CN112131454A - 火车出行用户信息推送的方法、装置及服务器 - Google Patents

火车出行用户信息推送的方法、装置及服务器 Download PDF

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CN112131454A CN202010873454.5A CN202010873454A CN112131454A CN 112131454 A CN112131454 A CN 112131454A CN 202010873454 A CN202010873454 A CN 202010873454A CN 112131454 A CN112131454 A CN 112131454A
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韩铨蔚
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万永青
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Abstract

本公开提出了一种火车出行用户信息推送的方法、装置及服务器，该方法包括：获取目标用户的出行轨迹；根据所述出行轨迹，识别所述目标用户的出行方式是否为火车出行方式；在所述目标用户的出行方式为火车出行方式的情况下，向所述目标用户推送目标信息。

Description

火车出行用户信息推送的方法、装置及服务器
技术领域
本公开实施例涉及互联网技术领域，更具体地，本公开实施例涉及一种火车出行用户信息推送的方法、一种火车出行用户信息推送的装置、及一种服务器。
背景技术
现有业务中，能及时识别用户的出行意图和出行方式非常重要，可以为业务的拉新和流失召回提供数据支持。
然而，现有技术中，其是基于异地浏览或异地支付数据的识别方案，例如，用户在城市A中浏览城市B的相关信息，或者是用户在城市A中支付了一笔涉及城市B的订单，该种方案仅能识别出用户的出行意图，即，用户可能未来几天内会去城市B，其并不能识别出用户的出行方式，即，用户如何去城市B，当然，更识别不到该用户的出行方式为火车，从而，不能有针对性的向火车出行用户推送信息。
发明内容
本公开实施例的一个目的是提供一种火车出行用户信息推送的新的技术方案。
根据本说明书的第一方面，提供一种火车出行用户信息推送的一个实施例，该方法包括：
获取目标用户的出行轨迹；
根据所述出行轨迹，识别所述目标用户的出行方式是否为火车出行方式；
在所述目标用户的出行方式为火车出行方式的情况下，向所述目标用户推送目标信息
可选地，所述根据所述出行轨迹，识别所述目标用户的出行方式是否为火车出行方式，包括：
在所述出行轨迹经过目标区域的情况下，获取所述目标用户在目标区域内的驻留时间，其中，所述目标区域包括火车站所在区域；
判断所述驻留时间是否大于设定的驻留时间阈值；
在所述驻留时间大于设定的驻留时间阈值的情况下，确定所述目标用户的出行方式为火车出行方式。
可选地，所述方法还包括：
在所述驻留时间大于设定的驻留时间阈值的情况下，获取所述目标区域对应的火车站工作人员名单；
判断所述目标用户是否位于所述火车站工作人员名单；
在所述目标用户位于所述火车站工作人员名单之外的情况下，确定所述目标用户的出行方式为所述火车出行方式。
可选地，所述方法还包括更新所述目标区域对应的火车站工作人员名单的步骤，包括：
获取在第一设定时间内驻留所述目标区域的次数大于设定的次数阈值，以及，在所述第一设定时间内位于所述目标区域的时长大于设定的时长阈值的用户；
将所述用户加入所述火车站工作人员名单以更新所述火车站工作人员名单。
可选地，所述根据所述出行轨迹，识别所述目标用户的出行方式是否为火车出行方式，还包括：
根据所述出行轨迹，判断所述目标用户在第二设定时间内是否发生目标移动事件，其中，所述目标移动事件为所述目标用户在两个预设区域内发生移动的事件；
在所述目标用户在第二设定时间内未发生目标移动事件的情况下，判断所述目标用户是否位于对应的常驻区域，其中，所述常驻区域为基于所述目标用户的历史出行轨迹确定的预设区域；
在所述目标用户位于常驻区域之外的情况下，判断所述目标用户在所述第二设定时间内的出行轨迹是否经过所述目标区域；
在所述目标用户在所述第二设定时间内的出行轨迹经过所述目标区域的情况下，确定所述目标用户的出行方式为所述火车出行方式。
可选地，所述方法还包括：
在所述目标用户在第二设定时间内发生目标移动事件的情况下，判断所述目标用户在所述第二设定时间内的出行轨迹是否经过所述目标区域；
在所述目标用户在所述第二设定时间内的出行轨迹经过所述目标区域的情况下，确定所述目标用户的出行方式为火车出行方式。
可选地，所述方法还包括：
在所述目标用户在所述第二设定时间内的出行轨迹未经过所述目标区域的情况下，判断所述两个预设区域间的距离是否位于设定的第一距离范围内；
在所述两个预设区域间的距离位于设定的第一距离范围内的情况下，确定所述目标用户的出行方式为火车出行方式。
可选地，所述方法还包括：
在所述两个预设区域间的距离超出设定的第一距离范围的情况下，获取所述目标用户在第三设定时间内的出行轨迹；
获取任意时间相邻的两个轨迹点间的距离；
获取每一个所述轨迹点的速度；
在所述距离位于设定的第二距离范围内，和/或，所述速度位于设定的速度范围内的情况下，确定所述目标用户的出行方式为火车出行方式。
可选地，所述方法还包括：
获取所述第三设定时间内出行轨迹中的选定轨迹点与目标行驶线间的最短距离；
获取所述最短距离小于设定的距离阈值的选定轨迹点的占比；
在所述占比超过设定的占比阈值的情况下，确定所述目标用户的出行方式为火车出行方式。
可选地，所述向所述目标用户推送目标信息，包括：
向所述目标用户提供下一出行方式为火车出行方式的出行提示；和/或，
向所述目标用户提供针对所述火车出行方式的奖励值。
根据本说明书的第二方面，提供一种火车出行用户信息推送的装置，其包括：
