CN112232572A - 一种空间搜索方法、装置及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及基于云技术进行地图搜索的领域，提供一种空间搜索方法、装置及存储介质，该方法包括：接收终端的第一消息，根据总用户数量、在第一时段内的总出行成本及各类用户特征的权重得到用户对目标空间单元内的目标供给地在第一时段内所需的公共设施数量；总用户数量是在目标空间单元内各类目标用户特征的用户的数量；总出行成本是目标空间单元与各目标公共设施之间对应的交通方式的出行成本；根据公共设施数量和供给参数得到目标公共设施的供需比；根据供需比、总用户数量和总出行成本得到从需求地到目标供给地的交通成本参数并向终端发送指示交通成本参数的消息。本方案能够跨区域覆盖用户对公共设施的需求且提高供给侧和需求侧数据的准确性。

Description

一种空间搜索方法、装置及存储介质
技术领域
本申请实施例涉及云技术领域，尤其涉及一种空间搜索方法、装置及存储介质。
背景技术
目前一般采用两步移动搜索法评估公共设施的空间可达性，空间可达性评估是以人口空间分布作为需求侧数据。对于某类公共设施而言，一般是针对某类公共设施提出特定的需求用户群，在计算时只考虑该特定需求用户群，例如评估小学的空间可达性时只考虑小学学龄儿童。然而在实际情况中，对于某类公共设施，可能所有用户群都是该类公共设施的使用者，但某类用户群对该类公共设施的依赖性更强。例如对于医院，老龄用户群与幼龄用户群明显比青年用户群更依赖医疗服务设施，然而并不能认为青年用户群不需要医疗服务设施。同样的，由于公共设施评估是一个动态的过程，需要远景考虑，因此评估小学的空间可达性时不能只考虑小学学龄儿童，也需要将未来数年有就学需求的幼童考虑在内，甚至需要考虑未婚人口数量、已婚未育人口数量。因此目前的空间可达性评估仅仅简单地针对某类公共设施提出特定的需求用户群，并不能很好地解决此类问题。
此外，由于人口空间分布来源于人口普查数据，所以存在时间精度、空间精度以及数据可获取性均较低，人口普查数据中人的画像维度并不全面，也只能针对某一区域进行空间可达性评估，无法做到跨区域评估。
由此可见，在对公共设施进行可行性评估的准确率较低。
发明内容
本申请实施例提供了一种空间搜索方法、装置及存储介质，能够跨区域覆盖用户对公共设施的需求，且提高供给侧和需求侧数据的准确性、可靠性和时效性。
第一方面中，本申请实施例提供一种空间搜索方法，所述方法包括：
接收终端的第一消息，所述第一消息包括目标公共设施的需求地，所述需求地属于目标空间单元；
根据总用户数量、在第一时段内的总出行成本、以及各类用户特征的权重，加权计算得到用户对所述目标空间单元内的目标供给地在所述第一时段内所需的公共设施数量；所述总用户数量是指在所述目标空间单元内各类目标用户特征的用户的数量；所述总出行成本是指所述目标空间单元与各个目标公共设施之间对应的交通方式的出行成本；
根据所述公共设施数量和所述目标公共设施的供给参数，得到所述目标公共设施的供需比；
根据所述供需比、所述总用户数量和所述总出行成本，得到用户在所述目标空间单元内从所述需求地到所述目标供给地的交通成本参数；
向所述终端发送指示所述交通成本参数的消息。
第二方面中，本申请实施例提供一种空间搜索装置，具有实现对应于上述第一方面提供的空间搜索方法的功能。所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块，所述模块可以是软件和/或硬件。
一种可能的设计中，所述空间搜索装置包括：
收发模块，用于接收终端的第一消息，所述第一消息包括目标公共设施的需求地，所述需求地属于目标空间单元；
处理模块，用于根据总用户数量、在第一时段内的总出行成本、以及各类用户特征的权重，加权计算得到用户对所述目标空间单元内的目标供给地在所述第一时段内所需的公共设施数量；所述总用户数量是指在所述目标空间单元内各类目标用户特征的用户的数量；所述总出行成本是指所述目标空间单元与各个目标公共设施之间对应的交通方式的出行成本；
所述处理模块还用于根据所述公共设施数量和所述目标公共设施的供给参数，得到所述目标公共设施的供需比；以及根据所述供需比、所述总用户数量和所述总出行成本，得到用户在所述目标空间单元内从所述需求地到所述目标供给地的交通成本参数；
所述收发模块还用于向所述终端发送指示所述交通成本参数的消息。
本申请实施例又一方面提供了一种计算机装置，其包括至少一个连接的处理器、存储器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用所述存储器中的计算机程序来执行上述第一方面所述的方法。
本申请实施例又一方面提供了一种计算机可读存储介质，其包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面所述的方法。
根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述第一方面。
相较于现有技术，本申请实施例提供的方案中，在接收到终端的第一消息后，根据总用户数量、在第一时段内的总出行成本、以及各类用户特征的权重，加权计算得到用户对所述目标空间单元内的目标供给地在所述第一时段内所需的公共设施数量。由于所述总用户数量是指在所述目标空间单元内各类目标用户特征的用户的数量，所述总出行成本是指所述目标空间单元与各个目标公共设施之间对应的交通方式的出行成本，且公共设施为加权计算得到，因此，得到的公共设施数量比较贴合实际需求且具备一定的合理性。因此，在根据所述公共设施数量和所述目标公共设施的供给参数得到所述目标公共设施的供需比更加准确，相应的，根据所述供需比、所述总用户数量和所述总出行成本得到的交通成本参数能够创分的反映出基于当前目标空间单元内的公共设施供给下，同时考虑供需比和出行成本，最终该交通成本参数能够准确的衡量出需求地到供给地的公共设施的难易程度，因此能够向用户提供精准的导航，即提高满足用户实际需求的概率，还能给用户提供精准的空间搜索体验。
