[发明专利]一种用户群分布预测方法及系统

摘要

本发明公开一种用户群分布预测方法及系统。方法包括如下步骤：(10)地理区域划分：利用已有地理位置信息，对城市进行地理区域划分；(20)当前停留区域确定：收集、记录用户位置信息，并按照设定更新频率更新其坐标位置，判断该用户当前停留区域；(30)用户群预测：计算出每个区域不同时间的用户滞留数量比例，利用已有数据预测未来各区域某个时间段内用户群的数量,以及区域之间用户群的流动趋势；系统包括用户终端(101)、数据收集模块(201)、地理数据库模块(202)、数据计算模块(203)、数据挖掘模块(204)和数据库服务器(205)。本发明的用户群分布预测方法及系统,能有效预测用户群分布、不涉及个人隐私。 1

主权项

1.一种用户群分布预测方法,其特征在于，包括如下步骤：

(10)地理区域划分：利用已有地理位置信息，对城市进行地理区域划分，划分地理区域包括生活区、工作区、商业区及主要街区；

(20)当前停留区域确定：收集、记录用户位置信息，并按照设定更新频率更新其坐标位置，结合获取到的坐标与已有的地理位置信息，判断该用户当前停留区域；

(30)用户群预测：计算出每个区域不同时间的用户滞留数量比例，利用已有数据预测未来各区域某个时间段内用户群的数量,以及区域之间用户群的流动趋势。

2.根据权利要求1所述的用户群分布预测方法,其特征在于，所述(20)当前停留区域确定步骤包括：

(21)用户位置收集：采集用户手机端的GPS数据来确定其具体位置信息；

(22)用户位置更新：按需设定更新频率，如每半小时对用户的GPS数据进行一次更新；

(23)用户停留区域判断：比较用户的GPS位置数据与主要建筑在地图的覆盖范围，判断用户当前时刻所归属的位置区域。

3.根据权利要求1所述的用户群分布预测方法,其特征在于，所述(30)用户群预测步骤包括：

(31)用户滞留数量比例计算：假设用户群总数固定不变，每次GPS数据收集完成后，统计每个区域内用户总数量，计算其占总数的百分比；

(32)用户群数量预测：记录每天同区域同时间段的用户群数量，对未来该区域的用户群数量进行预测；

(33)用户群流动趋势预测：记录每天T1、T2时刻个区域的用户群占比，结合单个用户在T1、T2时刻的位置变化情况，对未来几天内，(T2–T1)时间段内用户群在各主要建筑区域内的流动趋势。

4.一种用户群分布预测系统,其特征在于，包括：

用户终端(101)，包括用户所持具备GPS功能的智能手机，用于向数据收集模块(201)发送用户位置信息；

数据收集模块(201)，用于根据预先设定好的频率，周期地收集用户移动终端上传的用户位置信息，然后将用户位置信息发送至数据库服务器(205)；

地理数据库模块(202)，用于预先存储目标城市区域的地图信息，并对区域内的商业广场、居民生活区、办公区等进行区域划分；

数据计算模块(203)，用于结合数据库服务器(205)中的用户信息和地理数据库模块(202)中的地图信息，计算出当前时间每个区域内的当前用户数量占比，并将当前用户数量占比发送至数据库服务器(205)；

数据挖掘模块(204)，用于从数据库服务器(205)中读取每个区域内用户数量占比随时间变化的记录值，借助于数据挖掘算法，对未来某个时间段内各区域用户数量占比进行预测，并将预测用户数量占比发送至数据库服务器(205)；

数据库服务器(205)，用于存储用户位置信息、当前用户数量占比、预测用户数量占比。

5.根据权利要求4所述的用户群分布预测系统,其特征在于：

所述用户位置信息包括用户标识符、当前时间值、GPS定位的经、纬度数值。

6.根据权利要求5所述的用户群分布预测系统,其特征在于：

所述用户标识符，用于区分不同用户个体的数据信息，包括用户所持具备GPS功能的智能手机的IMEI。