[发明专利]数据扩充方法、装置、数据处理设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供一种数据扩充方法、装置、数据处理设备及存储介质。获取目标人员在使用电子设备产生预设行为时，相同IP地址下的位置信息，该位置信息包括携带有坐标信息的第一位置信息以及未携带有坐标信息的第二位置信息，坐标信息包括中心点坐标以及基于该中心点坐标的误差半径；针对该第一位置信息，通过DBSCAN算法对第一位置信息中的坐标信息进行聚类处理以获得至少一个候选簇；从候选簇中选取一目标簇，根据该目标簇中包含的坐标信息计算获得目标坐标信息；将目标坐标信息作为第二位置信息中的坐标信息。由于DBSCAN算法的聚类结果更加合理，提高了计算出的第二位置信息中的坐标信息精确程度。

技术领域

本申请涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种数据扩充方法、装置、数据处理设备及存储介质。

背景技术

LBS(Location Based Services，基于位置的服务)，是利用各类型的定位技术来获取定位设备当前的所在位置，通过移动互联网向定位设备提供信息资源和基础服务。LBS首先利用定位技术确定自身的空间位置，随后便可通过移动互联网来获取与位置相关资源和信息。LBS服务中融合了移动通讯、互联网络、空间定位、大数据等多种信息技术，利用移动互联网络服务平台进行数据更新和交互，使用户可以通过空间定位来获取相应的服务。

在对用户使用电子设备产生预设行为时的位置信息进行分析时(例如，产生此条广告行为时的位置信息)，但是会存在这样一个问题，携带有LBS的位置信息的数量极少。因此，需要对未携带有LBS的位置信息的进行扩充。如何提高扩充的精度是一个非常棘手而且很困难的问题。

发明内容

为了克服现有技术中的至少一个不足，本申请实施例的目的之一在于提供一种数据扩充方法，应用于数据处理设备，所述方法包括：

获取目标人员在使用电子设备产生预设行为时，相同IP地址下的位置信息，该位置信息包括携带有坐标信息的第一位置信息以及未携带有坐标信息的第二位置信息，所述坐标信息包括中心点坐标以及基于该中心点坐标的误差半径；

针对该第一位置信息，通过DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering ofApplications with Noise，基于密度的聚类算法)算法对所述第一位置信息中的坐标信息进行聚类处理以获得至少一个候选簇；

从所述候选簇中选取一目标簇，根据该目标簇中包含的坐标信息计算获得目标坐标信息；

将所述目标坐标信息作为所述第二位置信息中的坐标信息。

可选地，所述从所述候选簇中选取一目标簇的步骤，包括：

从所述候选簇中选取包含坐标信息最多的候选簇，作为所述目标簇。

可选地，所述从所述候选簇中选取包含坐标信息最多的候选簇，作为所述目标簇的步骤，包括：

从所述候选簇中选取包含坐标信息最多的候选簇，获取其中坐标信息的数量；

将所述坐标信息的数量与预设目标阈值进行比较；

若所述坐标信息的数量大于该预设目标阈值，则将所述包含坐标信息最多的候选簇作为所述目标簇。

可选地，所述目标坐标信息包括该目标簇的中心点坐标以及基于该目标簇的中心点坐标的误差半径，所述根据该目标簇中包含的坐标信息计算获得目标坐标信息的步骤，包括：

根据该目标簇中的坐标信息，计算该目标簇中每个坐标信息的中心点坐标的平均坐标，将所述平均坐标作为该目标簇的中心点坐标；

计算该目标簇每个坐标信息的误差半径的平均误差半径，将所述平均误差半径作为该目标簇的中心点坐标的误差半径。