WO2012159372A1

WO2012159372A1 - 用户数量计算方法及系统

Info

Publication number: WO2012159372A1
Application number: PCT/CN2011/078165
Authority: WO
Inventors: 邵刚; 胡迅
Original assignee: 华为技术有限公司
Priority date: 2011-08-09
Filing date: 2011-08-09
Publication date: 2012-11-29
Also published as: US20140114958A1; CN103039036A; CN103039036B

Abstract

本发明实施例公开了一种用户数量计算方法及系统，涉及通信技术领域，解决了现有技术在获取用户数量时需对每一个用户建立位置模型导致的计算量大，耗费大量计算资源的问题。本发明实施例中，由于计算机只需根据本地保存的用户的位置记录建立一个属性-位置记录数量对照表，随后根据查询请求中的时间、位置属性就可获得所需的用户数量结果，克服了现有技术会耗费计算机中大量计算资源的缺陷。另外，由于计算机中只需保存一个属性-位置记录数量对照表，可节约计算机的存储空间，从而可在查询条件频繁变化时，加快查询速度，提高计算机的查询效率。

Description

用户数量计算方法及系统技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及用户数量计算方法及系统。

背景技术

位置服务（ Location Based Service, 简称为： LBS )是通过电信移动运营商的网络（如 GSM 网、 CDMA 网 )获取移动终端用户的位置信息（经纬度坐标），在电子地图平台的支持下，为用户提供相应服务的一种增值业务。

现有技术中移动终端用户的位置信息获取技术包括：基于网络的定位技术，主要是利用移动终端设备信号到达各基站的时间和角度等信息测算移动终端在网络中的位置；基于终端的定位技术，主要是利用 GPS ( Global Position System, 全球定位系统），由移动终端接收 GPS卫星的信号获得相应的位置信息；混合定位技术，结合了基于网络的定位技术与基于终端的定位技术的优点，利用移动终端在基站的信息，并配合传统 GPS卫星，让定位的速度更快。

利用现有的定位技术，可以定位并获取用户位置记录，得到过去某个时间点在某个位置或某些位置的用户数量，进一步根据用户的属性可以获得具有某些属性（如不同性别、年龄段、职业等属性）的用户数量。

在某些情况下（如将在某区域组织活动，分配资源，推广产品等），需要知道未来某个时间点，某个位置具有特定属性的用户数量。例如，产品推广商希望将产品内容发送给 1000个男学生，需要获知哪几个位置的用户数量可以满足推广目标，而可以被指定为推广地点。因此，提出了基于位置和未来时间点的用户数量计算方法。现有的用户数量计算方法包括：记录每个时刻每个用户（即移动终端）的位置信息；根据单个用户的时间 -位置记录，建立该用户的位置模型；根据该位置模型，获取该用户未来某个时间点所在的位置；重复上述步骤以获取所有用户在上述未来某个时间点的位置；汇总所有用户的、在未来某个时间点的位置信息，得到上述未来某个时间点在某个位置出现的用户数量。

在利用上述用户数量计算方法获取未来某个时间点在某个位置出现的用户数量的过程中，至少存在如下问题：由于现有的用户数量计算方法需要对每个用户建立位置模型，然后根据该模型获取该用户未来某个时间点所在的位置，当用户量很大（百万、千万级）时，建立所有用户的位置模型的计算量也会很大，因此，当使用计算机执行该建模过程时，会耗费大量的计算资源。

另外，在获取用户数量时，查询者会频繁地修改查询条件（即未来某个时间点及某个位置），每一次修改查询条件，计算机都会先根据所有用户的位置模型重新计算未来某个时间点的位置，再汇总所有用户的、在未来某个时间点的位置信息，得到未来某个时间点在某个位置出现的用户数量。随着用户数量的增大，会进一步增加计算机的计算量，导致系统运行速度变慢，查询效率降低。

发明内容

本发明的实施例提供一种用户数量计算方法及系统，可简化计算过程，大大节约了该装置的计算资源。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

一种用户数量计算方法，包括：计算机通过输入接口接收查询者发出的由待查属性参数构成的查询请求，所述待查属性参数包含待查位置及当前时间之后的待查时间；所述计算机在其所存储的一属性-位置记录数量对照表中查询对应于所述待查属性参数的位置记录数量；所述属性 -位置记录数量对照表由所述计算机根据本地已保存的用户的位置记录建立，并存储在存储器中；所述计算机根据所述查询获得的所述位置记录数量获得处于所述待查位置的、在所述待查时间内的用户数量。

一种用户数量计算系统，包括：数据采集装置，用于采集用户的位置信息；计算机，用于通过一输入接口接收查询者发出的由待查属性参数构成的查询请求，所述待查属性参数包含待查位置及当前时间之后的待查时间；然后在所述计算机所存储的一属性-位置记录数量对照表中查询对应于所述待查属性参数的位置记录数量；最后根据所述查询获得的所述位置记录数量计算处于所述待查位置的、在所述待查时间内的用户数量；所述数据采集装置连接于所述计算机的另一输入接口，以将所采集的所述用户的位置信息传输至所述计算机中，以在计算机中形成对应所采集用户的位置记录；所述计算机，还用于根据本地已保存的用户的位置记录建立所述属性 -位置记录数量对照表，并将所述属性 -位置记录数量对照表存储在存储器中。

本发明实施例提供的用户数量计算方法及系统中，计算机只需根据本地保存的用户的位置记录按照任意一种数理统计的方法用户属性与位置记录之间对应关系，即建立一个属性-位置记录数量对照表，随后，计算机根据查询请求中的时间、位置属性就可获得所需的用户数量结果，克服了现有技术中需要对每个用户建立一个位置模型，导致的计算资源被大量耗费的缺陷。另外，由于计算机中只需保存一个属性-位置记录数量对照表，相比于现有的对应于每个用户的位置模型可节约计算机的存储空间，从而可在查询条件频繁变化时，加快查询速度，提高计算机的查询效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图 1为本发明实施例 1用户数量计算方法的流程图；

