上传用户地理位置数据的方法及设备的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明主要涉及移动信息技术领域，尤其涉及一种上传用户地理位置数据的方法及设备。
【背景技术】
[0002]现有的应用软件在给用户提供服务时，通常在服务器端需要知道用户所处的地理位置，以便给用户提供符合其需要的服务。现有技术通常采用移动设备实时上传用户地理位置的方法。
[0003]该技术至少存在如下缺点:
[0004]1.这种技术大量消耗用户网络流量和移动设备电量。
[0005]2.不能精确判断用户的当前状态(静止、走路、跑步等)，智能性不足。
【发明内容】
[0006]本发明提出了一种上传用户地理位置数据的方法及设备，能够有效降低移动设备端网络流量及电量消耗。
[0007]根据本发明的一个实施例，在移动设备端，提供了一种上传用户地理位置数据的方法，其特征在于，包括:实时收集用户的加速度数据和地理位置数据；将收集的用户的加速度数据和地理位置数据输入用户状态分类模型，得到用户的当前状态；如果用户的当前状态发生改变，上传用户的当前状态和用户的地理位置数据，并获取下次上传时间间隔；按照当前的下次上传时间间隔，上传用户的地理位置数据。
[0008]可选地，用户的加速度数据由移动设备端的加速传感器感测，和/或用户的地理位置数据通过定位系统获得。
[0009]可选地，用户状态分类模型是通过将历史上实时收集的用户的加速度数据和地理位置数据输入分类器，并对分类器进行有监督训练而得到的。
[0010]可选地，用户的当前状态分为静止、走路、跑步、骑自行车、开车中的一种或多种。
[0011]可选地，下次上传时间间隔是由服务器根据用户的当前状态和用户的地理位置数据确定的，其中用户的当前状态反映出用户的运动速度越快，下次上传时间间隔越短；用户的地理位置离用户兴趣点越近，下次上传时间间隔越短。
[0012]可选地，用户兴趣点是由服务器根据历史上用户上传的地理位置数据、用户通信记录信息、用户备忘录信息、或上述信息的任意组合确定的。
[0013]可选地，按照当前的下次上传时间间隔上传用户的地理位置数据的步骤包括:在上次上传用户的地理位置数据的时间点加上当前的下次上传时间间隔后的时间点，上传用户的地理位置数据。
[0014]根据本发明的一个实施例，在移动设备端，提供了一种为用户的移动设备计算下次上传地理位置数据的时间间隔的方法，包括:接收移动设备上传的用户的当前状态和用户的地理位置数据；基于用户的当前状态反映出的用户的运动速度、用户的地理位置离用户兴趣点的距离，计算下次上传时间间隔；将计算出的下次上传时间间隔发送给移动设备。
[0015]可选地，用户兴趣点是根据历史上用户上传的地理位置数据、用户通信记录信息、用户备忘录信息、或上述信息的任意组合确定的。
[0016]根据本发明的一个实施例，在服务器端，提供了一种上传用户地理位置数据的设备，包括:收集单元，被配置为实时收集用户的加速度数据和地理位置数据；输入单元，被配置为将收集的用户的加速度数据和地理位置数据输入用户状态分类模型，得到用户的当前状态；第一上传单元，被配置为如果用户的当前状态发生改变，上传用户的当前状态和用户的地理位置数据，并获取下次上传时间间隔；第二上传单元，被配置为按照当前的下次上传时间间隔，上传用户的地理位置数据。
[0017]可选地，用户的加速度数据由加速传感器感测，和/或用户的地理位置数据通过定位系统获得。
[0018]可选地，用户状态分类模型是通过将历史上实时收集的用户的加速度数据和地理位置数据输入分类器，并对分类器进行有监督训练而得到的。
[0019]可选地，用户的当前状态分为静止、走路、跑步、骑自行车、开车中的一种或多种。
[0020]可选地，下次上传时间间隔是由服务器根据用户的当前状态和用户的地理位置数据确定的，其中用户的当前状态反映出用户的运动速度越快，下次上传时间间隔越短；用户的地理位置离用户兴趣点越近，下次上传时间间隔越短。
[0021]可选地，用户兴趣点是由服务器根据历史上用户上传的地理位置数据、用户通信记录信息、用户备忘录信息、或上述信息的任意组合确定的。
[0022]可选地，第二上传单元被配置为:在上次上传用户的地理位置数据的时间点加上当前的下次上传时间间隔后的时间点，上传用户的地理位置数据。
[0023]根据本发明的一个实施例，在服务器端，提供了一种为用户的移动设备计算下次上传地理位置数据的时间间隔的设备，包括:接收单元，被配置为接收移动设备上传的用户的当前状态和用户的地理位置数据；计算单元，被配置为基于用户的当前状态反映出的用户的运动速度、用户的地理位置离用户兴趣点的距离，计算下次上传时间间隔；发送单元，被配置为将计算出的下次上传时间间隔发送给移动设备。
[0024]可选地，用户兴趣点是根据历史上用户上传的地理位置数据、用户通信记录信息、用户备忘录信息、或上述信息的任意组合确定的。