附图说明
图1为本申请实施例中实施空间搜索方法的一种系统框架示意图；
图2为本申请实施例中空间搜索方法的一种信令交互示意图；
图3为本申请实施例中空间搜索装置的一种结构示意图；
图4为本申请实施例中空间搜索装置的一种结构示意图；
图5为本申请实施例中服务器的一种结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或模块，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块，本申请实施例中所出现的模块的划分，仅仅是一种逻辑上的划分，实际应用中实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合成或集成在另一个系统中，或一些特征可以忽略，或不执行，另外，所显示的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接口，模块之间的间接耦合或通信连接可以是电性或其他类似的形式，本申请实施例中均不作限定。并且，作为分离部件说明的模块或子模块可以是也可以不是物理上的分离，可以是也可以不是物理模块，或者可以分布到多个电路模块中，可以根据实际的需要选择其中的部分或全部模块来实现本申请实施例方案的目的。
本申请实施例供了一种空间搜索方法、装置及存储介质，可用于公共管理、智慧城市建设(例如急救设备、便民设备等)、国土空间规划数据平台(例如部署医院、学校、图书馆等公共设施)等领域。该方案可用于服务器侧或者终端设备侧。本申请实施例仅以服务器为例，服务器侧部署了空间搜索装置。
本申请实施例的方法可基于云技术(Cloud technology)实现，下面将对涉及的云技术中云计算(cloud computing)、云存储(cloud storage)、数据库、数据库管理系统(Database Management System，DBMS)以及大数据(Big data)等技术分别进行介绍：
云技术基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术、应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。云计算技术将变成重要支撑。技术网络系统的后台服务需要大量的计算、存储资源，如视频网站、图片类网站和更多的门户网站。伴随着互联网行业的高度发展和应用，将来每个物品都有可能存在自己的识别标志，都需要传输到后台系统进行逻辑处理，不同程度级别的数据将会分开处理，各类行业数据皆需要强大的系统后盾支撑，只能通过云计算来实现。
云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。云计算是网格计算(GridComputing)、分布式计算(Distributed Computing)、并行计算(Parallel Computing)、效用计算(Utility Computing)、网络存储(Network Storage Technologies)、虚拟化(Virtualization)、负载均衡(Load Balance)等传统计算机和网络技术发展融合的产物。
云存储是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念，分布式云存储系统(以下简称存储系统)是指通过集群应用、网格技术以及分布存储文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备(存储设备也称之为存储节点)通过应用软件或应用接口集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个存储系统。例如，服务器对电子地图、空间单元、用户数据等进行存储。
目前，存储系统的存储方法为：创建逻辑卷，在创建逻辑卷时，就为每个逻辑卷分配物理存储空间，该物理存储空间可能是某个存储设备或者某几个存储设备的磁盘组成。客户端在某一逻辑卷上存储数据，也就是将数据存储在文件系统上，文件系统将数据分成许多部分，每一部分是一个对象，对象不仅包含数据而且还包含数据标识(ID entity，ID)等额外的信息，文件系统将每个对象分别写入该逻辑卷的物理存储空间，且文件系统会记录每个对象的存储位置信息，从而当客户端请求访问数据时，文件系统能够根据每个对象的存储位置信息让客户端对数据进行访问。
数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。所谓“数据库”是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。例如，本申请实施例中服务器对电子地图、空间单元、用户数据等进行存储。
数据库管理系统是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、即可扩展标记语言(Extensible Markup Language，XML)；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器群集、移动电话；或依据所用查询语言来作分类，例如结构化查询语言(Structured Query Language，SQL)、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如最大规模、最高运行速度；亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式，一些DBMS能够跨类别，例如，同时支持多种查询语言。例如，本申请实施例中第二终端在收到主播用户的指令后，可从数据库管理系统查询观众用户的用户数据，以及从服务端获取的关联关系。