获取模块，用于获取目标用户的出行轨迹；
识别模块，用于根据所述出行轨迹，识别所述目标用户的出行方式是否为火车出行方式；
推送模块，用于在所述目标用户的出行方式为火车出行方式的情况下，向所述目标用户推送目标信息。
根据本说明书的第三方面，提供一种服务器，其包括：
如本说明书第二方面所述的装置；或者，
存储器，用于存储可执行的指令；
处理器，用于根据所述指令的控制运行所述服务器执行如本说明书第一方面所述的火车出行用户信息推送的方法。
本公开的一个有益效果在于，根据本公开实施例的方法、装置及服务器，其能够由服务器获取目标用户的出行轨迹，并在根据出行轨迹识别出目标用户的出行方式为火车出行方式的情况下，向目标用户推送目标信息，即，其能够基于用户的出行轨迹准确识别出用户的出行方式为火车出行方式，以针对火车出行用户推送信息，有效提高火车出行用户信息推送的准确性和有效性。
通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例，并且连同其说明一起用于解释本发明的原理。
图1是显示可用于实现本公开实施例的火车出行用户信息推送的系统的硬件配置的原理框图；
图2是根据本公开实施例的火车出行用户信息推送的方法的流程示意图；
图3是根据本公开另一实施例的火车出行用户信息推送的方法的流程示意图；
图4是根据本公开火车出行用户信息推送的一个例子的流程示意图；
图5是根据本公开实施例的火车出行用户信息推送的装置的原理框图；
图6是根据本公开实施例的服务器的原理框图；
图7是根据本公开实施例的服务器的硬件结构示意图。
具体实施方式
现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。
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讨论。
<硬件配置>
图1是可用于实现本公开实施例的火车出行用户信息推送的系统100的硬件配置的框图。
如图1所示，火车出行用户信息推送的系统100包括服务器1000和移动终端2000。
服务器1000提供处理、数据库、通讯设施的业务点。服务器1000可以是整体式服务器或是跨多计算机或计算机数据中心的分散式服务器。服务器可以是各种类型的，例如但不限于，网络服务器，新闻服务器，邮件服务器，消息服务器，广告服务器，文件服务器，应用服务器，交互服务器，数据库服务器，或代理服务器。在一些实施例中，每个服务器可以包括硬件，软件，或用于执行服务器所支持或实现的合适功能的内嵌逻辑组件或两个或多个此类组件的组合。例如，服务器例如刀片服务器、云端服务器等，或者可以是由多台服务器组成的服务器群组，可以包括上述类型的服务器中的一种或多种等等。
在一个实施例中，服务器1000可以如图1所示，包括处理器1100、存储器1200、接口装置1300、通信装置1400、显示装置1500、输入装置1600。
处理器1100用于执行计算机程序。该计算机程序可以采用比如x86、Arm、RISC、MIPS、SSE等架构的指令集编写。存储器1200例如包括ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、诸如硬盘的非易失性存储器等。接口装置1300例如包括各种总线接口，例如串行总线接口(包括USB接口)、并行总线接口等。通信装置1400例如能够进行有线或无线通信。显示装置1500例如是液晶显示屏、LED显示屏触摸显示屏等。输入装置1600例如可以包括触摸屏、键盘等。
本实施例中，服务器1000的存储器1200用于存储指令，该指令用于控制处理器1100进行操作以执行火车出行用户信息推送的方法。技术人员可以根据本发明所公开方案设计指令。指令如何控制处理器进行操作，这是本领域公知，故在此不再详细描述。
尽管在图1中示出了服务器1000的多个装置，但是，本发明可以仅涉及其中的部分装置，例如，服务器1000只涉及存储器1200和处理器1100。
本实施例中，移动终端2000例如是手机、便携式电脑、平板电脑、掌上电脑、可穿戴设备等。
如图1所示，移动终端2000可以包括处理器2100、存储器2200、接口装置2300、通信装置2400、显示装置2500、输入装置2600、扬声器2700、麦克风2800等等。
处理器2100可以是移动版处理器。存储器2200例如包括ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、诸如硬盘的非易失性存储器等。接口装置2300例如包括USB接口、耳机接口等。通信装置2400例如能够进行有线或无线通信，通信装置2400可以包括短距离通信装置，例如是基于Hilink协议、WiFi(IEEE 802.11协议)、Mesh、蓝牙、ZigBee、Thread、Z-Wave、NFC、UWB、LiFi等短距离无线通信协议进行短距离无线通信的任意装置，通信装置2400也可以包括远程通信装置，例如是进行WLAN、GPRS、2G/3G/4G/5G远程通信的任意装置。显示装置2500例如是液晶显示屏、触摸显示屏等。输入装置2600例如可以包括触摸屏、键盘等。移动终端2000可以通过扬声器2700输出音频信息，可以通过麦克风2800采集音频信息。
尽管在图1中示出了移动终端2000的多个装置，但是，本发明可以仅涉及其中的部分装置，在此不做限定。
本实施例中，移动终端2000可以用于接收并展示服务器1000向用户推送的信息。
应当理解的是，尽管图1仅示出一个服务器1000、一个移动终端2000、，但不意味着限制各自的数量，火车出行用户信息推送的系统100中可以包含多个服务器1000和多个移动终端2000。
<方法实施例>
图2是根据本公开实施例的火车出行用户信息推送的流程示意图，该方法可以由服务器实施，该服务器可以是如图1所示的服务器1000。
步骤S2100，获取目标用户的出行轨迹。
