确定兴趣点之间的关系的方法和装置与流程

本发明涉及网络技术，特别涉及确定兴趣点之间的关系的方法和装置。

背景技术：

在实际生活中，兴趣点(POI，Point of Interesting)之间通常不是独立存在的，而是各自之间存在关联关系，比如，邻近关系，所述POI可为店铺等。

确定出POI之间的邻近关系，具有很大的实际意义，比如，当定位出用户位于某一店铺内时，可将与该店铺存在邻近关系的其它店铺的商品信息推送给用户。

现有技术中，通常采用以下方式来确定出POI之间的邻近关系：

1)通过解析商场每层的平面图，确定出存在邻近关系的店铺；

2)通过匹配店铺的地址、门牌号、店铺号等信息，确定出存在邻近关系的店铺。

但是，上述两种方式在实际应用中均会存在一定的问题，比如：

对于方式1)，如果要采集到所有商场的每层的平面图，需要耗费大量的人力物力，如果平面图发生更新，还需要重新采集；

对于方式2)，需要准确地获取到各店铺的完整地址，同样需要耗费大量的人力物力，否则，就会造成信息的不准确。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供了确定兴趣点之间的关系的方法和装置，能够节省人力物力，并能够提高信息的准确性。

具体技术方案如下：

一种确定POI之间的关系的方法，包括：

获取用户上传的wifi指纹，所述wifi指纹中包括用户所在位置的无线接入点AP列表信息；

分别确定出每个wifi指纹中的每个AP对应的POI；

若确定任意两个POI分别对应的AP出现在同一wifi指纹中的次数超过第一阈值，则确定两个POI之间为邻近关系。

一种确定POI之间的关系的装置，包括：获取单元和处理单元；

所述获取单元，用于获取用户上传的wifi指纹，并发送给所述处理单元，所述wifi指纹中包括用户所在位置的无线接入点AP列表信息

所述处理单元，用于分别确定出每个wifi指纹中的每个AP对应的POI，若确定任意两个POI分别对应的AP出现在同一wifi指纹中的次数超过第一阈值，则确定两个POI之间为邻近关系。

基于上述介绍可以看出，采用本发明所述方案，可利用用户上传的包括有用户所在位置的AP列表信息的wifi指纹，来确定出POI之间的邻近关系，即若确定任意两个POI分别对应的AP出现在同一wifi指纹中的次数超过第一阈值，则确定两个POI之间为邻近关系，从而克服了现有技术中存在的问题，不但节省了人力物力，而且提高了信息的准确性。

【附图说明】

图1为本发明所述确定POI之间的关系的方法实施例的流程图。

图2为本发明所述确定POI之间的关系的装置实施例的组成结构示意图。

【具体实施方式】

为了使本发明的技术方案更加清楚、明白，以下参照附图并举实施例，对本发明所述方案作进一步地详细说明。

实施例一

图1为本发明所述确定POI之间的关系的方法实施例的流程图，如图1所示，包括以下具体实现方式。

在11中，获取用户上传的wifi指纹，wifi指纹中包括用户所在位置的无线接入点(AP，Access Point)列表信息。

用户在使用智能终端如手机的过程中，若开启了指纹上报功能，那么手机将会周期性地上报用户的wifi指纹。

如前所述，wifi指纹中包括用户所在位置的AP列表信息，AP列表中可包括各AP的服务集标识(SSID，Service Set Identifier)和信号强度等信息。

在12中，分别确定出每个wifi指纹中的每个AP对应的POI。

可预先建立AP与POI之间的对应关系，即针对每个AP，分别保存该AP的SSID与对应的POI的名称或标识之间的对应关系。

如何获取上述对应关系不作限制。

在13中，若确定任意两个POI分别对应的AP出现在同一wifi指纹中的次数超过第一阈值，则确定这两个POI之间为邻近关系。

在实际应用中，可每经过一个时间周期，则进行一次以下处理：

对该时间周期内获取到的各wifi指纹进行统计分析，若确定任意两个POI分别对应的AP出现在同一wifi指纹中的次数超过第一阈值，则确定这两个POI之间为邻近关系。