图 2为本发明实施例 1用户数量计算系统的方框图；

图 3为本发明实施例 2用户数量计算方法的流程图；

图 4为本发明实施例 3用户数量计算系统的方框图；

图 5为本发明实施例 2计算机建立属性 -位置记录数量对照表方法的流程图。

具体实施方式

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、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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

本实施例提供一种用户数量计算方法，该方法的执行主体为计算机，如图 1所示，该方法包括如下步骤。

101、计算机通过输入接口接收查询者发出的由待查属性参数构成的查询请求，所述待查属性参数包含待查位置及当前时间之后的待查时间。

查询者想要获得未来某个时间点，某个位置具有特定属性的用户数量，需要借助计算机进行查询操作，该计算机通过输入接口接收查询者发出的查询请求，根据该查询请求进行后续的查询、计算操作，从而获得用户数量。

该查询请求可由查询者借助各种工具完成，如下面将要介绍的、通过电子地图，或是本领域技术人员所知的其它工具。

该查询请求由待查属性参数构成，该参数包含待查位置及当前时间之后的待查时间，还可包含计算本地已保存的所有用户的位置记录中所具有的一些其它属性信息，如性别、职业、兴趣爱好等，以便在后续的查表步骤中查询到对应于待查属性参数的位置记录数量，即查询到在所述待查时间内、处于所述待查位置且具有所述其它属性信息的位置记录数量。

102、所述计算机在其所存储的一属性 -位置记录数量对照表中查询对应于所述待查属性参数的位置记录数量。

属性-位置记录数量对照表为计算机根据本地已保存的用户的位置记录所建立，该表为所有用户的位置记录中所包含的属性与对应于各属性的位置记录数量的对照表，该表体现了用户属性与位置记录的对应关系，通过该对应关系可查询到对应于待查属性参数的位置记录数量。当然，建立用户属性与位置记录之间对应关系的方法不限于下述实施例中的方法，可以是任何数理统计学中的建模方法。

由于该待查属性参数除了包含待查位置及当前时间之后的待查时间，还可包含所有用户的位置记录中所具有的一些其它属性信息，因此可查询到在所述待查时间内、处于所述待查位置且具有所述其它属性信息的位置记录数量。

上述本地已保存的用户的位置记录的形成步骤包括：数据采集装置（如基站，或 GPS终端）按照一定的规则定期进行信息采集，采集的信息为每个用户（即移动终端）的位置信息，该位置信息中主要包括采集的时间、用户信息、地理位置信息等，还可以具有其它属性信息，如性别、职业、兴趣爱好等；计算机将所有采集到的位置信息形成对应于每个用户的位置记录，并存储于存储器中。

1 03、所述计算机根据所述查询获得的所述位置记录数量获得处于所述待查位置的、在所述待查时间内的用户数量。

具体地，根据步骤 1 02 中查询获得的所述位置记录数量，根据该查询结果可获得处于该待查位置的、在该待查时间内的用户数量。当查询请求中包含其他属性信息，还可以获得处于该待查位置的、在该待查时间内的满足其他属性信息的用户数量，由此，查询者获得未来某个时间点，某个位置具有特定属性的用户数量。

本实施例提供的用户数量计算方法中，计算机只需根据本地所保存的用户的位置记录按照任意一种数理统计的方法建立用户属性与位置记录之间对应关系，即建立一个属性-位置记录数量对照表，随后，计算机根据查询请求中的时间、位置属性就可获得所需的用户数量结果，克服了现有技术中需要对每个用户建立一个位置模型，导致的计算资源被大量耗费的缺陷。另外，由于计算机中只需保存一个属性-位置记录数量对照表，相比于现有的对应于每个用户的位置模型可节约计算机的存储空间，从而可在查询条件频繁变化时，加快查询速度，提高系统的查询效率。

本实施例还提供一种用户数量计算系统，如图 2 所示，该系统包括：数据采集装置 21 , 用于采集用户的位置信息；计算机 22 , 用于通过一输入接口接收查询者发出的由待查属性参数构成的查询请求，所述待查属性参数包含待查位置及当前时间之后的待查时间；然后在所述计算机 22所存储的一属性 -位置记录数量对照表中查询对应于所述待查属性参数的位置记录数量；最后根据所述查询获得的所述位置记录数量获得处于所述待查位置的、在所述待查时间内的用户数量。

所述数据采集装置连接于所述计算机的另一输入接口，以将所采集的所述用户的位置信息传输至所述计算机中，以在计算机中形成对应所采集用户的位置记录。

所述计算机，还用于根据本地已保存的用户的位置记录建立所述属性-位置记录数量对照表，并将所述属性 -位置记录数量对照表存储在存储器中。

上述系统中各装置所执行的方法已在本实施例中做了详细说明，在此不再赘述。

本实施例提供的用户数量计算系统中，计算机只需根据本地所保存的用户的位置记录按照任意一种数理统计的方法用户属性与位置记录之间对应关系，即建立一个属性-位置记录数量对照表，随后，计算机根据查询请求中的时间、位置属性，就可获得所需的用户数量结果，克服了现有技术中需要对每个用户建立一个位置模型，导致的计算资源被大量耗费的缺陷。另外，由于计算机中只需保存一个属性-位置记录数量对照表，相比于现有的对应于每个用户的位置模型可节约计算机的存储空间，从而可在查询条件频繁变化时，加快查询速度，提高系统的查询效率。

实施例 2

本实施例提供一种用户数量计算方法，该方法的执行主体为计算机。如图 3所示，该方法包括如下步骤。

301、计算机通过输入接口接收查询者发出的由待查属性参数构成的查询请求，所述待查属性参数包含待查位置及当前时间之后的待查时间。

302、所述计算机在其所存储的一属性 -位置记录数量对照表中查询对应于所述待查属性参数的位置记录数量。

属性-位置记录数量对照表为计算机根据本地已保存的用户的位置记录所建立，该表为所有用户的位置记录中所包含的属性与对应于各属性的位置记录数量的对照表，该表体现了用户属性与位置记录的对应关系，通过该对应关系可查询到对应于待查属性参数的位置记录数量。由于该待查属性参数除了包含待查位置及当前时间之后的待查时间，还可包含所有用户的位置记录中所具有的一些其它属性信息，因此可查询到在所述待查时间内、处于所述待查位置且具有所述其它属性信息的位置记录数量。

