KR20160100809A - 목표 주소를 확정하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

목표 주소를 확정하기 위한 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 출원은 목표 주소를 확정하기 위한 방법 및 장치를 개시한다. 상기 방법의 일 구체적인 실시예는, 단말기로부터 후보 영역 및 목표 주소 유형을 지시하는 정보를 수신하는 단계; 후보 영역의 지리적 위치 범위 내의 관련 정보를 기반으로 후보 영역에 대응하는 분석 데이터를 구축하는 단계; 분석 데이터 및 목표 주소 유형을 기반으로 후보 영역이 목표 주소인지를 확정하는 단계;를 포함하되, 상기 관련 정보는 적어도 상기 후보 영역의 지리적 위치 범위 내의 사용자 위치 정보를 포함한다. 이러한 실시예는 목표 주소를 확정하기 위한 정보의 차원을 확장함으로써, 목표 주소의 선택에 대한 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

Description

목표 주소를 확정하기 위한 방법 및 장치 {Method and device for determining a target location}
본 출원은 컴퓨터 기술분야에 관한 것으로, 구체적으로 전기적 디지털 데이터 처리 기술분야에 관한 것으로, 특히 목표 주소를 확정하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
위치 선택은 건축 또는 투자 전에 주소에 대해 논증과 결책을 진행하는 과정을 가리킨다. 목표 주소의 확정은 선택될 영역의 지리적 위치, 주변 환경, 주민소비수준 및 소비 습관과 밀접하게 연관된다. 기존의 위치 선택은 대부분 인공적으로 진행한 것으로, 수집된 설치 영역 주변의 인구 유동량, 소비 수준 등 데이터에 의하여 인공적으로 목표 주소에 대해 결책을 진행함으로, 결책인이 획득한 정보가 비전면적이거나 결책인이 경험이 부족할 경우, 위치 선택의 정확성에 비교적 큰 영향을 미치게 된다. 따라서, 정확성 및 신뢰성을 구비한 목표 주소를 확정하는 방법이 요구된다.
상술한 결함을 해결하기 위하여, 본 출원은 목표 주소를 확정하기 위한 방법 및 장치를 제공한다.
제1 측면에 있어서, 본 출원은 목표 주소를 확정하기 위한 방법을 제공한다. 상기 방법은, 단말기로부터 후보 영역 및 목표 주소 유형을 지시하는 정보를 수신하는 단계; 후보 영역의 지리적 위치 범위 내의 관련 정보를 기반으로 후보 영역에 대응되는 분석 데이터를 구축하는 단계; 및 분석 데이터 및 목표 주소 유형을 기반으로 후보 영역이 목표 주소인지 확정하는 단계;를 포함하되, 관련 정보는 적어도 후보 영역의 지리적 위치 범위 내의 사용자 위치 정보를 포함한다.
제2 측면에 있어서, 본 출원은 목표 주소를 확정하기 위한 장치를 제공한다. 상기 장치는, 단말기로부터 후보 영역 및 목표 주소 유형을 지시하는 정보를 수신하는 지시 정보 수신 유닛; 후보 영역의 지리적 위치 범위 내의 관련 정보를 기반으로 후보 영역에 대응되는 분석 데이터를 구축하되, 관련 정보는 적어도 후보 영역의 지리적 위치 범위 내의 사용자 위치 정보를 포함하는 데이터 구축 유닛; 및 분석 데이터 및 목표 주소 유형을 기반으로 후보 영역이 목표 주소인지 확정하는 목표 주소 확정 유닛; 을 포함한다.
본 출원에서 제공하는 목표 주소를 확정하기 위한 방법 및 장치는, 단말기로부터 후보 영역 및 목표 주소 유형을 지시하는 정보를 수신하고, 후보 영역의 지리적 위치 범위 내의 관련 정보를 기반으로 후보 영역에 대응되는 분석 데이터를 구축하며, 마지막으로 분석 데이터 및 목표 주소 유형을 기반으로 후보 영역이 목표 주소인지 확정함으로써, 목표 주소를 확정하기 위한 정보의 차원(
Figure pat00001
)을 확장하고 목표 주소의 선택에 대한 정확성과 신뢰성을 향상할 수 있다.
아래 도면을 참조하여 진행하는 비한정적 실시예에 대한 상세한 설명을 통하여 본 출원의 기타 특징, 목적, 이점들이 더욱 선명해질 것이다. 도 1은 본 출원의 목표 주소를 확정하기 위한 방법의 일 예시적 구현을 나타내는 흐름도이다.
도 2는 본 출원의 후보 영역에 대응되는 분석 데이터를 구축하는 일 예시적 구현을 나타내는 흐름도이다.
도 3은 지도 상에 그리드를 구획하는 예시적 효과도이다.
도 4는 후보 영역과 상호 교차하는 그리드의 표지를 확정하는 일 예시적 구현을 나타내는 흐름도이다.
도 5a는 후보 영역이 직사각형일 경우 후보 영역과 관련된 그리드 집합의 예시적 효과도이다.
도 5b는 후보 영역이 불규칙적인 형상일 경우 후보 영역과 관련된 그리드 집합의 예시적 효과도이다.
도 6은 그리드 집합이 대응되는 지리적 위치 범위 내의 분석 데이터를 구축하는 일 예시적 구현을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 각 그리드에 대해 분석 데이터를 구축하는 일 예시적 구현을 나타내는 흐름도이다.
도 8은 그리드와 그리드가 대응되는 지리적 위치 범위 내의 분석 데이터를 관련시켜 표시하는 예시적 효과도이다.
도 9는 본 출원의 목표 주소를 확정하기 위한 장치의 일 예시적 구현을 나타내는 구조도이다.
이하, 도면 및 실시예를 결합하여 본 출원에 대하여 더욱 상세하게 설명을 진행하도록 한다. 여기서 설명하는 구체적인 실시예는 오직 관련된 발명을 해석하기 위한 것으로, 본 발명을 한정하기 위한 것이 아님을 이해할 수 있을 것이다. 또한, 설명의 편의를 위하여, 도면에서는 해당 발명에 관련된 부분만을 도시하였다.
또한, 서로 충돌되지 않는 한, 본 출원 중의 실시예 및 실시예 중의 특징은 서로 조합될 수 있다. 이하, 도면을 참조하고 실시예를 결합하여 본 출원을 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 출원의 목표 주소를 확정하기 위한 방법의 일 예시적 구현의 흐름도(100)이다. 본 실시예는 주로 해당 방법이 빅 데이터 처리 능력을 가지는 서버에 적용되는 경우를 예로 들어 설명한다. 해당 서버는 넓은 의미에서의 서버를 말하는 것으로, 하나의 서버일 수도 있고, 서버군 또는 데이터를 공유할 수 있는 서버 그룹일 수도 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 상기 목표 주소를 확정하기 위한 방법은 아래와 같은 단계들을 포함한다.
단계(110)에서, 단말기로부터 후보 영역 및 목표 주소 유형을 지시하는 정보를 수신한다.
본 실시예에 있어서, 단말기는 서버와 데이터 교호를 진행할 수 있다. 단말기는 이동 단말기와 고정 장소에 설치된 데이터를 수집 및 저장할 수 있는 단말기를 포함할 수 있다. 예를 들면, 단말기는, 표시 스크린을 포함하는 스마트폰, 태블릿 PC, 스마트 워치이거나 모 지리적 위치의 점포 기록과 사용자 정보를 표시하는 단말기（예를 들면 회원 정보를 기록하는 호스트 컴퓨터와 표시 스크린）일 수 있다.
목표 주소를 확정할 경우, 사용자는 단말기에 표시되는 지도 상에 후보 영역 및 확정하고자 하는 목표 주소의 유형을 선택할 수 있다. 예를 들면 사용자는 단말기에 표시되는 지도 상에 하나의 범위를 후보 영역으로 선택할 수 있다. 단말기는 계속하여 후보 영역 및 목표 주소 유형을 지시하는 정보를 서버에 발송할 수 있으며, 서버는 후보 영역 및 목표 주소 유형을 지시하는 정보를 수신할 수 있다. 여기서 후보 영역을 지시하는 정보에는 사용자가 선택한 후보 영역 및 지도의 축척 비례를 포함할 수 있다. 수신 방식은 무선 연결과 유선 연결을 통하여 수신하는 방식을 포함할 수 있다.
