[發明專利]一種位置標記方法

有效

• 申請號: 201710257267.2
• 申請日: 2017-04-19
• 公開（公告）號: CN107133689B
• 公開（公告）日: 2021-05-25
• 發明（設計）人: 王智;趙莉婷;袁小燕
• 申請（專利權）人: 清華大學深圳研究生院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06F16/29;G06K9/62
• 代理公司: 深圳新創友知識產權代理有限公司 44223
• 代理人: 方艷平

本發明公開了一種位置標記方法，包括：獲取待標記位置包含的所有無線AP，所有無線AP包括未知類型的無線AP和已知類型的無線AP；分別提取各個無線AP的地理鄰域特征；分別提取各個無線AP的用戶行為特征；根據各個無線AP的地理鄰域特征和各個無線AP的用戶行為特征，預測得到未知類型的無線AP的類型；根據所有無線AP的類型來對所述待標記位置進行標記。本發明提出的位置標記方法，實現精確地對位置進行標記。

技術領域

本發明涉及無線通訊領域，尤其涉及一種位置標記方法。

背景技術

隨著智能設備的普及、人類生活半徑的擴大，使得用戶需要更詳細、更準確的位置信息，一些相關的應用，比如室內導航、內容推薦等類型的應用也都需要精確的位置信息標記。

現有的位置標記不能細粒度地描述該位置的功能，主要體現在以下方面：(1)傳統的位置標記主要根據用戶行為進行分析，通常是基于在線社交網絡用戶的定位數據來分析某個位置的用戶行為，從而根據用戶行為特點來判斷某個位置的功能。這種方式的數據量有限，因為用戶并不總是會定位自己所在的位置，從而導致能提取出的用戶行為不明顯或者缺失；(2)傳統位置標記也會根據地理環境來做出判斷，但這些方法都只考慮地理位置相似性或者只考慮用戶行為相似性，使得位置標記不夠準確；(3)標記的地理范圍通常比較大，不能精細的標記一個位置，比如一個商場中的某一層的某一個店鋪。

以上背景技術內容的公開僅用于輔助理解本發明的構思及技術方案，其并不必然屬于本專利申請的現有技術，在沒有明確的證據表明上述內容在本專利申請的申請日已經公開的情況下，上述背景技術不應當用于評價本申請的新穎性和創造性。

發明內容

為解決上述技術問題，本發明提出一種位置標記方法，實現精確地對位置進行標記。

為了達到上述目的，本發明采用以下技術方案：

本發明公開了一種位置標記方法，包括以下步驟：

S1：獲取待標記位置包含的所有無線AP，所有無線AP包括未知類型的無線AP和已知類型的無線AP；

S2：分別提取各個無線AP的地理鄰域特征；

S3：分別提取各個無線AP的用戶行為特征；

S4：根據各個無線AP的地理鄰域特征和各個無線AP的用戶行為特征，預測得到未知類型的無線AP的類型；

S5：根據所有無線AP的類型來對所述待標記位置進行標記。

優選地，步驟S2中無線AP的地理鄰域特征是指在無線AP所在的預設區域內的所有已知類型的無線AP的類型。

優選地，其中無線AP所在的預設區域是指以所述無線AP為中心，100～200米為半徑的區域內。

優選地，步驟S3中無線AP的用戶行為特征是指訪問過該無線AP的所有用戶訪問過的所有已知類型的無線AP的類型。

優選地，步驟S3具體包括：首先對所有用戶在不同時間段內訪問過的已知類型的無線AP的類型進行統計，得到每個用戶的行為特征；然后提取訪問過某一無線AP的所有用戶，將訪問該無線AP的所有用戶的行為特征作為該無線AP的用戶行為特征。

優選地，其中的不同時間段是以每兩小時為一段，將時間劃分為不同時間段。

優選地，步驟S4具體包括：將無線AP的地理鄰域特征和無線AP的用戶行為特征分別賦予預設的權重作為輸入特征，基于機器學習方法，通過學習已知類型的無線AP的特征來預測得到未知類型的無線AP的類型。

優選地，基于所述機器學習方法具體為基于決策樹的AdaBoost算法。