TWI665627B - 結合終端地理位置推送資訊的方法及伺服器 - Google Patents

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Abstract

本發明實施例公開了一種結合終端地理位置推送資訊的方法和伺服器。所述方法實施例包括：獲得使用者資料，所述使用者資料包括關聯使用者活動時間的活動地點資訊；根據關聯的使用者活動時間篩選所述用戶活動地點中的第一位置和第二位置；選定所述第一位置和第二位置之間的交通路徑；在所述選定的交通路徑基礎上設定活動區域；將獲得的所述活動區域中的推送資訊發送至所述使用者的終端。透過上述本發明實施例，可以推送使用者活動區域中的資訊至所述使用者的終端，且不需要使用者終端上即時或者以較段時間間隔上報其地理位置，可以降低終端的電能消耗。

Description

結合終端地理位置推送資訊的方法及伺服器
本發明涉及移動網際網路技術領域，特別涉及一種結合終端地理位置推送資訊的方法及伺服器。
隨著電腦技術和網路技術的飛速發展，資訊推送作為一種新興的資訊傳播模式，正在被越來越多的資訊服務者所重視。透過資訊推送，可以將資訊發送至使用者的終端。
資訊推送的一種熱門應用方向包括廣告推送。透過廣告推送，可以將商家產品的資訊或者商家服務的資訊等推送給消費者，即使用者終端。現有推送資訊的方式包括一種結合終端地理位置推送資訊的方法。該方法要求終端即時或間隔較短時間上報當前的地理位置，從而推送伺服器可以獲得較為準確的終端地理位置資訊。進一步地，推送伺服器獲得上報的終端所屬地理位置或周邊的推送資訊。這類推送資訊例如是上報的終端所屬地理位置或周邊的商戶登記的請求推送伺服器推送的資訊，也可以是正在發生或將要發生在上報的終端所屬地理位置或周邊的活動的資 訊，等。最終，推送伺服器將獲得的終端所屬地理位置或周邊的推送資訊發送至所述終端。
在實現本發明過程中，發明人發現現有技術中至少存在如下問題：上述現有技術的結合終端地理位置推送資訊的方法，需要終端具有定位功能，例如透過衛星定位的硬體設備實現定位功能，或者透過基地台定位元實現，並且需要終端即時或間隔較短時間上報定位到的地理位置資訊。終端在上述過程需要執行大量定位的工作，因此會消耗較多的電能。
本發明實施例的目的是提供一種結合終端地理位置推送資訊的方法及伺服器，以降低終端的電能消耗。
為解決上述技術問題，本發明實施例提供一種結合終端地理位置推送資訊的方法及伺服器是這樣實現的：一種結合終端地理位置推送資訊的方法，包括：獲得使用者資料，所述使用者資料包括關聯使用者活動時間的活動地點資訊；根據關聯的使用者活動時間篩選所述用戶活動地點中的第一位置和第二位置；選定所述第一位置和第二位置之間的交通路徑；在所述選定的交通路徑基礎上設定活動區域；將獲得的所述活動區域中的推送資訊發送至所述使用 者的終端。
一種伺服器，包括：獲得單元，用於獲得使用者資料，所述使用者資料包括關聯使用者活動時間的活動地點資訊；篩選單元，用於根據關聯的使用者活動時間篩選所述用戶活動地點中的第一位置和第二位置；選定單元，用於選定所述第一位置和第二位置之間的交通路徑；設定單元，用於在所述選定的交通路徑基礎上設定活動區域；推送單元，用於將獲得的所述活動區域中的推送資訊發送至所述使用者的終端。
由以上本發明實施例提供的技術方案可見，本發明實施例可以憑藉獲得的使用者資料來得到使用者的活動地點以及相應的活動區域，這樣，推送所述活動區域中的資訊至所述使用者的終端，不需要使用者終端上即時或者以較段時間間隔上報其地理位置，可以降低終端的電能消耗。
71‧‧‧獲得單元
72‧‧‧篩選單元
73‧‧‧選定單元
74‧‧‧設定單元
75‧‧‧推送單元
721‧‧‧時間段判斷單元
722‧‧‧設置單元
723‧‧‧聚類單元