선택적으로, 해당 정보를 수신하기 전, 서버는 단말기의 데이터 교호 요청을 획득할 수도 있으며, 해당 데이터 교호 요청에 대해 인증을 진행하고, 인증을 통과할 경우 상기 정보를 수신한다.
다음, 단계(120)에서, 후보 영역의 지리적 위치 범위 내의 관련 정보를 기반으로 후보 영역에 대응되는 분석 데이터를 구축한다.
본 실시예에 있어서, 후보 영역과 목표 주소 유형을 지시하는 정보를 수신한 후, 서버는 후보 영역의 지리적 위치 범위를 확정하고, 서버에 저장된 데이터베이스에서 해당 지리적 위치 범위 내의 관련 정보를 검색하여 획득한다.
관련 정보는 지리적 위치 범위 내에서의 목표 주소의 확정에 관련된 정보일 수 있으며, 적어도 후보 영역에 대응되는 지리적 위치 범위 내의 사용자 위치 정보를 포함한다. 일부 구현에 있어서, 관련 정보는 동적 정보와 정적 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 동적 정보는 해당 지리적 위치 범위 내에서 활동하는 사용자 정보를 포함할 수 있으며, 선택적으로, 사용자 정보는 사용자의 나이, 성별, 별자리, 취미, 주소, 직업, 자산, 장기 취미, 소비 빈도, 소비 유형, 평균 소비수준 정보를 포함할 수 있다. 정적 정보는 예를 들면 지리적 위치 범위 내의 교통망 정보, 점포 매매 및 임대 정보, 각종 유형의 장소 정보 등 지리적 위치 범위 내의 지리 속성 정보를 포함할 수 있다. 서버는 사용자 위치 정보에 따라 해당 사용자가 후보 영역에 대응되는 지리적 위치 범위 내에 있는지 확정할 수 있다. 즉, 사용자의 위치에 따라 해당 사용자의 정보가 지리적 위치 범위 내의 관련 정보인지 판단할 수 있다.
일부 선택적 실시예에 있어서, 서버는 단말기의 관련 정보 보고 요청에 응답하여 관련 정보를 수신할 수 있다. 다른 일부 실시예에 있어서, 서버는 기타 데이터 저장 센터（예를 들면 클라우드）로부터 관련 정보를 획득할 수 있다. 관련 정보의 획득은 일정한 시간 주기로 수집하거나 업데이트할 수 있으며, 예를 들면 하루에 한번씩 수집하거나 업데이트할 수 있다.
후보 영역의 지리적 위치 범위 내의 관련 정보를 획득한 후, 서버는 후보 영역에 대응되는 분석 데이터를 구축할 수 있다. 구체적으로, 서버는 획득한 관련 정보에 대해 분류, 통계 등 처리를 진행하여 후보 영역에 대응되는 분석 데이터를 구축할 수 있다. 여기서, 통계 처리는 총량 계산, 평균값 계산, 분포규칙 통계（예를 들면 분포함수 계산）, 표준 편차 계산 등 처리를 포함할 수 있다. 이와 대응되게, 분석 데이터는 분류 정보, 평균값, 합계, 분포규칙 데이터, 표준 편차 등 데이터를 포함할 수 있고, 이러한 분석 데이터는 어느 한 시각의 데이터이거나 일정한 시간 동안의 데이터일 수 있다. 예를 들면, 관련 정보가 사용자의 자산정보일 경우, 서버는 데이터베이스에 저장된 후보 영역에 대응되는 지리적 위치 범위 내의 적어도 일부 사용자들의 자산정보에 근거하여 평균값을 구하여 해당 지리적 위치 범위 내의 사용자의 자산 평균 수준 데이터를 획득할 수 있다. 또 다른 일 예로, 관련 정보가 사용자의 소비 유형정보일 경우, 서버는 지리적 위치 범위 내의 적어도 일부 사용자들의 소비 유형을 분류 통계하고（예를 들면 소비를 음식, 오락, 쇼핑, 일상 생활 서비스 등 유형으로 분류하여, 각 유형 소비의 사용자 수량을 산출하여 각 유형 소비의 사용자가 사용자 총수 중 차지하는 비례를 획득한다）, 분류 통계의 결과를 후보 영역에 대응되는 분석 데이터로 할 수 있다.
일부 선택적 실시예에 있어서, 분석 데이터는 적어도 인구 유동량 또는 인구 유동 밀도를 포함할 수 있다. 서버는 사용자 위치 정보를 통계 및 분석하여 사용자의 지리적 위치의 분포 통계를 획득하여 인구 유동량 또는 인구 유동 밀도 데이터를 획득할 수 있다.
다음, 단계(130)에서, 분석 데이터 및 목표 주소 유형을 기반으로 후보 영역이 목표 주소인지 확정한다.
본 실시예에 있어서, 서버는 단계(120)에서 획득한 후보 영역의 분석 데이터와 상기 지시 정보 중의 목표 주소 유형에 따라 후보 영역이 목표 주소인지 판단할 수 있다. 예를 들면, 기존의 목표 주소 유형의 주소 정보를 기반으로 기존 주소의 분석 데이터를 구축하고, 기존 주소의 분석 데이터의 특성을 분석하여 후보 영역의 분석 데이터의 특성이 기존 주소의 분석 데이터의 특성과 일치한지 판단함으로써 후보 영역이 목표 주소인지 확정할 수 있다.
일부 선택적 실시예에 있어서, 분석 데이터 및 목표 주소 유형을 기반으로 후보 영역이 목표 주소인지를 확정하는 단계는, 분석 데이터를 기반으로, 후보 영역이 목표 주소 유형의 소정의 조건을 만족하는지 판단함으로써 후보 영역이 목표 주소인지 확정하는 단계를 포함할 수 있다. 일부 구현에 있어서, 소정의 조건은 사용자가 경험에 따라 설정할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 인구 유동량 역치, 평균 자산 역치 등을 설정할 수 있다. 다른 일부 예에 있어서, 소정의 조건은 기존 데이터의 트레이닝 결과에 근거하여 확정할 수도 있다. 선택적으로, 위치 선택 모형을 이용하여 상기 후보 영역이 상기 목표 주소 유형의 소정의 조건을 만족하는지를 판단할 수 있으며, 해당 위치 선택 모형은 지도 데이터 중의 기존 목표 주소 유형의 장소 또는 상가 정보를 샘플 데이터로 트레이닝하여 획득할 수 있다. 나아가, 예를 들면, 로지스틱 회귀 등 방법을 통하여 위치 선택 모형을 구축할 수 있다. 구체적으로, 획득한 분석 데이터를 특징으로 하여, 특징에 대해 정규화 처리를 진행하고, 각 특징에 대해 가중치를 분배한 후, 특징을 모형으로 입력하여 후보 영역이 목표 주소인지 판단할 수 있다. 해당 모형은 지도 상의 기존의 기타 목표 주소 유형의 장소 또는 상가 정보로부터 정보 트레이닝을 통하여 획득할 수 있다.
본 실시예의 상기 관련 정보는 여러가지 유형의 관련 정보를 포함할 수 있고, 서버가 획득한 분석 데이터도 여러가지 유형의 관련 정보를 분석하여 획득한 여러가지 유형의 분석 데이터를 포함할 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 관련 정보의 유형이 많을 수록 서버가 처리할 데이터량이 더 크며, 획득한 분석 데이터의 데이터량이 클수록 정보를 수집하는 차원(
Figure pat00002
)이 더욱 넓으며 목표 주소를 확정하는 정확성이 더욱 높다.
본 출원의 상기 실시예에서 제공하는 방법은 단말기로부터 후보 영역 및 목표 주소 유형을 지시하는 정보를 수신한 후, 후보 영역의 지리적 위치 범위 내의 관련 정보를 기반으로 후보 영역에 대응되는 분석 데이터를 구축하고, 나중에 분석 데이터 및 목표 주소 유형을 기반으로, 후보 영역이 목표 주소인지를 확정함으로써, 인력비용을 효과적으로 감소하고 목표 주소를 확정하기 위한 정보의 차원을 확장하며 목표 주소의 선택에 대한 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
본 출원의 상술한 실시예에 있어서, 사용자가 목표 주소를 확정해야 할 경우, 먼저 단말기에서 후보 영역과 목표 주소의 유형을 선택하고, 서버는 사용자가 선택한 후보 영역과 목표 유형이 지시하는 정보가 수신되면 후보 영역의 지리적 위치 범위 내의 관련 정보를 분석하여 후보 영역이 목표 주소인지 판단하기 위한 분석 데이터를 획득하고, 마지막으로 서버는 해당 분석 데이터와 목표 주소의 유형을 기반으로 판단하여, 후보 영역이 목표 주소인지 판단하고 확정하는 정경이 적용될 수 있다.
