一种基于联盟链和机器学习算法的室内商铺定位系统及其方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于联盟链和机器学习算法的室内商铺定位系统及其方法，系统包括用户手机终端、商铺终端、商场信息平台、认证中心以及机器学习建模中心；其中，商场信息平台分别与用户手机终端、商铺终端、认证中心以及机器学习建模中心无线连接；认证中心分别与用户手机终端以及商铺终端无线连接，本发明专利技术从手机连接商场的wifi信号强度出发，利用用户信息和商铺信息构建特征，并构建出商铺候选集作为训练样本，利用机器学习算法构建模型解决室内商铺定位，相比于三角定位法和指纹定位法，本发明专利技术在预测精度和速度上均有明显提升。

【技术实现步骤摘要】
一种基于联盟链和机器学习算法的室内商铺定位系统及其方法
本专利技术涉及区块链及机器学习的
，尤其涉及到一种基于联盟链和机器学习算法的室内商铺定位系统及其方法。
技术介绍
定位是当今生活中人们经常使用的一种功能。在智能手机广泛应用的今天，ios、安卓、wp等手机系统下都有各种基于定位的服务，例如地图定位、附近的人、附近商圈等，这些服务给人们的生活带来了便利，也创造了商机。为确定室内的位置信息常用的技术手段包括ZigBee技术，超宽带定位技术，红外线技术，蓝牙技术，射频识别技术，WiFi定位技术等。手机WiFi室内定位手机WiFi室内定位成本较低，可以广泛的应用于大型商场、超市定位或考勤系统等。具体可以分为两个部分。其中移动设备感知到无线AP发送的信号后，记录接收到各个AP的信号强度值。向服务器发送定位请求，并将记录的信号强度以固定格式发送给服务端。服务器将接收到客户发送的信号强度与指纹数据库中的数据进行匹配，估计出客户端位置。实现上述定位系统的关键在于如何根据观测RSSI信号强度进行定位。现有的基于接收信号强度的室内商铺定位方案一般采用三角定位法或指纹定位法。定位的原理是利用接收信号强度与标准信号强度的测量值,带入路径损耗模型,得到定位点与参考点之间的距离。三角定位法利用待测点与三个己知位置的参考点距离,来计算待测点的位置，原理如图1所示。图1只能是三角定位的一种理想状态,即根据接收信号强度带入一种可靠的模型中换算成距离,得到待测移动终端与三个AP的距离。以此距离为半径,各参考点为圆心画圆,三圆得到一个交点即定位点的位置。但是理想状况外,还有其他情况,如图2所示。这时三角定位出现了无法计算的情况,需要重新采集数据或发掘更有效的定位方法。图2非理想三角定位出现误差后的情况由于以上定位方法皆存在不足之处,所以现阶段最为常用的定位方法是位置指纹法。基于位置指纹的定位算法精度比较高,又能克服显示环境中的传输干扰,也不会出现计算无解的情况.位置指纹法按照实现方式一般被称为两步指纹定位法,这两步分别是：一是线下指纹采集入库；二是在线阶段计算定位。在线下指纹采集入库阶段,需要根据待定位区域的地形、面积大小以及该区域的AP分布情况,合理设置大量已知位置的参考点,在每个参考点位置用信号接收设备探测该位置接收到来自的每个AP的RSSI,连同位置信息一起存入数据库,这些信息被形象地称为“位置指纹”,所有的位置指纹构成了该区域的指纹数据库。到了在线阶段,目标进入该区域后,用待定位移动终端设备接收到的信号强度信息与指纹数据库相对比,最相近的指纹数据即可通过匹配算法用来估计待定位点的位置。算法流程和示意图如图3所示。两步指纹定位法的优点是定位精度较高，且不受信号传播中的路径损耗影响。但是较高的定位精度的代价是采集更多的数据采集的数据越多在线定位阶段的计算量越大。同时，现有的室内定位系统数据采集依赖于传统的中心服务器采集，往往存在着信息被非法截取、数据被篡改、不正当利用、故意泄露等风险，商场内的消费者和商家信息数据往往包含着敏感信息，对数据的处理不当，将可能带来诸多的麻烦甚至涉及到法律等问题，如何对数据的操作做到公开透明，权限访问，杜绝非法操作，保证数据安全、评估准确性及可靠性是亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于联盟链和机器学习算法的室内商铺定位系统，将机器学习中的常用算法带入指纹数据库的管理过程,应用联盟链技术采集存储用户手机定位信息、WIFI信息、历史交易数据和商铺信息并利用机器学习算法进行建模，将用户在商场内的不同信息结合起来充分利用,从而更好的对用户所在商铺进行定位预测。