本实施例中，目标用户可以为具有出行意图，且已经存在出行行为的用户，当然，目标用户还可以是选定的其他任意用户，根据本实施例可以识别出该目标用户当前以及最近24小时内有无乘坐火车。
该出行轨迹为目标用户的行驶轨迹，其中，轨迹由多个轨迹点(定位点)组成，每一轨迹点表示目标用户的地理位置Pt，该地理位置Pt包括经度和纬度，例如该地理位置可以表示为(Xt,Yt)，其中，X为t时刻的经度值，Y为t时刻的纬度值，t为对应的时间戳。
本实施例中，服务器1000可以是在选定目标用户后，获取该目标用户的实时轨迹点，进而得到目标用户的出行轨迹。
步骤S2200，根据出行轨迹，识别目标用户的出行方式是否为火车出行方式。
可以理解的是，在目标用户出行时，其出行方式可以是火车、飞机以及大巴等公共交通工具，本公开实施例在于根据目标用户的出行轨迹，以及，结合火车出行特点，识别出目标用户的出行方式是否为火车出行方式，进而为火车业务的拉新和流失召回提供数据支持。
在一个例子中，如图3所示，本步骤S2200中根据出行轨迹，识别目标用户的出行方式是否为火车出行方式可以进一步包括如下步骤S2211～S2213：
步骤S2211，在出行轨迹经过目标区域的情况下，获取目标用户在目标区域内的驻留时间。
目标区域包括火车站所在区域，例如服务器1000可以预先为火车站设置对应的电子围栏，以该电子围栏内的区域作为火车站所在区域，当目标用户出行轨迹中的某一轨迹点位于该电子围栏内时，表明目标用户的出行轨迹经过火车站所在区域。
本步骤S2211中，当目标用户开始经过火车站所在区域的情况下，可以持续监控该目标用户一定时间，例如持续监控该目标用户4小时，并进一步获取目标用户在该4小时内位于火车站所在区域的驻留时间，例如，目标用户在该4小时内位于火车站所在区域的驻留时间可以为30分钟，也可以是3h。
步骤S2212，判断驻留时间是否大于设定的驻留时间阈值。
驻留时间阈值可以是根据具体应用场景和具体应用需求设置的设置，例如可以是根据用户到达火车站所在区域后，完成购票、等候、验票以及进站等的经验时间来确定驻留时间阈值，在此，该驻留时间阈值可以是设置为2h。
继续上述步骤S2211的示例，在获取到的目标用户位于火车站所在区域的驻留时间为30分钟的情况下，可以是将该驻留时间30分钟和设定的驻留时间阈值2小时进行比较；或者，在获取到的目标用户位于火车站所在区域的驻留时间为3小时的情况下，可以是将该驻留时间3小时和设定的驻留时间阈值2小时进行比较。
步骤S2213，在驻留时间大于设定的驻留时间阈值的情况下，确定所述目标用户的出行方式为火车出行方式。
继续上述步骤S2212的示例，在获取到的目标用户位于火车站所在区域的驻留时间为30分钟的情况下，由于该驻留时间30分钟小于设定的驻留时间阈值2小时，则判断出该目标用户的出行方式不是火车，该目标用户不是火车出行用户。而在获取到的目标用户位于火车站所在区域的驻留时间为3小时的情况下，由于该驻留时间3小时大于设定的驻留时间阈值2小时，则判断出该目标用户的出行方式是火车，该目标用户是火车出行用户。
根据以上步骤S2211～S2213，其能够根据目标用户的出行轨迹和火车出行特点例如用户经过火车站所在区域，及时准确识别出火车出行用户。
该例子中，在根据以上步骤S2213在判断出驻留时间大于设定的驻留时间阈值的情况下，可以是先获取目标区域对应的火车站工作人员名单，并判断目标用户是否位于火车站工作人员名单，以在目标用户位于火车站工作人员名单之外的情况下，确定目标用户的出行方式为火车出行方式。
火车站工作人员名单中包括长期在火车站工作的用户，该用户例如是检票员、售票员等，即，该用户虽然长期位于火车站所在区域，但是本身并没有出行意愿和出行需求。也就是说，当目标用户在火车站的驻留时间大于设定的驻留时间阈值的情况下，还需要排除该目标用户不是火车站工作人员名单中的用户，进而保证获得的火车出行用户的靶向性和实时性。
继续上述步骤S2213的示例，在该驻留时间3小时大于设定的驻留时间阈值2小时的情况下，判断目标用户是否为火车站工作人员名单中的用户，并在目标用户不为火车站工作人员名单中的用户的情况下，才确定该目标用户的出行方式为火车，即，该目标用户为火车出行用户。
在一个例子中，本步骤S2230中根据出行轨迹，识别目标用户的出行方式是否为火车出行方式还可以进一步包括如下步骤S2221～S2224：
步骤S2221，根据出行轨迹，判断目标用户在第二设定时间内是否发生目标移动事件。
第二设定时间可以是根据具体应用场景和具体应用需求设置的设置，为了确保识别的实时性，该第二设定时间可以是最近24小时，对应地，该出行轨迹包括最近24小时内的目标用户的出行轨迹。
目标移动事件为目标用户在两个预设区域内发生移动的事件。该预设区域是预先划定的区域范围，可以根据火车业务的最小地域划分预设区域。例如以城市为最小地域进行火车业务，则预设区域为某个城市，例如可以是城市A和城市B；又例如，以某个城市的行政区域为最小单位进行火车业务，则目标区域为某个城市的某个行政区域，例如城市A中的县区C和县区D。
示例性地，当前时间是2020年8月10日上午5:00，则可以是获取2020年8月9日上午5:00至2020年8月10日上午5:00之间的24小时内的目标用户的出行轨迹，并判断目标用户在该24小时内是否在两个城市之间移动，例如目标用户在最近24小时内是否从城市A移动到城市B
步骤S2222，在目标用户在第二设定时间内未发生目标移动事件的情况下，判断目标用户是否位于对应的常驻区域。
常驻区域为基于目标用户的历史出行轨迹确定的预设区域，具体的，可以是获取目标用户历史1年内的定位，并取定位次数最多的区域作为对应目标用户的常驻区域。例如，目标用户历史1年内的出行轨迹的轨迹点均位于城市E，则该城市E为目标用户对应的常驻区域，如果目标用户当前城市为该城市E，则目标用户位于常驻区域，反之，不位于常驻区域。又例如，目标用户历史1年内的出行轨迹的轨迹点位于城市E的次数最多，则该城市E为目标用户对应的常驻区域，如果目标用户当前城市为该城市E，则目标用户位于常驻区域，反之，则不位于常驻区域。
