CN112468546B - 账号位置确定方法、装置、服务器和存储介质 - Google Patents

账号位置确定方法、装置、服务器和存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请实施例提供一种账号位置确定方法、装置、服务器和存储介质，通过获取目标ADSL账号的多个定位坐标数据，根据空间位置分布，对多个定位坐标数据进行聚类，得到至少一个坐标数据集合，确定目标坐标数据集合的数据量是否大于数据量阈值，目标坐标数据集合是至少一个坐标数据集合中数据量最多的坐标数据集合，若目标坐标数据集合中的数据量大于数据量阈值，则根据目标坐标数据集合，确定目标ADSL账号的位置坐标，实现了对ADSL账号的位置确定，提高了获取到的ADSL账号的位置坐标的准确性和可信度。

Description

账号位置确定方法、装置、服务器和存储介质
技术领域
本申请实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种账号位置确定方法、装置、服务器和存储介质。
背景技术
随着第五代移动通信技术(5th generation mobile networks，5G)的到来和智能家居产品的普及，很多应用产品都依赖于非对称数字用户线路(asymmetric digitalsubscriber line，ADSL)帐号的位置(经纬度)信息，如：智能家居热力分布图，人口密度查询，营销广告推送等，故一种计算ADSL帐号精准位置的方法能有效的为此类产品提供基础数据服务。
现有技术中，通过获取目标账号的多个定位信息；对多个定位信息进行预处理，得到目标账号的多个有效定位信息数据；对多个有效定位信息数据进行优值计算，将最终得到的最优值作为目标账号的当前可信经纬度。
然而，现有技术中确定的ADSL账号的位置，存在准确度不高的问题。
发明内容
本申请实施例提供一种账号位置确定方法、装置、服务器和存储介质，以解决现有技术中存在的准确度不高的问题。
第一方面，本申请实施例提供一种账号位置确定方法，包括：
获取目标非对称数字用户线路ADSL账号的多个定位坐标数据；
根据空间位置分布，对所述多个定位坐标数据进行聚类，得到至少一个坐标数据集合；
确定目标坐标数据集合的数据量是否大于数据量阈值，所述目标坐标数据集合是所述至少一个坐标数据集合中数据量最多的坐标数据集合；
若所述目标坐标数据集合中的数据量大于数据量阈值，则根据所述目标坐标数据集合，确定所述目标ADSL账号的位置坐标。
可选地，所述根据空间位置分布，对所述多个定位坐标数据进行聚类，得到至少一个坐标数据集合，包括：
对所述多个定位坐标数据中的经度值和纬度值进行近似处理，得到多个优化坐标数据，所述多个优化坐标数据与所述多个定位坐标数据之间存在映射关系；
根据所述映射关系，确定所述多个定位坐标数据的哈希值；
根据所述多个定位坐标数据的哈希值和定位坐标数据间的球面距离，对所述多个定位坐标数据进行聚类，得到至少一个所述坐标数据集合。
可选地，所述根据所述映射关系，确定所述多个定位坐标数据的哈希值，包括：
计算所述多个优化坐标数据的哈希值；
根据所述映射关系，将对应优化坐标数据的哈希值作为对应定位坐标数据的哈希值，得到所述多个定位坐标数据的哈希值。
可选地，所述根据所述多个定位坐标数据的哈希值和定位坐标数据间的球面距离，对所述多个定位坐标数据进行聚类，得到至少一个所述坐标数据集合，包括：
根据哈希值相同原则，对所述多个定位坐标数据进行分类，得到至少一个分类集合；
根据同一分类集合中定位坐标数据间的球面距离，对所述分类集合进行拆分，得到至少一个所述坐标数据集合。
可选地，所述根据同一分类集合中定位坐标数据间的球面距离，对所述分类集合进行拆分，得到至少一个所述坐标数据集合，包括：
从所述分类集合中随机选取一个定位坐标数据作为起点；
计算所述起点与其他定位坐标数据之间的球面距离；
根据球面距离小于距离阈值原则，对所述分类集合进行拆分，得到至少一个所述坐标数据集合。
可选地，所述根据所述目标坐标数据集合，确定所述目标ADSL账号的位置坐标，包括：
计算所述目标坐标数据集合中定位坐标数据的经度平均值和纬度平均值；
根据所述经度平均值和所述纬度平均值，得到所述目标ADSL账号的位置坐标。