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。例如，服务器可从终端收集用户画像数据、兴趣地数据以及用户在兴趣地上的历史行为数据等用户数据。
一些实施方式中，上述方法可基于如图1所示的系统框架实施，该系统框架包括基础数据输入模块、空间划分模块、用户群划分和计算模块、公共设施提取模块、出行成本计算模块、2SFCA计算模块、电子地图导航计算接口以及参数输入模块。
其中，基础数据输入模块，用于向空间划分模块输入用户画像数据、POI数据和LBS用户行为数据。
空间划分模块，用于对用户群所在的空间进行划分。例如，可按照网格、街区划分空间。
用户群划分和计算模块，用于对目标用户群进行划分。例如，可以按照输入的目标用户群的类型为划分规则，将目标用户群划分为k个类型，各类型的用户群之间互斥。按照目标用户群的类型对用户进行划分时，划分规则R可包括R1,R2,R3,…,Rk，k为目标人群的类型数量，k为正整数。目标用户群的类型可包括年龄、性别、身体健康程度、社会属性(例如婚姻状态、法律状态)、社会标签(例如职业、级别、社会地位等)等。
公共设施提取模块，用于提取兴趣地数据可为兴趣点(point of interest，POI)数据。其中，POI数据指示设施供给方和服务需求方之间的关系。例如，可根据输入参数中的评估目标公共设施类型，从基础数据输入模块输入的数据中的POI数据，提取符合对应目标公共设施类别的POI数据。根据提取出来的POI数据的唯一标识(ID)，在基础输入数据中的LBS行为数据提取对应的行为量。最终，提取出来的公共设施数据可由如下的四元组所组成：
(ID,lon,lat,weight)，其中ID是该公共服务设施对应的POI的唯一标识，lon为对应的POI的经度，lat为对应的POI的纬度，weight为LBS行为数据中对应的POI的行为数量(例如发送位置数量、签到数量等)。
出行成本计算模块，用于计算用户从需求地到公共设施供给地的出行成本。一些实施方式中，可基于空间划分模块划分得到的各个空间单元，提取各空间单元的中心点，并通过电子地图导航计算接口计算中心点到各个目标公共设施的不同交通方式下的出行成本。具体计算流程为，以空间单元的中心点的经纬度为起点，以对应的目标公共服务设施的经纬度为终点，调取电子地图导航计算接口，获取指定交通方式下的出行耗时，并将出行耗时作为出行成本。
交通成本计算模块，用于计算分别以供给地和需求地为基础，交通成本参数可称作空间可达性，空间可达性是指在地图中从一个点到另一个点的容易程度，即反映交通成本的基本指标。在电子地图中，可以通过识别电子地图的连接分量来确定所有顶点对之间的可达性。空间可达性可包括以下项：
个人参与活动的自由度、在一定的交通系统中到达某一地点的难易程度、在合适的时间选择某种交通设施到达目的地的能力、不同空间分布的点或区域之间相互影响的潜力、以及城市用地在时空上可接近的方便程度。
可分两步计算公共服务设施的交通成本参数，以空间可达性为例，交通成本计算模块的计算结果可解释为：
第一步，在研究单元内，人均享有公共服务设施的数量；
第二步，在计算出空间可达性后，输出空间可达性到终端以供用户参考。
例如，对于服务提供者(例如酒店、餐馆、咖啡店等经营者)一般关注特定服务设施点在研究区域内的影响，如在特定时间限制下基础设施服务所能覆盖到的最远范围。对于服务需求者(居住小区等)关注则可能是：从所在地出发，到达最近的目的地需要多长时间？“目的地”为满足人们需求的同一类型的设施点。例如考察任意位置达到某类服务POI数据(医疗、购物、娱乐等)集中最近点的时间代价，涉及同类POI数据相互间的空间竞争、POI数据与需求用户间的空间共享格局。
电子地图导航计算接口，用于调用电子地图来进行导航，为出行成本计算模块提供调用电子地图的接口，以便计算出行成本。也可以采用电子地图的导航计算功能来得到各需求地与各供给地之间的空间距离矩阵。
其中，需要特别说明的是，本申请实施例涉及的服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。本申请实施例涉及的终端可以是指向用户提供语音和/或数据连通性的设备，具有无线连接功能的手持式设备、或连接到无线调制解调器的其他处理设备。例如，终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表、个人数字助理等设备，但并不局限于此。终端以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本申请在此不做限制。
本申请实施例主要提供以下技术方案：
基于互联网获取各类基础数据，然后基于这些基础数据进行。其中，各类基础数据可包括用户画像数据、POI数据和LBS行为数据。具体来说：
1)从用户刻画方面优化，通过大规模LBS用户画像数据，可以在年龄、性别、婚姻状态、子女状态、消费能力等多个状态对用户进行刻画，即充分的考虑到人口社会学特征，因此相较于人口普查数据更加细粒度且全面。
2)从空间单元方面优化，以自定义网格(例如100m网格)或街区为空间单元，在空间分辨率上远超传统方法，更能支撑智慧城市规划与管理中的交通成本参数评估需求。相较于以乡镇街道轮廓为最细粒度的空间单元，本申请更加细粒度。
3)从出行成本方面评估优化，利用电子地图导航接口获取需求点与设施间的出行成本，相较于以直线距离或最短路径计算的方式，本申请能够有效提升出行成本的评估精度，更贴合实际现状。
参照图2，以下介绍本申请实施例所提供的一种评估空间搜索交通成本参数的方法，本申请实施例包括：