지도 상에 음식점 점포 주소를 선택하는 경우를 예로, 사용자가 지도 축척 비례를 1：104로 설정하고 북경시 하이땐취(
Figure pat00003
)의 어느 한 영역을 후보 영역으로 선택할 경우, 서버는 사용자의 휴대폰 또는 컴퓨터 등 단말기로부터 사용자가 지정한 후보 영역 및 목표 주소 유형（음식）의 정보를 수신하고, 지도 상의 후보 영역의 사용자 위치 정보, 소비 수준, 사용자 소비 유형, 취미, 주변 교통 정보（예를 들면 지하철역, 공공버스역 정보）, 매매 및 임대 대기 장소 등 정보를 분석 및 통계하여, 예를 들면 후보 영역의 인구 유동량, 평균 소비 수준을 산출하고, 사용자 소비 습관, 교통 편이 정도를 분석하는 등을 해당 후보 주소의 분석 데이터를 구축하며, 이러한 데이터를 기반으로 후보 영역이 음식점을 차리기에 적합한 주소인지를 판단할 수 있다. 분석 데이터가 소정의 조건을 만족할 경우, 예를 들면 인구 유동량이 일정한 역치를 초과하거나 또는 음식소비가 전체 소비에서 차지하는 비례가 일정한 역치를 초과할 경우, 후보 영역이 음식점을 차리기에 적합한 주소로 확정할 수 있다.
도 2는 본 출원의 후보 영역에 대응되는 분석 데이터를 구축하는 일 예시적 구현의 흐름도(200), 즉 상기 방법 단계(120)의 일 예시적 구현의 흐름도를 나타낸다. 후보 영역에 대응되는 분석 데이터를 구축하는 해당 방법의 흐름도(200)는 아래와 같은 단계들을 포함한다.
단계(210)에서, 지도 상에 그리드를 구획한다.
본 실시예에 있어서, 서버는 등급에 따라 지도를 멀티 레벨의그리드로 구획할 수 있다. 일부 구현에 있어서, 지도를 변의 길이가 일정한 멀티 그리드로 구획할 수 있다. 예를 들면, 지도 상에 10 키로미터, 5 키로미터, 2 키로미터, 1 키로미터, 500 미터, 200 미터 및 100미터의 변의 길이로 각각 멀티 레벨의 그리드를 구축할 수 있으며, 구축된 그리드는 직사각형 형상일 수 있다. 후보 영역 및 목표 주소 유형을 지시하는 정보를 수신한 후, 서버는 지시 정보에 포함된 지도 축척 비례 및 후보 영역을 기반으로 서버가 구획하려는 그리드의 변의 길이를 확정할 수 있다. 예를 들면, 후보 영역이 비교적 크고, 지도 축척 비례가 1：105일 경우, 실제 거리 1 키로미터를 변의 길이로 지도 상에 상응한 그리드를 구축할 수 있다. 또한, 후보 영역이 비교적 작고, 지도 축척 비례가 1:103일 때, 실제 거리 200 미터를 변의 길이로 지도 상에 상응한 그리드를 구축할 수 있다.
도 3은 지도 상에 그리드를 구획하는 예시적 효과도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 왼쪽 도면과 오른쪽 도면은 부동한 축척 비례를 구비한다. 두 도면 중 어느 한 영역의 지도는 크기가 동일한 다수의 그리드로 균일하게 구획되고, 각 그리드가 대응하는 지리적 위치는 서로 교차되지 않는다. 지도 축척 비례가 변화할 경우, 그리드의 크기 및/또는 수량도 따라 변화한다.
다시 도 2를 참조하면, 단계(220)에서, 후보 영역에 관련된 그리드 집합을 확정한다.
본 실시예에 있어서, 서버는 단계(210)에서 구획한 그리드와 후보 영역의 지도 상에서의 위치를 기반으로 후보 영역에 관련된 그리드 집합을 확정할 수 있다.
일 선택적 실시예에 있어서, 후보 영역과 상호 교차되는 그리드를 확정하고, 후보 영역과 상호 교차되는 이러한 그리드에 대해 표지를 부여하고, 후보 영역과 상호 교차되는 그리드의 표지에 따라 후보 영역에 관련된 그리드 집합을 확정하는 방식을 통하여 후보 영역에 관련된 그리드 집합을 확정할 수 있다. 후보 영역과 상호 교차된다는 해당 그리드가 후보 영역에 의해 전부 커버되거나 부분적으로 커버되는 것을 가리킨다. 서버는 각 레벨의 그리드에 대해 표지를 부여한 후 후보 영역과 상호 교차되는 그리드를 확정하고, 이러한 그리드의 표지를 기록할 수 있다. 상술한 그리드 집합은 후보 영역과 상호 교차되는 모든 그리드들로 구성되며, 이러한 집합에서는 번호를 매기는 등 방식으로 각 그리드에 표지를 부여한다.
다음, 단계(230)에서, 그리드 집합이 대응하는 지리적 위치 범위 내의 분석 데이터를 구축한다.
본 실시예에 있어서, 서버는 상술한 그리드 집합 중의 각 그리드의 분석 데이터를 획득하고, 상기 그리드 집합 중의 모든 그리드의 분석 데이터를 종합하며, 종합한 데이터를 그리드 집합이 대응하는 지리적 위치 범위 내의 분석 데이터로 하여, 후보 영역에 대응되는 지리적 위치 범위 내의 분석 데이터를 구축할 수 있다.
도 4는 상기 후보 영역과 상호 교차되는 그리드의 표지를 확정하는 일 예시적 구현의 흐름도(400)를 나타낸다. 후보 영역과 상호 교차되는 그리드 표지를 확정하는 해당 방법은 아래와 같은 단계들을 포함할 수 있다.
단계(410)에서, 후보 영역의 경계점 좌표를 획득한다.
일반적으로, 후보 영역은 연속적이고 폐쇄된 영역일 수 있다. 본 실시예에 있어서, 서버는 지도 상에 2차원 좌표계를 구축하여 후보 영역의 경계선을 획득하고, 경계점의 좌표를 확정할 수 있다.
다음, 단계(420)에서, 후보 영역의 경계점 좌표에 따라 목표 그리드의 검색 범위를 확정한다.
본 실시예에 있어서, 목표 그리드는 지도 그리드 중 후보 영역과 상호 교차되는 그리드일 수 있다. 서버는 단계(410)에서 획득한 경계점 좌표에 따라 목표 그리드의 검색 범위를 확정할 수 있다. 일부 구현에 있어서, 모든 경계점의 횡좌표와 종좌표의 최소치와 최대치를 정점좌표값으로 하나의 직사각형（제일 작은 외접 직사각형） 형상의 목표 그리드의 검색 범위를 형성하여 검색 속도를 향상할 수 있다.
다음, 단계(430)에서, 목표 그리드의 검색 범위 내의 후보 영역의 경계선 상의 그리드를 편력하여 해당 그리드가 후보 영역에 의해 전부 커버되거나 또는 부분적으로 커버되는 그리드인지를 판단한다.
후보 영역은 일반적으로 연속적이고 폐쇄된 영역이므로, 후보 영역의 경계선 상의 그리드만 편력할 수 있다.
일부 실시예에 있어서, 서버는 상술한 목표 그리드의 검색 범위 내의 모든 그리드를 편력하여 그리드가 후보 영역에 의해 전부 커버되거나 또는 부분적으로 커버되는지를 판단할 수도 있다. 즉 후보 영역과 상호 교차되지 않는 부분의 그리드를 배제한다.
다음, 단계(440)에서, 후보 영역의 경계선 상의 그리드가 후보 영역에 의해 전부 커버되거나 또는 부분적으로 커버되는 그리드일 경우, 현재 그리드를 상기 후보 영역과 상호 교차되는 그리드로 확정하고, 해당 그리드의 표지를 기록한다.