可选地，所述方法还包括：
存储所述目标ADSL账号的位置坐标。
第二方面，本申请实施例提供一种账号位置确定装置，包括：
获取模块，用于获取目标非对称数字用户线路ADSL账号的多个定位坐标数据；
处理模块，用于根据空间位置分布，对所述多个定位坐标数据进行聚类，得到至少一个坐标数据集合；确定目标坐标数据集合的数据量是否大于数据量阈值，所述目标坐标数据集合是所述至少一个坐标数据集合中数据量最多的坐标数据集合；若所述目标坐标数据集合中的数据量大于数据量阈值，则根据所述目标坐标数据集合，确定所述目标ADSL账号的位置坐标。
第三方面，本申请实施例提供一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述第一方面所述的账号位置确定方法。
第四方面，本申请实施例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如上述第一方面所述的账号位置确定方法。
本申请实施例提供的账号位置确定方法、装置、服务器和存储介质，通过获取目标ADSL账号的多个定位坐标数据，根据空间位置分布，对多个定位坐标数据进行聚类，得到至少一个坐标数据集合，确定目标坐标数据集合的数据量是否大于数据量阈值，目标坐标数据集合是至少一个坐标数据集合中数据量最多的坐标数据集合，若目标坐标数据集合中的数据量大于数据量阈值，则根据目标坐标数据集合，确定目标ADSL账号的位置坐标，实现了对ADSL账号的位置确定，不仅提高了获取到的ADSL账号的位置坐标的准确性和可信度，还提高了定位坐标数据的处理效率，具有较强的实现价值。
附图说明
图1为本申请实施例的应用场景示意图；
图2为本申请实施例一提供的账号位置确定方法的流程示意图；
图3为本申请实施例一中S102的一种实现方式的流程示意图；
图4为本申请实施例一提供的坐标数据集合的结构示意图；
图5为本申请实施例二提供的账号位置确定装置的结构示意图；
图6为本申请实施例三提供的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。
本申请技术方案的主要思路：基于现有技术中存在的技术问题，本申请实施例提供一种账号位置确定的技术方案，通过根据同一ADSL账号对应的多组经纬度数据的空间分布情况，基于哈希值计算和球面距离计算相结合的方法，对同一ADSL账号对应的多组经纬度数据进行聚类，在保证计算精确度的同时，还提高了数据处理效率，并且，本方案中还充分考虑了聚类后各集合中数据量的情况，具体地，只要当相应集合中的数据量大于一定的要求时，才采用聚类后相应集合中的数据对目标ADSL账号的位置坐标进行计算，从而保证确定的ADSL账号位置的可信度和可用性。
图1为本申请实施例的应用场景示意图，如图1所示，平板、手机、笔记本和计算机等终端设备通过路由器与服务器通信连接，实现基于ADSL账号的上网，不同的路由器对应不同的ADSL账号，即使用同一路由器上网的终端设备对应同一个ADSL账号。在该服务器服务范围内的终端设备上网时，服务器可以通过全球定位系统(global positioningsystem，GPS)，获取对应终端设备的位置信息(经纬度信息)，作为对应ADSL账号的定位坐标数据，并将这些定位坐标数据与ADSL账号对应存储在数据库，即将同一ADSL账号的定位坐标数据存储在一个文件中，生成该ADSL账号的源数据文件。
实施例一
图2为本申请实施例一提供的账号位置确定方法的流程示意图，本实施例的方法可以由本申请实施例所提供的账号位置确定装置执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现，并可集成于服务器中。如图2所示，本实施例的账号位置确定方法包括：
S101、获取目标非对称数字用户线路ADSL账号的多个定位坐标数据。
本步骤中，当需要确定某一ADSL账号的位置时，从数据库中获取目标ADSL账号的源数据文件，源数据文件中包括目标ADSL账号对应的多个定位坐标数据，每个定位坐标数据中由经度值和纬度值构成，示例性地，某定位坐标数据可以表示为：D(x，y)，其中，x为经度值，y为纬度值，或者，x为纬度值，y为经度值，具体与预先设置的定位坐标数据规则保持一致。