下面借助图 5介绍属性 -位置记录数量对照表的一种建立方法，当然，该方法不限于图 5 所示的方法，可以是任何数理统计学中的建模方法。该方法的执行主体为计算机。

501、汇总本地已保存的用户的位置记录中的用户属性和位置属性，获得属性组合。

具体地，数据采集装置（如基站，或 GPS 终端）负责按照一定的规则定期采集每个用户（即移动终端）的位置信息，该位置信息中主要包括采集的时间、用户信息、地理位置信息等，还可以具有其它属性信息，如性别、职业、兴趣爱好等；计算机将所有采集到的位置信息形成对应于每个用户的位置记录，并存储于存储器中。该用户的位置记录中包含的用户信息、地理位置信息等可分别作为用户信息记录中的一种属性，如用户信息作为用户属性，而地理位置信息作为位置属性，但数据采集的时间点不作为属性。

所有的位置记录中包含的除数据采集的时间点外的至少一个属性组合在一起可形成多种属性组合。下面以一组数据举例说明如何获得属性组合。

示例数据：

2010-12-9, 经纬度（东经 114。 04' \1" 北纬 22。 37' \1" ), 名称 = 华强北，位置类别=购物区，国家 =中国，省=广东，市=深圳，性别 =男，品牌 =全球通；

2010-12-10, 经纬度（东经 114。 04' \1" 北纬 22。 37' \1" ), 名称 = 华强北，位置类别=购物区，国家 =中国，省=广东，市=深圳，性别 =男，品牌 =全球通；

2010-12-9, 经纬度（东经 114。 04' \1" 北纬 22。 37' \1" ), 名称 = 华强北，位置类别=购物区，国家 =中国，省=广东，市=深圳，性别 =女，品牌 =全球通；

2010-12-10, 经纬度（东经 114。 04' \1" 北纬 22。 37' \1" ), 名称 = 华强北，位置类别=购物区，国家 =中国，省=广东，市=深圳，性别 =女，品牌 =全球通；

2010-12-9, 经纬度（东经 114。 05' 1" 北纬 22。 38' V ), 名称 =东门，位置类别=购物区，国家 =中国，省=广东，市=深圳，性别 =男，品牌 =全球通； 2010-12-10, 经纬度（东经 114。 05' 1" 北纬 22。 38' V ), 名称 =东门，位置类别=购物区，国家 =中国，省=广东，市=深圳，性别 =男，品牌 =全球通；

2010-12-9, 经纬度（东经 114。 05' 1" 北纬 22。 38' V ), 名称 =东门，位置类别=购物区，国家 =中国，省=广东，市=深圳，性别 =女，品牌 =全球通；

2010-12-10, 经纬度（东经 114。 05' 1" 北纬 22。 38' V ), 名称 =东门，位置类别=购物区，国家 =中国，省=广东，市=深圳，性别 =女，品牌 =全球通；

上述每一条数据中，第一项为数据采集的时间点；经纬度、名称、位置类别、国家、省及市为位置属性；性别项为性别属性；品牌项为偏好属性。可以看出上述的数据中有四种属性组合，分别为：

={东经 114° 04' \1" , 北纬 22° 37' \1" , 华强北，购物区，中国，广东，深圳，男，全球通 };

C₂={东经 114。 04' \1" , 北纬 22。 37' \1" , 华强北，购物区，中国，广东，深圳，女，全球通 };

C₃={东经 114° 05' 1" , 北纬 22。 38' V , 东门，购物区，中国，广东，深圳，男，全球通 };

C₄={东经 114° 05' 1" , 北纬 22。 38' V , 东门，购物区，中国，广东，深圳，女，全球通 }。

502、统计在每一个时间单位内具有相同所述属性组合的位置记录数量。具体地，在某一个时间单位 tj内的所有用户的位置记录按照其属性组合进行分类，然后统计具有相同属性组合 Ci的位置记录的条数（即位置记录数量），获得属性统计结果 L (Ci， tj)。时间单位 tj可以为天或者小时，具体可根据计算需求进行选择。

按照上述方法对每一个时间单位 tj内用户的位置记录的进行属性组合分类并统计后，获得对应于每一个时间单位 tj的具有属性组合 Ci的属性统计结果 L(Ci tj) , 然后对具有相同属性组合的、对应每一个时间单位的所有属性统计结果汇总到一起，形成属性统计结果集合 CL

CLi={ L(Ci t。）， l(C ) , L(Ci t₂) , ······ , L(Ci t t_n。_w表示最近的个时间单位，而 t。表示最早的一个时间单位

以步骤 501中数据为例，时间单位为天， 2010-12-9—天内对应于属性组合 d={东经 114° 04' 12" , 北纬 22° 37' 12" , 华强北，购物区，中国，广东，深圳，男，全球通 }的位置记录应为：

2010-12-9, 经纬度（东经 114 04' 12" 北纬 22 37' 12" ), 名称 = 华强北，位置类别=购物区，国家 =中国，省=广东，市=深圳，性别 =男，品牌 =全球通。统计包含该记录所对应的属性组合的所有用户信息记录的个数，获得一个属性统计结果。按该方法可获得 2010-12-9 天内对应于属性组合 C₂ C₃、及 2010-12-10—天内对应于属性组合 d C₂ C₃ C₄的属性统计结果。

如果步骤 501 中的计算机本地已保存的所有数据，那么建立的属性统计结果集合（^={1 1} , CL₂={1, 1} , CL₃={1, 1} , CL₄={1 1}

503、根据步骤 502中的统计结果，计算所述属性组合对应的属性计算结果。

具体地，根据步骤 502得到的属性统计结果集合，可采用下述公式（1 ) 计算对应于每种属性组合的属性计算结果。 baseiC) = ^LU + ······ ^{+ L}U

n+\ ( 1 ) 公式（1 ) 中， Ci表示第 i个属性组合， i为正整数； t_nw t_now -!, ······ t„ow-n分别表示不同的时间单位，为 t_n。_w的前一个时间单位； L (Ci t_now)