为实现上述目的，本专利技术所提供的技术方案为：一种基于联盟链和机器学习算法的室内商铺定位系统，包括用户手机终端、商铺终端、商场信息平台、认证中心以及机器学习建模中心；其中，商场信息平台分别与用户手机终端、商铺终端、认证中心以及机器学习建模中心无线连接；认证中心分别与用户手机终端以及商铺终端无线连接；所述用户手机终端，用于记录用户唯一的mac地址、在商场内的历史消费记录、用户的个人信息、当前连接的Wi-Fi强度信息，并将数据上传至商场信息平台供使用；所述商铺终端，用于记录每一家商铺的营业额、客流量、销售的品牌、种类以及商铺的平均消费水平；所述商场信息平台，由数据存储节点构成，以就近为原则存储用户手机终端和商铺终端上传的原始数据，这些节点组成一个联盟链网络，并根据共识算法生成区块并加入区块主链；所述认证中心，给商场信息平台和商铺终端授权，为商场信息平台和商铺终端颁发数字证书，以确定该两者的合法身份；只有经过授权的存储节点和商铺终端才能加入区块链；所述机器学习建模中心，从商场信息平台采集获取到的数据，依据该些数据预测用户最可能在哪个商铺中，并将预测结果传输至对应的商场。为实现上述目的，本专利技术另外提供一种用于基于联盟链和机器学习算法的室内商铺定位系统的方法，方法包括初始化阶段、数据采集阶段以及数据处理阶段。初始化阶段，用户手机终端、商铺终端以及商场信息平台均进行认证中心的身份认证和授权；数据采集阶段，用户手机终端、商铺终端以及商场信息平台均通过认证中心的身份认证和授权后，商场信息平台从用户手机终端和商铺终端获取用户当前连接的Wi-Fi强度信息、用户购买消费记录、商场内店铺信息、用户当前经纬度信息、时间信息；数据处理阶段，机器学习建模中心从商场信息平台采集获取到的数据，并依据该些数据预测用户最可能在哪个商铺中，最后将预测结果传输至对应的商场。进一步地，所述初始化阶段的具体过程如下：A1：用户手机终端、商铺终端进行认证中心的身份认证和授权，获取专属于该终端的公钥PKcom_id、私钥SKcom_id和数字证书Certcom_id,然后成为合法的上传节点，把数据上传到数据存储网络；A2：商场信息平台中的数据存储节点进行认证中心的身份认证和授权，获取专属的公钥PKserver_id、私钥SKserver_id和数字证书Certserver_id,成为联盟链网络中合法的节点，保存由终端上传的数据。进一步地，所述数据采集阶段，商场信息平台获取用户手机终端信息的具体过程如下：1)用户手机终端发送上传请求给商场信息平台中邻近的数据存储节点BSi,其中本次上传请求的信息包括用户手机终端的数字证书Certj以及生成的数字签名Sigrequest_j；数据存储节点BSi接收到请求后，对用户手机终端的请求和身份信息进行验证，并对用户手机终端的上传请求进行回复；2)用户手机终端收到上传请求回复后，使用数据存储节点BSi的公钥PKi对上传的数据进行加密，加密文件中数据的结构为[Enterprise_id||时间戳]，加密后的数据为Data_BSi_j，同时生成密文数据的数字签名Sigdata_j；最后将加密后的数据Data_BSi_j、用户手机终端的数字证书Certj以及密文数据的数字签名Sigdata_j上传到数据存储节点BSi；3)数据存储节点BSi获取用户手机终端上传的数据，使用自身的私钥SKi对数据进行解密，然后对用户手机终端身份的合法性以及数据的完整性进行检验，如果用户手机终端身份合法并且数据完整，则存储数据到本地的数据库中，否则本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于联盟链和机器学习算法的室内商铺定位系统，其特征在于，包括用户手机终端(1)、商铺终端(2)、商场信息平台(3)、认证中心(4)以及机器学习建模中心(5)；其中，商场信息平台(3)分别与用户手机终端(1)、商铺终端(2)、认证中心(4)以及机器学习建模中心(5)无线连接；认证中心(4)分别与用户手机终端(1)以及商铺终端(2)无线连接；所述用户手机终端(1)，用于记录用户唯一的mac地址、在商场内的历史消费记录、用户的个人信息、当前连接的Wi‑Fi强度信息，并将数据上传至商场信息平台(3)供使用；所述商铺终端(2)，用于记录每一家商铺的营业额、客流量、销售的品牌、种类以及商铺的平均消费水平；所述商场信息平台(3)，由数据存储节点构成，以就近为原则存储用户手机终端(1)和商铺终端(2)上传的原始数据，这些节点组成一个联盟链网络，并根据共识算法生成区块并加入区块主链；所述认证中心(4)，给商场信息平台(3)和商铺终端(2)授权，为商场信息平台(3)和商铺终端(2)颁发数字证书，以确定该两者的合法身份；只有经过授权的存储节点和商铺终端(2)才能加入区块链；所述机器学习建模中心(5)，从商场信息平台(3)采集获取到的数据，依据该些数据预测用户最可能在哪个商铺中，并将预测结果传输至对应的商场。...