724‧‧‧聚合單元
741‧‧‧第一設定單元
742‧‧‧第二設定單元
為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的圖式作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的圖式僅僅是本發明中記載的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提下，還可以根據這些圖 式獲得其他的圖式。
圖1為本發明結合終端地理位置推送資訊的方法一個實施例的流程圖；圖2為本發明一實施例中用戶活動的第一地點和第二地點各自包含多個詳細地點資訊的示意圖；圖3為本發明一實施例中按照日常作息時間第一位置與第二位置的示意圖；圖4為本發明一實施例中第一位置與第二位置之間的交通路徑；圖5為本發明一實施例中設定的路徑上的區域示意圖；圖6為本發明一實施例中設定的路徑上的區域示意圖；圖7為本發明伺服器一實施例的模組結構圖；圖8為本發明伺服器一實施例的模組結構圖；圖9為本發明伺服器一實施例的模組結構圖；圖10為本發明伺服器一實施例的模組結構圖。
本發明實施例提供一種結合終端地理位置推送資訊的方法及伺服器。
為了使本技術領域的人員更好地理解本發明中的技術方案，下面將結合本發明實施例中的圖式，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的 實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應當屬於本發明保護的範圍。
以下介紹本發明一種結合終端地理位置推送資訊的方法實施例，圖1示出了該實施例的流程，如圖所示，該實施例包括：
S101：獲得使用者資料，所述使用者資料包括關聯使用者活動時間的活動地點資訊。
上述步驟，例如由推送伺服器來執行，或者也可以由諸如專門執行資料分析和/或處理的伺服器來執行，本實施例並不限定。
可以預先獲得包括關聯了用戶活動時間的活動地點的使用者資料。這類使用者資料，例如可以由推送伺服器或專門執行資料分析和/或處理的伺服器所屬網路服務運營公司透過此前的相關服務獲取。例如，存在涉及使用者消費的服務，這樣，透過對使用者消費行為的記錄，可以得到關聯了消費時間的消費地點資訊的使用者資料。本實施例中可以獲得這樣的使用者資料。
S102：根據關聯的使用者活動時間篩選所述用戶活動地點中的第一位置和第二位置。
在獲得使用者資料中，根據不同活動地點關聯的活動時間，結合預先對時間段的劃定，可以自動判斷不同活動時間、不同活動地點發生的活動所在的時間段。在預先劃 定的時間段內發生的活動所處的活動地點，相應地，可以判斷為特定位置點，從而可以設置為第一位置和第二位置。
例如，根據獲得的使用者資料，早9點至晚5點間的用戶活動大多集中在第一位置附近，則可以判定該第一位置應當是工作地點；晚9點至次日6點間的用戶活動大多集中在第二位置附近，則可以判定該第二位置應當是家庭地點。
具體的，如圖3所示，按照日常作息時間，圖中的第一位置可能是工作地點，第二位置可能是家庭地點。在圖2中，可能由於獲得的用戶活動的第一地點和第二地點各自包含多個詳細地點資訊，因此第一地點和第二地點可能是個區域而不是某一個確定的地點。為了得到第一地點、第二地點的具體點位置資訊，可以採用聚類演算法，將可能為同一地點附近的點聚為一類，進而從聚為一類的點得到特定的位置。以下將包含多個具體地點的第一地點、第二地點分別成為第一聚類地點和第二聚類地點。
