[發明專利]樓宇類型確定方法、裝置、服務器及存儲介質

有效

• 申請號: 202010959141.1
• 申請日: 2020-09-14
• 公開（公告）號: CN112105052B
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發明（設計）人: 劉祖軍;陶周天;李振軍;鄒炎炎
• 申請（專利權）人: 智慧足跡數據科技有限公司
• 主分類號: H04W24/08
• 分類號: H04W24/08;H04W4/021;H04W4/33;G06K9/62
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 李莎

本發明實施例提出一種樓宇類型確定方法、裝置、服務器及存儲介質，涉及樓宇類型分析技術領域。該方法通過獲取運營商信令數據及室分基站列表，并根據室分基站列表從運營商信令數據中篩選得到駐留點數據，駐留點數據包括用戶終端的駐留基站，然后按照駐留基站對駐留點數據進行分組，并根據每組駐留點數據確定對應樓宇的到訪人數分布情況，最后根據多個樓宇的到訪人數分布情況對多個樓宇進行分類，以確定每個樓宇的類型。由于是根據用戶終端訪問室分基站的駐留點數據確定樓宇的類型，其能更加準確地反映用戶的到訪情況，同時根據所有樓宇的到訪情況劃分樓宇的類型，得到的結果更加準確、可靠。

技術領域

本發明涉及樓宇類型分析技術領域，具體而言，涉及一種樓宇類型確定方法、裝置、服務器及存儲介質。

背景技術

隨著技術的不斷進步，基于大數據的個性化服務越來越多。例如，有些公司可以收集用戶的出行軌跡、確定其駐留點，以確定用戶的出行興趣，并為其推送感興趣內容。其中，在確定駐留點時，常常需要判斷其駐留點所在樓宇的名稱及類型，以反映用戶的真實出行目的。

現有技術中，通常是通過查詢室分基站對應的位置推測樓宇名稱以及樓宇類型。然而，經發明人研究發現，該方法的準確率嚴重依賴于室分基站列表的準確度以及基站的安裝位置。由于室分基站列表的數據量極大，且數據采集涉及人工記錄等因素，很可能含有大量的錯誤數據，導致樓宇類型的判斷錯誤。其次，運營商在安裝室分基站的位置選擇上存在不確定性，即室分基站的安裝位置可能并不在其服務樓宇內，故依據室分基站的位置判斷樓宇的類型會導致錯誤。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提供一種樓宇類型確定方法、裝置、服務器及存儲介質，以解決上述問題。

為了實現上述目的，本發明實施例采用的技術方案如下：

第一方面，本申請實施例提供了一種樓宇類型確定方法，所述樓宇類型確定方法包括：

獲取運營商信令數據及室分基站列表，所述室分基站列表包括多個室分基站，所述多個室分基站與多個樓宇一一對應，每個所述室分基站安裝于對應的所述樓宇；

根據所述室分基站列表從所述運營商信令數據中篩選得到駐留點數據，所述駐留點數據包括用戶終端的駐留基站；

按照所述駐留基站對所述駐留點數據進行分組；

根據每組所述駐留點數據確定對應樓宇的到訪人數分布情況，其中，所述到訪人數分布情況用于表征所述樓宇的單日到訪人數隨日期的變化情況；

根據多個所述樓宇的到訪人數分布情況對多個所述樓宇進行分類，以確定每個所述樓宇的類型。

進一步地，所述駐留點數據還包括駐留時長以及駐留起始時間，所述根據每組所述駐留點數據確定對應樓宇的到訪人數分布情況的步驟包括：

按照日期對每組所述駐留點數據進行分組得到多個數據組，每個所述數據組對應一個所述日期；

根據所述駐留時長以及所述駐留起始時間對每個所述數據組內的駐留點數據進行分類，以得到每個所述數據組的多個類型分組；

對于每一個數據組，統計預設類型的所述類型分組內的駐留點數據的數量作為所述數據組對應的日期的單日到訪人數；

根據日期及對應的所述單日到訪人數確定所述到訪人數分布情況。

進一步地，所述根據所述駐留時長以及所述駐留起始時間對每個所述數據組內的駐留點數據進行分類的步驟包括：

將所述駐留起始時間在預設時間范圍內，且所述駐留時長小于預設時長的駐留點數據確定為第一類型的駐留點數據；

將所述駐留起始時間在預設時間范圍外或所述駐留時長大于預設時長的駐留點數據確定為第二類型的駐留點數據。