可以不同，该设备类型可以包括：智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3(Moving Picture Experts GroupAudio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、MP4(Moving PictureExperts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机或者台式计算机中的至少一种。以下实施例，以终端包括智能手机来举例说明。
本领域技术人员可以知晓，上述各个终端的数量可以仅为一个，也可以为几十个或几百个，或者更多数量，本公开实施例不对至少一个终端101的数量和设备类型进行具体限定。
图2是本申请实施例提供的一种资源筛选方法的流程图。参见图2，该实施例可以应用于上述实施环境中的服务器102，该实施例包括下述步骤：
201、服务器当用户在终端上启动应用程序时，获取该用户的位置信息。
202、服务器对该用户的位置信息进行空间索引编码，得到该用户的用户编码信息。
203、服务器查询与该用户编码信息对应的至少一个仓库编码信息，该至少一个仓库编码信息对应于至少一个仓库资源，每个仓库资源与该用户之间的距离小于距离阈值。
204、服务器基于该用户的位置信息以及该至少一个仓库编码信息，从该至少一个仓库资源中筛选得到目标仓库资源，该目标仓库资源用于向该用户提供供应服务。
本申请实施例提供的方法，通过当用户在终端上启动应用程序时，获取用户的位置信息，对用户的位置信息进行空间索引编码，得到用户的用户编码信息，查询与用户编码信息对应的至少一个仓库编码信息，该至少一个仓库编码信息对应于至少一个仓库资源，每个仓库资源与该用户之间的距离小于距离阈值，基于该用户的位置信息以及该至少一个仓库编码信息，从该至少一个仓库资源中筛选得到目标仓库资源，该目标仓库资源用于向该用户提供供应服务，从而能够直接查询到与用户之间距离小于距离阈值的仓库资源，查询到的仓库资源的数量远小于与用户所在行政区域相同的仓库资源的数量，从而能够大大降低后续筛选目标仓库资源时的遍历次数，减少了资源筛选过程的计算量，缩短了资源筛选过程的耗时，提升了资源筛选过程的效率，优化了用户体验。
在一种可能实施方式中，查询与该用户编码信息对应的至少一个仓库编码信息包括：
若空间索引编码的精度符合目标条件，查询与该用户编码信息之间相似度高于相似度阈值的该至少一个仓库编码信息，该目标条件用于表示任一仓库编码信息所对应矩形空间的对角线长度小于或等于该距离阈值。
在一种可能实施方式中，查询与该用户编码信息之间相似度高于相似度阈值的该至少一个仓库编码信息包括：
确定该用户编码信息的字符位数；
获取与该字符位数中前目标位相同的该至少一个仓库编码信息，该目标位小于或等于该字符位数。
在一种可能实施方式中，基于该用户的位置信息以及该至少一个仓库编码信息，从该至少一个仓库资源中筛选得到目标仓库资源包括：
以该至少一个仓库编码信息为索引，查询该至少一个仓库编码信息所对应的至少一个仓库资源的电子围栏，一个仓库资源的电子围栏用于表示一个仓库资源的服务范围；
在该至少一个仓库资源中，确定电子围栏内包括该用户的位置信息的至少一个候选仓库资源；
基于该至少一个候选仓库资源，筛选得到该目标仓库资源。
在一种可能实施方式中，在该至少一个仓库资源中，确定电子围栏内包括该用户的位置信息的至少一个候选仓库资源包括：
对该至少一个仓库资源中任一仓库资源，若从该用户的位置信息出发的射线与该仓库资源的电子围栏的交点个数为奇数，确定该用户的位置信息位于该仓库资源的电子围栏内，将该仓库资源确定为一个候选仓库资源。
在一种可能实施方式中，基于该至少一个候选仓库资源，筛选得到该目标仓库资源包括：
将该至少一个候选仓库资源中与该用户的位置信息之间距离最短的候选仓库资源确定为该目标仓库资源；或，
将该至少一个候选仓库资源中仓储量最多的候选仓库资源确定为目标仓库资源；或，
将该至少一个候选仓库资源中任一候选仓库资源确定为该目标仓库资源。
在一种可能实施方式中，查询与该用户编码信息对应的至少一个仓库编码信息之前，该方法还包括：