例如可以採用K-MEANS演算法、凝聚層次聚類演算法或DBSCAN演算法之類的聚類演算法來得到諸多地點的聚類結果。作為示意，僅以DBSCAN演算法為例說明。DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有雜訊的基於密度的聚類方法)是一種基於密度的空間聚類演算法。該演算法可以將具有足夠密度的區域劃分為簇，並在具有雜訊的空間資料 庫中發現任意形狀的簇，它將簇定義為密度相連的點的最大集合。DBSCAN演算法的目的在於過濾低密度區域，發現稠密度樣本點。跟傳統的基於層次的聚類和劃分聚類的凸形聚類簇不同，該演算法可以發現任意形狀的聚類簇，與傳統的演算法相比它有如下優點：(1)與K-MEANS比較起來，不需要輸入要劃分的聚類個數；(2)聚類簇的形狀沒有偏倚；(3)可以在需要時輸入過濾雜訊的參數；該演算法利用基於密度的聚類的概念，即要求聚類空間中的一定區域內所包含物件(點或其他空間物件)的數目不小於某一給定閾值。DBSCAN演算法的顯著優點是聚類速度快且能夠有效處理雜訊點和發現任意形狀的空間聚類。
具體演算法描述如下：(1)檢測資料庫中尚未檢查過的物件 p ，如果 p 為被處理(歸為某個簇或者標記為雜訊)，則檢查其鄰域，若包含的物件數不小於minPts，建立新簇 C ，將其中的所有點加入候選集 N ；(2)對候選集 N 中所有尚未被處理的物件 q ，檢查其鄰域，若至少包含minPts個物件，則將這些物件加入N；如果 q 未歸入任何一個簇，則將 q 加入 C ；(3)重複步驟2)，繼續檢查 N 中未處理的物件，當前候選集 N為空 ； (4)重複步驟1)~3)，直到所有物件都歸入了某個簇或標記為雜訊。
其偽代碼描述如下：
輸入：資料物件集合 D ，半徑Eps，密度閾值MinPts
輸出：聚類C
DBSCAN(D,Eps,MinPts)
Begin
init C=0；//初始化簇的個數為0
for each unvisited point p in D
mark p as visited；//將p標記為已訪問
N=getNeighbours(p,Eps)；
if sizeOf(N)<MinPts then
mark p as Noise；//如果滿足sizeOf(N)<MinPts，則將p標記為雜訊
else
C =next cluster；//建立新簇 C
ExpandCluster(p,N,C,Eps,MinPts)；
end if
end for
End
其中ExpandCluster演算法虛擬碼如下：ExpandCluster(p,N,C,Eps,MinPts)
add p to cluster C；//首先將核心點加入 C
for each point p’in N
mark p' as visited；
N’=getNeighbours(p’,Eps)；//對N鄰域內的所有點在進行半徑檢查
if sizeOf(N’)>=MinPts then
N=N+N’；//如果大於MinPts，就擴展N的數目
end if
if p’is not member of any cluster
add p’to cluster C；//將p'加入簇 C
end if
end for
End ExpandCluster
透過上述演算法，可以將獲得的諸多用戶活動地點劃分至不同的聚類，例如圖2中第一聚類地點和第二聚類地點兩個聚類中包含的多個具體地點。
進一步地，可以將聚合後的每個聚類中包含的多個地點透過求方差/算數平均值/幾何平均值的方式獲得聚合點。這一過程可以視每個聚類中包含的地點為一個向量，透過計算多個向量的方差/平均值之類的方式得到聚合點，並作為第一位置和第二位置。
例如採用算術平均值的方式計算第一地點聚類中的第一位置：第一位置座標值={(第一地點聚類中的點A1橫軸座標+第一地點聚類中的點A2橫軸座標+...+第一地點聚類中的點An橫軸座標)/n，(第一地點聚類中的點A1縱軸 座標+第一地點聚類中的點A2縱軸座標+...+第一地點聚類中的點An縱軸座標)/n}