후보 영역의 경계선 상의 그리드가 후보 영역에 의해 전부 커버되거나 또는 부분적으로 커버되는 그리드일 경우, 해당 그리드를 후보 영역과 상호 교차되는 그리드로 확정할 수 있다.
일부 구현에 있어서, 후보 영역이 규칙적인 형상, 예를 들면 직사각형 영역일 경우, 직사각형 영역의 좌측 하부의 좌표（x1, y1）와 우측 상부의 좌표（x2, y2）를 산출하고 interval를 그리드의 변의 길이로 하면, 해당 직사각형 영역 범위 내의 임의의 한 점（x, y）의 그리드 표지은 아래와 같은 변환식（grid x, grid y）=（x/interval, y/interval）(여기서, x1 <x< x2, y1 <y< y2)을 통하여 획득하거나 그리드 내의 임의의 한 점의 좌표（x, y）를 해당 그리드의 2차원 표지로 직접 이용하는 방식으로 후보 영역과 상호 교차되는 그리드의 표지를 확정할 수 있다.
도 5a는 후보 영역이 직사각형일 경우 후보 영역과 관련된 그리드 집합의 예시적 효과도이다. 도 5a에 도시된 바와 같이, 도면 중의 지도는 다수의 크기가 동일한 그리드로 구획되며, 사용자가 선택한 후보 영역은 점선에 의해 둘러싸인 직사각형 영역(510)이다. 먼저, 해당 직사각형 영역의 경계점 좌표를 산출하고 목표 그리드의 검색 범위, 즉, 도 5a 중의 음영 영역(520)의 그리드를 구획하고, 목표 그리드의 검색 범위(520) 내의 후보 영역의 경계선 상의 그리드를 편력하여 이러한 그리드가 후보 영역에 의해 전부 커버되거나 또는 부분적으로 커버되는 그리드인지 판단할 수 있다. 도 5a에 있어서, 목표 그리드의 검색 범위(520) 내의 후보 영역의 경계선 상의 그리드는 모두 후보 영역에 의해 부분적으로 커버되는 그리드이므로, 해당 목표 그리드 검색 범위 내의 모든 그리드를 모두 후보 영역과 상호 교차되는 그리드로 확정한다.
도 5b는 후보 영역이 불규칙적인 형상일 경우 후보 영역에 관련된 그리드 집합의 예시적 효과도를 나타낸다. 도 5b에 도시된 바와 같이, 후보 영역은 점선에 의해 둘러싸인 영역(530)이다. 먼저, 해당 영역의 경계점의 좌표를 산출하고 목표 그리드의 검색 범위, 즉, 도 5b 중의 직사각형 영역(540)의 그리드를 구획하고, 목표 그리드 검색 범위(540) 내의 후보 영역의 경계선 상의 그리드를 편력하여 이러한 그리드가 후보 영역에 의해 전부 커버되거나 또는 부분적으로 커버되는 그리드인지 판단할 수 있다. 그리드 내 임의의 한 점의 좌표를 그리드의 표지로 하면, 도 5b에 있어서, 목표 그리드의 검색 범위(540) 내의 후보 영역의 경계선 상의 표지가 （x3, y3）와 （x4, y3）인 그리드는 후보 영역에 의해 전부 커버된 그리드이고; 표지가 （x2, y2）, （x2, y3）, （x2, y4）, （x2, y5）, （x2, y6）, （x3, y5）, （x3, y4）, （x4, y4）, （x5, y4）, （x5, y3）, （x4, y2）, （x4, y2）, （x3, y2）인 그리드는 후보 영역에 의해 부분적으로 커버된한 그리드이므로, 해당 목표 그리드의 검색 범위 내의 음영 영역(550) 범위 내의 그리드를 후보 영역과 상호 교차되는 그리드로 확정한다.
상술한 실시예에서 제공하는 방법은 목표 그리드 검색 범위를 확정하고, 목표 그리드 검색 범위 내의 후보 영역의 경계선 상의 그리드를 선별하여 후보 영역에 의해 전부 커버되거나 또는 부분적으로 커버되는 그리드에 속하는 지 판단하며, 후보 영역에 의해 전부 커버되거나 또는 부분적으로 커버되는 그리드에 속하지 않을 경우, 해당 그리드를 목표 그리드 검색 범위로부터 제거하여 최종적으로 후보 영역과 상호 교차되는 그리드의 표지를 획득한다. 서버는 진일보로 이러한 그리드의 표지를 기반으로 후보 영역에 관련된 그리드 집합을 확정하고 후보 영역의 분석 데이터 구축을 위하여 그리드데이터를 제공할 수 있다.
나아가, 후보 영역의 경계선 상의 그리드가 후보 영역에 의해 부분적으로 커버된 그리드일 경우, 부분적으로 커버된 그리드가 대응하는 지리적 위치 범위 내의 분석 데이터에 대하여 가중치 조정을 진행할 수 있다. 후보 영역의 경계 부분은 그가 위치하는 그리드를 불완전하게 커버하므로, 구축된 후보 영역의 분석 데이터의 오차를 초래할 수도 있다. 예를 들면 분석 데이터가 인구 유동량일 경우, 후보 영역의 경계 부분이 불완전하게 커버되는 그리드 데이터를 직접 서버로 피드백하면 구축된 분석 데이터에 오차가 발생하고 목표 주소의 확정에 대한 정확성에 영향을 미칠 수 있다. 일부 구현에 있어서, 후보 영역이 그리드의 크기보다 훨씬 클 경우, 이러한 오차는 무시할 수 있다. 후보 영역이 비교적 작을 경우, 오차를 피면하기 위하여, 먼저 후보 영역 경계가 부분적으로 커버한 매개 그리드의 면적을 계산하여, 해당 면적이 그리드의 전체 면적에서 차지하는 비례를 획득하고, 해당 비례를 가중치 요소로 하여 그리드의 분석 데이터를 곱한 결과를 피드백 값으로 할 수 있다. 일부 경우, 예를 들면 분석 데이터가 평균값, 밀도 데이터, 분포 데이터일 경우, 가중치를 부여하지 않거나 가중치 요소는 1일 수 있다. 즉, 분석 데이터를 피드백 값으로 직접 이용할 수 있다.
도 6은 본 출원의 그리드 집합이 대응하는 지리적 위치 범위 내의 분석 데이터를 구축하는 일 예시적 구현의 흐름도, 즉 단계(230)의 일 예시적 구현의 흐름(600)을 나타낸다. 도 6에 도시된 바와 같이, 그리드 집합이 대응하는 지리적 위치 범위 내의 분석 데이터를 구축하는 단계는 아래와 같은 단계들을 포함할 수 있다.
단계(610)에서, 그리드 집합 중의 각 그리드에 대해 분석 데이터를 구축한다.
본 실시예에 있어서, 서버는 그리드를 분석 데이터와 관련시키고, 각 그리드의 분석 데이터를 구축할 수 있다. 일부 구현에 있어서, 서버는 획득한 사용자 위치 정보를 기반으로 해당 사용자의 그리드 위치를 확정하고, 해당 사용자의 기타 정보를 기반으로 통계 및 분석하여 획득한 분석 데이터를 확정된 그리드와 관련시킬 수 있다. 여기서, 분석 데이터는 분류 정보, 평균값, 합계, 분포규칙 데이터, 표준 편차 등 데이터를 포함할 수 있으며, 이는 어느 한 시각의 데이터이거나, 일정한 시간동안의 데이터일 수 있다.
서버는 단계(610)에서 그리드를 분석 데이터와 관련시키고, 일부 구현에 있어서, 각 그리드는 다수의 분석 데이터와 관련될 수 있으며, 부동한 그리드에 관련된 분석 데이터는 부동한 통계 및 분석 방법으로 획득할 수 있으며, 부동한 유형일 수도 있다.
다음, 단계(620)에서, 각 그리드의 분석 데이터를 기반으로 후보 영역에 관련된 그리드 집합이 대응하는 지리적 위치 범위 내의 분석 데이터를 생성한다.
서버가 후보 영역에 관련된 그리드 집합 중 모든 그리드의 분석 데이터를 종합할 경우, 후보 영역에 관련된 그리드 집합이 대응하는 지리적 위치 범위 내의 분석 데이터를 생성할 수 있다.