对多个仓库资源的电子围栏的中心位置信息进行空间索引编码，得到多个仓库编码信息；
以键值对的形式将该多个仓库编码信息以及该多个仓库资源的电子围栏对应存储。
上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本公开的可选实施例，在此不再一一赘述。
图3是本申请实施例提供的一种资源筛选方法的流程图。参见图3，该实施例可以应用于上述实施环境中的服务器102，该实施例包括下述步骤：
300、服务器对多个仓库资源的电子围栏的中心位置信息进行空间索引编码，得到多个仓库编码信息。
其中，一个仓库资源的电子围栏用于表示一个仓库资源的服务范围，电子围栏俗称地理围栏，是指采用一个虚拟边界来表示一个仓库资源的服务范围，虚拟边界的形状与仓库资源所对应服务范围的形状一致，电子围栏的形状是一个闭合的多边形。
其中，空间索引编码是一种基于空间索引算法的地址编码方式，用于将电子围栏的中心位置信息(经纬度数据)基于空间索引算法编码成一个字符串(也即是仓库编码信息)，每个字符串可以表示一个矩形空间(也即是矩形地理区域)，字符串的相似度越高，代表矩形空间的经纬度数据越接近。
例如，上述空间索引算法可以是GeoHash算法，GeoHash的基本原理是将地球理解为一个二维平面，将该二维平面递归分解成许多更小的子块，每增加一次递归，GeoHash算法生成的GeoHash字符串的长度(也即是字符位数)就会增加1，GeoHash字符串的精度(指每个字符串所对应矩形空间的对角线长度)也随之提升，并且，每个固定的经纬度编码出的GeoHash字符串的固定的，也即是说，GeoHash字符串仅与待编码位置的经纬度数据相关。
在上述过程中，服务器可以基于多个仓库资源的服务范围，生成多个仓库资源的电子围栏(以下简称“多个电子围栏”)，确定该多个电子围栏的中心位置信息，可选地，可以将每个电子围栏的几何中心的经纬度数据确定为中心位置信息，还可以将每个电子围栏的几何重心的经纬度数据确定为中心位置信息，本申请实施例不对中心位置信息的选取方式进行具体限定。
在确定多个电子围栏的中心位置信息之后，服务器可以对多个电子围栏的中心位置信息进行GeoHash编码，得到多个电子围栏的GeoHash编码值(本质上是一个GeoHash字符串)，将该多个电子围栏的GeoHash编码值确定为多个仓库编码信息。
在上述过程中，相当于按照GeoHash编码对多个仓库资源进行了聚集，GeoHash编码值相似度越高的仓库资源距离越接近，从而无需按照行政区域的行政区划编码对仓库资源进行划分，在后续资源筛选过程中可以直接基于GeoHash编码值的相似度来定位候选仓库资源，能够提升资源筛选的效率。
301、服务器以键值对的形式将该多个仓库编码信息以及该多个仓库资源的电子围栏对应存储。
在上述过程中，对任一仓库资源，服务器可以以该仓库资源的仓库编码信息作为键名(key)，以该仓库资源的电子围栏作为键值(value)，从而将键名-键值所构成的键值对存储到缓存或者数据库中，该数据库可以包括本地数据库或者云端数据库中至少一项。
上述步骤300-301中，相当于服务器对多个仓库资源进行初始化操作，得到多个仓库资源的仓库编码信息，并将各个仓库资源的仓库编码信息以及电子围栏对应存储。
302、当用户在终端上启动应用程序时，服务器获取用户的位置信息。
在一些实施例中，当用户在终端上启动应用程序时，终端可以调用LBS(LocationBased Service，基于位置的服务)接口获取到用户的位置信息，将该用户的位置信息发送至服务器，使得服务器接收用户的位置信息。其中，该位置信息可以是用户的GPS(GlobalPositioning System，全球定位系统)定位数据。
在一些实施例中，服务器还可以向终端发送位置获取请求，使得终端调用LBS接口获取到用户的位置信息，将该用户的位置信息发送至服务器，服务器接收该用户的位置信息。
在一些实施例中，当用户在终端上启动应用程序时，终端在调用LBS接口获取到用户的位置信息之后，还可以将该用户的位置信息封装在页面加载请求中，终端向服务器发送页面加载请求，使得服务器响应于页面加载请求，执行本申请实施例的资源筛选方法，确定目标仓库资源，进而基于目标仓库资源确定待加载的页面资源，向终端返回待加载的页面资源。
