确定兴趣点对应的无线局域网热点的方法、装置及存储介质与流程

本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种确定兴趣点对应的无线局域网热点的方法、装置及存储介质。

背景技术：

poi是“pointofinterest”的缩写，中文可以翻译为“兴趣点”、“信息点”。一个poi可以是一栋房子、一个商铺、一个邮筒、或一个公交站等，一个poi信息点，至少具有四个方面的内容：名称、类别、经度和纬度(具体地址)。

用户的终端设备可以探测到当前所在的poi及相邻poi范围内的无线局域网热点，其中，无线局域网热点可以包括wi-fi热点等。

建立poi与wi-fi热点之间的映射关系，可用于用户的到场识别等场景。例如，某用户连接了某个wi-fi热点，那该用户就很有可能到达了该wi-fi热点对应的poi。

建立映射的方法主要包括基于名称的映射和基于位置的映射。

基于名称的映射方法主要是计算wi-fi热点名称与poi名称的相似度，如果该相似度大于阈值，则说明所述wi-fi热点名称和所述poi名称匹配成功。该方法仅适用于wi-fi热点名称与poi名称相关性比较强的场景，如办公楼、商场等wi-fi热点名称比较规范的场景，但无法处理wi-fi热点名称无明确意义或与poi名称无直接关联的情况。比如住宅小区内的wi-fi热点名称大部分都是“1302”，“tp-link”，“tenda”，“张三”等，基于名称，很难将这些wi-fi归到一个小区里。

基于位置的映射受wi-fi热点和poi位置精度低的限制，无法完成高质量映射。比如一个小区是个矩形区域，但poi的位置可能标记在边缘，这样以该poi位置为中心划定范围时很有可能把旁边小区的wi-fi热点划进来，更糟糕的是，由于wi-fi热点位置也可能不准确，即使poi位置标在小区中心，划进来的wi-fi热点也可能很多来自其他小区。

技术实现要素：

本申请实例提供了一种确定兴趣点对应的无线局域网热点的方法、装置及存储介质，以准确地确定各poi对应的无线局域网热点。

本申请实例提供了一种确定兴趣点对应的无线局域网热点的方法，包括：

根据终端设备上报的无线局域网热点列表，建立多个无线局域网热点之间的关联关系；

在所述多个无线局域网热点中选择第一无线局域网热点，并根据所述第一无线局域网热点与每个兴趣点之间的对应关系，确定所述第一无线局域网热点对应的位置标签；

根据所述第一无线局域网热点对应的位置标签、以及所述多个无线局域网热点之间的关联关系，确定所述多个无线局域网热点中、除所述第一无线局域网之外的各第二无线局域网热点对应的位置标签；

根据所述各第二无线局域网热点对应的位置标签，确定与每个兴趣点对应的第二无线局域网热点。

本申请实例还提供了一种确定兴趣点对应的无线局域网热点的装置，包括：

关联关系建立模块，根据终端设备上报的无线局域网热点列表，建立多个无线局域网热点之间的关联关系；

确定模块，在所述多个无线局域网热点中选择第一无线局域网热点，并根据所述第一无线局域网热点与每个兴趣点之间的对应关系，确定所述第一无线局域网热点对应的位置标签；根据所述第一无线局域网热点对应的位置标签、以及所述多个无线局域网热点之间的关联关系，确定所述多个无线局域网热点中、除所述第一无线局域网之外的各第二无线局域网热点对应的位置标签；根据所述各第二无线局域网热点对应的位置标签，确定与每个兴趣点对应的第二无线局域网热点。

本申请实例还提供了一种存储介质，存储有机器可读指令，所述机器可读指令可以由处理器执行以完成上述方法。

通过上述技术方案，由于同一个poi对应的无线局域网热点会频繁同时出现在多个用户的终端设备上报的无线局域网热点列表中，从而互相联系紧密的无线局域网热点更有可能属于同一个poi。这样就可以根据终端设备上报的无线局域网热点列表，确定无线局域网热点之间的关联关系，然后根据关联关系来确定各个无线局域网热点的位置标签，从而可以精确确定各poi对应的无线局域网热点，以解决目前无法准确确定所述各poi对应的无线局域网热点的技术问题。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实例中的技术方案，下面将对实例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请一些实例涉及的一种系统构架示意图；

图2是本申请一些实例提供的确定兴趣点对应的无线局域网热点的方法的流程图；

图3a～3c是本申请另一些实例提供的确定兴趣点对应的无线局域网热点的方法的流程图；

图4是本申请一些实例中wi-fi节点的连接关系网的示意图；

图5是本申请另一些实例中wi-fi节点的连接关系网的示意图；

图6是本申请一些实例中poi-a对应的各wi-fi节点的分布示意图；

图7为本申请一些实例提供的确定兴趣点对应的无线局域网热点的方法的交互示意图；

图8是本申请一些实例提供的装置结构示意图；及

图9是本申请一些实例提供的设备结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实例中的附图，对本申请实例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实例仅是本申请一部分实例，而不是全部的实例。基于本申请中的实例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实例，都属于本申请保护的范围。

为了描述上的简洁和直观，下文通过描述若干代表性的实例来对本申请的方案进行阐述。但本文并未示出所有实施方式。实例中大量的细节仅用于帮助理解本申请的方案，本申请的技术方案实现时可以不局限于这些细节。为了避免不必要地模糊了本申请的方案，一些实施方式没有进行细致地描述，而是仅给出了框架。下文中，“包括”是指“包括但不限于”，“根据……”是指“至少根据……，但不限于仅根据……”。说明书和权利要求书中的“包括”是指某种程度上至少包括，应当解释为除了包括之后提到的特征外，其它特征也可以存在。

本申请实例提出了一种确定兴趣点对应的无线局域网热点的方法，在本申请实例提供的方法中，根据各用户的终端设备上报的无线局域网热点列表，建立无线局域网热点之间的关联关系，根据所述关联关系，确定各个无线局域网热点对应的位置标签。由于同一个poi对应的无线局域网热点会频繁同时出现在多个用户的终端设备的无线局域网热点列表中，从而互相联系紧密的无线局域网热点更有可能属于同一个poi。这样就可以精确确定各poi对应的无线局域网热点，解决目前基于名称映射和基于位置映射方法无法准确确定所述各poi对应的无线局域网热点的技术问题。

图1为本申请一些实例涉及的系统构架示意图。如图1所示，该系统构架包括：服务器102、终端设备104和数据库110，多个用户各自的终端设备(例如终端设备104-a至104-c)分别通过网络106连接至服务器102。

在本申请一些实例中，每个用户通过在终端设备104上执行的应用108-a至108-c连接至服务器102。例如，所述应用108可以是位置服务应用。

终端设备104对其周围的无线局域网热点的信号进行探测，将探测到的无线局域网热点组成的无线局域网热点列表通过一个或多个网络106上报至服务器102。

在一些实例中，服务器102将不同终端设备104上报的无线局域网热点列表存储至数据库110，当要建立poi与无线局域网热点的映射关系时，服务器102可以从数据库110存储的所述无线局域网热点列表中选择一部分无线局域网热点列表，统计这些无线局域网热点列表中出现的无线局域网热点，建立这些无线局域网热点之间的关联关系，例如，两个无线局域网热点同时出现在无线局域网热点列表中的次数越频繁，则这两个无线局域网热点之间的关联关系越紧密。然后，选择一些无线局域网热点作为初始无线局域网热点，为这些初始无线局域网热点设置对应的poi，即，确定初始无线局域网热点的位置标签。

这样，就可以根据所述关联关系，将初始无线局域网热点的位置标签传递到其他的无线局域网热点，从而确定这些无线局域网热点列表中包含的多个无线局域网热点与poi之间的映射关系。

在一些实例中，服务器在建立了无线局域网热点与poi之间的映射关系之后，可以根据所述映射关系，为用户提供基于位置的服务。例如，可以为用户提供到场识别服务。

上述技术方案中，通过无线局域网热点之间的关联关系，把无线局域网热点与poi映射问题形式化为对无线局域网热点之间的标签传递问题。由于同一个poi对应的无线局域网热点会频繁同时出现在多个用户设备的无线局域网热点列表中，从而互相联系紧密的无线局域网热点更有可能属于同一个poi。这样就能处理基于名称映射和基于位置映射方法无法覆盖的场景。通过上述技术方案，可以精确确定各poi对应的无线局域网热点，以解决目前无法准确确定所述各poi对应的无线局域网热点的技术问题。

在一些实例中，终端设备104的示例包括但不限于掌上型计算机、可穿戴计算设备、个人数字助理(pda)、平板计算机、笔记本电脑、台式计算机、移动电话、智能手机、增强型通用分组无线业务(egprs)移动电话、媒体播放器、导航设备、游戏控制台、电视机、或任意两个或更多的这些数据处理设备或其他数据处理设备的组合。

一个或多个网络106的示例包括局域网(lan)和广域网(wan)诸如互联网。在一些实例中，可以使用任意公知的网络协议来实现一个或多个网络106，包括各种有线或无线协议，诸如，以太网、通用串行总线(usb)、firewire、全球移动通讯系统(gsm)、增强数据gsm环境(edge)、码分多址(cdma)、时分多址(tdma)、蓝牙、wi-fi、ip语音(voip)，wi-max，或任意其他适合的通信协议。

服务器102可以在一个或多个独立的数据处理装置或分布式计算机网络上实现。在一些实例中，服务器102也可以使用各种虚拟设备和/或第三方服务提供商(例如，第三方云服务提供商)的服务，以提供服务器102的底层的计算资源和/或基础资源。

在一些实例中，所述无线局域网热点可以是wi-fi(wirelessfidelity，无线保真)热点，也可以采用其他无线局域网技术的热点。

图2为本申请实例提出的确定兴趣点对应的无线局域网热点的方法流程图。该方法可由图1所示的服务器102执行，如图2所示，该方法包括以下步骤：

步骤201：根据终端设备上报的无线局域网热点列表，建立多个无线局域网热点之间的关联关系。

在一些实例中，服务器可以将终端设备上报的无线局域网热点列表存储至数据库中。在需要确定poi对应的无线局域网热点时，服务器可以从数据库中获取预设时间段内接收到的无线局域网热点列表；统计这些无线局域网热点列表中出现的无线局域网热点，得到多个无线局域网热点，并建立所述多个无线局域网热点之间的关联关系。

在一些实例中，可以通过建立无线局域网热点的连接关系网，来体现所述无线局域网热点之间的关联关系。例如，可以将所述多个无线局域网热点分别作为节点，在同时出现在同一无线局域网热点列表中的无线局域网热点之间建立边，以建立所述多个无线局域网热点之间的连接关系网。同时，为了体现不同节点之间紧密程度的不同，可以根据不同节点在同一无线局域网热点列表中的出现次数，确定边的权重。

在一些实例中，由于本申请实例的目标是建立无线局域网热点与poi的映射关系，那么移动无线局域网热点应当排除在外。如手机热点、车载无线局域网热点等，建立他们与poi的映射关系是没有意义的。

为此，可以将在一定地理范围内，一段时间内(例如，一周)被探测到的天数大于一定阈值的无线局域网热点判定为固定无线局域网热点。例如，一定地理范围内，如果一周内有5天都探测到所述无线局域网热点，则将该无线局域网热点判定为固定无线局域网热点。或者，也可以将每天都会被探测到的无线局域网热点判定为固定无线局域网热点。

在一些实例中，还可以统计每个无线局域网热点在预定时间段内上报的无线局域网热点列表中的出现次数；将出现次数低于阈值的无线局域网热点去除。

后续步骤将只对固定无线局域网热点进行处理。

步骤202：在所述多个无线局域网热点中选择第一无线局域网热点，并根据所述第一无线局域网热点与每个poi之间的对应关系，确定所述第一无线局域网热点对应的位置标签。

在一些实例中，为了确定poi与无线局域网热点之间的对应关系，可以从所述多个无线局域网热点中选择出一个或者多个第一无线局域网热点，作为初始无线局域网热点。例如，可以根据poi的位置信息和初始无线局域网热点的位置信息，先确定出初始无线局域网热点的位置标签，即初始无线局域网热点与哪个poi对应。

然后，根据无线局域网热点之间的关联关系，可以将初始无线局域网热点的位置标签传递(例如，根据标签传播算法)到其他的无线局域网热点，从而确定出其他无线局域网热点的位置标签。

在一些实例中，可以将以每个poi的位置为中心，预定距离范围内的无线局域网热点，确定为该poi对应的第一无线局域网热点。

步骤203：根据所述第一无线局域网热点对应的位置标签、以及所述多个无线局域网热点之间的关联关系，确定所述多个无线局域网热点中、除所述第一无线局域网之外的各第二无线局域网热点对应的位置标签。

在一些实例中，建立上述连接关系网后，步骤203可以确定相邻无线局域网热点之间的关联度，并将初始无线局域网热点的位置标签通过相邻无线局域网热点逐层传递出去。

具体的，可以通过以下方式进行传递：对于每个第二无线局域网热点，根据与该第二无线局域网热点相连的各条边的权重，分别确定该第二无线局域网热点和每个与其相邻的节点之间的关联度；根据所述第二无线局域网热点和每个与其相邻的节点之间的关联度、以及所述每个与其相邻的节点的位置标签，确定该第二无线局域网热点的位置标签。

在一些实例中，所述第一无线局域网热点对应的位置标签和所述第二无线局域网热点对应的位置标签分别为一个向量，所述向量中的元素的数量与所述poi的数量相同，所述向量中的元素分别代表所述第一无线局域网热点和所述第二无线局域网热点分别属于每个poi的概率。向量中各个元素的初始值为0。

步骤204：根据所述各第二无线局域网热点对应的位置标签，确定与每个poi对应的第二无线局域网热点。

在一些实例中，在得到所述第二无线局域网热点对应的位置标签后，可以根据所述位置标签中各元素的取值确定该第二无线局域网热点对应的poi，例如，可以确定所述第二无线局域网热点对应的位置标签中取值最大的元素，并确定所述取值最大的元素对应的poi；将所述第二无线局域网热点确定为与所述确定的poi对应的第二无线局域网热点。

上述技术方案中，通过无线局域网热点之间的关联关系，把无线局域网热点与poi映射问题形式化为对无线局域网热点之间的标签传递问题。由于同一个poi对应的无线局域网热点会频繁同时出现在多个用户设备的无线局域网热点列表中，从而互相联系紧密的无线局域网热点更有可能属于同一个poi。这样就能处理基于名称映射和基于位置映射方法无法覆盖的场景。通过上述技术方案，可以精确确定各poi对应的无线局域网热点，以解决目前无法准确确定所述各poi对应的无线局域网热点的技术问题。

下面结合图3a～3c对本申请实例提供的方法进行描述。图3a～3c示出了本申请一些实例中确定兴趣点对应的无线局域网热点的方法的另一流程图。在下面的实例中，以无线局域网热点为wi-fi热点为例进行说明。如图3a～3c所示，该方法包括如下步骤：

步骤301：服务器从数据库中获取预定时间段内接收到的wi-fi热点列表。

这里，所述数据库中保存有不同终端设备上报的wi-fi热点列表。服务器接收至少一个终端设备上报的wi-fi热点列表，并将所述列表存储至数据库中，同时记录所述列表的接收时间。

在一些实例中，终端设备在某个时刻可以探测到多个wi-fi热点的信息，该多个wi-fi热点的信息形成wi-fi热点列表，所述wi-fi热点的信息至少包括wi-fi热点标识和wi-fi信号强度，所述wi-fi热点标识可以为该wi-fi的名称，所述wi-fi热点的信号强度与所述终端设备和wi-fi热点之间的距离有关，一般的，所述终端设备和wi-fi热点之间的距离越小，所述wi-fi热点在该终端设备处的信号强度越大。

其中，所述预定时间段可以为最近一天、一周或一个月等。

步骤302：服务器对步骤301中获取的wi-fi热点列表中包含的wi-fi热点进行统计，得到多个wi-fi热点。

这里，服务器可以对所述数据库中预定时间段内接收到的所述wi-fi热点列表中包含的wi-fi热点进行统计，将这些wi-fi热点列表中包含的wi-fi热点作为所述多个待确定映射关系的wi-fi热点，

步骤303：针对所述多个wi-fi热点中的各wi-fi热点，服务器统计该wi-fi热点在步骤301中获取的wi-fi热点列表中的出现次数。

在一些实例中，由于终端设备上报的wi-fi热点列表中有可能包含移动wi-fi热点，如手机热点、车载wi-fi热点等，而确定移动wi-fi热点对应的poi是没有意义的。所以，在本实例中，可以根据wi-fi热点的出现次数，去除移动wi-fi热点。

在本步骤中，统计的是每个wi-fi热点在步骤301获取的wi-fi热点列表中的出现次数，在实际应用中，也可以统计每个wi-fi热点在其他时间范围的wi-fi热点列表中的出现次数。

步骤304：当所述出现次数未达到第一阈值，从所述多个wi-fi热点中去除所述wi-fi热点。

这里，将去除出现次数未达到第一阈值的wi-fi热点后的所述多个wi-fi热点确定为更新后的多个wi-fi热点。

在步骤303和步骤304中，通过统计wi-fi热点列表中的wi-fi热点在步骤301中获取的wi-fi热点列表中的出现次数，可以确定该wi-fi热点为固定wi-fi热点或移动wi-fi热点，即出现次数达到第一阈值的wi-fi热点为固定wi-fi热点，而出现次数未达到第一阈值的wi-fi热点为移动wi-fi热点。

步骤305：根据步骤304得到的所述多个wi-fi热点，建立连接关系网，其中，所述多个wi-fi热点分别作为所述连接关系网中的节点，同时出现在任一wi-fi热点列表中的wi-fi热点之间建立有边。

这里，本申请实例通过建立wi-fi热点之间的连接关系网来实现wi-fi热点的分组，即确定wi-fi热点与poi的映射。

例如，所述连接关系网可以如图4所示，多个wi-fi热点分别为wi-fi热点a～wi-fi热点k，wi-fi热点a与wi-fi热点b同时出现在一个wi-fi热点列表中，所以在wi-fi热点a和wi-fi热点b之间建立一条边；wi-fi热点a与wi-fi热点f也同时出现在一个wi-fi热点列表中，因此，在wi-fi热点a和wi-fi热点f之间建立一条边，以此类推。

步骤306：确定所述连接关系网中各条边的权重。

这里，wi-fi热点之间的关系强弱用被终端设备同时探测到的次数来衡量，其中，假设属于同一个poi的wi-fi热点之间关系比较紧密，属于不同poi的wi-fi热点之间的关系比较弱。如果两个wi-fi热点经常被终端设备同时探测到，则说明两者的相对距离很近，且在这两个wi-fi热点的附近人们活动频繁，则这两个wi-fi热点被终端设备探测到的次数较大，从而有足够的理由认为这两个wi-fi热点的关系较强。而分别属于两个poi的wi-fi热点，一般相对距离较远，被终端设备同时探测到的概率较低，且及时能被同时探测到，在两个poi中间，例如，在两个小区之间的道路上，活动的人也不会很多，因此，这两个wi-fi热点被同时探测到的次数会很少，即，这两个wi-fi热点的关系很弱。

在一些实例中，可以统计每条边对应的两个wi-fi热点在不同wi-fi热点列表中同时出现的次数，将所述同时出现的次数确定为所述边的权重。例如，如果两个wi-fi热点在不同wi-fi热点列表中同时出现的次数为3，则这两个wi-fi热点之间的边的权重为3。

在建立连接关系网之后，所述连接关系网中可能会包含一些孤立的节点。这些节点跟其他节点之间不具有边，所以无法根据标签传播算法来确定这些孤立节点的标签，因此，在一些实例中，可以通过如下步骤307和步骤308删除所述连接关系网中孤立的子网。

步骤307：当所述连接关系网中包含孤立的子网时，统计该子网包含的节点数量。

这里，所述孤立的子网是指，该子网中的任一节点与其他子网中的任一节点均无连接。

步骤308：如果所述子网包含的节点数量低于第二阈值，则从所述连接关系网中删除所述子网，得到更新的连接关系网。

这里，当子网中的数量较少时，服务器将删除该子网中包含的节点，以精简所述连接关系网，从而节省了服务器中存储所述子网中的各节点所需的空间、以及获得各节点对应的poi所需的计算成本。

步骤309：在所述更新后的连接关系网包含的多个wi-fi热点中，选择第一wi-fi热点。

这里，为了建立wi-fi热点与poi的映射关系，可以先利用两者的位置信息选取每个poi附近的几个wi-fi热点作为初始wi-fi热点，之后，利用标签传播算法，逐渐将与初始wi-fi热点联系紧密的wi-fi热点分配到对应的poi中。

在一些实例中，可以首先通过下面的步骤3091至3093确定所述多个wi-fi热点中的每一wi-fi热点的位置信息。然后，服务器可以通过步骤3094，根据poi的位置信息和wi-fi热点的位置信息，从多个wi-fi热点中选择第一wi-fi热点。

步骤3091：对于所述多个wi-fi热点中的每个wi-fi热点，确定在预定时间段内上报了包含该wi-fi热点的wi-fi热点列表的终端设备的位置信息。

这里，所述预定时间段可以与步骤301中的预定时间段相同或者不同。终端设备在上报wi-fi热点列表的时，将自身的位置信息也上传给了服务器。服务器将终端设备的位置信息与该终端设备上报的wi-fi热点列表关联保存到数据库中。其中，终端设备的位置信息可以为终端设备的地理位置，所述地理位置可以以经纬度等表示。

在一些实例中，对于一个wi-fi热点，可能会存在于多个终端设备上报的wi-fi热点列表中。此时，服务器需要确定每一个包含该wi-fi热点的wi-fi热点列表，并确定上报各个wi-fi热点列表的终端设备的位置信息。

步骤3092：获取该wi-fi热点在所述终端设备处的信号强度。

如上所述，终端设备上报的wi-fi热点列表中包含信号强度，所以，在本步骤中，服务器可以从wi-fi热点列表中获取wi-fi热点对应的信号强度。

这里，由于终端设备探测到的wi-fi热点的信号强度，与终端设备和wi-fi热点之间的距离有关，因此，服务器还获取wi-fi热点在所述终端设备处的信号强度，以根据信号强度和终端设备的位置信息，来确定wi-fi热点的位置信息。

类似的，如果在步骤3091中确定出了多个终端设备的位置信息，则本步骤中，需要分别确定所述wi-fi热点在各个终端设备处的信号强度。

步骤3093：根据所述信号强度和所述终端设备的位置信息确定该wi-fi热点的位置信息。

在一些实例中，如果终端设备的数量为1个，则可以直接跟该终端设备的位置、以及所述信号强度，确定出wi-fi热点的位置信息。

在另一些实例中，如果终端设备的数量为多个，可以将各终端设备的地理位置的加权平均值确定为该wi-fi热点的地理位置，其中，将所述信号强度转换为各终端设备的位置信息的权重系数。所述各终端设备的地理位置的权重系数可以相同或者不同。

例如，wi-fi热点a在终端设备a处的信号强度为-10dbm，wi-fi热点a在终端设备b处的信号强度为-20dbm，wi-fi热点a在终端设备c处的信号强度为-30dbm，则可以令终端设备a、b、c的位置信息的权重系数分别为：

若终端设备a、终端设备b和终端设备c，对应的地理位置的经纬度分别为(x1,y1)，(x2,y2)，(x3,y3)，则wi-fi热点a的地理位置为

步骤3094：将以每个poi的位置为中心，预定距离范围内的wi-fi热点，确定为该poi对应的第一wi-fi热点。

这里，为了保证准确性，所述预定距离范围可以为较小的一个数值，也即，所述poi的位置和所述wi-fi热点的位置相近，因此，所述wi-fi热点属于该poi的概率较大，从而以降低将属于其他poi的wi-fi热点作为第一wi-fi热点的几率。

步骤310：确定所述第一wi-fi热点对应的位置标签。

在确定了第一wi-fi热点之后，可以根据第一wi-fi热点与各个poi之间的对应关系，确定第一wi-fi热点对应的位置标签。

在一些实例中，所述位置标签可以是一个向量，向量中的每个元素代表wi-fi热点与一个poi的对应关系。例如，有3个poi：poi1，poi2，poi3，而该第一wi-fi热点与poi1对应，则该第一wi-fi热点的位置标签可以为[1,0,0]。其中，1代表wi-fi热点与poi1对应；0代表wi-fi热点与该poi2、poi3不对应。

步骤311：确定所述多个wi-fi热点中除所述第一wi-fi热点之外的各第二wi-fi热点和每个与其相邻的节点之间的关联度。

在一些实例中，对于每个第二wi-fi热点，可以根据下面的公式(1)来确定所述关联度：

其中，wi代表所述第二wi-fi热点和与其相邻的第i个节点之间的关联度；εi代表所述第二wi-fi热点和与其相邻的第i个节点之间的边的权重；m代表与所述第二wi-fi热点相邻的节点的数量。

例如，如图5所示，节点m与节点n之间的边的权重为1，即它们在不同wi-fi热点列表中同时出现的次数为1，节点m与节点o、节点p及节点q之间的边的权重分别为2、3和4，因此，根据上述公式(1)可以确定节点m与节点n之间的关联度为1/(1+2+3+4)＝0.1，与节点o之间的关联度为2/(1+2+3+4)＝0.2，以此类推，节点m与节点p和节点q之间的关联度分别为0.3和0.4。

可以看出，节点m与相邻节点之间的关联度体现了该节点m与相邻节点之间的紧密程度。即，对于节点m来说，节点q与节点m之间的紧密程度最高。

需要注意的是，由于上述公式中，节点m与相邻节点之间的关联度是根据对应的边的权重占所有相邻边的权重的比例确定的，所以，对于一条边对应的两个节点，例如节点m和节点n，由于节点m和节点n相邻的边的权重不同，所以分别根据上述公式(1)计算得到的关联度可能是不同的。

步骤312：对于每个第二wi-fi热点，根据所述wi-fi热点和每个与其相邻的节点之间的关联度、以及所述每个与其相邻的节点的位置标签，确定该第二wi-fi热点的位置标签。

在一些实例中，对于每个第二wi-fi热点，可以分别根据以下公式(2)确定所述第二wi-fi热点对应的位置标签中的第i个元素αi的取值：

αi＝w1a1i+w2a2i+…+wmami(2)

其中，i∈[1,n]，n为所述第二无线局域网热点对应的位置标签中元素的个数；

m为与该第二无线局域网热点相邻的无线局域网热点的个数；

αi为该第二无线局域网热点对应的位置标签的第i个元素；

a1i，a2i，…，ami分别为与该第二无线局域网热点相邻的、m个无线局域网热点的位置标签中第i个元素；

w1，w2，…，wm分别为该第二无线局域网热点和与其相邻的m个无线局域网热点之间的关联度。

以图4所示的连接关系网为例，节点a和节点b为第一wi-fi热点，节点c、d、e、f、g、h、i、j和k第二wi-fi热点；节点a属于poi-a，即节点a的位置标签为[1,0]，节点b属于poi-b，即节点b的位置标签为[0,1]。

其中，节点e与节点a之间的边的权重为8，与节点b之间的边的权重为2，则根据上述公式(1)可以确定，节点e与节点a的关联度w1为8/(8+2)＝0.8，节点e与节点b的关联度w2为2/(8+2)＝0.2，再根据上述公式(2)可以确定节点e的位置标签中的第一个元素为0.8*1+0.2*0＝0.8，第二个元素为0.8*0+0.2*1＝0.2，从而得到该节点e的位置标签：[0.8,0.2]，该位置标签表示节点e属于poi-a的概率为0.8，属于poi-b的概率为0.2。同理可得节点f的位置标签为[0.6,0.4]。

节点g与节点e之间的边的权重ε1为3，与节点f之间的边的权重ε2为7，则根据上述公式(1)可以确定，节点g与节点e之间的关联度w1为0.3，与节点f之间的关联度w2为0.7，已知节点e的位置标签为[0.8,0.2]，节点f的位置标签为[0.6,0.4]，则根据上述公式(2)可以得到节点g的位置标签中的第一元素为0.3*0.8+0.7*0.6＝0.66，第二个元素为0.3*0.2+0.7*0.4＝0.34，即节点g的位置标签为[0.66,0.34]。同理，可以计算得到节点h的位置标签为[0.7,0.5]。

类似的，可以得到与节点g和节点h相连的节点i的位置标签。

在一些实例中，在计算得到各第二wi-fi热点的位置标签之后，如果其中的向量的值均比较小，则该第二wi-fi热点属于任一poi的概率均比较小，此时，可以将该第二wi-fi热点删除。

步骤313：当所述位置标签中取值最大的元素的值小于第三阈值时，将所述第二wi-fi热点标记为噪声，并删除所述第二wi-fi热点。

在一些实例中，通过上述步骤得到的第二wi-fi热点对应的位置标签中各元素中可能会有一个元素与其他元素相差较大，例如，该元素接近1，其他元素均较小，也即该第二wi-fi热点属于该元素对应的poi的概率最大，从而可以确定将该元素对应的poi作为第二wi-fi热点对应的poi。

上述各第二wi-fi热点对应的位置标签中，如果一个第二wi-fi热点对应的位置标签中的所有元素，大小相近，且小于第三阈值，则说明该第二wi-fi热点属于上述任一个poi的概率均较小，也即该第二wi-fi热点为噪点，服务器将删除该第二wi-fi热点。

步骤314：根据所述第二wi-fi热点对应的位置标签，确定与每个poi对应的第二wi-fi热点。

这里，在通过上述公式(2)得到所述位置标签中各元素后，可以根据各元素的值，确定该第二wi-fi热点对应的poi，具体的，可以通过步骤3141和步骤3142实现：

步骤3141：确定所述第二wi-fi热点对应的位置标签中取值最大的元素，并确定所述取值最大的元素对应的poi。

这里，在服务器将上述噪点删除后，其余各第二wi-fi热点对应的位置标签中均有一个元素与其他元素相差较大，服务器将确定该元素对应的poi，并将该元素对应的poi作为第二wi-fi热点对应的poi。

步骤3142：将所述第二wi-fi热点确定为与所述poi对应的第二wi-fi热点。

这里，服务器维护有各poi与各第二wi-fi热点的对应关系表，当通过步骤3142确定该第二wi-fi热点对应的poi后，将该第二wi-fi热点加入到上述对应关系表中，以更新所述对应关系表。

在一些实例中，服务器还可以对所述poi对应的各第二wi-fi热点进行进一步筛选，以提高精度，即步骤315～步骤317：

步骤315：针对与各poi对应的第二wi-fi热点，根据所述第二wi-fi热点的位置信息，对所述第二wi-fi热点进行聚类，得到包含至少一个第二wi-fi热点的至少一个子类。

其中，所述聚类可以采用密度聚类算法进行计算，所述密度聚类算法可以为dbscan(density-basedspatialclusteringofapplicationswithnoise，具有噪声的基于密度的聚类方法)算法、optics(orderingpointstoidentifytheclusteringstructure，点排序识别聚类结构)算法，denclue(density-basedclustering，基于密度的聚类)算法等。

步骤316：统计每个子类中包含的第二wi-fi热点的数量。

这里，服务器将统计各子类中包含的第二wi-fi热点的数量，根据所述数量对各子类中的第二wi-fi热点进行处理，例如，仅保留数量最大的子类中的第二wi-fi热点，删除其他子类中的第二wi-fi热点；或删除数量小于第四阈值的子类中的第二wi-fi热点。

步骤317：当所述子类中包含的第二wi-fi热点的数量小于第四阈值时，删除所述子类中的第二wi-fi热点。

例如，通过根据poi-a对应的各第二wi-fi热点的地理位置进行聚类，得到子类1和子类2，如图6所示，服务器进一步统计子类1和子类2中第二wi-fi热点的数量，如子类1中的第二wi-fi热点的数量为10，子类2中的第二wi-fi热点的数量为4，第四预定阈值为7，则服务器将删除子类2中的各第二wi-fi热点，此时，将仅有子类1中的第二wi-fi热点的标签为poi-a。

此外，在建立了poi与wi-fi热点之间的映射关系之后，服务器还可以进一步为用户提供基于位置的服务。例如，服务器可以为用户提供到场识别服务。

上述技术方案中，通过wi-fi热点之间的关联关系，把wi-fi热点与poi映射问题形式化为对wi-fi热点之间的标签传递问题。由于同一个poi对应的wi-fi热点会频繁同时出现在多个用户设备的wi-fi热点列表中，从而互相联系紧密的wi-fi热点更有可能属于同一个poi。这样就能处理基于名称映射和基于位置映射方法无法覆盖的场景。通过上述技术方案，可以精确确定各poi对应的wi-fi热点，以解决目前无法准确确定所述各poi对应的wi-fi热点的技术问题。

由上述描述可知，基于名称的映射方法无法处理住宅小区中poi名称与wi-fi热点名称无直接关联或wi-fi热点名称无明确意义的情形，基于位置的映射方法则基于wi-fi热点和poi的位置精度低的限制，无法完成住宅小区中的poi和wi-fi热点之间的高质量映射，同时采用目前的其他映射方法，其匹配的精度也最多达到60％，而采用本申请实例的上述技术方案，在10个住宅小区的范围内，对于所有可以被探测到的wi-fi热点(即10个住宅小区中被探测到的wi-fi热点的总数)，可以准确建立其中2700个wi-fi热点与其相对应的poi之间的映射，所述建立映射的准确率可以达到80％以上。

图7是本申请一些实例提供的确定poi对应的无线局域网热点方法的交互示意图。在图7中，无线局域网热点以wi-fi热点为例进行说明，如图7所示，该确定poi对应的wi-fi热点的过程包括如下步骤：

步骤701：终端设备将探测到的wi-fi热点列表和终端设备的位置上报至服务器。

其中，所述位置信息可以为地理位置，终端设备的地理位置可以通过gps定位得到，地理位置可以由经纬度表示。

这里，终端设备可以在探测到新的wi-fi热点时或者周期性的向服务器上报所述wi-fi热点列表和终端设备的位置。

步骤702：服务器将所述终端设备上报的wi-fi热点列表、终端设备的位置及所述列表的接收时间关联存储至数据库。

这里，服务器的数据库中还存储有至少一个poi的位置信息。

步骤703：服务器从数据库中获取预定时间段内接收到的wi-fi热点列表。

步骤704：服务器统计步骤703中获取的wi-fi热点列表包含的wi-fi热点，得到多个wi-fi热点。

步骤705：服务器针对所述多个wi-fi热点中的各wi-fi热点，统计所述wi-fi热点在步骤703中获取的wi-fi热点列表中的出现次数。

步骤706：当所述出现次数未达到第一阈值，在所述多个wi-fi热点中删除该wi-fi热点。

步骤707：服务器建立所述多个wi-fi热点之间的连接关系网；其中，所述连接关系网中，各wi-fi热点为连接关系网的节点，同时出现在任一wi-fi热点列表中的wi-fi热点之间建立有边。

其中，当任意两个wi-fi热点在所述wi-fi热点列表中同时出现n次时，所述两个wi-fi热点在所述连接关系网中的连接的权重为n。

步骤708：当所述连接关系网中包含孤立的子网时，服务器统计所述子网中节点的数量。

步骤709：当所述子网中节点的数量未达到第二阈值，服务器从所述连接关系网中删除所述子网中的各个节点，得到更新的连接关系网。

经过步骤707和步骤708，可以删除连接关系网中孤立的节点和节点数量小于第二阈值的孤立子网。

步骤710：服务器根据数据库中存储的各终端设备的位置信息确定所述更新后的连接关系网中各wi-fi热点的位置信息。

步骤711：服务器根据数据库中存储的至少一个poi的位置信息，及所述更新后的连接关系网中所述各wi-fi热点的位置信息确定至少一个第一wi-fi热点。

在一些实例中，所述第一wi-fi热点可以通过以下方式确定：针对任一poi，将以所述poi的位置信息为中心，预定距离范围内的wi-fi热点确定为该poi对应的第一wi-fi热点。

步骤712：针对所述连接关系网中除第一wi-fi热点之外的每个第二wi-fi热点，服务器根据其相邻wi-fi热点的位置标签、以及该第二wi-fi热点与其相邻的wi-fi热点的连接的权重，确定所述第二wi-fi热点的位置标签。

这里，所述位置标签为一个向量，所述向量中的元素的数量与所述poi的数量相同，所述向量中的元素分别代表所述wi-fi热点属于每个poi的概率。

具体的，对于每个第二wi-fi热点，可以分别根据上述公式(2)确定所述第二wi-fi热点对应的位置标签中的每个元素的取值。

由上述描述可知，针对更新后的连接关系网中的每个第二wi-fi热点均执行步骤712，在一些实例中，步骤712可以称为为各第二wi-fi热点打标签的过程，该过程也称为半监督标签传播算法。

步骤713：当所述概率的最大值小于第三阈值时，服务器将所述第二wi-fi热点标记为噪声，并删除所述标记为噪声的第二wi-fi热点。

步骤714：服务器将所述概率的最大值对应的poi作为所述第二wi-fi热点对应的poi。

根据上述步骤，所述更新后的连接关系网中各第二wi-fi热点均对应有poi，在一些实例中，一个poi可以对应有多个第二wi-fi热点，为了提高对所述第二wi-fi热点进行分类的精度，可以对所述poi对应的多个第二wi-fi热点通过以下步骤715～步骤717进行再次筛选。

步骤715：针对任一poi，服务器根据该poi对应的多个第二wi-fi热点的位置信息进行聚类，得到包含所述至少一个第二wi-fi热点的至少一个子类。

这里，所述聚类可以采用密度聚类算法进行计算，所述密度聚类算法可以为dbscan算法、optics算法，denclue算法等。

步骤716：服务器统计所述子类中所述第二wi-fi热点的数量。

步骤717：当所述第二wi-fi热点的数量小于第四阈值时，服务器删除所述子类中的第二wi-fi热点。

上述各步骤的具体实现原理可以参见图3a～图3c中各步骤，此处不赘述。

基于上述实例提供的方法，本申请实例还提出了一种确定兴趣点对应的无线局域网热点的装置800，如图8所示，该装置800包括：

关联关系建立模块801，根据终端设备上报的无线局域网热点列表，建立多个无线局域网热点之间的关联关系；

确定模块802，在所述多个无线局域网热点中选择第一无线局域网热点，并根据所述第一无线局域网热点与每个兴趣点之间的对应关系，确定所述第一无线局域网热点对应的位置标签；根据所述第一无线局域网热点对应的位置标签、以及所述多个无线局域网热点之间的关联关系，确定所述多个无线局域网热点中、除所述第一无线局域网之外的各第二无线局域网热点对应的位置标签；根据所述各第二无线局域网热点对应的位置标签，确定与每个兴趣点对应的第二无线局域网热点。

所述关联关系建立模块801和确定模块802的具体功能和实现可以参见上述的方法实例，在此不再赘述。

在本申请各个实例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。所述各实例的功能模块可以位于一个终端或网络节点，或者也可以分布到多个终端或网络节点上。

上述技术方案中，通过wi-fi热点之间的关联关系，把wi-fi热点与poi映射问题形式化为对wi-fi热点之间的标签传递问题。由于同一个poi对应的wi-fi热点会频繁同时出现在多个用户设备的wi-fi热点列表中，从而互相联系紧密的wi-fi热点更有可能属于同一个poi。这样就能处理基于名称映射和基于位置映射方法无法覆盖的场景。通过上述技术方案，可以精确确定各poi对应的wi-fi热点，以解决目前无法准确确定所述各poi对应的wi-fi热点的技术问题。

图9示出了确定兴趣点对应的无线局域网热点的装置所在的计算设备的组成结构图。

如图9所示，该计算设备典型地包括一个或更多处理器(cpu)902，一个或多个网络接口904，存储器906，和用于互联这些组件的一个或多个通信总线908(有时也称为芯片集)。在一些实例中，计算设备也可以包括用户接口910。用户接口910包括一个或多个使能媒体数据的呈现的输出设备912，该一个或多个输出设备包括一个或多个扬声器和/或一个或多个可视化显示器。用户接口910也包括一个或多个输入设备914，该一个或多个输入设备914包括便利用户输入的用户接口组件，诸如键盘，鼠标，声音命令输入单元或扩音器，触屏显示器，触敏输入板，姿势捕获摄像机，或其他输入按钮或控件等。

存储器906包括高速随机存取存储器，诸如dram，sram，ddrram，或其他随机存取固态存储设备；和，包括非易失性存储器，诸如一个或多个磁盘存储设备，光盘存储设备，闪存设备，或其他非易失性固态存储设备。存储器906还可以包括一个或多个从处理器902远程定位的存储设备。存储器906，或，存储器906内的非易性存储设备，包括非易失性计算机可读存储介质。在一些实施方式中，存储器906，或存储器906的非易失性计算机可读存储介质，存储以下程序，模块，或数据结构，或其子集或超集：

·操作系统916，包括用于处理各种基本系统服务和用于执行硬件相关任务的程序；

·网络通信模块918，用于通过一个或多个网络接口(有线或无线)(例如，蓝牙接口，wi-fi，低功耗蓝牙，usb等)将推流客户端所在的计算设备连接至其他计算设备；

·呈现模块920，用于通过与用户接口910关联的一个或多个输出设备912(例如，显示器、扬声器等)；

·输入处理模块922，用于检测来自一个或多个输入设备914中的一个输入设备的一个或多个用户输入或交互，并解析检测的输入和交互。

在一些实例中，存储器906也包括确定兴趣点对应的无线局域网热点的装置924，在一些实例中，确定兴趣点对应的无线局域网热点的装置924用于：

根据终端设备上报的无线局域网热点列表，建立多个无线局域网热点之间的关联关系；

在所述多个无线局域网热点中选择第一无线局域网热点，并根据所述第一无线局域网热点与每个兴趣点之间的对应关系，确定所述第一无线局域网热点对应的位置标签；根据所述第一无线局域网热点对应的位置标签、以及所述多个无线局域网热点之间的关联关系，确定所述多个无线局域网热点中、除所述第一无线局域网之外的各第二无线局域网热点对应的位置标签；根据所述各第二无线局域网热点对应的位置标签，确定与每个兴趣点对应的第二无线局域网热点。

所述确定兴趣点对应的无线局域网热点的装置924的具体功能和实现可以参见上述的方法实施例，在此不再赘述。

以上所述的单元可以存储在之前提及的一个或多个存储设备中，并且对应于用于执行以上描述的功能的指令集。不需要作为独立的软件程序，过程，模块，或数据结构而实现以上所述的模块或程序(例如，指令集)，因此，可以以各种方式组合或重排这些模块的各种子集。在一些实例中，存储器906存储以上所述的模块和数据结构的子集。进一步地，存储器906还可以存储以上未描述的外加模块和数据结构。

本申请实例还提供了一种存储介质，其中存储有数据处理程序，该数据处理程序用于执行本申请上述方法的任何一种实例。

本领域普通技术人员可以理解上述实例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(rom，readonlymemory)、随机存取记忆体(ram，randomaccessmemory)、磁盘或光盘等。

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