由图1不难看出，同一个服务器下通常有无数个路由器，相应地，服务器的数据库中存储有多个ADSL账号的源数据文件，本步骤中，目标ADSL账号是指选定的需要进行精确位置计算的ADSL账号。
需要说明的是，如图1所示，由于使用同一ADSL账号上网的终端设备可以有多个，且各终端设备的位置是可以变动的，所以，服务器中存储的同一ADSL账号的源数据文件中的定位坐标数据通常都有几百甚至上千个。本步骤中，可以根据实际需要，从源数据文件中获取全量的定位坐标数据，也可以获取一个周期以内的定位坐标数据，此处不作限制。
S102、根据空间位置分布，对多个定位坐标数据进行聚类，得到至少一个坐标数据集合。
本步骤中，根据各定位坐标数据的空间位置分布情况，对S101中获取到的多个定位坐标数据进行聚类，使得空间位置分布较近的那些数据聚在一起，形成一个坐标数据集合，最终得到多个坐标数据集合。
在一种可能的实现方式中，本步骤中，采用哈希计算与球面距离计算相结合的方式，对多个定位坐标数据进行聚类，具体地，图3为本申请实施例一中S102的一种实现方式的流程示意图，如图3所示，S102具体包括：
S1021、对多个定位坐标数据中的经度值和纬度值进行近似处理，得到多个优化坐标数据。
本步骤中，通过分别对定位坐标数据中的经度值和纬度值做近似处理，得到每个定位坐标数据对应的优化坐标数据，每个定位坐标数据与其对应的优化坐标数据之间存在一一对应的映射关系。
可选地，可以通过四舍五入法、去尾法或进一法中的一种对定位坐标数据做近似处理。以四舍五入法为例，对定位坐标数据做近似处理，即按四舍五入的方法对每个定位坐标数据中的经度值和纬度值的分别进行近似，得到相应的经度近似值和纬度近似值，并由该定位坐标数据的经度近似值和纬度近似值构成对应的优化坐标数据。
需要说明的是，在做近似处理时，近似值具体精确到小数点后哪一位可以根据实现情况进行确定，若想计算的越精细，则精确的位数也应该更多。本步骤中，通过对定位坐标数据近似处理，可以加快后续的计算速度，提高数据处理效率。
示例性地，优化坐标数据与定位坐标数据之间的映射关系如表1所示，表1中的优化坐标数据是对定位坐标数据通过四舍五入法(精确到小数点后2位)做近似处理得到的，表1中定位坐标数据和优化坐标数据的横坐标为纬度，纵坐标为经度。
表1
序号 定位坐标数据 优化坐标数据
1 (29.35218，106.33602) (29.35，106.34)
2 (29.32552，106.34220) (29.33，106.34)
3 (29.35619，106.33012) (29.36，106.33)
4 (29.34125，106.32133) (29.34，106.32)
5 (29.35018，106.33108) (29.35，106.33)
6 (29.33287，106.33258) (29.33，106.33)
7 (29.35328，106.33625) (29.35，106.34)
8 (29.32854，106.31956) (29.33，106.32)
9 (29.34518，106.35128) (29.35，106.35)
10 (33.45071，107.3842) (33.45，107.38)
11 (33.45215，107.3812) (33.45，107.38)
12 (33.45765，107.37894) (33.46，107.38)
13 (33.44578，107.37312) (33.45，107.37)
14 (33.44012，107.36524) (33.44，107.37)
15 (33.45012，107.38512) (33.45，107.38)
S1022、根据映射关系，确定多个定位坐标数据的哈希值。
本步骤中，根据表1所示的定位坐标数据与优化坐标数据映射关系，通过哈希算法，求解多个优化坐标数据的哈希值，得到对应定位坐标数据的哈希值。示例性地，通过求解表1中序号1的定位坐标数据的哈希值，是通过对(29.35，106.34)进行哈希运算，计算得到的。通过依次计算每个优化坐标数据的哈希值，就可以得到表1中多个定位坐标数据的哈希值。
S1023、根据多个定位坐标数据的哈希值和定位坐标数据间的球面距离，对多个定位坐标数据进行聚类，得到至少一个坐标数据集合。
