[发明专利]位置数据划分方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种位置数据划分方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待划分的位置数据；对位置数据进行聚类处理，根据聚类处理结果得到候选点数据；按照预设的业务约束条件对候选点数据进行业务划分处理，得到位置数据对应划分的业务单元。采用本方法能够提高位置数据的划分处理效果。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种位置数据划分方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着互联网技术的广泛应用，各种线上业务系统如线上网购品台、社交媒体平台等，极大便利了人们的工作和生活，而各种业务系统处理和产生的数据量越来越大，对数据进行分析以提高业务服务质量的难度也越来越大。例如，物流领域中，为了进行区域集中化管理，需要从物流涉及的数据量庞大的位置数据中进行划分选址，以便提供更好的物理服务。然而，随着位置数据数据规模的急剧增大，如达到十万、百万级的数据量规模时，对位置数据进行划分处理的难度增加，位置数据的划分准确度有限，导致对位置数据的划分处理效果较差。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够位置数据划分处理效果的位置数据划分方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种位置数据划分方法，所述方法包括：

获取待划分的位置数据；

对位置数据进行聚类处理，根据聚类处理结果得到候选点数据；

按照预设的业务约束条件对候选点数据进行业务划分处理，得到位置数据对应划分的业务单元。

在其中一个实施例中，对位置数据进行聚类处理，根据聚类处理结果得到候选点数据包括：

确定位置数据的聚类结果数目；

对位置数据进行聚类处理，得到数量与聚类结果数目相同的聚类处理结果；

根据聚类处理结果得到候选点数据。

在其中一个实施例中，对位置数据进行聚类处理，得到数量与聚类结果数目相同的聚类处理结果包括：

通过K均值聚类算法将位置数据聚类成与聚类结果数目相同数量的聚类数据簇；

确定各聚类数据簇的簇中心和各聚类数据簇中包括的各位置数据对应的业务数据量；

确定业务数据量和各位置数据对应簇中心与各位置数据的距离的乘积和；

当乘积和满足预设聚类结束条件时，根据各聚类数据簇得到聚类处理结果。

在其中一个实施例中，根据聚类处理结果得到候选点数据包括：

将各位置数据对应的业务数据量叠加至各位置数据对应的簇中心，并将叠加更新后的簇中心作为候选点数据。

在其中一个实施例中，还包括：

当乘积和不满足聚类结束条件时，将聚类次数加一，得到更新后的聚类次数；

当聚类次数达到预设的聚类次数阈值时，根据各乘积和中数值最小的乘积和对应的各聚类数据簇得到聚类处理结果。

在其中一个实施例中，按照预设的业务约束条件对候选点数据进行业务划分处理，得到位置数据对应划分的业务单元包括：

获取预设的业务约束条件；

基于整数规划算法根据业务约束条件对候选点数据进行整数规划处理，得到整数规划结果；

当整数规划结果的数目大于1时，根据预设的规划筛选条件从整数规划结果中确定目标规划结果；规划筛选条件包括未划分业务数据量条件和业务数据量与距离乘积和条件中的至少一项；