如果需要，得到上述第一位置座標值後，可以基於座標與地圖上點的位置資訊的對應關係，轉換為地圖上的位置資訊。這樣，可以得到地圖上第一位置的資訊。類似的，可以得到第二位置的位置資訊。
上述過程中，較佳地，可以設置聚類演算法中的過濾雜訊參數，從而刪除地圖中的異常點，這樣可以避免異常點對計算第一位置、第二位置的位置資訊的干擾，保證最終第一位置、第二位置的準確性。
例如，圖2中的第一地點、第二地點經過上述聚類過程後，得到如圖3所示的結果。
S103：選定所述第一位置和第二位置之間的交通路徑。
在篩選出的第一位置和第二位置之間，按照常規邏輯，應當具有一條直接的通路，透過該通路，用戶可以在這兩個位置點之間移動。這樣的通路，例如是一種可以呈現在地圖上的交通路徑。
例如，第一位置為工作地點，第二位置為家庭地點的情況下，一般地，在家庭地點和工作地點之間，用戶應該有經常採用的交通方式，例如自駕車、公共交通之類。通常來說，採用的交通方式在第一位置與第二位置之間存在一種交通路徑，例如沿第一位置、第二位置之間較快捷的道路。
透過結合導航軟體/服務或者結合地圖軟體/服務，可以得到第一位置和第二位置之間的交通路徑。在選定所述第一位置和第二位置之間的交通路徑過程中，可以結合用戶的偏好設置，例如優先走那條路或者避免走哪條路，也可以提供使用者可拖動的方式修改實際的交通路徑。
在圖3的基礎上，例如得到圖4中雙點劃線所示的第一位置與第二位置之間的交通路徑。
S104：在所述選定的交通路徑基礎上設定活動區域。
在選定的交通路徑上，可以設定使用者的活動區域。
例如，可以在選定的交通路徑基礎上選擇該路徑每隔預設間隔的點，以每個這樣的點為中心，在預設半徑範圍內的區域，都設定為該使用者的活動區域。這樣設定的路徑上的區域，例如如圖5中陰影部分所示。
例如，可以在選定的交通路徑基礎上選擇該路徑每隔預設間隔的點，做每個這樣的點相對於所在路徑的垂線，找出該垂線的上與所述路徑交點預設距離的點。進一步地，在路徑兩側分別連接所述預設距離的點，可以得到一個多邊形區域，例如如圖6所示。
上述圖5、6中的陰影區域或者多邊形區域，僅僅作為示例，均是為了適當框選出用戶在第一位置和第二位置間常規出行時所走路線一定範圍內的區域。
S105：將獲得的所述活動區域中的推送資訊發送至所述使用者的終端。
這類推送資訊例如是所述活動區域中的商戶登記的請 求推送伺服器推送的資訊，也可以是正在發生或將要發生在所述活動區域中的活動的資訊，等。
透過上述實施例，可以憑藉獲得的使用者資料來得到使用者的活動地點以及相應的活動區域，這樣，推送所述活動區域中的資訊至所述使用者的終端，不需要使用者終端上即時或者以較段時間間隔上報其地理位置，可以降低終端的電能消耗。
以下介紹本發明一種伺服器的實施例，圖7示出了該伺服器實施例一般性架構，如圖7所示包括：獲得單元71，用於獲得使用者資料，所述使用者資料包括關聯使用者活動時間的活動地點資訊；篩選單元72，用於根據關聯的使用者活動時間篩選所述用戶活動地點中的第一位置和第二位置；選定單元73，用於選定所述第一位置和第二位置之間的交通路徑；設定單元74，用於在所述選定的交通路徑基礎上設定活動區域；推送單元75，用於將獲得的所述活動區域中的推送資訊發送至所述使用者的終端。
在一個較佳實施例中，如圖8所示，所述篩選單元72具體可以包括：時間段判斷單元721，用於：在獲得使用者資料中，根據不同活動地點關聯的活動時間，結合預先對時間段的劃定，判斷不同活動時間、不同活動地點發生的活動所在 的時間段；設置單元722，用於將在預先劃定的時間段內發生的活動所處的活動地點設置為第一位置和第二位置。
在一個較佳實施例中，如圖9所示，所述篩選單元72具體可以包括：聚類單元723，用於根據關聯的使用者活動時間、採用聚類演算法得到所述使用者活動地點中的第一聚類地點、第二聚類地點；聚合單元724，基於每個聚類地點中包含的具體地點得到每個聚類地點相應的聚合點。
