CN115622973A - 陌生人社交类即时通信应用用户定位方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种陌生人社交类即时通信应用用户定位方法及装置。该方法包括：步骤1：发现并关注目标用户；步骤2：逼近目标用户的潜在区域；所述潜在区域是指目标用户当前所在的大致区域；步骤3：利用通告距离出现的跃变现象对用户进行定位；所述通告距离是指LBSD服务提供的用户间距离，所述跃变现象是指在实际距离连续变化时，通告距离从一个值跃变为另一个值的现象，所述实际距离是指在实际地理空间中的用户间距离。本发明的平均定位精度达到了30m以内。
Description
技术领域
本发明涉及无线定位技术领域，尤其涉及一种陌生人社交类即时通信应用用户定位方法及装置。
背景技术
随着移动互联网技术和无线定位技术的快速发展，移动智能设备的迅速普及，移动社交网络逐渐兴起并深刻地改变着人们的生活方式。基于内置定位系统(如 GPS)的移动智能设备、传统社交平台与基于位置的服务(Location-Based Service， LBS)相结合成为了新的发展趋势，并由此产生了各种各样的基于位置的社交网络(Location Based SocialNetworks,LBSN)，如基于地理位置进行交友的即时通信平台，如微信、陌陌、探探等；帮助用户寻找附近商家的美团、Yelp、大众点评；让用户可以向他人展示当前位置的Foursquare、微博等。基于位置的社交发现(Location Based Social Discovery,LBSD)服务指通过利用设备的位置信息，为用户提供基于自身位置的附近用户发现服务，是LBS的重要应用之一。普通用户利用该服务能够得到自身当前位置附近的其他用户的昵称、签名、性别等信息，并能够获得附近用户的距离信息，典型的LBSD服务如微信“附近的人”、陌陌“附近用户”、探探“附近”等。通过对在物理空间上具有高移动性的即时通信用户进行精确定位，能够对目标地理位置和行动轨迹进行挖掘，还可对特定个体的日常行为规律和群体用户的共性行为特征进行分析，掌握其社交关系，预测其未来行为，因此开展针对即时通信平台用户定位有丰富的现实意义。
然而，现有即时通信平台在通告用户间距离时会进行混淆，无法直接得到用户之间的精确距离，只能得到用户可能所处的宽泛区域，且针对陌生人社交类即时通信平台用户定位研究尚处于空白阶段，因此开展针对陌生人社交类即时通信平台用户定位研究具有较强研究意义。
对特定目标或目标群体定位无论是在民用市场，还是在国防和国家安全领域，都具有十分广阔的应用需求。然而，随着隐私保护技术的运用和升级，大多LBSN 会对网络通信数据进行加密，基于流量分析或逆向工程等传统手段难以获取可用信息，使得现有方法难以实现，或定位误差较大。因此，开展针对即时通信平台的LBSN用户定位技术研究，有助于验证社交平台对于位置隐私保护的有效性，促进服务提供者对用户位置隐私的保护力度。
市场上各种各样的即时通信应用已成为人们生活中的重要组成部分，人们通过陌陌、探探等即时通信应用提供的LBSD服务来认识新朋友。由于在用户发现上熟人社交类即时通信平台与陌生人社交类有着较大的差异，熟人社交类主要通过用户的ID、手机号等对用户进行查找，而陌生人社交类更多通过用户推荐算法发现用户，且目前国内外文献中鲜有针对陌生人社交类即时通信平台定位研究，且陌生人社交类即时通信平台定位过程与传统熟人社交类即时通信平台有较大不同。为此针对陌生人社交类即时通信平台目标用户的高精度定位，是亟待研究解决的重大现实问题。
发明内容
针对现有的传统熟人社交类即时通信平台的定位方法不适用于陌生人社交类即时通信平台的问题，本发明提供一种陌生人社交类即时通信应用用户定位方法及装置。
第一方面，本发明提供一种陌生人社交类即时通信应用用户定位方法，包括：
步骤1：发现并关注目标用户；
步骤2：逼近目标用户的潜在区域；所述潜在区域是指目标用户当前所在的大致区域；
步骤3：利用通告距离出现的跃变现象对用户进行定位；所述通告距离是指 LBSD服务提供的用户间距离，所述跃变现象是指在实际距离连续变化时，通告距离从一个值跃变为另一个值的现象，所述实际距离是指在实际地理空间中的用户间距离。
进一步地，步骤1具体包括：针对主播用户，通过已获取的用户信息直接搜索进行关注；针对普通用户，基于社会工程学的用户发现算法发现用户并关注，具体包括：
步骤A1：根据已获取的用户信息构建用户发现探针；所述用户信息包括用户名和用户ID中的至少一种；所述探针是指用于观测探针上登录的即时通信应用用户与目标用户之间距离的设备；
步骤A2：打开应用开始划卡；