本步骤中，根据S1022中确定的多个定位坐标数据的哈希值和计算定位坐标数据间的球面距离，实现对多个定位坐标数据进行聚类，得到至少一个坐标数据集合，具体可以包括如下步骤：
(1)根据哈希值相同原则，对多个定位坐标数据进行分类，得到至少一个分类集合。
其中，哈希值相同原则是指使将哈希值相同的定位坐标数据聚在一起，构成一个分类集合。由于哈希值是根据优化坐标数据计算得到的，所以优化坐标数据相同的定位坐标数据的哈希值相同，如表1所示，不难看出，序号为1和7的定位坐标数据的优化坐标数据相同，计算得到的序号为1和7的定位坐标数据哈希值也相同，因此，序号为1和7的两个定位坐标数据可以放在同一个分类集合中，相应地，序号为10、11和15的三个定位坐标数据也可以放在同一个分类集合中。
本步骤中，根据哈希值相同原则，对多个定位坐标数据进行分类，得到一个或多个分类集合，实现了对多个定位坐标数据的粗略聚类。
(2)根据同一分类集合中定位坐标数据间的球面距离，对分类集合进行拆分，得到至少一个坐标数据集合。
本步骤中，以分类集合为单位，通过计算同一分类集合中定位坐标数据间的球面距离，对分类集合进行拆分，实现对定位坐标数据的精细聚类。可选地，通过从分类集合中随机选取一个定位坐标数据作为起点，计算该起点与其他定位坐标数据之间的球面距离，根据球面距离小于距离阈值原则，对分类集合进行拆分，得到至少一个坐标数据集合。
其中，球面距离小于距离阈值原则，是指将球面距离小于距离阈值的定位坐标数据放在一个集合中。相应地，本步骤中，可以将第一次选取的起点叫做第一起点，根据球面距离小于距离阈值原则，先将第一起点以及与第一起点的球面距离小于距离阈值的定位坐标数据放在一起，形成第一坐标数据集合；再重复前面的步骤，从剩余的定位坐标数据(与第一起点的球面距离大于或等于距离阈值)中随机选取一个定位坐标数据作为第二起点，计算其他定位坐标数据与第二起点之间的球面距离，将第二起点以及与第二起点的球面距离小于距离阈值的定位坐标数据放在一起，形成第二坐标数据集合；依次类推，直到剩余的定位坐标数据的个数小于2个，对该分类集合的拆分结束。
需要说明的是，当剩余的定位坐标数据为两个时，则仍需要计算这两个定位坐标数据之间的球面距离，具体地，若这两个定位坐标数据间的球面距离小于距离阈值，则将这两个定位坐标数据放在一个坐标数据集合中，若这两个定位坐标数据间的球面距离大于或等于距离阈值，则将这两个定位坐标数据分别放在两个不同坐标数据集合中。
对其他的分类集合也采用同样的方法进行拆分，直到所有的分类集合都拆分完毕，最终得到的每个坐标数据集合都满足定位坐标数据的哈希值相同且定位坐标数据分布的面积一定的范围内(该范围与距离阈值选取的大小有关)。距离阈值可根据实际情况进行设定，如距离阈值可以设置为500m，则在对分类集合进行拆分时就以500m为基准，得到相应的坐标数据集合，并且得到的同一坐标数据集合中的定位坐标数据的分布范围在2×π×500m2的以内。
示例性地，若某分类集合中共有10个定位坐标数据，分别记为A、B、C、D、E、F、G、H、I和J，距离阈值为r，假设选取A为起点，分别计算A与B、C、D、E、F、G、H、I、J各点之间的球面距离，即AB、AC、AD、AE、AF、AG、AH、AI、AJ的值，若AB和AC小于r，而AD、AE、AF、AG、AH、AI、AJ均大于或等于r，则将A、B、C三个点放在一起，得到集合1中，进一步地，重复上述步骤，对D、E、F、G、H、I、J各点再次进行拆分，具体地，假设选取E为起点，分别计算E与D、F、G、H、I、J各点之间的球面距离，即ED、EF、EG、EH、EI、EJ的值，若ED、EF、EG、EH均小于r，而EI、EJ均大于或等于r，则将D、E、F、G、H放在一起，得到集合2，进一步地，计算I与J之间的球面距离IJ，若IJ大于距离阈值，则将I放在集合3中，将J放在集合4中，完成对该分类集合的拆分。示例性地，图4为本申请实施例一提供的坐标数据集合的结构示意图。
S103、确定目标坐标数据集合的数据量是否大于数据量阈值。
其中，目标坐标数据集合是S102中得到的坐标数据集合中数据量最多的坐标数据集合。数据量即为集合中包含的定位坐标数据的个数。
