CN115526221A - 一种定位异常检测和处理方法及相关设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开一种定位异常检测和处理方法及相关设备，包括：终端服务器接收来自终端设备的cell路线信息，cell路线信息为用户行动轨迹的cell序列信息；终端服务器对cell路线信息进行第一次聚类，确定第一城市小区信息，城市小区信息为城市小区、驻地围栏和地理围栏之间的映射关系；终端服务器对第一城市小区信息进行异常检测，得到异常聚类cell路线信息和检测异常结果；终端服务器基于检测异常结果进行调整聚类参数；终端服务器通过调整聚类参数对异常聚类cell路线信息进行第二次聚类，得到第二城市小区信息。本申请实施例中，可以提高定位过程中聚类的准确性，进而提高给用户的提醒时机的准确性。

Description

一种定位异常检测和处理方法及相关设备

技术领域

本申请涉及信息技术领域，尤其涉及一种定位异常检测和处理方法及相关设备。

背景技术

用户使用终端设备的时候，往往是用户需要某一种应用，从终端设备中查找出相应的应用进行使用，这种对于终端设备的使用模式可以称为“人找服务”模式。反之，此外，在终端设备处于特定的场景中，可以基于用户的习惯、位置或者需求推测其可能使用的应用，并为用户推送，这种模式可以称为“服务找人”模式。在“服务找人”模式中，其中，位置信息作为一种提醒的依据，位置依据与实际需要的出入较大的时候，会导致提醒时机的准确性较差。

发明内容

本申请实施例公开了一种定位异常检测和处理方法及相关设备，可以提高定位过程中聚类的准确性，进而提高给用户的提醒时机的准确性。

第一方面，本申请提供了一种定位异常检测和处理方法，所述方法应用于终端服务器，包括：所述终端服务器接收来自终端设备的cell路线信息，所述cell路线信息为用户行动轨迹的cell序列信息；所述终端服务器对所述cell路线信息进行第一次聚类，确定第一城市小区信息，所述城市小区信息为城市小区、驻地围栏和地理围栏之间的映射关系；所述终端服务器对所述第一城市小区信息进行异常检测，得到异常聚类cell路线信息和检测异常结果；所述终端服务器基于所述检测异常结果进行调整聚类参数；所述终端服务器通过所述调整聚类参数对所述异常聚类cell路线信息进行第二次聚类，得到第二城市小区信息。

在本申请实施例中，所有样本使用相同的条件得到的聚类结果往往也很粗糙，聚类之后的城市小区会有一些是不符合用户实际情况或需求的城市小区。为了解决这样的异常情况，对于所有的样本并不能够使用这样单一的条件，而是对于这些cell路线信息样本通过异常检测的方式加以辨别，找出那些需要更加严格或者更加宽松参数处理的cell路线信息数据样本，调整超参数之后，针对于这些聚类异常的cell路线信息进行第二次的聚类。这样，能够使得聚类的结果更加的精细和准确，聚类的结果更能够符合小区的情况和实际的需要，从而可以提高“服务找人”过程中推荐的准确性。

在一种可能的实现方式中，所述检测异常结果包括异常大团和噪声聚类，所述异常大团为多个居民小区和/或公司区域聚类成为一个城市小区的聚类结果；所述噪声聚类为聚类之后不属于任何城市小区的cell路线信息的聚类结果。

在本申请实施例中，终端服务器可以区分不同的检测异常结果，正是详细的区分，能够把不同的异常情况加以具体处理，从而能够保证第二次聚类的精确性和准确性。

在一种可能的实现方式中，在所述检测异常结果包括所述异常大团的情况下，所述终端服务器对所述第一城市小区信息进行异常检测，得到异常聚类cell路线信息和检测异常结果，具体包括：所述终端服务器对所述第一城市小区信息中城市小区的cell路线数量进行箱型图检测，将大于所述箱型图上限的城市小区确定为所述异常大团，将所述异常大团的cell路线信息确定为异常聚类cell路线信息；和/或所述终端服务器对所述第一城市小区信息的维度特征进行孤立森林IForest检测，确定在预设次数内单独划分出来的城市小区为所述异常大团，将所述异常大团的cell路线信息确定为异常聚类cell路线信息；所述维度特征包括城市小区的cell路线数量、城市小区中cell的数量和城市小区的分散度中的一种或多种，所述城市小区的分散度指示城市小区中所有cell路线信息两两之间的空间距离的均值。

在本申请实施例中，在异常大团的城市小区中，往往是因为聚类的过程中，对于聚类参数的要求过于宽松，导致多个居民小区能够聚成一个城市小区，这样，本申请能够借助IForest和箱型检测，有效且合理的检测出异常大团的情况，保证检测结果的准确性。

在一种可能的实现方式中，在所述第一次聚类和第二次聚类均通过DBSCAN聚类算法进行处理的情况下，所述终端服务器基于所述检测异常结果进行调整聚类参数，具体包括：所述终端服务器将所述DBSCAN聚类算法中的参数最大半径eps减小，以及最小点minPts增大；其中，所述最大半径eps为cell路线信息在空间距离的维度上聚类成一个城市小区的距离阈值，所述最小点minPts为聚类成一个城市小区的最小的cell路线信息的数量。

在本申请实施例中，在异常大团的城市小区中，往往是因为聚类的过程中，对于聚类参数的要求过于宽松，导致多个居民小区能够聚成一个城市小区，因此，针对于异常大团的情况，终端服务器可以将聚类算法的超参数调整的更严格。这样，重新聚类的结果会更加的精准。

在一种可能的实现方式中，在所述检测异常结果包括噪声聚类的情况下，所述终端服务器对所述第一城市小区信息进行异常检测，得到异常聚类cell路线信息和检测异常结果，具体包括：所述终端服务器将所述第一城市小区信息中没有聚类成为一个城市小区的cell路线信息的路线确定为噪声路线，并将所述噪声路线中的所有cell路线信息确定为异常聚类cell路线信息。

在本申请实施例中，噪声路线的检测过程，往往可以通过第一次聚类的结果便能够确定出来，这样，检测的过程简单高效，不需要专门进行检测才能确定噪声路线。

在一种可能的实现方式中，在所述第一次聚类和第二次聚类均通过DBSCAN聚类算法进行处理的情况下，所述终端服务器基于所述检测结果进行调整聚类参数，具体包括：所述终端服务器将所述DBSCAN聚类算法中的参数最大半径eps增大，以及最小点minPts减小；其中，所述最大半径eps为cell路线信息在空间距离的维度上聚类成一个城市小区的距离阈值，所述最小点minPts为聚类成一个城市小区的最小的cell路线信息的数量。

在本申请实施例中，上述检测出的噪声路线往往不属于任何一个城市小区，终端服务器可以将这些噪声路线归为噪声团。由于噪声团的形成往往是因为一些小区居住的位置和行动路线相对而言比较分散，导致严格的聚类超参数无法使噪声团聚类起来，因此，终端服务器可以将聚类的超参数设备更加宽松，保证第二次聚类的准确性。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：所述终端服务器对所述第一城市小区信息进行异常检测，得到正常聚类cell路线信息和检测正常的结果；在终端服务器获取到第二城市小区信息之后，将第一城市小区信息中所述正常聚类cell路线息息和所述检测正常的结果和第二城市小区信息确定为第三城市小区信息；所述终端服务器接收来自所述终端设备的第一常驻围栏；所述终端服务器基于所述第三城市小区信息，确定所述第一常驻围栏所在的第一驻地围栏，并确定第一驻地围栏对应的第一地理围栏；所述终端服务器向所述终端设备发送所述第一地理围栏。

在本申请实施例中，在确定使用城市小区信息的时候，是已经对城市小区信息进行异常检测和处理之后的信息，即剔除第一次聚类的异常信息，总和第二次聚类的信息，供终端设备使用，从而可以保证“服务找人”(例如，显示活动快递卡片)过程中，提示时机的准确性和合理性。

在一种可能的实现方式中，所述终端服务器对所述cell路线信息进行第一次聚类，确定第一城市小区信息，具体包括：所述终端服务器获取所述cell路线信息两两之间的空间距离；所述终端服务器基于所述空间距离进行DBSCAN聚类，形成X个集群的cell路线信息，对应得到X个城市小区，X为正整数；所述终端服务器将聚类形成的每个集群的cell路线信息中的cell集合确定对应城市小区的地理围栏；所述终端服务器将聚类形成的每个集群的cell路线信息中的各个第一常驻围栏中的cell集合确定对应城市小区的驻地围栏。

在一种可能的实现方式中，所述终端服务器获取所述cell路线信息两两之间的空间距离，具体包括：基于两条cell路线信息之间的相似度确定空间距离，所述相似度为两条cell路线信息之间的近似程度；其中，所述相似度为两条cell路线信息中相交cell的总数；或，所述相似度为两条cell路线信息中相同cell的种类数，或，所述相似度为两条cell路线信息中相同cell的种类数与所有种类数之比。

在一种可能的实现方式中，所述终端服务器接收来自终端设备的cell路线信息之后，且所述终端服务器对所述cell路线信息进行聚类，确定第一城市小区信息之前，所述方法还包括：所述终端服务器基于cell路线信息中cell出现的频次和次序对所述cell路线信息进行预处理，预处理之后所述cell路线信息的cell数量小于或等于预处理之前的cell数量。

第二方面，本申请提供了一种定位异常检测和处理方法，所述方法应用于终端设备，包括：所述终端设备显示第一用户界面，所述第一用户界面包括常驻快递卡片，所述常驻快递卡片包括至少一个快递的待取件信息；在所述终端设备进入到第一地理围栏区域的情况下，所述终端设备显示第二用户界面，所述第二用户界面包括活动快递卡片，所述活动快递卡片包括至少一个快递的取件码信息，所述第一地理围栏为所述终端设备的用户所在城市小区对应的cell集合。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：所述终端设备获取第一常驻围栏，所述第一常驻围栏包括用户常驻地位置的cell；所述终端设备以第一常驻围栏的cell为起点采集cell路线信息，所述cell路线信息为用户行动轨迹的cell序列信息，所述cell路线信息包括所述第一常驻围栏中的cell；所述终端设备向终端服务器发送所述cell路线信息，所述cell路线信息用于所述终端服务器进行城市小区聚类，获取第一城市小区信息，所述第一城市小区信息为城市小区、驻地围栏和地理围栏之间的映射关系。

在一种可能的实现方式中，所述终端设备向终端服务器发送所述cell路线信息之前，所述方法还包括：所述终端设备基于cell路线信息中cell出现的频次和次序对所述cell路线信息进行预处理，预处理之后所述cell路线信息的cell数量小于或等于预处理之前的cell数量。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：所述终端设备向所述终端服务器发送所述第一常驻围栏，所述终端设备存储有所述第一常驻围栏包括的cell，所述终端服务器存储有所述城市小区信息；所述终端设备的接收来自所述终端服务器的第一地理围栏，所述第一地理围栏是所述第一常驻围栏所在的第一城市小区对应的地理围栏。

在一种可能的实现方式中，所述终端设备向终端服务器发送所述第一常驻围栏，具体包括：

在所述终端设备获取到快递取件请求的情况下，所述终端设备向所述终端服务器发送所述城市小区的cell请求，所述城市小区的cell请求用于请求获取所述第一常驻围栏所在城市小区对应第一地理围栏包括的cell集合；或

在所述终端设备接收到来自所述终端服务器的城市小区cell更新指令的情况下，所述终端设备向所述终端服务器发送所述城市小区的cell请求，所述城市小区cell更新指令用于更新所述终端设备的第一地理围栏包括的cell集合。

第三方面，本申请提供了一种终端服务器，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用于存储计算机程序代码，计算机程序代码包括计算机指令，当所述一个或多个处理器执行所述计算机指令时，以使得所述终端服务器执行：所述终端服务器接收来自终端设备的cell路线信息，所述cell路线信息为用户行动轨迹的cell序列信息；所述终端服务器对所述cell路线信息进行第一次聚类，确定第一城市小区信息，所述城市小区信息为城市小区、驻地围栏和地理围栏之间的映射关系；所述终端服务器对所述第一城市小区信息进行异常检测，得到异常聚类cell路线信息和检测异常结果；所述终端服务器基于所述检测异常结果进行调整聚类参数；所述终端服务器通过所述调整聚类参数对所述异常聚类cell路线信息进行第二次聚类，得到第二城市小区信息。在本申请实施例中，所有样本使用相同的条件得到的聚类结果往往也很粗糙，聚类之后的城市小区会有一些是不符合用户实际情况或需求的城市小区。为了解决这样的异常情况，对于所有的样本并不能够使用这样单一的条件，而是对于这些cell路线信息样本通过异常检测的方式加以辨别，找出那些需要更加严格或者更加宽松参数处理的cell路线信息数据样本，调整超参数之后，针对于这些聚类异常的cell路线信息进行第二次的聚类。这样，能够使得聚类的结果更加的精细和准确，聚类的结果更能够符合小区的情况和实际的需要，从而可以提高“服务找人”过程中推荐的准确性。

在一种可能的实现方式中，所述检测异常结果包括异常大团和噪声聚类，所述异常大团为多个居民小区和/或公司区域聚类成为一个城市小区的聚类结果；所述噪声聚类为聚类之后不属于任何城市小区的cell路线信息的聚类结果。

在本申请实施例中，终端服务器可以区分不同的检测异常结果，正是详细的区分，能够把不同的异常情况加以具体处理，从而能够保证第二次聚类的精确性和准确性。

在一种可能的实现方式中，在所述检测异常结果包括所述异常大团的情况下，所述终端服务器对所述第一城市小区信息进行异常检测，得到异常聚类cell路线信息和检测异常结果，具体执行：所述终端服务器对所述第一城市小区信息中城市小区的cell路线数量进行箱型图检测，将大于所述箱型图上限的城市小区确定为所述异常大团，将所述异常大团的cell路线信息确定为异常聚类cell路线信息；和/或所述终端服务器对所述第一城市小区信息的维度特征进行孤立森林IForest检测，确定在预设次数内单独划分出来的城市小区为所述异常大团，将所述异常大团的cell路线信息确定为异常聚类cell路线信息；所述维度特征包括城市小区的cell路线数量、城市小区中cell的数量和城市小区的分散度中的一种或多种，所述城市小区的分散度指示城市小区中所有cell路线信息两两之间的空间距离的均值。

