[发明专利]一种确定用户属性信息的方法以及信息推送方法

权利要求书

1.一种基于区域POI数据、个人时空数据确定用户属性信息的方法，其特征在于，该方法包括：

按预设区域获取地图开放平台POI数据，并对其进行预处理；

基于移动终端采集的定位数据统计每个区域在不同时间的出入人数，并对统计的人数进行聚类，其中包括：通过云计算平台创建ODPS类，用于处理各用户出行轨迹数据；在该类下，生成时间序列为行的索引；选取时间范围大于起始时间小于结束时间的数据，创建统计数组；统计各节点序号以及各组总数；读取区域列表文件，按照任务序列多线程统计各个区域分别作为进入区域、离开区域的客流量；

对聚类结果、预处理后的POI数据利用DMR话题模型算法进行解析，确定区域功能属性信息；

基于移动终端的个人时空数据生成每个用户每天的轨迹数据，该轨迹数据包括出行链以及出行链上的节点；

根据所述出行链、各节点以及与所述各节点对应的区域功能属性信息确定用户属性信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征还在于，所述区域功能属性信息包括区域内功能类别划分、不同类别功能对应的关键POI类型、和/或在各功能类别上的概率分布信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征还在于，按区域获取地图开放平台POI数据，包括：

读取区域列表；

遍历区域列表，执行如下流程：

获取区域经度、纬度；

创建线程池；

分线程生成请求的URL地址，爬取各区域内的各类POI数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征还在于，按区域获取地图开放平台POI数据，还包括：

创建队列，用来将爬取的各类POI数据传递至云端进行数据预处理。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征还在于，利用云计算平台对获取的数据进行预处理，包括：将爬取的各类POI数据进行坐标转换。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征还在于，利用云计算平台对获取的数据进行预处理，还包括：

创建数组，用于保存聚类结果；

对每个节点的用户流入流出量分别进行周内流入聚类、周末流入聚类、周内数据聚类流出聚类、周末流出聚类。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征还在于，对聚类结果、预处理后的POI数据利用DMR话题模型算法进行解析，包括：

将POI数据、每个节点的聚类文件组织成预定格式文件；

加载所述预定格式文件；

运行DMR算法，得到每个区域所对应地区的功能类别划分以及不同类别功能对应的POI分布信息。

8.一种基于权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述出行链、各节点以及与所述各节点对应于的区域功能属性信息确定用户属性信息，包括：利用HMM模型根据每个用户每天的轨迹数据的时-空信息、区域功能属性信息估测用户在各节点的活动；

根据用户的活动确定用户属性信息。

9.一种基于权利要求1-8任一项 确定的用户属性信息对用户进行信息推送的方法，该方法包括：

根据用户属性信息，匹配以轨迹上各节点为中心一定范围内的信息以及POI数据，并将匹配结果向用户推送；和/或

根据用户属性信息，匹配相关的新闻、文章或者图书，并将匹配结果向用户推送。