CN104899254A - 一种以实体为中心的物联生活平台的信息推送方法及装置 - Google Patents

一种以实体为中心的物联生活平台的信息推送方法及装置 Download PDF

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CN104899254A CN201510244276.9A CN201510244276A CN104899254A CN 104899254 A CN104899254 A CN 104899254A CN 201510244276 A CN201510244276 A CN 201510244276A CN 104899254 A CN104899254 A CN 104899254A
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Abstract

本发明实施例提供了一种以实体为中心的物联生活平台的信息推送方法，其包括：获取实体的经纬度信息、以及实体的相关信息；将实体的经纬度信息转换成带地理信息索引的实体的GeoHash编码；根据生成的实体的GeoHash编码快速查找该编码所代表区域内的终端装置；将快速查找到的终端装置与所述实体进行精准匹配；将实体的相关信息推送至终端装置。本发明实施例还提供了一种以实体中心的物联生活平台的信息推送装置。本发明可使用户无需经过人工搜索，也能根据所处位置随时随地快速接收自己想要的周边实体的相关信息。同时，使信息推送的效率更高，针对性更强，推送与接收的匹配更加精准。

Description

一种以实体为中心的物联生活平台的信息推送方法及装置
技术领域：
本发明涉及一种以实体为中心的物联生活平台的信息推送方法。
背景技术：
随着物联网时代的来临，物联生活与人们日益密切。虽然不同类型的实体(如，包括但不限于服务型商家)会在网上发布与其服务有关的信息，但是，人们的衣、食、住、行、乐、购等生活需求，依然需要个人通过网络或终端装置进行人工搜索后，才能找到相关的信息，人们无法凭借其终端装置不经过人工搜索也能随时随地接收到自己想要的信息。
发明内容：
为解决现有技术中人们无法凭借其终端装置不经过人工搜索也能随时随地接收到自己想要的信息的问题，本发明实施例一方面提供了一种以实体为中心的物联生活平台的信息推送方法，包括：
获取实体的经纬度信息、以及实体的相关信息；
将实体的经纬度信息转换成带地理信息索引的实体的GeoHash编码；
根据生成的实体的GeoHash编码快速查找该编码所代表区域内的终端装置；
将快速查找到的终端装置与所述实体进行精准匹配；
将实体的相关信息推送至终端装置。
另一方面，本发明实施例还提供了一种以实体为中心的物联生活平台的信息推送装置，包括：
获取模块，用于获取实体的经纬度信息、以及实体的相关信息；
转换模块，用于将实体的经纬度信息转换成带地理信息索引的实体的GeoHash编码；
查找模块，用于根据生成的实体的GeoHash编码快速查找该编码所代表区域内的终端装置；
精准匹配模块，用于将快速查找到的终端装置与所述实体进行精准匹配；
信息推送模块，用于将实体的相关信息推送至终端装置。
本发明实施例，其以实体为中心，可快速查找实体的GeoHash编码所代表区域内的终端装置，然后将快速查找到的终端装置与所述实体进行精准匹配，最后将实体的相关信息自动推送给终端装置，从而使用户无需经过人工搜索，也能根据所处位置随时随地快速接收自己想要的实体的相关信息。同时，使信息推送的效率更高，针对性更强，推送与接收的匹配更加精准。
附图说明：
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的以实体为中心的物联生活平台的信息推送方法的第一实施例的流程示意图；
图2为本发明的以实体为中心的物联生活平台的信息推送方法的第二实 施例的流程示意图；
图3为本发明的以实体为中心的物联生活平台的信息推送方法的第三实施例的流程示意图；
图4为本发明的以实体为中心的物联生活平台的信息推送装置的第一实施例的结构示意图；
图5为本发明的以实体为中心的物联生活平台的信息推送装置的第二实施例的结构示意图；
图6为本发明的以实体为中心的物联生活平台的信息推送装置的第三实施例的结构示意图。
具体实施方式：
为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
图1是本发明的以实体为中心的物联生活平台的信息推送方法的第一实施例的流程示意图，其包括：
步骤S101，获取实体的经纬度信息、以及实体的相关信息。
本步骤中，所述实体为地球表面可以移动的、以及相对静止的物体，其相关信息被预先采集并存储于物联生活平台的数据库中。
本步骤中，所述可以移动的物体主要指车、船、人、动物或能移动的货物；相对静止的物体指建筑物、商铺、店面、购物广场、娱乐场、植物、场地、实物等不能移动的物体。本实施例中，所述实体优选相对静止的物体。
本步骤中，所述相关信息至少包括实体名称、所在经纬度、以及用户不可 见的信息分类标签。所述信息分类标签包含衣、食、住、行、乐、购六大类分类标签，以及六大类中各种子分类标签。
本步骤中，所述实体的相关信息可通过互联网、移动无线网络实时上传更新。
本步骤中，所述实体都能采集来自天气、地域、季节、时刻、方位、经纬度等外部环境变化的信息，也能同时采集内部空间状态变化的信息，该内部空间状态变化的信息主要指内部的空间、温度、人流量、内部元素、内部结构等实体内部提供的可变化的信息数据，可以通过人为方式上传，也可以通过智能终端采集。
步骤S102，将实体的经纬度信息转换成带地理信息索引的实体的GeoHash编码。
本步骤具体包括：根据预设的实体的发布范围，并结合GeoHash精度与误差距离对照表，选取稍大于该发布范围的误差距离所对应的GeoHash精度；根据GeoHash算法、以及选取的GeoHash精度，计算所述实体的经纬度信息的GeoHash编码。
所述实体的发布范围，可以是***设定的初始值，如1Km、5Km、或10Km等，也可以是实体的管理人员预设的值，如500m、1Km、或2Km等。
所述GeoHash算法，是将一个经纬度信息，转换成一个可以排序、可以比较的字符串编码的计算方法。