在本申请实施例中，在异常大团的城市小区中，往往是因为聚类的过程中，对于聚类参数的要求过于宽松，导致多个居民小区能够聚成一个城市小区，这样，本申请能够借助IForest和箱型检测，有效且合理的检测出异常大团的情况，保证检测结果的准确性。

在一种可能的实现方式中，在所述第一次聚类和第二次聚类均通过DBSCAN聚类算法进行处理的情况下，所述终端服务器基于所述检测异常结果进行调整聚类参数，具体执行：所述终端服务器将所述DBSCAN聚类算法中的参数最大半径eps减小，以及最小点minPts增大；其中，所述最大半径eps为cell路线信息在空间距离的维度上聚类成一个城市小区的距离阈值，所述最小点minPts为聚类成一个城市小区的最小的cell路线信息的数量。

在本申请实施例中，在异常大团的城市小区中，往往是因为聚类的过程中，对于聚类参数的要求过于宽松，导致多个居民小区能够聚成一个城市小区，因此，针对于异常大团的情况，终端服务器可以将聚类算法的超参数调整的更严格。这样，重新聚类的结果会更加的精准。

在一种可能的实现方式中，在所述检测异常结果包括噪声聚类的情况下，所述终端服务器对所述第一城市小区信息进行异常检测，得到异常聚类cell路线信息和检测异常结果，具体执行：所述终端服务器将所述第一城市小区信息中没有聚类成为一个城市小区的cell路线信息的路线确定为噪声路线，并将所述噪声路线中的所有cell路线信息确定为异常聚类cell路线信息。

在本申请实施例中，噪声路线的检测过程，往往可以通过第一次聚类的结果便能够确定出来，这样，检测的过程简单高效，不需要专门进行检测才能确定噪声路线。

在一种可能的实现方式中，在所述第一次聚类和第二次聚类均通过DBSCAN聚类算法进行处理的情况下，所述终端服务器基于所述检测结果进行调整聚类参数，具体执行：所述终端服务器将所述DBSCAN聚类算法中的参数最大半径eps增大，以及最小点minPts减小；其中，所述最大半径eps为cell路线信息在空间距离的维度上聚类成一个城市小区的距离阈值，所述最小点minPts为聚类成一个城市小区的最小的cell路线信息的数量。

在本申请实施例中，上述检测出的噪声路线往往不属于任何一个城市小区，终端服务器可以将这些噪声路线归为噪声团。由于噪声团的形成往往是因为一些小区居住的位置和行动路线相对而言比较分散，导致严格的聚类超参数无法使噪声团聚类起来，因此，终端服务器可以将聚类的超参数设备更加宽松，保证第二次聚类的准确性。

在一种可能的实现方式中，所述终端服务器还执行：所述终端服务器对所述第一城市小区信息进行异常检测，得到正常聚类cell路线信息和检测正常的结果；在终端服务器获取到第二城市小区信息之后，将第一城市小区信息中所述正常聚类cell路线息息和所述检测正常的结果和第二城市小区信息确定为第三城市小区信息；所述终端服务器接收来自所述终端设备的第一常驻围栏；所述终端服务器基于所述第三城市小区信息，确定所述第一常驻围栏所在的第一驻地围栏，并确定第一驻地围栏对应的第一地理围栏；所述终端服务器向所述终端设备发送所述第一地理围栏。

在本申请实施例中，在确定使用城市小区信息的时候，是已经对城市小区信息进行异常检测和处理之后的信息，即剔除第一次聚类的异常信息，总和第二次聚类的信息，供终端设备使用，从而可以保证“服务找人”(例如，显示活动快递卡片)过程中，提示时机的准确性和合理性。

在一种可能的实现方式中，所述终端服务器对所述cell路线信息进行第一次聚类，确定第一城市小区信息，具体执行：所述终端服务器获取所述cell路线信息两两之间的空间距离；所述终端服务器基于所述空间距离进行DBSCAN聚类，形成X个集群的cell路线信息，对应得到X个城市小区，X为正整数；所述终端服务器将聚类形成的每个集群的cell路线信息中的cell集合确定对应城市小区的地理围栏；所述终端服务器将聚类形成的每个集群的cell路线信息中的各个第一常驻围栏中的cell集合确定对应城市小区的驻地围栏。

在一种可能的实现方式中，所述终端服务器获取所述cell路线信息两两之间的空间距离，具体执行：基于两条cell路线信息之间的相似度确定空间距离，所述相似度为两条cell路线信息之间的近似程度；其中，所述相似度为两条cell路线信息中相交cell的总数；或，所述相似度为两条cell路线信息中相同cell的种类数，或，所述相似度为两条cell路线信息中相同cell的种类数与所有种类数之比。

在一种可能的实现方式中，所述终端服务器接收来自终端设备的cell路线信息之后，且所述终端服务器对所述cell路线信息进行聚类，确定第一城市小区信息之前，所述终端服务器还执行：

所述终端服务器基于cell路线信息中cell出现的频次和次序对所述cell路线信息进行预处理，预处理之后所述cell路线信息的cell数量小于或等于预处理之前的cell数量。

第四方面，本申请提供了一种终端设备，包括：触控屏，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用于存储计算机程序代码，计算机程序代码包括计算机指令，当所述一个或多个处理器执行所述计算机指令时，以使得所述终端设备执行：所述终端设备显示第一用户界面，所述第一用户界面包括常驻快递卡片，所述常驻快递卡片包括至少一个快递的待取件信息；在所述终端设备进入到第一地理围栏区域的情况下，所述终端设备显示第二用户界面，所述第二用户界面包括活动快递卡片，所述活动快递卡片包括至少一个快递的取件码信息，所述第一地理围栏为所述终端设备的用户所在城市小区对应的cell集合。

在一种可能的实现方式中，所述终端设备还执行：所述终端设备获取第一常驻围栏，所述第一常驻围栏包括用户常驻地位置的cell；所述终端设备以第一常驻围栏的cell为起点采集cell路线信息，所述cell路线信息为用户行动轨迹的cell序列信息，所述cell路线信息包括所述第一常驻围栏中的cell；所述终端设备向终端服务器发送所述cell路线信息，所述cell路线信息用于所述终端服务器进行城市小区聚类，获取第一城市小区信息，所述第一城市小区信息为城市小区、驻地围栏和地理围栏之间的映射关系。

在一种可能的实现方式中，所述终端设备向终端服务器发送所述cell路线信息之前，所述终端设备还执行：所述终端设备基于cell路线信息中cell出现的频次和次序对所述cell路线信息进行预处理，预处理之后所述cell路线信息的cell数量小于或等于预处理之前的cell数量。

在一种可能的实现方式中，所述终端设备还执行：所述终端设备向所述终端服务器发送所述第一常驻围栏，所述终端设备存储有所述第一常驻围栏包括的cell，所述终端服务器存储有所述城市小区信息；所述终端设备的接收来自所述终端服务器的第一地理围栏，所述第一地理围栏是所述第一常驻围栏所在的第一城市小区对应的地理围栏。

在一种可能的实现方式中，所述终端设备向终端服务器发送所述第一常驻围栏，具体执行：

在所述终端设备获取到快递取件请求的情况下，所述终端设备向所述终端服务器发送所述城市小区的cell请求，所述城市小区的cell请求用于请求获取所述第一常驻围栏所在城市小区对应第一地理围栏包括的cell集合；或

在所述终端设备接收到来自所述终端服务器的城市小区cell更新指令的情况下，所述终端设备向所述终端服务器发送所述城市小区的cell请求，所述城市小区cell更新指令用于更新所述终端设备的第一地理围栏包括的cell集合。

第五方面，本申请提供了一种终端服务器，包括：一个或多个功能模块。一个或多个功能模块用于执行上述第一方面任一项可能的实现方式中的定位异常检测和处理方法。

第六方面，本申请提供了一种终端设备，包括：一个或多个功能模块。一个或多个功能模块用于执行上述第二方面任一项可能的实现方式中的定位异常检测和处理方法。

第七方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，包括计算机指令，当计算机指令在终端服务器上运行时，使得终端服务器执行上述第一方面任一项可能的实现方式中的定位异常检测和处理方法。

第八方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，包括计算机指令，当计算机指令在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述二一方面任一项可能的实现方式中的定位异常检测和处理方法。

第九方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面任一项可能的实现方式中的定位异常检测和处理方法。

第十方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述第二方面任一项可能的实现方式中的定位异常检测和处理方法。

附图说明

图1是本申请实施例提供的一种系统架构示意图；

图2是本申请实施例提供的一种终端设备100的硬件结构示意图；

图3是本申请实施例提供的一种终端设备100的软件结构示意图；

图4是本申请实施例提供的一种家的cell示意图；

图5是本申请实施例提供一种城市小区聚类的方法流程示意图；

图6是本申请实施例提供一种用户的路线轨迹示意图；

图7是本申请实施例提供一种终端设备获取cell路线信息的方法流程示意图；

图8是本申请实施例提供的一种cell路线信息中cell的预处理示意图；

图9是本申请实施例提供的一种DBSCAN算法的聚类示意图；

图10是本申请实施例提供的一种聚类异常结果的示意图；

图11是本申请实施例提供的另一种聚类异常结果的示意图；

图12是本申请实施例提供的一种四分位箱型图异常检测的结果示意图；

图13是本申请实施例提供的一种IForest异常城市小区检测的结果示意图；

图14是本申请实施例提供的一种第一地理围栏获取方法的流程示意图；

图15是本申请实施例提供的另一种第一地理围栏获取方法的流程示意图；

图16-图20是本申请实施例提供的一组终端设备的界面示意图；

图21是本申请实施例提供的一种待取件信息提示的方法流程示意图。

具体实施方式

为了便于清楚描述本申请实施例的技术方案，以下，对本申请实施例中所涉及的部分术语和技术进行简单介绍：

(1)地理围栏(Geo-fencing)

地理围栏是指在用户到达某一地理位置附近的情况下，用户的终端设备能够将监测到的终端设备当前所在的经纬度坐标、终端设备扫描到的小区(cell)基站的标识或者终端设备扫描到的Wi-Fi信息(如Wi-Fi标识)。

地理围栏可以根据不同的监测数据确定用户终端设备的位置。因此，地理围栏可以分为全球导航卫星系统(global navigation satellite system，GNSS)地理围栏、小区(cell)地理围栏以及无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)地理围栏。

cell地理围栏的监测维度可以是手机扫描到的小区基站的标识。cell地理围栏的监测区域可以是以一个或多个小区基站的信号覆盖范围。终端设备将扫描到的小区(cell)基站的标识(ID)与对应的小区基站的标识进行匹配、匹配成功后手机可以确定用户进入该地理位置对应的小区地理围栏中。

(2)聚类算法

聚类算法是按某一特定标准将一个数据集分割成不同的类或簇(集群)，使得同一个簇内和数据对象的相似性尽可能大，同时不再同一簇内的数据对象的差异性也尽可能地大即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。常见的聚类算法有K-Means、基于层次结构的平衡迭代约简和聚类(Balanced Iterative Reducing andClustering Using Hierarchies，BIRCH)、统计信息网格聚类(STatistical INformationGrid，STING)算法、确定聚类结构的排序点OPTICS(Ordering Points To IdentifyClustering Structure)、基于二维构造距离的聚类(Clustering with Ob2structedDistance，COD)、基于密度的噪声应用空间聚类(Density-Based Spatial Clustering ofApplications with Noise，DBSCAN)算法等等。

本申请以DBSCAN算法为例，具体说明：

DBSCAN算法是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。

DBSCAN是基于一组领域来描述样本集的紧密程度的，参数最大半径(epsilon，eps)和最小点(min points，minPts)是用来描述领域的样本分布紧密程度，是DBSCAN算法的两个超参数。其中，eps描述了某一样本的领域距离阈值，更大的eps将产生更大的簇(包含更多的数据点)，更小的eps将构建更小的簇。一般来说，使用较小的值(eps)是因为需要很小一部分的数据点在彼此之间的距离内。但是如果太小，会将集群(簇)分割的越来越小。minPts描述了某一样本的距离为eps的领域中样本个数的阈值。一个较低的minPts帮助算法建立更多的集群与更多的噪声或离群值。较高的minPts将确保更健壮的集群，但如果集群太大，较小的集群将被合并到较大的集群中。

DBSCAN算法的基本思想是，从任一对象点p开始，寻找并合并核心点对象直接密度可达(小于或等于eps)的对像。若果一个p是核心点，则找到了一个聚类，若果p是边界点，则寻找下一个对象点，一直到所有样本点都被处理为止。

(3)最频繁使用(Most frequently used，MFU)算法

MFU是一种针对于数据的频次特征进行数据统计的算法。MFU可以对数据出现频次或者使用频次进行由高到底的统计，并选择频次高的数据，筛选掉频次低的数据。

(4)快递接收点：可以理解为快递的临时中转点，快递暂存在快递接收点后，用户可以在方便时从快递接收点取出快递。例如，快递接收点可以包括快递柜、驿站等，快递接收点名称可以包括：快递柜名称、驿站名称等。

(5)卡片

卡片是一种具有封闭轮廓的信息载体，以浓缩的形式直观快捷地提供重要或密切相关的信息，用于上述信息的显示和交互。卡片的形状通常为圆角矩形，类似于信用卡的形状，当然也可以为其他形状。卡片使得终端设备的用户更为方便直观地获取信息及执行操作，因而应用广泛。在本申请实施例中卡片的大小、位置和形状等均不加限定。

卡片可以包括常驻卡片和活动卡片。

其中，常驻卡片：可以理解为在界面中固定设置的卡片，无论常驻卡片中是否存在需要提示的信息，常驻卡片在界面中的位置均会保留。

活动卡片：可以理解为临时生成的卡片，在活动卡片中有需要提示的内容时，活动卡片在界面中显示。在活动卡片中没有需要提示的内容或者活动卡片的生命周期结束时，活动卡片在界面中不显示，界面中其它的内容可以填充活动卡片的位置。