303、服务器对该用户的位置信息进行空间索引编码，得到用户的用户编码信息。
上述步骤303与上述步骤300的编码过程类似，这里不做赘述。
也即是说，服务器可以对用户的位置信息，进行GeoHash编码，得到用户的GeoHash编码值，将用户的GeoHash编码值确定为用户编码信息。
304、若空间索引编码的精度符合目标条件，服务器查询与该用户编码信息之间相似度高于相似度阈值的至少一个仓库编码信息，该目标条件用于表示任一仓库编码信息所对应矩形空间的对角线长度小于或等于距离阈值。
其中，该距离阈值可以是任一大于或等于0的数值，例如，该距离阈值可以为6公里。
可选地，GeoHash编码的精度可以用仓库编码信息所对应矩形空间的对角线长度来进行衡量，当对角线长度越短时，说明GeoHash编码值所划分的矩形空间的尺寸越精细，GeoHash编码的精度就越高，反之，当对角线长度越长时，说明GeoHash编码值所划分的矩形空间的尺寸越粗糙，GeoHash编码的精度就越低。
在一些实施例中，服务器可以通过下述步骤确定用户编码信息与仓库编码信息之间的相似度：服务器确定该用户编码信息的字符位数；获取与该字符位数中前目标位相同的至少一个仓库编码信息，该目标位小于或等于该字符位数。
例如，服务器统一将用户编码信息和仓库编码信息设置为7位的GeoHash编码值，此时服务器获取到用户的7位GeoHash编码值之后，可以在缓存中查询与用户的7位GeoHash编码值中前6位相同的至少一个仓库资源的GeoHash编码值。
在上述过程中，如果GeoHash编码的精度符合目标条件，也即是说，仓库的GeoHash编码值所对应矩形空间的对角线长度小于或等于距离阈值，由于两个位置的GeoHash编码值越相似那么代表两个位置之间的距离越接近，那么通过查询与用户GeoHash编码值相似度高于相似度阈值的仓库GeoHash编码，相当于查询得到与用户之间距离小于距离阈值的微仓。
也即是说，上述步骤304相当于查询与用户编码信息对应的至少一个仓库编码信息，该至少一个仓库编码信息对应于至少一个仓库资源，每个仓库资源与该用户之间的距离小于距离阈值。
在一个示例性场景中，服务器可以采用Redis(一种缓存的存储结构)存储结构，在Redis中通过Zset数据结构来对所有的仓库编码信息进行有序存放，每个仓库编码信息均对应于一个分值(score)，相当于构建了一个按照分值排序的链表，在进行筛选时，可以根据用户编码信息进行范围查找，找出与用户编码信息的分值之间差值小于分值阈值的至少一个仓库编码信息，也即是说，根据用户GeoHash编码值的分值(user_score)，在Zset数据结构中查找与user_score之间差值小于score阈值的至少一个仓库GeoHash编码值。
在上述过程中，通过基于GeoHash编码值的匹配方式，能够从海量的仓库资源中直接定位出与用户之间距离小于距离阈值的至少一个仓库资源，该至少一个仓库资源的数量远小于基于行政区域的行政区划编码所筛选的仓库资源的数量，从而能够大大降低后续对该至少一个仓库资源进行精细筛选时的遍历次数，降低资源筛选过程的计算量，缩短资源筛选过程的耗时，提升资源筛选过程的效率，优化用户体验。
比如，用户在终端上启动应用程序之后，在相关技术中服务器需要按照经纬度确定X市内的所有微仓，再对X市内所有微仓(通常为几百个)进行遍历，定位出距离用户最近的微仓，而在本申请实施例中，可以基于用户的GeoHash编码值和各个微仓的GeoHash编码值，直接筛选出距离用户之间6公里内的微仓(通常为几个或十几个)，使得资源筛选时从原本的几百次遍历变为几次或者十几次遍历，此时对后续精细筛选时的遍历次数的缩减是极为可观的。
305、服务器以该至少一个仓库编码信息为索引，查询该至少一个仓库编码信息所对应的至少一个仓库资源的电子围栏。
在上述过程中，由于服务器在上述步骤301中将各个仓库编码信息以及各个电子围栏按照键值对的形式对应存储，因此，服务器可以以该至少一个仓库信息为键名，在缓存或者数据库中查询与上述键名对应的键值，读取键值内存储的至少一个仓库资源的电子围栏，执行下述步骤306。