下面以A实体的经纬度[113.449657，22.534613]为例，详细介绍所述GeoHash算法：
首先，计算GeoHash二进制编码。 
地球纬度区间是[-90，90]，A实体的纬度是22.534613，可以通过下面算 法对纬度22.534613进行逼近编码：
1)将区间[-90，90]二分为[-90，0)，[0，90]，称为左右区间，可以确定22.534613属于右区间[0，90]，给标记为1；
2)接着将区间[0，90]进行二分为[0，45)，[45，90]，可以确定22.534613属于左区间[0，45)，给标记为0；
3)递归上述过程22.534613总是属于某个区间[a，b]。随着每次迭代区间[a，b]总在缩小，并越来越逼近22.534613；
4)如果给定的纬度x(22.534613)属于左区间，则记录0，如果属于右区间则记录1，这样随着算法的进行会产生一个序列bit为10100000000011001001，序列的长度跟给定的区间划分次数有关。
地球经度区间是[-180，180]，A实体的经度是113.449657，对经度113.449657进行逼近编码的方法同上，此处不再赘述。
通过上述计算，对A实体的纬度进行计算后生成的编码bit为10100 0000000110 01001，对经度进行计算后生成的编码bit为11010 00010 10110 01110。
其次，将上述编码串进行组码，组码时，奇数位依次放经度编码，偶数位依次放纬度编码，把2串编码组合生成新的编码串：11100 11000 00000 0100010001 11100 00111 01001。
最后，将11100 11000 00000 01000 10001 11100 00111 01001转成十进制字符，对应生成28，24，0，8，17，28，7，9，再结合如下的十进制～BASE32编码(其使用0-9、b-z(去掉a，i，l，o)这32个字母构成)对照表，十进制字符对应生成的BASE32编码就是WS08JW79。
即，A实体的经纬度[113.449657，22.534613]，经GeoHash算法计算后生成的GeoHash编码为：WS08JW79。
所述GeoHash精度即GeoHash编码的位数，不同的GeoHash精度，得到的GeoHash编码的位数也不同，其所代表的区域范围也不同，精度越低，代表的区域范围越大。同样以A实体的经纬度[113.449657，22.534613]为例，根据不同的GeoHash精度计算得出的GeoHash编码如下表所示：
GeoHash精度 GeoHash编码
1 W
2 WS
3 WS0
4 WS08
5 WS08J
6 WS08JW
 
7 WS08JW7
8 WS08JW79
9 WS08JW798
10 WS08JW798S
所述GeoHash精度与误差距离对照表如下所示：
GeoHash精度 纬度位数 经度位数 纬度误差 经度误差 误差距离(km)
1 2 3 ±23 ±23 ±2500
2 5 5 ±2.8 ±5.6 ±630
3 7 8 ±0.70 ±0.7 ±78
4 10 10 ±0.087 ±0.18 ±20
5 12 13 ±0.022 ±0.022 ±2.4
6 15 15 ±0.0027 ±0.0055 ±0.61
7 17 18 ±0.00068 ±0.00068 ±0.076
8 20 20 ±0.000085 ±0.00017 ±0.019
如上表可知，当Geohash编码的精度为7时，其误差距离在76米左右，即可以将具***置精确在76米左右的区域内。而当Geohash编码的精度为8时，其误差距离在19米左右，此时，可以将具***置精确在19米左右的区域内。具体Geohash编码的精度需要根据数据情况进行选择。
例如，如果A实体的预设发布范围为2000米，则结合GeoHash精度与误差距离对照表，稍大于该发布范围的误差距离为±2.4km，选取的对应的GeoHash精度则为5，那么，根据GeoHash算法、以及选取的GeoHash精度，计算所得的A实体的经纬度信息的GeoHash编码则为5位字符的编码：WS08J。
步骤S103，根据生成的实体的GeoHash编码快速查找该编码所代表区域内的终端装置。
本步骤具体包括：
实时采集用户的终端装置的经纬度信息。本步骤在用户同意并许可的前提下定时采集用户所处位置，并上传至物联生活平台的数据库中。本步骤中，用户的终端装置可通过互联网、移动无线网络实时上传其带经纬度信息的位置信 息，以供物联生活平台实时采集。本步骤中，用户的终端装置包括但不限于手持移动终端、MP3、MP4、PC、平板电脑、笔记本、车载终端等。本步骤中，用户的终端装置也能采集来自天气、地域、季节、时刻、经纬度等外部环境状态的信息，同时，也能采集用户的个人习惯或兴趣爱好。
将采集的终端装置的经纬度信息转换成带地理信息索引的终端装置的GeoHash编码。本步骤根据上述GeoHash算法、以及默认选取的10位GeoHash精度计算终端装置的GeoHash编码。具体地，举例说明，对于采集到的终端装置B的经纬度[113.389694，22.539011]，按照上述所述的GeoHash算法，取10位GeoHash精度转换成的对应GeoHash编码为：WS08HPPG72。对于采集到的终端装置C的经纬度[113.390381，22.519173]，按照上述所述的GeoHash算法，取10位GeoHash精度转换成的对应GeoHash编码为：WS08H72REQ。
取终端装置的GeoHash编码的前N位与实体的GeoHash编码进行比较，其中，N值等于实体的GeoHash编码的编码位数。
如果比较结果相同，则筛选出快速查找到的终端装置。
本步骤可以实体为中心，快速查找出在实体发布范围内的用户的终端装置。
步骤S104，将快速查找到的终端装置与所述实体进行精准匹配。
本步骤中，终端装置与所述实体之间的精准匹配，可以是交叉精准匹配、和/或意向群体分析判断匹配。从而对快速查找出的终端装置作进一步的匹配筛选，使信息推送的效率更高，针对性更强，推送与接收的匹配更加精准。
步骤S105，将实体的相关信息推送至终端装置。
