【技术实现步骤摘要】
楼宇类型确定方法、装置、服务器及存储介质
本专利技术涉及楼宇类型分析
，具体而言，涉及一种楼宇类型确定方法、装置、服务器及存储介质。
技术介绍
随着技术的不断进步，基于大数据的个性化服务越来越多。例如，有些公司可以收集用户的出行轨迹、确定其驻留点，以确定用户的出行兴趣，并为其推送感兴趣内容。其中，在确定驻留点时，常常需要判断其驻留点所在楼宇的名称及类型，以反映用户的真实出行目的。现有技术中，通常是通过查询室分基站对应的位置推测楼宇名称以及楼宇类型。然而，经专利技术人研究发现，该方法的准确率严重依赖于室分基站列表的准确度以及基站的安装位置。由于室分基站列表的数据量极大，且数据采集涉及人工记录等因素，很可能含有大量的错误数据，导致楼宇类型的判断错误。其次，运营商在安装室分基站的位置选择上存在不确定性，即室分基站的安装位置可能并不在其服务楼宇内，故依据室分基站的位置判断楼宇的类型会导致错误。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种楼宇类型确定方法、装置、服务器及存储介质，以解...
【技术保护点】
1.一种楼宇类型确定方法，其特征在于，所述楼宇类型确定方法包括：/n获取运营商信令数据及室分基站列表，所述室分基站列表包括多个室分基站，所述多个室分基站与多个楼宇一一对应，每个所述室分基站安装于对应的所述楼宇；/n根据所述室分基站列表从所述运营商信令数据中筛选得到驻留点数据，所述驻留点数据包括用户终端的驻留基站；/n按照所述驻留基站对所述驻留点数据进行分组；/n根据每组所述驻留点数据确定对应楼宇的到访人数分布情况，其中，所述到访人数分布情况用于表征所述楼宇的单日到访人数随日期的变化情况；/n根据多个所述楼宇的到访人数分布情况对多个所述楼宇进行分类，以确定每个所述楼宇的类型。/n
【技术特征摘要】
1.一种楼宇类型确定方法，其特征在于，所述楼宇类型确定方法包括：
获取运营商信令数据及室分基站列表，所述室分基站列表包括多个室分基站，所述多个室分基站与多个楼宇一一对应，每个所述室分基站安装于对应的所述楼宇；
根据所述室分基站列表从所述运营商信令数据中筛选得到驻留点数据，所述驻留点数据包括用户终端的驻留基站；
按照所述驻留基站对所述驻留点数据进行分组；
根据每组所述驻留点数据确定对应楼宇的到访人数分布情况，其中，所述到访人数分布情况用于表征所述楼宇的单日到访人数随日期的变化情况；
根据多个所述楼宇的到访人数分布情况对多个所述楼宇进行分类，以确定每个所述楼宇的类型。
2.根据权利要求1所述的楼宇类型确定方法，其特征在于，所述驻留点数据还包括驻留时长以及驻留起始时间，所述根据每组所述驻留点数据确定对应楼宇的到访人数分布情况的步骤包括：
按照日期对每组所述驻留点数据进行分组得到多个数据组，每个所述数据组对应一个所述日期；
根据所述驻留时长以及所述驻留起始时间对每个所述数据组内的驻留点数据进行分类，以得到每个所述数据组的多个类型分组；
对于每一个数据组，统计预设类型的所述类型分组内的驻点数据的数量作为所述数据组对应的日期的单日到访人数；
根据日期及对应的所述单日到访人数确定所述到访人数分布情况。
3.根据权利要求2所述的楼宇类型确定方法，其特征在于，所述根据所述驻留时长以及所述驻留起始时间对每个所述数据组内的驻留点数据进行分类的步骤包括：
将所述驻留起始时间在预设时间范围内，且所述驻留时长小于预设时长的驻留点数据确定为第一类型的驻留点数据；
将所述驻留起始时间在预设时间范围外或所述驻留时长大于预设时长的驻留点数据确定为第二类型的驻留点数据。
4.根据权利要求2所述的楼宇类型确定方法，其特征在于，所述根据所述驻留时长以及所述驻留起始时间对每个所述数据组内的驻留点数据进行分类的步骤包括：
根据所述驻留时长以及所述驻留起始时间，并利用K-Means聚类算法及预设定的第一分类数对每个所述数据组内的驻留点数据进行分类，其中，所述第一分类数为所述驻留起始时间的类型数量。
5.根据权利要求1-4中任意一项所述的楼宇类型确定方法，其特征在于，所述根据所述多个楼宇的到访人数分布情况对多个所述楼宇进行分类，以确定每个所述楼宇的类型的步骤包括：
根据所述到访人数分布情况，并利用K...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘祖军，陶周天，李振军，邹炎炎，
申请(专利权)人：智慧足迹数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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