继续上述步骤S2221的示例，如果目标用户在该24小时内没有发生目标移动事件，例如目标用户没有从城市A移动到城市B，则需要进一步判断目标用户当前是否位于对应的常驻区域E，并根据目标用户当前是否位于对应的常驻区域C的判断结果进行不同处理。
步骤S2223，在目标用户位于常驻区域之外的情况下，判断目标用户在第二设定时间内的出行轨迹是否经过目标区域。
可以理解的是，在很多情况下，例如在目标用户所使用的移动终端处于关机状态的情况下，又例如在移动终端的定位装置处于关闭状态的情况下，该移动终端无法实时向服务器1000上报目标用户的地理位置，导致服务器1000无法获取目标用户在该24小时内的出行轨迹，该种情况下，只能基于移动终端最新上报的目标用户的当前位置是否处于常驻区域来判断目标用户是否存在出行行为，在目标用户存在出行行为例如用户没有位于常驻区域E的情况下，确定用户存在出行行为，需要进一步判断用户的出行方式是否为火车；又例如用户位于常驻区域E的情况下，确定用户不存在出行行为。
继续上述步骤S2222的示例，由于如果目标用户不位于常驻区域E，则表明目标用户存在出行行为，此时，需要进一步判断目标用户在该24小时内的出行轨迹是否经过火车站所在区域，以根据目标用户在该24小时内的出行轨迹是否经过火车站所在区域的不同判断结果进行不同处理。
步骤S2224，在目标用户在第二设定时间内的出行轨迹经过目标区域的情况下，确定目标用户的出行方式为火车出行方式。
继续上述步骤S2223的示例，在目标用户在该24小时内的出行轨迹经过火车站所在区域的情况下，则断出该目标用户的出行方式是火车，该目标用户是火车出行用户。而该目标用户在该24小时内的出行轨迹没有经过火车站所在区域的情况下，则需要结合火车出行的其他特点进一步判断目标用户是否为火车出行用户。
根据以上步骤S2221～S2224，其能够根据目标用户的出行轨迹和火车出行特点例如用户在最近的24小时内是否在两个城市之间发生移动，以及，在没有发生移动的情况下，结合用户在最近的24小时内是否经过火车站所在区域，综合判断用户的出行方式是否为火车，在此，由于移动终端硬件原因，该移动终端没有实时向服务器1000上报目标用户的出行轨迹，导致目标用户可能虽然没有移动，但是当前不位于常驻区域，即可判断出目标用户最近的24小时内存在出行行为，在此，通过该例子能够在用户虽然没有在两个城市间移动，但是经过火车站所在区域，及时准确的识别出用户的出行方式为火车。
在一个例子中，本步骤S2200中根据出行轨迹，识别目标用户的出行方式是否为火车出行方式可以进一步包括：在根据以上步骤S2221判断出目标用户在第二设定时间内发生目标移动事件的情况下，执行如上步骤：
步骤S2223，在目标用户在第二设定时间内发生目标移动事件的情况下，判断目标用户在第二设定时间内的出行轨迹是否经过目标区域。
继续上述步骤S2221的示例，如果目标用户在该24小时内发生目标移动事件，即目标用户从城市A移动到城市B，则表明目标用户存在出行行为，则进一步判断目标用户在该24小时内的出行轨迹是否经过火车站所在区域，以根据目标用户在该24小时内的出行轨迹是否经过火车站所在区域的不同判断结果进行不同处理。
步骤S2224，在目标用户在第二设定时间内的出行轨迹经过目标区域的情况下，确定目标用户的出行方式为火车出行方式。
继续上述步骤S2223的示例，在目标用户在该24小时内的出行轨迹经过火车站所在区域的情况下，则判断出该目标用户的出行方式是火车，该目标用户是火车出行用户。而在该目标用户在该24小时内的出行轨迹没有经过火车站所在区域的情况下，则需要结合火车出行的其他特点进一步判断目标用户是否为火车出行用户。
在一个例子中，本步骤S2200中根据出行轨迹，识别目标用户的出行方式是否为火车出行方式可以进一步包括：在根据以上步骤S2223判断出目标用户在第二设定时间内的出行轨迹未经过目标区域的情况下，继续执行如下步骤S2225～S2226：
步骤S2225，在目标用户在第二设定时间内的出行轨迹未经过目标区域的情况下，判断两个预设区域间的距离是否位于设定的第一距离范围内。
第一距离范围是根据具体应用场景和具体应用需求设置的数值，针对于火车业务，该第一距离范围可以是100KM～800KM，即，在两个城市间的距离位于100KM～800KM之内时，如果用户在两个城市间移动，通常认为用户会选择火车出行。
可以理解的是，无论目标用户在最近的24小时内在两个城市间移动，例如目标用户从城市A移动到城市B，又例如目标用户不位于常驻城市E，而位于常驻区域E之外的城市F，其均涉及到两个城市。
在此，继续上述步骤S2223的示例，在目标用户在该24小时内的出行轨迹未经过火车站所在区域的情况下，则进一步判断两个城市间的距离是否位于设定的第一距离范围内，例如城市A与城市B间的距离是否位于100KM～800KM之间，又例如城市E与城市F间的距离是否位于100KM～800KM之间。
步骤S2226，在两个预设区域间的距离位于设定的第一距离范围内的情况下，确定目标用户的出行方式为火车出行方式。
继续上述步骤S2225的示例，例如城市A与城市B间的距离位于100KM～800KM之间，又例如城市C与城市D间的距离是否位于100KM～800KM之间的情况下，认为目标用户的出行方式为火车，该目标用户为火车出行用户。
根据以上步骤S2225～S2226，其能够根据目标用户的出行轨迹和火车出行特点例如火车的业务距离来判断目标用户的出行方式是否为火车能够得到识别出的火车出行用户的准确性。
在一个例子中，本步骤S2200中根据出行轨迹，识别目标用户的出行方式是否为火车出行方式可以进一步包括：在根据以上步骤S2225判断出两个预设区域间的距离超出设定的第一距离范围的情况下，继续执行如下步骤S2227～S2229：
步骤S2227，在两个预设区域间的距离超出设定的第一距离范围的情况下，获取目标用户在第三设定时间内的出行轨迹。
第三设定时间可以是根据具体应用场景和具体应用需求设置的数值，该第三设定时间可以是2小时。
