CN111815361A - 区域边界计算方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

区域边界计算方法、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区域边界计算方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取安装宽带的成员的位置信息的集合；基于DBSCAN算法建立初始模型，设置密度半径为第一预设值以及成员个数的为第二预设值；根据第二预设值从所述集合中选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第一预设值以及选取的位置信息对所述初始模型进行训练，得到第一模型以及各个小区的基准边界；调整所述密度半径为第三预设值并调整所述成员个数为第四预设值；根据所述第四预设值从所述集合选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第三预设值以及选取的位置信息对所述第一模型进行训练，得到目标模型以及对应的目标边界。

Description

区域边界计算方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本申请涉及计算机网络技术领域，具体而言，涉及一种区域边界计算方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
针对用户的电信营销活动已经从传统的广泛撒网方式，转化为时间和空间上的精准化操作。时间上的精准性是指实时的个性化精准化推荐，而空间上的精准性是指能够将用户定位在更精确的范围内，从而充分高效利用该精确范围内的资源对用户开展营销活动。
当前，时间维度上的精准化营销技术已经发展的较为成熟，主流的技术也已被广泛应用，主要是将基于机器学习或深度学习算法的各种推荐模型运用在实际营销场景中，但基于空间的精准化营销技术还未形成较为成熟的方法，现有的位置营销也大都基于人工划定范围开展，效率较低，且不利于高质量营销活动的开展。
传统的空间层面的营销技术通过两种手段开展，第一个是通过仪器测量各小区或单位的位置边界，然后在测量的边界范围内开展定向营销活动，第二个是基于以往在各区域的营销经验，人为划定网格进行定向营销，但根据实际的营销效果反馈，两种方式均存在如下问题：对于目标数据，即指定区域位置坐标数据和框取的营销目标对象数据，人为因素导致上传一定量假数据和大量误差数据仪器测量和人工划定的边界范围太过固定，导致营销对象圈定不灵活，且妨碍了精准化营销活动的开展。
针对上述问题，目前尚未有有效的技术解决方案。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种区域边界计算方法、装置、电子设备及存储介质，可以提高边界计算的准确性。
第一方面，本申请实施例提供了一种区域边界计算方法，包括以下步骤：
获取安装宽带的成员的位置信息的集合；
基于DBSCAN算法建立初始模型，设置密度半径为第一预设值以及成员个数的为第二预设值；
根据第二预设值从所述集合中选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第一预设值以及选取的位置信息对所述初始模型进行训练，得到第一模型以及各个小区的基准边界；
调整所述密度半径为第三预设值并调整所述成员个数为第四预设值；
根据所述第四预设值从所述集合选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第三预设值以及选取的位置信息对所述第一模型进行训练，得到目标模型以及对应的目标边界。
可选地，在本申请实施例所述的区域边界计算方法中，所述根据所述第四预设值从所述集合选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第三预设值以及选取的位置信息对所述第一模型进行训练，得到目标模型以及对应的目标边界的步骤之后，还包括：
计算所述目标模型的间隔性、紧密性、戴维斯堡丁指数和邓恩指数。
可选地，在本申请实施例所述的区域边界计算方法中，所述位置信息为经纬度坐标。
可选地，在本申请实施例所述的区域边界计算方法中，所述根据第二预设值从所述集合中选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第一预设值以及选取的位置信息对所述初始模型进行训练，得到第一模型以及各个小区的基准边界的步骤包括：
将所述初始模型的密度半径设置为第二预设值；
将从所述集合中选取的对应数量的成员的位置信息输入所述初始模型进行训练，得到第一模型以及各个小区的基准边界。
可选地，在本申请实施例所述的区域边界计算方法中，所述根据所述第四预设值从所述集合选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第三预设值以及选取的位置信息对所述第一模型进行训练，得到目标模型以及对应的目标边界的步骤包括：
将所述第一模型的密度半径设置为第四预设值；
将从所述集合中选取的位置信息输入所述第一模型进行训练，得到目标模型以及对应的目标边界。
第二方面，本申请实施例还提供了一种区域边界计算装置，包括：
第一获取模块，用于获取安装宽带的成员的位置信息的集合；
第一设置模块，用于基于DBSCAN算法建立初始模型，设置密度半径为第一预设值以及成员个数的为第二预设值；
第一训练模块，用于根据第二预设值从所述集合中选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第一预设值以及选取的位置信息对所述初始模型进行训练，得到第一模型以及各个小区的基准边界；
调整模块，用于调整所述密度半径为第三预设值并调整所述成员个数为第四预设值；
第二训练模块，用于根据所述第四预设值从所述集合选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第三预设值以及选取的位置信息对所述第一模型进行训练，得到目标模型以及对应的目标边界。
可选地，在本申请实施例所述的区域边界计算装置中，所述第一训练模块用于将所述初始模型的密度半径设置为第二预设值；将从所述集合中选取的对应数量的成员的位置信息输入所述初始模型进行训练，得到第一模型以及各个小区的基准边界。
可选地，在本申请实施例所述的区域边界计算装置中，所述位置信息为经纬度坐标。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如上述第一方面提供的所述方法中的步骤。