上述时间周期的具体时长以及第一阈值的具体取值均可根据实际需要而定。

如果两个POI分别对应的AP出现在同一wifi指纹中，说明这两个POI很可能是邻近的POI，因此，当两个POI分别对应的AP频繁出现在同一wifi指纹中时，则可确定这两个POI为邻近的POI，即确定这两个POI之间为邻近关系。

举例说明：

假设在一个时间周期内共获取到了100个wifi指纹；

假设存在两个POI，分别为POI 1和POI 2，其中，POI 1对应的AP为AP 1，POI 2对应的AP为AP 2；

假设AP列表中同时包括了AP 1和AP 2的wifi指纹数为M，而M大于第一阈值，那么则可确定POI 1和POI 2之间为邻近关系，反之，如果M小于或等于第一阈值，则可确定POI 1和POI 2之间不为邻近关系。

在实际应用中，有可能会出现以下情况，用户处于某一位置很长时间，而用户的手机一直在周期性地上报用户的wifi指纹，那么这多个wifi指纹之间通常会符合以下情况：不同时刻上报的wifi指纹中的AP列表中的ssid信息相同，信号强度可能相同也可能不同。为避免这种情况对统计分析结果造成干扰，可对符合上述情况的wifi指纹进行合并，即仅保留其中的一个wifi指纹即可。

可将每个时间周期内确定出的POI之间的邻近关系进行保存，并且，对于确定为邻近关系的两个POI，若确定连续N个时间周期内获取到的wifi指纹中均未出现两个POI分别对应的AP出现在同一wifi指纹中的情况，则可删除这两个POI之间的邻近关系，N为大于一的正整数。

也就是说，当原本邻近的两个POI不再同时出现在任何wifi指纹中时，则可认为这两个POI之间的邻近关系消失，从而删除所保存的这两个POI之间的邻近关系。

N的具体取值可根据实际需要而定。

以上介绍的如何确定出POI之间的邻近关系，在此基础上，还可进一步确定出POI之间的层级关系，即根据确定出的POI之间的邻近关系，确定出POI之间的层级关系。

具体地，对于每个时间周期，在确定出POI之间的邻近关系之后，可针对每个存在邻近关系的POI，分别进行以下处理：

确定与该POI存在邻近关系的POI数是否大于第二阈值；

如果是，则确定该POI为高层级POI，并将与该高层级POI存在邻近关系的非高层级POI确定为该高层级POI的低层级POI。

第二阈值的具体取值可根据实际需要而定。

举例说明：

假设POI 3与P个POI之间存在邻近关系，而P大于第二阈值，那么则可确定POI 3为高层级POI；

假设这P个POI均不是高层级POI，那么这P个POI均为POI 3的低层级POI。

下面以店铺和商场为例，对上述实施例进行进一步说明。

预先分别建立各店铺名称与对应的AP的SSID之间的对应关系。

获取各用户上传的wifi指纹，并分别确定出每个wifi指纹中的每个AP对应的店铺。

针对每个时间周期内获取到的wifi指纹，若确定任意两个店铺分别对应的AP出现在同一wifi指纹中的次数超过第一阈值，则确定这两个店铺之间为邻近关系。

相比于现有技术，上述方式不但节省了人力物力，而且提高了信息的准确性。

对于一个商场内的各店铺来说，相邻或位置相近的店铺之间为邻近关系，而商场和店铺之间则为层级关系。

基于店铺之间的邻近关系以及商场和店铺之间的层级关系，利用wifi到店技术，可以识别出商场人群以及商场人流动向，从而有助于商场、店铺的商业分析，优化店铺的选址方案，提升商场招商的吸引力等。