步骤A3：获取当前卡片中用户信息并记录获取次数，具体为：若获取次数为给定值的倍数时，移动探针位置；若当前卡片用户为目标用户时尝试关注用户，并结束算法；
步骤A4：判断获取次数是否超过阈值，若获取次数超过阈值，则视作用户发现失败；否则，继续划至下一张卡片，并执行步骤A3。
进一步地，所述用户信息还包括用户特征。
进一步地，步骤2具体包括：
步骤2.1：给定目标用户的用户信息；
步骤2.2：获取探针的当前位置coord1；
步骤2.3：根据即时通信应用提供的通告距离服务获取探针在当前位置 coord1下与目标用户的通告距离dis1；
步骤2.4：根据coord1和dis1生成两个新的探针位置coord2与coord3；
步骤2.5：分别移动探针至coord2与coord3，并对应获取通告距离dis2与dis3；然后以元组(coordi,disi)形式将三组数据对存入coordList；i＝1,2,3,…；
步骤2.6：取coordList中dis值最小的三个元组，并以各自的coordi为圆心，对应的disi为半径做圆，计算得到三个圆的相交区域中心点curCoord与距离 curDis；
步骤2.7：若此时curDis小于阈值，则输出curCoord与curDis作为当前潜在区域代表位置和测得的通告距离；否则，执行步骤2.8；
步骤2.8：若此时curDis大于阈值，则将curCoord与curDis以元组形式存入coordList，并对coordList按dis值从小到大进行排序操作，并返回执行步骤2.6；
步骤2.9：循环执行步骤2.6至步骤2.8，直至满足结束循环条件，最终将此时输出的curCoord与curDis作为目标用户的潜在区域代表位置qCoord和测得的通告距离qDis。
进一步地，步骤3具体包括：
步骤3.1：给定目标用户的潜在区域代表位置qCoord与测得的通告距离qDis，以便将探针移动至潜在区域代表位置qCoord；
步骤3.2：不断调整探针位置，使得探针在处于当前位置下，通告距离qDis恰好发生改变即出现跃变现象时，记录下当前位置tpCoord1与跃变前的通告距离 qDis1；
步骤3.3：根据tpCoord1和跃变前的qDis1值生成两个新的探针位置qCoord2与qCoord3；
步骤3.4：分别移动探针至qCoord2与qCoord3，并对应获取通告距离qDis2与qDis3；
步骤3.5：返回执行步骤3.2，并对应记录下新的当前位置tpCoord2与 tpCoord3；然后以元组(tpCoordi,qDisi)形式将三组数据存入qCoordList； i＝1,2,3,…；
步骤3.6：取qCoordList中最新存入的三个元组，并以各自的tpCoordi为圆心，qDisi为半径做圆，计算得到三个圆的相交区域中心点qCurCoord与距离 tpCurDis；
步骤3.7：若此时三个元组中tpCoordi两两间距离均小于阈值，则输出 qCurCoord作为用户推断位置；否则，执行步骤3.8；
步骤3.8：若此时三个元组中qcoordi两两间距离中的至少一个大于阈值，则将探针移动至qCurCoord，并返回执行步骤3.2，并对应记录下新的当前位置 tpCurCoord和对应的curDis，然后以元组(tpCoordi,qDisi)形式将新的当前位置tpCurCoord和对应的curDis存入qCoordList；并返回执行步骤3.6；
步骤3.9：循环执行步骤3.6至步骤3.8，直至满足结束循环条件，最终将此时输出的qCurCoord作为目标用户的用户推断位置。
进一步地，两个新的探针位置的生成方式具体包括：
根据探针的当前位置L1与对应的当前通告距离d1分别沿纬度线方向和经度线方向生成新的探针位置L2和L3；其中L1与L2之间的距离r1满足：d1/2≤r1≤d1； L1与L3之间距离的r2满足：d1/2≤r2≤d1。
第二方面，本发明提供一种陌生人社交类即时通信应用用户定位装置，包括：
用户发现模块，用于发现并关注目标用户；
潜在区域逼近模块，用于逼近目标用户的潜在区域；所述潜在区域是指目标用户当前所在的大致区域；
定位模块，用于利用通告距离出现的跃变现象对用户进行定位；所述通告距离是指LBSD服务提供的用户间距离，所述跃变现象是指在实际距离连续变化时，通告距离从一个值跃变为另一个值的现象，所述实际距离是指在实际地理空间中的用户间距离。