306、服务器在该至少一个仓库资源中，确定电子围栏内包括该用户的位置信息的至少一个候选仓库资源。
在一些实施例中，对该至少一个仓库资源中任一仓库资源，服务器可以通过下述方式确定该仓库资源是否为候选仓库资源：若从该用户的位置信息出发的射线与该仓库资源的电子围栏的交点个数为奇数，确定该用户的位置信息位于该仓库资源的电子围栏内，将该仓库资源确定为一个候选仓库资源。
在上述过程中，服务器基于射线法来判断用户的位置信息是否落入仓库资源的电子围栏内，对每个仓库资源，重复执行基于射线法的判断逻辑，能够确定出至少一个仓库资源中每个仓库资源是否为候选仓库资源，从而得到至少一个候选仓库资源。
307、服务器基于该至少一个候选仓库资源，筛选得到目标仓库资源，该目标仓库资源用于向用户提供供应服务。
在一些实施例中，服务器可以基于不同的处理逻辑来筛选目标仓库资源，可选地，服务器可以将该至少一个候选仓库资源中与该用户的位置信息之间距离最短的候选仓库资源确定为目标仓库资源，从而能够保证用户下单后订单中物品尽快配送至用户；或者，也可以将该至少一个候选仓库资源中仓储量最多的候选仓库资源确定为目标仓库资源，从而能够减少由于缺货而引起的修改配送策略而造成的延误情况；或者，还可以将该至少一个候选仓库资源中任一候选仓库资源确定为目标仓库资源，从而能够增加资源筛选过程的随机性。
需要说明的是，服务器筛选目标仓库资源的处理逻辑不局限于上述几种，比如，服务器还可以将至少一个候选仓库资源中该用户的历史下单次数最多的候选仓库资源确定为目标仓库资源，使得筛选出的目标仓库资源更加符合用户的历史偏好，或者，服务器还可以将至少一个候选仓库资源中当前处理的业务量最少的候选仓库资源确定为目标仓库资源，保证筛选出的目标仓库资源能够及时响应用户的订单，当然，服务器还可以采用其他的处理逻辑，这里不做一一赘述。
在上述步骤305-307中，服务器基于用户的位置信息以及至少一个仓库编码信息，从至少一个仓库资源中筛选得到目标仓库资源，在确定目标仓库资源之后，向用户推送目标仓库资源对应的至少一个物品资源，用户在下单购物后，服务器可以通知目标仓库资源按照用户的订单进行配货，还可以及时规划配送路线，将配送路线推送至业务员终端，通知业务员尽快按照配送路线对用户的订单所包含的物品进行配送。
在一个示例性场景中，考察生鲜电商平台为用户筛选就近的仓库资源这一情况，此时，本申请实施例所涉及的仓库资源可以是前置仓(也称为微仓)，基于前置仓的仓库系统向用户配送的仓配模式称为前置仓模式，生鲜电商平台的每个门店均可以是一个中小型的仓储配送中心，这使得中心大仓(也称为总仓)仅需对各个门店进行供货。在用户下单后，用户购买的相关产品会从附近的门店发货，而不是从诸如远在郊区的某个仓库发货，能够大大提升配送的时效性，优化用户体验。简言之，前置仓设置在距离用户较近的地方，比如，用户购买的相关产品可能是来自于在附近社区里设置的一个前置仓，这样便保证了用户下单后较短的时间内即可配送上门。例如，生鲜电商平台可以采用城市分选中心(城市总仓)+前置仓的两级分布式仓储体系。比如，建立多个城市分选中心，再根据订单密度等因素在诸如多个社区或商圈建立多个前置仓，进而保证产品品质和配送速度。
基于上述前置仓模式，服务器可以对微仓的电子围栏中心点的经纬度数据进行GeoHash编码，得到各个微仓的GeoHash编码值，以编码得到的各个GeoHash编码值作为键名，将GeoHash编码值相同的微仓的电子围栏对应存储到相应键值中，这是由于一个GeoHash编码值用来表示一个矩形空间，在矩形空间内的所有微仓共享同一个GeoHash编码值，从而能够实现微仓信息(指微仓的电子围栏)的聚集，相当于构建了一个基于GeoHash编码值来对微仓信息进行索引的方式。