도 7은 본 출원에서 각 그리드에 대해 분석 데이터를 구축하는 일 예시적 구현의 흐름도, 즉 단계(610)의 일 예시적 구현의 흐름(700)을 나타낸다. 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 각 그리드에 대해 분석 데이터를 구축하는 단계는 아래와 같은 단계들을 포함할 수 있다.
단계(710)에서, 사용자 위치 정보를 기반으로 그리드가 대응하는 지리적 위치 범위 내의 데이터 포인트를 확정한다.
서버는, 후보 영역이 대응하는 지리적 위치 범위 내의 사용자 위치 정보를 획득한 후, 사용자 위치 정보에 따라 사용자의 지리적 위치를 확정하고, 해당 지리적 위치가 대응하는 그리드를 조회하거나 산출하여 해당 사용자를 해당 그리드가 대응하는 지리적 위치 범위의 하나의 데이터 포인트로 확정할 수 있다. 빅 데이터량의 사용자의 위치 정보에 대해 상술한 처리를 진행함으로써, 각 그리드가 대응하는 지리적 위치 범위 내에서 다수의 개의 데이터 포인트를 획득할 수 있다.
다음, 단계(720)에서, 데이터 포인트의 관련 정보를 통계 및 분석하여 분석 데이터를 구축한다.
각 그리드가 대응하는 지리적 위치 범위 내에서 다수의 데이터 포인트를 획득한 후, 그리드 중의 각 데이터 포인트（예를 들면, 사용자）의 대응되는 관련 정보에 대해 예를 들면 합을 구하는 등 산출과 같은 분석 및 통계를 진행하여 통계 및 분석 결과를 해당 그리드의 분석 데이터로 할 수 있다.
일부 실시예에서, 먼저 사용자 위치 정보를 기반으로 사용자의 지리적 위치가 대응하는 그리드를 확정하고, 동일한 그리드가 대응하는 지리적 위치 범위 내의 관련 정보를 통계하여 해당 그리드의 분석 데이터를 획득하는 방법으로 각 그리드에 대해 분석 데이터를 구축할 수도 있다. 이하. 각 그리드에 대해 인구 유동량 데이터를 구축하는 것을 예로 들어 서버가 이러한 방식으로 각 그리드에 대해 분석 데이터를 구축하는 과정을 구체적으로 설명하기로 한다. 먼저, 서버는 단말기, 예를 들면, 휴대폰의 로케이션 로그를 통하여 사용자의 좌표（x, y）를 획득하고, 좌표（x, y）가 대응하는 그리드 표지（grid x, grid y）을 산출하여, 동일한 시각 또는 동일한 시간 동안의 동일한 그리드 표지를 구비하는 사용자 수량을 통계하여 다수의 그리드의 인구 유동량 데이터를 획득할 수 있다.
또 따른 실시예에 있어서, 본 출원이 제공하는 목표 주소를 확정하는 방법은 아래와 같은 단계들을 더 포함할 수 있다. 단말기가 상기 그리드와 상기 분석 데이터를 관련시켜 표시하도록 상기 단말기에 상기 그리드 집합이 대응하는 지리적 위치 범위 내의 분석 데이터를 발송한다. 예를 들면, 서버는 단말기로 그리드와 그리드가 대응하는 지리적 위치 범위 내의 인구 유동량데이터를 발송하고, 단말기는 지시 정보를 수신한 후, 인구 유동량과 그리드를 서로 관련시켜 지도에 표시함으로써, 분석 데이터를 직관적으로 표시하여 사용자에게 제공할 수 있다. 일부 구현에 있어서, 표시 방식은 선염을 포함할 수 있다. 구체적으로, 인구 유동량의 크기에 따라 부동한 색상으로 선염할 수 있다. 예를 들면 인구 유동량이 큰 영역을 적색으로 섬여하고 인구 유동량이 작은 영역을 녹색으로 선염하거나, 지도 상의 그리드가 대응하는 지리적 위치 범위 내의 인구 유동량이 점차적으로 증가하는 경우, 해당 그리드를 초기의 녹색으로부터 점차적으로 황색으로 변화하고 다시 점차적으로 적색으로 변화하는 방식으로 선염할 수 있다. 또한, 상술한 시간은 실시간일 수도 있으며, 이때, 상응한 지리 정보 위치 상에 분석 데이터의 구체적 데이터를 실시간으로 표시하거나, 동적 효과（예를 들면 단일 색상의 농도 변화）를 이용하여 그리드와 분석 데이터를 표시함으로써 실시간성을 체현할 수 있다.
해당 기술분야에서 통상 지식을 가진 자는 기타 이미 공지된 또는 미래에 개발될 표시 방식으로 분석 데이터를 표시할 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들면 분석 데이터를 직접 지도 상에 서스펜션식으로 표시(Suspension display)하거나, 사용자의 그리드 선택 조작에 응답하여 분석 데이터 등을 후보 영역에 관련된 그리드에 하이라이트식으로 표시할 수 있다. 본 출원은 분석 데이터의 표시 방식을 한정하지 않는다.
도 8은 그리드와 그리드가 대응하는 지리적 위치 범위 내의 분석 데이터를 관련시켜 표시하는 하나의 예시적 효과도이다. 도 8에 도시된 바와 같이, 단말기의 지도 상에 그리드 및 그리드가 대응하는 지리적 위치 범위 내의 인구 유동량이 표시된다. 예를 들면, 보다싶이, 도면 중의 그리드(810)가 대응하는 지리적 위치 범위 내의 인구 유동량은 비교적 크나, 그리드(820)가 대응하는 지리적 위치 범위 내의 인구 유동량은 비교적 작다. 단말기는 서버가 발송한 그리드가 대응하는 지리적 위치 범위 내의 분석 데이터를 수신하고, 그리드와 분석 데이터를 서로 관련시켜 표시함으로써, 그리드의 분석 데이터를 지도 상에 직관적으로 표시할 수 있다.
도 9는 본 출원의 목표 주소를 확정하기 위한 장치의 일 예시적 구현의 구조도이다.
도 9에 도시된 바와 같이, 상기 목표 주소를 확정하기 위한 장치(900)는, 지시 정보 수신 유닛(910), 데이터 구축 유닛(920), 및 목표 주소 확정 유닛(930)을 포함할 수 있다. 여기서, 지시 정보 수신 유닛(910)은 단말기로부터 후보 영역 및 목표 주소 유형을 지시하는 정보를 수신할 수 있다. 데이터 구축 유닛(920)은 지시 정보 수신 유닛(910)이 획득한 후보 영역의 지리적 위치 범위 내의 관련 정보를 기반으로 후보 영역에 대응되는 분석 데이터를 구축할 수 있다. 목표 주소 확정 유닛(930)은 데이터 구축 유닛(920)이 구축한 분석 데이터 및 지시 정보 수신 유닛(910)이 획득한 목표 주소 유형을 기반으로 후보 영역이 목표 주소인지를 확정할 수 있다. 여기서, 관련 정보는 적어도 후보 영역에 대응되는 지리적 위치 범위 내의 사용자 위치 정보를 포함한다.
본 실시예에 있어서, 해당 장치를 포함하는 서버는 사용자 단말기와 데이터 교호을 진행할 수 있다. 목표 주소를 확정할 경우, 사용자는 단말기에 표시되는 지도에서 후보 영역 및 확정하고자 하는 목표 주소의 유형을 선택할 수 있다. 단말기는 후보 영역 및 목표 주소 유형을 지시하는 정보를 지시 정보 수신 유닛(910)으로 발송할 수 있으며, 여기서, 후보 영역을 지시하는 정보는 사용자가 선택한 후보 영역 및 지도의 축척 비례를 포함할 수 있다. 지시 정보 수신 유닛(910)은 후보 영역 및 목표 주소 유형을 지시하는 정보를 수신할 수 있다. 수신 방식은 무선 연결과 유선 연결을 통하여 수신하는 방식을 포함할 수 있다.