L (Ci t^) L(Ci t_n。_w__n) 分别表示不同的时间单位内具有的位置记录的条数（即位置记录数量）； base (CJ表示对应于的属性计算结果。

根据步骤 502得到的属性统计结果集合，可计算获得属性统计结果为： ba se (Ci) = base (C₂) = base (C₃) = base (C₄) =2/2=1。

504、根据所述属性组合构造趋势属性组合，所述趋势属性组合从属于所述属性组合，且所述趋势属性组合至少包括位置属性。

具体地，趋势属性组合是属性组合的一个子集，比如属性组合有 5 个属性 {a， b， c， d， e} , 趋势属性组合可以是 {a， d， e}或者为 {a} , 在实际应用中，趋势属性组合只保留对时间变化敏感的属性。这样，多个属性组合可以对应相同的趋势属性组合，可以减少趋势计算的计算量和计算结果的存储量。趋势属性中至少包括位置属性，因为，用户数量计算就是计算在某个位置上的用户数量，因此位置属性为核心属性。趋势属性组合可根据计算的需求选择具体的位置属性，以步骤 501中的示例数据为例，该位置属性可以为位置类别、国家、省、市、名称中的任意一个或多个。

505、根据指定的待查时间段，计算所述趋势属性组合在所述待查时间段中每一个时间单位对应的趋势计算结果。

具体地，根据查询者的需求，可以指定待查时间段，其包括起始时间 t_w 及从起始时间 t_w开始总共需要计算的时间单位的个数。例如：时间单位为天，所指定的起始时间是 2011-1-1 ,从 2011-1-1开始总共需要查询的天数为 7天，则 2011-1-1至 2011-1-7间的 7天为待查时间段。

趋势计算结果可按如下公式计算：

direction{C- , t = d_w x Day_avg (C,^d , t + w_w x Week_avg (C,^d , t_w) + m_w x Month_avg (C,^d , t + y_w Year_avg (C,^d , t

( 2 ) 公式（ 2 )中， Q¹表示第 i个趋势属性组合；表示待查时间段中的第 w 个时间单位； λ^^ς¹ ）表示日计算分量， d_w表示日计算分量的权重； ^^UQ¹ ）表示周计算分量， w_w表示周计算分量的权重； MwtUQ¹ ）表示月计算分量， m_w表示月计算分量的权重； }¾/^(<^ ）表示年计算分量， y_w表示年计算分量的权重，且 directioniC ,t 表示 C,^d在 t_w的的趋势计算结果。 d_w、 w_w、 1¾及 ₇„为常数，都可根据经验进行选择。 Day_avg(C ,t 、 Week_avg(Cf ,t_w) Month_avg(Cf , 及 }¾_a/ _vg(C,^d )分别按照下述公式进行计算。

K( _; ^rf , t_DM ) + iC ,t_{Dayiw )}) +…… + K(C , t_DM ) .

d K(Q ,t ) + K(C！。 + ······ + K( ,t

Week (C_l ^d,t_w) = ^^ d 、一

Month (C ,t

n

Y_mr (c ) = K( •>t_{Year(w )}) + ¥JC_i t_{Year(w )}) + + K(C_; ,t_Year(Win))；

a^vg n L( . ， ) ~ _Λ (_Γ ^ά Λ ~ ，

^,„)表示最近第 n个星期里与 t_w在所属星期里的日期次序数相同的时间单位，表示最近第 ⁿ个月份里与在所属月份里的星期次序数相同的时间单位， ^。„^,„)表示最近的第 n个月份里与 t_w月份不同、日期相同的时间单位， ^表示最近的第 n个年份里与 t_w年份不同、日期相同的时间单位。比如，为 2011-3-30 曰，为三月的第五周的周三，那么^^ ,)为三月的第四周的周三，即 2011-3-23; ,²)为三月的第三周的周三，即 2011-3-16, t_Day{w^ 及 (^等以此类推； (^为上个第五周的周三，因为二月份没有第五周，因此 (^为 1月 26 曰。 (C,^d, (_w,„))表示在 (_w,„)内对应于 C,^d的位置记录的条数（即位置记录数量）， C,^d, ^_w,„))表示在 ^_w,„)内对应于 C,^d的位置记录的条数 (即位置记录数量）， C ^^₎表示在对应于 C的位置记录的条数（即位置记录数量）， ο _{α ν},„))表示在 t _{fl w},„)内对应于 C的位置记录的条数 (即位置记录数量）；表示最近一个时间单位内对应于 c,^d的位置记录的条数（即位置记录数量）。

根据上述计算方法，可计算出趋势属性组合集中每一种趋势属性组合 c 分别在至 t_w+m中每一个时间单位内的趋势计算结果： directio C;¹ ,t_w+l) 、 directioniC ,t_w+2)

、。根据上述计算公式可知，趋势计算结果就是相关属性计算结果在指定的待查时间段的时间权重序列。

506、将每一种所述属性组合对应的属性计算结果与每一种所述趋势属性组合在所述待查时间段中每一个时间单位对应的趋势计算结果组成所述属性

-位置记录数量对照表。

属性-位置记录数量对照表可以下述集合的方式表示，并存储在计算机的存储器中以备后续计算用户数量时使用。

C_l base(C_l )

C₂ base(C₂)

C base(C ) direction{C_{x w}) ^d _t

direction{C₂ , t_w ) direction{C directioniC, ^d t

direction(C _q ^d , t_w) direction(C_c direction{C , / 上述步骤 501 ~步骤 506描述了根据所有用户的位置记录建立属性 -位置记录数量对照表的一种方法的详细过程，当然，建立用户属性与位置记录数量对应关系的方法并不限于本实施例中描述的方法，还可以根据用户的位置记录中时间、位置属性的统计特性来建立上述对应关系，或是本领域技术人员所知的其它数理统计学中的建模方法。

计算机中建立了上述属性-位置记录数量对照表后，通过执行本实施例中的步骤 302 , 就能查询到对应于所述待查属性参数的位置记录数量。步骤 302 可具体包括如下子步骤。 3021、在所述属性组合中查找包含所述待查位置的属性组合，指定为匹配属性组合。

