用于确定用户的定位信息异常的方法和设备技术

本公开的实施例公开了一种用于确定用户的定位信息异常的方法和设备，该方法包括：获取用户在给定时间段内的多个位置信息；将所述多个位置信息分为多个分组；分别获取每个分组中的中心点的位置信息，以及每个位置与所属分组中的中心点的位置之间的距离；获取所有与所述中心点位置的距离值中的最大值；以及基于所述最大值，确定所述用户的定位信息异常。本公开的实施例能够提供一种用于确定用户的定位信息异常的方法和设备，能够利用数据挖掘的方法对用户的定位信息进行自动分析，确定用户的定位信息是否准确；从而能够及时发现定位异常的用户，提高订单分配的效率和有效性。

【技术实现步骤摘要】

本公开的实施例总体涉及定位领域，具体涉及一种用于确定用户的定位信息异常的方法和设备。
技术介绍
定位技术就是指通过无线终端和无线通信技术的配合，确定移动用户的实际位置信息，其基本原理是移动目标通过与多个已知坐标位置的固定基站(地面或空中)进行交互，获得相应测量参数后，利用适当的处理方法获得移动目标在空间中的位置。现有的定位技术包括:全球定位系统(GPS)技术；全球导航卫星系统(GLONASS)技术；北斗导航系统技术；伽利略定位系统(Galileo)技术；准天顶卫星系统(QAZZ)技术；基站定位技术；以及W1-Fi定位技术。随着互联网和移动设备，尤其是集成了定位技术的智能终端的迅猛发展，越来越多的服务是基于位置的服务，例如叫车服务、订餐服务等，在这些基于位置的服务中，定位是否准确将很大程度影响服务的用户体验。然而，由于定位技术的限制(例如，无法接受到GPS信号、或者附近的基站或者W1-Fi热点偏少)、定位设备本身软件或者硬件的问题(例如，智能终端的定位模块损坏、或者用户无意中关闭了定位功能)会导致定位信息的异常。例如，目前在打车软件中，订单分配等功能都是基于司机的定位信息来完成。而有时，由于定位技术的限制、定位设备本身软件或者硬件的问题会导致定位信息不准确，从而导致将不合适的订单推送给司机后司机没有接单的意愿，极大降低了订单分配的效率。在现有解决方案中，一般是通过用户自行发现并主动反馈来获知其定位信息异常，效率较低。如何自动并高效地发现用户的定位信息是否异常是现有基于位置的应用中的一个重要的议题。
技术实现思路
本公开的实施例旨在提供一种用于确定用户的定位信息异常的方法和设备，利用数据挖掘的方法对用户的定位信息进行自动分析，确定用户的定位信息是否准确；从而及时发现定位异常的用户，提高订单分配的效率和有效性。根据本公开的一个方面，提供了一种用于确定用户的定位信息异常的方法，包括:获取用户在给定时间段内的多个位置信息；将所述多个位置信息分为多个分组；分别获取每个分组中的中心点的位置信息，以及每个位置与所属分组中的中心点的位置之间的距离；获取所有与所述中心点位置的距离值中的最大值；以及基于所述最大值，确定所述用户的定位信息异常。在一个实施例中，利用以下的至少一种定位技术，获取用户在给定时间段内的多个位置信息:全球定位系统(GPS)技术；全球导航卫星系统(GLONASS)技术；北斗导航系统技术；伽利略定位系统(Galileo)技术；准天顶卫星系统(QAZZ)技术；基站定位技术；以及W1-Fi定位技术。在另一实施例中，利用以下的至少一种聚类算法，将所述多个位置信息分为多个分组:K-MEANS算法；K-MEDOIDS算法；以及CLARANS算法。在又一实施例中，分别计算每个分组中的中心点的位置信息包括:计算每个分组中的所有位置信息的平均值；以及将所述平均值作为每个分组中的所述中心点的位置信息。在再一实施例中，其中基于所述最大值，确定所述用户的定位信息异常包括:将所述最大值与预定的阈值进行比较；以及基于所述比较的结果，确定所述用户的定位信息异常。根据本公开的另一个方面，提供了一种用于确定用户的定位信息异常的设备，包括:获取装置，用于获取用户在给定时间段内的多个位置信息；分组装置，用于将所述多个位置信息分为多个分组；第一计算装置，用于分别获取每个分组中的中心点的位置信息，以及每个位置与所属分组中的中心点的位置之间的距离；第二计算装置，用于获取所有与所述中心点位置的距离值中的最大值；以及确定装置，用于基于所述最大值，确定所述用户的定位信息异常。