现有技术中，通常根据采集到的商场以及店铺的经纬度信息来确定商场与店铺之间的层级关系，即根据商场和店铺的经纬度信息，建立基于地理位置的层级关系。

但是，这种方式需要掌握商场详细的多边形信息、商铺的精准经纬度信息等，实现起来难度很大，而且，同一经纬度下，不但会出现商场或店铺，多功能楼盘中往往还会包含其它不同类型的POI，引入了杂项，从而增加了处理复杂度。

在实际应用中，商场与商场内的绝大部分店铺之间都存在邻近关系，而店铺往往只和与其相邻或位置相近的少数店铺之间存在邻近关系。

根据上述特点，针对每个存在邻近关系的POI，如果确定与该POI存在邻近关系的POI数大于第二阈值，则可确定该POI为高层级POI如商场，并将与该高层级POI存在邻近关系的非高层级POI确定为该高层级POI的低层级POI如店铺，从而构建出POI之间的层级关系。

相比于现有技术，上述处理方式实现起来简单方便。

实施例二

图2为本发明所述确定POI之间的关系的装置实施例的组成结构示意图，如图2所示，包括：获取单元21和处理单元22。

获取单元21，用于获取用户上传的wifi指纹，并发送给处理单元22，wifi指纹中包括用户所在位置的AP列表信息。

处理单元22，用于分别确定出每个wifi指纹中的每个AP对应的POI，若确定任意两个POI分别对应的AP出现在同一wifi指纹中的次数超过第一阈值，则确定两个POI之间为邻近关系。

用户在使用智能终端如手机的过程中，若开启了指纹上报功能，那么手机将会周期性地上报用户的wifi指纹。

wifi指纹中包括用户所在位置的AP列表信息，AP列表中可包括各AP的SSID以及信号强度等信息。

获取单元21获取各用户上传的wifi指纹，并发送给处理单元22。

如图2所示，处理单元22中可具体包括：预处理子单元221以及判定子单元222。

预处理子单元221，用于保存预先建立的AP与POI之间的对应关系。

判定子单元222，用于根据预处理子单元221中所保存的对应关系，分别确定出每个wifi指纹中的每个AP对应的POI，若确定任意两个POI分别对应的AP出现在同一wifi指纹中的次数超过第一阈值，则确定两个POI之间为邻近关系。

具体地，判定子单元222可每经过一个时间周期，则对该时间周期内获取到的各wifi指纹进行统计分析，若确定任意两个POI分别对应的AP出现在同一wifi指纹中的次数超过第一阈值，则确定这两个POI之间为邻近关系。

如果两个POI分别对应的AP出现在同一wifi指纹中，说明这两个POI很可能是邻近的POI，因此，当两个POI分别对应的AP频繁出现在同一wifi指纹中时，则可确定这两个POI为邻近的POI，即确定这两个POI之间为邻近关系。

另外，判定子单元222还可进一步进行以下处理：

对于确定为邻近关系的两个POI，若确定连续N个时间周期内获取到的wifi指纹中均未出现这两个POI分别对应的AP出现在同一wifi指纹中的情况，则删除这两个POI之间的邻近关系，N为大于一的正整数。

也就是说，当原本邻近的两个POI不再同时出现在任何wifi指纹中时，则可认为这两个POI之间的邻近关系消失，从而删除所保存的这两个POI之间的邻近关系。

以上介绍的判定子单元222如何确定出POI之间的邻近关系，在此基础上，还可进一步确定出POI之间的层级关系，即根据确定出的POI之间的邻近关系，确定出POI之间的层级关系。

具体地，针对每个存在邻近关系的POI，若判定子单元222确定与该POI存在邻近关系的POI数大于第二阈值，则可确定该POI为高层级POI，并将与该高层级POI存在邻近关系的非高层级POI确定为该高层级POI的低层级POI，从而构建出POI之间的层级关系。

以商场和商场内的店铺为例，相邻或位置相近的店铺之间为邻近关系，而商场和店铺之间则为层级关系。

图2所示装置实施例的具体工作流程请参照前述方法实施例中的相应说明，此处不再赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。