以距离阈值为6公里为例，在筛选目标仓库资源时，服务器首先对用户的经纬度数据进行GeoHash编码，得到用户的GeoHash编码值，在redis(一种缓存)中查找与用户的距离位于6公里范围内至少一个微仓的GeoHash编码值，以上述至少一个微仓的GeoHash编码值为索引，查询到该至少一个微仓的电子围栏，由于各个电子围栏在本质上是一个闭合多边形所构成的虚拟边界，从而判断用户的经纬度数据是否落入该至少一个微仓的电子围栏(闭合多边形)内，记录用户的经纬度数据位于电子围栏内的微仓(作为候选仓库资源)，若仅记录有一个微仓，那么直接将该微仓确定为目标仓库资源，若记录了多个微仓，那么还可以指定距离用户最近的微仓为目标仓库资源，从而便于后续基于前置仓模式的配送服务。
上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本公开的可选实施例，在此不再一一赘述。
本申请实施例提供的方法，通过当用户在终端上启动应用程序时，获取用户的位置信息，对用户的位置信息进行空间索引编码，得到用户的用户编码信息，查询与用户编码信息对应的至少一个仓库编码信息，该至少一个仓库编码信息对应于至少一个仓库资源，每个仓库资源与该用户之间的距离小于距离阈值，基于该用户的位置信息以及该至少一个仓库编码信息，从该至少一个仓库资源中筛选得到目标仓库资源，该目标仓库资源用于向该用户提供供应服务，从而能够直接查询到与用户之间距离小于距离阈值的仓库资源，查询到的仓库资源的数量远小于与用户所在行政区域相同的仓库资源的数量，从而能够大大降低后续筛选目标仓库资源时的遍历次数，减少了资源筛选过程的计算量，缩短了资源筛选过程的耗时，提升了资源筛选过程的效率，优化了用户体验。
图4是本申请实施例提供的一种资源筛选装置的结构示意图，请参考图4，该装置可以包括获取模块401、编码模块402、查询模块403以及筛选模块404，下面进行详述：
获取模块401，用于当用户在终端上启动应用程序时，获取该用户的位置信息；
编码模块402，用于对该用户的位置信息进行空间索引编码，得到该用户的用户编码信息；
查询模块403，用于查询与该用户编码信息对应的至少一个仓库编码信息，该至少一个仓库编码信息对应于至少一个仓库资源，每个仓库资源与该用户之间的距离小于距离阈值；
筛选模块404，用于基于该用户的位置信息以及该至少一个仓库编码信息，从该至少一个仓库资源中筛选得到目标仓库资源，该目标仓库资源用于向该用户提供供应服务。
本申请实施例提供的装置，通过当用户在终端上启动应用程序时，获取用户的位置信息，对用户的位置信息进行空间索引编码，得到用户的用户编码信息，查询与用户编码信息对应的至少一个仓库编码信息，该至少一个仓库编码信息对应于至少一个仓库资源，每个仓库资源与该用户之间的距离小于距离阈值，基于该用户的位置信息以及该至少一个仓库编码信息，从该至少一个仓库资源中筛选得到目标仓库资源，该目标仓库资源用于向该用户提供供应服务，从而能够直接查询到与用户之间距离小于距离阈值的仓库资源，查询到的仓库资源的数量远小于与用户所在行政区域相同的仓库资源的数量，从而能够大大降低后续筛选目标仓库资源时的遍历次数，减少了资源筛选过程的计算量，缩短了资源筛选过程的耗时，提升了资源筛选过程的效率，优化了用户体验。
在一种可能实施方式中，基于图4的装置组成，该查询模块403包括：
第一查询单元，用于若空间索引编码的精度符合目标条件，查询与该用户编码信息之间相似度高于相似度阈值的该至少一个仓库编码信息，该目标条件用于表示任一仓库编码信息所对应矩形空间的对角线长度小于或等于该距离阈值。
在一种可能实施方式中，该第一查询单元用于：
确定该用户编码信息的字符位数；
获取与该字符位数中前目标位相同的该至少一个仓库编码信息，该目标位小于或等于该字符位数。
在一种可能实施方式中，基于图4的装置组成，该筛选模块404包括：
第二查询单元，用于以该至少一个仓库编码信息为索引，查询该至少一个仓库编码信息所对应的至少一个仓库资源的电子围栏，一个仓库资源的电子围栏用于表示一个仓库资源的服务范围；
确定单元，用于在该至少一个仓库资源中，确定电子围栏内包括该用户的位置信息的至少一个候选仓库资源；
筛选单元，用于基于该至少一个候选仓库资源，筛选得到该目标仓库资源。
在一种可能实施方式中，该确定单元用于：
对该至少一个仓库资源中任一仓库资源，若从该用户的位置信息出发的射线与该仓库资源的电子围栏的交点个数为奇数，确定该用户的位置信息位于该仓库资源的电子围栏内，将该仓库资源确定为一个候选仓库资源。
