[发明专利]用于确定用户的定位信息异常的方法和设备

说明书

技术领域

本公开的实施例总体涉及定位领域，具体涉及一种用于确定用户的定位信息异常的方法和设备。

背景技术

定位技术就是指通过无线终端和无线通信技术的配合，确定移动用户的实际位置信息，其基本原理是移动目标通过与多个已知坐标位置的固定基站(地面或空中)进行交互，获得相应测量参数后，利用适当的处理方法获得移动目标在空间中的位置。现有的定位技术包括：全球定位系统(GPS)技术；全球导航卫星系统(GLONASS)技术；北斗导航系统技术；伽利略定位系统(Galileo)技术；准天顶卫星系统(QAZZ)技术；基站定位技术；以及Wi-Fi定位技术。

随着互联网和移动设备，尤其是集成了定位技术的智能终端的迅猛发展，越来越多的服务是基于位置的服务，例如叫车服务、订餐服务等，在这些基于位置的服务中，定位是否准确将很大程度影响服务的用户体验。然而，由于定位技术的限制(例如，无法接受到GPS信号、或者附近的基站或者Wi-Fi热点偏少)、定位设备本身软件或者硬件的问题(例如，智能终端的定位模块损坏、或者用户无意中关闭了定位功能)会导致定位信息的异常。例如，目前在打车软件中，订单分配等功能都是基于司机的定位信息来完成。而有时，由于定位技术的限制、定位设备本身软件或者硬件的问题会导致定位信息不准确，从而导致将不合适的订单推送给司机后司机没有接单的意愿，极大降低了订单分配的效率。

在现有解决方案中，一般是通过用户自行发现并主动反馈来获知其定位信息异常，效率较低。如何自动并高效地发现用户的定位信息是否异常是现有基于位置的应用中的一个重要的议题。

发明内容

本公开的实施例旨在提供一种用于确定用户的定位信息异常的方法和设备，利用数据挖掘的方法对用户的定位信息进行自动分析，确定用户的定位信息是否准确；从而及时发现定位异常的用户，提高订单分配的效率和有效性。

根据本公开的一个方面，提供了一种用于确定用户的定位信息异常的方法，包括：获取用户在给定时间段内的多个位置信息；将所述多个位置信息分为多个分组；分别获取每个分组中的中心点的位置信息，以及每个位置与所属分组中的中心点的位置之间的距离；获取所有与所述中心点位置的距离值中的最大值；以及基于所述最大值，确定所述用户的定位信息异常。

在一个实施例中，利用以下的至少一种定位技术，获取用户在给定时间段内的多个位置信息：全球定位系统(GPS)技术；全球导航卫星系统(GLONASS)技术；北斗导航系统技术；伽利略定位系统(Galileo)技术；准天顶卫星系统(QAZZ)技术；基站定位技术；以及Wi-Fi定位技术。

在另一实施例中，利用以下的至少一种聚类算法，将所述多个位置信息分为多个分组：K-MEANS算法；K-MEDOIDS算法；以及CLARANS算法。

在又一实施例中，分别计算每个分组中的中心点的位置信息包括：计算每个分组中的所有位置信息的平均值；以及将所述平均值作为每个分组中的所述中心点的位置信息。

在再一实施例中，其中基于所述最大值，确定所述用户的定位信息异常包括：将所述最大值与预定的阈值进行比较；以及基于所述比较的结果，确定所述用户的定位信息异常。

根据本公开的另一个方面，提供了一种用于确定用户的定位信息异常的设备，包括：获取装置，用于获取用户在给定时间段内的多个位置信息；分组装置，用于将所述多个位置信息分为多个分组；第一计算装置，用于分别获取每个分组中的中心点的位置信息，以及每个位置与所属分组中的中心点的位置之间的距离；第二计算装置，用于获取所有与所述中心点位置的距离值中的最大值；以及确定装置，用于基于所述最大值，确定所述用户的定位信息异常。

在一个实施例中，所述获取装置利用以下的至少一种定位技术，来获取用户在给定时间段内的多个位置信息：全球定位系统(GPS)技术；全球导航卫星系统(GLONASS)技术；北斗导航系统技术；伽利略定位系统(Galileo)技术；准天顶卫星系统(QAZZ)技术；基站定位技术；以及Wi-Fi定位技术。

在另一实施例中，所述分组装置利用以下的至少一种聚类算法，将所述多个位置信息分为多个分组：K-MEANS算法；K-MEDOIDS算法；以及CLARANS算法。

在又一实施例中，所述第一计算装置包括：第一计算单元，用于计算每个分组中的所有位置信息的平均值；以及第一确定单元，用于将所述平均值作为每个分组中的所述中心点的位置信息。