查询请求中的待查属性参数包含待查位置，在所有的属性组合中，只要被查询的属性组合中包含该待查位置，不管该被查询的属性组合是否包含其它属性，也不管这些其它属性的取值如何，该被查询的属性组合即为匹配属性组合 MC_{i o}

3022、在所述属性-位置记录数量对照表中查询所述匹配属性组合对应的属性计算结果及相应的趋势属性组合在所述待查时间对应的趋势计算结果。

具体地，在通过步骤 501 ~步骤 506计算得到的属性 -位置记录数量对照表中，查找匹配属性组合 MCi对应的属性计算结果 base (MC , 再根据与该匹配属性组合 MCi对应的趋势属性组合 MC,^d及待查时间 t查找对应的趋势计算结 directioniMC^f)。属性计算结果 base (Md)及趋势计算结果 ( ^criw?(MC,^d,t)构成查询获得的位置记录数量。

303、根据匹配属性组合对应的属性计算结果及相应的趋势属性组合在待查时间对应的趋势计算结果，计算处于待查位置的、在待查时间内的用户数量根据下述公式计算处于所述待查位置的、在待查时间内的用户数量。

具体地，按下述公式进行用户数量的计算。

count = (base(MC_i ) x direction{MC^ , t)) ( 3 ) 上述公式（3 ) 中， Z 为求和符号。其中， Count表示用户数量， MCi表示第 i个匹配属性组合， i为正整数， MC,^d表示与 MCi对应的趋势属性组合， base (MC0表示 MCi对应的属性计算结果， directioniMC;¹ , f) 示 MC,^d在待查时间 t对应的趋势计算结果。

获得处于所述待查位置的、在待查时间内的用户数量的步骤可为：将属性计算结果 base (MCi)与趋势计算结果 t ^c^ MC/ )相乘获得中间结果，最后按上述方法对所有匹配属性组合计算出中间结果，然后将各中间结果相加，获得处于所述待查位置的、在待查时间内的用户数量 count。

如果待查位置的范围比较大，比如在该范围内有多个数据采集点，每个采集点具有不同的经纬度，为了能获得该范围内每个采集点的用户数量结果，在上述步骤 3021和步骤 3022之间还可包括：将所述匹配属性组合根据位置属性划分为匹配属性组合子集。根据步骤 501的示例数据可知经纬度、名称、位置类别、国家、省及市为位置属性，当所述匹配属性组合是根据经纬度划分为匹配属性组合子集时，不同的所述匹配属性组合子集具有不同的经纬度属性。

然后在所述属性 -位置记录数量对照表中查询所述匹配属性组合子集中每一种所述匹配属性组合对应的属性计算结果及相应的趋势属性组合在所述待查时间对应的趋势计算结果。

接着可以在步骤 303中将所有的匹配属性组合子集都按照公式（ 3 )计算，获得处于所述待查位置的、在待查时间内的用户数量。

通过将匹配属性组合根据位置属性进一步划分为匹配属性组合子集，不仅使获得的用户数量能具体待查位置中的一个小范围内，还能提高该范围的用户数量计算速度，从而能快速实时地获得该范围内的用户数量计算结果。

当然，查询请求中还可包含用户的位置记录所具有的一些其它属性信息，如性别、职业、兴趣爱好等，以获得在未来的待查时间内，处于该待查位置的、具有上述其它属性信息的用户数量。

如果在获得了处于所述待查位置的、在待查时间内的用户数量 count后，又收到了新的查询请求，该查询请求中只有待查时间发生了变化（新的待查时间为 t' ), 则可以根据下述公式快速重新计算用户数量。 count = count x ^{directio C}i f) ,其中 _count'为对应新的待查时间的用户数量， direction C_i ) re ^(CV ')为在新的待查时间内对应的的趋势计算结果。这种算法可以使计算机快速计算出新的结果，而不用重新查询属性计算结果和属性计算结果，大大加快了计算速度。

下面通过具体的示例说明用户数量的计算方法。

ς 580

C₂ 700 假设已建立好的属性 -位置记录数量对照表由属性计算结果: 及

C₃ 900 800 趋势计算结果： _Ci （ 1.0， 1.3， 1.6.0.9， 1.1， 1.3， 1.1 )构成，其中 _Cl ^rf为对应 d、 C₂、及的趋势属性组合，趋势计算结果的起始时间是 2011-1-1, 共有 7天的趋势计算结果。 d、 C₂、及(₄为步骤 501中示例数据的属性组合：

Cl={东经 114。 04' W 北纬 22° 37' 12" , 华强北，购物区，中国，广东，深圳，男，全球通 };

C2={东经 114。 04' \r , 华强北，购物区，中国, 广东，深圳，女，全球通 };

C3={东经 114。 05' 1" 北纬 22° 38' V , 东门，购物区，中国，广东，深圳，男，全球通 };

C4={东经 114。 05' 1" 北纬 22° 38' V , 东门，购物区，中国，广东，深圳，女，全球通 }。 c,^d: 位置类别=购物区。

当输入的查询条件 0={市=深圳，位置类别=购物区，性别 =男，待查时间 =2011-1-3}时，匹配属性组合为 {d, CJ , 根据经纬度划分为两个匹配属性组合子集 {CJ及 {CJ。

需要说明的是，该查询条件中除了位置属性外，还包括了性别属性，因此，用户数量计算结果应为在待查时间内处于上述位置属性所指定位置的、性别属性为男性的用户数量。

匹配属性组合子集 {CJ 对应的用户数量为： base{C_x) X direction{C_x ^d ,t) =580* 1.6=928；匹配属性组合子集 {CJ对应的用户数量为： base(C₃) x direction C^ ,t) = 9 Q 0 * 1. 6=1440。

通过执行上述步骤 301 ~步骤 303可获得待查时间内在待查位置处的用户数量，由于在该用户数量计算方法中，计算机只需根据本地所保存的用户的位置记录按照任意一种数理统计的方法用户属性与位置记录之间对应关系，即建立一个属性-位置记录数量对照表，随后，计算机根据查询请求中的时间、位置属性，就可获得所需的用户数量结果，克服了现有技术中需要对每个用户建立一个位置模型，导致的计算资源被大量耗费的缺陷。进一步地，由于计算机中只需保存一个属性-位置记录数量对照表，相比于现有的对应于每个用户的位置模型可节约计算机的存储空间，从而加快了查询条件频繁变化时计算机的查询速度。另外，在计算用户数量时根据位置属性将匹配属性组合进一步划分为匹配属性组合子集，可以更加快速、实时地获得用户数量计算结果。