【技术特征摘要】
1.一种基于联盟链和机器学习算法的室内商铺定位系统，其特征在于，包括用户手机终端(1)、商铺终端(2)、商场信息平台(3)、认证中心(4)以及机器学习建模中心(5)；其中，商场信息平台(3)分别与用户手机终端(1)、商铺终端(2)、认证中心(4)以及机器学习建模中心(5)无线连接；认证中心(4)分别与用户手机终端(1)以及商铺终端(2)无线连接；所述用户手机终端(1)，用于记录用户唯一的mac地址、在商场内的历史消费记录、用户的个人信息、当前连接的Wi-Fi强度信息，并将数据上传至商场信息平台(3)供使用；所述商铺终端(2)，用于记录每一家商铺的营业额、客流量、销售的品牌、种类以及商铺的平均消费水平；所述商场信息平台(3)，由数据存储节点构成，以就近为原则存储用户手机终端(1)和商铺终端(2)上传的原始数据，这些节点组成一个联盟链网络，并根据共识算法生成区块并加入区块主链；所述认证中心(4)，给商场信息平台(3)和商铺终端(2)授权，为商场信息平台(3)和商铺终端(2)颁发数字证书，以确定该两者的合法身份；只有经过授权的存储节点和商铺终端(2)才能加入区块链；所述机器学习建模中心(5)，从商场信息平台(3)采集获取到的数据，依据该些数据预测用户最可能在哪个商铺中，并将预测结果传输至对应的商场。2.一种用于权利要求1所述的基于联盟链和机器学习算法的室内商铺定位系统的方法，其特征在于，包括初始化阶段、数据采集阶段以及数据处理阶段；初始化阶段，用户手机终端、商铺终端以及商场信息平台均进行认证中心的身份认证和授权；数据采集阶段，用户手机终端、商铺终端以及商场信息平台均通过认证中心的身份认证和授权后，商场信息平台从用户手机终端和商铺终端获取用户当前连接的Wi-Fi强度信息、用户购买消费记录、商场内店铺信息、用户当前经纬度信息、时间信息；数据处理阶段，机器学习建模中心从商场信息平台采集获取到的数据，并依据该些数据预测用户最可能在哪个商铺中，最后将预测结果传输至对应的商场。3.根据权利要求2所述的一种用于基于联盟链和机器学习算法的室内商铺定位系统的方法，其特征在于，所述初始化阶段的具体过程如下：A1：用户手机终端、商铺终端进行认证中心的身份认证和授权，获取专属于该终端的公钥PKcom_id、私钥SKcom_id和数字证书Certcom_id,然后成为合法的上传节点，把数据上传到数据存储网络；A2：商场信息平台中的数据存储节点进行认证中心的身份认证和授权，获取专属的公钥PKserver_id、私钥SKserver_id和数字证书Certserver_id,成为联盟链网络中合法的节点，保存由终端上传的数据。4.根据权利要求2所述的一种用于基于联盟链和机器学习算法的室内商铺定位系统的方法，其特征在于，所述数据采...

【专利技术属性】
技术研发人员：余荣，吴耿楠，张浩川，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44