(6)箱型图

箱型图(Box-plot)，又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因其形状如箱子而得名。箱型图主要反映原始数据分布的特征，还可以进行做组数据分布特征的比较。箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的上边缘和下边缘、中位数和两个四分位数；然后，连接两个四分位数画出箱体；再将上边缘和下边缘与箱体相连接，中位数在箱体中间。

箱型图检测法是利用箱型图的四分位距(IQR)对异常值进行检测，也叫Tukey’stest。四分位距(IQR)就是上四分位和下四分位的差值。即，四分位距IQR＝Q3-Q1。终端服务器可以通过IQR的1.5倍标准，将超过上限或低于下限的点为异常值。其中，上限为上四分位Q3+1.5倍IQR距离，下限为下四分位Q1-1.5倍IQR距离。

(7)孤立森林(IForest)算法

在一组样本数据中，存在正常数据和异常数据，由于异常的数据与正常数据之间比较疏离，即异常的数据在特征空间中比较孤立，因此，随机地进行分割，异常的数据很容易分割到单独的特征空间中，从而达到对异常数据检测的目的。

具体地，一组样本数据，可以对这组样本数据进行随机切分。首先，可以确定这组数据的一个维度的特征，并在最大值和最小值之间随机选择一个值x，按照小于(小于或等于)x和大于或等于(大于)x可以把数据划分为两个组。然后，可以确定这组数据的一个维度(这个维度可以与上一次的维度相同或不同)，继续按照上述的方法进行细分，一直重复上述的步骤，直到数据不可再分为止。

(8)其他术语

在本申请的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。例如，第一芯片和第二芯片仅仅是为了区分不同的芯片，并不对其先后顺序进行限定。本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定，并且“第一”、“第二”等字样也并不限定一定不同。

需要说明的是，本申请实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示例子、例证或说明。本申请中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其他实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

本申请实施例中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B的情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b，或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，a-b，a--c，b-c，或a-b-c，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

请参阅图1，图1是本申请实施例公开的一种系统架构示意图。如图1所示，上述系统构架可以包括终端服务器和终端设备，终端服务器可以与终端设备进行交互，即终端服务器可以向终端设备发送数据，也可以接收来自终端设备的数据。

终端服务器可以是云端服务器，服务器是部署在云端的远程服务器，具有位置信息处理能力、数据计算能力以及编码能力，例如，可以执行数据分析、逻辑运算功能等。服务器可以是超多核服务器、部署有集群的计算机、大型的分布式计算机、硬件资源池化的集群计算机等等。服务器还可以是部署边缘计算节点、云计算节点等终端服务器，此处不构成限定。

终端设备，也可以称为终端(terminal)、用户设备(user equipment，UE)、移动台(mobile station，MS)、移动终端(mobile terminal，MT)等。终端设备可以是手机(mobilephone)、智能电视、可穿戴设备、平板电脑(Pad)、带无线收发功能的电脑、虚拟现实(virtual reality，VR)终端设备、增强现实(augmented reality，AR)终端设备、工业控制(industrial control)中的无线终端、无人驾驶(self-driving)中的无线终端、远程手术(remote medical surgery)中的无线终端、智能电网(smart grid)中的无线终端、运输安全(transportation safety)中的无线终端、智慧城市(smart city)中的无线终端、智慧家庭(smart home)中的无线终端等等。

其中，可穿戴设备也可以称为穿戴式智能设备，是应用穿戴式技术对日常穿戴进行智能化设计、开发出可以穿戴的设备的总称，如眼镜、手套、手表、服饰及鞋等。可穿戴设备即直接穿在身上，或是整合到用户的衣服或配件的一种便携式设备。可穿戴设备不仅仅是一种硬件设备，更是通过软件支持以及数据交互、云端交互来实现强大的功能。广义穿戴式智能设备包括功能全、尺寸大、可不依赖智能手机实现完整或者部分的功能，例如：智能手表或智能眼镜等，以及只专注于某一类应用功能，需要和其它设备如智能手机配合使用，如各类进行体征监测的智能手环、智能首饰等。

此外，在本申请实施例中，终端设备还可以是物联网(internet of things，IoT)系统中的终端设备，IoT是未来信息技术发展的重要组成部分，其主要技术特点是将物品通过通信技术与网络连接，从而实现人机互连，物物互连的智能化网络。本申请的实施例对终端设备所采用的具体技术和具体设备形态不做限定。

在本申请实施例中，终端设备可以包括硬件层、运行在硬件层之上的操作系统层，以及运行在操作系统层上的应用层。该硬件层包括中央处理器(central processingunit，CPU)、内存管理单元(memory management unit，MMU)和内存(也称为主存)等硬件。该操作系统可以是任意一种或多种通过进程(process)实现业务处理的计算机操作系统，例如，Linux操作系统、Unix操作系统、Android操作系统、iOS操作系统或windows操作系统等。该应用层包含浏览器、通讯录、文字处理软件、即时通信软件等应用。

为了能够更好地理解本申请实施例，下面对本申请实施例的终端设备的结构进行介绍：

图2示出了终端设备100的硬件结构示意图。终端设备100可以包括处理器110，外部存储器接口120，内部存储器121，通用串行总线(universal serial bus，USB)接口130，充电管理模块140，电源管理模块141，电池142，天线1，天线2，移动通信模块150，无线通信模块160，音频模块170，扬声器170A，受话器170B，麦克风170C，耳机接口170D，传感器模块180，按键190，马达191，指示器192，摄像头193，显示屏194，以及用户标识模块(subscriberidentification module，SIM)卡接口195等。其中传感器模块180可以包括压力传感器180A，陀螺仪传感器180B，气压传感器180C，磁传感器180D，加速度传感器180E，距离传感器180F，接近光传感器180G，指纹传感器180H，温度传感器180J，触摸传感器180K，环境光传感器180L，骨传导传感器180M等。

可以理解的是，本申请实施例示意的结构并不构成对终端设备100的具体限定。在本申请另一些实施例中，终端设备100可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。

处理器110可以包括一个或多个处理单元，例如：处理器110可以包括应用处理器(application processor，AP)，调制解调处理器，图形处理器(graphics processingunit，GPU)，图像信号处理器(image signal processor，ISP)，控制器，视频编解码器，数字信号处理器(digital signal processor，DSP)，基带处理器，和/或神经网络处理器(neural-network processing unit，NPU)等。其中，不同的处理单元可以是独立的器件，也可以集成在一个或多个处理器中。

控制器可以根据指令操作码和时序信号，产生操作控制信号，完成取指令和执行指令的控制。

处理器110中还可以设置存储器，用于存储指令和数据。在一些实施例中，处理器110中的存储器为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器110刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器110需要再次使用该指令或数据，可从存储器中调用。避免了重复存取，减少了处理器110的等待时间，因而提高了系统的效率。

在一些实施例中，处理器110可以包括一个或多个接口。接口可以包括集成电路(inter-integrated circuit，I2C)接口，集成电路内置音频(inter-integratedcircuitsound，I2S)接口，脉冲编码调制(pulse code modulation，PCM)接口，通用异步收发传输器(universal asynchronous receiver/transmitter，UART)接口，移动产业处理器接口(mobile industry processor interface，MIPI)，通用输入输出(general-purposeinput/output，GPIO)接口，用户标识模块(subscriber identity module，SIM)接口，和/或通用串行总线(universal serial bus，USB)接口等。

可以理解的是，本申请实施例示意的各模块间的接口连接关系，是示意性说明，并不构成对终端设备100的结构限定。在本申请另一些实施例中，终端设备100也可以采用上述实施例中不同的接口连接方式，或多种接口连接方式的组合。

充电管理模块140用于从充电器接收充电输入。其中，充电器可以是无线充电器，也可以是有线充电器。在一些有线充电的实施例中，充电管理模块140可以通过USB接口130接收有线充电器的充电输入。在一些无线充电的实施例中，充电管理模块140可以通过终端设备100的无线充电线圈接收无线充电输入。充电管理模块140为电池142充电的同时，还可以通过电源管理模块141为终端设备供电。

电源管理模块141用于连接电池142，充电管理模块140与处理器110。电源管理模块141接收电池142和/或充电管理模块140的输入，为处理器110，内部存储器121，显示屏194，摄像头193，和无线通信模块160等供电。电源管理模块141还可以用于监测电池容量，电池循环次数，电池健康状态(漏电，阻抗)等参数。在其他一些实施例中，电源管理模块141也可以设置于处理器110中。在另一些实施例中，电源管理模块141和充电管理模块140也可以设置于同一个器件中。

终端设备100的无线通信功能可以通过天线1，天线2，移动通信模块150，无线通信模块160，调制解调处理器以及基带处理器等实现。

终端设备100通过GPU，显示屏194，以及应用处理器等实现显示功能。GPU为图像处理的微处理器，连接显示屏194和应用处理器。GPU用于执行数学和几何计算，用于图形渲染。处理器110可包括一个或多个GPU，其执行程序指令以生成或改变显示信息。

显示屏194用于显示图像，视频等。显示屏194包括显示面板。显示面板可以采用液晶显示屏(liquid crystal display，LCD)，有机发光二极管(organic light-emittingdiode，OLED)，有源矩阵有机发光二极体或主动矩阵有机发光二极体(active-matrixorganic light emitting diode的，AMOLED)，柔性发光二极管(flex light-emittingdiode，FLED)，Miniled，MicroLed，Micro-oLed，量子点发光二极管(quantum dotlightemitting diodes，QLED)等。在一些实施例中，终端设备100可以包括1个或N个显示屏194，N为大于1的正整数。

终端设备100可以通过ISP，摄像头193，视频编解码器，GPU，显示屏194以及应用处理器等实现拍摄功能。

终端设备100可以通过音频模块170，扬声器170A，受话器170B，麦克风170C，耳机接口170D，以及应用处理器等实现音频功能。例如音乐播放，录音等。

音频模块170用于将数字音频信息转换成模拟音频信号输出，也用于将模拟音频输入转换为数字音频信号。音频模块170还可以用于对音频信号编码和解码。在一些实施例中，音频模块170可以设置于处理器110中，或将音频模块170的部分功能模块设置于处理器110中。

SIM卡接口195用于连接SIM卡。SIM卡可以通过插入SIM卡接口195，或从SIM卡接口195拔出，实现和终端设备100的接触和分离。终端设备100可以支持1个或N个SIM卡接口，N为大于1的正整数。SIM卡接口195可以支持Nano SIM卡，Micro SIM卡，SIM卡等。同一个SIM卡接口195可以同时插入多张卡。多张卡的类型可以相同，也可以不同。SIM卡接口195也可以兼容不同类型的SIM卡。SIM卡接口195也可以兼容外部存储卡。终端设备100通过SIM卡和网络交互，实现通话以及数据通信等功能。在一些实施例中，终端设备100采用eSIM，即：嵌入式SIM卡。eSIM卡可以嵌在终端设备100中，不能和终端设备100分离。

终端设备100的软件系统可以采用分层架构，事件驱动架构，微核架构，微服务架构，或云架构，等。本申请实施例以分层架构的Android系统为例，示例性说明终端设备100的软件结构。

图3是本申请实施例的终端设备100的软件结构框图。

分层架构将软件分成若干个层，每一层都有清晰的角色和分工。层与层之间通过软件接口通信。在一些实施例中，将Android系统分为四层，从上至下分别为应用程序层，应用程序框架层，安卓运行时(Android runtime)和系统库，以及内核层。

应用程序层可以包括一系列应用程序包。

如图3所示，应用程序包可以包括相机，日历，电话，地图，电话，设置，情境感知模块、业务逻辑处理模块、业务呈现模块和服务中心等应用程序。

情境感知模块常驻运行或以低功耗形式运行，具有感知外部事实或者环境的能力。例如，在卡片提醒业务处于开启状态时，情境感知模块对根据业务逻辑处理模块注册的能力(或事项，如特定时间、特定地点、或特定事件等)进行监控，如果用户触发了其中某一种，情境感知模块可以发送通知给业务逻辑处理模块。此外，情境感知模块还可以通过应用编程接口(application programming interface，API)从应用程序层的其他应用程序或应用程序框架层或系统层或内核层来检测相关事件和获取事件的状态，比如检测蓝牙连接，网络连接，监测用户短信，定制定时器等。在本申请一些实施例中，情境感知模块主要作用是感知用户是否在快递提示的地理围栏中等。

业务逻辑处理模块具有业务逻辑处理能力，可以用于实现各种卡片展示，消失的逻辑。例如，业务逻辑处理模块接收到情境感知模块发送的用于指示检测到某事项(如：快递提示的地理围栏被触发)的通知，可以根据逻辑来发送命令给业务呈现模块(如：YOYO建议)，让其显示卡片，此命令可以携带链接，后续当用户点击卡片时，可以根据链接跳转到该链接对应的某个三方APP或者小程序。业务逻辑处理模块也可以通过接收情境感知模块发送过来的用于指示检测到用户使用了二维码的通知，来将终端上的卡片展示或者消失。

业务呈现模块(如：YOYO建议)，用于将确定的卡片显示或者消失在终端设备的屏幕上。例如，业务呈现模块可以接收业务逻辑处理模块传递的显示提醒卡片的命令，并将该提醒卡片展示给用户，当用户点击卡片时，可以链接到某个APP的某个页面。例如，本申请一些实施例中，用户点击YOYO建议显示的快递卡片，终端设备可以拉起用于实现扫描快递柜的扫描界面，这样用户就可以直接扫描快递柜上的取货码，方便用户的使用。

服务中心，用于为业务中数据的变化提供服务，服务中心可以对应有服务中心数据库(date base，DB)。例如，以服务中心服务于快递业务为例，服务中心可以接收云侧推送的快递数据变更信息，将快递数据缓存在服务中心DB，以及通知业务呈现模块进行快递信息变更等。