第四方面，本申请实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时运行如上述第一方面提供的所述方法中的步骤。
由上可知，本申请实施例提供的区域边界计算方法、装置通过获取安装宽带的成员的位置信息的集合；基于DBSCAN算法建立初始模型，设置密度半径为第一预设值以及成员个数的为第二预设值；根据第二预设值从所述集合中选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第一预设值以及选取的位置信息对所述初始模型进行训练，得到第一模型以及各个小区的基准边界；调整所述密度半径为第三预设值并调整所述成员个数为第四预设值；根据所述第四预设值从所述集合选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第三预设值以及选取的位置信息对所述第一模型进行训练，得到目标模型以及对应的目标边界；可以提高边界计算的准确性。
本申请的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请实施例了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本申请实施例提供的区域边界计算方法的一种流程图。
图2为本申请实施例提供的区域边界计算装置的第一种结构示意图。
图3为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中附图，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。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参照图1，图1是本本申请一些实施例中的一种区域边界计算方法的流程图，该区域边界计算方法包括以下步骤：
S101、获取安装宽带的成员的位置信息的集合。
S102、基于DBSCAN算法建立初始模型，设置密度半径为第一预设值以及成员个数的为第二预设值。
S103、根据第二预设值从所述集合中选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第一预设值以及选取的位置信息对所述初始模型进行训练，得到第一模型以及各个小区的基准边界。
S104、调整所述密度半径为第三预设值并调整所述成员个数为第四预设值。
S105、根据所述第四预设值从所述集合选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第三预设值以及选取的位置信息对所述第一模型进行训练，得到目标模型以及对应的目标边界。
其中，在该步骤S101中，安装宽带的成员的位置信息以经纬度坐标的形式呈现。该集合包括预设范围内的所有已经安装宽带的人员的家庭位置信息。当然，可以理解地，在一些实施例中，对于同一经纬度的多给成员可以删除多余的仅留下一个，从而降低计算量。
其中，在该步骤S102中，该密度半径可以设置为该预设范围的半径的一半，当然，其并不限于此。该第二预设值可以根据实际情况进行设定。
其中，在该步骤S103中，将所述初始模型的密度半径设置为第二预设值；将从所述集合中选取的对应数量的成员的位置信息输入所述初始模型进行训练，得到第一模型以及各个小区的基准边界。其中，该基准边界包括多个经纬度坐标。
其中，在该步骤S104中，该第三预设值以及该第四预设值的设定基于人员总数进行设置。
其中，在该步骤S105中，将所述第一模型的密度半径设置为第四预设值；将从所述集合中选取的位置信息输入所述第一模型进行训练，得到目标模型以及对应的目标边界。目标边界包括多个经纬度坐标。
在一些实施例中，在本申请实施例所述的区域边界计算方法中，所述根据所述第四预设值从所述集合选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第三预设值以及选取的位置信息对所述第一模型进行训练，得到目标模型以及对应的目标边界的步骤之后，还包括：
计算所述目标模型的间隔性、紧密性、戴维斯堡丁指数和邓恩指数，通过间隔性、紧密性、戴维斯堡丁指数和邓恩指数来判断训练的效果，如果不达标，还要继续训练。
由上可知，本申请实施例通过获取安装宽带的成员的位置信息的集合；基于DBSCAN算法建立初始模型，设置密度半径为第一预设值以及成员个数的为第二预设值；根据第二预设值从所述集合中选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第一预设值以及选取的位置信息对所述初始模型进行训练，得到第一模型以及各个小区的基准边界；调整所述密度半径为第三预设值并调整所述成员个数为第四预设值；根据所述第四预设值从所述集合选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第三预设值以及选取的位置信息对所述第一模型进行训练，得到目标模型以及对应的目标边界；可以提高边界计算的准确性。
请参照图2，图2是本申请一些实施例中的一种区域边界计算装置的结构示意图。该区域边界计算装置包括：
第一获取模块201，用于获取安装宽带的成员的位置信息的集合；
第一设置模块202，用于基于DBSCAN算法建立初始模型，设置密度半径为第一预设值以及成员个数的为第二预设值；
第一训练模块203，用于根据第二预设值从所述集合中选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第一预设值以及选取的位置信息对所述初始模型进行训练，得到第一模型以及各个小区的基准边界；
调整模块204，用于调整所述密度半径为第三预设值并调整所述成员个数为第四预设值；
第二训练模块205，用于根据所述第四预设值从所述集合选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第三预设值以及选取的位置信息对所述第一模型进行训练，得到目标模型以及对应的目标边界。
可选地，在本申请实施例所述的区域边界计算装置中，所述第一训练模块用于将所述初始模型的密度半径设置为第二预设值；将从所述集合中选取的对应数量的成员的位置信息输入所述初始模型进行训练，得到第一模型以及各个小区的基准边界。
可选地，在本申请实施例所述的区域边界计算装置中，所述位置信息为经纬度坐标。
