[发明专利]位置预测的方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种位置预测的方法及装置，涉及数据处理领域，能够解决存在干扰因素时，不能准确预测用户未来的移动轨迹的问题。本发明的方法包括：获取用户移动数据；预处理所述用户移动数据，构建通用移动序列；根据所述通用移动序列分别进行短期预测和长期预测；将所述短期预测的结果叠加在所述长期预测的结果上，得出移动预测的结果。本发明适用于位置预测。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种位置预测的方法及装置。

背景技术

在移动互联网业务中，基于位置的服务迅速发展，给人们的生活带来很多方便。例如，提供用户行进的路径前方的交通路况信息，帮助用户提前做好出行路线规划，避免交通堵塞；为游客提供旅游线路推荐等。这些应用场景有一个共同的问题需要解决，即需要准确预测出用户未来的移动轨迹。针对用户未来的移动轨迹预测问题，现有技术中提出了不同的预测技术：例如利用马尔科夫链方法对用户可能会在哪些小区移动进行序列预测；或者采用频繁项集挖掘技术来建立关联规则，进而预测出用户移动的下一个小区等等。

现有技术中至少存在如下问题：上述给出的预测技术，在预测用户未来的移动轨迹时，都是假定获取到的用户移动数据是准确的。然而，由于天气及气候条件变化、城市环境中建筑物、隧道等不规则地形和无线网络中信号切换等，都会导致用户移动时信号强度改变、信号中断或者切换到其它基站等问题，所以这些不可预知的干扰因素使得用户移动数据中含有噪声，并不是精确数据，进而导致在预测用户未来的移动轨迹时，预测的精度很低，不能准确预测用户未来的移动轨迹。

发明内容

本发明的实施例提供一种位置预测的方法及装置，能够解决存在干扰因素时，不能准确预测用户未来的移动轨迹的问题。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

第一方面，本发明的实施例提供一种位置预测的方法，包括：

获取用户移动数据；

预处理所述用户移动数据，构建通用移动序列；

根据所述通用移动序列分别进行短期预测和长期预测；

将所述短期预测的结果叠加在所述长期预测的结果上，得出移动预测的结果。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述用户移动数据包括：用户所处小区的标识、用户到达所述小区的时间点和收集所述用户移动数据的次数。

结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第二种可能的实现方式中，所述预处理所述用户移动数据，构建通用移动序列包括：

离散化所述用户移动数据，得出离散移动数据；

设置通用移动参数的值为第一预设值；

根据所述离散移动数据和原有离散移动数据，构建所述通用移动序列，所述原有离散移动数据的收集时间点在所述离散移动数据的收集时间点之前，且紧邻所述离散移动数据的收集时间点，所述原有离散化数据的个数为所述第一预设值。

结合第一方面的第二种可能的实现方式,在第一方面的第三种可能的实现方式中，所述根据所述离散移动数据和原有离散移动数据，构建所述通用移动序列包括：

根据所述离散移动数据和原有离散移动数据，在收集次数的预设区间内，确定子序列的起点和终点，所述子序列为用户所处小区标识频繁切换的离散移动数据，所述频繁切换的所述小区标识个数不大于所述第一预设值，所述预设区间长度为第二预设值，所述预设区间的起始值为所述原有离散移动数据最初的收集次数；

将所述子序列用相同的通用位置表示，构成所述通用移动序列。

结合第一方面的第三种可能的实现方式,在第一方面的第四种可能的实现方式中，所述根据所述通用移动序列分别进行短期预测和长期预测包括：