在一种可能实施方式中，该筛选单元用于：
将该至少一个候选仓库资源中与该用户的位置信息之间距离最短的候选仓库资源确定为该目标仓库资源；或，
将该至少一个候选仓库资源中仓储量最多的候选仓库资源确定为该目标仓库资源；或，
将该至少一个候选仓库资源中任一候选仓库资源确定为该目标仓库资源。
在一种可能实施方式中，该装置还用于：
对多个仓库资源的电子围栏的中心位置信息进行空间索引编码，得到多个仓库编码信息；
以键值对的形式将该多个仓库编码信息以及该多个仓库资源的电子围栏对应存储。
上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本公开的可选实施例，在此不再一一赘述。
需要说明的是：上述实施例提供的资源筛选装置在筛选资源时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将计算机设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的资源筛选装置与资源筛选方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见资源筛选方法实施例，这里不再赘述。
图5是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图，该计算机设备500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(CentralProcessing Units，CPU)501和一个或一个以上的存储器502，其中，该存储器502中存储有至少一条程序代码，该至少一条程序代码由该处理器501加载并执行以实现上述各个实施例提供的资源筛选方法。当然，该计算机设备500还可以具有有线或无线网络接口、键盘以及输入输出接口等部件，以便进行输入输出，该计算机设备500还可以包括其他用于实现设备功能的部件，在此不做赘述。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，例如包括至少一条程序代码的存储器，上述至少一条程序代码可由终端中的处理器执行以完成上述实施例中资源筛选方法。例如，该计算机可读存储介质可以是ROM(Read-Only Memory，只读存储器)、RAM(Random-Access Memory，随机存取存储器)、CD-ROM(Compact Disc Read-Only Memory，只读光盘)、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，该程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本申请的可选实施例，并不用以限制本申请，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 (10)

1.一种资源筛选方法，其特征在于，所述方法包括：
当用户在终端上启动应用程序时，获取所述用户的位置信息；
对所述用户的位置信息进行空间索引编码，得到所述用户的用户编码信息；
查询与所述用户编码信息对应的至少一个仓库编码信息，所述至少一个仓库编码信息对应于至少一个仓库资源，每个仓库资源与所述用户之间的距离小于距离阈值；
基于所述用户的位置信息以及所述至少一个仓库编码信息，从所述至少一个仓库资源中筛选得到目标仓库资源，所述目标仓库资源用于向所述用户提供供应服务。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查询与所述用户编码信息对应的至少一个仓库编码信息包括：
若空间索引编码的精度符合目标条件，查询与所述用户编码信息之间相似度高于相似度阈值的所述至少一个仓库编码信息，所述目标条件用于表示任一仓库编码信息所对应矩形空间的对角线长度小于或等于所述距离阈值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述查询与所述用户编码信息之间相似度高于相似度阈值的所述至少一个仓库编码信息包括：