继续上述步骤S2225的示例，例如城市A与城市B间的距离不位于100KM～800KM之间，又例如城市C与城市D间的距离不位于100KM～800KM之间的情况下，此时不能直接判定该目标用户的出行方式不为火车，此时需要持续监控目标用户2小时，并获取目标用户在该2小时内的出行轨迹。
步骤S2228，获取任意时间相邻的两个轨迹点间的距离，以及，每一个轨迹点的速度。
继续上述步骤S2227的示例，获取目标用户在该2小时内的出行轨迹，例如该2小时内的出行轨迹中存在5个轨迹点，则可以根据本步骤S2228进一步获取第一个轨迹点和第二个轨迹点间的距离，第二个轨迹点和第三个轨迹点间的距离，第三个轨迹点和第四个轨迹点间的距离，以及，第四个轨迹点和第五个轨迹点间的距离，同时，分别获取第一个轨迹点、第二个轨迹点、第三个轨迹点、第四个轨迹点和第五个轨迹点的速度。
步骤S2229，在距离位于设定的第二距离范围内，和/或，速度位于设定的速度范围内的情况下，确定目标用户的出行方式为火车出行方式。
第二距离范围可以是根据具体应用场景和具体应用需求设置的设置，对于火车业务，该第二距离范围可以为10KM～100KM。
速度范围也可以是根据具体应用场景和具体应用需求设置的数值，对于火车业务，该速度范围可以是120KM/h～300KM/h。
继续上述步骤S2228的示例，在以上获得的轨迹点间的距离均在10KM～100KM之内，并且，每一个轨迹点的速度均在120KM/h～300KM/h之内的情况下，确定目标用户的出行方式为火车。
根据以上步骤S2227～S2229的例子，其在两个城市间的距离没有位于火车业务距离范围内的情况下，并没有直接判定出目标用户不为火车出行用户，而是持续监控目标用户一定时间，如果目标用户的出行轨迹满足火车出行的速度和距离，则该目标用户的出行方式为火车，该目标用户为火车出行用户。
在一个例子中，本步骤S2200中根据出行轨迹，识别目标用户的出行方式是否为火车出行方式可以进一步包括：在根据步骤S2225在两个预设区域间的距离超出设定的第一距离范围的情况下，还可以继续执行如下步骤S2231～S2234：
步骤S2231，获取第三设定时间内行驶轨迹中的选定轨迹点与目标行驶线间的最短距离。
目标行驶线可以是火车行驶线，例如火车轨道线。
继续上述步骤S2229的示例，获取目标用户在该2小时内的出行轨迹，例如该2小时内的出行轨迹中存在5个轨迹点，则可以根据本步骤S2231分别获取第一个轨迹点、第二个轨迹点、第三个轨迹点、第四个轨迹点和第五个轨迹点与火车行驶线间的最短距离。当然，还可以是在该2小时内出行轨迹中的轨迹点的数量大于设定数量阈值例如大于4时，才会进一步获取第二设定时间内出行轨迹中的选定轨迹点与目标行驶线间的最短距离，以减少数据冗余。
步骤S2232，获取最短距离小于设定的距离阈值的选定轨迹点的占比。
本步骤S2232中，轨迹点通常会存在数据漂移，数据漂移是指由于信息收集、检测信号震荡等原因产生的轨迹点不准确，在此，考虑到数据漂移的问题，可以是设定距离阈值例如1000M，在轨迹点与火车行驶线间的最短距离位于1000M以内时，均认为该轨迹点位于火车行驶线上。
继续上述步骤S2231的示例，例如可以是第一个轨迹点、第二个轨迹点、第三个轨迹点以及第四个轨迹点与火车行驶线间的最短距离均小于1000M，仅第五个轨迹点与火车行驶线间的最短距离大于1000M，即，最短距离位于1000M的轨迹点的占比为80％。
步骤S2233，在占比超过设定的占比阈值的情况下，确定目标用户的出行方式为火车出行方式。
占比阈值可以是根据具体应用场景和具体应用需求设置的数值，对于火车业务，该占比阈值可以为70％，即，计算出的占比超过70％的情况下，认为用户大概率在沿着火车行驶线走。
继续上述步骤S2232的示例，计算出的占比80％超过设定的占比阈值70％，则确定目标用户的出行方式为火车，该目标用户为火车出行用户。
根据以上步骤S2231～S2233的例子，其在两个城市间的距离没有位于火车业务距离范围内的情况下，并没有直接判定出目标用户不为火车出行用户，而是持续监控目标用户一定时间，如果目标用户的出行轨迹沿着火车轨道线，则该目标用户的出行方式为火车，该目标用户为火车出行用户。
步骤S2300，在目标用户的出行方式为火车出行方式的情况下，向目标用户推送目标信息。
在一个例子中，该步骤S2300在目标用户的出行方式为火车出行方式的情况下，向目标用户推送目标信息的步骤可以进一步包括：向目标用户提供下一出行方式为火车出行方式的出行提示。
该例子中，如果目标用户是从城市A乘坐火车移动到城市B，则该用户大概率会有从城市B回到城市A的需求，在此，服务器1000例如可以是向目标用户所注册火车出行业务的注册账号推送返程的出行方式为火车出行方式的出行提示，并通过登录该注册账号的移动终端2000显示该出行提示，以使得目标用户可以及时购买返程火车票。
在一个例子中，该步骤S2300在目标用户的出行方式为火车出行方式的情况下，向目标用户推送目标信息的步骤可以进一步包括：向目标用户提供针对火车出行方式的奖励值。
该奖励值可以是免费乘坐火车券、乘坐火车打折券等，以鼓励目标用户以后出行时继续乘坐火车的目的。
根据本公开实施例的方法，其能够由服务器获取目标用户的出行轨迹，并在根据出行轨迹识别出目标用户的出行方式为火车出行方式的情况下，向目标用户推送目标信息，即，其能够基于用户的出行轨迹准确识别出用户的出行方式为火车出行方式，以针对火车出行用户推送信息，有效提高火车出行用户信息推送的准确性和有效性。
同时，其可以获取目标用户最近24小时内的出行轨迹，以根据该24小时内的出行轨迹，识别出目标用户当前或者是历史24小时内有没有乘坐火车，从而，可以得到火车日均出行用户数量。
在一个实施例中，本公开实施例的火车出行用户信息推送的方法还可以进一步包括更新以上所获取的目标区域对应的火车站工作人员名单的步骤，该更新目标区域对应的火车站工作人员名单可以进一步包括如下步骤S3100～S3200：