在一個較佳實施例中，所述聚類演算法包括：K-MEANS演算法、凝聚層次聚類演算法或DBSCAN演算法。
在一個較佳實施例中，所述聚合單元724對每個聚類地點中包含的具體地點透過求方差/算數平均值/幾何平均值的方式獲得相應聚類地點中的聚合點。
在一個較佳實施例中，所述選定單元73透過導航軟體/服務或者結合地圖軟體/服務得到第一位置和第二位置之間的交通路徑。
在一個較佳實施例中，所述選定單元73可以結合使用者的偏好設置選定所述第一位置和第二位置之間的交通路徑。
在有一個較佳實施例中，如圖10所示，所述設定單元74可以包括： 第一設定單元741，用於在選定的交通路徑基礎上選擇該路徑每隔預設間隔的點，以每個這樣的點為中心，將預設半徑範圍內的區域設定為該使用者的活動區域；或，第二設定單元742，用於在選定的交通路徑基礎上選擇該路徑每隔預設間隔的點，做每個這樣的點相對於所在路徑的垂線，找出該垂線的上與所述路徑交點預設距離的點；分別連接路徑兩側預設距離的點，將得到多邊形區域設定為該使用者的活動區域。
在一個較佳實施例中，所述活動區域中的推送資訊包括：所述活動區域中的商戶登記的請求推送伺服器推送的資訊，或，正在發生或將要發生在所述活動區域中的活動的資訊。
在20世紀90年代，對於一個技術的改進可以很明顯地區分是硬體上的改進(例如，對二極體、電晶體、開關等電路結構的改進)還是軟體上的改進(對於方法流程的改進)。然而，隨著技術的發展，當今的很多方法流程的改進已經可以視為硬體電路結構的直接改進。設計人員幾乎都透過將改進的方法流程程式設計到硬體電路中來得到相應的硬體電路結構。因此，不能說一個方法流程的改進就不能用硬體實體模組來實現。例如，可程式設計邏輯器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如現場可程式設計閘陣列(Field Programmable Gate Array，FPGA)) 就是這樣一種積體電路，其邏輯功能由使用者對器件程式設計來確定。由設計人員自行程式設計來把一個數位系統“集成”在一片PLD上，而不需要請晶片製造廠商來設計和製作專用的積體電路晶片2。而且，如今，取代手工地製作積體電路晶片，這種程式設計也多半改用“邏輯編譯器(logic compiler)”軟體來實現，它與程式開發撰寫時所用的軟體編譯器相類似，而要編譯之前的原始碼也得用特定的程式設計語言來撰寫，此稱之為硬體描述語言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也並非僅有一種，而是有許多種，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware Description Language)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(Ruby Hardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-Speed Integrated Circuit Hardware Description Language)與Verilog2。本領域技術人員也應該清楚，只需要將方法流程用上述幾種硬體描述語言稍作邏輯程式設計並程式設計到積體電路中，就可以很容易得到實現該邏輯方法流程的硬體電路。