본 실시예에 있어서, 지시 정보 수신 유닛(910)이 후보 영역과 목표 주소 유형을 지시하는 정보를 수신한 후, 데이터 구축 유닛(920)은 해당 지시 정보에 따라 후보 영역의 지리적 위치 범위를 확정하고 데이터베이스에서 해당 지리적 위치 범위 내의 관련 정보를 검색하여 획득할 수 있다. 동시에, 데이터 구축 유닛(920)은 사용자 위치 정보에 따라 해당 사용자가 후보 영역에 대응되는 지리적 위치 범위 내에 있는지 확정할 수 있다. 즉, 사용자의 위치에 따라 해당 사용자의 정보가 지리적 위치 범위 내의 관련 정보인지 판단할 수 있다.
후보 영역의 지리적 위치 범위 내의 관련 정보를 획득한 후, 데이터 구축 유닛(920)은 후보 영역에 대응되는 분석 데이터를 구축할 수 있다. 구체적으로, 데이터 구축 유닛(920)은 획득한 관련 정보에 대해 분류, 통계 등 처리를 진행하여 후보 영역에 대응되는 분석 데이터를 구축할 수 있다.
일부 선택적 실시예에 있어서, 분석 데이터는 적어도 인구 유동량 또는 인구 유동 밀도를 포함할 수 있다. 데이터 구축 유닛(920)은 사용자 위치 정보를 통계 및 분석하여 사용자의 지리적 위치의 분포 통계를 획득하여 인구 유동량 또는 인구 유동 밀도 데이터를 획득할 수 있다.
목표 주소 확정 유닛(930)은 데이터 구축 유닛(920)이 획득한 후보 영역의 분석 데이터와 지시 정보 수신 유닛(910)이 수신한 지시 정보 중의 목표 주소 유형에 따라 후보 영역이 목표 주소인지 판단할 수 있다. 예를 들면, 기존의 목표 주소 유형의 주소 정보를 기반으로 기존 주소의 분석 데이터를 구축하고, 기존 주소의 분석 데이터의 특성을 분석하여 후보 영역의 분석 데이터의 특성이 기존 주소의 분석 데이터의 특성과 일치한 지 판단함으로써, 후보 영역이 목표 주소인지 확정할 수 있다.
일부 선택적 실시예에 있어서, 상기 장치(900)의 데이터 구축 유닛(920)은, 그리드 구획 유닛, 그리드 집합 확정 유닛 및 분석 데이터 구축 유닛을 포함할 수 있다. 여기서, 그리드 구획 유닛은 지도 상에 그리드를 구획할 수 있고, 그리드 집합 확정 유닛은 후보 영역에 관련된 그리드 집합을 확정할 수 있고, 분석 데이터 구축 유닛은 그리드 집합이 대응하는 지리적 위치 범위 내의 분석 데이터를 구축할 수 있다.
일부 선택적 실시예에 있어서, 상기 장치는, 단말기의 관련 정보 보고 요청에 응답하여 관련 정보를 수신하는 관련 정보 수신 유닛(미도시）을 더 포함할 수 있다. 관련 정보의 획득은 일정한 시간 주기로 수집하거나 업데이트할 수 있다. 예를 들면 하루에 한번씩 수집하거나 업데이트할 수 있다. 이때, 관련 정보는 관련 정보 수신 유닛을 통하여 획득되고 저장됨으로써, 데이터 구축 유닛(920)이 분석 데이터를 구축하도록 데이터 서포트를 제공할 수 있다.
목표 주소를 확정하기 위한 장치(900)에 기재된 각 유닛과 서브 유닛은 본 문에서 개시한 예시적 실시예를 실현하기 위해 배치된 것임을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 도 1, 도 2, 도 4, 도 6 및 도 7을 결합하여 설명한 상기 조작과 특징은 목표 주소를 확정하기 위한 장치(900) 및 그의 유닛/서브 유닛에도 적용되며 이에 대한 중복된 설명은 생략하기로 한다.
본 출원에서 설명한 실시예에 관한 유닛은 소프트 웨어 방식으로 실현되거나 하드 웨어 방식으로 실현될 수 있다. 여기서, 설명한 유닛은 프로세서에 설치될 수도 있다. 예를 들면, “프로세서는 지시 정보 수신 유닛, 데이터 구축 유닛 및 목표 주소 확정 유닛을 포함한다”고 설명할 수도 있다. 여기서, 이러한 유닛의 명칭은 일부 경우 해당 유닛 자체에 대한 제한으로 해석되지 않는다. 예를 들면, 지시 정보 수신 유닛은 “지시 정보를 수신하기 위한 유닛”으로 설명될 수도 있다.
다른 일 측면에 따르면, 본 출원은 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공한다. 이러한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 상술한 실시예 중의 상기 장치에 포함되는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체이거나, 단말기에 장착되지 않으며 별도로 존재하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체일 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에는 하나 또는 하나 이상의 프로그램이 저장되어 있을수 있고, 하나 또는 하나 이상의 프로세서는 이러한 프로그램으로 본 출원에 설명된 목표 주소를 확정하기 위한 방법을 실행한다.
이상의 설명은 오직 본 발명의 바람직한 실시예 및 이용하는 기술 원리에 대한 설명일 뿐이다. 본 발명의 청구 범위는 상기 기술적 특징의 특정 조합으로 이루어진 기술적 방안에 한정되는 것이 아니라, 본 발명의 사상을 벗어나지 않는 한 상기 기술적 특징 또는 그의 등가 특징들의 임의의 조합으로 이루어진 기타 기술적 방안도 포함하는 것을 본 분야에서 통상 지식을 가진자는 자명할 것이다. 상기 특징과 본 발명에 개시된 유사한 기능을 구비한 기술적 특징을 서로 교체하여 형성된 기술적방안을 예로 들수 있으나, 이에 한정된 것은 아니다.

Claims (22)

  1. 단말기로부터 후보 영역 및 목표 주소 유형을 지시하는 정보를 수신하는 단계;
    상기 후보 영역의 지리적 위치 범위 내의 관련 정보를 기반으로 상기 후보 영역에 대응되는 분석 데이터를 구축하는 단계;
    상기 분석 데이터 및 목표 주소 유형을 기반으로 상기 후보 영역이 목표 주소인지를 확정하는 단계;를 포함하되,
    상기 관련 정보는 적어도 상기 후보 영역의 지리적 위치 범위 내의 사용자 위치 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 주소를 확정하기 위한 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 후보 영역에 대응되는 분석 데이터를 구축하는 단계는,
    지도에 그리드를 구획하는 단계;
    상기 후보 영역에 관련되는 그리드 집합을 확정하는 단계; 및
    상기 그리드 집합이 대응하는 지리적 위치 범위 내의 분석 데이터를 구축하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 주소를 확정하기 위한 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 후보 영역에 관련되는 그리드 집합을 확정하는 단계는,
    상기 그리드에 표지를 부여하는 단계;
    상기 후보 영역과 상호 교차되는 그리드의 표지를 확정하는 단계; 및
    상기 후보 영역과 상호 교차되는 그리드의 표지에 따라 상기 후보 영역에 관련되는 그리드 집합을 확정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 주소를 확정하기 위한 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 후보 영역과 상호 교차되는 그리드의 표지를 확정하는 방법은,
    상기 후보 영역의 경계점 좌표를 획득하는 단계;
    상기 후보 영역의 경계점 좌표에 따라 목표 그리드의 검색 범위를 확정하는 단계;
    상기 목표 그리드의 검색 범위 내의 상기 후보 영역의 경계선 상의 그리드를 편력하여 후보 영역에 의해 전부 커버되거나 부분적으로 커버되는 그리드인지 판단하는 단계; 및
    후보 영역에 의해 전부 커버되거나 부분적으로 커버되는 그리드일 경우, 현재 그리드를 상기 후보 영역과 상호 교차되는 그리드로 확정하고 상기 현재 그리드의 표지를 기록하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 주소를 확정하기 위한 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 후보 영역의 경계선 상의 그리드가 후보 영역에 의해 부분적으로 커버되는 그리드일 경우, 상기 부분적으로 커버되는 그리드가 대응하는 지리적 위치 범위 내의 분석 데이터에 대해 가중치 조정을 진행하는 것을 특징으로 하는 목표 주소를 확정하기 위한 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 그리드 집합이 대응하는 지리적 위치 범위 내의 분석 데이터를 구축하는 단계는,
    상기 그리드 집합 중의 각 그리드에 대해 분석 데이터를 구축하는 단계; 및
    상기 각 그리드의 분석 데이터를 기반으로 상기 후보 영역에 관련되는 그리드 집합이 대응하는 지리적 위치 범위 내의 분석 데이터를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 주소를 확정하기 위한 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 각 그리드에 대해 분석 데이터를 구축하는 단계는,
    상기 사용자 위치 정보를 기반으로 상기 그리드가 대응하는 지리적 위치 범위 내의 데이터 포인트를 확정하는 단계; 및
    상기 데이터 포인트의 관련 정보를 통계 및 분석하여 상기 분석 데이터를 구축하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 주소를 확정하기 위한 방법.