101、接收终端的第一消息。
其中，所述第一消息包括目标公共设施的需求地。目标公共设施是指用户意向使用的公共设施。
公共设施为用户提供公共服务产品的各种公共性、服务性设施，分为教育、医疗卫生、文化娱乐、交通、体育、社会福利与保障、行政管理与社区服务、邮政电信和商业金融服务等。常见的公共设施包括医院、学校、派出所、居委会、消防站、紧急避难场地等。
所述需求地属于目标空间单元。目标空间单元是指预设空间中所述需求地所属的空间单元。例如，以公共设施为除颤仪为例，用户当前想要使用附近的除颤仪，例如通过搜索，附近编号为NO.011的除颤仪距离最近。该编号为NO.011的除颤仪在信达街道的大厦A的1楼入口处，那么，可将该NO.011的除颤仪作为目标公共设施，以该NO.011的除颤仪所在的空间单元为目标空间单元。
在评估公共设施的交通成本参数中，用户是指公共设施的使用方，例如对于学校而言的学龄儿童或青少年，对于消防站的所有用户群而言，部分公共设施虽然面向所有用户群，但某些特定用户群对这些公共设施的依赖度更高，例如对于医院而言，老龄人群对医院的依赖度高于青年人群体。
本申请实施例中，用户对目标供给地在所述第一时段内所需的公共设施数量之前，还可通过对预设空间进行划分，以得到多个空间单元。下面介绍空间单元的划分方式：
获取用户数据，所述用户数据包括用户画像数据、兴趣地数据以及用户在兴趣地上的历史行为数据中的至少一项；
根据所述用户数据将预设空间划分为多个空间单元。
其中，用户画像数据是指勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，具体来说，是将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。该用户画像数据可为脱敏处理后的用户画像数据，该用户画像数据可包括用户脱敏后的唯一标识、年龄、性别、婚姻状况、子女状态、消费能力、职业等人口统计学基础属性，以及用户的居住地坐标、工作地坐标等标签。
兴趣地数据是指地图上的建筑物所在的地点，也可称作可向用户提供公共设施等公共服务的地点，例如，兴趣地数据可包括学校、写字楼、医院、居住区等，也就是用户的意向目的地。一些实施方式中，兴趣地数据可为POI数据，该兴趣地数据包括不同分类的POI数据的唯一标识、分类名称、空间坐标等数据都可用POI数据表示。
用户在兴趣地上的历史行为数据是指用户在至少一个兴趣地上的历史行为数据。例如，该用户在兴趣地上的历史行为数据包括用户在PO数据I上的历史行为数据，该历史行为数据包括但不限于发送位置数量、支付数量、签到数量等可以表征用户在POI数据上的行为热度的数据。一些实施方式中，可以认为用户在POI数据上的行为数量越高，则该POI数据的规模越大、越热门，因此，在一定程度上可以用LBS行为数据替代POI数据的规模数据。例如，在本申请实施例中，可选取微信发送位置数量作为LBS行为数据。
一些实施方式中，可采用下述方式将预设空间划分为多个空间单元：
(1)按网格划分，按照预设面积对所述预设空间进行网格化。例如，将预设空间划分为指定边长大小的网格，例如100m网格、0.01度网格等，每个网格均是独立的研究单元。
(2)按街区划分，用道路数据将预设空间划分为各个街区，每个街区均是被道路围合而成的独立的空间单元。
102、根据总用户数量、在第一时段内的总出行成本、以及各类用户特征的权重，得到用户对所述目标空间单元内的目标供给地在所述第一时段内所需的公共设施数量。
其中，所述总用户数量是指在所述目标空间单元内各类目标用户特征的用户的数量；所述总出行成本是指所述目标空间单元与各个目标公共设施之间对应的交通方式的出行成本。
在第一时段内的总出行成本是指用户在第i个空间单元与第j个目标公共设施对应于第Sk类交通出行方式的出行成本的总和。由于不同空间单元之间可能部署了相同的公共设施，不同用户群对公共设施的需求不一样，且出行成本根据适合某个用户群的交通方式进行相应的调整，因此，对于不同的用户群而言，则需采用不同的交通方式计算出行成本，不同用户群采用不同的交通方式从相同需求地到供给地的出行成本可能会不同。具体来说，出行成本的计算方式如下：
(1)确定各类用户特征的用户对公共设施的需求数量。
其中，用户对公共设施需求的数量可以是指儿童用户对图书馆的需求数量、老人对除颤仪等医疗急救设备的需求数量。
(2)根据各类用户特征的用户对公共设施的需求数量，确定符合各类用户特征的用户的交通方式。
一些实施方式中，在确定符合各类用户特征的用户的交通方式之前，考虑到不同用户群对公共设施的需求、平时侧重选择使用的公共设施可能不一样，还可以设置权重，并赋予对应用户特征的用户不同的意向交通方式。相应的，公共设施数量可根据总用户数量、在第一时段内的总出行成本、以及各类用户特征的权重，加权计算得到。具体来说，所述方法还包括：
按照用户特征分别对各用户赋予用户对目标公共设施依赖对应的权重，所述权重为目标用户特征的用户占所述目标空间单元的比例；
按照用户特征分别对各用户分别赋予对应的意向交通方式。
一些实施方式中，所述按照用户特征分别对各用户分别赋予对应的意向交通方式，包括：
获取各类用户特征的用户对至少一种公共设施的历史选择记录；
根据所述历史选择记录，分别对各用户分别赋予对应的意向交通方式。
可见，通过针对不同用户群对公共设施不同的权重(即用户对目标公共设施的依赖度)，能够充分的考虑到不同用户对意向公共设施的依赖度，所以，最终确定出的符合用户的交通方式更加合理，也更贴合用户的日常习惯和实际需求。
(3)按照符合各类用户特征的用户的交通方式，确定所述目标空间单元内达到各个目标公共设施所使用的各类交通方式的出行成本，即确定所述目标空间单元与各个目标公共设施在各类交通方式的出行成本。
一些实施方式中，出行成本为出行耗时，可采用下述方式得到出行成本：