相应地，本步骤中具体包括对各坐标数据集合中的数据量进行统计，确定出数据量最多的那个坐标数据集合，作为目标坐标数据集合，并判断目标数据集合的数据量是否大于数据量阈值，若大于数据量阈值，则执行S104，否则，结束计算进程。
其中，数据量阈值，可以根据实际情况进行设定，用于保证只有数据量达到一定数量的目标坐标数据集合，才能用于进行目标ADSL账号的位置坐标的确定，从而保证计算结果的可用性和可信度。
示例性地，如图4所示，集合1、集合2、集合3和集合4中的数据量分别为3个、5个、1个、1个，则本步骤中，以集合2目标坐标数据集合，并判断集合2中的数据量是否大于数据量阈值。若数据量阈值为10，则集合2不满足要求，不能用于S104目标ADSL账号的位置坐标的确定，流程结束，若数据量阈值为3，则集合2满足要求，能用于S104目标ADSL账号的位置坐标的确定。
S104、若目标坐标数据集合中的数据量大于数据量阈值，则根据目标坐标数据集合，确定目标ADSL账号的位置坐标。
本步骤中，若根据S103确定目标坐标数据集合中的数据量大于数据量阈值，则采用目标坐标数据集合中的坐标数据，进行目标ADSL账号的计算。具体地，本步骤中，通过对目标坐标数据集合中定位坐标数据的经度值和纬度值分别进行累加，并除以数据量，得到目标坐标数据集合中定位坐标数据的经度平均值和纬度平均值，再基于经度平均值和纬度平均值，根据位置坐标的构成规则，如以经度平均值为x坐标(横坐标)，以纬度平均值为y坐标(纵坐标)，或者，以经度平均值为y坐标(纵坐标)，以纬度平均值为x坐标(横坐标)，得到目标ADSL账号的位置坐标，示例性地，目标ADSL账号的位置坐标的格式为：ADSL_1001(纬度平均值，经度平均值)，其中，ADSL_1001为目标ADSL账号的标识。
可选地，在S104之后，本实施例的方法还包括：
存储目标ADSL账号的位置坐标，示例性地，可以基于获取的位置坐标数据，对空缺的目标ADSL账号的位置坐标进行填补，或者，对已有的相应的目标ADSL账号的位置坐标进行修订，从而提高存储的ADSL账号的位置坐标数据的完整性和准确性，从而方便其他产品或项目的应用。
本实施例中，通过获取目标非对称数字用户线路ADSL账号的多个定位坐标数据，根据空间位置分布，对多个定位坐标数据进行聚类，得到至少一个坐标数据集合，确定目标坐标数据集合的数据量是否大于数据量阈值，目标坐标数据集合是至少一个坐标数据集合中数据量最多的坐标数据集合，若目标坐标数据集合中的数据量大于数据量阈值，则根据目标坐标数据集合，确定目标ADSL账号的位置坐标，实现了对ADSL账号的位置确定，不仅提高了获取到的ADSL账号的位置坐标的准确性和可信度，还提高了定位坐标数据的处理效率，具有较强的实现价值。
实施例二
图5为本申请实施例二提供的账号位置确定装置的结构示意图，如图5所示，本实施例中账号位置确定装置10包括：
获取模块11和处理模块12。
获取模块11，用于获取目标非对称数字用户线路ADSL账号的多个定位坐标数据；
处理模块12，用于根据空间位置分布，对所述多个定位坐标数据进行聚类，得到至少一个坐标数据集合；确定目标坐标数据集合的数据量是否大于数据量阈值，所述目标坐标数据集合是所述至少一个坐标数据集合中数据量最多的坐标数据集合；若所述目标坐标数据集合中的数据量大于数据量阈值，则根据所述目标坐标数据集合，确定所述目标ADSL账号的位置坐标。
可选地，处理模块12具体用于：
对所述多个定位坐标数据中的经度值和纬度值进行近似处理，得到多个优化坐标数据，所述多个优化坐标数据与所述多个定位坐标数据之间存在的映射关系；
根据所述映射关系，确定所述多个定位坐标数据的哈希值；
根据所述多个定位坐标数据的哈希值和定位坐标数据间的球面距离，对所述多个定位坐标数据进行聚类，得到至少一个所述坐标数据集合。
可选地，处理模块12具体用于：
计算所述多个优化坐标数据的哈希值；
根据所述映射关系，将对应优化坐标数据的哈希值作为对应定位坐标数据的哈希值，得到所述多个定位坐标数据的哈希值。
可选地，处理模块12具体用于：
根据所述哈希值相同原则，对所述多个定位坐标数据进行分类，得到至少一个分类集合；
根据同一分类集合中定位坐标数据间的球面距离，对所述分类集合进行拆分，得到至少一个所述坐标数据集合。
