搜索范围的计算方法及装置和电子设备制造方法及图纸

本申请提供一种搜索范围的计算方法及装置，所述方法包括：根据针对目标对象的搜索请求，确定搜索所述目标对象的总数；获取用户位置；获取所述用户位置位于的网格中所述目标对象的密度；根据所获取的密度和所确定的总数，计算搜索范围。应用本申请实施例，可以自动计算符合用户需求的搜索范围。

【技术实现步骤摘要】
搜索范围的计算方法及装置和电子设备
本申请涉及计算
，尤其涉及一种搜索范围的计算方法及装置和电子设备。
技术介绍
随计算机以及互联网技术的不断发展，基于地理位置提供服务(LBS，LocationBasedService)越来越多。在基于LBS的服务中，通常提供有基于附近地理范围进行搜索的功能。例如，搜索附近的美食，用户可以通过该功能查询附近可以吃美食的商店。这样，即使用户在一个陌生的城市，也可以找到需要的商店。现有技术中，基于附近地理范围进行搜索的功能，一般就是提供用户若干个固定的搜索范围，由用户进行选择。如图1所示的搜索范围包括有：1公里，3公里，5公里，10公里等等。然后，根据用户选择的搜索范围进行搜索。例如，用户需要搜索美食，并选择搜索范围为3公里，则服务器就是以用户当前位置为中心的半径3公里范围内搜索符合美食这一类型的商店。然而，在实际应用中，不同区域内商店的分布并不均衡。用户选择的搜索范围小了，搜索出来的商店数太少(选择性太少)；选择的搜索范围大了，搜索出来的商店数又太多；用户往往需要多次选择搜索范围才能最终找到合适的商店。导致用户体验较差。
技术实现思路
本申请提供的一种搜索范围的计算方法及装置，以解决现有技术中存在的用户体验较差的问题。根据本申请实施例提供的一种搜索范围的计算方法，所述方法包括：根据针对目标对象的搜索请求，确定搜索所述目标对象的总数；获取用户位置；获取所述用户位置位于的网格中所述目标对象的密度；根据所获取的密度和所确定的总数，计算搜索范围。优选地，所述获取所述用户位置位于的网格中所述目标对象的密度，具体包括：根据所述用户位置的坐标，确定该坐标对应的网格；所述网格为网格化地图；统计所述网格中所述目标对象的数量；根据所述网格大小以及所述目标对象的数量，计算所述网格中所述目标对象的密度。优选地，所述获取所述用户位置位于的网格中所述目标对象的密度，具体包括：根据所述用户位置的坐标，确定该坐标对应的网格；从数据库中，查询所述网格中所述目标对象的密度；其中：所述数据库中所述目标对象的密度通过如下方式离线计算得出：对地图进行网格化处理；统计所述目标对象位于每一个网格中的数量；根据所述每一个网格中目标对象的数量以及网格大小，计算每一个网格中所述目标对象的密度。优选地，所述计算搜索范围通过以下公式：其中，R表示搜索范围，C表示所确定目标对象的总数，PI表示圆周率，E表示所获取目标对象的密度。优选地，所述计算搜索范围通过以下公式：其中，R表示搜索范围，C表示所确定目标对象的总数，PI表示圆周率，E表示所获取目标对象的密度，i表示所述用户位置位于的网格与相邻网格之间目标对象的密度的比例关系。优选地，所述比例关系，由如下方式计算得出：获取与当前网格相邻网格中所述目标对象的密度；统计密度小于当前网格中目标对象密度的相邻网格的第一数量；统计密度大于等于当前网格中目标对象密度的相邻网格的第二数量；将所述第一数量与第二数量的比值确定为所述当前网格与相邻网格之间密度的比例关系；其中，所述当前网格为所述用户位置位于的网格。优选地，所述根据针对目标对象的搜索请求，确定搜索所述目标对象的总数，具体包括：在接收到针对目标对象的搜索请求后，获取用户历史搜索时选择的总数；将最近选择的总数确定为本次搜索所述目标对象的总数。优选地，所述根据针对目标对象的搜索请求，确定搜索所述目标对象的总数，具体包括：在接收到针对目标对象的搜索请求后，获取用户历史搜索时选择的总数；将选择次数最多的总数确定为本次搜索所述目标对象的总数。优选地，所述网格包括基站网格、wifi网格或地图网格。根据本申请实施例提供的一种搜索范围的计算装置，所述装置包括：总数确定单元，根据针对目标对象的搜索请求，确定搜索所述目标对象的总数；位置获取单元，获取用户位置；密度获取单元，获取所述用户位置位于的网格中所述目标对象的密度；范围计算单元，根据所获取的密度和所确定的总数，计算搜索范围。优选地，所述密度获取单元，具体包括：网格确定子单元，根据所述用户位置的坐标，确定该坐标对应的网格；所述网格为网格化地图；统计数量子单元，统计所述网格中所述目标对象的数量；密度计算子单元，根据所述网格大小以及所述目标对象的数量，计算所述网格中所述目标对象的密度。优选地，所述密度获取单元，具体包括：网格确定子单元，根据所述用户位置的坐标，确定该坐标对应的网格；密度查询子单元，从数据库中，查询所述网格中所述目标对象的密度；其中：所述数据库中所述目标对象的密度通过如下方式离线计算得出：网格化处理子单元，对地图进行网格化处理；统计数量子单元，统计所述目标对象位于每一个网格中的数量；密度计算子单元，根据所述每一个网格中目标对象的数量以及网格大小，计算每一个网格中所述目标对象的密度。优选地，所述计算搜索范围，通过以下公式：其中，R表示搜索范围，C表示所确定目标对象的总数，PI表示圆周率，E表示所获取目标对象的密度。优选地，所述计算搜索范围，通过以下公式：其中，R表示搜索范围，C表示所确定目标对象的总数，PI表示圆周率，E表示所获取目标对象的密度，i表示所述用户位置位于的网格与相邻网格之间目标对象的密度的比例关系。优选地，所述比例关系，由如下子单元计算得到：密度获取子单元，获取与当前网格相邻网格中所述目标对象的密度；第一数量统计子单元，统计密度小于当前网格中目标对象密度的相邻网格的第一数量；第二数量统计子单元，统计密度大于等于当前网格中目标对象密度的相邻网格的第二数量；比例关系确定子单元，将所述第一数量与第二数量的比值确定为所述当前网格与相邻网格之间密度的比例关系；其中，所述当前网格为所述用户位置位于的网格。优选地，所述总数确定单元，具体包括：历史总数获取子单元，在接收到针对目标对象的搜索请求后，获取用户历史搜索时选择的总数；总数确定子单元，将最近选择的总数确定为本次搜索所述目标对象的总数。优选地，所述总数确定单元，具体包括：历史总数获取子单元，在接收到针对目标对象的搜索请求后，获取用户历史搜索时选择的总数；总数确定子单元，将选择次数最多的总数确定为本次搜索所述目标对象的总数。优选地，所述网格包括基站网格、wifi网格或地图网格。根据本申请实施例提供的一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：根据针对目标对象的搜索请求，确定搜索所述目标对象的总数；获取用户位置；获取所述用户位置位于的网格中所述目标对象的密度；根据所获取的密度和所确定的总数，计算搜索范围。本申请实施例中，参考了用户所在区域中需要搜索的目标对象的分布情况，即用户位置所在网格中目标对象的密度，再根据需要搜索的目标对象的总数，自动计算出搜索目标对象的搜索范围。这样计算出的搜索范围，即不会太大(导致搜索出的数量太多)也不会太小(导致搜索出的数量太少)，符合用户的搜索需求。如此，只需要一次搜索就可以帮助用户找到需要的目标对象，避免用户反复操作所造成的体验较差的问题。附图说明图1是本申请提供的搜索界面中选择搜索范围的示意图；图2是本申请一实施例提供的搜索范围的计算方法的流程图；图3是本申请一实施例提供的搜索界面中选择目标对象的总数的示意图；图4是本申请一实施例提供的网格化地图的示意图本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种搜索范围的计算方法，所述方法包括：根据针对目标对象的搜索请求，确定搜索所述目标对象的总数；获取用户位置；获取所述用户位置位于的网格中所述目标对象的密度；根据所获取的密度和所确定的总数，计算搜索范围。