可以每个空间单元与所述目标空间单元内的任意一个每个公共设施为一个出行搜索映射。
具体来说，所述按照符合各类用户特征的用户的交通方式，确定所述目标空间单元与各个目标公共设施之间对应的交通方式的出行成本，包括：
以目标空间单元与所述目标空间单元内的任意一个公共设施为一个出行搜索映射；
根据空间单元的总数、目标公共设施的数量、在各空间单元内的交通方式的数量，得到每个出行搜索映射在各类交通方式下的出行耗时。
例如，切分的各个空间单元，提取其中心点，并通过电子地图导航的计算接口计算需求地的中心点到各个目标公共设施的不同交通方式定义下的出行成本。具体计算流程为：以空间单元的中心点的经纬度为起点，以对应的目标公共设施的经纬度为终点，调取电子地图导航的计算接口获取指定交通方式下的出行耗时，并将该出行耗时作为出行成本。最终，可得到出行成本矩阵D：
D∈RNxMxF
其中，N为空间单元的数量，M为目标公共设施的数量，F为交通方式的数量(例如，交通方式为步行、骑行、公交和自驾时，F＝4)，D[1,6,1]则是指第1个空间单元与第6个目标公共设施在第1类交通方式下的出行耗时。
本申请实施例中在计算出行耗时时，一般调取电子地图导航的计算接口获取出行耗时，该出行耗时的计算是一个消耗计算资源的任务，为减少对计算资源的占用，还可以进行以下优化：
(a)、以城市或区县为单位，空间单元只获取与之同一个城市或区县的目标公共设施的出行耗时。
(b)、根据输入的参数目标人群适宜的交通方式，来确定是否需要获取所有交通方式下的出行耗时。
本申请实施例中，为了进一步明确目标用户群中各用户之间的空间关系，还可以按照用户特征对用户群进行划分和总用户数量来得到目标用户群中各用户之间的空间关系：
(1)对用户群进行划分：
一些实施方式中，可以按照输入的目标用户群的类型为划分规则，将目标用户群划分为k个类型，各类型的用户群之间互斥。按照目标用户群的类型对用户进行划分时，划分规则R可包括R1,R2,R3,…,Rk，k为目标人群的类型数量，k为正整数。目标用户群的类型可包括年龄、性别、身体健康程度、社会属性(例如婚姻状态、法律状态)、社会标签(例如职业、级别、社会地位等)等。
例如，划分规则中的各个维度包括性别、年龄、婚姻状态等脱敏后的用户画像数据提供的画像维度时，可将目标用户群划分为下述R1、R2、R3三种类型：
R1：男性
R2：女性未婚
R3：女性已婚
(2)计算在目标空间单元内的总用户数量：
根据目标用户群中各用户之间的空间关系的定义，获取各个空间单元内的不同用户群类型的总用户数量。以目标用户群中各用户之间的空间关系的定义为居住关系为例：
A、按输入的目标用户群的类型对应的划分规则将所有用户划分为k个类型的用户群，每个用户应有一个标识，标识用户属于其中的某一类型的用户群。
B、对所有用户，分别按各用户的居住地坐标(x,y)与空间单元进行关联，以寻找各用户的居住地坐标所在的空间单元，具体做法为：
b1、当空间单元为网格时，可以从网格四个点的坐标得到空间单元的4个顶点坐标，即xmax,xmin,ymax,ymin。当xmin≤x≤xmax且ymin≤y≤ymax时，即可认为用户居住在该网格内。
b2、当空间单元为街区时，可以利用射线法判断点(x,y)是否在街区轮廓多边形内，若在，即可认为用户居住在该街区内。
C、根据每个用户居住的空间单元及用户所属的用户群的类型，进行汇总统计，最终得到各个空间单元内各类型用户的用户数量：Ci1、Ci2、Ci3、……、Cik，其中，Cij代表第i个空间单元内属于第j类型的用户群的总用户数量。
本申请实施例中，目标用户群中各用户之间的空间关系可报考居住、工作和常驻(例如居住或工作)等。当目标用户群中各用户之间的空间关系定义为工作时，将上述实施例中的居住点替换为工作点。当目标用户群中各用户之间的空间关系定义为常驻时，可将上述实施例居住点替换为居住点及工作点即可，即只要用户居住或工作在某一空间单元，都可计入该空间单元内的用户数量中，用户可以与一个或两个空间单元存在常驻关系。
103、根据所述公共设施数量和所述目标公共设施的供给参数，得到所述目标公共设施的供需比。
其中，供给参数是指目标公共设施能够提供的最大数量。例如，图书馆同时最多容纳1000人阅读，除颤设施处的除颤仪有3台，同时能够为3人提供急救服务。
供需比是指在目标空间单元内所提供目标公共设施的数量与在该目标空间单元内各类用户群对该目标公共设施的实际需求数量之比。例如，在街道A，部署了图书馆3个，专门服务该街道的市民，而常驻于在街道的市民对图书馆的需求数量为4个，那么，供需比则可为0.75。当然，此处仅为一种简单的供需比计算方式，在实际计算供给地的供需比时，一般考虑众多维度的参数，一些实施方式中，可采用下述公式1计算供给地的供需比Rj：
Figure BDA0002731315690000151
其中，Rj代表第j个目标公共设施的供需比，Pj代表第j个目标公共设施的供给参数(用LBS行为数据中对应的POI的行为数量替代)，Ci代表第i个空间单元的目标用户群人口，T是输入参数中的辐射距离阈值，dij是第i个空间单元与第j个目标公共设施设施间的交通出行成本(不区分交通方式，一般用空间直线距离或最短路径距离)，G(dij,T)是距离衰减函数。Sk为目标人群的适宜交通方式(例如包括S0,S1,S2,S3,…Si,…Sk)，k目标用户群的类型数量，Si为第i类用户群的适宜交通方式，i、k为正整数，i≤k。该第i类用户群为根据上述的用户群的划分规则划分得到的用户群。
Wk代表第k类用户群的输入参数定义的权重(即用户对目标公共设施的依赖度)，Cik代表第i个空间单元内第k类用户群的人口，DijSk代表第i个空间单元与第j个目标公共设施对应于第Sk类交通方式的出行成本。在上述公式(1)中，在计算供给地会面临的对目标公共设施的需求数量(即分母)时，是按照不同用户群的类型加权计算的，考虑到不同用户群对公共设施的需求数量(例如需求数量、需求的公共设施的类型)不一样进行调整，且出行成本计算时也根据适合用户群的交通方式进行调整，这样不同的用户群就可以采用不同的交通方式计算出行成本。