本步骤中，向终端装置推送的实体的相关信息，可以包括经纬度、电子笔记、图片、电话号码、音视频、微博、实体的服务类型、优惠活动、优惠时间 段、新菜式、特价菜等电子文件中的一种或多种。
终端装置接收到相关信息后，用户可以直接与提供该信息的实体进行交互，交互的内容包括但不限于文本对话、语音对话、图片、下定单、在线支付等方面。同时也可以进行电子文件的传输，也可以直接查看该实体的位置，并根据终端装置当前的位置生成直接到实体的导航路线，导航路线可以是最短路线，也可以是推荐路线和优先高速路线等多种选择。
本发明实施例，其以实体为中心，可快速查找实体的GeoHash编码所代表区域内的终端装置，然后将快速查找到的终端装置与所述实体进行精准匹配，最后将实体的相关信息自动推送给终端装置，从而使用户无需经过人工搜索，也能根据所处位置随时随地快速接收自己想要的实体的相关信息。同时，使信息推送的效率更高，针对性更强，推送与接收的匹配更加精准。
图2是本发明的以实体为中心的物联生活平台的信息推送方法的第二实施例的流程示意图，其包括：
步骤S201，获取实体的经纬度信息、以及实体的相关信息。
本步骤中，所述实体为地球表面可以移动的、以及相对静止的物体，其相关信息被预先采集并存储于物联生活平台的数据库中。
本步骤中，所述可以移动的物体主要指车、船、人、动物或能移动的货物；相对静止的物体指建筑物、商铺、店面、购物广场、娱乐场、植物、场地、实物等不能移动的物体。本实施例中，所述实体优选相对静止的物体。
本步骤中，所述相关信息至少包括实体名称、所在经纬度、以及用户不可见的信息分类标签。所述信息分类标签包含衣、食、住、行、乐、购六大类分类标签，以及六大类中各种子分类标签。
本步骤中，所述实体的相关信息可通过互联网、移动无线网络实时上传更 新。
本步骤中，所述实体都能采集来自天气、地域、季节、时刻、方位、经纬度等外部环境变化的信息，也能同时采集内部空间状态变化的信息，该内部空间状态变化的信息主要指内部的空间、温度、人流量、内部元素、内部结构等实体内部提供的可变化的信息数据，可以通过人为方式上传，也可以通过智能终端采集。
步骤S202，将实体的经纬度信息转换成带地理信息索引的实体的GeoHash编码。
本步骤具体包括：根据预设的实体的发布范围，并结合GeoHash精度与误差距离对照表，选取稍大于该发布范围的误差距离所对应的GeoHash精度；根据GeoHash算法、以及选取的GeoHash精度，计算所述实体的经纬度信息的GeoHash编码。
所述实体的发布范围，可以是***设定的初始值，如1Km、5Km、或10Km等，也可以是实体的管理人员预设的值，如500m、1Km、或2Km等。
所述GeoHash算法，是将一个经纬度信息，转换成一个可以排序、可以比较的字符串编码的计算方法。
下面以A实体的经纬度[113.449657，22.534613]为例，详细介绍所述GeoHash算法：
首先，计算GeoHash二进制编码。 
地球纬度区间是[-90，90]，A实体的纬度是22.534613，可以通过下面算法对纬度22.534613进行逼近编码：
1)将区间[-90，90]二分为[-90，0)，[0，90]，称为左右区间，可以确定22.534613属于右区间[0，90]，给标记为1；
2)接着将区间[0，90]进行二分为[0，45)，[45，90]，可以确定22.534613属于左区间[0，45)，给标记为0；
3)递归上述过程22.534613总是属于某个区间[a，b]。随着每次迭代区间[a，b]总在缩小，并越来越逼近22.534613；
4)如果给定的纬度x(22.534613)属于左区间，则记录0，如果属于右区间则记录1，这样随着算法的进行会产生一个序列bit为10100000000011001001，序列的长度跟给定的区间划分次数有关。
地球经度区间是[-180，180]，A实体的经度是113.449657，对经度113.449657进行逼近编码的方法同上，此处不再赘述。
通过上述计算，对A实体的纬度进行计算后生成的编码bit为10100 00000 00110 01001，对经度进行计算后生成的编码bit为11010 00010 10110 01110。
其次，将上述编码串进行组码，组码时，奇数位依次放经度编码，偶数位依次放纬度编码，把2串编码组合生成新的编码串：11100 11000 00000 0100010001 11100 00111 01001。
最后，将11100 11000 00000 01000 10001 11100 00111 01001转成十进制字符，对应生成28，24，0，8，17，28，7，9，再结合如下的十进制～BASE32编码(其使用0-9、b-z(去掉a，i，l，o)这32个字母构成)对照表，十进制字符对应生成的BASE32编码就是WS08JW79。
即，A实体的经纬度[113.449657，22.534613]，经GeoHash算法计算后生成的GeoHash编码为：WS08JW79。
所述GeoHash精度即GeoHash编码的位数，不同的GeoHash精度，得到的GeoHash编码的位数也不同，其所代表的区域范围也不同，精度越低，代表的区域范围越大。同样以A实体的经纬度[113.449657，22.534613]为例，根据不同的GeoHash精度计算得出的GeoHash编码如下表所示：
GeoHash精度 GeoHash编码
1 W
2 WS
3 WS0
4 WS08
5 WS08J
6 WS08JW
7 WS08JW7
8 WS08JW79
9 WS08JW798
10 WS08JW798S
 所述GeoHash精度与误差距离对照表如下所示：
GeoHash精度 纬度位数 经度位数 纬度误差 经度误差 误差距离(km)
1 2 3 ±23 ±23 ±2500
2 5 5 ±2.8 ±5.6 ±630
3 7 8 ±0.70 ±0.7 ±78
4 10 10 ±0.087 ±0.18 ±20
5 12 13 ±0.022 ±0.022 ±2.4
6 15 15 ±0.0027 ±0.0055 ±0.61
7 17 18 ±0.00068 ±0.00068 ±0.076
8 20 20 ±0.000085 ±0.00017 ±0.019