可选地，处理模块12具体用于：
从所述分类集合中随机选取一个定位坐标数据作为起点；
计算所述起点与其他定位坐标数据之间的球面距离；
根据球面距离小于距离阈值原则，对所述分类集合进行拆分，得到至少一个所述坐标数据集合。
可选地，处理模块12具体用于：
计算所述目标坐标数据集合中定位坐标数据的经度平均值和纬度平均值；
根据所述经度平均值和所述纬度平均值，得到所述目标ADSL账号的位置坐标。
可选地，处理模块12还用于：
存储所述目标ADSL账号的位置坐标。
本实施例所提供的账号位置确定装置可执行上述方法实施例所提供的账号位置确定方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。本实施例的实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，此处不再一一赘述。
实施例三
图6为本申请实施例三提供的一种服务器的结构示意图，如图6所示，该服务器20包括存储器21、处理器22及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序；服务器20处理器22的数量可以是一个或多个，图6中以一个处理器22为例；服务器20中的处理器22、存储器21可以通过总线或其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。
存储器21作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的获取模块11和处理模块12对应的程序指令/模块。处理器22通过运行存储在存储器21中的软件程序、指令以及模块，从而服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的账号位置确定方法。
存储器21可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器21可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器21可进一步包括相对于处理器22远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网格连接至服务器。上述网格的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
实施例四
本申请实施例四还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在由计算机处理器执行时用于执行一种账号位置确定方法，该方法包括：
获取目标非对称数字用户线路ADSL账号的多个定位坐标数据；
根据空间位置分布，对所述多个定位坐标数据进行聚类，得到至少一个坐标数据集合；
确定目标坐标数据集合的数据量是否大于数据量阈值，所述目标坐标数据集合是所述至少一个坐标数据集合中数据量最多的坐标数据集合；
若所述目标坐标数据集合中的数据量大于数据量阈值，则根据所述目标坐标数据集合，确定所述目标ADSL账号的位置坐标。
当然，本申请实施例所提供的一种包计算机可读存储介质，其计算机程序不限于如上所述的方法操作，还可以执行本申请任意实施例所提供的账号位置确定方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本申请可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网格设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述账号位置确定装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。
注意，上述仅为本申请的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (9)

1.一种账号位置确定方法，其特征在于，包括：
获取目标非对称数字用户线路ADSL账号的多个定位坐标数据；
根据空间位置分布，对所述多个定位坐标数据进行聚类，得到至少一个坐标数据集合；