在一个实施例中，所述获取装置利用以下的至少一种定位技术，来获取用户在给定时间段内的多个位置信息:全球定位系统(GPS)技术；全球导航卫星系统(GLONASS)技术；北斗导航系统技术；伽利略定位系统(Galileo)技术；准天顶卫星系统(QAZZ)技术；基站定位技术；以及W1-Fi定位技术。在另一实施例中，所述分组装置利用以下的至少一种聚类算法，将所述多个位置信息分为多个分组:K-MEANS算法；K-MED0IDS算法；以及CLARANS算法。在又一实施例中，所述第一计算装置包括:第一计算单元，用于计算每个分组中的所有位置信息的平均值；以及第一确定单元，用于将所述平均值作为每个分组中的所述中心点的位置信息。在再一实施例中，所述确定装置包括:比较单元，用于将所述最大值与预定的阈值进行比较；以及第二确定单元，用于基于所述比较的结果，确定所述用户的定位信息异常。本公开的实施例能够提供一种用于确定用户的定位信息异常的方法和设备，能够利用数据挖掘的方法对用户的定位信息进行自动分析，确定用户的定位信息是否准确；从而能够及时发现定位异常的用户，提高订单分配的效率和有效性。【附图说明】在此所述的附图用来提供对本公开的进一步理解，构成本公开的一部分，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。在附图中:图1图示了根据本公开的实施例的用于确定用户的定位信息异常的方法100的流程图；图2图示了根据本公开的实施例的用于确定用户的定位信息异常的设备200的框图。【具体实施方式】在下文中，将参考附图详细描述本公开的各个示例性实施例。应当注意，这些附图和描述涉及的仅仅是作为示例性的实施例。应该指出的是，根据随后描述，很容易设想出此处公开的结构和方法的替换实施例，并且可以在不偏离本公开要求保护的原理的情况下使用这些替代实施例。应当理解，给出这些示例性实施例仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本公开，而并非以任何方式限制本公开的范围。在此使用的术语“包括”、“包含”及类似术语应该被理解为是开放性的术语，S卩“包括/包含但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。图1图示了根据本公开的实施例的用于确定用户的定位信息异常的方法100的流程图。方法100包括步骤SlOl至S105。在本公开的实施例中，用户泛指任何在一定空间范围内处于某种运动状态的个体，如汽车司机、火车驾驶员、船舶驾驶员、飞机驾驶员、无人驾驶的交通工具、徒步运动中的人、动物等。以汽车司机为例，进一步地，用户可以是，包括私家车司机与出租车司机在内的小汽车司机、货车司机、卡车司机等。在步骤S101，获取用户在给定时间段内的多个位置信息。根据本公开的实施例，利用定位技术，来获取用户在给定时间段内的多个位置信息，所述定位技术例如:全球定位系统(GPS)技术；全球导航卫星系统(GLONASS)技术；北斗导航系统技术；伽利略定位系统(Galileo)技术；准天顶卫星系统(QAZZ)技术；基站定位技术；以及W1-Fi定位技术。根据本公开的实施例，给定的时间段可以是根据历史经验和/或试验数据确定的一段时间，例如，半个小时等。用户在给定的时间段内以一定的时间间隔，例如每隔10s，上传多个坐标。每个坐标指示用户在上传时刻所处的位置。接下来，方法100进行至步骤S102。在步骤S102，将所述多个位置信息分为多个分组。根据本公开的实施例，利用但不仅限于以下的至少一种聚类算法，将所述多个位置本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于确定用户的定位信息异常的方法，包括：获取用户在给定时间段内的多个位置信息；将所述多个位置信息分为多个分组；分别获取每个分组中的中心点的位置信息，以及每个位置与所属分组中的中心点的位置之间的距离；获取所有与所述中心点位置的距离值中的最大值；以及基于所述最大值，确定所述用户的定位信息异常。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：秦凯杰，
申请(专利权)人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11