如上表可知，当Geohash编码的精度为7时，其误差距离在76米左右，即可以将具***置精确在76米左右的区域内。而当Geohash编码的精度为8时，其误差距离在19米左右，此时，可以将具***置精确在19米左右的区域内。具体Geohash编码的精度需要根据数据情况进行选择。
例如，如果A实体的预设发布范围为2000米，则结合GeoHash精度与误差距离对照表，稍大于该发布范围的误差距离为±2.4km，选取的对应的GeoHash精度则为5，那么，根据GeoHash算法、以及选取的GeoHash精度，计算所得的A实体的经纬度信息的GeoHash编码则为5位字符的编码：WS08J。
步骤S203，根据生成的实体的GeoHash编码快速查找该编码所代表区域内的终端装置。
本步骤具体包括：
实时采集用户的终端装置的经纬度信息。本步骤在用户同意并许可的前提下定时采集用户所处位置，并上传至物联生活平台的数据库中。本步骤中，用户的终端装置可通过互联网、移动无线网络实时上传其带经纬度信息的位置信息，以供物联生活平台实时采集。本步骤中，用户的终端装置包括但不限于手持移动终端、MP3、MP4、PC、平板电脑、笔记本、车载终端等。本步骤中，用户的终端装置也能采集来自天气、地域、季节、时刻、经纬度等外部环境状 态的信息，同时，也能采集用户的个人习惯或兴趣爱好。
将采集的终端装置的经纬度信息转换成带地理信息索引的终端装置的GeoHash编码。本步骤根据上述GeoHash算法、以及默认选取的10位GeoHash精度计算终端装置的GeoHash编码。具体地，举例说明，对于采集到的终端装置B的经纬度[113.389694，22.539011]，按照上述所述的GeoHash算法，取10位GeoHash精度转换成的对应GeoHash编码为：WS08HPPG72。对于采集到的终端装置C的经纬度[113.390381，22.519173]，按照上述所述的GeoHash算法，取10位GeoHash精度转换成的对应GeoHash编码为：WS08H72REQ。
取终端装置的GeoHash编码的前N位与实体的GeoHash编码进行比较，其中，N值等于实体的GeoHash编码的编码位数。
如果比较结果相同，则筛选出快速查找到的终端装置。
本步骤可以实体为中心，快速查找出在实体发布范围内的用户的终端装置。
步骤S204，逐一计算终端装置与所述实体之间的距离。
本步骤中，利用已知的地球表面两点之间求其弧长的算法，来计算终端装置与所述实体之间的距离。
步骤S205，将计算所得距离分别与对应终端装置的预设接收范围进行比较。
本步骤中，所述终端装置的接收范围，可由用户自己预先设定，如500米、1000米等。
步骤S206，将计算所得距离分别与实体的预设发布范围进行比较。
本步骤中，所述实体的预设发布范围，可以是***设定的初始值，如1Km、5Km、或10Km等，也可以是实体的管理人员预设的值，如500m、1Km、或 2Km等。
步骤S207，根据比较结果，判断终端装置与所述实体之间的距离是否在对应终端装置的预设接收范围内、以及终端装置是否处于实体的预设发布范围内？
如果步骤S207的判断结果为是，流程进入步骤S208；否则，流程返回步骤S201。
步骤S208，筛选出交叉精准匹配后的终端装置。
本步骤中，筛选出的终端装置，其具***置与所述实体之间的距离在终端装置的预设接收范围内，且终端装置也处于所述实体的预设发布范围内。
步骤S209，采用集合运算中取交集的方式，逐一将交叉精准匹配后的终端装置与所述实体的意向群体分析判断标准进行匹配。
本步骤中，所述意向群体分析判断标准至少包括意向群体个人习惯或兴趣爱好，其根据如下方法分析生成：
在用户的终端装置访问物联生活平台提供的不同实体的相关信息时，采集终端装置每次访问的访问时间、信息分类标签、以及经纬度；
根据采集的信息筛选出某一时段内访问频率高于设定值的信息分类标签；和/或
根据采集的信息筛选出一天当中访问次数高于设定值的信息分类标签；和/或
根据采集的信息筛选出一天当中访问频率高于设定值的热点关注区域；
形成代表意向群体个人习惯或兴趣爱好的信息分类标签和/或热点关注区域。
进一步地，所述根据采集的信息筛选出某一时段内访问频率高于设定值的 信息分类标签的步骤，包括：
按照每天24小时，将终端装置的该次访问归纳到这24个时段；
计算每个时段中访问每种信息分类标签的次数；
按访问次数进行排序，并取出该时段内访问频率最高的1个信息分类标签；
对取出的信息分类标签进行过滤操作，去除访问次数低于设定值的信息分类标签。
又进一步地，所述根据采集的信息筛选出一天当中访问次数高于设定值的信息分类标签的步骤，包括：
统计一天中终端装置访问每种信息分类标签的次数；
按访问次数进行排序，取出一天中访问次数最高的3个信息分类标签；
对取出的信息分类标签进行过滤操作，去除访问次数低于设定值的信息分类标签。
再进一步地，所述根据采集的信息筛选出一天当中访问频率高于设定值的热点关注区域的步骤，包括：
根据采集的经纬度信息，计算一天中访问的所有信息的5位GeoHash精度要求的GeoHash编码；
统计出访问频率最高的一个GeoHash编码；
对统计出的GeoHash编码进行过滤操作，去除频率低于设定值的GeoHash编码。
本步骤中，所述意向群体分析判断标准还可根据实体的管理人员主动录入的信息形成，如意向群体性别、年龄、喜好、关注的信息点、使用的终端装置的类型等。
本步骤中，所述意向群体分析判断标准还包括天气、季节等，其可根据***主动采集的信息形成。
步骤S210，判断终端装置是否满足所述实体的意向群体分析判断标准？
如果步骤S210的判断结果为是，则流程进入步骤S211；否则，流程返回步骤S201。
步骤S211，筛选出满足所述实体的意向群体分析判断标准的终端装置。
本步骤可对终端装置作进一步的精准匹配筛选，使信息推送的效率更高，针对性更强，推送与接收的匹配更加精准。
步骤S212，将实体的相关信息推送至终端装置。
本步骤中，向终端装置推送的实体的相关信息，可以包括经纬度、电子笔记、图片、电话号码、音视频、微博、实体的服务类型、优惠活动、优惠时间段、新菜式、特价菜等电子文件中的一种或多种。
终端装置接收到相关信息后，用户可以直接与提供该信息的实体进行交互，交互的内容包括但不限于文本对话、语音对话、图片、下定单、在线支付等方面。同时也可以进行电子文件的传输，也可以直接查看该实体的位置，并根据终端装置当前的位置生成直接到实体的导航路线，导航路线可以是最短路线，也可以是推荐路线和优先高速路线等多种选择。
