CN104182495A - 一种基于场景的社交网络位置信息匹配方法 - Google Patents

一种基于场景的社交网络位置信息匹配方法 Download PDF

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徐剑
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Abstract

本发明提供一种基于场景的社交网络位置信息匹配方法，通过数据信息处理，对用户好友信息进行匹配：用户选取位置兴趣点的候选集合，通过云端大数据分析***将自己与好友的位置存储信息进行数据挖掘与分析，将用户需要的数据提取出来。本发明实现当用户到达现实场景的某个位置兴趣点时，打开手持设备的移动应用程序就可以查看到来过该位置的好友信息，使得好友之间能够了解彼此间的行为轨迹，丰富社交网络功能。

Description

一种基于场景的社交网络位置信息匹配方法
技术领域
本发明涉及一种通讯方法，更具体地说，涉及一种通讯软件可在现实场景中某个位置兴趣点显示曾经来过的好友信息。
背景技术
社交网络（SNS）源自网络社交，网络社交的起点是电子邮件。互联网本质上就是计算机之间的联网，早期的E-mail解决了远程的邮件传输的问题，至今它也是互联网上最普及的应用，同时它也是网络社交的起点。BBS则更进了一步，把“群发”和“转发”常态化，理论上实现了向所有人发布信息并讨论话题的功能。社交网络的发展拓展了人与人之间的交流方式，通过虚拟网络将现实世界的人相互联系。
随着移动互联网的发展，现在的社交网络许多都已经具备了“位置分享”、“位置签到”、“位置标识”等位置服务的初级功能。这类功能应用大多是用户利用手持设备移动终端，主动输入位置信息，再上传到网络服务端，记录用户在某个位置的经纬度坐标、以及文字内容描述等等。
目前的相关技术中，在2012-07-18公开的，公开号为102594905A的中国发明《一种基于场景的社交网络位置兴趣点推荐方法》专利提供了一种基于现实场景的社交网络中的个性化位置推荐方法，但用户与好友之间不能在位置兴趣点查看曾经来过的好友信息，无法实现信息交互。
数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，通过数据挖掘，人们能够得到所需要的隐藏信息。而云计算则为海量和复杂数据对象的数据挖掘提供了基础设施, 具体表现在：云计算的动态和可伸缩的计算能力为高效海量数据挖掘带来可能性；云计算环境下大众参与的群体智能为研究集群体智慧的新的数据挖掘方法研究提供了环境；云计算的服务化特征使面向大众的数据挖掘成为可能。
发明内容
本发明要解决的技术问题，在于提供一种基于场景的社交网络位置信息匹配方法,通过大数据挖掘与分析，实现当用户到达现实场景的某个位置兴趣点时，打开手持设备移动应用程序就可以查看到来过该位置的好友，使得好友之间能够了解彼此间的行为轨迹。
本发明要解决的技术问题是这样实现的, 基于场景的社交网络位置信息匹配方法：所述方法具体包括如下步骤：
步骤11、用户每次到达一个现实场景时，利用移动智能终端提供的全球定位***GPS模块，获取所述用户当前位置的经度和纬度坐标；
步骤12、移动智能终端将获取到的所述用户当前位置的经度和纬度坐标通过网络上传到应用服务端，实时更新用户的位置信息；
步骤13、在应用服务器上创建一个通讯录***，该通讯录***中设置了用户的好友关系列表，所述好友关系列表包括好友的分组关系和用户与好友之间的订阅关系，所述订阅关系是每次当好友的信息有更新时，与其有订阅关系的用户都能收到该好友的更新信息，并将更新后的好友信息存储在通讯录***中；
步骤14、应用服务器获取所述通讯录***中的好友关系列表，选择用户所订阅的好友查询其对应的好友信息；
步骤15、在应用服务器上创建一个云数据挖掘***，应用服务器将用户的位置信息和步骤13所述查询的好友信息一并上传到云数据挖掘***中进行数据匹配；
步骤16、云数据挖掘***发送数据匹配的结果到服务器，服务器再将所述结果返回给用户，从而查看来过该位置的好友，使得好友之间能够了解彼此间的行为轨迹。
进一步的，所述数据匹配的过程，包括：
步骤151、用户设定一个活动半径R，以所述用户当前位置的经度和纬度坐标为圆心，得到半径为R的活动区域，选取落在该活动区域内的全部位置坐标作为候选集合；
步骤152、将上传的所述好友信息进行坐标区域分析，筛选出坐标落在候选集合中的数据，得到来过该活动区域的好友信息；
步骤153、用户设定一个时间区间，在步骤152所述数据中再筛选出落在该所述时间区间上的数据，得到在所述时间区间内来过该活动区域的好友信息。
进一步的，所述云数据挖掘***将上传的用户的位置信息和好友信息进行数据挖掘与分析，包括用户与好友各自经常活动的位置以及来到该位置的频率，适用于批量数据的分析，提高处理效率。
本发明具有如下优点：
1、通过数据信息处理，可以对用户及好友信息进行匹配；
2、大数据分析***将用户与好友的位置存储信息进行数据挖掘与分析，用户按照自己的需要将数据筛选出来以供交流，使得好友之间能够了解彼此间的行为轨迹。
附图说明
下面参照附图结合实施例对本发明作进一步的说明。
图1为本发明方法的执行流程图。
具体实施方式
请参阅图1，本发明一种基于场景的社交网络位置信息匹配方法，所述方法具体包括如下步骤：
步骤11、用户每次到达一个现实场景（景区或者餐厅），即位置兴趣点时，利用移动智能终端提供的全球定位***GPS模块，获取所述用户当前位置的经度和纬度坐标；
步骤12、移动智能终端将获取到的所述用户当前位置的经度和纬度坐标通过网络上传到服务端，实时更新用户的位置信息；
步骤13、在应用服务器上创建一个通讯录***，该通讯录***中设置了用户的好友关系列表，所述好友关系列表包括好友的分组关系和用户与好友之间的订阅关系，所述订阅关系是每次当好友的信息有更新时，与其有订阅关系的用户都能收到该好友的更新信息，并将更新后的好友信息存储在通讯录***中；
步骤14、应用服务器获取所述通讯录***中的好友关系列表，选择用户所订阅的好友查询其对应的好友信息；
步骤15、在应用服务器上创建一个云数据挖掘***，应用服务器将用户的位置信息和步骤13所述查询的好友信息一并上传到云数据挖掘***中进行数据匹配，所述云数据挖掘***将上传的用户的位置信息和好友信息进行数据挖掘与分析，包括用户与好友各自经常活动的位置以及来到该位置的频率，适用于批量数据的分析，提高处理效率；
其中，所述数据匹配的过程,包括：
步骤151、用户设定一个活动半径R，以所述用户当前位置的经度和纬度坐标为圆心，得到半径为R的活动区域，选取落在该活动区域内的全部位置坐标作为候选集合；
步骤152、将上传的所述好友信息进行坐标区域分析，筛选出坐标落在候选集合中的数据，得到来过该活动区域的好友信息；
步骤153、用户设定一个时间区间，在步骤152所述数据中再筛选出落在该所述时间区间上的数据，得到在所述时间区间内来过该活动区域的好友信息。
步骤16、云数据挖掘***发送数据匹配的结果到服务器，服务器再将所述结果返回给用户，从而查看来过该位置的好友，使得好友之间能够了解彼此间的行为轨迹。
这样通过设定时间区间和候选集合，用户就可以按照自己的需要将数据筛选出来，打开手持设备的移动应用程序就能查看到曾经来过的好友信息，使得好友之间能够了解彼此间的行为轨迹。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是熟悉本技术领域的技术人员应当理解，我们所描述的具体的实施例只是说明性的，而不是用于对本发明的范围的限定，熟悉本领域的技术人员在依照本发明的精神所作的等效的修饰以及变化，都应当涵盖在本发明的权利要求所保护的范围内。

