[发明专利]一种用户常驻点的处理方法、装置和存储介质

权利要求书

1.一种用户常驻点的处理方法，其特征在于，包括：

获取用户在预设时间内的多个活跃位置信息，所述活跃位置信息为用户在所述预设时间内，出现频率大于预设值的位置信息；

将属于同一预设区域内的活跃位置信息进行合并，得到多个活跃小区；

对所述多个活跃小区进行聚类运算，得到多个活跃区域；

选择满足预设条件的活跃区域作为所述用户的常驻点；

将常驻点对应的活跃区域的中心经纬度作为对应活跃区域的经纬度；

计算每个活跃区域所包括常驻点的数量，得到所述常驻点对应的活跃区域的出现频次；

从每个常驻点中提取区分工作日和节假日的24小时向量的时间戳，并根据24小时向量统计在工作日和节假日的各个小时里每个活跃小区中活跃位置信息所出现的次数的分布进行统计，得到常驻点对应的活跃区域的频次分布信息；

按照预设概率算法分别计算所述常驻点属于工作地、住所和其他地点的常驻点类型概率；

获取所述频次分布信息中的24小时向量中的每个时间段的类型权重，并基于24小时向量中的每个时间段的类型权重对工作地、住所和其他地点的常驻点类型概率进行修正；

基于所述常驻点所对应的活跃区域的经纬度、出现频次以及修正后的常驻点类型概率计算常驻点的类型评分；

将常驻点类型评分最高的评分类型确定为该常驻点的类型；

获取所述用户当前的地理位置信息，并根据该地理位置信息在确定用户位于常驻点时，根据所在常驻点的类型执行预设指令。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将属于同一预设区域内的活跃位置信息进行合并，得到多个活跃小区，包括：

从各个活跃位置信息中提取经纬度；

对每个活跃位置信息的经纬度进行计算，得到每个活跃位置信息的网格哈希值；

将预设精度内网格哈希值相同的活跃位置信息进行合并，得到多个活跃小区。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对每个活跃位置信息的经纬度进行计算，得到每个活跃位置信息网格哈希值，包括：

采用地理散列算法分别对每个活跃位置信息的纬度进行逼近编码，得到各个活跃位置信息对应的纬度编码；

采用地理散列算法分别对每个活跃位置信息的经度进行逼近编码，得到各个活跃位置信息对应的经度编码；

根据每个活跃位置信息的纬度编码和经度编码分别确定每个活跃位置信息的网格哈希值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述多个活跃小区进行聚类运算，得到多个活跃区域，包括：

对每个活跃小区所对应的网格哈希值进行解析，得到解析后数据；

根据所述解析后数据，采用具有噪声的基于密度的聚类方法对活跃小区进行合并，得到多个活跃区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述解析后数据，采用具有噪声的基于密度的聚类方法对活跃小区进行合并，得到多个活跃区域，包括：

根据各个活跃小区的解析后数据，分别确定各个活跃小区的经纬度、出现频次和频次分布信息；

根据各个活跃小区的经纬度分别确定每两个活跃小区之间的距离；

获取预设的领域半径和密度参数；

将距离小于所述领域半径的活跃小区确定为相邻活跃小区；

根据所述密度参数将相邻活跃小区合并为活跃区域。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据各个活跃小区的解析后数据，分别确定各个活跃小区的经纬度、出现频次和频次分布信息，包括：

根据各个活跃小区的解析后数据分别确定各个活跃小区的中心经纬度、以及确定各个活跃小区所包括的活跃位置信息；

将每个活跃小区的中心经纬度作为相应活跃小区的经纬度；

计算每个活跃小区所包括活跃位置信息的数量，得到每个活跃小区的出现频次；

从每个活跃位置信息中提取时间戳，并根据每个活跃位置信息的时间戳，按照预设策略对每个活跃小区中活跃位置信息出现频次的分布进行统计，得到每个活跃小区的频次分布信息。