对应的，如果接收到业务逻辑处理模块传过来的消失卡片命令时，业务呈现模块可以将卡片消失。

应用程序框架层为应用程序层的应用程序提供API和编程框架。应用程序框架层包括一些预先定义的函数。

如图3所示，应用程序框架层可以包括窗口管理器，内容提供器，资源管理器，视图系统，通知管理器，活动管理器等。

窗口管理器用于管理窗口程序。窗口管理器可以获取显示屏大小，判断是否有状态栏，锁定屏幕，触摸屏幕，拖拽屏幕，截取屏幕等。

内容提供器用来存放和获取数据，并使这些数据可以被应用程序访问。数据可以包括视频，图像，音频，拨打和接听的电话，浏览历史和书签，电话簿等。

视图系统包括可视控件，例如显示文字的控件，显示图片的控件等。视图系统可用于构建应用程序。显示界面可以由一个或多个视图组成的。例如，包括短信通知图标的显示界面，可以包括显示文字的视图以及显示图片的视图。

资源管理器为应用程序提供各种资源，比如本地化字符串，图标，图片，布局文件，视频文件等等。

通知管理器使应用程序可以在状态栏中显示通知信息，可以用于传达告知类型的消息，可以短暂停留后自动消失，无需用户交互。比如通知管理器被用于告知下载完成，消息提醒等。通知管理器还可以是以图表或者滚动条文本形式出现在系统顶部状态栏的通知，例如后台运行的应用程序的通知，还可以是以对话窗口形式出现在屏幕上的通知。例如在状态栏提示文本信息，发出提示音，终端设备振动，指示灯闪烁等。

活动管理器用于负责管理应用的活动(activity)的启动、状态、生命周期等与activity相关的事务。其中，activity是一个应用程序组件，可以提供一个界面，以供用户通过该界面与终端设备进行交互，从而完成某项任务。

Android runtime包括核心库和虚拟机。Android runtime负责安卓系统的调度和管理。

核心库包含两部分：一部分是java语言需要调用的功能函数，另一部分是安卓的核心库。

应用程序层和应用程序框架层运行在虚拟机中。虚拟机将应用程序层和应用程序框架层的java文件执行为二进制文件。虚拟机用于执行对象生命周期的管理，堆栈管理，线程管理，安全和异常的管理，以及垃圾回收等功能。

系统库可以包括多个功能模块。例如：表面管理器(surface manager)，媒体库(Media Libraries)，三维图形处理库(例如：OpenGL ES)，2D图形引擎(例如：SGL)等。

表面管理器用于对显示子系统进行管理，并且为多个应用程序提供了2D和3D图层的融合。

媒体库支持多种常用的音频，视频格式回放和录制，以及静态图像文件等。媒体库可以支持多种音视频编码格式，例如:MPEG4，H.264，MP3，AAC，AMR，JPG，PNG等。

三维图形处理库用于实现三维图形绘图，图像渲染，合成，和图层处理等。

2D图形引擎是2D绘图的绘图引擎。

内核层是硬件和软件之间的层。内核层可以包含显示驱动，摄像头驱动，音频驱动，传感器驱动等。

下面结合附图对本申请实施例提供的快递提示方法进行详细地介绍。需要说明的是，本申请实施例中的“在……时”，可以为在某种情况发生的瞬时，也可以为在某种情况发生后的一段时间内，本申请实施例对此不作具体限定。

可能的实现方式中，在终端设备中插入的手机号有待取件快递时，快递服务器可以向终端设备推送待取件消息，待取件消息中可以包括快递接收点名称和快递信息。快递接收点名称可以以快递柜所处的小区以及快递接收点的三方物流标识，例如，快递接收点名称可以包括：A小区北门F快递柜等。快递信息例如包括取件码和快递状态等，快递状态例如包括：待取件、运输中或派送中等。

终端设备在接收到待取件消息时，可以进行快递信息提示。例如，在进行快递信息提示时，终端设备可以通过通知消息、下拉栏消息、主界面中的卡片、负一屏中的快递卡片等的一种或多种进行快递信息推送。可能的实现方式中，终端设备无论采用上述任一种方式进行快递信息提示时，均以快递为维度进行提示，例如，为每个快递生成一张卡片、一条快递提示消息或者一条通知等。

示例性的，如图12的(b)所示的快递提示界面中，终端设备负一屏的常驻卡片处可以设置常驻快递卡片1212，在终端设备接收到待取件消息时，终端设备在常驻快递卡片1212为每个快递显示一条快递提示消息，快递提示消息中的快递信息可以包括快递单号、快递接收方手机尾号、快递接收点名称以及快递到达快递接收点的时间等。

可选的，常驻快递卡片1212中也可以包括运输中的快递的快递提示消息以及派送中的快递的快递提示消息等。

用户使用终端设备的时候，往往是用户需要某一种应用，从终端设备中查找出相应的应用进行使用，这种对于终端设备的使用模式可以称为“人找服务”模式。例如，用户需要去取快递，便可以进入短信等APP去查找快递相关的信息。此外，在终端设备处于特定的场景中，可以基于用户的习惯、位置或者需求推测其可能使用的应用，并为用户推送，这种模式可以称为“服务找人”模式。其中，“服务找人”模式中向用户的显示可以通过推送“卡片”等形式进行显示。

其中，“服务找人”模式下，终端设备可以推送快递信息、日程信息、运动信息、航班信息等等，本申请不加限定。

在当前的“服务找人”的模式中，终端设备向用户推送卡片之前，往往需要判断对应场景的条件。其中，空间定位信息是一种主要的依据。常见的空间定位信息包括GPS定位、cell定位，以及WiFi定位信息。

然而，一方面，用户对自身隐私问题越来越重视，空间定位信息会涉及到用户的隐私，而像GPS这样精确的空间定位信息对于用户来说较为敏感，GPS信息上传云端，这并不符合当前的隐私政策。因此，在“服务找人”模式中，空间定位信息是一种主要的依据，用户的隐私安全较差。

另一方面，终端设备可以建立以快递接收点为GPS地理围栏，基于终端设备的GPS定位信息判断终端设备距离快递接收点的位置小于一定距离时，触发GPS地理围栏，提示用户及时取件。例如，终端设备在触发GPS地理围栏时，终端设备中可以通过通知消息、下拉栏消息、主界面中的卡片、负一屏中的快递卡片或YOYO建议等的一种或多种进行快递信息推送。但是，终端设备利用GPS地理围栏实现快递信息推送时，终端设备需要持续开启GPS定位，导致终端设备的功耗较高。

在本申请实施例中，以快递信息为推送卡片的信息为例，说明“服务找人”模式中，终端设备和终端服务器基于聚类之后的地理围栏进行卡片推送的过程。

在本申请实施例中，城市小区即对居民小区、公司、学校等场所的cell路线信息进行聚类得到的范围信息，一个地理围栏可以包括有一个或多个cell。城市小区的cell是指通过对cell路线信息进行聚类，形成符合城市中居民小区分布特点的cell集合，即cell地理围栏。其中，居民小区是指明用户实际居住的在地理空间上的分布情况形成，而城市小区是对cell路线信息聚类形成的。在一个城市中，聚类可以形成很多的城市小区，每个城市小区均可以对应一个地理围栏和一个常驻围栏。其中，地理围栏是针对于城市小区空间位置中的cell而言的，而常驻围栏是针对于城市小区中的居民而言。对于某一终端设备来说，其用户所在的城市小区空间上形成的cell集合，便是这个终端设备的第一地理围栏；例如，这一终端设备的用户的家(或住处)所在位置的cell，即这个用户的终端设备的常驻围栏，用户所在的城市小区中很多居民的终端设备的常驻围栏形成的这个城市小区的驻地围栏第一常驻围栏。此外，cell路线信息是通过用户从家出行的路线轨迹上cell序列信息，例如，cellid(小区标识)的序列。

在用户取快递的场景中，本申请实施例中，终端服务器可以获取海量的来自终端设备的cell路线信息，并进行聚类，将聚类形成的每个集群的cell路线信息中的cell集合确定对应城市小区的地理围栏；聚类形成的每个集群的cell路线信息中的各个第一常驻围栏中的cell集合确定对应城市小区的驻地围栏。也可以理解为，终端服务器经过对cell路线信息的聚类处理，存储有城市小区信息，即城市小区、地理围栏和驻地围栏三者之间的映射关系。之后终端设备可以向终端服务器发送自身的第一常驻围栏，基于自身的第一常驻围栏向终端服务器可以基于上述的映射关系确定终端设备第一常驻围栏所在的第一驻地围栏对应的城市小区的第一地理围栏，并发送给终端设备。终端设备存储有第一地理围栏之后，在终端设备在检测到用户需要取快递的情况下，检测自身是否进入第一地理围栏所在的区域，若进入，终端设备可以显示具体的活动快递卡片，例如，活动快递卡片可以包括取件码，取件二维码等信息等；若未进入，终端设备可以不显示活动快递卡片，只显示常驻快递卡片。

然而上述的实施方式中，由于终端服务器对cell城市小区进行聚类之后，形成的城市小区能够符合物理空间的实际要求。例如，将多个居民要求聚类成一个城市小区，有的公司尚未形成一个城市小区，等等。这种聚类的异常情况，导致城市小区信息的误差较大，而在“服务找人”这样的信息推送的过程中，提示时机较差，给用户带来的服务体验差。

在本申请实施例中，终端服务器可以获取海量的来自终端设备的cell路线信息，并进行聚类，得到第一城市小区信息，其中，城市小区信息是城市小区、驻地围栏和地理围栏之间的映射关系。将聚类形成的每个集群的cell路线信息中的cell集合确定对应城市小区的地理围栏；聚类形成的每个集群的cell路线信息中的各个第一常驻围栏中的cell集合确定对应城市小区的驻地围栏。之后终端服务器可以对第一城市小区信息进行异常检测，得到异常聚类cell路线信息和检测异常结果，并基于检测异常结果进行调整聚类参数；接着通过调整聚类参数对异常聚类cell路线信息进行第二次聚类，得到第二城市小区信息。其中，第一城市小区信息中正常的部分和第二城市小区信息构成了第三城市小区信息。终端服务器可以根据第三城市小区信息，确定终端设备的第一常驻围栏对应的第一地理围栏。之后，终端设备可以通过常驻快递卡片在接收到快递时先进行第一次弱提醒，进入到城市小区所在的第一地理围栏区域的时候，可以进行第二次强提醒，这个时候用户往往需要去取快递，能够避免遗忘的同时，保证两次聚类使得聚类结果更加可靠，准确性更高，从而提高第一地理围栏的准确性，提高用户提醒时机的精准性，保证用户的取件体验更优。此外，进一步地，本申请中通过两次提醒，第一次让用户有计划和有预知，第二次提醒用户具体实施取件行为，不用通过数次的提醒，从而可以保证终端提醒的有效性和合理性，不用给用户太多冗余信息的同时，也节约了终端设备的处理资源和能耗。此外，由于第一地理围栏是cell围栏，即第一地理围栏是由cell集合构成的，因此，终端设备并不需要获取用户的GPS信息，而是直接根据接入的小区基站，便能够确定是否进入第一地理围栏区域，这样，避免终端设备获取用户的GPS信息，从而保证用户的信息安全。进一步地，终端设备获取cell标识的能耗是远远低于GPS的能耗的，因此，终端设备可以节约能耗。

上述的过程可以分为两步。第一步，终端设备采集cell路线信息，终端服务器基于采集的cell路线信息进行聚类；第二步，终端设备获取聚类对应的第一地理围栏并根据第一地理围栏显示快递推荐信息，下面依次说明：

需要说明的是，在本申请实施例中，终端设备采集和上传cell路线信息和第一常驻围栏的相关信息的操作，都是经过用户同意执行的，也就是说，执行之前会提示用户选择确定是否进行采集和上传这些信息，未经用户同意，不会采集上传。

第一步，在终端设备可以先采集cell路线信息，并向发送给终端服务器。终端服务器可以获取到数条路线的cell路线信息之后，对这些cell路线信息进行聚类，得到城市小区、地理围栏和驻地围栏之间的映射关系(城市小区信息)。

在终端设备采集cell路线信息的时候，先要确定cell路线的起点，当针对于小区聚类的情况下，终端设备可以确定当前的cell路线信息的起点为第一常驻围栏中的cell。其中，第一常驻围栏可以是家围栏，办公区域围栏等等。例如，终端设备可以先基于用户家的位置确定家围栏(第一常驻围栏)，家围栏是用户家所在位置获取到的cell地理围栏。

以下以第一常驻围栏为家围栏为例，说明确定家围栏的过程：

图4为本申请实施例的一种家的cell示意图。

本申请实施例中，家所处的cell的数量可以为一个或多个。示例性的，终端设备的应用程序层可以设置用户画像模块，用户画像模块可以基于用户行为轨迹得到家的位置，例如，用户轨迹中表示用户在晚上12点-5点经常处于某个位置，则用户画像模块可以将该位置确定为家的位置信息。可以理解的是，用户画像模块也可以基于类似的方法得到公司的位置等，不作赘述。

可能的实现中，用户画像模块中家的数量也可以为多个。例如，用户画像模块在城市A中得到用户的家A的位置信息，后续因为用户长期出差等原因，用户画像模块在城市B中得到用户的家B的位置信息，则用户画像模块可以将家A和家B都保存为用户的家。示例性的，用户在城市B中的时间超出3天，用户画像模块可能在城市B中得到用户的家B的位置信息。

另一种可能的实现中，终端设备也可以在地图、打车等应用程序中接收到用户标注的家的位置信息，本申请实施例对家的位置信息的获取方式不作限定。

则终端设备可以根据家的位置信息得到家所处的cell。

在终端设备获取到第一常驻围栏之后，可以获取cell路线信息，之后将cell路线信息发送给终端服务器，终端服务器并可以进行聚类。

图5是本申请实施例公开的一种城市小区聚类的方法流程示意图。如图5所示，终端设备可以包括但不限于以下步骤：

S501、终端设备获取cell路线信息。

N个终端设备可以获取M条路线的cell路线信息。其中，cell路线信息是用户从家出发行进轨迹上的小区标识(cell id)序列信息。N个终端设备可以是某个空间区域范围内的用户，例如，某个城市的范围，某个城区范围、特定物理空间区域大小范围内等等不加限定。例如，5km*5km的范围内。N为正整数。M为大于N的整数。每个终端设备可以获取至少一条cell路线信息。