[0025]本发明实施例所述的技术方案，用户的移动设备不是实时上传地理位置数据的，而是实时收集用户的加速度数据和地理位置数据，据此判断用户的当前状态，并按照一个与当前状态有关的时间间隔来上传地理位置数据，避免了现有技术实时上传地理位置数据造成的消耗用户大量的网络流量和电量。
[0026]根据本发明的实施例的另一个有益效果是能够精确判断用户的当前状态，便于服务器决策。
【附图说明】
[0027]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
[0028]图1为本发明一种移动设备端上传用户地理位置数据的方法的一个实施例的流程图；
[0029]图2为本发明一种移动设备端上传用户地理位置数据的设备的一个实施例的结构示意图；
[0030]图3为本发明一种服务器端为用户的移动设备计算下次上传地理位置数据的时间间隔的方法的一个实施例的流程图；
[0031]图4为本发明一种服务器端为用户的移动设备计算下次上传地理位置数据的时间间隔的设备的一个实施例的结构示意图。
【具体实施方式】
[0032]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明作进一步详细描述。应当理解，此处所描述的实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的情况下所获得的其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0033]参照图1，示出了本发明在移动设备端一种上传用户地理位置数据的方法的一个实施例的流程图，包括步骤:
[0034]步骤102:实时收集用户的加速度数据和地理位置数据。
[0035]用户的加速度数据可以由移动设备端的三轴陀螺仪或移动设备端的其他加速传感器提供。
[0036]用户的地理位置数据表现为用户在某个时间点的经纬度坐标或与经纬度坐标相对应的其他数据，例如在地图上的位置等。用户的地理位置数据可以通过GPS定位系统等获得。
[0037]步骤104:将收集的用户的加速度数据和地理位置数据输入用户状态分类模型，得到用户的当前状态。
[0038]用户状态分类模型是通过将历史上实时收集的用户的加速度数据和地理位置数据输入分类器，并对分类器进行有监督训练而得到的。用户的当前状态分为静止、走路、跑步、骑自行车、开车中的一种或多种。
[0039]实践证明，只通过感测用户的加速度来判断用户是处于走路、跑步还是开车等，是不准确的，将用户的加速度和用户实时地理位置数据结合，来判断用户是处于走路、跑步还是开车等，是比较准确的。由于用户的加速度数据和地理位置数据是实时采集的，因此将历史上采集的大量的用户的加速度数据和地理位置数据输入一个分类器，分类器产生一个分类(即静止、走路、跑步等)，然后由人进行判断这个分类是否是正确的，如错误则将该错误信息反馈回分类器，通过大量样本数据的训练得到的这样一个分类器就能够精确地根据输入的用户的加速度数据和地理位置数据产生一个分类结果，即用户的当前状态。
[0040]在构建用户状态分类模型时，可以采用各种分类算法，如最大熵、神经网络等，对收集的用户的加速度数据和地理位置数据进行有监督训练，在此并不限定采用某一特定的分类算法。
[0041]将用户状态分类模型存在于移动设备端的好处在于避免了每次判断用户当前状态时联网调用服务器端的用户分类状态模型，进而降低了移动设备端网络流量和电量消耗。
[0042]步骤106:如果用户的当前状态发生改变，上传用户的当前状态和用户的地理位置数据，并获取下次上传时间间隔。
[0043]例如，用户的当前状态由走路变成跑步时，向服务器上传用户的当前状态和用户的地理位置数据。服务器根据用户的当前状态和用户的地理位置数据确定下次上传时间间隔，确定的方法结合图3在下面描述。服务器将确定的下次上传时间间隔发送给用户的移动设备。
[0044]步骤108:按照当前的下次上传时间间隔，上传用户的地理位置数据。
[0045]在一种实施方式中，在上次上传用户的地理位置数据的时间点加上当前的下次上传时间间隔后的时间点，上传用户的地理位置数据。
[0046]例如，用户2:00-2:10是静止状态，2:10变为走路状态，此时上报服务器当前状态变为走路以及用户的地理位置数据，服务器计算出用户的下次上传时间间隔为30分钟，发送给用户的移动设备。用户的移动设备于是知道，下次应在2:40上传用户的地理位置数据。但是，在2:20，用户又从走路变为跑步状态，移动设备上报这一状态改变和地理位置后，服务器又算出下次上传时间间隔变为15分钟，即移动设备应在2:35上传用户的地理位置数据。原来计算的2:40自然失效。在移动设备2:35上传后，如果用户的状态一直是跑步的话，下次移动设备应在2:50上传。