第三方面，本发明提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行上述的方法，例如包括：步骤1：发现并关注目标用户；步骤2：逼近目标用户的潜在区域；所述潜在区域是指目标用户当前所在的大致区域；步骤3：利用通告距离出现的跃变现象对用户进行定位；所述通告距离是指LBSD服务提供的用户间距离，所述跃变现象是指在实际距离连续变化时，通告距离从一个值跃变为另一个值的现象，所述实际距离是指在实际地理空间中的用户间距离。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法，例如包括：步骤1：发现并关注目标用户；步骤2：逼近目标用户的潜在区域；所述潜在区域是指目标用户当前所在的大致区域；步骤3：利用通告距离出现的跃变现象对用户进行定位；所述通告距离是指LBSD服务提供的用户间距离，所述跃变现象是指在实际距离连续变化时，通告距离从一个值跃变为另一个值的现象，所述实际距离是指在实际地理空间中的用户间距离。
本发明的有益效果：
(1)通过提出的基于社会工程学的用户发现算法，可以快速从大量的普通用户中发现目标用户，从而为后续的目标用户定位提供前提条件；
(2)通过潜在区域的逼近算法先确定目标用户的大致位置，再进而利用通告距离出现的跃变现象对用户实现高精度定位，实验结果表明，本发明的平均定位精度达到了30m以内。
附图说明
图1为本发明实施例提供的陌生人社交类即时通信应用用户定位方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的：(a)当三个探针处于一条直线上出现多个相交区域的情况示例；(b)为当三个探针处于一条直线上没有相交区域的情况示例；
图3为本发明实施例提供的两个新的探针位置的生成示意图；
图4为本发明实施例提供的陌生人社交类即时通信应用用户定位装置的结构示意图；
图5为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
图6为本发明实施例提供的探探通告距离与实际距离关系(D≤1000m)；
图7为本发明实施例提供的探探通告距离与实际距离关系(1km<D≤ 10km)。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
如图1所示，本发明实施例提供一种陌生人社交类即时通信应用用户定位方法，包括以下步骤：
S101：发现并关注目标用户；
具体地，对目标用户定位的前提是可以发现并关注目标用户。
以探探为例，探探在用户发现上相对复杂。对于主播用户，可以通过UID 或昵称的方式搜索来发现，这部分和其他平台无异；对于基数更多的普通用户，目前没有直接的发现方法，但仍可以通过相关服务实现对目标用户的间接发现。
对普通用户而言，主要的发现方式有以下几点：1.首页划卡推荐用户；2.发现页附近的用户动态；3.在2的基础上，利用动态评论区发现用户。2和3在用户发现上对于1而言随机性较强，发现的用户更为不可控。1在推荐用户的时候会根据当前用户的喜好与标签推荐“相同类型”的用户。
基于上述内容，作为一种可实施方式，本步骤中在进行用户发现时，具体包括两种方式，针对主播用户，通过已获取的用户信息直接搜索进行关注；针对普通用户，本发明实施例设计了一种基于社会工程学的用户发现算法发现用户并关注。该用户发现算法主要利用探探首页的划卡功能的特点：相同类型的用户匹配。“相同类型”是指探探平台在用户资料处提供了用户标签的设置，该标签相同，即视为用户之间是“相同类型”的。用户可以给自己定义标签，如用户小张喜欢美食，他可以给自己设置一个“美食”或对应食物(如“烩面”等)的标签。除此之外，探探还会根据用户发表的动态等相关信息进行分析，给出一个不可见的用户标签，用于更好的推荐“相同类型”的用户。然而，目前直接通过划卡直接进行用户发现存在效率低，没有针对性，难以发现目标用户的问题，为了解决该问题，本发明实施例提供的用户发现算法具体包括以下步骤：
步骤A1：根据已获取的用户信息构建用户发现探针；所述用户信息包括用户名和用户ID中的至少一种，还可以包括用户特征；所述探针是指用于观测探针上登录的即时通信应用用户与目标用户之间距离的设备；
具体地，根据用户名/用户ID(必选)与用户特征(可选)构建用户发现探针。需要说明的是，该探针应具备拥有自由修改位置的能力。
步骤A2：打开即时通信应用开始划卡；
步骤A3：获取当前卡片中用户信息并记录获取次数，具体为：若获取次数为给定值的倍数时，移动探针位置；若当前卡片用户为目标用户时尝试关注用户，并结束算法；
步骤A4：判断获取次数是否超过阈值，若获取次数超过阈值，则视作用户发现失败；否则，继续划至下一张卡片，并执行步骤A3。
例如，可以设定获取次数的阈值为1000；设定给定值为100，即当获取次数是100的倍数时，移动探针位置。