一些实施方式中，G(dij,T)可为下述公式2所示的高斯距离衰减函数：
Figure BDA0002731315690000152
本实施方式中，不对上述计算供需比、距离衰减函数的公式(例如公式1和公式2)作限定，可在其上进行变型、增加、删除或替换上述公式中的任意参数或者常量。
本申请实施例中，适合用户群的交通方式(可简称用户群的适宜交通方式)可包括步行、骑行、公交、地铁、自驾等类型的交通方式，例如，老龄人的适宜交通方式可为公交，青少年的适宜交通方式可为步行、骑行或公交等。
104、根据所述供需比、所述总用户数量和所述总出行成本，得到用户在所述目标空间单元内从所述需求地到所述目标供给地的交通成本参数。
其中，目标供给地是指提供公共服务的目标公共设施所在的地点。对于公共设施而言，可包括空间位置和供给参数这两个维度的参数，例如，目标公共设施为医院时，空间位置可为街道、路段等电子地图上对应地理路标所示的位置，供给参数则可为医院的床位数量。又例如，目标公共设施为学校时，空间位置可为街道、路段等电子地图上对应地理路标所示的位置，供给参数则可为学校的学位数量。一些实施方式中，供给参数也可称作可供给量、供给能力等名称，本申请实施例不对此作限定。
本申请实施例中，可将所述目标空间单元内从所述需求地到所述目标供给地简称为出行方式，该出行方式包括需求地、目标供给地、从需求地到目标供给地的出行路线以及从需求地到目标供给地的交通方式。
交通成本参数是指衡量从某个特定的需求点到某类特定的供给点(公共设施)的难易程度，例如从某小区出发到附近的小学的难易程度，难易程度与需求点和供给点之间的出行成本(出行距离或出行时间)有关，也与需求的数量、供给的数量有关。交通成本参数评估是公共设施布局评估与规划、优化的重要依据。
可采用下述公式3计算得到需求地的交通成本参数Ai：
Figure BDA0002731315690000161
其中，Ai代表第i个空间单元的交通成本参数。
通过上述公式3可输出每个空间单元的交通成本参数，即A1，A2,A3,…,An，，即完成对各公共设施的交通成本参数的评估。
可见，本申请实施例考虑到不同用户群人口占空间单元总用户数量的比例作为权重，而且空间衰减函数也考虑适合不同用户群的交通方式，因此，能够提高交通成本参数的准确性。
105、向所述终端发送指示所述交通成本参数的消息。
终端收到该消息后，就可以依据该消息指示的交通成本参数来选择符合自身需求的交通方式。一些实施方式中，该消息可能包括至少一种出行方式的交通成本参数，对于同一个需求地到目标供给地的出行路径而言，出行方式可能包括至少一种，那么每种出行方式则会对应一个交通成本参数，为节省用户时间，可按照交通成本参数从高至低的顺序对这几种出行方式进行排序，然后发给用户。
本申请实施例中，在接收到终端的第一消息后，根据总用户数量、在第一时段内的总出行成本、以及各类用户特征的权重，加权计算得到用户对所述目标空间单元内的目标供给地在所述第一时段内所需的公共设施数量。由于所述总用户数量是指在所述目标空间单元内各类目标用户特征的用户的数量，所述总出行成本是指所述目标空间单元与各个目标公共设施之间对应的交通方式的出行成本，且公共设施为加权计算得到，因此，得到的公共设施数量比较贴合实际需求且具备一定的合理性。因此，在根据所述公共设施数量和所述目标公共设施的供给参数得到所述目标公共设施的供需比更加准确，相应的，根据所述供需比、所述总用户数量和所述总出行成本得到的交通成本参数能够充分的反映出基于当前目标空间单元内的公共设施供给下，同时考虑供需比和出行成本，最终该交通成本参数能够准确的衡量出需求地到供给地的公共设施的难易程度，因此能够向用户提供精准的导航，即提高满足用户实际需求的概率，还能给用户提供精准的空间搜索体验
可见，基于互联网获取的基础数据上评估交通成本参数，同时具备高时效性、高空间精度、高出行成本精度，可以针对不同人群类型提供精细化的评估效果，且全国覆盖、全国可比，可以实现全国范围的公共服务设施交通成本参数评估。此外，可以自定义人群划分类型与交通方式、权重等参数，选取目标公共设施类别，然后对各目标空间单元内的各类别的公共设施进行交通成本参数评估。
图1、图2所对应的实施例中所提及的任一技术特征也同样适用于本申请实施例中的图3至图5所对应的实施例，后续类似之处不再赘述。
以上对本申请实施例中一种空间搜索方法进行说明，以下对执行上述空间搜索的方法的装置进行介绍。
参阅图3，如图3所示的一种空间搜索装置30的结构示意图，其可应用于公共管理、智慧城市建设(例如急救设备、便民设备等)、国土空间规划数据平台(例如部署医院、学校、图书馆等公共设施)等领域。本申请实施例中的空间搜索装置30能够实现对应于上述图1所对应的实施例中所执行的空间搜索方法的步骤。空间搜索装置30实现的功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块，所述模块可以是软件和/或硬件。所述空间搜索装置30可包括处理模块和收发模块302，所述处理模块301和所述收发模块302的功能实现可参考图1所对应的实施例中所执行的操作，此处不作赘述。
一些实施方式中，所述收发模块302可用于接收终端的第一消息，所述第一消息包括目标公共设施的需求地，所述需求地属于目标空间单元；
所述处理模块301可用于根据总用户数量、在第一时段内的总出行成本、以及各类用户特征的权重，加权计算得到用户对所述目标空间单元内的目标供给地在所述第一时段内所需的公共设施数量；所述总用户数量是指在所述目标空间单元内各类目标用户特征的用户的数量；所述总出行成本是指所述目标空间单元与各个目标公共设施之间对应的交通方式的出行成本；