M条cell路线信息的数量级是不确定的，采集的数量多少可以是几十条、几百条，几千条，几万条，十万、百万条，甚至更多，这与采集的区域范围大小有关，还用能够获取cell路线信息的终端设备的数量有关，此处不加限定。

每一个终端设备均存储有自身的常驻围栏，常驻围栏可以包括一个或多个cell。终端设备可以通过当前获取到的小区标识确定是否处于常驻围栏内。需要说明的是，常驻围栏是城市小区采集cell路线信息起点的地理围栏，在不同的场景中还可以是其它的围栏或者信息。例如，聚类公司cell时候的办公场所的围栏，等等。不加限定。

下面以一个终端设备采集cell路线信息为例，说明终端设备获取cell路线信息的过程。

示例性地，图6是本申请实施例公开的一种用户的路线轨迹示意图。如图6所示，用户居住的小区空间(大的矩形框)范围中，有用户居住的家，还有两个快递柜，分别为快递柜1和快递柜2。小区北门和小区南门分别位于图中小区空间(大的矩形框)北边和南边的(上下)两侧。用户甲携带手机从家出发(此时，家围栏的cellid为cellidx)，在手机离开当前的cellidx的情况下，手机可以开始获取的小区标识序列。如图6所示，终端设备可以按照用户的路线轨迹，获取之后的小区标识序列(一条路线信息)为cellid1、cellid2、cellid3、cellid4和cellid5。其中，采集的cell路线信息中，相邻的cell可以是重叠的，也可以是不重叠的。例如，cellid1和cellid2不重叠，cellid2和cellid3以及cellid3和cellid4重叠，其中，cellid2和cellid3重叠程度较小，而cellid3和cellid4重叠程度较大。这表明cell之间的距离可近可远。

此外，cell路线信息中可以包括常驻围栏，例如用户的家围栏信息。

图7是本申请实施例公开的一种终端设备获取cell路线信息的方法流程示意图。如图7所示，终端设备获取cell路线信息的方法包括但不限于以下步骤：终端设备可以包括业务呈现模块、业务逻辑处理模块和情境感知模块。这三个模块的具体描述可以参考图3中的相关描述，不加赘述。

S5011、业务呈现模块打开快递业务开关。

本申请实施例中，终端设备可以基于业务呈现模块显示用于开启快递业务的开关控件，在接收到用户触发开关控件开启快递业务时，业务呈现模块可以向情景感知模块推送已打开快递业务开关的信息，业务逻辑处理模块可以指示情境感知模块采集家附近的cell地理围栏信息。

可以理解的是，终端设备也可以默认快递业务为开启状态，则S5011可以省略。

S5012、业务逻辑处理模块指示情境感知模块注册回家围栏和离家围栏。

本申请实施例中，回家围栏可以理解为，终端设备从家的地理围栏之外的区域进入家的地理围栏时会触发的围栏。离家围栏可以理解为，终端设备从家的地理围栏离开时会触发的围栏。其中，家的地理围栏可以是终端设备从应用程序层的用户画像中用户家的地址信息得到的。

示例性的，业务逻辑处理模块可以向情境感知模块发送用于指示注册回家围栏和离家围栏的指令，则情境感知模块可以注册回家围栏和离家围栏。

S5013、在情境感知模块监控到终端设备触发离家围栏时，情境感知模块提示业务逻辑处理模块触发离家围栏。

S5014、业务逻辑处理模块指示情境感知模块注册采集K跳cell。

本申请实施例中，K为自然数。K的具体值不作限定，例如K可以为5等值。其中，K跳cell指示按照用户的行动轨迹采集的K个cellid序列。

S5015、情境感知模块采集K跳cell后停止采集；或者，情境感知模块在预设时长后停止采集；或者，情境感知模块在监控到终端设备触发回家围栏时停止采集。

可以理解的是，用户离开家后所移动的区域通常是用户所居住小区的范围，因此，在终端设备触发离家围栏后，采集K跳cell通常为用户所居住小区所在的cell，超过预设条数之后，可能用户已远离居住小区，则可以停止采集，得到K跳cell的信息。其中，预设条数可以为5、10、15等，本申请实施例不作具体限定。

或者，用户离开家后，可能停止在某个位置不移动，则可能不能得到K跳cell，这样，如果情境感知模块持续采集cell信息会造成计算资源浪费以及带来较大功耗，因此，情境感知模块可以在预设时长后停止采集cell信息。其中，预设时长可以为5、10、15分钟等，本申请实施例不作具体限定。

或者，用户离开家后，可能较快折返回家，触发回家围栏，这样情境感知模块也可以停止采集cell信息。

由于上述的实施方式中，预设时长和预设跳数范围对于众多终端来说是相同的，不同用户的出行方式可能不同，例如，有人步行，有人骑着电动车，自行车、还有人开车出行等等。这些不同的出行方式，会导致相同预设时长或预设跳数范围内，终端设备获取到的路线轨迹长度差别越来越大，而距离区域范围(例如，小区范围)较远的cellid，对于形成城市小区来说是“无用的”，反而，可能造成影响和城市小区的偏差以及计算资源的浪费。

观察终端设备获取的各个cell路线信息规律发现，在用户离开家围栏之后，获取的cell路线信息中距离家围栏(第一常驻围栏)范围比较近的小区地理围栏总是反复出现，随着距离家围栏的距离越远，小区标识出现的次数之间降低。采集到的cell路线信息中小区标识的出现频次的高低，便能够确定出这个小区地理围栏距离相较于区域范围的远近。因此，终端设备和/或终端服务器可以保留cell路线信息(小区标识序列信息)中出现频次较多的cellid，对应删除出现频次低的小区标识。这样，能够选择有效的cell进行聚类，是的聚类结果更加符合用户居住的城市小区的空间区域，从而可以减化聚类处理过程，节约处理资源，优化聚类结果。进一步地，也能保证触发快递卡片进行显示的准确性。

在一种可能的实施方式中，在获取到cell路线信息之后，终端设备或者终端服务器可以基于cell路线信息中cell出现的频次和次序对所述cell路线信息进行预处理，预处理之后所述cell路线信息的cell数量小于或等于预处理之前的cell数量。例如，可以通过MFU算法确定cell路线信息中每一种cell的频次。并按照频次和cell的次序进行排序，保留cell路线信息中，出现频次较高以及次序在前的cell。

示例性地，图8是本申请实施例公开的一种cell路线信息中cell的预处理示意图。如图8所示，终端设备采集到的原始cell路线信息为：cellid1、cellid3、cellid1、cellid2、cellid3、cellid1、cellid2和cellid4。按照出现的频次进行排序，可以得到，按照频次排序的结果为：cellid1出现3次，cellid2出现2次，cellid3出现2次，cellid4出现1次。MFU算法显示选取其中按照顺序出现的前7个cell。因此，筛选后的cell路线信息为：cellid1、cellid3、cellid1、cellid2、cellid3、cellid1和cellid2。将紧紧传过一次，且在次序位于最后的cellid4筛选掉了。

由于cell路线信息中小区标识的顺序是按照用户行动轨迹依次排序的，因此，次序越靠前，意味着这个小区地理围栏距离家围栏越近，因此可以按照出现小区标识的先后顺序对路线信息进行处理。这样，筛选之后的cell路线信息更能够体现出其对应的城市小区的位置，从而可以保证聚合结果的准确性。

需要说明的是，上述对于cell路线信息的cell的预处理过程，可以由终端设备进行处理，也可以由终端服务器进行处理，不加限定。

在上述的MFU算法对cell路线信息进行预处理之后，是的cell路线信息更加准确，能够更加有效地对其城市小区进行聚类，从而可以保证聚类结果的准确性。此外，cell路线信息中剔除了一些无用的cell，能够减少处理过程，提高处理效率，节约处理资源。

S502、终端设备向终端服务器发送cell路线信息。

在N个终端设备获取到M条路线信息之后，每一个终端设备可以分别向终端服务器发送各自获取到的cell路线信息。即终端设备将情境感知模块采集的cell路线信息向终端服务器上报。对应地，终端服务器可以接收来自多个终端设备的cell路线信息。其中，每一个终端设备获取到的cell路线信息的数量和顺序不加限定。

在一种可能的实施方式中，终端服务器可以向终端设备发送cell路线信息请求，对应地，终端设备可以接收来自终端服务器的cell路线信息请求。其中，cell路线信息请求用来向终端设备获取cell路线信息。终端设备获取到cell路线信息之后，可以获取cell路线信息，之后可以向终端服务器发送其获取到的cell路线信息。对应地，终端服务器可以接收来自终端设备的cell路线信息。

在另一种可能的实施方式中，终端设备可以周期性地检测能否cell路线信息，在能够获取cell路线信息的情况下，进行获取。在获取到cell路线信息之后可以自发地向终端服务器发送cell路线信息。对应地，终端服务器可以接收来自终端设备的cell路线信息。

需要说明的是，若终端设备没有对cell路线信息进行筛选，则向终端服务器发送的便是没有经过预处理的cell路线信息；若终端设备已经对cell路线信息进行了预处理(例如，MFU算法处理)，则向终端服务器发送的便是经过预处理的cell路线信息。

S503、终端服务器基于cell路线信息确定第一城市小区信息。

其中，城市小区是cell路线信息经过聚类，形成的虚拟空间范围。聚类形成的每一个城市小区可以包括对应的多个驻地围栏和多个地理围栏(即cell地理围栏)，即可以理解为，一个城市小区包括一个驻地围栏和一个地理围栏，城市小区信息即是指城市小区、驻地围栏和地理围栏之间的映射关系。终端服务器确定的城市小区信息至少包括一个城市小区。

在本申请实施例中，城市小区除了人们的居住小区之外，还可以是公司、学校、车站、机场、商城等等地方，这些聚合形成的区域均是服务找人实现过程中需要提前划定的虚拟空间范围，本申请不加限定。

一个城市小区是包括城市小区围栏和地理围栏，云端服务器可以经过聚合形成数个城市小区，得到城市小区信息。

下面具体说明终端服务器基于M条cell路线信息进行聚类，形成第一城市小区信息的过程：

终端服务器可以通过DBSCAN算法对所有cell路线信息两两之间的空间距离进行聚类，聚类之后划分到同一簇(集群)中的路线形成一个城市小区(聚类之后可以形成多个簇，从而形成多个城市小区)，并且这个城市小区中所有cell路线信息中的cell形成对应的cell地理围栏集合，且所有cell路线信息中起点的家围栏形成家围栏集合。需要说明的是，地理围栏和驻地围栏中的所有cell均是经过去重的。本申请实施例中，地理围栏和驻地围栏中的cell通过cellid进行区别和存储。

首先，终端服务器可以先基于各个cell路线信息确定两两之间的空间距离。

假设终端服务器获取到M条cell路线信息，即计算每两个路线之间的空间距离，因此，计算的空间距离的个数为(M-1)·M/2。

其中，DBSCAN算法的输入样本数据往往是不同位置的点数据和不同点之间的距离数据。在本申请实施例中，针对于cell路线信息和DBSCAN算法输入所需要的空间距离distance，终端服务器可以将路线信息处理成表征空间距离的信息，下面具体说明：

一种可能的情况下，空间距离distance为：

其中，a为根据需要进行调整的实数，是一个已知参数；γ为是一个极小的数，也是已知参数，γ的意义在于数学上让分母不为0。similarity为两条路线信息之间的相似度。即两两cell路线信息之间均需要计算其空间距离。

另一种可能的情况下，空间距离distance为：

其中，β是大于任何similarity的一个已知参数，θ也是一个已知正参数。β和θ均是技术人员根据实际需要调整训练得到的参数，其中，β是大于similarity的数值。similarity与上述公式中的含义相同，不加赘述。

上述的公式均是计算两两cell路线信息之间的空间距离的具体方式，不加限定。根据两种公式的算法可以看出，随着相似度的增加，空间距离减小，即两路线越相似，空间距离越小，越有可能划分到同一个簇中，从而两路线中的对应的小区地理围栏可能成为同一个于城市小区中的地理围栏。

由于cell路线信息为用户行动轨迹上获取的各个小区标识序列。因此，可以基于这个小区标识(cellid)序列来确定两条路线之间的相似度。以下具体说明，计算两两cell路线信息之间的相似度similarity的方法：

方法一：相似度为两条cell路线信息中相交cell的总数。

终端服务器获取到两条cell路线信息之后，比对两条cell路线信息中的cell，将相同的cell的数量确定为相似度。

示例性地，cell路线信息1为cellid1、cellid2、cellid1、cellid3、cellid2、cellid1；cell路线信息2为cellid2、cellid3、cellid2、cellid1、cellid2、cellid4。其中，相同的cellid有1个cellid1、2个cellid2和1个cellid3。因此，可以确定，相似度为1+2+1＝4。

方法二：相似度为两条cell路线信息中相同cell的种类数。

终端服务器获取到两条cell路线信息之后，可以确定两个路线中小区标识相同的种类数，并将这个种类数确定为相似度。

示例性地，cell路线信息1为cellid1、cellid2、cellid1、cellid3、cellid2、cellid1，cell路线信息2为cellid2、cellid3、cellid2、cellid1、cellid2、cellid4。其中，相同的cell种类有cellid1、cellid2和cellid3。因此，可以确定相似度为3。

方法三：相似度为两条cell路线信息中相同cell的种类数与所有种类数之比。

终端服务器获取到两条cell路线信息之后，可以确定两个路线中小区标识相同的种类数以及两条路线中小区标识的种类总数，并将相似度确定为相同种类数比上种类总数的值。

示例性地，cell路线信息1为cellid1、cellid2、cellid1、cellid3、cellid2、cellid1，cell路线信息2为cellid2、cellid3、cellid2、cellid1、cellid2、cellid4。其中，相同的cell种类有cellid1、cellid2和cellid3，两条cell路线信息中一共有cellid1、cellid2、cellid3和cellid4四种种类。因此，相似度确定为3/4。

上述确定空间距离的过程中，由于本申请中输入的样本数据不是常见的坐标信息，可以直接计算空间距离，需要将cell路线信息中的cell与空间距离进行换算和处理，才能够适应于后续的聚类的算法，因此，上述空间距离的计算过程，能够将路线信息之间的距离抽象出来，计算轨迹之间的距离，进而适应于聚类算法的需要。从而可以保证聚类过程的可实现性和合理性。