本发明实施例，对快速查找的实体的GeoHash编码所代表区域内的终端装置，进行交叉精准匹配和意向群体分析判断匹配后，将实体的相关信息自动推送给终端装置，从而使用户无需经过人工搜索，也能根据所处位置随时随地快速接收自己想要的实体的相关信息。同时，使信息推送的效率更高，针对性更强，推送与接收的匹配更加精准。
图3是本发明的以实体为中心的物联生活平台的信息推送方法的第三实 施例的流程示意图，其包括：
步骤S301，获取实体的经纬度信息、以及实体的相关信息。
本步骤中，所述实体为地球表面可以移动的、以及相对静止的物体，其相关信息被预先采集并存储于物联生活平台的数据库中。
本步骤中，所述可以移动的物体主要指车、船、人、动物或能移动的货物；相对静止的物体指建筑物、商铺、店面、购物广场、娱乐场、植物、场地、实物等不能移动的物体。本实施例中，所述实体优选相对静止的物体。
本步骤中，所述相关信息至少包括实体名称、所在经纬度、以及用户不可见的信息分类标签。所述信息分类标签包含衣、食、住、行、乐、购六大类分类标签，以及六大类中各种子分类标签。
本步骤中，所述实体的相关信息可通过互联网、移动无线网络实时上传更新。
本步骤中，所述实体都能采集来自天气、地域、季节、时刻、方位、经纬度等外部环境变化的信息，也能同时采集内部空间状态变化的信息，该内部空间状态变化的信息主要指内部的空间、温度、人流量、内部元素、内部结构等实体内部提供的可变化的信息数据，可以通过人为方式上传，也可以通过智能终端采集。
步骤S302，根据预设的实体的发布范围，并结合GeoHash精度与误差距离对照表，选取稍大于该发布范围的误差距离所对应的GeoHash精度。
本步骤中，所述实体的发布范围，可以是***设定的初始值，如1Km、5Km、或10Km等，也可以是实体的管理人员预设的值，如500m、1Km、或2Km等。
本步骤中，所述GeoHash精度即GeoHash编码的位数，不同的GeoHash 精度，得到的GeoHash编码的位数也不同，其所代表的区域范围也不同，精度越低，代表的区域范围越大。同样以A实体的经纬度[113.449657，22.534613]为例，根据不同的GeoHash精度计算得出的GeoHash编码如下表所示：
GeoHash精度 GeoHash编码
1 W
2 WS
3 WS0
4 WS08
5 WS08J
6 WS08JW
7 WS08JW7
8 WS08JW79
9 WS08JW798
10 WS08JW798S
所述GeoHash精度与误差距离对照表如下所示：
GeoHash精度 纬度位数 经度位数 纬度误差 经度误差 误差距离(km)
1 2 3 ±23 ±23 ±2500
2 5 5 ±2.8 ±5.6 ±630
3 7 8 ±0.70 ±0.7 ±78
4 10 10 ±0.087 ±0.18 ±20
5 12 13 ±0.022 ±0.022 ±2.4
6 15 15 ±0.0027 ±0.0055 ±0.61
7 17 18 ±0.00068 ±0.00068 ±0.076
8 20 20 ±0.000085 ±0.00017 ±0.019
如上表可知，当Geohash编码的精度为7时，其误差距离在76米左右，即可以将具***置精确在76米左右的区域内。而当Geohash编码的精度为8时，其误差距离在19米左右，此时，可以将具***置精确在19米左右的区域内。具体Geohash编码的精度需要根据数据情况进行选择。
步骤S303，根据GeoHash算法、以及选取的GeoHash精度，计算所述实体的经纬度信息的GeoHash编码。
本步骤中，所述GeoHash算法，是将一个经纬度信息，转换成一个可以 排序、可以比较的字符串编码的计算方法。
下面以A实体的经纬度[113.449657，22.534613]为例，详细介绍所述GeoHash算法：
首先，计算GeoHash二进制编码。 
地球纬度区间是[-90，90]，A实体的纬度是22.534613，可以通过下面算法对纬度22.534613进行逼近编码：
1)将区间[-90，90]二分为[-90，0)，[0，90]，称为左右区间，可以确定22.534613属于右区间[0，90]，给标记为1；
2)接着将区间[0，90]进行二分为[0，45)，[45，90]，可以确定22.534613属于左区间[0，45)，给标记为0；
3)递归上述过程22.534613总是属于某个区间[a，b]。随着每次迭代区间[a，b]总在缩小，并越来越逼近22.534613；
4)如果给定的纬度x(22.534613)属于左区间，则记录0，如果属于右区间则记录1，这样随着算法的进行会产生一个序列bit为10100000000011001001，序列的长度跟给定的区间划分次数有关。
地球经度区间是[-180，180]，A实体的经度是113.449657，对经度113.449657进行逼近编码的方法同上，此处不再赘述。
通过上述计算，对A实体的纬度进行计算后生成的编码bit为10100 0000000110 01001，对经度进行计算后生成的编码bit为11010 00010 10110 01110。
其次，将上述编码串进行组码，组码时，奇数位依次放经度编码，偶数位依次放纬度编码，把2串编码组合生成新的编码串：11100 11000 00000 0100010001 11100 00111 01001。
最后，将11100 11000 00000 01000 10001 11100 00111 01001转成十进制字符，对应生成28，24，0，8，17，28，7，9，再结合如下的十进制～BASE32编码(其使用0-9、b-z(去掉a，i，l，o)这32个字母构成)对照表，十进制字符对应生成的BASE32编码就是WS08JW79。
即，A实体的经纬度[113.449657，22.534613]，经GeoHash算法计算后生成的GeoHash编码为：WS08JW79。