  8. 제2항에 있어서,
    단말기가 상기 그리드와 상기 분석 데이터를 관련시켜 표시하도록 상기 단말기로 상기 그리드 집합이 대응하는 지리적 위치 범위 내의 분석 데이터를 발송하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 주소를 확정하기 위한 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 분석 데이터 및 목표 주소 유형을 기반으로 상기 후보 영역이 목표 주소인지 확정하는 단계는,
    상기 후보 영역이 목표 주소인지 확정하도록, 상기 분석 데이터에 의하여 상기 후보 영역이 상기 목표 주소 유형의 소정의 조건을 만족하는지 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 주소를 확정하기 위한 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 후보 영역이 상기 목표 주소 유형의 소정의 조건을 만족하는지 판단하는 단계는,
    위치 선택 모형을 이용하여 상기 후보 영역이 상기 목표 주소 유형의 소정의 조건을 만족하는지 판단하는 단계;를 포함하되,
    상기 위치 선택 모형은 지도 데이터 중의 기존의 목표 주소 유형의 장소 정보를 샘플 데이터로 트레이닝하여 획득되는 것을 특징으로 하는 목표 주소를 확정하기 위한 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    단말기의 관련 정보 보고 요청에 응답하여, 상기 단말기로부터 관련 정보를 수신하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 주소를 확정하기 위한 방법.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 관련 정보는 사용자의 나이, 성별, 별자리, 취미, 주소, 직업, 자산, 장기 취미, 소비 빈도, 소비 유형, 평균 소비수준 정보 중 적어도 하나를 더 포함하고,
    상기 분석 데이터는 인구 유동량과 인구 유동 밀도 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 주소를 확정하기 위한 방법.
  13. 단말기로부터 후보 영역 및 목표 주소 유형을 지시하는 정보를 수신하는 지시 정보 수신 유닛;
    상기 지시 정보 수신 유닛이 수신한 상기 후보 영역의 지리적 위치 범위 내의 관련 정보를 기반으로 상기 후보 영역에 대응되는 분석 데이터를 구축하되, 상기 관련 정보는 적어도 상기 후보 영역의 지리적 위치 범위 내의 사용자 위치 정보를 포함하는 데이터 구축 유닛; 및
    상기 데이터 구축 유닛이 구축한 분석 데이터 및 상기 지시 정보 수신 유닛이 수신한 목표 주소 유형을 기반으로 상기 후보 영역이 목표 주소인지 확정하는 목표 주소 확정 유닛;을 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 주소를 확정하기 위한 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 데이터 구축 유닛은,
    지도 상에 그리드를 구획하는 그리드 구획 유닛;
    상기 후보 영역에 관련되는 그리드 집합을 확정하는 그리드 집합 확정 유닛; 및
    상기 그리드 집합이 대응하는 지리적 위치 범위 내의 분석 데이터를 구축하는 분석 데이터 구축 유닛;을 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 주소를 확정하기 위한 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 그리드 집합 확정 유닛은,
    상기 그리드에 표지를 부여하는 그리드 표지 유닛;
    상기 후보 영역과 상호 교차되는 그리드의 표지를 확정하는 그리드 표지 확정 유닛; 및
    상기 그리드 표지 확정 유닛이 확정한 상기 후보 영역과 상호 교차되는 그리드의 표지에 의하여 상기 후보 영역에 관련된 그리드 집합을 확정하는 관련 그리드 집합 확정 유닛;을 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 주소를 확정하기 위한 장치.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 그리드 표지 확정 유닛은,
    상기 후보 영역의 경계점 좌표를 획득하는 경계점 좌표 획득 유닛;
    상기 경계점 좌표 획득 유닛이 획득한 후보 영역의 경계점 좌표에 의하여 목표 그리드의 검색 범위를 확정하는 목표 그리드 검색 범위 확정 유닛; 및
    상기 목표 그리드 검색 범위 확정 유닛이 확정한 목표 그리드 검색 범위 내의 상기 후보 영역의 경계 상의 그리드를 편력하여 후보 영역에 의해 전부 커버되거나 부분적으로 커버되는 그리드인지 판단하고, 후보 영역에 의해 전부 커버되거나 부분적으로 커버되는 그리드일 경우, 현재 그리드를 상기 후보 영역과 상호 교차되는 그리드로 확정하고 상기 현재 그리드의 표지를 기록하는 그리드 선별 유닛;을 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 주소를 확정하기 위한 장치.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 분석 데이터 구축 유닛은,
    상기 그리드 집합 중의 각 그리드에 대해 분석 데이터를 구축하는 그리드 분석 데이터 구축 유닛; 및
    상기 그리드 분석 데이터 구축 유닛이 구축한 각 그리드의 분석 데이터를 기반으로 상기 후보 영역과 관련되는 그리드 집합이 대응하는 지리적 위치 범위 내의 분석 데이터를 생성하는 후보 영역 분석 데이터 생성 유닛;을 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 주소를 확정하기 위한 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 그리드 분석 데이터 구축 유닛은,
    상기 사용자 위치 정보를 기반으로 상기 그리드가 대응하는 지리적 위치 범위 내의 데이터 포인트를 확정하는 데이터 포인트 확정 유닛; 및
    상기 데이터 포인트 확정 유닛이 확정한 데이터 포인트의 관련 정보를 통계 및 분석하여 상기 분석 데이터를 구축하는 관련 정보 통계 및 분석 유닛;을 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 주소를 확정하기 위한 장치.
  19. 제13항에 있어서,
    상기 목표 주소 확정 유닛은,
    상기 후보 영역이 목표 주소인지 확정하도록, 상기 분석 데이터에 의하여 상기 후보 영역이 상기 목표 주소 유형의 소정의 조건을 만족하는지를 판단하는 판단 유닛을 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 주소를 확정하기 위한 장치.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 판단 유닛은
    위치 선택 모형을 이용하여 상기 후보 영역이 상기 목표 주소 유형의 소정의 조건을 만족하는지를 판단하도록 진일보 배치되되,
    상기 위치 선택 모형은 지도 데이터 중의 기존의 목표 주소 유형의 장소 정보를 샘플 데이터로 트레이닝하여 획득되는 것을 특징으로 하는 목표 주소를 확정하기 위한 장치.
  21. 프로세서; 및
    메모리 장치;를 포함하되,
    상기 메모리 장치는 컴퓨터 판독 가능한 명령을 저장하고, 상기 프로세서로 상기 컴퓨터 판독 가능한 명령을 실행할 경우, 상기 프로세서는,
    단말기로부터 후보 영역 및 목표 주소 유형을 지시하는 정보를 수신하고,
    상기 후보 영역의 지리적 위치 범위 내의 관련 정보를 기반으로 상기 후보 영역에 대응되는 분석 데이터를 구축하고,
    상기 분석 데이터 및 목표 주소 유형을 기반으로 상기 후보 영역이 목표 주소인지를 확정하되,
    상기 관련 정보는 적어도 상기 후보 영역의 지리적 위치 범위 내의 사용자 위치 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 주소를 확정하기 위한 장치.
  22. 컴퓨터 판독 가능한 명령을 저장하는 비휘발성 컴퓨터 기록 매체에 있어서,
    프로세서로 상기 컴퓨터 판독 가능한 명령을 실행할 경우, 상기 프로세서는,
    단말기로부터 후보 영역 및 목표 주소 유형을 지시하는 정보를 수신하고,
    상기 후보 영역의 지리적 위치 범위 내의 관련 정보를 기반으로 상기 후보 영역에 대응되는 분석 데이터를 구축하고,
    상기 분석 데이터 및 목표 주소 유형을 기반으로 상기 후보 영역이 목표 주소인지를 확정하되,
    상기 관련 정보는 적어도 상기 후보 영역의 지리적 위치 범위 내의 사용자 위치 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 비휘발성 컴퓨터 기록 매체.