由上可知，本申请实施例提供的区域边界计算装置通过获取安装宽带的成员的位置信息的集合；基于DBSCAN算法建立初始模型，设置密度半径为第一预设值以及成员个数的为第二预设值；根据第二预设值从所述集合中选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第一预设值以及选取的位置信息对所述初始模型进行训练，得到第一模型以及各个小区的基准边界；调整所述密度半径为第三预设值并调整所述成员个数为第四预设值；根据所述第四预设值从所述集合选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第三预设值以及选取的位置信息对所述第一模型进行训练，得到目标模型以及对应的目标边界；可以提高边界计算的准确性。
请参照图3，图3为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图，本申请提供一种电子设备3，包括：处理器301和存储器302，处理器301和存储器302通过通信总线303和/或其他形式的连接机构(未标出)互连并相互通讯，存储器302存储有处理器301可执行的计算机程序，当计算设备运行时，处理器301执行该计算机程序，以执行时执行上述实施例的任一可选的实现方式中的方法。
本申请实施例提供一种存储介质，所述计算机程序被处理器执行时，执行上述实施例的任一可选的实现方式中的方法。其中，存储介质可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(Static Random AccessMemory,简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory,简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable ProgrammableRead Only Memory,简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Red-Only Memory,简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory,简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元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，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单元来实现本实施例方案的目的。
再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，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 (10)

1.一种区域边界计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取安装宽带的成员的位置信息的集合；
基于DBSCAN算法建立初始模型，设置密度半径为第一预设值以及成员个数的为第二预设值；
根据第二预设值从所述集合中选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第一预设值以及选取的位置信息对所述初始模型进行训练，得到第一模型以及各个小区的基准边界；
调整所述密度半径为第三预设值并调整所述成员个数为第四预设值；
根据所述第四预设值从所述集合选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第三预设值以及选取的位置信息对所述第一模型进行训练，得到目标模型以及对应的目标边界。
2.根据权利要求1所述的区域边界计算方法，其特征在于，所述根据所述第四预设值从所述集合选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第三预设值以及选取的位置信息对所述第一模型进行训练，得到目标模型以及对应的目标边界的步骤之后，还包括：
计算所述目标模型的间隔性、紧密性、戴维斯堡丁指数和邓恩指数。
3.根据权利要求1所述的区域边界计算方法，其特征在于，所述位置信息为经纬度坐标。
4.根据权利要求1所述的区域边界计算方法，其特征在于，所述根据第二预设值从所述集合中选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第一预设值以及选取的位置信息对所述初始模型进行训练，得到第一模型以及各个小区的基准边界的步骤包括：
将所述初始模型的密度半径设置为第二预设值；
将从所述集合中选取的对应数量的成员的位置信息输入所述初始模型进行训练，得到第一模型以及各个小区的基准边界。
5.根据权利要求1所述的区域边界计算方法，其特征在于，所述根据所述第四预设值从所述集合选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第三预设值以及选取的位置信息对所述第一模型进行训练，得到目标模型以及对应的目标边界的步骤包括：
将所述第一模型的密度半径设置为第四预设值；
将从所述集合中选取的位置信息输入所述第一模型进行训练，得到目标模型以及对应的目标边界。
6.一种区域边界计算装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取安装宽带的成员的位置信息的集合；
第一设置模块，用于基于DBSCAN算法建立初始模型，设置密度半径为第一预设值以及成员个数的为第二预设值；
第一训练模块，用于根据第二预设值从所述集合中选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第一预设值以及选取的位置信息对所述初始模型进行训练，得到第一模型以及各个小区的基准边界；
调整模块，用于调整所述密度半径为第三预设值并调整所述成员个数为第四预设值；
第二训练模块，用于根据所述第四预设值从所述集合选取对应数量的成员的位置信息，并根据所述第三预设值以及选取的位置信息对所述第一模型进行训练，得到目标模型以及对应的目标边界。
7.根据权利要求6所述的区域边界计算装置，其特征在于，所述第一训练模块用于将所述初始模型的密度半径设置为第二预设值；将从所述集合中选取的对应数量的成员的位置信息输入所述初始模型进行训练，得到第一模型以及各个小区的基准边界。
8.根据权利要求6所述的区域边界计算装置，其特征在于，所述位置信息为经纬度坐标。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如权利要求1-5任一所述方法中的步骤。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时运行如权利要求1-5任一所述方法中的步骤。
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