其次，终端服务器确定两两cell路线信息之间的空间距离之后，可以基于DBSCAN算法各个路线信息进行聚类，确定城市小区。

其中，DBSCAN算法中有两个参数，分别为最大半径eps和最小点minPts，这两个参数是计算之前已经设定好的，具体eps和minPts的值往往需要根据实际需要和经验进行调整，本申请实施例在此不加限定。此外，eps和minPts具体含义可以参照上述相关描述，不加赘述。

示例性的，图9是本申请实施例公开的一种DBSCAN算法的聚类示意图。如图9所示，每个圆的圆心表示一条cell路线信息，一共有A、B、C、D、E和F 6条cell路线信息。终端服务器计算这6条路线之间的空间距离，形成的结果。如图9所示。终端服务器可以从A开始确定落入以A为圆心的以eps为半径的圆的cell路线信息。即与A的空间距离小于eps有C、B和D三个cell路线信息。之后以B、C和D为圆心以eps为半径继续确定落入这些圆范围内的cell路线信息(A除外)。终端服务器可以确定E落入D所在的圆的范围内，进一步以E为圆心确定没有落入其圆中的点。此外，F与其他cell路线信息之间的空间距离均超过eps，因此，确定所有的cell路线信息之后，可以确定聚类结果为以A、B、C、D和E为一个集群(簇)(假设此时的minPts为4，A、B、C、D和E为5，大于4；而F为1，小于4，F不足以形成一个集群)。

在确定聚类结果之后，可以将聚类结果中一个集群中所有cell路线信息中的所有cell对应的为这一个城市小区对应的cell地理围栏集合中的cell；以及将聚类结果中一个集群中所有cell路线信息中的所有家围栏对应的为这一个城市小区对应的家围栏集合中的cell。

一种第一城市小区信息的呈现方式示意图：

表1

表1是本申请实施例公开的一种城市小区信息列表，如表1所示，终端服务器经过聚类形成了X个城市小区。其中，城市小区1对应驻地围栏1中的cell有1、5、3、9和16，地理围栏1中的cell有3、9、14、5、15、和17；……；城市小区X对应驻地围栏X中的cell有12、18、32、26、和67，地理围栏X中的cell有12、18和97、64、51、38。其中，X为正整数。

在上述的实施例中，cell路线信息是汲取了用门居住环境、工作环境位置的特征，进行聚类处理。用户在居住的小区出行时，这些行动轨迹上的cell序列正好能够反映小区的区域或空间特征。利用多用户的这种行动轨迹的数据特征，进而形成基于更大的城市小区。这样的城市小区信息(即cell指纹库)能够保证推送快递信息的及时性和准确性，给更多的用户带来生活的便利。

需要说明的是，本申请实施例的家所处的城市小区也可以替换为任意城市地点，例如，城市地点可以包括：办公楼、公园、车站、商场、学校、机场或任意地标等，在得到城市地点的cell指纹库(例如，城市小区信息的数据库)时，可以注册城市地点中任意位置的离开围栏和进入围栏，进而类似于上述得到小区指纹库得到城市地点的cell指纹库，在此不再赘述。此外，本申请中聚类方案除了使用DBSCAN聚类，还可以使用其他的聚类方法，不加限定。

上述的实施方式中，终端服务器可以凭借终端设备采集到的cell路线信息进行聚类，将cell路线信息中的cell情况转化成空间距离，进而保证聚类的适应性和合理性。此外，通过聚类，能够将城市中的cell按照居住小区的分布特性一个集群一个集群地划分起来，聚合之后，城市小区的对于用户来说，符合空间范围的需求，但是又不是很详细的空间定位信息，这样能够在云端(终端服务器)保证用户定位信息安全的同时，满足用户对于取快递提醒等“服务卡片”的服务需求。即终端服务器经过聚类的处理，存储的是集群中按照空间范围进行分类的数据，而不是某一个或多个用户具体的信息(例如，用户的GPS信息等)，这不但能够对cell路线信息这样的大数据，进行有效地数据分析和处理，并且不会使用到将某一个或多个具体用户信息进行存储和利用，从而可以保证用户信息安全和隐私安全。

S504、终端服务器对第一城市小区信息进行异常检测，得到异常聚类cell路线信息和检测异常结果；基于所述检测异常结果进行调整聚类参数；并通过调整聚类参数对异常聚类cell路线信息进行第二次聚类，得到第二城市小区信息；基于第一城市小区信息和第二城市小区信息确定第三城市小区信息。

在终端服务器获取到第一城市小区信息之后，经过与城市中居民小区的实际分布情况进行对照发现，聚类的结果(聚类形成的城市小区)与小区的实际分布情况不完全相符合，本申请实施例称这些不符合实际居民小区情况的城市小区为聚类异常的城市小区。

在一种聚类异常的情况下，多个小区分布较近的情况下，将多个居民小区聚类成一个城市小区，而本申请实施例需要的是将每一个居民小区聚类成一个城市小区，本申请中上述的多个居民小区聚类成一个城市小区称之为异常大团。

图10是本申请实施例公开的一种聚类异常结果的示意图。如图10所示，实际的居民小区分布有4个，分别是居民小区A、居民小区B、居民小区C和居民小区D。经过上述的聚类之后，将这四个居民小区聚类成了一个城市小区，聚类的结果形成异常大团。将多个居民小区聚到了一起，这显然不符合我们所需要的聚类结果。对于“服务找人”模式中服务推送或者显示的时机会不准确，因此，用户使用效果也会大打折扣。

在另一种聚类异常的情况下，聚类的结果中的cell路线信息存在很多噪声路线。

图11是本申请实施例公开的另一种聚类异常的结果的示意图。如图11所示，终端服务器经过聚类之后，会将图中cell路线信息1和路线信息2中的cell聚类到这个城市小区中，这使得cell路线信息1中的cellid a和cellid b这两个cell，以及cell路线信息2中的cellid c、cellid d和cellid e这三个cell本不应当被聚类在这个城市小区中，这样聚类的结果使得噪声cell路线信息，cell路线信息1和cell路线信息2聚类到这个城市小区，形成异常的聚类结果。此外，大量的噪声cell路线信息是一种大数据处理资源的浪费。

上述的两种聚类异常的结果中，城市小区的cell范围与实际居民小区的空间位置差异较大(聚类的准确性较差)，导致基于城市小区信息触发活动快递卡片等服务时，显示提醒与用户使用时机的位置可能偏差较大，导致服务推送的准确性较差。这种准确性的偏差，在用户体验和业务上都是无法接受的。

针对上述的实施例中，终端服务器经过聚类之后，可以得到多个cell路线信息的集群，每个cell路线信息的集群形成第一次聚类的城市小区。从而终端服务器可以获取到多个城市小区信息。进一步地，终端服务器可以确定每个城市小区中cell路线信息的条数等信息。观察聚集的城市小区的数据特征发现，并非所有城市小区的cell路线分布均满足实际居住小区空间的分布。因此，本申请实施例，可以先针对聚类的结果进行检测，将检测出的聚类异常的城市小区，并对异常的结果在聚类算法上进行适应性的调整，二次进行聚类，形成第二次聚类的城市小区。相比于未经过异常检测和重新聚类的城市小区，本申请实施例可以得到更加准确和合理的城市小区信息。

在本申请实施例中，终端服务器可以先对上述第一次聚类形成的城市小区进行异常检测，在检测出聚类异常的情况下，终端服务器可以对聚类算法中的参数进行调整，进行重新聚类(即二次聚类)。需要说明的是，在不同异常结果的情况下，第二次聚类之前的调整策略是不同的，这能够针对于不同的聚类结果进行适应性的调整，保证第二次聚类的能够有效提高聚类结果，以保证服务提醒的准确性。

本申请实施例中包括有两种聚类异常的情况，即图10中的异常大团和图11中的噪声路线。

异常检测就是发现与大部分城市小区不同的城市小区，也就是发现离群的城市小区。一般规定数据具有“正常”模型，而异常被认为是与这个正常模型的偏差。

首先，说明针对于异常大团的检测和处理方法。

异常大团的检测方法包括两种，箱型图检测法和IForest算法检测法。

检测方法一：箱型图检测法

图12是本申请实施例公开的一种四分位箱型图异常检测的结果示意图。如图12所示，可以将确定每个城市小区的cell路线信息的数量。按着上述描述的箱型图的计算方法，将每一个城市小区的cell路线信息的数量(或者城市小区包括的cell的数量)按照从大到小进行排序，其中有最大值(上边缘)和最小值(下边缘)，并根据最大值和最小值确定上四分位Q3和下四分位Q1。Q3＝3/4*(max-min)+min，Q1＝1/4*(max-min)+min。以及四分位距IQR＝Q3-Q1。基于Q3、Q1和IQR，便能够得到上限为Q3+1.5*IQR，下限为Q1-1.5*IQR。

终端服务器箱型图针对于各个城市小区的cell路线信息的数量的上限和下限之后，可以将每个城市小区的cell路线信息的数量(或者城市小区包括的cell的数量)处于上限和下限之间的城市小区确定为正常城市小区，将大于上限的城市小区确定为异常大团的城市小区。如图12所示，上述大于上限的城市小区的点为异常点。

在上述的实施例中，由于异常大团的聚类结果往往是将几个居民小区的cell路线信息集合到了一起，导致异常大团的城市小区中所包括的cell路线信息的数量相比正常的而言多很多。因此，终端服务器可以结合箱型图检测，将大于上限的情况下，确定为异常大团，从而可以保证检测的有效性和准确性。

检测方法二：IForest算法检测法。

终端服务器可以将城市小区中cell路线信息的数量、城市小区中包括的cell的数量和cell路线信息的分散度其中的一种或多种确定为IForest算法的特征维度。其中，一个城市小区中cell路线信息的数量、城市小区中包括的cell的数量和cell路线信息的分散度随机选择一个特征维度，在这个特征维度的区间值(最大值和最小值之间)中随机选择数值将数据切分开来。其中，城市小区中cell路线信息的分散度是指将这个城市小区中各个cell路线信息两两之间的空间距离的均值。

图13是本申请实施例公开的一种IForest异常城市小区检测的结果示意图。如图13所示，一个点表示一个城市小区，终端服务器可以确定上述的城市小区中cell路线信息的数量和cell路线信息的分散度两种特征维度，即城市小区的cell路线信息的数量和分散度。之后可以按照这两种特征维度最大值和最小值的范围内产生随机数可以在一个特征维度上将城市小区进行分割。其中，城市小区B′仅仅经过一次随机划分便单独划分出来了，经过6次划分之后城市小区A′才被单独划分出来，因此，城市小区B′可以确定为异常大团的城市小区。

上述两种检测过程中，在异常大团的城市小区中，往往是因为聚类的过程中，对于聚类参数的要求过于宽松，导致多个居民小区能够聚成一个城市小区，这样，本申请能够借助IForest和箱型检测，有效且合理的检测出异常大团的情况，保证检测结果的准确性。

经过上述的两种异常检测方法，终端服务器可以检测出异常大团的城市小区，之后，终端服务器可以调整聚类算法的超参数，并进行二次聚类。

在异常大团的城市小区中，往往是因为聚类的过程中，对于聚类参数的要求过于宽松，导致多个居民小区能够聚成一个城市小区，因此，针对于异常大团的情况，终端服务器可以将聚类算法的超参数调整的更严格，这样，重新聚类的结果会更加的精准。

一种可能的实施方式中，在DBSCAN聚类算法中，终端服务器针对于形成异常大团的cell路线信息，可以减小eps和/或提高minPts，使得聚类的参数更加聚类过程中的最大半径更加小，聚成一类所需要的cell路线信息的数量更多。例如，在第一次聚类中，eps为5，minPts为100，在第二次聚类之前，将eps设置为4，minPts为150。需要说明的是，上述减小eps和/或提高minPts是针对于第一次的DBSCAN聚类而言，在eps和minPts调整之后，终端服务器可以进行第二次聚类，聚类方法与第一次一样，但聚类样本仅仅是异常大团的cell路线信息，以及算法的参数是调整后的参数。

其次，说明针对于噪声路线的检测和处理方法。

在DBSCAN聚类算法中，由于大于或等于minPts才能够形成一个城市小区，因此，那些小于minPts的cell路线信息往往无法形成城市小区的，在第一次DBSCAN聚类中便能够检测出来的这些cell路线信息是噪声路线。这样，噪声路线的检测过程，往往可以通过第一次聚类的结果便能够确定出来，使得检测的过程简单高效，不需要专门进行检测才能确定噪声路线。

上述检测出的噪声路线往往不属于任何一个城市小区，终端服务器可以将这些噪声路线归为噪声团。由于噪声团的形成往往是因为一些小区居住的位置和行动路线相对而言比较分散，导致严格的聚类超参数无法使噪声团聚类起来，因此，终端服务器可以将聚类的超参数设备更加宽松，保证第二次聚类的准确性。

一种可能的实施方式中，在DBSCAN聚类算法中，终端服务器针对于形成噪声路线的异常情况，可以提高eps和/或降低minPts，使得聚类的参数更加聚类过程中的最大半径更加大，聚成一类所需要的cell路线信息的数量更少。例如，在第一次聚类中，eps为5，minPts为100，在第二次聚类之前，将eps设置为6，minPts为80。在eps和minPts调整之后，终端服务器可以进行第二次聚类，聚类方法与第一次一样，但聚类样本仅仅是噪声路线中的cell路线信息，以及算法的参数是针对性调整后的参数。

在调整聚类(超)参数之后，终端服务器可以通过调整聚类参数对异常聚类cell路线信息进行第二次聚类，得到第二城市小区信息。其中，第二次聚类的方法与第一次聚类的方法一致，不加赘述。

在经过两次聚类之后，终端服务器可以基于第一城市小区信息和第二城市小区信息确定第三城市小区信息。其中，第三城市小区信息为用户使用的城市小区信息。所形成的城市小区包括第一次聚类中检测为正常的城市小区，即第三城市小区信息，以及第二次针对异常大团和/或噪声路线的重新聚类的城市小区。即，终端服务器将第一城市小区信息中正常聚类cell路线信息和所述检测正常的结果和第二城市小区信息确定为第三城市小区信息。