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Families Citing this family (47)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106294516A (zh) * 2015-06-12 2017-01-04 阿里巴巴集团控股有限公司 位置信息提供方法及装置
KR102211292B1 (ko) * 2015-06-25 2021-02-02 삼성에스디에스 주식회사 그리드 기반 지오펜싱 서비스 시스템 및 방법
CN104965920B (zh) * 2015-07-08 2018-09-28 百度在线网络技术（北京）有限公司 用于确定目标地址的方法和装置
CN107203523A (zh) * 2016-03-16 2017-09-26 阿里巴巴集团控股有限公司 一种确定地理位置的属性信息的方法及装置
CN107038589B (zh) 2016-12-14 2019-02-22 阿里巴巴集团控股有限公司 一种实体信息验证方法及装置
TWI637646B (zh) * 2017-06-05 2018-10-01 中華電信股份有限公司 Method and system based on mobile communication positioning technology combined with user profile and interest landmark-assisted location strategy
CN109150934B (zh) * 2017-06-16 2021-12-17 上海优扬新媒信息技术有限公司 信息推送方法和装置
CN107172209B (zh) * 2017-07-04 2020-04-10 百度在线网络技术（北京）有限公司 信息推送方法和装置
CN107590242B (zh) * 2017-09-14 2019-11-12 北京三快在线科技有限公司 一种地址信息处理方法及装置
JP2019082937A (ja) * 2017-10-31 2019-05-30 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 候補地評価システムおよび候補地評価方法
CN108171452B (zh) * 2017-12-08 2022-04-05 苏宁易购集团股份有限公司 一种快递点选址方法及装置
CN109945886B (zh) * 2017-12-20 2021-08-03 中国移动通信集团辽宁有限公司 行政区划切换提示的方法、装置、设备及介质
CN107944767A (zh) * 2017-12-21 2018-04-20 湖南大学 基于bim和电子地图的建筑物选址方法及其系统
AU2019271199B2 (en) * 2018-05-15 2024-03-28 Blastpoint, Inc. System and method of geographic data aggregation and analysis
CN110633337B (zh) * 2018-06-05 2021-07-09 北京三快在线科技有限公司 一种特征区域确定方法及装置，电子设备
CN108876032A (zh) * 2018-06-12 2018-11-23 阿里巴巴集团控股有限公司 一种对象选址的数据处理方法、装置、设备及系统
CN108846882B (zh) * 2018-06-25 2019-09-03 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种确定点与围栏关系的方法、装置和电子设备
CN108960912A (zh) * 2018-06-27 2018-12-07 北京京东金融科技控股有限公司 用于确定目标位置的方法和装置
CN109948069A (zh) * 2018-07-18 2019-06-28 阿里巴巴集团控股有限公司 一种筛选地理位置的方法、装置及电子设备
CN110543999B (zh) * 2018-08-17 2024-03-01 杉数科技(北京)有限公司 用于门店选址的方法和装置
CN109447318B (zh) * 2018-09-25 2024-05-07 平安科技（深圳）有限公司 一种网格划分方法、计算机可读存储介质及终端设备
CN109582388B (zh) * 2018-11-27 2021-09-21 阿里巴巴集团控股有限公司 一种参数配置方法、装置及设备
CN111222904B (zh) * 2018-11-27 2024-02-27 阿里巴巴集团控股有限公司 广告投放方法、装置、系统、计算设备和存储介质
CN109753548A (zh) * 2018-11-27 2019-05-14 平安科技（深圳）有限公司 地图的地址信息获取方法、装置、服务器和存储介质
CN111246376B (zh) * 2018-11-28 2021-11-16 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 用于确定目标是否属于目标地理围栏的系统和方法
CN111666319B (zh) * 2019-03-07 2023-03-21 腾讯科技（深圳）有限公司 数据显示方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN111815011B (zh) * 2019-04-10 2024-03-22 财付通支付科技有限公司 消息发送方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110674134B (zh) * 2019-09-16 2024-02-13 腾讯大地通途（北京）科技有限公司 一种地理信息数据存储方法、查询方法及装置
CN110597944A (zh) * 2019-09-23 2019-12-20 钟栎娜 一种消费数据地图呈现方法
CN111209358A (zh) * 2019-12-24 2020-05-29 武汉蜜蜂云科技有限公司 一种景区片区内设备数量统计方法及装置
CN111581540A (zh) * 2020-04-28 2020-08-25 中国地震台网中心 目标信息的显示方法、装置、存储介质及电子装置
CN111867053A (zh) * 2020-05-07 2020-10-30 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种定位方法和系统
CN113709670B (zh) * 2020-05-08 2024-03-26 深圳云天励飞技术有限公司 隔离区域确定方法及相关产品
CN111626777B (zh) * 2020-05-25 2023-04-18 泰康保险集团股份有限公司 选址方法、选址决策系统、存储介质及电子设备
CN112016969A (zh) * 2020-08-31 2020-12-01 中国银联股份有限公司 一种确定目标区域的方法及装置
CN112418445A (zh) * 2020-11-09 2021-02-26 深圳市洪堡智慧餐饮科技有限公司 一种基于机器学习的智能选址融合方法
CN112860831A (zh) * 2021-01-29 2021-05-28 城云科技（中国）有限公司 处理、展现城管事件的gis点位的方法、系统
CN113313527B (zh) * 2021-06-09 2024-03-26 南京云联数科科技有限公司 一种连锁店的门店选址方法以及系统
CN113627051B (zh) * 2021-07-23 2024-01-30 中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所 一种重力异常场分离方法、系统、存储介质和电子设备
JP7138879B1 (ja) 2021-08-03 2022-09-20 株式会社インフォマティクス 人流可視化システム、人流可視化装置、人流可視化方法及びプログラム
CN113676840B (zh) * 2021-08-24 2023-08-18 北京腾云天下科技有限公司 数据处理方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品
CN113865604B (zh) * 2021-08-31 2023-04-14 北京三快在线科技有限公司 一种位置数据的生成方法和装置
CN113792107A (zh) * 2021-09-15 2021-12-14 北京沃东天骏信息技术有限公司 区域识别方法和装置
CN114840288A (zh) * 2022-03-29 2022-08-02 北京旷视科技有限公司 分布图的渲染方法、电子设备及存储介质
CN114493383B (zh) * 2022-04-18 2022-08-23 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 一种兴趣点搜索方法、装置及计算机可读存储介质
CN116132928A (zh) * 2022-12-27 2023-05-16 曙光云计算集团有限公司 事件处理方法、装置、计算机设备、存储介质和产品
CN116108124B (zh) * 2023-04-13 2023-06-27 中国铁塔股份有限公司 基于gis的土地类型相似度确定方法、系统、设备及介质

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001125955A (ja) * 1999-10-29 2001-05-11 Dainippon Printing Co Ltd 出店計画支援システム
JP2003091620A (ja) * 2001-09-19 2003-03-28 Kao Corp 統計情報集計装置
KR101118534B1 (ko) * 2003-09-16 2012-03-13 주식회사 비즈모델라인 위치기반 서비스 정보 제공 방법
JP2008065607A (ja) * 2006-09-07 2008-03-21 Acom Co Ltd 出店支援方法
US20120094686A1 (en) * 2009-04-06 2012-04-19 Ntt Docomo, Inc. Communication system, information analyzing apparatus, and information analyzing method
JP5673244B2 (ja) * 2011-03-14 2015-02-18 オムロン株式会社 情報提供システム
JP2012221354A (ja) * 2011-04-12 2012-11-12 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 嗜好情報推定装置、方法及びプログラム
JP5910997B2 (ja) * 2012-12-14 2016-04-27 カシオ計算機株式会社 売上管理装置及びプログラム
CN103944932B (zh) * 2013-01-18 2017-07-14 阿里巴巴集团控股有限公司 搜索、确定活跃区域的方法与服务器
CN103218816B (zh) * 2013-04-18 2016-05-04 中山大学 一种基于视频分析的人群密度估计方法与人流量统计方法
CN104239617B (zh) * 2014-09-02 2017-10-31 百度在线网络技术（北京）有限公司 热力图的展现方法及装置

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