具体举例说明，例如，如果A实体的预设发布范围为2000米，则结合GeoHash精度与误差距离对照表，稍大于该发布范围的误差距离为±2.4km，选取的对应的GeoHash精度则为5，那么，根据GeoHash算法、以及选取的 GeoHash精度，计算所得的A实体的经纬度信息的GeoHash编码则为5位字符的编码：WS08J。
步骤S304，根据生成的实体的GeoHash编码快速查找该编码所代表区域内的终端装置。
本步骤具体包括：
实时采集用户的终端装置的经纬度信息。本步骤在用户同意并许可的前提下定时采集用户所处位置，并上传至物联生活平台的数据库中。本步骤中，用户的终端装置可通过互联网、移动无线网络实时上传其带经纬度信息的位置信息，以供物联生活平台实时采集。本步骤中，用户的终端装置包括但不限于手持移动终端、MP3、MP4、PC、平板电脑、笔记本、车载终端等。本步骤中，用户的终端装置也能采集来自天气、地域、季节、时刻、经纬度等外部环境状态的信息，同时，也能采集用户的个人习惯或兴趣爱好。
将采集的终端装置的经纬度信息转换成带地理信息索引的终端装置的GeoHash编码。本步骤根据上述GeoHash算法、以及默认选取的10位GeoHash精度计算终端装置的GeoHash编码。具体地，举例说明，对于采集到的终端装置B的经纬度[113.389694，22.539011]，按照上述所述的GeoHash算法，取10位GeoHash精度转换成的对应GeoHash编码为：WS08HPPG72。对于采集到的终端装置C的经纬度[113.390381，22.519173]，按照上述所述的GeoHash算法，取10位GeoHash精度转换成的对应GeoHash编码为：WS08H72REQ。
取终端装置的GeoHash编码的前N位与实体的GeoHash编码进行比较，其中，N值等于实体的GeoHash编码的编码位数。
如果比较结果相同，则筛选出快速查找到的终端装置。
本步骤可以实体为中心，快速查找出在实体发布范围内的用户的终端装 置。
步骤S305，逐一计算终端装置与所述实体之间的距离。
本步骤中，利用已知的地球表面两点之间求其弧长的算法，来计算终端装置与所述实体之间的距离。
步骤S306，将计算所得距离分别与对应终端装置的预设接收范围进行比较。
本步骤中，所述终端装置的接收范围，可由用户自己预先设定，如500米、1000米等。
步骤S307，将计算所得距离分别与实体的预设发布范围进行比较。
本步骤中，所述实体的预设发布范围，可以是***设定的初始值，如1Km、5Km、或10Km等，也可以是实体的管理人员预设的值，如500m、1Km、或2Km等。
步骤S308，根据比较结果，判断终端装置与所述实体之间的距离是否在对应终端装置的预设接收范围内、以及终端装置是否处于实体的预设发布范围内？
如果步骤S308的判断结果为是，流程进入步骤S309；否则，流程返回步骤S301。
步骤S309，筛选出交叉精准匹配后的终端装置。
本步骤中，筛选出的终端装置，其具***置与所述实体之间的距离在终端装置的预设接收范围内，且终端装置也处于所述实体的预设发布范围内。
步骤S310，采用集合运算中取交集的方式，逐一将交叉精准匹配后的终端装置与所述实体的意向群体分析判断标准进行匹配。
本步骤中，所述意向群体分析判断标准至少包括意向群体个人习惯或兴趣 爱好，其根据如下方法分析生成：
在用户的终端装置访问物联生活平台提供的不同实体的相关信息时，采集终端装置每次访问的访问时间、信息分类标签、以及经纬度；
根据采集的信息筛选出某一时段内访问频率高于设定值的信息分类标签；和/或
根据采集的信息筛选出一天当中访问次数高于设定值的信息分类标签；和/或
根据采集的信息筛选出一天当中访问频率高于设定值的热点关注区域；
形成代表意向群体个人习惯或兴趣爱好的信息分类标签和/或热点关注区域。
进一步地，所述根据采集的信息筛选出某一时段内访问频率高于设定值的信息分类标签的步骤，包括：
按照每天24小时，将终端装置的该次访问归纳到这24个时段；
计算每个时段中访问每种信息分类标签的次数；
按访问次数进行排序，并取出该时段内访问频率最高的1个信息分类标签；
对取出的信息分类标签进行过滤操作，去除访问次数低于设定值的信息分类标签。
又进一步地，所述根据采集的信息筛选出一天当中访问次数高于设定值的信息分类标签的步骤，包括：
统计一天中终端装置访问每种信息分类标签的次数；
按访问次数进行排序，取出一天中访问次数最高的3个信息分类标签；
对取出的信息分类标签进行过滤操作，去除访问次数低于设定值的信息分 类标签。
再进一步地，所述根据采集的信息筛选出一天当中访问频率高于设定值的热点关注区域的步骤，包括：
根据采集的经纬度信息，计算一天中访问的所有信息的5位GeoHash精度要求的GeoHash编码；
统计出访问频率最高的一个GeoHash编码；
对统计出的GeoHash编码进行过滤操作，去除频率低于设定值的GeoHash编码。
本步骤中，所述意向群体分析判断标准还可根据实体的管理人员主动录入的信息形成，如意向群体性别、年龄、喜好、关注的信息点、使用的终端装置的类型等。
本步骤中，所述意向群体分析判断标准还包括天气、季节等，其可根据***主动采集的信息形成。
步骤S311，判断终端装置是否满足所述实体的意向群体分析判断标准？
如果步骤S311的判断结果为是，则流程进入步骤S312；否则，流程返回步骤S301。
步骤S312，筛选出满足所述实体的意向群体分析判断标准的终端装置。
本步骤可对终端装置作进一步的精准匹配筛选，使信息推送的效率更高，针对性更强，推送与接收的匹配更加精准。
步骤S313，对快速查找到的终端装置进行排序。
本步骤中，排序时，按按终端装置与实体之间的距离由近而远顺序排列。
步骤S314，将实体的相关信息推送至终端装置。
本步骤中，向终端装置推送的实体的相关信息，可以包括经纬度、电子笔 记、图片、电话号码、音视频、微博、实体的服务类型、优惠活动、优惠时间段、新菜式、特价菜等电子文件中的一种或多种。
终端装置接收到相关信息后，用户可以直接与提供该信息的实体进行交互，交互的内容包括但不限于文本对话、语音对话、图片、下定单、在线支付等方面。同时也可以进行电子文件的传输，也可以直接查看该实体的位置，并根据终端装置当前的位置生成直接到实体的导航路线，导航路线可以是最短路线，也可以是推荐路线和优先高速路线等多种选择。