控制器可以按任何適當的方式實現，例如，控制器可以採取例如微處理器或處理器以及儲存可由該(微)處理器執行的電腦可讀程式碼(例如軟體或韌體)的電腦可讀 媒體、邏輯閘、開關、特殊應用積體電路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可程式設計邏輯控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限於以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，記憶體控制器還可以被實現為記憶體的控制邏輯的一部分。
本領域技術人員也知道，除了以純電腦可讀程式碼方式實現控制器以外，完全可以透過將方法步驟進行邏輯程式設計來使得控制器以邏輯閘、開關、特殊應用積體電路、可程式設計邏輯控制器和嵌入微控制器等的形式來實現相同功能。因此這種控制器可以被認為是一種硬體部件，而對其內包括的用於實現各種功能的裝置也可以視為硬體部件內的結構。或者甚至，可以將用於實現各種功能的裝置視為既可以是實現方法的軟體模組又可以是硬體部件內的結構。
上述實施例闡明的系統、裝置、模組或單元，具體可以由電腦晶片或實體實現，或者由具有某種功能的產品來實現。
為了描述的方便，描述以上裝置時以功能分為各種單元分別描述。當然，在實施本發明時可以把各單元的功能在同一個或多個軟體和/或硬體中實現。
透過以上的實施方式的描述可知，本領域的技術人員可以清楚地瞭解到本發明可借助軟體加必需的通用硬體平臺的方式來實現。基於這樣的理解，本發明的技術方案本 質上或者說對現有技術做出貢獻的部分可以以軟體產品的形式體現出來，該電腦軟體產品可以儲存在儲存媒體中，如ROM/RAM、磁碟、光碟等，包括若干指令用以使得一台電腦設備(可以是個人電腦，伺服器，或者網路設備等)執行本發明各個實施例或者實施例的某些部分所述的方法。
本說明書中的各個實施例均採用遞進的方式描述，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其，對於系統實施例而言，由於其基本相似於方法實施例，所以描述的比較簡單，相關之處參見方法實施例的部分說明即可。
本發明可用於眾多通用或專用的電腦系統環境或配置中。例如：個人電腦、伺服器電腦、手持設備或可攜式設備、平板型設備、多處理器系統、基於微處理器的系統、機上盒、可程式設計的消費電子設備、網路PC、小型電腦、大型電腦、包括以上任何系統或設備的分散式運算環境等等。
本發明可以在由電腦執行的電腦可執行指令的一般上下文中描述，例如程式模組。一般地，程式模組包括執行特定任務或實現特定抽象資料類型的常式、程式、物件、元件、資料結構等等。也可以在分散式運算環境中實踐本發明，在這些分散式運算環境中，由透過通信網路而被連接的遠端處理設備來執行任務。在分散式運算環境中，程式模組可以位於包括存放裝置在內的本地和遠端電腦儲存 媒體中。
雖然透過實施例描繪了本發明，本領域普通技術人員知道，本發明有許多變形和變化而不脫離本發明的精神，希望申請專利範圍包括這些變形和變化而不脫離本發明的精神。

Claims (15)

  1. 一種結合終端地理位置推送資訊的方法，其特徵在於，包括：伺服器獲得使用者資料，該使用者資料包括關聯使用者活動時間的活動地點；該伺服器根據關聯的使用者活動時間篩選該活動地點中的第一位置和第二位置，其中，篩選第一位置和第二位置包含：將該活動地點劃分成複數個聚類，該複數個聚類中的每一個聚類包含複數個具體地點；根據包含在每一個聚類中的該複數個具體地點獲得每一個聚類相應的聚合點；以及根據用於每一個聚類的該聚合點來篩選該第一位置和該第二位置；該伺服器選定該第一位置和第二位置之間的交通路徑；該伺服器在該選定的交通路徑基礎上設定活動區域；該伺服器將獲得的該活動區域中的推送資訊發送至該使用者的終端。
  2. 如申請專利範圍第1項的方法，其中，該根據關聯的使用者活動時間篩選該活動地點中的第一位置和第二位置，具體包括：在獲得使用者資料中，根據不同活動地點關聯的活動時間，結合預先對時間段的劃定，判斷不同活動時間、不同活動地點發生的活動所在的時間段；將在預先劃定的時間段內發生的活動所處的活動地點設置為第一位置和第二位置。