步骤S3100，获取在第一设定时间内驻留目标区域的次数大于设定的次数阈值，以及，在第一设定时间内位于目标区域的时长大于设定的时长阈值的用户。
本步骤S3100中，可以是以1小时为统计周期，该统计周期内定位到火车站所在区域内则可以是1次驻留。
本步骤S3100中，可以是以1天为统计周期，该统计周期内定位到火车站所在区域则可以是1天驻留。
示例性地，可以是统计历史7天内在某一火车站所在区域总停留次数超过6次，总停留天数超过3天的用户。
步骤S3200，将用户加入火车站工作人员名单以更新火车站工作人员名单。
本步骤S3200中，可以是将统计出的历史7天内在某一火车站所在区域总停留次数超过6次，总停留天数超过3天的用户加入火车站工作人员名单，以更新该火车站所对应的火车站工作人员名单。
本步骤S3200中，可以是每隔设定的时间周期就更新一次火车站工作人员名单，例如可以是每3天更新一次火车站工作人员名单，该3天就是一个更新周期，在此，不同目标区域所对应的更新周期可以相同，也可以不同，本实施例在此不做限定。
根据本公开实施例，其在获得目标区域对应的火车站工作人员名单之后，还会对火车站工作人员名单进行更新，从而，可以提高火车站工作人员名单的实时性和靶向性。
<例子>
图4示出了火车出行用户信息推送的一个具体例子，该例子中，该火车出行用户信息推送的方法可以包括如下步骤：
步骤S4110，服务器1000获取目标用户的出行轨迹。
步骤S4120，服务器1000判断目标用户的出行轨迹是否经过火车站所在区域，如是，则执行步骤S4130，反之，流程结束。
步骤S4130，服务器1000定义该目标用户为A类用户。
本步骤S4130中，A类用户表明用户出现在火车站所在区域。
步骤S4140，服务器1000持续监控目标用户4小时。
步骤S4150，服务器1000判断目标用户在该4小时内位于火车站所在区域的驻留时间是否大于设定的驻留时间阈值，如是，则执行步骤S4160，反之，流程结束。
步骤S4160，服务器1000获取该火车站所在区域对应的火车站工作人员名单。
步骤S4170，在目标用户不位于火车站工作人员名单中的情况下，确定目标用户的出行方式为火车，并将该目标用户标记为火车出行用户A1，流程结束。
步骤S4210，服务器1000判断最近24小时内目标用户的出行轨迹是否存在城市间移动，如是，则执行步骤S4220，反之，执行步骤S4310。
步骤S4220，服务器1000定义该目标用户为C类用户。
步骤S4230，判断目标用户在该最近的24小时内是否被定义为A类用户，如是，则执行步骤S4240，反之，执行步骤S4250。
步骤S4240，服务器1000确定目标用户的出行方式为火车，并将该目标用户标记为火车出行用户B1，流程结束。
步骤S4250，服务器1000判断两个城市间的位移是否位于100KM～800KM，如是，则执行步骤S4260，反之，执行步骤S4270。
步骤S4260，服务器1000确定目标用户的出行方式为火车，并将该目标用户标记为火车出行用户B2，流程结束。
步骤S4270，服务器1000持续监控目标用户2小时，获得目标用户2小时的出行轨迹，并执行步骤S4280或步骤S42110。
步骤S4280，服务器1000计算时间相邻的两个轨迹点间的距离和每一个轨迹点的速度。
步骤S4290，服务器1000判断在时间相邻的两个轨迹点间的距离是否均位于10KM～100KM，以及轨迹点的速度是否均位于120KM/h～300KM/h，如是，则执行步骤S4290，反之，流程结束。
步骤S42100，服务器1000确定目标用户的出行方式为火车，并将该目标用户标记为火车出行用户C2，流程结束。
步骤S42110，服务器1000判断目标用户的轨迹点是否位于火车轨道线上，如是，则执行步骤S42120，反之，流程结束。
步骤S42120，服务器1000确定目标用户的出行方式为火车，并将该目标用户标记为火车出行用户C1，反之，流程结束。
步骤S4310，服务器1000判断目标用户是否位于异地区域，如是，则执行步骤S4320，反之，流程结束。
步骤S4320，服务器1000定义目标用户为B类用户，并执行步骤S4230。
<装置实施例>
图5是根据本公开实施例的一种火车出行用户信息推送的装置的原理框架。
根据图5所示，本实施例的火车出行用户信息推送的装置5000可以包括获取模块5100、识别模块5200和推送模块5300。
该获取模块5100，用于获取目标用户的出行轨迹。
该识别模块5200，用于根据所述出行轨迹，识别所述目标用户的出行方式是否为火车出行方式。
该推送模块5300，用于在所述目标用户的出行方式为火车出行方式的情况下，向所述目标用户推送目标信息。
在一个实施例中，该识别模块5200，还用于在所述出行轨迹经过目标区域的情况下，获取所述目标用户在目标区域内的驻留时间，其中，所述目标区域包括火车站所在区域；判断所述驻留时间是否大于设定的驻留时间阈值；在所述驻留时间大于设定的驻留时间阈值的情况下，确定所述目标用户的出行方式为火车出行方式。
在一个实施例中，该识别模块5200，还用于在所述驻留时间大于设定的驻留时间阈值的情况下，获取所述目标区域对应的火车站工作人员名单；判断所述目标用户是否位于所述火车站工作人员名单；在所述目标用户位于所述火车站工作人员名单之外的情况下，确定所述目标用户的出行方式为所述火车出行方式。
在一个实施例中，该识别模块5200，还用于获取在第一设定时间内驻留所述目标区域的次数大于设定的次数阈值，以及，在所述第一设定时间内位于所述目标区域的时长大于设定的时长阈值的用户；将所述用户加入所述火车站工作人员名单以更新所述火车站工作人员名单。
在一个实施例中，该识别模块5200，还用于根据所述出行轨迹，判断所述目标用户在第二设定时间内是否发生目标移动事件，其中，所述目标移动事件为所述目标用户在两个预设区域内发生移动的事件；