Claims (3)

1.一种基于场景的社交网络位置信息匹配方法，其特征在于，所述方法具体包括如下步骤：
步骤11、用户每次到达一个现实场景时，利用移动智能终端提供的全球定位***GPS模块，获取所述用户当前位置的经度和纬度坐标；
步骤12、移动智能终端将获取到的所述用户当前位置的经度和纬度坐标通过网络上传到应用服务端，实时更新用户的位置信息；
步骤13、在应用服务器上创建一个通讯录***，该通讯录***中设置了用户的好友关系列表，所述好友关系列表包括好友的分组关系和用户与好友之间的订阅关系，所述订阅关系是每次当好友的信息有更新时，与其有订阅关系的用户都能收到该好友的更新信息，并将更新后的好友信息存储在通讯录***中；
步骤14、应用服务器获取所述通讯录***中的好友关系列表，选择用户所订阅的好友查询其对应的好友信息；
步骤15、在应用服务器上创建一个云数据挖掘***，应用服务器将用户的位置信息和步骤13所述查询的好友信息一并上传到云数据挖掘***中进行数据匹配；
步骤16、云数据挖掘***发送数据匹配的结果到服务器，服务器再将所述结果返回给用户，从而查看来过该位置的好友，使得好友之间能够了解彼此间的行为轨迹。
2.根据权利要求1所述一种基于场景的社交网络位置信息匹配方法，其特征在于，所述步骤15中的数据匹配的过程，包括：
步骤151、用户设定一个活动半径R，以所述用户当前位置的经度和纬度坐标为圆心，得到半径为R的活动区域，选取落在该活动区域内的全部位置坐标作为候选集合；
步骤152、将上传的所述好友信息进行坐标区域分析，筛选出坐标落在候选集合中的数据，得到来过该活动区域的好友信息；
步骤153、用户设定一个时间区间，在步骤152所述数据中再筛选出落在该所述时间区间上的数据，得到在所述时间区间内来过该活动区域的好友信息。
3.根据权利要求1所述一种基于场景的社交网络位置信息匹配方法，其特征在于，所述云数据挖掘***将上传的用户的位置信息和好友信息进行数据挖掘与分析，包括用户与好友各自经常活动的位置以及来到该位置的频率，适用于批量数据的分析，提高处理效率。
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