[发明专利]确定无线热点地理位置的方法、装置、电子设备及介质

权利要求书

1.一种确定无线热点的经纬度的方法，其特征在于，所述方法包括：

采集连接到无线热点的终端设备的数据，得到数据源，所述终端设备的数据至少包括：所述终端设备的经纬度；

将所述数据源中的部分数据作为样本数据，对无监督聚类模型进行训练，得到经纬度预测模型；

将所述数据源中的另一部分数据作为增量数据，输入所述经纬度预测模型，得到所述无线热点的经纬度；

其中，所述无线热点的经纬度的计算包括以下步骤：

将所述增量数据划分为K个空间区域；

在K个空间区域中任意选取一个空间点作为初始聚类中心；

针对所述增量数据中的N个空间点，依次计算与所述K个空间区域中的初始聚类中心的距离；

将N个空间点依次归到与所述空间点距离最近的初始聚类中心所属的空间区域；

当所述增量数据的各个空间点初次归类完毕后，得到新的K个空间区域，计算新的每一个空间区域的质心，将所述质心作为所述空间区域新的聚类中心；

判断新的聚类中心与各自所属的空间区域的上一次的聚类中心的距离是否都小于设定的阈值，若存在不小于所述阈值，则对所述增量数据中的N个空间点，再依次计算与K个球体区域中的新的聚类中心的距离，得到新的质心，直到最后一次的聚类中心与上一次的聚类中心的距离都小于所述设定的阈值；

若都小于所述阈值，则停止计算，输出新的聚类中心，得到所述无线热点的经纬度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端设备的数据还包括：所述终端设备的海拔高度；

基于所述样本数据，对无监督聚类模型进行训练，得到经纬度预测模型，包括：

基于包含海拔高度的样本数据，对无监督聚类模型进行训练，得到地理位置预测模型；

将所述增量数据输入所述经纬度预测模型，得到所述无线热点的经纬度，包括：

将包含海拔高度的增量数据输入所述地理位置预测模型，得到所述无线热点的地理位置。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述无监督聚类模型为K-Means聚类模型。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述终端设备的数据还包括：所述终端设备的参数信息，所述参数信息包括以下至少一者：MAC地址、所述终端设备接收到的无线信号的信号强度以及所述终端设备探测到的卫星颗数。

5.一种确定无线热点的经纬度的装置，其特征在于，包括：

数据采集模块，被配置为采集连接到无线热点的终端设备的数据，得到数据源，所述终端设备的数据至少包括：所述终端设备的经纬度；

模型训练模块，被配置为将所述数据源中的部分数据作为样本数据，对无监督聚类模型进行训练，得到经纬度预测模型；

模型应用模块，被配置为将所述数据源中的另一部分数据作为增量数据，输入所述经纬度预测模型，得到所述无线热点的经纬度；

其中，所述无线热点的经纬度的计算包括以下步骤：

将所述增量数据划分为K个空间区域；

在K个空间区域中任意选取一个空间点作为初始聚类中心；

针对所述增量数据中的N个空间点，依次计算与所述K个空间区域中的初始聚类中心的距离；

将N个空间点依次归到与所述空间点距离最近的初始聚类中心所属的空间区域；

当所述增量数据的各个空间点初次归类完毕后，得到新的K个空间区域，计算新的每一个空间区域的质心，将所述质心作为所述空间区域新的聚类中心；

判断新的聚类中心与各自所属的空间区域的上一次的聚类中心的距离是否都小于设定的阈值，若存在不小于所述阈值，则对所述增量数据中的N个空间点，再依次计算与K个球体区域中的新的聚类中心的距离，得到新的质心，直到最后一次的聚类中心与上一次的聚类中心的距离都小于所述设定的阈值；

若都小于所述阈值，则停止计算，输出新的聚类中心，得到所述无线热点的经纬度。