[发明专利]一种面向动态IP多区域性分布的地理位置定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及技术IP定位技术领域，具体地，涉及一种面向动态IP多区域性分布的地理位置定位方法。

背景技术

IP定位技术，是通过设备的IP地址来确定其地理位置。超高精度的IP定位技术应用领域非常广泛，政府部门，通过该服务可以对人民的网络行为进行社区粒度的舆情分析，从而充分地了解民意，做出更加利国利民的政策；安全部门，通过该服务能够获取网络攻击的源目标位置，提升网络安全防御能力；商业端的在线支付，通过该服务可以实现用户异地登录预警，提升交易的安全性；商业端的在线广告，通过该服务可以实现基于用户实时位置的广告推送，提升广告的投放精确度，获取最大的商业盈利。根据IP的区域性分布特性，IP可分为动态和静态分布两种状态。静态IP，在一个固定时间段内，该类IP将固定在一个地方使用；如，学校使用的IP，这些IP将长时间在学校范围内使用。动态IP，在一段时间内，动态地分布在多个区域且被共享使用；如，移动IP，在河南省范围内共享使用；住宅用IP，在若干个相邻小区范围内共享使用。

现有的IP定位产品大多是将IP定位到宽泛或具体的地理位置，将IP与经纬度做绑定。一般定位精度有定到国家、省份、城市，甚至是街道。但是这种单点IP定位方式并不能客观反映一些IP真实的地理位置。比如：从动态IP的分配使用方面分析可知，移动网络、住宅用户、WLAN等典型NET端口转换的IP，传统的单点定位方式容易造成定位偏差大，不能客观地反映多区域性分布动态IP的真实位置。

发明内容

本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种面向动态IP多区域性分布的地理位置定位方法，以实现客观地反映多区域性动态IP的真实地理位置。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种面向动态IP多区域性分布的地理位置定位方法，主要包括：

步骤1：获取一段时间内多个数据源的IP位置分布情况信息；

步骤2：将多个数据源的基础数据汇总在一起，统一将经纬度转换到国际坐标系下，并对其进行Z-Score 标准化，得到标准化后的数据；

步骤3：基于步骤2，使用DBSCAN聚类算法对IP位置的分布情况信息进行聚类，得出IP的真实分布范围并定位。

进一步地，所述步骤3包括如下步骤：

步骤31：使用DBSCAN聚类算法对步骤2中标准化后的数据进行密度聚类；

步骤32：将步骤31中的聚类结果进行整理，对聚类的基础数据进行标记，剔除异常点；

步骤33：计算聚类后每个组的最小外接圆作为该区域的定位结果，在地图上展示结果。

进一步地，所述步骤1中，通过分布式网络爬虫技术和人工采集的方式，获取多个数据源的IP位置分布情况信息。

进一步地，所述国际坐标系为WGS-84。

本发明各实施例的一种面向动态IP多区域性分布的地理位置定位方法，基于动态IP在一段时间内的历史分布情况，通过使用DBSCAN聚类算法进行聚类，得出动态IP真实位置的分布范围（以圆形描述该覆盖范围），并认为IP的分布范围作为动态IP的定位结果。从而可以克服现有技术中IP定位产品使用单点IP定位方式造成的不准确性；单点IP定位方式的定位精度有定到国家、省份、城市，甚至是街道。但是这种单点IP定位方式并不能客观地反映多区域性动态IP的真实地理位置。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明具体实施例所述的动态IP多区域性的分布图；

图2为本发明具体实施例所述的DBSCAN聚类算法的效果图；

图3为本发明具体实施例所述的动态IP多区域性分布的定位效果图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

以实例的形式加入说明。对于一个动态IP而言，

1）获取一段时间内多个数据源（多个数据源，如百度，高德和搜狗等在线地图）的IP位置分布情况；

该步骤通过分布式网络爬虫技术和人工采集的方式，获取多个来源的IP位置分布情况。

2）数据预处理；