确定所述用户编码信息的字符位数；
获取与所述字符位数中前目标位相同的所述至少一个仓库编码信息，所述目标位小于或等于所述字符位数。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户的位置信息以及所述至少一个仓库编码信息，从所述至少一个仓库资源中筛选得到目标仓库资源包括：
以所述至少一个仓库编码信息为索引，查询所述至少一个仓库编码信息所对应的至少一个仓库资源的电子围栏，一个仓库资源的电子围栏用于表示一个仓库资源的服务范围；
在所述至少一个仓库资源中，确定电子围栏内包括所述用户的位置信息的至少一个候选仓库资源；
基于所述至少一个候选仓库资源，筛选得到所述目标仓库资源。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述至少一个仓库资源中，确定电子围栏内包括所述用户的位置信息的至少一个候选仓库资源包括：
对所述至少一个仓库资源中任一仓库资源，若从所述用户的位置信息出发的射线与所述仓库资源的电子围栏的交点个数为奇数，确定所述用户的位置信息位于所述仓库资源的电子围栏内，将所述仓库资源确定为一个候选仓库资源。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个候选仓库资源，筛选得到所述目标仓库资源包括：
将所述至少一个候选仓库资源中与所述用户的位置信息之间距离最短的候选仓库资源确定为所述目标仓库资源；或，
将所述至少一个候选仓库资源中仓储量最多的候选仓库资源确定为所述目标仓库资源；或，
将所述至少一个候选仓库资源中任一候选仓库资源确定为所述目标仓库资源。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查询与所述用户编码信息对应的至少一个仓库编码信息之前，所述方法还包括：
对多个仓库资源的电子围栏的中心位置信息进行空间索引编码，得到多个仓库编码信息；
以键值对的形式将所述多个仓库编码信息以及所述多个仓库资源的电子围栏对应存储。
8.一种资源筛选装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于当用户在终端上启动应用程序时，获取所述用户的位置信息；
编码模块，用于对所述用户的位置信息进行空间索引编码，得到所述用户的用户编码信息；
查询模块，用于查询与所述用户编码信息对应的至少一个仓库编码信息，所述至少一个仓库编码信息对应于至少一个仓库资源，每个仓库资源与所述用户之间的距离小于距离阈值；
筛选模块，用于基于所述用户的位置信息以及所述至少一个仓库编码信息，从所述至少一个仓库资源中筛选得到目标仓库资源，所述目标仓库资源用于向所述用户提供供应服务。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求7任一项所述的资源筛选方法所执行的操作。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求7任一项所述的资源筛选方法所执行的操作。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111966679A (zh) * 2020-07-15 2020-11-20 宏图智能物流股份有限公司 一种仓储运输数据库缓存管理方法及装置
CN112461244A (zh) * 2020-11-23 2021-03-09 江苏云柜网络技术有限公司 一种基于经纬度的快递柜定位方法、装置及电子设备
CN114139049A (zh) * 2021-11-19 2022-03-04 北京三快在线科技有限公司 资源推荐方法和装置

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105225515A (zh) * 2015-10-26 2016-01-06 深圳市麦谷科技有限公司 一种基于电子围栏的监控方法及系统