该属性-位置记录数量对照表的建立过程中，在汇总所述本地已保存的所有用户的位置记录中的用户属性和位置属性，获得属性组合之前，还可以包括数据采集及预处理步骤，该步骤包括：按照所述时间单位，定期记录满足采集条件的用户的用户标识、采集时间及位置标识；根据属性数据库对所述用户标识及位置标识进行属性扩展，以形成对应于所述用户标识、采集时间及位置标识的所述位置记录。

其中，按照时间单位，定期记录满足采集条件的用户的用户标识、采集时间及位置标识，可以包括：定位系统根据记录触发条件，记录进入和 /或离开所述定位系统某个位置区的用户的所述用户标识、采集时间及位置标识。

具体的数据采集及预处理步骤可不限于上述步骤，也可为直接采集并保存用于用户数量计算的数据，以形成用户的位置记录。

另外，当接收的查询请求为查询者通过电子地图发出的查询请求时，该用户数量计算方法还可包括在电子地图对应于所述待查位置的位置上显示所述处于所述待查位置的、在所述待查时间内的用户数量。由此，查询者可直观地看到用户数量计算结果。其中，接收查询者通过电子地图发出的查询请求，具体可包括接收查询者通过操作电子地图中显示区域（如用鼠标选中显示区域的某个位置作为待查位置）而发出的查询请求；或者，包括接收查询者通过操作电子地图中时间选择控件（如电子地图上设置的时间轴，通过用鼠标将时间轴上的滑块拖动到某个位置而确定待查时间 )而发出的查询请求。

实施例 3

本实施例提供一种用户数量计算系统，如图 4 所示，该系统包括：数据采集装置 41 , 用于采集用户的位置信息；计算机 42 , 用于通过一输入接口接收查询者发出的由待查属性参数构成的查询请求，所述待查属性参数包含待查位置及当前时间之后的待查时间；然后在所述计算机所存储的一属性 -位置记录数量对照表中查询对应于所述待查属性参数的位置记录数量；最后根据所述查询获得的所述位置记录数量计算处于所述待查位置的、在所述待查时间内的用户数量。

所述数据采集装置 41连接于所述计算机 42的另一输入接口，以将所采集的所述用户的位置信息传输至所述计算机中，以在计算机 42中形成对应所采集用户的位置记录；所述计算机 42 , 还用于根据本地已保存的用户的位置记录建立所述属性-位置记录数量对照表，并将所述属性 -位置记录数量对照表存储在存储器中。

该系统中的计算机 42可包括：属性组合单元 4201 , 用于汇总所述本地已保存的用户的位置记录中的用户属性和位置属性，获得属性组合；统计单元 4202 , 用于统计在每一个时间单位内具有相同所述属性组合的位置记录数量；属性计算单元 4203 , 用于根据所述位置记录数量的统计结果，计算所述属性组合对应的属性计算结果；趋势组合单元 4204 , 用于根据所述属性组合构造趋势属性组合，所述趋势属性组合从属于所述属性组合，且所述趋势属性组合至少包括位置属性；趋势计算单元 4205 , 用于根据指定的待查时间段，计算所述趋势属性组合在所述待查时间段中每一个时间单位对应的趋势计算结果；对照表生成单元 4206 , 用于将每一种所述属性组合对应的属性计算结果与每一种所述趋势属性组合在所述待查时间段中每一个时间单位对应的趋势计算结果组成所述属性-位置记录数量对照表。

计算机 42还可包括：匹配单元 4207 , 用于在所述属性组合中查找包含所述待查位置的属性组合，指定为匹配属性组合；查询单元 4208 , 用于根据所述匹配属性组合对应的属性计算结果及相应的趋势属性组合在所述待查时间对应的趋势计算结果，计算所述处于所述待查位置的、在待查时间内的用户数量。

所述计算机 42还可包括划分单元 4209 ,用于将所述匹配属性组合根据位置属性划分为匹配属性组合子集；所述计算单元 4208还用于根据所述匹配属性组合子集中每一种所述匹配属性组合对应的属性计算结果及相应的趋势属性组合在所述待查时间对应的趋势计算结果，计算所述处于所述待查位置的、在待查时间内的用户数量。

数据采集装置 41还可用于按照所述时间单位，定期记录满足采集条件的用户的用户标识、采集时间及位置标识；且计算机 42还可包括属性扩展模块 4210 , 用于根据属性数据库对所述用户标识及位置标识进行属性扩展，以形成对应于所述用户标识、采集时间及位置标识的所述位置记录。

所述的数据采集装置 41 还可用于：根据记录触发条件，记录进入和 /或离开所述定位系统某个位置区的用户的所述用户标识、采集时间及位置标识。

计算机 42还可包括接收单元 4211 ,用于通过所述输入接口接收查询者通过电子地图发出的由待查属性参数构成的查询请求，所述查询请求中包含所述待查位置及所述待查时间，且该用户数量计算系统还可包括显示器 43 , 用于在所述电子地图对应于所述待查位置的位置上显示所述处于所述待查位置的、在所述待查时间内的用户数量。

所述接收单元 4211还可用于接收查询者通过操作电子地图中显示区域而发出的由待查属性参数构成的查询请求；或者，接收查询者通过操作电子地图中时间选择控件而发出的由待查属性参数构成的查询请求，所述查询请求中包含所述待查位置及所述待查时间。