所述处理模块301还可用于根据所述公共设施数量和所述目标公共设施的供给参数，得到所述目标公共设施的供需比；以及根据所述供需比、所述总用户数量和所述总出行成本，得到用户在所述目标空间单元内从所述需求地到所述目标供给地的交通成本参数；
所述收发模块302还用于向所述终端发送指示所述交通成本参数的消息。
一些实施方式中，所述处理模块301在确定用户对目标供给地在所述第一时段内所需的公共设施数量之前，还用于：
获取用户数据，所述用户数据包括用户画像数据、兴趣地数据以及用户在兴趣地上的历史行为数据中的至少一项；
根据所述用户数据将预设空间划分为多个空间单元。
一些实施方式中，所述处理模块301还用于：
按照预设面积对所述预设空间进行网格化；
或者，按照道路数据将所述预设空间划分为多个空间单元，每个空间单元为多条道路封闭围成。
一些实施方式中，所述处理模块301在确定符合各类用户特征的用户的交通方式之前，还用于：
按照用户特征分别对各用户赋予用户对目标公共设施依赖对应的权重，所述权重为目标用户特征的用户占所述目标空间单元的比例；
按照用户特征分别对各用户分别赋予对应的意向交通方式。
一些实施方式中，所述处理模块301在加权计算得到用户对所述目标空间单元内的目标供给地在所述第一时段内所需的公共设施数量之前，还用于：
确定各类用户特征的用户对公共设施的需求数量；
根据各类用户特征的用户对公共设施的需求数量，确定符合各类用户特征的用户的交通方式；
按照符合各类用户特征的用户的交通方式，确定所述目标空间单元内达到各个目标公共设施所使用的各类交通方式的出行成本。
一些实施方式中，所述处理模块301具体用于：
获取各类用户特征的用户对至少一种公共设施的历史选择记录；
根据所述历史选择记录，分别对各用户分别赋予对应的意向交通方式。
一些实施方式中，每个空间单元与每个公共设施为一个出行搜索映射；所述处理模块301具体用于：
以目标空间单元与所述目标空间单元内的任意一个公共设施为一个出行搜索映射；
根据空间单元的总数、目标公共设施的数量、在各空间单元内的交通方式的数量，得到每个出行搜索映射在各类交通方式下的出行耗时。
上面从模块化功能实体的角度对本申请实施例中的空间搜索装置30进行了描述，下面从硬件处理的角度分别对本申请实施例中的执行空间搜索方法的服务器进行描述。需要说明的是，在本申请实施例图3所示的实施例中的收发模块302对应的实体设备可以为输入/输出单元、收发器、射频电路、通信模块和输出接口等，处理模块301对应的实体设备可以为处理器。图3所示的空间搜索装置30可以具有如图4所示的结构，当图3所示的空间搜索装置30具有如图4所示的结构时，图4中的处理器和收发器能够实现前述对应该空间搜索装置30的装置实施例提供的处理模块301、收发模块302相同或相似的功能，图4中的存储器存储处理器执行上述空间搜索方法时需要调用的计算机程序。
图5是本申请实施例提供的一种服务器结构示意图，该服务器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中央处理器(英文全称：centralprocessing units，英文简称：CPU)522(例如，一个或一个以上处理器)和存储器532，一个或一个以上存储应用程序542或数据544的存储介质530(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器532和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器522可以设置为与存储介质530通信，在服务器500上执行存储介质530中的一系列指令操作。
服务器500还可以包括一个或一个以上电源526，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口557，和/或，一个或一个以上操作系统541，例如Windows Server，Mac OS X，Unix,Linux，FreeBSD等等。
上述实施例中由服务器所执行的步骤可以基于该图5所示的服务器500的结构。例如上述实施例中由图3所示的空间搜索装置30所执行的步骤可以基于该图5所示的服务器结构。例如，所述处理器522通过调用存储器532中的指令，执行以下操作：
通过所述输入输出接口557接收终端的第一消息，所述第一消息包括目标公共设施的需求地，所述需求地属于目标空间单元；
根据总用户数量、在第一时段内的总出行成本、以及各类用户特征的权重，加权计算得到用户对所述目标空间单元内的目标供给地在所述第一时段内所需的公共设施数量；所述总用户数量是指在所述目标空间单元内各类目标用户特征的用户的数量；所述总出行成本是指所述目标空间单元与各个目标公共设施之间对应的交通方式的出行成本；
根据所述公共设施数量和所述目标公共设施的供给参数，得到所述目标公共设施的供需比；以及根据所述供需比、所述总用户数量和所述总出行成本，得到用户在所述目标空间单元内从所述需求地到所述目标供给地的交通成本参数；
通过输入输出接口557向所述终端发送指示所述交通成本参数的消息。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
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，上述描述的系统，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。
