结合终端地理位置推送信息的方法及服务器的制造方法
【技术领域】
[0001]本申请涉及移动互联网技术领域，特别涉及一种结合终端地理位置推送信息的方法及服务器。
【背景技术】
[0002]随着计算机技术和网络技术的飞速发展，信息推送作为一种新兴的信息传播模式，正在被越来越多的信息服务者所重视。通过信息推送，可以将信息发送至用户的终端。
[0003]信息推送的一种热门应用方向包括广告推送。通过广告推送，可以将商家产品的信息或者商家服务的信息等推送给消费者，即用户终端。现有推送信息的方式包括一种结合终端地理位置推送信息的方法。该方法要求终端实时或间隔较短时间上报当前的地理位置，从而推送服务器可以获得较为准确的终端地理位置信息。进一步地，推送服务器获得上报的终端所属地理位置或周边的推送信息。这类推送信息例如是上报的终端所属地理位置或周边的商户登记的请求推送服务器推送的信息，也可以是正在发生或将要发生在上报的终端所属地理位置或周边的活动的信息，等。最终，推送服务器将获得的终端所属地理位置或周边的推送信息发送至所述终端。
[0004]在实现本申请过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题:
[0005]上述现有技术的结合终端地理位置推送信息的方法，需要终端具有定位功能，例如通过卫星定位的硬件设备实现定位功能，或者通过基站定位实现，并且需要终端实时或间隔较短时间上报定位到的地理位置信息。终端在上述过程需要执行大量定位的工作，因此会消耗较多的电能。
【发明内容】
[0006]本申请实施例的目的是提供一种结合终端地理位置推送信息的方法及服务器，以降低终端的电能消耗。
[0007]为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种结合终端地理位置推送信息的方法及服务器是这样实现的:
[0008]一种结合终端地理位置推送信息的方法，包括:
[0009]获得用户数据，所述用户数据包括关联用户活动时间的活动地点信息；
[0010]根据关联的用户活动时间筛选所述用户活动地点中的第一位置和第二位置；
[0011]选定所述第一位置和第二位置之间的交通路径；
[0012]在所述选定的交通路径基础上设定活动区域；
[0013]将获得的所述活动区域中的推送信息发送至所述用户的终端。
[0014]一种服务器，包括:
[0015]获得单元，用于获得用户数据，所述用户数据包括关联用户活动时间的活动地点信息；
[0016]筛选单元，用于根据关联的用户活动时间筛选所述用户活动地点中的第一位置和第二位置；
[0017]选定单元，用于选定所述第一位置和第二位置之间的交通路径；
[0018]设定单元，用于在所述选定的交通路径基础上设定活动区域；
[0019]推送单元，用于将获得的所述活动区域中的推送信息发送至所述用户的终端。
[0020]由以上本申请实施例提供的技术方案可见，本申请实施例可以凭借获得的用户数据来得到用户的活动地点以及相应的活动区域，这样，推送所述活动区域中的信息至所述用户的终端，不需要用户终端上实时或者以较段时间间隔上报其地理位置，可以降低终端的电能消耗。
【附图说明】
[0021]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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中记载的一些实施例，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。
[0022]图1为本申请结合终端地理位置推送信息的方法一个实施例的流程图；
[0023]图2为本申请一实施例中用户活动的第一地点和第二地点各自包含多个详细地点信息的示意图；
[0024]图3为本申请一实施例中按照日常作息时间第一位置与第二位置的示意图；
[0025]图4为本申请一实施例中第一位置与第二位置之间的交通路径；
[0026]图5为本申请一实施例中设定的路径上的区域示意图；
[0027]图6为本申请一实施例中设定的路径上的区域示意图；
[0028]图7为本申请服务器一实施例的模块结构图；
[0029]图8为本申请服务器一实施例的模块结构图；
[0030]图9为本申请服务器一实施例的模块结构图；
[0031]图10为本申请服务器一实施例的模块结构图。
【具体实施方式】
[0032]本申请实施例提供一种结合终端地理位置推送信息的方法及服务器。
[0033]为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
[0034]以下介绍本申请一种结合终端地理位置推送信息的方法实施例，图1示出了该实施例的流程，如图所示，该实施例包括:
[0035]SlOl:获得用户数据，所述用户数据包括关联用户活动时间的活动地点信息。
[0036]上述步骤，例如由推送服务器来执行，或者也可以由诸如专门执行数据分析和/或处理的服务器来执行，本实施例并不限定。
[0037]可以预先获得包括关联了用户活动时间的活动地点的用户数据。这类用户数据，例如可以由推送服务器或专门执行数据分析和/或处理的服务器所属网络服务运营公司通过此前的相关服务获取。例如，存在涉及用户消费的服务，这样，通过对用户消费行为的记录，可以得到关联了消费时间的消费地点信息的用户数据。本实施例中可以获得这样的用户数据。
[0038]S102:根据关联的用户活动时间筛选所述用户活动地点中的第一位置和第二位置。
[0039]在获得用户数据中，根据不同活动地点关联的活动时间，结合预先对时间段的划定，可以自动判断不同活动时间、不同活动地点发生的活动所在的时间段。在预先划定的时间段内发生的活动所处的活动地点，相应地，可以判断为特定位置点，从而可以设置为第一位置和第二位置。
[0040]例如，根据获得的用户数据，早9点至晚5点间的用户活动大多集中在第一位置附近，则可以判定该第一位置应当是工作地点；晚9点至次日6点间的用户活动大多集中在第二位置附近，则可以判定该第二位置应当是家庭地点。
[0041]具体的，如图3所示，按照日常作息时间，图中的第一位置可能是工作地点，第二位置可能是家庭地点。在图2中，可能由于获得的用户活动的第一地点和第二地点各自包含多个详细地点信息，因此第一地点和第二地点可能是个区域而不是某一个确定的地点。为了得到第一地点、第二地点的具体点位置信息，可以采用聚类算法，将可能为同一地点附近的点聚为一类，进而从聚为一类的点得到特定的位置。以下将包含多个具体地点的第一地点、第二地点分别成为第一聚类地点和第二聚类地点。
[0042]例如可以采用K-MEANS算法、凝聚层次聚类算法或DBSCAN算法之类的聚类算法来得到诸多地点的聚类结果。作为示意，仅以DBSCAN算法为例说明。DBSCAN(Density-BasedSpatial Clustering of Applicat1ns with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种基于密度的空间聚类算法。该算法可以将具有足够密度的区域划分为