需要说明的是，本申请包括上述的两种异常检测和处理中的一种或多种，不加限定。

在上述的异常检测和处理方法中，所有样本使用相同的条件(例如，DBSCAN聚类算法中的超参数)得到的结果往往也很粗糙，聚类之后的城市小区会有一些是不符合用户实际情况或需求的城市小区。为了解决这样的异常情况，对于所有的样本并不能够使用这样单一的条件，而是对于这些cell路线信息样本通过异常检测的方式加以辨别，找出那些需要更加严格或者更加宽松参数处理的cell路线信息数据样本，调整超参数之后，针对于这些聚类异常的cell路线信息进行第二次的聚类。这样，能够使得聚类的结果更加的精细和准确，聚类的结果更能够符合小区的情况和实际的需要，从而可以提高“服务找人”过程中推荐的准确性。

第二步，终端服务器第三城市小区信息之后，终端设备可以自身的第一常驻围栏对应的城市小区的cell信息，即城市小区信息中驻地围栏对应的地理围栏。之后终端设备在进入这个城市小区的cell范围内的情况下，可以显示快递的取件信息。

首先，终端服务器确定第三城市小区信息之后，终端服务器可以基于确定的城市小区所包括的地理围栏以及对应的驻地围栏之间的映射关系，确定终端设备的第一常驻围栏所处的第一驻地围栏对应的地理围栏，并向终端设备发送对应城市小区的第一地理围栏。

因此，终端设备可以先获取来自终端服务器的自身家围栏所在的第一驻地围栏集合对应的城市小区的第一cell地理围栏集合。

在一种可能的实施方式中，终端设备可以主动向终端服务器请求其自身常驻围栏对应的第一地理围栏并存储。

在本申请实施例中，终端设备在获取的快递信息之后，可以基于快递的收取地点确定是自身存储的哪一个常驻围栏为第一常驻围栏。例如，终端设备可以存储用户的公司和家的两个常驻围栏，当接收到收件地址为公司的取件信息的情况下，可以将公司对应的常驻围栏确定为第一常驻围栏。

图14是本申请实施例公开的一种第一地理围栏获取方法的流程示意图。如图14所示，该方法包括但不限于以下步骤：

S1401、终端设备向终端服务器发送城市小区的cell请求。

在终端设备获取到快递取件请求的情况下，可以主动向终端服务器请求自身常驻围栏(第一常驻围栏)对应的城市小区的cell信息，即第一地理围栏，即向终端服务器发送城市小区的cell请求。对应地，终端服务器可以接收来自终端设备的城市小区的cell请求。

其中，城市小区的cell请求包括终端设备第一常驻围栏，例如，终端设备自身家围栏cell。终端设备可以提前获取自身的家围栏并存储，获取方法可以参考图4中的相关描述，不加赘述。如图6所示，终端设备获取到家所在位置的cellid为cellid x(第一常驻围栏)，城市小区的cell请求便可以包括cellid x。

S1402、终端服务器基于第三城市小区信息中驻地围栏与地理围栏的映射关系，确定第一常驻围栏对应的第一地理围栏。

终端服务器获取到第一常驻围栏之后，可以先确定第一常驻围栏为哪一个驻地围栏集合中的围栏，将第一常驻围栏所在的驻地围栏确定为第一驻地围栏，即终端设备对应的驻地围栏。之后终端服务器可以根据城市小区信息，确定第一驻地围栏对应的地理围栏，即为终端设备对应的第一地理围栏。

示例性地，当前终端服务器存储的城市小区信息如表1所示，当接收到第一常驻围栏为5的情况下，确定第一驻地围栏为驻地围栏集合1，对应城市小区1，从而可以确定对应的第一地理围栏为地理围栏1，地理围栏1包括的cell为3、9、14、5、15、和17。

S1403、终端服务器向终端设备发送第一地理围栏。

终端服务器确定第一地理围栏之后，可以向终端设备发送第一地理围栏。

需要说明的是，在本方法中，终端设备可以不用存储第一地理围栏在本地，即可以使用完成之后就进行删除，或者仅仅存储就近获取的第一地理围栏，从而可以节约存储空间。

此外，终端设备在发现用户有快递取件需求的情况下，获取第一地理围栏，能够保证取件的时效性和准确性。

在另一种可能的实施方式中，终端设备可以提前获取城市小区的第一地理围栏并存储。

图15是本申请实施例公开的另一种cell地理围栏集合获取方法的流程示意图。如图15所示，该方法包括但不限于以下步骤：

S1501、终端服务器向终端设备发送城市小区cell更新指令。

终端设备可以存储有第一常驻围栏对应城市小区的cell，即第一地理围栏。当终端服务器获取到城市小区cell的更新指令的情况下，可以向终端设备发送城市小区cell更新指令。对应地，终端设备可以接收来自终端服务器的城市小区cell更新指令。

终端服务器可以不断对城市小区信息进行调整，使得更加符合用户和居住区域的实际情况。例如，重新调整聚合的范围，人为的筛选不符合要求的cell等等。在城市小区信息发生变化的情况下，可以确定有哪些常驻围栏对应的地理围栏发生了变化。不发生变化，则不执行S1501～S1504；若发生了变化，则确定每个常驻围栏对应的终端设备，并向这个或这些终端设备发送城市小区cell更新指令，并执行后续的方法流程。

S1502、终端设备向终端服务器发送城市小区的cell请求。

S1503、终端服务器基于第三城市小区信息中驻地围栏与地理围栏的映射关系，确定第一常驻围栏对应的第一地理围栏。

S1504、终端服务器向终端设备发送第一地理围栏。

其中，步骤S1502～S1504可以分别参考上述S1401～S1403的相关描述，不加赘述。

上述的实施方式中，终端设备能够将提前在向终端服务器请求其第一地理围栏，并进行存储。存储的第一地理围栏可以用来判断其是否进入到需要给用户提示的位置区域。即终端设备可以提前获取判断条件，从而保证判断过程的处理过程很迅速，时延更短。此外，若终端服务器中的城市小区信息发生变化，会及时更新到对应的终端设备，以保证终端设备存储的第一地理围栏的准确性。

上述两种实施方式中，在终端设备接收到待取件消息时，终端设备可以从应用程序层的用户画像中查询得到用户家的cell信息(家围栏)，从终端服务器中查询家的cell信息对应的小区指纹库(城市小区信息，即城市小区、cell地理围栏集合与家围栏集合之间的映射关系)得到家所处的城市小区的cell，即第一地理围栏。这样，用户不需要将GPS等精确的定位信息将云端(终端服务器)发送，只需要第一常驻围栏，云端可以直接找到第一常驻围栏，保证云端能够给终端设备相应的第一地理围栏的同时，保证用户位置信息等敏感信息的安全性，从而有效地包括用户隐私的安全。

终端设备将第一地理围栏存储之后，终端设备可以检测其当前是否进入第一地理围栏中的cell，当终端设备进入第一地理围栏的区域的情况下，终端设备可以触发cell地理围栏为用户及时进行取件提醒。

示例性的，图16-图20示出了一组终端设备的界面示意图。

在终端设备接收到小区北门快递柜的待取件消息时，可以注册如图16的(a)所示的第一地理围栏，第一地理围栏的获取方法可以参考上述图14和图15的相关描述不加赘述。第一地理围栏中所有cell覆盖到的区域称之为第一地理围栏的区域。如图16中的(a)所示，用户沿着箭头的路线的方向不断前进，在前进的过程中，用户所持有的终端设备可以不断地检测第一地理围栏中cell，若未检测到时，终端设备可以确定当前尚未处于第一地理围栏的区域；若检测到时，终端设备可以确定当前处于第一地理围栏的区域。在用户不断进行的过程中，在A点检测到了第一地理围栏中cell，则在A点之前，终端设备尚未进入第一地理围栏的区域；在A点及其之后，终端设备进入第一地理围栏的区域。

具体地，在第一时刻，终端设备获取第一cell；在第一cell不是第一地理围栏中的cell的情况下，终端设备不处于第一地理围栏的区域；在第二时刻，终端设备获取第二cell；在第二cell是第一地理围栏中的cell的情况下，终端设备处于第一cell地理围栏的区域，终端设备进入第一地理围栏的区域，第二时刻为第一时刻之后的时刻。

在终端设备未进入第一地理围栏的区域的情况下，若终端设备接收到待取件消息，终端设备可以显示如图16的(b)所示的界面，如图16的(b)所示的界面中，终端设备负一屏的常驻卡片处可以设置常驻快递卡片1212，在终端设备接收到待取件消息时，终端设备在常驻快递卡片为每个快递显示一条快递提示消息，快递提示消息中的快递信息可以包括快递单号、快递接收方手机尾号、快递接收点名称以及快递到达快递接收点的时间等。

可选的，快递卡片中也可以包括运输中的快递的快递提示消息以及派送中的快递的快递提示消息等。

在终端设备进入第一地理围栏的区域的情况下，一种可能的实现中，终端设备显示如图16的(c)所示的界面，如图16的(c)所示，终端设备负一屏的活动卡片周围可以显示YOYO建议的标识，YOYO建议活动卡片(活动快递卡片1223)的数量可以同步显示在YOYO建议标识的周围。

如图16的(c)所示，YOYO建议活动卡片中可以显示A小区北门快递柜中的快递提示消息，该A小区北门快递柜中的快递提示消息中可以包括：放置在A小区北门快递柜中全部快递的取件码，以及A小区北门快递柜的名称。这样，用户可以基于一张卡片便捷得到一个快递接收点的全部快递取件码。可选的，在负一屏中通过YOYO建议活动卡片显示快递提示消息时，负一屏中还可以通过常驻快递卡片显示待取件消息。

可选的，YOYO建议活动卡片中还可以包括用于拉起扫描快递柜的扫码取件入口控件，这样，终端设备接收到对扫码取件入口控件的触发时，终端设备可以快捷的拉起扫一扫功能，用户可以利用扫一扫功能扫描A小区北门快递柜的取件二维码(或条形码等任意码)，实现快捷取件。

下面将结合图16-图20说明本申请实施例实现快递提示时可能涉及的部分用户界面示意图。可以理解的是，本申请实施例的用户界面示意图用于清楚的说明本申请实施例，并不对快递提示的具体用户界面造成限定。

待取件消息显示的位置可以包括负一屏的活动卡片位置、锁屏界面中的通知栏位置、下拉栏的位置或主界面中的卡片位置中的一种或多种。以下针对这三种待取件消息显示方法一一介绍：

显示方法一：终端设备通过负一屏的活动卡片位置进行快递提示。

如图16的(b)所示，终端设备在接收到快递更新信息时，可以在负一屏常驻快递卡片中显示以快递维度创建的快递提示消息，即常驻快递卡片为常驻服务中的卡片1212。可以理解的是，在终端设备退出负一屏界面之后，该快递卡片中的快递提示消息不主动弹出，若用户在接收到常驻快递卡片的快递提示消息后有其他事情打断，用户可能路过快递接收点时忘记取快递，从而给用户造成不便，影响用户体验。因此，本申请实施例中，在终端设备进入第一cell地理围栏集合的区域的情况下，终端设备还可以在负一屏中通过活动卡片进行提示。

如图16的(c)所示，负一屏的活动卡片1223周围可以显示YOYO建议的标识，YOYO建议活动卡片的数量可以同步显示在YOYO建议标识的周围。

还需要说明的是，负一屏可以包括多张堆叠显示的YOYO建议活动卡片。例如，负一屏中可以显示A小区北门快递柜的YOYO建议活动卡片1，B小区北门快递柜的YOYO建议活动卡片2隐藏等。其中，YOYO建议活动卡片1中可以显示A小区北门快递柜中的快递提示消息，该A小区北门快递柜中的快递提示消息中可以包括：放置在A小区北门快递柜中全部快递的取件码，以及A小区北门快递柜的名称。这样，用户可以基于一张卡片便捷得到一个快递接收点的全部快递取件码。

可选的，如图16的(c)所示，YOYO建议活动卡片1中还可以包括用于拉起扫描快递柜的扫码取件入口控件，这样，终端设备接收到对扫码取件入口控件的触发时，可以快捷的拉起扫一扫功能，用户可以利用扫一扫功能扫描A小区北门快递柜的取件二维码(或条形码等任意码)，实现快捷取件。

YOYO建议活动卡片可以包括一个或多个扫码取件入口控件，具体说明如下：

一种可能的情况下，YOYO建议活动卡片1(1223)中可以包括1个扫码取件入口控件，或者可以理解为不同的手机号可以对应相同的扫码取件入口控件。这样，用户可以基于一个扫码取件入口控件实现对多个手机号的快递的快捷取件。

另一种可能的情况下，YOYO建议活动卡片1中可以包括多个扫码取件入口控件，或者可以理解为YOYO建议活动卡片中不同的手机号可以对应不同的扫码取件入口控件，例如，手机尾号1234可以对应于扫码取件入口控件，手机尾号1213可以对应于扫码取件入口控件。这样，用户可以基于各手机号的扫码取件入口控件实现对各手机号的快递的快捷取件。

可选的，用户可以通过滑动YOYO建议活动卡片区域的方式触发在负一屏中从YOYO建议活动卡片1切换显示到YOYO建议活动卡片2。

其中，滑动YOYO建议活动卡片区域可以包括上滑、下滑、左滑或右滑等，本申请实施例不作限定。

此外，YOYO建议活动卡片1中可以显示各取件码对应的手机尾号，这样，用户可以清晰的了解取件码具体对应哪个手机号。

显示方法二：终端设备通过锁屏界面中的通知栏位置进行快递提示。

在一种可选的实施方式中，如图17的(a)所示，在终端设备不处于第一地理围栏的区域的情况下，通知中无快递提示内容。若终端设备处于第一地理围栏的区域的情况下，终端设备是锁屏状态，如图17的(b)所示，终端设备还可以在锁屏界面中显示用于快递提示的通知。一种可能的实现中，该通知中可以包括取件码、快递柜种类以及扫码取件入口控件。另一种可能的实现中，若终端设备无法获取到取件码，则该通知中可以包括快递柜种类、快递柜名称以及扫码取件入口控件。