在本申请实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，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，例如多个模块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。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请实施例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。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。
所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
以上对本申请实施例所提供的技术方案进行了详细介绍，本申请实施例中应用了具体个例对本申请实施例的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请实施例的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请实施例的限制。

Claims (10)

1.一种空间搜索方法，其特征在于，所述方法包括：
接收终端的第一消息，所述第一消息包括目标公共设施的需求地，所述需求地属于目标空间单元；
根据总用户数量、在第一时段内的总出行成本、以及各类用户特征的权重，加权计算得到用户对所述目标空间单元内的目标供给地在所述第一时段内所需的公共设施数量；所述总用户数量是指在所述目标空间单元内各类目标用户特征的用户的数量；所述总出行成本是指所述目标空间单元与各个目标公共设施之间对应的交通方式的出行成本；
根据所述公共设施数量和所述目标公共设施的供给参数，得到所述目标公共设施的供需比；
根据所述供需比、所述总用户数量和所述总出行成本，得到用户在所述目标空间单元内从所述需求地到所述目标供给地的交通成本参数；
向所述终端发送指示所述交通成本参数的消息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户对目标供给地在所述第一时段内所需的公共设施数量之前，所述方法还包括：
获取用户数据，所述用户数据包括用户画像数据、兴趣地数据以及用户在兴趣地上的历史行为数据中的至少一项；
根据所述用户数据将预设空间划分为多个空间单元。
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：
按照预设面积对所述预设空间进行网格化；
或者，按照道路数据将所述预设空间划分为多个空间单元，每个空间单元为多条道路封闭围成。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在确定符合各类用户特征的用户的交通方式之前，所述方法还包括：
按照用户特征分别对各用户赋予用户对目标公共设施依赖对应的权重，所述权重为目标用户特征的用户占所述目标空间单元的比例；
按照用户特征分别对各用户分别赋予对应的意向交通方式。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述加权计算得到用户对所述目标空间单元内的目标供给地在所述第一时段内所需的公共设施数量之前，所述方法还包括：
确定各类用户特征的用户对公共设施的需求数量；
根据各类用户特征的用户对公共设施的需求数量，确定符合各类用户特征的用户的交通方式；
按照符合各类用户特征的用户的交通方式，确定所述目标空间单元内达到各个目标公共设施所使用的各类交通方式的出行成本。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述按照用户特征分别对各用户分别赋予对应的意向交通方式，包括：
获取各类用户特征的用户对至少一种公共设施的历史选择记录；
根据所述历史选择记录，分别对各用户分别赋予对应的意向交通方式。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，每个空间单元与每个公共设施为一个出行搜索映射；所述按照符合各类用户特征的用户的交通方式，确定所述目标空间单元与各个目标公共设施之间对应的交通方式的出行成本，包括：
以目标空间单元与所述目标空间单元内的任意一个公共设施为一个出行搜索映射；
根据空间单元的总数、目标公共设施的数量、在各空间单元内的交通方式的数量，得到每个出行搜索映射在各类交通方式下的出行耗时。
8.一种空间搜索装置，其特征在于，所述装置包括：
收发模块，用于接收终端的第一消息，所述第一消息包括目标公共设施的需求地，所述需求地属于目标空间单元；
处理模块，用于根据总用户数量、在第一时段内的总出行成本、以及各类用户特征的权重，加权计算得到用户对所述目标空间单元内的目标供给地在所述第一时段内所需的公共设施数量；所述总用户数量是指在所述目标空间单元内各类目标用户特征的用户的数量；所述总出行成本是指所述目标空间单元与各个目标公共设施之间对应的交通方式的出行成本；
所述处理模块还用于根据所述公共设施数量和所述目标公共设施的供给参数，得到所述目标公共设施的供需比；以及根据所述供需比、所述总用户数量和所述总出行成本，得到用户在所述目标空间单元内从所述需求地到所述目标供给地的交通成本参数；
所述收发模块还用于向所述终端发送指示所述交通成本参数的消息。
9.一种计算机装置，其特征在于，所述计算机装置包括：
至少一个处理器、存储器和收发器；
其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用所述存储器中存储的计算机程序来执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
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