基于社会工程学的用户发现算法是利用目前掌握的目标用户信息，结合社会工程学知识生成标签，构建可移动位置、且和目标用户是“相同类型”的探针，最终在城市范围内利用划卡，降低划卡次数，提高目标用户的发现概率。
S102：逼近目标用户的潜在区域；所述潜在区域是指目标用户当前所在的大致区域；一般而言，潜在区域大小约是边长为1-2km的正方形区域。
具体地，作为一种可实施方式，本步骤包括以下子步骤：
S1021：给定目标用户的用户信息；
S1022：获取探针的当前位置coord1；
S1023：根据即时通信应用提供的通告距离服务获取探针在当前位置coord1下与目标用户的通告距离dis1；
S1024：根据coord1和dis1生成两个新的探针位置coord2与coord3；
S1025：分别移动探针至coord2与coord3，并对应获取通告距离dis2与dis3；然后以元组(coordi,disi)形式将三组数据对存入coordList；i＝1,2,3,…；
S1026：取coordList中dis值最小的三个元组，并以各自的coordi为圆心，对应的disi为半径做圆，计算得到三个圆的相交区域中心点curCoord与距离 curDis；
S1027：若此时curDis小于阈值，则输出curCoord与curDis作为当前潜在区域代表位置和测得的通告距离；否则，执行步骤S1028；
S1028：若此时curDis大于阈值，则将
与curDis以元组形式存入coordList，并对coordList按dis值从小到大进行排序操作，并返回执行步骤 S1026；
S1029：循环执行步骤S1026至步骤S1028，直至满足结束循环条件，最终将此时输出的curCoord与curDis作为目标用户的潜在区域代表位置qCoord和测得的通告距离qDis。
本步骤首先部署探针并记录当前位置，获取探针与目标的通告距离dis1，并以此生成两个探针位置，获取这两个位置下探针与目标的通告距离dis2和dis3；接着，以三个探针位置为圆心，对应通告距离dis为半径做圆计算相交区域，并将相交区域中心视作当前逼近结果；然后，将上一轮的逼近结果作为候选探针位置，对目标用户距离进行观测；若当前距离大于预先设置的阈值，则选取四个探针位置中dis值最小的三个位置作为下一轮定位的探针位置；迭代此过程，直到下一轮迭代开始时探针与目标通告距离小于阈值，选取当前探针位置作为目标用户潜在区域代表位置。
S103：利用通告距离出现的跃变现象对用户进行定位；所述通告距离是指LBSD服务提供的用户间距离，所述跃变现象是指在实际距离连续变化时，通告距离从一个值跃变为另一个值的现象，所述实际距离是指在实际地理空间中的用户间距离，实际距离可以藉由球面距离公式等计算得到。此外，将发生跃变现象时探针所在位置称为跃变点。
具体地，作为一种可实施方式，本步骤包括以下子步骤：
S1031：给定目标用户的潜在区域代表位置qCoord与测得的通告距离qDis，以便将探针移动至潜在区域代表位置qCoord；
S1032：不断调整探针位置，使得探针在处于当前位置下，通告距离qDis恰好发生改变即出现跃变现象时，记录下当前位置tpCoord1与跃变前的通告距离 qDis1；
S1033：根据tpCoord1和跃变前的qDis1值生成两个新的探针位置qCoord2与qCoord3；
S1034：分别移动探针至qCoord2与qCoord3，并对应获取通告距离qDis2与 qDis3；
S1035：返回执行步骤S1032，并对应记录下新的当前位置tpCoord2与 tpCoord3；然后以元组(tpCoordi,qDisi)形式将三组数据存入qCoordList； i＝1,2,3,…；
S1036：取qCoordList中最新存入的三个元组，并以各自的tpCoordi为圆心， qDisi为半径做圆，计算得到三个圆的相交区域中心点qCurCoord与距离 tpCurDis；
S1037：若此时三个元组中tpCoordi两两间距离均小于阈值，则输出 qCurCoord作为用户推断位置；否则，执行步骤S1038；
S1038：若此时三个元组中qCoordi两两间距离中的至少一个大于阈值，则将探针移动至qCurCoord，并返回执行步骤S1032，并对应记录下新的当前位置 tpCurCoord和对应的curDis，然后以元组(tpCoordi,qDisi)形式将新的当前位置tpCurCoord和对应的curDis存入qCoordList；并返回执行步骤S1036；
S1039：循环执行步骤S1036至步骤S1038，直至满足结束循环条件，最终将此时输出的qCurCoord作为目标用户的用户推断位置。
