本发明涉及用户位置定位技术领域，特别是涉及一种用户位置定位系统及方法。
背景技术：
随着移动市场的不断完善，移动业务推广活动越来越精细，即针对不同区域的用户推广不同的移动业务。为了快速实现个性化移动业务推广活动，运营商提出了基于用户话务统计数据的用户位置定位技术。该技术实现了用户的小区级(网元)位置定位。定位精度受小区密度的影响较大，随着小区密度的减小，定位精度越来越低。
技术实现要素：
本发明针对现有技术存在的问题和不足，提供一种用户位置定位系统及方法。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：
本发明提供一种用户位置定位系统，其特点在于，其包括获取模块、统计模块、筛选模块和定位模块；
该获取模块用于获取用户的手机信息，该手机信息包括imsi、当前时间、用户占用小区id和用户占用时长；
该统计模块用于按照划分出的工作时间和休息时间分别统计每天用户驻留小区的时长，并按照占用时长分别降序排列；
该筛选模块用于根据用户工作时间和休息时间每个小区的占用时长统计结果分别筛选出占用时长最长的小区簇；
该定位模块用于根据用户工作时间和休息时间筛选出的小区簇中所有小区的位置分别定位用户工作时间所在的位置和休息时间所在的位置。
较佳地，该定位模块用于以用户工作时间对应的小区簇中所有小区的经纬度为顶点画一个多边形，并利用对应的小区簇中各小区的占用时长作为权重计算该多边形的重心作为用户工作时间所在的位置；
该定位模块还用于以用户休息时间对应的小区簇中所有小区的经纬度为顶点画另一个多边形，并利用对应的小区簇中各小区的占用时长作为权重计算该另一个多边形的重心作为用户休息时间所在的位置。
较佳地，该定位模块用于在连续n天用户对应的小区簇相似时，根据n天定位出的重心重新组成一个新多边形，该新多边形的重心即为当天的修正定位结果。
较佳地，该定位模块用于在用户当天的小区簇和前一天的小区簇完全不同时，忽略前一天的定位结果。
本发明还提供一种用户位置定位方法，其特点在于，其包括以下步骤：
获取用户的手机信息，该手机信息包括imsi、当前时间、用户占用小区id和用户占用时长；
按照划分出的工作时间和休息时间分别统计每天用户驻留小区的时长，并按照占用时长分别降序排列；
根据用户工作时间和休息时间每个小区的占用时长统计结果分别筛选出占用时长最长的小区簇；
根据用户工作时间和休息时间筛选出的小区簇中所有小区的位置分别定位用户工作时间所在的位置和休息时间所在的位置。
较佳地，以用户工作时间对应的小区簇中所有小区的经纬度为顶点画一个多边形，并利用对应的小区簇中各小区的占用时长作为权重计算该多边形的重心作为用户工作时间所在的位置；
以用户休息时间对应的小区簇中所有小区的经纬度为顶点画另一个多边形，并利用对应的小区簇中各小区的占用时长作为权重计算该另一个多边形的重心作为用户休息时间所在的位置。
较佳地，在连续n天用户对应的小区簇相似时，根据n天定位出的重心重新组成一个新多边形，该新多边形的重心即为当天的修正定位结果。
较佳地，在用户当天的小区簇和前一天的小区簇完全不同时，忽略前一天的定位结果。
在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。
本发明的积极进步效果在于：
本发明利用用户在不同小区的占用时长作为权重定位用户工作时间所在的位置和休息时间所在的位置，定位准确，定位精度高。
附图说明
图1为本发明较佳实施例的用户位置定位系统的结构示意图。
图2为本发明较佳实施例的用户位置定位方法的流程图。
图3为通过统计筛选出的用户占用时长最长的小区簇的示意图。
图4为以a、b、c三个小区作为顶点计算三角形的重心的示意图。
图5为重心偏移的示意图。
图6为用户位置修正的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本实施例提供一种用户位置定位系统，其包括获取模块1、统计模块2、筛选模块3和定位模块4。
该获取模块1用于获取用户的手机信息，该手机信息包括imsi(国际移动用户识别码)、当前时间、用户占用小区id(身份标识)和用户占用时长。
该统计模块2用于按照划分出的工作时间和休息时间分别统计每天用户驻留小区的时长，并按照占用时长分别降序排列。
该筛选模块3用于根据用户工作时间和休息时间每个小区的占用时长统计结果分别筛选出占用时长最长的小区簇。
该定位模块4用于根据用户工作时间和休息时间筛选出的小区簇中所有小区的位置分别定位用户工作时间所在的位置和休息时间所在的位置。
具体地，该定位模块4用于以用户工作时间对应的小区簇中所有小区的经纬度为顶点画一个多边形，并利用对应的小区簇中各小区的占用时长作为权重计算该多边形的重心作为用户工作时间所在的位置。
该定位模块4还用于以用户休息时间对应的小区簇中所有小区的经纬度为顶点画另一个多边形，并利用对应的小区簇中各小区的占用时长作为权重计算该另一个多边形的重心作为用户休息时间所在的位置。
如图2所示，本实施例还提供一种用户位置定位方法，其包括以下步骤：
步骤101、获取用户的手机信息，该手机信息包括imsi、当前时间、用户占用小区id和用户占用时长。
步骤102、按照划分出的工作时间和休息时间分别统计每天用户驻留小区的时长，并按照占用时长分别降序排列。
步骤103、根据用户工作时间和休息时间每个小区的占用时长统计结果分别筛选出占用时长最长的小区簇。
步骤104、根据用户工作时间和休息时间筛选出的小区簇中所有小区的位置分别定位用户工作时间所在的位置和休息时间所在的位置。以用户工作时间对应的小区簇中所有小区的经纬度为顶点画一个多边形，并利用对应的小区簇中各小区的占用时长作为权重计算该多边形的重心。
为了进一步提高定位精度，在用户定位过程中增加了以下辅助算法；
a)对于同一用户，如果连续3天的小区簇相似(小区簇中包含相同小区)，则根据当天的定位结果结合之前2天的定位结果进行重心计算，并作为该用户的修正定位结果；(根据当天和之前2天的定位结果组成三角形，三角形重心为当天的修正定位结果)。
b)如果同一用户的小区簇和前一天的小区簇完全不同，则说明该用户已经改变常驻区域了，在定位用户位置时，忽略原定位结果。
为了使得用户更好地理解本方案，下面举一具体的例子：
获取用户的手机信息，该手机信息包括imsi、当前时间、用户占用小区id和用户占用时长。设定工作时间为9:00～11:00和14:00～16:00(可调)，休息时间为19:00～23:00(可调)，按照工作时间和休息时间分别统计每天用户驻留小区的时长，并按照占用时长分别降序排列。
见图3，通过统计筛选出工作时间用户占用时长最长的小区簇(包括小区a、小区b和小区c)。以a、b、c三个小区作为顶点画一个三角形，计算该三角形的重心坐标g，见图4；重心坐标g向三个小区顶点方向分别按照50％、33％、17％的权重偏移，见图5；偏移后的重心坐标g为用户工作时间所在的位置。
如果该用户连续3天的小区簇相似，则根据3天的定位坐标进行重心计算，作为用户的修正坐标，见图6。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。