[发明专利]一种位置兴趣点聚类方法和相关装置

说明书

技术领域

本发明涉及地理信息处理技术领域，尤其涉及一种位置兴趣点聚类方法和相关装置。

背景技术

位置兴趣点（POI，Point Of Interest）指的是用户频繁长时间逗留的位置区域，例如家、办公室、经常光顾的超市等对用户而言有重要意义的区域。

利用手机等终端的Wi-Fi网络、全球定位系统（GPS，Global Positioning System）、基站标识号（ID，Identity）定位功能等可以获取用户日常活动的轨迹信息，而这些轨迹信息是由大量具有定位偏差的定位坐标点组成，研究如何从这些轨迹信息中抽取出用户的POI，对于情境感知和基于位置的服务（LBS，Location-based Service）应用与服务来说具有重要的价值，目前也是学术界研究的热点。

目前存在一种基于多个用户GPS轨迹信息挖掘POI的方法，其主要思想是先利用树状分层图来对多个用户的历史位置数据进行建模，然后基于树状分层图提出基于超文本主体搜索的推理模型，对个体的一次到访建立从用户到位置的链接。

然而，上述方法通过时空维度抽取用户的驻留点，该驻留点仅能代表用户单次到访，不能代表对用户有重要意义的POI地点，且挖掘POI时只是参考了用户的历史位置数据，挖掘出的POI的可靠性和参考价值低。

发明内容

本发明实施例提供了一种位置兴趣点聚类方法和相关装置，用于提高POI的可靠性和参考价值。

本发明第一方面提供了一种位置兴趣点聚类方法，包括：

获取预定时间段内用户的定位点集合；

根据上述定位点集合生成驻留点集合，其中，上述驻留点集合中的每个驻留点代表一个热区，上述热区满足如下条件：上述热区中的任意两个定位点的地理位置距离小于上述两个定位点的定位精度中的较大定位精度；上述热区中定位点间的时间间隔的最大值大于预设时间阈值；

计算上述驻留点集合中各个驻留点的可信度，其中，驻留点代表的热区中的所有定位点的运动状态所对应的平均速度越小，该驻留点的可信度越高；

根据上述驻留点集合中各个驻留点的可信度，从上述驻留点集合中筛选出可信驻留点，其中，上述可信驻留点的可信度大于预设可信度阈值；

将密度相连的可信驻留点聚类成一个位置兴趣点，其中，上述密度相连是指两个可信驻留点所代表的热区的范围直接相接或间接相接。

基于本发明第一方面，在第一种可能的实现方式中，

上述根据上述定位点集合生成驻留点集合，包括：

确定满足上述条件的热区；

确定上述热区的几何中心点为代表上述热区的驻留点。

基于本发明第一方面，或者本发明第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，上述计算上述驻留点集合中各个驻留点的可信度，包括：

获取上述各个驻留点代表的热区中包含的各个定位点的运动状态；

根据公式以及上述各个驻留点代表的热区中包含的各个定位点的运动状态，计算上述驻留点集合中各个驻留点的可信度，其中，Conf_i表示驻留点i的可信度，n表示n种可能的运动状态，W_k表示第k种运动状态的可信度权重，n_k表示驻留点i所代表的热区中运动状态为第k种运动状态的定位点的个数，其中，每种运动状态对应一个可信度权重，且运动状态对应的运动速度越小，该运动状态的可信度权重越大。

基于本发明第一方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，上述获取上述定位点集合中的各个定位点的运动状态，具体为：

根据用户的终端上的传感器数据或者Wi-Fi网络的强度和个数变化，获取上述定位点集合中的各个定位点的运动状态。

基于本发明第一方面，或者本发明第一方面的第一种可能的实现方式，或者本发明第一方面的第二种可能的实现方式，或者本发明第一方面的第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，上述将密度相连的可信驻留点聚类成一个位置兴趣点，包括：

将密度相连的所有可信驻留点中的所有叶子驻留点依次连接形成的封闭区域确定为一个位置兴趣点的区域，其中，以叶子驻留点为中心的预设半径覆盖范围内的所有驻留点的可信度之和均不大于预设门限值。

本发明第二方面提供了一种位置兴趣点聚类装置，包括：

获取单元，用于获取预定时间段内用户的定位点集合；