需要说明的是，在步骤S1032中需要不断调整探针位置从而找到跃变现象出现的位置。为了提高该步骤的效率，在实际应用中，可以预先构建通告距离跃变模型。作为一种可实施方式，构建通告距离跃变模型的过程具体包括：通过数据采集，获得大量的<通告距离，实际距离>数据对，以此来分析通告距离随实际距离变化的特点，最终得到通告距离跃变模型。
本步骤中，首先，利用通告距离跃变模型，分析跃变现象出现的条件；接着，通过设置探针移动步长并沿固定方向移动，获取探针与目标间通告距离并触发跃变现象，记录跃变现象发生时探针所在位置tpCoord与跃变现象发生前的通告距离q_ids；然后，移动探针，重复上一过程直至获取足够数量的tpCoordi与qDisi，取其中最新存入的三组数据计算生成新的位置与距离并存储；最后，迭代上一过程，直到下一轮迭代开始时最新存入的三个位置之间的距离小于阈值，计算三个点围成区域的中心点，并以该中心点作为定位结果输出。
实施例2
当利用三边测量方法对目标用户进行地理定位时，探针位置的选择可能会对地理定位结果产生影响。如图2所示，当三个探针处于一条直线上时，不会有相交区域或有多个相交区域，严重影响最终定位结果。此外，当三个探针彼此靠近时，相交区域可能过大产生更高的定位误差。
为了避免上述情况，上述的步骤S1024和步骤S1033中，本发明实施例以图3所示的方式生成探针位置。两个新的探针位置的生成方式具体包括：根据探针的当前位置L1与对应的当前通告距离d1分别沿纬度线方向和经度线方向生成新的探针位置L2和L3；其中L1与L2之间的距离r1满足：d1/2≤r1≤d1；L1与L3之间距离的r2满足：d1/2≤r2≤d1。
实施例3
如图4所示，本发明实施例提供一种陌生人社交类即时通信应用用户定位装置，包括：用户发现模块、潜在区域逼近模块和定位模块；
用户发现模块用于发现并关注目标用户；潜在区域逼近模块用于逼近目标用户的潜在区域；所述潜在区域是指目标用户当前所在的大致区域；定位模块用于利用通告距离出现的跃变现象对用户进行定位；所述通告距离是指LBSD服务提供的用户间距离，所述跃变现象是指在实际距离连续变化时，通告距离从一个值跃变为另一个值的现象，所述实际距离是指在实际地理空间中的用户间距离。
需要说明的是，本发明实施例提供的陌生人社交类即时通信应用用户定位装置是为了实现上述方法实施例的，其功能具体可参考上述方法实施例，此处不再赘述。
图5为本发明实施例提供的电子设备的结构框图。如图5所示，该电子设备包括：存储器502和处理器501，所述处理器501和所述存储器502通过总线503 完成相互间的通信；所述存储器502存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器501调用所述程序指令能够执行如下方法，例如包括：发现并关注目标用户；逼近目标用户的潜在区域；所述潜在区域是指目标用户当前所在的大致区域；利用通告距离出现的跃变现象对用户进行定位；所述通告距离是指LBSD服务提供的用户间距离，所述跃变现象是指在实际距离连续变化时，通告距离从一个值跃变为另一个值的现象，所述实际距离是指在实际地理空间中的用户间距离。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：发现并关注目标用户；逼近目标用户的潜在区域；所述潜在区域是指目标用户当前所在的大致区域；利用通告距离出现的跃变现象对用户进行定位；所述通告距离是指LBSD服务提供的用户间距离，所述跃变现象是指在实际距离连续变化时，通告距离从一个值跃变为另一个值的现象，所述实际距离是指在实际地理空间中的用户间距离。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：发现并关注目标用户；逼近目标用户的潜在区域；所述潜在区域是指目标用户当前所在的大致区域；利用通告距离出现的跃变现象对用户进行定位；所述通告距离是指LBSD服务提供的用户间距离，所述跃变现象是指在实际距离连续变化时，通告距离从一个值跃变为另一个值的现象，所述实际距离是指在实际地理空间中的用户间距离。
为了验证本发明的有效性，我们对探探用户进行了真实空间的定位实验。由于探探的通告距离与实际距离的关系模型(即通告距离跃变模型)没有现有可考文献，因此我们需要先构建探探的距离关系模型；为了减少定位过程中因为探针部署导致的误差，提高定位效率与准确率，我们给出了一种构建探针方法；同时为了证明方法的有效性，我们设计了验证实验来评估定位效果。具体的配置表如表1所示。
表1实验环境及部分参数介绍
| 条目 | 配置 |