上述各模块及单元所执行的方法已在实施例 1及实施例 2 中做了详细说明，在此不再贅述。

本实施例提供的用户数量计算系统中，计算机只需根据本地所保存的用户的位置记录按照任意一种数理统计的方法用户属性与位置记录之间对应关系，即建立一个属性-位置记录数量对照表，随后，计算机根据查询请求中的时间、位置属性，就可获得所需的用户数量结果，克服了现有技术中需要对每个用户建立一个位置模型，导致的计算资源被大量耗费的缺陷。进一步地，由于计算机中只需保存一个属性-位置记录数量对照表，相比于现有的对应于每个用户的位置模型可节约计算机的存储空间，从而加快了查询条件频繁变化时计算机的查询速度。另外，在计算用户数量时根据位置属性将匹配属性组合进一步划分为匹配属性组合子集，可以更加快速、实时地获得用户数量计算结果。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在可读取的存储介质中，如计算机的软盘，硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。

本发明实施例主要用于位置服务业务中。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims

权利要求书

1、一种用户数量计算方法，其特征在于，包括：

计算机通过输入接口接收查询者发出的由待查属性参数构成的查询请求，所述待查属性参数包含待查位置及当前时间之后的待查时间；

所述计算机在其所存储的一属性 -位置记录数量对照表中查询对应于所述待查属性参数的位置记录数量；所述属性-位置记录数量对照表由所述计算机根据本地已保存的用户的位置记录建立，并存储在存储器中；

所述计算机根据所述查询获得的所述位置记录数量获得处于所述待查位置的、在所述待查时间内的用户数量。

2、根据权利要求 1所述的用户数量计算方法，其特征在于，所述根据本地已保存的用户的位置记录建立属性-位置记录数量对照表的方法包括：

汇总所述本地已保存的用户的位置记录中的用户属性和位置属性，获得属性组合；

统计在每一个时间单位内具有相同所述属性组合的位置记录数量；根据所述位置记录数量的统计结果，计算所述属性组合对应的属性计算结果；

根据所述属性组合构造趋势属性组合，所述趋势属性组合从属于所述属性组合，且所述趋势属性组合至少包括位置属性；

根据指定的待查时间段，计算所述趋势属性组合在所述待查时间段中每一个时间单位对应的趋势计算结果；

每一种所述属性组合对应的属性计算结果与每一种所述趋势属性组合在所述待查时间段中每一个时间单位对应的趋势计算结果构成所述属性-位置记录数量对照表。

3、根据权利要求 2所述的用户数量计算方法，其特征在于，所述属性组合对应的属性计算结果按下述公式计算：

base^ ) = C + L(C - _{1) +} · ..· .. + L(C

η + 1

其中，表示第 i个属性组合， i为正整数； t t t _n分别表示不同的时间单位，为 t 的前一个时间单位； L(Ci t_now) L(Ci t_now -！)

L(Ci t_n。_w-_n) 分别表示不同的时间单位内具有 Ci的位置记录数量统计结果； base (C 表示对应于 Ci的属性计算结果。

4、根据权利要求 2或 3所述的用户数量计算方法，其特征在于，所述趋势属性组合在所述待查时间段中一个时间单位对应的趋势计算结果按下述公式计 direction{C- ,t = d_wx Day_avg (C ,t + w_wx Week_avg ( ,t + m_wx Month_avg ( ,t + y_w Year_avg (C , t

，上式中 (C^d t ) = K(^c I)) ⁺ K(CW ,₂)) + + ^{c ,t_Day(^_n))，

a^vg n

W_eek (c. t )— K(C eet(w,i) ) + K(C t_Week(^_w2) ) + + K(C- t_Week^_wn) )

a^vg n

M。_nth C.^d t )— K(C ) + K(C_f , t ) ⁺ + K(C_f , t

a^vg n

y_ear c^d ί ~)= K(C,. + K(C,. ,t_Year(w>n))

a^vg n

其中， κ(ς _ΰα ) ₌ ^L(^ ))， ~ ~" Λ ~

lnow7

、 _ ^( - ,

V ， now )

(r^d _t _ L(C,. ,t_{Fear(w n)})

' ^lnow )

其中，表示第 i个趋势属性组合； ^表示待查时间段中的第 w个时间单位；

^^ 表示日计算分量， d_w表示日计算分量的权重；

v_g(C,^d,t_w)表示周计算分量， w_w表示周计算分量的权重；

Month_avg (C , t 表示月计算分量， m_w表示月计算分量的权重；

Year_avg(C ,t_w)表示年计算分量， y_w 表示年计算分量的权重，且 d_w + w_w+m_w + y_w -\

表示最近第 ⁿ个星期里与在所属星期里的日期次序数相同的时间单位，表示最近第 n个月份里与在所属月份里的星期次序数相同的时间单位， t 表示最近的第 n个月份里与 t_w月份不同、日期相同的时间单位，表示最近的第 n个年份里与 t_w年份不同、日期相同的时间单位；

(Cf ,t_Day{w 表示在 t_D一内具有的位置记录数量统计结果， , 表示在内具有 c的位置记录数量统计结果， (0 。 ,_η))表示在 t^ 内具有 c,^d的位置记录数量统计结果， (c,^d,t _{a w},„))表示在 _{α ν},„)内具有的位置记录数量统计结果；

(c , t„。_w )表示最近一个时间单位内具有 c 的位置记录数量统计结果， directioniC " ,t_w)表示 C,^d在 t_w的趋势计算结果。

5、根据权利要求 4所述的用户数量计算方法，其特征在于，所述计算机在其所存储的一属性-位置记录数量对照表中查询对应于所述待查属性参数的位置记录数量，包括：

在所述属性组合中查找包含所述待查位置的属性组合，指定为匹配属性组合；

在所述属性 -位置记录数量对照表中查询所述匹配属性组合对应的属性计算结果及相应的趋势属性组合在所述待查时间对应的趋势计算结果；

所述对应于所述待查属性参数的位置记录数量包括所述属性计算结果及所述趋势计算结果。

6、根据权利要求 5所述的用户数量计算方法，其特征在于，在所述指定所述匹配属性组合之后，还包括：

将所述匹配属性组合根据位置属性划分为匹配属性组合子集；

所述在所述属性-位置记录数量对照表中查询所述匹配属性组合对应的属性计算结果及相应的趋势属性组合在所述待查时间对应的趋势计算结果，包括：在所述属性 -位置记录数量对照表中查询所述匹配属性组合子集中每一种所述匹配属性组合对应的属性计算结果及相应的趋势属性组合在所述待查时间对应的趋势计算结果。