在所述目标用户在第二设定时间内未发生目标移动事件的情况下，判断所述目标用户是否位于对应的常驻区域，其中，所述常驻区域为基于所述目标用户的历史出行轨迹确定的预设区域；在所述目标用户位于常驻区域之外的情况下，判断所述目标用户在所述第二设定时间内的出行轨迹是否经过所述目标区域；在所述目标用户在所述第二设定时间内的出行轨迹经过所述目标区域的情况下，确定所述目标用户的出行方式为所述火车出行方式。
在一个实施例中，该识别模块5200，还用于在所述目标用户在第二设定时间内发生目标移动事件的情况下，判断所述目标用户在所述第二设定时间内的出行轨迹是否经过所述目标区域；在所述目标用户在所述第二设定时间内的出行轨迹经过所述目标区域的情况下，确定所述目标用户的出行方式为火车出行方式。
在一个实施例中，该识别模块5200，还用于在所述目标用户在所述第二设定时间内的出行轨迹未经过所述目标区域的情况下，判断所述两个预设区域间的距离是否位于设定的第一距离范围内；在所述两个预设区域间的距离位于设定的第一距离范围内的情况下，确定所述目标用户的出行方式为火车出行方式。
在一个实施例中，该识别模块5200，还用于在所述两个预设区域间的距离超出设定的第一距离范围的情况下，获取所述目标用户在第三设定时间内的出行轨迹；获取任意时间相邻的两个轨迹点间的距离；获取每一个所述轨迹点的速度；在所述距离位于设定的第二距离范围内，和/或，所述速度位于设定的速度范围内的情况下，确定所述目标用户的出行方式为火车出行方式。
在一个实施例中，该识别模块5200，还用于获取所述第三设定时间内出行轨迹中的选定轨迹点与目标行驶线间的最短距离；
获取所述最短距离小于设定的距离阈值的选定轨迹点的占比；
在所述占比超过设定的占比阈值的情况下，确定所述目标用户的出行方式为火车出行方式。
在一个实施例中，该推送模块5300，还用于向所述目标用户提供下一出行方式为火车出行方式的出行提示；和/或，向所述目标用户提供针对所述火车出行方式的奖励值。
<服务器实施例>
在本实施例中，还提供一种服务器6000。
如图6所示，服务器6000可以包括根据本发明任意实施例的火车出行用户信息推送的装置5000，用于实施本发明任意实施例的火车出行用户信息推送的方法。该服务器6000可以是图1所示的服务器1000。
在另一个实施例中，如图7所示，服务器8000还可以包括处理器7100和存储器7200，该存储器7200用于存储可执行的指令；该处理器7100用于根据指令的控制运行服务器7000执行根据本发明任意实施例的火车出行用户信息推送的方法。
本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。
这里参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。对于本领域技术人员来说公知的是，通过硬件方式实现、通过软件方式实现以及通过软件和硬件结合的方式实现都是等价的。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。本发明的范围由所附权利要求来限定。

Claims (12)

1.一种火车出行用户信息推送的方法，包括：
获取目标用户的出行轨迹；
根据所述出行轨迹，识别所述目标用户的出行方式是否为火车出行方式；
在所述目标用户的出行方式为火车出行方式的情况下，向所述目标用户推送目标信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述出行轨迹，识别所述目标用户的出行方式是否为火车出行方式，包括：
在所述出行轨迹经过目标区域的情况下，获取所述目标用户在目标区域内的驻留时间，其中，所述目标区域包括火车站所在区域；
判断所述驻留时间是否大于设定的驻留时间阈值；
在所述驻留时间大于设定的驻留时间阈值的情况下，确定所述目标用户的出行方式为火车出行方式。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：
在所述驻留时间大于设定的驻留时间阈值的情况下，获取所述目标区域对应的火车站工作人员名单；
判断所述目标用户是否位于所述火车站工作人员名单；
在所述目标用户位于所述火车站工作人员名单之外的情况下，确定所述目标用户的出行方式为所述火车出行方式。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括更新所述目标区域对应的火车站工作人员名单的步骤，包括：
获取在第一设定时间内驻留所述目标区域的次数大于设定的次数阈值，以及，在所述第一设定时间内位于所述目标区域的时长大于设定的时长阈值的用户；
将所述用户加入所述火车站工作人员名单以更新所述火车站工作人员名单。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述出行轨迹，识别所述目标用户的出行方式是否为火车出行方式，还包括：
根据所述出行轨迹，判断所述目标用户在第二设定时间内是否发生目标移动事件，其中，所述目标移动事件为所述目标用户在两个预设区域内发生移动的事件；
在所述目标用户在第二设定时间内未发生目标移动事件的情况下，判断所述目标用户是否位于对应的常驻区域，其中，所述常驻区域为基于所述目标用户的历史出行轨迹确定的预设区域；
在所述目标用户位于常驻区域之外的情况下，判断所述目标用户在所述第二设定时间内的出行轨迹是否经过所述目标区域；
在所述目标用户在所述第二设定时间内的出行轨迹经过所述目标区域的情况下，确定所述目标用户的出行方式为所述火车出行方式。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述方法还包括：
在所述目标用户在第二设定时间内发生目标移动事件的情况下，判断所述目标用户在所述第二设定时间内的出行轨迹是否经过所述目标区域；
在所述目标用户在所述第二设定时间内的出行轨迹经过所述目标区域的情况下，确定所述目标用户的出行方式为火车出行方式。
7.根据权利要求5或6所述的方法，其中，所述方法还包括：
在所述目标用户在所述第二设定时间内的出行轨迹未经过所述目标区域的情况下，判断所述两个预设区域间的距离是否位于设定的第一距离范围内；