确定目标坐标数据集合的数据量是否大于数据量阈值，所述目标坐标数据集合是所述至少一个坐标数据集合中数据量最多的坐标数据集合；
若所述目标坐标数据集合中的数据量大于数据量阈值，则根据所述目标坐标数据集合，确定所述目标ADSL账号的位置坐标；
所述根据空间位置分布，对所述多个定位坐标数据进行聚类，得到至少一个坐标数据集合，包括：
对所述多个定位坐标数据中的经度值和纬度值进行近似处理，得到多个优化坐标数据，所述多个优化坐标数据与所述多个定位坐标数据之间存在映射关系；
根据所述映射关系，确定所述多个定位坐标数据的哈希值；
根据所述多个定位坐标数据的哈希值和定位坐标数据间的球面距离，对所述多个定位坐标数据进行聚类，得到至少一个所述坐标数据集合；
所述坐标数据集合满足所述定位坐标数据的哈希值相同且所述定位坐标数据分布在设定范围内。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述映射关系，确定所述多个定位坐标数据的哈希值，包括：
计算所述多个优化坐标数据的哈希值；
根据所述映射关系，将对应优化坐标数据的哈希值作为对应定位坐标数据的哈希值，得到所述多个定位坐标数据的哈希值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个定位坐标数据的哈希值和定位坐标数据间的球面距离，对所述多个定位坐标数据进行聚类，得到至少一个所述坐标数据集合，包括：
根据哈希值相同原则，对所述多个定位坐标数据进行分类，得到至少一个分类集合；
根据同一分类集合中定位坐标数据间的球面距离，对所述分类集合进行拆分，得到至少一个所述坐标数据集合。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据同一分类集合中定位坐标数据间的球面距离，对所述分类集合进行拆分，得到至少一个所述坐标数据集合，包括：
从所述分类集合中随机选取一个定位坐标数据作为起点；
计算所述起点与其他定位坐标数据之间的球面距离；
根据球面距离小于距离阈值原则，对所述分类集合进行拆分，得到至少一个所述坐标数据集合。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标坐标数据集合，确定所述目标ADSL账号的位置坐标，包括：
计算所述目标坐标数据集合中定位坐标数据的经度平均值和纬度平均值；
根据所述经度平均值和所述纬度平均值，得到所述目标ADSL账号的位置坐标。
6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
存储所述目标ADSL账号的位置坐标。
7.一种账号位置确定装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标非对称数字用户线路ADSL账号的多个定位坐标数据；
处理模块，用于根据空间位置分布，对所述多个定位坐标数据进行聚类，得到至少一个坐标数据集合；确定目标坐标数据集合的数据量是否大于数据量阈值，所述目标坐标数据集合是所述至少一个坐标数据集合中数据量最多的坐标数据集合；若所述目标坐标数据集合中的数据量大于数据量阈值，则根据所述目标坐标数据集合，确定所述目标ADSL账号的位置坐标；
所述处理模块具体用于：
对所述多个定位坐标数据中的经度值和纬度值进行近似处理，得到多个优化坐标数据，所述多个优化坐标数据与所述多个定位坐标数据之间存在映射关系；
根据所述映射关系，确定所述多个定位坐标数据的哈希值；
根据所述多个定位坐标数据的哈希值和定位坐标数据间的球面距离，对所述多个定位坐标数据进行聚类，得到至少一个所述坐标数据集合；
所述坐标数据集合满足所述定位坐标数据的哈希值相同且所述定位坐标数据分布在设定范围内。
8.一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6中任一所述的账号位置确定方法。
9.一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如权利要求1-6中任一所述的账号位置确定方法。
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