可以理解的是，本申请实施例的通知中，是以快递接收点维度进行提示，每个快递接收点可以对应一条通知。

图18为本申请实施例示出的终端设备应用界面中的下拉栏位置进行快递提示的界面示意图。

在一种可选的实施方式中，如图18的(a)所示，在终端设备不处于第一地理围栏的区域的情况下，应用界面中无快递提示内容。若终端设备处于第一地理围栏的区域的情况下，终端设备显示的是应用界面，如图18的(b)所示，终端设备还可以在应用界面的下拉栏中显示快递提示消息。一种可能的实现中，该快递提示消息中可以包括取件码、快递柜种类以及扫码取件入口控件。另一种可能的实现中，若终端设备无法获取到取件码，则该快递提示消息中可以包括快递柜种类、快递柜名称以及扫码取件入口控件(图中未示出)。

可以理解的是，本申请实施例的下拉栏的快递提示消息中，是以快递接收点维度进行提示，每个快递接收点可以对应一条下拉栏的快递提示消息。若有多个快递接收点需要进行快递信息提示，则可以依次在应用界面的下拉栏处弹出各快递接收点对应的快递提示消息。

显示方法三：终端设备通过主界面的卡片位置进行快递提示。

如图19的(a)所示，终端设备的主界面中可以显示卡片，卡片可以为常驻卡片，在终端设备不处于第一地理围栏的区域的情况下，该卡片中可以显示天气信息或机票信息等。在终端设备处于第一地理围栏的区域的情况下，如图19的(b)所示，主界面的卡片中可以显示快递提示消息，主界面中快递提示消息的内容可以与负一屏中YOYO建议中的快递提示消息内容相似或相同，在此不再赘述。

需要说明的是，在终端设备处于第一地理围栏的区域的情况下，终端设备可以采用图16-图19共同提示的方式，也可以在图16-图19中任选一种进行提示，本申请实施例不作具体限定。

需要说明的是，图16-图19中对快递提示消息的内容仅简单示意，具体实现中，图16-图19中对快递提示消息的内容也可以适应删除或添加，在此不作赘述。

在终端设备以图16-图19任意方式进行快递提示时，如果用户超过预设时间没有取出快递，则终端设备可以取消显示图16-图19中以快递柜维度提示的任意快递提示消息，预设时间例如为Y小时，Y为自然数；在终端设备重新满足预设的快递提示条件时，终端设备可以再次以图16-图19任意方式进行快递提示。

上述实施例均以终端设备进行快递提示为例进行说明，可能的实现中，终端设备还可以与辅助设备共同实现快递提示。辅助设备可以为与终端设备建立通信连接的任意设备，例如辅助设备可以包括可穿戴设备、车载设备、耳机、智能家居等的一种或多种。

示例性的，图20为本申请实施例的终端设备联合手表和/或耳机共同进行快递提示的界面示意图。

如图20的(a)所示，在终端设备中没有快递提示时，手表中可以显示钟表的界面。

在终端设备确定满足预设的快递提示条件时，如图20的(b)所示，终端设备中可以在YOYO建议中提示待取件的快递提示消息。

终端设备还可以向手表推送YOYO建议中的快递提示消息，如图20的(c)所示，手表中可以显示YOYO建议中的快递提示消息相关内容。例如，手表中显示快递接收点标识、取件码等。可能的实现中，手表还可以在接收到终端设备推送的YOYO建议时，震动以提示用户。

终端设备还可以向耳机推送YOYO建议中的快递提示消息，如图20的(d)所示，耳机中可以播报语音提示信息“YOYO建议提醒您，您家附近有N件快递，请及时取件”，可以理解的是，语音提示信息的具体内容可以任意设定，达到提示取件的作用即可，本申请实施例不作限定。可能的实现中，如果终端设备向耳机推送YOYO建议中的快递提示消息时，终端设备处于通话状态，则耳机可以先不播报语音提示信息，待通过结束后再播报语音提示信息，以减少对通话的影响。

结合上述终端设备获取到第一地理围栏的信息，之后可以第一地理围栏进行判断，当前是否进一步显示待取件快递的提示信息。

图21是本申请实施例公开的一种待取件信息提示的方法流程示意图。如图21所示，终端设备可以包括业务呈现模块、业务逻辑处理模块、情景感知模块和服务中心，这4个模块的具体描述可以参考图3中的相关描述，此处不加赘述。待取件信息提示的方法可以包括但不限于以下步骤：

S2101、业务逻辑处理模块向服务中心取件快递查询请求。

业务逻辑处理模块可以向服务中心发送取件快递查询请求。对应地，服务中心可以接收来自业务逻辑处理模块的取件快递查询请求。

示例性的，业务处理模块可以向服务中心发送用于查询待取件快递的指令。

S2102、服务中心向业务逻辑处理模块发送快递列表。

服务中心接收到取件快递查询请求之后，可以向业务逻辑处理模块发送快递列表。其中快递列表可以包括用户待取件的相关信息，可以包括一个或多个快递。快递列表可以包括快递单号、快递接收方手机尾号、快递接收点名称以及快递到达快递接收点的时间、运输中的快递的快递提示消息以及派送中的快递的快递提示消息、取件码、快递柜、取件二维码等信息。

示例性的，业务处理模块可以向服务中心发送用于查询待取件快递的指令。在不存在以终端设备绑定的手机号为收件方的快递时，快递列表可以为空。例如，以终端设备绑定的手机号为收件方的快递已被全部取出，快递列表可为空。

S2103、业务逻辑处理模块向业务呈现模块发送常驻卡片显示指令。

在业务逻辑处理模块接收到的快递列表不为空，即至少包括一个需要用户取出的快递信息时，业务逻辑处理模块可以向业务呈现模块发送常驻卡片显示指令。常驻卡片显示指令可以包括快递单号、快递接收方手机尾号、快递接收点名称以及快递到达快递接收点的时间等，还可以包括运输中的快递的快递提示消息以及派送中的快递的快递提示消息等。

S2104、业务呈现模块显示常驻快递卡片。

在业务呈现模块接收到来自业务卡片显示指令之后，可以开始显示常驻快递卡片。常驻快递卡片具体显示可以参考图16中的(b)的描述，不加赘述。

S2105、业务逻辑处理模块向情景感知模块发送触发围栏监测指示。

在业务逻辑处理模块接收到的快递列表之后，可以触发对第一地理围栏中的cell进行监测，业务逻辑处理模块向情景感知模块发送触发围栏监测指示。对应地，情景感知模块可以接收来自业务逻辑处理模块的触发围栏监测指示。触发围栏监测指示用于开启对第一地理围栏中的cell的监测。

S2106、情景感知模块基于触发围栏监测指示监测第一地理围栏。

情景感知模块获取到触发围栏监测指示之后，开始监测第一地理围栏中cell的获取情况。即情景感知模块开始获取cell，并将获取到的cell与第一地理围栏中cell进行比较，确定是否接收到第一地理围栏中cell。在接收到第一地理围栏中cell的情况下，终端设备可以确定进入第一地理围栏的区域中。

S2107、情景感知模块向业务逻辑处理模块活动卡片显示指示。

终端设备可以确定进入第一地理围栏的区域中的情况下，情景感知模块向业务逻辑处理模块活动卡片显示指示。活动卡片显示指示用于指示业务逻辑处理模块显示活动快递卡片。

S2108、业务逻辑处理模块向业务呈现模块发送活动卡片显示指令。

业务逻辑处理模块接收到来自情景感知模块的活动卡片显示指示之后，可以向业务呈现模块发送活动卡片显示指令。对应地，业务呈现模块接收来自业务逻辑处理模块的活动卡片显示指令。其中，活动卡片显示指令可以包括上述快递信息中的取件码、快递柜、取件二维码等一种或多种信息。

S2109、业务呈现模块显示活动快递卡片。

业务呈现模块接收来自到业务逻辑处理模块的活动卡片显示指令，可以基于活动卡片显示指令显示活动快递卡片。其中，活动快递卡片具体显示可以参考图16中的(c)、图17中的(b)、图18中的(b)、图19中的(b)、图20中的(b)和(c)的描述，不加赘述。

需要说明的是，上述的实施方式仅仅是其中一种可能的实现方式，还有可能的其他的方式，本申请不加限定。

上述的实施例中，终端设备可以基于进入第一地理围栏的区域的情况，来确定活动快递卡片的推送与否，这样，在用户需要取件码、取件二维码等等信息时做一个提醒，此外，在用户进去小区，回家之前往往路过快递柜，活动快递卡片的弹出对于用户来说是一种及时的提醒，避免快递的遗忘，提高用户取件体验。

上述实施例中所用，根据上下文，术语“当…时”可以被解释为意思是“如果…”或“在…后”或“响应于确定…”或“响应于检测到…”。类似地，根据上下文，短语“在确定…时”或“如果检测到(所陈述的条件或事件)”可以被解释为意思是“如果确定…”或“响应于确定…”或“在检测到(所陈述的条件或事件)时”或“响应于检测到(所陈述的条件或事件)”。

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示。在计算机上加载和执行所述计算机程序指示时，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。所述计算机指示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个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指示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)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取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)等。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，该流程可以由计算机程序来指示相关的硬件完成，该程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法实施例的流程。而前述的存储介质包括：ROM或随机存储记忆体RAM、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的介质。

Claims (10)

1.一种定位异常检测和处理方法，其特征在于，所述方法应用于终端服务器，所述方法包括：

所述终端服务器接收来自终端设备的cell路线信息，所述cell路线信息为用户行动轨迹的cell序列信息；

所述终端服务器对所述cell路线信息进行第一次聚类，确定第一城市小区信息，所述城市小区信息为城市小区、驻地围栏和地理围栏之间的映射关系；

所述终端服务器对所述第一城市小区信息进行异常检测，得到异常聚类cell路线信息和检测异常结果；

所述终端服务器基于所述检测异常结果进行调整聚类参数；

所述终端服务器通过所述调整聚类参数对所述异常聚类cell路线信息进行第二次聚类，得到第二城市小区信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测异常结果包括异常大团和噪声聚类，所述异常大团为多个居民小区和/或公司区域聚类成为一个城市小区的聚类结果；所述噪声聚类为聚类之后不属于任何城市小区的cell路线信息的聚类结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述检测异常结果包括所述异常大团的情况下，所述终端服务器对所述第一城市小区信息进行异常检测，得到异常聚类cell路线信息和检测异常结果，具体包括：

所述终端服务器对所述第一城市小区信息中城市小区的cell路线数量进行箱型图检测，将大于所述箱型图上限的城市小区确定为所述异常大团，将所述异常大团的cell路线信息确定为异常聚类cell路线信息；和/或

所述终端服务器对所述第一城市小区信息的维度特征进行孤立森林IForest检测，确定在预设次数内单独划分出来的城市小区为所述异常大团，将所述异常大团的cell路线信息确定为异常聚类cell路线信息；所述维度特征包括城市小区的cell路线数量、城市小区中cell的数量和城市小区的分散度中的一种或多种，所述城市小区的分散度指示城市小区中所有cell路线信息两两之间的空间距离的均值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述第一次聚类和第二次聚类均通过DBSCAN聚类算法进行处理的情况下，所述终端服务器基于所述检测异常结果进行调整聚类参数，具体包括：

所述终端服务器将所述DBSCAN聚类算法中的参数最大半径eps减小，以及最小点minPts增大；

其中，所述最大半径eps为cell路线信息在空间距离的维度上聚类成一个城市小区的距离阈值，所述最小点minPts为聚类成一个城市小区的最小的cell路线信息的数量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述检测异常结果包括噪声聚类的情况下，所述终端服务器对所述第一城市小区信息进行异常检测，得到异常聚类cell路线信息和检测异常结果，具体包括：

所述终端服务器将所述第一城市小区信息中没有聚类成为一个城市小区的cell路线信息的路线确定为噪声路线，并将所述噪声路线中的所有cell路线信息确定为异常聚类cell路线信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述第一次聚类和第二次聚类均通过DBSCAN聚类算法进行处理的情况下，所述终端服务器基于所述检测结果进行调整聚类参数，具体包括：

所述终端服务器将所述DBSCAN聚类算法中的参数最大半径eps增大，以及最小点minPts减小；

其中，所述最大半径eps为cell路线信息在空间距离的维度上聚类成一个城市小区的距离阈值，所述最小点minPts为聚类成一个城市小区的最小的cell路线信息的数量。

7.根据权利要求1-6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述终端服务器对所述第一城市小区信息进行异常检测，得到正常聚类cell路线信息和检测正常的结果；

在终端服务器获取到第二城市小区信息之后，将第一城市小区信息中所述正常聚类cell路线信息和所述检测正常的结果和第二城市小区信息确定为第三城市小区信息；

所述终端服务器接收来自所述终端设备的第一常驻围栏；

所述终端服务器基于所述第三城市小区信息，确定所述第一常驻围栏所在的第一驻地围栏，并确定第一驻地围栏对应的第一地理围栏；

所述终端服务器向所述终端设备发送所述第一地理围栏。

8.根据权利要求1-7所述的方法，其特征在于，所述终端服务器对所述cell路线信息进行第一次聚类，确定第一城市小区信息，具体包括：

所述终端服务器获取所述cell路线信息两两之间的空间距离；

所述终端服务器基于所述空间距离进行DBSCAN聚类，形成X个集群的cell路线信息，对应得到X个城市小区，X为正整数；

所述终端服务器将聚类形成的每个集群的cell路线信息中的cell集合确定对应城市小区的地理围栏；

所述终端服务器将聚类形成的每个集群的cell路线信息中的各个第一常驻围栏中的cell集合确定对应城市小区的驻地围栏。

9.一种终端服务器，其特征在于，包括：一个或多个处理器和一个或多个存储器；所述一个或多个处理器与所述一个或多个存储器耦合，所述一个或多个存储器用于存储计算机程序代码，计算机程序代码包括计算机指令，当所述一个或多个处理器执行所述计算机指令时，使得所述终端服务器执行如权利要求1-8任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，包括指令，其特征在于，当所述指令在终端服务器上运行时，使得所述终端服务器设备执行如权利要求1-8中任一项所述的方法。

Images