本发明实施例，对快速查找的实体的GeoHash编码所代表区域内的终端装置，进行交叉精准匹配和意向群体分析判断匹配后，再对实体的相关信息进行排序，然后自动推送给终端装置，从而使用户无需经过人工搜索，也能根据所处位置随时随地快速接收自己想要的实体的相关信息。同时，使信息推送的效率更高，针对性更强，推送与接收的匹配更加精准。
上文对本发明的以实体为中心的物联生活平台的信息推送方法的实施例作了详细介绍。下面将相应于上述方法的装置作进一步阐述。
图4为本发明的以实体为中心的物联生活平台的信息推送装置的第一实施例的结构示意图，该以实体为中心的物联生活平台的信息推送装置100包括获取模块110、转换模块120、查找模块130、精准匹配模块140、以及信息推送模块150。
所述获取模块110，用于获取实体的经纬度信息、以及实体的相关信息。
所述转换模块120，用于将实体的经纬度信息转换成带地理信息索引的实体的GeoHash编码。
所述查找模块130，用于根据生成的实体的GeoHash编码快速查找该编码所代表区域内的终端装置。
所述精准匹配模块140，用于将快速查找到的终端装置与所述实体进行精准匹配。
所述信息推送模块150，用于将实体的相关信息推送至终端装置。
进一步地，所述精准匹配模块140，包括交叉精准匹配单元和/或意向群体分析判断单元。
再进一步地，所述转换模块120包括精度选取单元和编码计算单元。所述精度选取单元，用于根据预设的实体的发布范围，并结合GeoHash精度与误差距离对照表，选取稍大于该发布范围的误差距离所对应的GeoHash精度。所述编码计算单元，用于根据GeoHash算法、以及选取的GeoHash精度，计算所述实体的经纬度信息的GeoHash编码。
本发明实施例，通过获取模块获取实体的经纬度信息、以及实体的相关信息，利用转抑换模块将实体的经纬度信息转换成带地理信息索引的实体的GeoHash编码，通过查找模块，以实体为中心，快速查找实体的GeoHash编码所代表区域内的终端装置，用精准匹配模块将快速查找到的终端装置与所述实体进行精准匹配，用信息推送模块将实体的相关信息自动推送给终端装置，从而使用户无需经过人工搜索，也能根据所处位置随时随地快速接收自己想要的实体的相关信息。同时，使信息推送的效率更高，针对性更强，推送与接收的匹配更加精准。
图5为本发明的以实体为中心的物联生活平台的信息推送装置的第二实施例的结构示意图，该以实体为中心的物联生活平台的信息推送装置200包括获取模块210、转换模块220、查找模块230、精准匹配模块240、以及信息推送模块250。
所述获取模块210，用于获取实体的经纬度信息、以及实体的相关信息。
所述转换模块220，用于将实体的经纬度信息转换成带地理信息索引的实体的GeoHash编码。
所述查找模块230，用于根据生成的实体的GeoHash编码快速查找该编码所代表区域内的终端装置。
所述精准匹配模块240，用于将快速查找到的终端装置与所述实体进行精准匹配。
所述信息推送模块250，用于将实体的相关信息推送至终端装置。
进一步地，所述精准匹配模块240，包括交叉精准匹配单元241和意向群体分析判断单元242。
具体地，所述交叉精准匹配单元241，用于将快速查找到的终端装置与所述实体进行交叉精准匹配，其包括：
距离计算子单元2411，用于逐一计算终端装置与所述实体之间的距离。
第一比较子单元2415，用于将计算所得距离分别与对应终端装置的预设接收范围进行比较。
第二比较子单元2413，用于将计算所得距离分别与实体的预设发布范围进行比较。
交叉精准匹配筛选子单元2414，用于在终端装置与所述实体之间的距离在对应终端装置的预设接收范围内，且终端装置处于实体的预设发布范围内时，筛选出交叉精准匹配后的终端装置。
更具体地，所述意向群体分析判断单元242，用于将快速查找到的终端装置与所述实体进行意向群体分析判断的精准匹配，其包括：
逐一匹配子单元2421，用于采用集合运算中取交集的方式，逐一将交叉精准匹配后的终端装置与所述实体的意向群体分析判断标准进行匹配。
筛选子单元2422，用于在终端装置满足所述实体的意向群体分析判断标准时，筛选出该终端装置。
更进一步地，所述转换模块220包括精度选取单元和编码计算单元。所述精度选取单元，用于根据预设的实体的发布范围，并结合GeoHash精度与误差距离对照表，选取稍大于该发布范围的误差距离所对应的GeoHash精度。所述编码计算单元，用于根据GeoHash算法、以及选取的GeoHash精度，计算所述实体的经纬度信息的GeoHash编码。
本发明实施例，对快速查找的终端装置，进行交叉精准匹配和意向群体分析判断匹配后，将实体的相关信息自动推送给终端装置，从而使用户无需经过人工搜索，也能根据所处位置随时随地快速接收自己想要的实体的相关信息。同时，使信息推送的效率更高，针对性更强，推送与接收的匹配更加精准。
图6为本发明的以实体为中心的物联生活平台的信息推送装置的第三实施例的结构示意图，该以实体为中心的物联生活平台的信息推送装置300包括获取模块310、转换模块320、查找模块330、精准匹配模块340、排序模块350、以及信息推送模块360。
所述获取模块310，用于获取实体的经纬度信息、以及实体的相关信息。
所述转换模块320，用于将实体的经纬度信息转换成带地理信息索引的实体的GeoHash编码。
所述查找模块330，用于根据生成的实体的GeoHash编码快速查找该编码所代表区域内的终端装置。
所述精准匹配模块340，用于将快速查找到的终端装置与所述实体进行精准匹配。
所述排序模块350，用于对快速查找到的终端装置进行排序，其排序规则 为按终端装置与实体之间的距离由近而远顺序排列。
所述信息推送模块360，用于将实体的相关信息推送至终端装置。
进一步地，所述精准匹配模块340，包括交叉精准匹配单元341和意向群体分析判断单元342。
具体地，所述交叉精准匹配单元341，用于将快速查找到的终端装置与所述实体进行交叉精准匹配，其包括：
距离计算子单元3411，用于逐一计算终端装置与所述实体之间的距离。
第一比较子单元3415，用于将计算所得距离分别与对应终端装置的预设接收范围进行比较。
第二比较子单元3413，用于将计算所得距离分别与实体的预设发布范围进行比较。