| 虚拟位置应用 | 越1.0 |
| 自动化测试工具 | Appium 1.22.3 |
| 测试用手机 | 小米，欧珀 |
| 安卓系统版本 | Android10 |
| 移动步长(step) | 10m |
| 逼近结束阈值 | 800m |
| 跃变结束阈值 | 100m |
(1)通告距离跃变模型刻画
通告距离跃变模型的刻画是距离关系构建的核心。通过在多个手机上运行同一即时通信应用并动态设定手机的位置，加上简单计算可得用户之间实际距离。利用即时通信应用提供的LBSD服务查询用户间距离，能够得到用户之间的通告距离。通过这种方式，能够在实验室实现大量数据的收集，而无需进行实际的路测。当实际距离D≤1000m，探探通告距离与实际距离的关系如图6所示。
由图6可知，当用户之间的实际距离为D(D≤1000m)时，查询得到的通告距离为
(单位：米)，误差并不明显。实验过程中有存在少量噪声，如通告距离101m时应当显示200m，但实际显示100m，经过勘误是经纬度计算公式使用的地球半径不同导致的，对实验结论影响不大。当D>900m 时，探探的通告距离单位从米变更为千米(即显示为1km)，但900-1000m距离段下的特征仍旧满足该段特征；但当D>1km时，由于通告距离单位变化，需要对该段特性进行重新分析，此时通告距离与实际距离的关系如图7所示。
受表格所限，仅展示1km<D≤10km下的通告距离与实际距离关系。当实际距离大于1km时，查询得到的通告距离为
(单位：千米)，该特性覆盖整个D>1km的通告距离段。由上述图6和图7可知，探探的通告距离方式存在着明显的分段特性，以此得到通告距离与实际距离之间的距离关系模型。
(2)定位结果
根据距离关系模型与探针构建方法，对目标进行定位：首先利用软件“越”实现对手机位置的修改，完成探针的构建；接着通过潜在区域用户逼近方法将目标用户限定在1km的区域内；最后利用跃变现象，完成对目标用户的定位。目前实验表明，平均精度达到了30m以内。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.陌生人社交类即时通信应用用户定位方法，其特征在于，包括：
步骤1：发现并关注目标用户；
步骤2：逼近目标用户的潜在区域；所述潜在区域是指目标用户当前所在的大致区域；
步骤3：利用通告距离出现的跃变现象对用户进行定位；所述通告距离是指LBSD服务提供的用户间距离，所述跃变现象是指在实际距离连续变化时，通告距离从一个值跃变为另一个值的现象，所述实际距离是指在实际地理空间中的用户间距离。
2.根据权利要求1所述的陌生人社交类即时通信应用用户定位方法，其特征在于，步骤1具体包括：针对主播用户，通过已获取的用户信息直接搜索进行关注；针对普通用户，基于社会工程学的用户发现算法发现用户并关注，具体包括：
步骤A1：根据已获取的用户信息构建用户发现探针；所述用户信息包括用户名和用户ID中的至少一种；所述探针是指用于观测探针上登录的即时通信应用用户与目标用户之间距离的设备；
步骤A2：打开应用开始划卡；
步骤A3：获取当前卡片中用户信息并记录获取次数，具体为：若获取次数为给定值的倍数时，移动探针位置；若当前卡片用户为目标用户时尝试关注用户，并结束算法；
步骤A4：判断获取次数是否超过阈值，若获取次数超过阈值，则视作用户发现失败；否则，继续划至下一张卡片，并执行步骤A3。
3.根据权利要求2所述的陌生人社交类即时通信应用用户定位方法，其特征在于，所述用户信息还包括用户特征。
4.根据权利要求2所述的陌生人社交类即时通信应用用户定位方法，其特征在于，步骤2具体包括：
步骤2.1：给定目标用户的用户信息；
步骤2.2：获取探针的当前位置coord1；
步骤2.3：根据即时通信应用提供的通告距离服务获取探针在当前位置coord1下与目标用户的通告距离dis1；
步骤2.4：根据coord1和dis1生成两个新的探针位置coord2与coord3；
步骤2.5：分别移动探针至coord2与coord3，并对应获取通告距离dis2与dis3；然后以元组(coordi，disi)形式将三组数据对存入coordList；i＝1，2，3，...；
步骤2.6：取coordList中dis值最小的三个元组，并以各自的coordi为圆心，对应的disi为半径做圆，计算得到三个圆的相交区域中心点curCoord与距离curDis；
步骤2.7：若此时curDis小于阈值，则输出curCoord与curDis作为当前潜在区域代表位置和测得的通告距离；否则，执行步骤2.8；