在所述两个预设区域间的距离位于设定的第一距离范围内的情况下，确定所述目标用户的出行方式为火车出行方式。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述方法还包括：
在所述两个预设区域间的距离超出设定的第一距离范围的情况下，获取所述目标用户在第三设定时间内的出行轨迹；
获取任意时间相邻的两个轨迹点间的距离；
获取每一个所述轨迹点的速度；
在所述距离位于设定的第二距离范围内，和/或，所述速度位于设定的速度范围内的情况下，确定所述目标用户的出行方式为火车出行方式。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述方法还包括：
获取所述第三设定时间内出行轨迹中的选定轨迹点与目标行驶线间的最短距离；
获取所述最短距离小于设定的距离阈值的选定轨迹点的占比；
在所述占比超过设定的占比阈值的情况下，确定所述目标用户的出行方式为火车出行方式。
10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中，所述向所述目标用户推送目标信息，包括：
向所述目标用户提供下一出行方式为火车出行方式的出行提示；和/或，
向所述目标用户提供针对所述火车出行方式的奖励值。
11.一种火车出行用户信息推送的装置，包括：
获取模块，用于获取目标用户的出行轨迹；
识别模块，用于根据所述出行轨迹，识别所述目标用户的出行方式是否为火车出行方式；
推送模块，用于在所述目标用户的出行方式为火车出行方式的情况下，向所述目标用户推送目标信息。
12.一种服务器，包括权利要求11所述的装置；或者，包括：
存储器，用于存储可执行的指令；
处理器，用于根据所述指令的控制运行所述服务器执行如权利要求1-10任意一项所述火车出行用户信息推送的方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114928809A (zh) * 2021-06-11 2022-08-19 荣耀终端有限公司 一种地理围栏的使用方法及电子设备

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090163183A1 (en) * 2007-10-04 2009-06-25 O'donoghue Hugh Recommendation generation systems, apparatus and methods
CN105142106A (zh) * 2015-07-29 2015-12-09 西南交通大学 基于手机信令数据的出行者职住地识别与出行链刻画方法
CN106327000A (zh) * 2015-06-30 2017-01-11 阿里巴巴集团控股有限公司 识别出行方式的方法及系统
CN107241512A (zh) * 2017-06-30 2017-10-10 清华大学 基于手机数据的城际交通出行方式判断方法和设备
CN107784597A (zh) * 2017-09-19 2018-03-09 平安科技（深圳）有限公司 出行方式识别方法、装置、终端设备及存储介质
CN109996299A (zh) * 2017-12-30 2019-07-09 中国移动通信集团河北有限公司 高铁用户识别方法、装置、设备及介质
CN110020980A (zh) * 2019-04-08 2019-07-16 江苏号百信息服务有限公司 基于手机信令数据的机场到发旅客识别与客情分析方法
CN110689363A (zh) * 2018-07-05 2020-01-14 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 优惠券提示方法及装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090163183A1 (en) * 2007-10-04 2009-06-25 O'donoghue Hugh Recommendation generation systems, apparatus and methods
CN106327000A (zh) * 2015-06-30 2017-01-11 阿里巴巴集团控股有限公司 识别出行方式的方法及系统
CN105142106A (zh) * 2015-07-29 2015-12-09 西南交通大学 基于手机信令数据的出行者职住地识别与出行链刻画方法
CN107241512A (zh) * 2017-06-30 2017-10-10 清华大学 基于手机数据的城际交通出行方式判断方法和设备
CN107784597A (zh) * 2017-09-19 2018-03-09 平安科技（深圳）有限公司 出行方式识别方法、装置、终端设备及存储介质
CN109996299A (zh) * 2017-12-30 2019-07-09 中国移动通信集团河北有限公司 高铁用户识别方法、装置、设备及介质
CN110689363A (zh) * 2018-07-05 2020-01-14 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 优惠券提示方法及装置
CN110020980A (zh) * 2019-04-08 2019-07-16 江苏号百信息服务有限公司 基于手机信令数据的机场到发旅客识别与客情分析方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114928809A (zh) * 2021-06-11 2022-08-19 荣耀终端有限公司 一种地理围栏的使用方法及电子设备

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