交叉精准匹配筛选子单元3414，用于在终端装置与所述实体之间的距离在对应终端装置的预设接收范围内，且终端装置处于实体的预设发布范围内时，筛选出交叉精准匹配后的终端装置。
更具体地，所述意向群体分析判断单元342，用于将快速查找到的终端装置与所述实体进行意向群体分析判断的精准匹配，其包括：
逐一匹配子单元3421，用于采用集合运算中取交集的方式，逐一将交叉精准匹配后的终端装置与所述实体的意向群体分析判断标准进行匹配。
筛选子单元3422，用于在终端装置满足所述实体的意向群体分析判断标准时，筛选出该终端装置。
更进一步地，所述转换模块320包括精度选取单元321和编码计算单元322。
所述精度选取单元321，用于根据预设的实体的发布范围，并结合GeoHash 精度与误差距离对照表，选取稍大于该发布范围的误差距离所对应的GeoHash精度。
所述编码计算单元322，用于根据GeoHash算法、以及选取的GeoHash精度，计算所述实体的经纬度信息的GeoHash编码。
本发明实施例，对快速查找的终端装置，进行交叉精准匹配和意向群体分析判断匹配后，再对终端装置进行排序，然后将实体的相关信息自动推送给终端装置，从而使用户无需经过人工搜索，也能根据所处位置随时随地快速接收自己想要的实体的相关信息。同时，使信息推送的效率更高，针对性更强，推送与接收的匹配更加精准。
如上所述是结合具体内容提供的一种或多种实施方式，并不认定本发明的具体实施只局限于这些说明。凡与本发明的方法、结构等近似、雷同，或是对于本发明构思前提下做出若干技术推演或替换，都应当视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种以实体为中心的物联生活平台的信息推送方法，其特征在于包括：
获取实体的经纬度信息、以及实体的相关信息；
将实体的经纬度信息转换成带地理信息索引的实体的GeoHash编码；
根据生成的实体的GeoHash编码快速查找该编码所代表区域内的终端装置；
将快速查找到的终端装置与所述实体进行精准匹配；
将实体的相关信息推送至终端装置。
2.根据权利要求1所述的以实体为中心的物联生活平台的信息推送方法，其特征在于，所述将快速查找到的终端装置与所述实体进行精准匹配的步骤，包括：将快速查找到的终端装置与所述实体进行交叉精准匹配，该步骤包括：
逐一计算终端装置与所述实体之间的距离；
将计算所得距离分别与对应终端装置的预设接收范围进行比较；
将计算所得距离分别与实体的预设发布范围进行比较；
如果终端装置与所述实体之间的距离在对应终端装置的预设接收范围内，且终端装置处于实体的预设发布范围内，则筛选出交叉精准匹配后的终端装置。
3.根据权利要求2所述的以实体为中心的物联生活平台的信息推送方法，其特征在于，所述将快速查找到的终端装置与所述实体进行精准匹配的步骤，包括：将快速查找到的终端装置与所述实体进行意向群体分析判断的精准匹配，该步骤包括：
采用集合运算中取交集的方式，逐一将交叉精准匹配后的终端装置与所述实体的意向群体分析判断标准进行匹配；
如果终端装置满足所述实体的意向群体分析判断标准，则筛选出该终端装置。
4.根据权利要求1、2或3所述的以实体为中心的物联生活平台的信息推送方法，其特征在于，所述将实体的经纬度信息转换成带地理信息索引的实体的GeoHash编码的步骤，包括：
根据预设的实体的发布范围，并结合GeoHash精度与误差距离对照表，选取稍大于该发布范围的误差距离所对应的GeoHash精度；
根据GeoHash算法、以及选取的GeoHash精度，计算所述实体的经纬度信息的GeoHash编码。
5.根据权利要求1、2或3所述的以实体为中心的物联生活平台的信息推送方法，其特征在于，在所述将快速查找到的终端装置与所述实体进行精准匹配的步骤之后，还包括：
对快速查找到的终端装置进行排序，其排序规则为按终端装置与实体之间的距离由近而远顺序排列。
6.一种以实体为中心的物联生活平台的信息推送装置，其特征在于包括，
获取模块，用于获取实体的经纬度信息、以及实体的相关信息；
转换模块，用于将实体的经纬度信息转换成带地理信息索引的实体的GeoHash编码；
查找模块，用于根据生成的实体的GeoHash编码快速查找该编码所代表区域内的终端装置；
精准匹配模块，用于将快速查找到的终端装置与所述实体进行精准匹配；
信息推送模块，用于将实体的相关信息推送至终端装置。
7.根据权利要求6所述的以实体为中心的物联生活平台的信息推送装置，其特征在于，所述精准匹配模块包括交叉精准匹配单元，该交叉精准匹配单元用于将快速查找到的终端装置与所述实体进行交叉精准匹配，其包括：
距离计算子单元，用于逐一计算终端装置与所述实体之间的距离；
第一比较子单元，用于将计算所得距离分别与对应终端装置的预设接收范围进行比较；
第二比较子单元，用于将计算所得距离分别与实体的预设发布范围进行比较；
交叉精准匹配筛选子单元，用于在终端装置与所述实体之间的距离在对应终端装置的预设接收范围内，且终端装置处于实体的预设发布范围内时，筛选出交叉精准匹配后的终端装置。
8.根据权利要求7所述的以实体为中心的物联生活平台的信息推送装置，其特征在于，所述精准匹配模块包括意向群体分析判断单元，该意向群体分析判断单元用于将快速查找到的终端装置与所述实体进行意向群体分析判断的精准匹配，其包括：
逐一匹配子单元，用于采用集合运算中取交集的方式，逐一将交叉精准匹配后的终端装置与所述实体的意向群体分析判断标准进行匹配；
筛选子单元，用于在终端装置满足所述实体的意向群体分析判断标准时，筛选出该终端装置。
9.根据权利要求6、7或8所述的以实体为中心的物联生活平台的信息推送装置，其特征在于，所述实体GeoHash编码转换模块包括：
精度选取单元，用于根据预设的实体的发布范围，并结合GeoHash精度与误差距离对照表，选取稍大于该发布范围的误差距离所对应的GeoHash精度；
编码计算单元，用于根据GeoHash算法、以及选取的GeoHash精度，计算所述实体的经纬度信息的GeoHash编码。
10.根据权利要求6、7或8所述的以实体为中心的物联生活平台的信息推送装置，其特征在于，还包括排序模块，用于对快速查找到的终端装置进行排序，其排序规则为按终端装置与实体之间的距离由近而远顺序排列。
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