步骤2.8：若此时curDis大于阈值，则将curCoord与curDis以元组形式存入coordList，并对coordList按dis值从小到大进行排序操作，并返回执行步骤2.6；
步骤2.9：循环执行步骤2.6至步骤2.8，直至满足结束循环条件，最终将此时输出的curCoord与curDis作为目标用户的潜在区域代表位置qCoord和测得的通告距离qDis。
5.根据权利要求4所述的陌生人社交类即时通信应用用户定位方法，其特征在于，步骤3具体包括：
步骤3.1：给定目标用户的潜在区域代表位置qCoord与测得的通告距离qDis，以便将探针移动至潜在区域代表位置qCoord；
步骤3.2：不断调整探针位置，使得探针在处于当前位置下，通告距离qDis恰好发生改变即出现跃变现象时，记录下当前位置tpCoord1与跃变前的通告距离qDis1；
步骤3.3：根据tpCoord1和跃变前的qDis1值生成两个新的探针位置qCoord2与qCoord3；
步骤3.4：分别移动探针至qCoord2与qCoord3，并对应获取通告距离qDis2与qDis3；
步骤3.5：返回执行步骤3.2，并对应记录下新的当前位置tpCoord2与tpCoord3；然后以元组(tpCoordi，qDisi)形式将三组数据存入qCoordList；i＝1，2，3，...；
步骤3.6：取qCoordList中最新存入的三个元组，并以各自的tpCoordi为圆心，qDisi为半径做圆，计算得到三个圆的相交区域中心点qCurCoord与距离tpCurDis；
步骤3.7：若此时三个元组中tpCoordi两两间距离均小于阈值，则输出qCurCoord作为用户推断位置；否则，执行步骤3.8；
步骤3.8：若此时三个元组中qcoordi两两间距离中的至少一个大于阈值，则将探针移动至qCurCoord，并返回执行步骤3.2，并对应记录下新的当前位置tpCurCoord和对应的curDis，然后以元组(tpCoordi，qDisi)形式将新的当前位置tpCurCoord和对应的curdis存入qCoordList；并返回执行步骤3.6；
步骤3.9：循环执行步骤3.6至步骤3.8，直至满足结束循环条件，最终将此时输出的qCurCoord作为目标用户的用户推断位置。
6.根据权利要求4或5所述的陌生人社交类即时通信应用用户定位方法，其特征在于，两个新的探针位置的生成方式具体包括：
根据探针的当前位置L1与对应的当前通告距离d1分别沿纬度线方向和经度线方向生成新的探针位置L2和L3；其中L1与L2之间的距离r1满足：d1/2≤r1≤d1；L1与L3之间距离的r2满足：d1/2≤r2≤d1。
7.陌生人社交类即时通信应用用户定位装置，其特征在于，包括：
用户发现模块，用于发现并关注目标用户；
潜在区域逼近模块，用于逼近目标用户的潜在区域；所述潜在区域是指目标用户当前所在的大致区域；
定位模块，用于利用通告距离出现的跃变现象对用户进行定位；所述通告距离是指LBSD服务提供的用户间距离，所述跃变现象是指在实际距离连续变化时，通告距离从一个值跃变为另一个值的现象，所述实际距离是指在实际地理空间中的用户间距离。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至6任一所述的方法。
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，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211202309.XA CN115622973B (zh) | 2022-09-29 | 陌生人社交类即时通信应用用户定位方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211202309.XA CN115622973B (zh) | 2022-09-29 | 陌生人社交类即时通信应用用户定位方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115622973A true CN115622973A (zh) | 2023-01-17 |
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Family
ID=
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20100057481A1 (en) * | 2008-08-28 | 2010-03-04 | Gene Fein | Real-time geo-location based contact service system |