7、根据权利要求 5所述的用户数量计算方法，其特征在于，按下述公式计算所述处于所述待查位置的、在待查时间内的用户数量： count - ^ {base MC_i ) x direction MC- , t))

其中， Count表示用户数量， MCi表示第 i个匹配属性组合， i为正整数， MC 表示与 MC i对应的趋势属性组合， ba s e (MCi)表示 MCi对应的属性计算结果，

, t)表示 MC,^d在待查时间 t对应的趋势计算结果。

8、根据权利要求 2所述的用户数量计算方法，其特征在于，在所述汇总所述本地已保存的所有用户的位置记录中的用户属性和位置属性，获得属性组合之前，还包括：

所述数据采集装置按照时间单位，定期记录满足采集条件的用户的用户标识、采集时间及位置标识；

所述计算机根据属性数据库对所述用户标识及位置标识进行属性扩展，以形成对应于所述用户标识、采集时间及位置标识的位置记录。

9、根据权利要求 8所述的用户数量计算方法，其特征在于，所述数据采集装置按照时间单位，定期记录满足采集条件的用户的用户标识、采集时间及位置标识，包括：

所述数据采集装置根据记录触发条件，记录进入和 /或离开某个位置区的用户的所述用户标识、采集时间及位置标识。

1 0、根据权利要求 1 所述的用户数量计算方法，其特征在于，所述接收查询者发出的由待查属性参数构成的查询请求，所述待查属性参数包含待查位置及当前时间之后的待查时间，包括：

接收所述查询者通过电子地图发出的由待查属性参数构成的查询请求，所述待查属性参数包含所述待查位置及所述当前时间之后的待查时间；

所述用户数量计算方法还包括：在所述电子地图对应于所述待查位置的位置上显示所述处于所述待查位置的、在所述待查时间内的用户数量。

1 1、根据权利要求 1 0所述的用户数量计算方法，其特征在于，所述接收所述查询者通过电子地图发出的由待查属性参数构成的查询请求，包括：

接收所述查询者通过操作所述电子地图中显示区域而发出的由待查属性参数构成的查询请求；或者，接收查询者通过操作所述电子地图中时间选择控件而发出的由待查属性参数构成的查询请求。

12、一种用户数量计算系统，其特征在于，包括：

数据采集装置，用于采集用户的位置信息；

计算机，用于通过一输入接口接收查询者发出的由待查属性参数构成的查询请求，所述待查属性参数包含待查位置及当前时间之后的待查时间；然后在所述计算机所存储的一属性-位置记录数量对照表中查询对应于所述待查属性参数的位置记录数量；最后根据所述查询获得的所述位置记录数量计算处于所述待查位置的、在所述待查时间内的用户数量；

所述数据采集装置连接于所述计算机的另一输入接口，以将所采集的所述用户的位置信息传输至所述计算机中，以在计算机中形成对应所采集用户的位置记录；

所述计算机，还用于根据本地已保存的用户的位置记录建立所述属性 -位置记录数量对照表，并将所述属性 -位置记录数量对照表存储在存储器中。

1 3、根据权利要求 12所述的用户数量计算系统，其特征在于，所述计算机，包括：

属性组合单元，用于汇总所述本地已保存的用户的位置记录中的用户属性和位置属性，获得属性组合；

统计单元，用于统计在每一个时间单位内具有相同所述属性组合的位置记录数量；

属性计算单元，用于根据所述位置记录数量的统计结果，计算所述属性组合对应的属性计算结果；

趋势组合单元，用于根据所述属性组合构造趋势属性组合，所述趋势属性组合从属于所述属性组合，且所述趋势属性组合至少包括位置属性；

趋势计算单元，用于根据指定的待查时间段，计算所述趋势属性组合在所述待查时间段中每一个时间单位对应的趋势计算结果；

对照表生成单元，用于将每一种所述属性组合对应的属性计算结果与每一种所述趋势属性组合在所述待查时间段中每一个时间单位对应的趋势计算结果组成所述属性-位置记录数量对照表。

14、根据权利要求 1 3所述的用户数量计算装置，其特征在于，所述计算机还包括：

匹配单元，用于在所述属性组合中查找包含所述待查位置的属性组合，指定为匹配属性组合；

查询单元，用于在所述属性 -位置记录数量对照表中查询所述匹配属性组合对应的属性计算结果及相应的趋势属性组合在所述待查时间对应的趋势计算结果。

15、根据权利要求 14所述的用户数量计算系统，其特征在于，所述计算机还包括划分单元，用于将所述匹配属性组合根据位置属性划分为匹配属性组合所述查询单元，还用于在所述属性 -位置记录数量对照表中查询所述匹配属性组合子集中每一种所述匹配属性组合对应的属性计算结果及相应的趋势属性组合在所述待查时间对应的趋势计算结果。

16、根据权利要求 12所述的用户数量计算系统，其特征在于，所述数据采集装置还用于按照时间单位，定期记录满足采集条件的用户的用户标识、采集时间及位置标识；

所述计算机包括：属性扩展单元，用于根据属性数据库对所述用户标识及位置标识进行属性扩展，以形成对应于所述用户标识、采集时间及位置标识的位置记录。

17、根据权利要求 16所述的用户数量计算系统，其特征在于，所述数据采集装置还用于：根据记录触发条件，记录进入和 /或离开所述定位系统某个位置区的用户的所述用户标识、采集时间及位置标识。

18、根据权利要求 12所述的用户数量计算系统，其特征在于，所述计算机包括接收单元，用于通过所述输入接口接收查询者通过电子地图发出的由待查属性参数构成的查询请求，所述查询请求中包含所述待查位置及所述待查时间；所述用户数量计算系统还包括：显示器，用于显示所述电子地图，并在所述电子地图对应于所述待查位置的位置上显示所述处于所述待查位置的、在所述待查时间内的用户数量。

19、根据权利要求 18所述的用户数量计算系统，其特征在于，所述接收单元还用于接收查询者通过操作所述电子地图中显示区域而发出的由待查属性参数构成的查询请求；或者，接收查询者通过操作所述电子地图中时间选择控件而发出的由待查属性参数构成的查询请求。