CN106251164A (zh) * 2016-03-21 2016-12-21 上海驴徒电子商务有限公司 一种景区推荐方法及系统
CN107464082A (zh) * 2017-08-23 2017-12-12 北京惠赢天下网络技术有限公司 一种交易订单的处理方法及服务器
US20170372258A1 (en) * 2016-06-28 2017-12-28 Paypal, Inc. Virtual warehouse system
CN108763522A (zh) * 2018-05-31 2018-11-06 康键信息技术（深圳）有限公司 Poi检索排序方法、装置及计算机可读存储介质
CN109359759A (zh) * 2018-08-07 2019-02-19 深圳市易达云科技有限公司 智能分仓方法、设备及计算机可读存储介质
CN109885632A (zh) * 2019-01-22 2019-06-14 中国科学院空间应用工程与技术中心 一种空间科学与应用数据检索方法、系统、介质及设备
CN109992633A (zh) * 2019-02-20 2019-07-09 北京三快在线科技有限公司 基于用户位置的地理围栏确定方法、装置、电子设备
CN110493724A (zh) * 2019-08-22 2019-11-22 北京云中融信网络科技有限公司 位置监控方法、装置、服务器和计算机可读存储介质

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105225515A (zh) * 2015-10-26 2016-01-06 深圳市麦谷科技有限公司 一种基于电子围栏的监控方法及系统
CN106251164A (zh) * 2016-03-21 2016-12-21 上海驴徒电子商务有限公司 一种景区推荐方法及系统
US20170372258A1 (en) * 2016-06-28 2017-12-28 Paypal, Inc. Virtual warehouse system
CN107464082A (zh) * 2017-08-23 2017-12-12 北京惠赢天下网络技术有限公司 一种交易订单的处理方法及服务器
CN108763522A (zh) * 2018-05-31 2018-11-06 康键信息技术（深圳）有限公司 Poi检索排序方法、装置及计算机可读存储介质
CN109359759A (zh) * 2018-08-07 2019-02-19 深圳市易达云科技有限公司 智能分仓方法、设备及计算机可读存储介质
CN109885632A (zh) * 2019-01-22 2019-06-14 中国科学院空间应用工程与技术中心 一种空间科学与应用数据检索方法、系统、介质及设备
CN109992633A (zh) * 2019-02-20 2019-07-09 北京三快在线科技有限公司 基于用户位置的地理围栏确定方法、装置、电子设备
CN110493724A (zh) * 2019-08-22 2019-11-22 北京云中融信网络科技有限公司 位置监控方法、装置、服务器和计算机可读存储介质

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111966679A (zh) * 2020-07-15 2020-11-20 宏图智能物流股份有限公司 一种仓储运输数据库缓存管理方法及装置
CN111966679B (zh) * 2020-07-15 2022-09-30 宏图智能物流股份有限公司 一种仓储运输数据库缓存管理方法及装置
CN112461244A (zh) * 2020-11-23 2021-03-09 江苏云柜网络技术有限公司 一种基于经纬度的快递柜定位方法、装置及电子设备
CN114139049A (zh) * 2021-11-19 2022-03-04 北京三快在线科技有限公司 资源推荐方法和装置

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