| US20140128103A1 (en) * | 2012-11-02 | 2014-05-08 | Raymond Anthony Joao | Apparatus and method for providing information regarding the presence or location of members of a social network |
| CN107194560A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-09-22 | 东南大学 | Lbsn中基于好友聚类的社交搜索评价方法 |
| CN108650614A (zh) * | 2018-03-19 | 2018-10-12 | 复旦大学 | 一种自动推断社会关系的移动用户位置预测方法与装置 |
| CN109922424A (zh) * | 2019-02-20 | 2019-06-21 | 罗向阳 | 基于查询结果中用户失序分析的微信用户定位算法 |
| CN112307357A (zh) * | 2020-10-30 | 2021-02-02 | 上海连尚网络科技有限公司 | 与陌生人的社交方法和装置 |
| CN112765483A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-05-07 | 深圳市镜玩科技有限公司 | 基于活动的匹配推荐方法、相关装置、设备及介质 |
| CN114637912A (zh) * | 2022-03-08 | 2022-06-17 | 浙江工商大学 | 位置社交网络中的基于高覆盖性社区发现的朋友推荐方法及装置 |
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20100057481A1 (en) * | 2008-08-28 | 2010-03-04 | Gene Fein | Real-time geo-location based contact service system |
| US20140128103A1 (en) * | 2012-11-02 | 2014-05-08 | Raymond Anthony Joao | Apparatus and method for providing information regarding the presence or location of members of a social network |
| CN107194560A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-09-22 | 东南大学 | Lbsn中基于好友聚类的社交搜索评价方法 |
| CN108650614A (zh) * | 2018-03-19 | 2018-10-12 | 复旦大学 | 一种自动推断社会关系的移动用户位置预测方法与装置 |
| CN109922424A (zh) * | 2019-02-20 | 2019-06-21 | 罗向阳 | 基于查询结果中用户失序分析的微信用户定位算法 |
| CN112307357A (zh) * | 2020-10-30 | 2021-02-02 | 上海连尚网络科技有限公司 | 与陌生人的社交方法和装置 |
| CN112765483A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-05-07 | 深圳市镜玩科技有限公司 | 基于活动的匹配推荐方法、相关装置、设备及介质 |
| CN114637912A (zh) * | 2022-03-08 | 2022-06-17 | 浙江工商大学 | 位置社交网络中的基于高覆盖性社区发现的朋友推荐方法及装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 李明月等: "《基于网络节点聚类的目标IP城市级定位方法》", 《计算机研究与发展》, 15 March 2019 (2019-03-15) * |
| 王荣荣: "《基于位置的社交网络隐私安全研究》", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》, 31 December 2016 (2016-12-31) * |
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