【技术特征摘要】
1.一种搜索范围的计算方法，所述方法包括：根据针对目标对象的搜索请求，确定搜索所述目标对象的总数；获取用户位置；获取所述用户位置位于的网格中所述目标对象的密度；根据所获取的密度和所确定的总数，计算搜索范围。2.根据权利要求1所述的方法，所述获取所述用户位置位于的网格中所述目标对象的密度，具体包括：根据所述用户位置的坐标，确定该坐标对应的网格；所述网格为网格化地图；统计所述网格中所述目标对象的数量；根据所述网格大小以及所述目标对象的数量，计算所述网格中所述目标对象的密度。3.根据权利要求1所述的方法，所述获取所述用户位置位于的网格中所述目标对象的密度，具体包括：根据所述用户位置的坐标，确定该坐标对应的网格；从数据库中，查询所述网格中所述目标对象的密度；其中：所述数据库中所述目标对象的密度通过如下方式离线计算得出：对地图进行网格化处理；统计所述目标对象位于每一个网格中的数量；根据所述每一个网格中目标对象的数量以及网格大小，计算每一个网格中所述目标对象的密度。4.根据权利要求1所述的方法，所述计算搜索范围通过以下公式：其中，R表示搜索范围，C表示所确定目标对象的总数，PI表示圆周率，E表示所获取目标对象的密度。5.根据权利要求1所述的方法，所述计算搜索范围通过以下公式：其中，R表示搜索范围，C表示所确定目标对象的总数，PI表示圆周率，E表示所获取目标对象的密度，i表示所述用户位置位于的网格与相邻网格之间目标对...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴平，窦方钰，
申请(专利权)人：口碑控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY