一种信息处理方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及信息处理领域，尤其涉及一种信息处理方法及装置。
【背景技术】
[0002] 随着数据获取手段的丰富，针对空间数据的研究也不再集中在测绘、国土等专门 领域。近几年，除了传统的GPS定位数据，逐渐兴起了利用多种形式的空间位置数据，如手 机定位数据、公交卡签到以及带有地理标签的图片等数据，对人类的空间活动范围和规律 进行研究。针对空间位置数据的信息处理方法也逐渐成为新的研究方向。
[0003] 现有技术中基于空间位置信息的信息处理方法的准确性有待提高。
【发明内容】
[0004] 本发明解决的技术问题是提高基于空间位置信息的信息处理方法的准确性。
[0005] 为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种信息处理方法，包括：
[0006] 获取实时地理位置信息，所述实时地理位置信息包括地理位置信息和与该地理位 置信息对应的时间信息；
[0007] 存储获取到的所述实时地理位置信息；
[0008] 对存储的所述地理位置信息进行聚类计算，以发现聚点；
[0009] 基于所述聚点划分功能区域，识别所述功能区域的人流量模式；参照所述功能区 域内的人流量模式，判断所述功能区域的功能。
[0010] 可选的，所述信息处理方法还包括：
[0011] 获取用户预设周期内的实时地理位置信息；
[0012] 基于所述用户预设周期内的实时地理位置信息，和所述功能区域的功能，判断与 所述用户对应的功能区域。
[0013] 可选的，所述对存储的所述实时地理位置信息进行聚类计算，以发现聚点包括：
[0014] 设置窗口半径数值，基于所述窗口半径数值，分别计算各地理位置信息对应的核 密度函数；
[0015] 分别对所述核密度函数求导，判断各实时地理位置信息对应的点的高密度方向；
[0016] 将所述各用户的地理位置信息分别向与其对应的高密度方向移动，直至所述移动 位移小于预设值，以得到候选聚点；
[0017] 对所述候选聚点进行分类，以得到分类的点集合；
[0018] 选取各个所述分类的点集合的中心位置为所述聚点。
[0019] 可选的，所述对所述候选聚点进行分类，以得到各个分类的点集合包括：
[0020] 设置初始的所述点集合为空集；
[0021] 对各个地理位置信息计算分类距离，所述分类距离是当前点集合与所述地理位置 信息对应的点的距离；
[0022] 比较所述分类距离中的最小值与预设的距离阈值；
[0023] 若所述分类距离中的最小分类距离小于预设的距离阈值，将该地理位置信息加入 所述最小分类距离对应的点集合；
[0024] 若所述分类距离中的最小分类距离大于预设的距离阈值，则创建新的点集合，该 地理位置信息为所述新的点集合的元素。
[0025] 可选的，所述对存储的所述实时地理位置信息进行聚类计算，以发现聚点还包括： 利用每个地理位置信息对应的核密度函数值的箱型图，以排除异常点。
[0026] 可选的，所述判断所述功能区域的功能还包括：参照所述功能区域内的兴趣点，判 断所述功能区域的功能。
[0027] 本发明实施例还提供一种信息处理装置，包括：实时地理位置信息获取单元、存储 单元、聚点发现单元以及功能判定单元；其中：
[0028] 可选的，所述实时地理位置信息包括地理位置信息和与该地理位置信息对应的时 间信息；
[0029] 所述存储单元，适于存储获取到的所述实时地理位置信息；
[0030] 所述聚点发现单元，适于对存储的所述地理位置信息进行聚类计算，以发现聚 占.
[0031] 所述功能判定单元，适于基于所述聚点划分功能区域，识别所述功能区域的人流 量模式；参照所述功能区域内的人流量模式，判断所述功能区域的功能。
[0032] 可选的，所述实时地理位置信息获取单元还适于：获取用户预设周期内的实时地 理位置信息；所述功能判定单元还适于：基于所述用户预设周期内的实时地理位置信息， 和所述功能区域的功能，判断与所述用户对应的功能区域。
[0033] 可选的，所述聚点发现单元包括：窗口半径设置单元、高密度方向计算单元、候选 聚点计算单元、分类单元以及聚点确定单元，其中：
[0034] 所述窗口半径设置单元，适于设置窗口半径数值，基于所述窗口半径数值，分别计 算各地理位置信息对应的核密度函数；
[0035] 所述高密度方向计算单元，适于分别对所述核密度函数求导，判断各实时地理位 置信息对应的点的高密度方向；
[0036] 所述候选聚点计算单元，适于将所述各用户的地理位置信息分别向与其对应的高 密度方向移动，直至所述移动位移小于预设值，以得到候选聚点；
[0037] 所述分类单元对所述候选聚点进行分类，以得到分类的点集合；
[0038] 所述聚点确定单元，适于选取各个所述分类的点集合的中心位置为所述聚点。
[0039] 可选的，所述分类单元包括：初始设置单元、分类距离计算单元、距离比较单元、点 集合扩充单元以及点集合新建单元；其中：
[0040] 所述初始设置单元，设置初始的所述点集合为空集；
[0041] 所述分类距离计算单元，适于对各个地理位置信息计算分类距离，所述分类距离 是当前点集合与所述地理位置信息对应的点的距离；
[0042] 所述距离比较单元，适于比较所述分类距离中的最小值与预设的距离阈值；
[0043] 所述点集合扩充单元，适于在所述分类距离中的最小分类距离小于预设的距离阈 值时，将该地理位置信息加入所述最小分类距离对应的点集合；
[0044] 所述点集合新建单元，适于在所述分类距离中的最小分类距离大于预设的距离阈 值时，创建新的点集合，该地理位置信息为所述新的点集合的元素。
[0045] 可选的，所述聚点发现单元还适于利用每个地理位置信息对应的核密度函数值的 箱型图，以排除异常点。
[0046] 可选的，所述功能判定单元还适于参照所述功能区域内的兴趣点，判断所述功能 区域的功能。
[0047] 与现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下有益效果：
[0048] 通过获取实时地理位置信息，对存储的所述地理位置信息进行聚类计算，以发现 聚点，使得聚点的发现是基于获取的地理位置信息的，而并非随意设置，从而可以使得聚点 的设置更为合理，从而使得信息处理方法的准确性更高。通过识别基于聚点划分的功能区 域的流量模式，判断所述功能区域的功能，使得判断功能区域适于不同的流量模式，可以对 不同的流量模式进行不同的判断处理，使得判断过程更具针对性，从而可以提升信息处理 方法的准确性。
【附图说明】
[0049] 图1是本发明实施例中一种信息处理系统的结构示意图；
[0050] 图2是本发明实施例中一种信息处理方法的流程图；
[0051]图3是本发明实施例中一种聚点的发现过程的流程图；
[0052] 图4是本发明实施例中一种对候选聚点进行分类过程的流程图；
[0053]图5是本发明实施例中一种人流量模式的示意图；
[0054]图6是本发明实施例中一种信息处理装置的结构示意图；
[0055]图7是本发明实施例中一种聚点发现单元的结构示意图；
[0056] 图8是本发明实施例中一种分类单元的结构示意图。
【具体实施方式】
[0057] 如前所述，随着数据获取手段的丰富，针对空间数据的研究也不再集中在测绘、国 土等专门领域。近