  3. 如申請專利範圍第1項的方法，其中，該根據關聯的使用者活動時間篩選該活動地點中的第一位置和第二位置，具體包括：採用聚類演算法，將該活動地點劃分成該複數個聚類。
  4. 如申請專利範圍第3項的方法，其中，該聚類演算法包括：K-MEANS(K平均)演算法、凝聚層次聚類演算法或DBSCAN(具有雜訊的基於密度的聚類方法)演算法。
  5. 如申請專利範圍第3項的方法，其中，根據包含在每一個聚類中的該複數個具體地點獲得每一個聚類相應的聚合點，包括：對包含在每一個聚類中的該複數個具體地點透過求方差/算數平均值/幾何平均值的方式獲得每一個聚類相應的聚合點。
  6. 如申請專利範圍第1項的方法，其中，該選定該第一位置和第二位置之間的交通路徑，包括：透過導航軟體/服務或者結合地圖軟體/服務得到第一位置和第二位置之間的交通路徑。
  7. 如申請專利範圍第1項的方法，其中，該選定該第一位置和第二位置之間的交通路徑，包括：結合用戶的偏好設置選定該第一位置和第二位置之間的交通路徑。
  8. 如申請專利範圍第1項的方法，其中，該在該選定的交通路徑基礎上設定活動區域，包括：在選定的交通路徑基礎上選擇該路徑每隔預設間隔的點，以每個這樣的點為中心，將預設半徑範圍內的區域設定為該使用者的活動區域；或，在選定的交通路徑基礎上選擇該路徑每隔預設間隔的點，做每個這樣的點相對於所在路徑的垂線，找出該垂線的上與該路徑交點預設距離的點；分別連接路徑兩側預設距離的點，將得到多邊形區域設定為該使用者的活動區域。
  9. 如申請專利範圍第1項的方法，其中，該活動區域中的推送資訊包括：該活動區域中的商戶登記的請求推送伺服器推送的資訊，或，正在發生或將要發生在該活動區域中的活動的資訊。
  10. 一種伺服器，其特徵在於，包括：獲得單元，用於獲得使用者資料，該使用者資料包括關聯使用者活動時間的活動地點；篩選單元，用於根據關聯的使用者活動時間篩選該活動地點中的第一位置和第二位置，其中，篩選第一位置和第二位置包含：將該活動地點劃分成複數個聚類，該複數個聚類中的每一個聚類包含複數個具體地點；根據包含在每一個聚類中的該複數個具體地點獲得每一個聚類相應的聚合點；以及根據用於每一個聚類的該聚合點來篩選該第一位置和該第二位置；選定單元，用於選定該第一位置和第二位置之間的交通路徑；設定單元，用於在該選定的交通路徑基礎上設定活動區域；推送單元，用於將獲得的該活動區域中的推送資訊發送至該使用者的終端。
  11. 如申請專利範圍第10項的伺服器，其中，該篩選單元具體包括：時間段判斷單元，用於：在獲得使用者資料中，根據不同活動地點關聯的活動時間，結合預先對時間段的劃定，判斷不同活動時間、不同活動地點發生的活動所在的時間段；設置單元，用於將在預先劃定的時間段內發生的活動所處的活動地點設置為第一位置和第二位置。
  12. 如申請專利範圍第10項的伺服器，其中，該篩選單元具體包括：聚類單元，用於採用聚類演算法，將該活動地點劃分成該複數個聚類。
  13. 如申請專利範圍第12項的伺服器，其中，該聚類演算法包括：K-MEANS(K平均)演算法、凝聚層次聚類演算法或DBSCAN(具有雜訊的基於密度的聚類方法)演算法。
  14. 如申請專利範圍第12項的伺服器，其中，該篩選單元具體包括：聚合單元，用於對包含在每一個聚類中的該複數個具體地點透過求方差/算數平均值/幾何平均值的方式獲得每一個聚類相應的聚合點。
  15. 如申請專利範圍第10項的伺服器，其中，該選定單元透過導航軟體/服務或者結合地圖軟體/服務得到第一位置和第二位置之間的交通路徑。
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