CN105101410A - 一种确定移动终端地理位置的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种确定移动终端地理位置的方法及装置，用以提高用户定位的准确性。所述方法包括：获取移动终端的位置特征向量；根据所述位置特征向量与用户行为向量确定所述移动终端的位置参考值；根据所述位置参考值确定所述移动终端当前所在的位置。本公开技术方案在wifi热点较少的情况下，仍然可以通过用户行为向量以及移动终端当前的位置特征向量来对移动终端进行定位，有效地提高移动终端的定位精度。

Description

一种确定移动终端地理位置的方法及装置

技术领域

本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种确定移动终端地理位置的方法及装置。

背景技术

随着wifi热点(例如，无线路由器、无线访问接入点(WirelessAccessPoint，简称为：AP))的增多，wifi信号几乎无处不在。由于wifi热点的位置比较固定，且很少发生改变，因此，相关技术通过记录用户手机周围的wifi列表信息，将手机周围的wifi列表与服务器中已记录的对应位置的wifi列表做对比，在手机周围的wifi列表与已记录的对应位置的wifi列表的相似度超过设定阈值时，确定用户处于服务器已记录的位置。然后，相关技术由于完全依赖wifi热点的数量，在手机周围的wifi热点的数量较少时，相关技术的定位效果就会越差。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开实施例提供一种确定移动终端地理位置的方法及装置，用以提高移动终端定位的准确性。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种确定移动终端地理位置的方法，包括：

获取移动终端的位置特征向量；

根据所述位置特征向量与用户行为向量确定所述移动终端的位置参考值；

根据所述位置参考值确定所述移动终端当前所在的位置。

在一实施例中，所述方法可包括：

对所述移动终端在设定时间点进行位置采样，得到多个采样点与相应的多个参考值；

获取所述多个采样点与所述多个参考值的损失函数；

通过对所述损失函数进行梯度下降法衰减，得到所述用户行为向量。

在一实施例中，所述根据所述位置参考值确定所述移动终端当前所在的位置的步骤中，可通过如下方式得到所述位置参考值：

其中，y表示所述位置参考值，e表示自然常数，θ表示所述用户行为向量，T表示所述用户行为向向量的转置，x表示所述位置特征向量。

在一实施例中，所述根据所述位置参考值确定所述移动终端当前所在的位置，可包括：

获取所述移动终端的用户的至少两个预设位置各自对应的参考值；

从所述至少两个预设位置各自对应的参考值中确定与所述位置参考值最接近的值；

将所述最接近的值对应的位置确定为所述移动终端当前所处的位置。

在一实施例中，所述获取移动终端的位置特征向量，可包括：

获取所述移动终端在当前时间的wifi列表；

确定所述当前时间的wifi列表中的wifi名称在wifi数据库中出现次数所占的第一百分比；

获取所述移动终端在当前时间的基站列表；

统计所述基站列表中的基站名称在基站数据库中出现次数所占的第二百分比；

其中，所述第一百分比、所述第二百分比、所述当前时间形成位置特征向量。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种确定移动终端地理位置的装置，包括：

第一获取模块，被配置为获取移动终端的位置特征向量；

第一确定模块，被配置为根据所述第一获取模块获取到的所述位置特征向量与用户行为向量确定所述移动终端的位置参考值；

第二确定模块，被配置为根据所述第一确定模块确定的所述位置参考值确定所述移动终端当前所在的位置。

在一实施例中，所述装置可包括：

采样模块，被配置为对所述移动终端在设定时间点进行位置采样，得到多个采样点与相应的多个参考值；

第二获取模块，被配置为获取所述采样模块采样得到的所述多个采样点与所述多个参考值的损失函数；

处理模块，被配置为通过对所述第二获取模块获取到的所述损失函数进行梯度下降法衰减，得到所述用户行为向量。

在一实施例中，所述第二确定模块可通过如下方式得到所述位置参考值：

其中，y表示所述位置参考值，e表示自然常数，θ表示所述用户行为向量，T表示所述用户行为向向量的转置，x表示所述位置特征向量。

在一实施例中，所述第二确定模块可包括：

第一获取子模块，被配置为获取所述移动终端的用户的至少两个预设位置各自对应的参考值；

第一确定子模块，被配置为从所述第一获取子模块获取到的所述至少两个预设位置各自对应的参考值中确定与所述位置参考值最接近的值；

第二确定子模块，被配置为将所述第一确定子模块确定的所述最接近的值对应的位置确定为所述移动终端当前所处的位置。

在一实施例中，所述第一获取模块可包括：

第二获取子模块，被配置为获取所述移动终端在当前时间的wifi列表；

第三确定子模块，被配置为确定所述第二获取子模块获取到的所述当前时间的wifi列表中的wifi名称在wifi数据库中出现次数所占的第一百分比；

第三获取子模块，被配置为获取所述移动终端在当前时间的基站列表；

统计子模块，被配置为统计所述第三获取子模块获取到的所述基站列表中的基站名称在基站数据库中出现次数所占的第二百分比；

其中，所述第一百分比、所述第二百分比、所述当前时间形成位置特征向量。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种确定移动终端地理位置的装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

获取移动终端的位置特征向量；

根据所述位置特征向量与用户行为向量确定所述移动终端的位置参考值；

根据所述位置参考值确定所述移动终端当前所在的位置。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：由于将用户行为向量所表示的用户的生活习惯、移动终端当前的位置特征向量进行了综合考虑来确定移动终端当前所在的位置，避免了相关技术中仅采用wifi热点的方式对移动终端进行定位，在wifi热点较少的情况下，仍然可以通过用户行为向量以及移动终端当前的位置特征向量来对移动终端进行定位，从而有效地提高了移动终端的定位精度。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的确定移动终端地理位置的方法的流程图。

图2是根据一示例性实施例一示出的确定移动终端地理位置的方法的流程图。

图3是根据一示例性实施例二示出的确定移动终端地理位置的方法的流程图。

图4是根据一示例性实施例三示出的确定移动终端地理位置的方法的流程图。

图5是根据一示例性实施例示出的一种确定移动终端地理位置的装置的框图。

图6是根据一示例性实施例示出的另一种确定移动终端地理位置的装置的框图。

图7是根据一示例性实施例示出的一种适用于确定移动终端地理位置的装置的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是根据一示例性实施例示出的确定移动终端地理位置的方法的流程图，该确定移动终端对位置的方法可以适用在智能手机、平板电脑等可携带的终端上，可以通过在移动终端上安装应用的方实现，如图1所示，该确定移动终端地理位置的方法包括以下步骤S101-S103：

在步骤S101中，获取移动终端的位置特征向量。

在一实施例中，位置特征向量可以包括移动终端所在位置的wifi信息、移动终端所在位置的基站信息、移动终端的当前时间，可以通过将上述至少两项进行组合从而形成本公开实施例中的位置特征向量。

在步骤S102中，根据位置特征向量与用户行为向量确定移动终端的位置参考值。

在一实施例中，用户行为向量可以由用户的生活习惯来确定，例如，用户在工作日期间，每天中午10点会在公司，中午1点会位于咖啡馆，下午2点仍会在公司，晚上10点会呆在家中，凌晨2点会呆在家中，通过对用户在每天的特定时间点进行采样学习，从而可以确定出用户在各个特定时间点所在位置的概率值，进而通过概率值得到用户行为向量。在一实施例中，可以通过公式确定移动终端的位置参考值，其中，y表示位置参考值，e表示自然常数，θ表示用户行为向量，T表示用户行为向向量的转置，x表示位置特征向量。

在步骤S103中，根据位置参考值确定移动终端当前所在的位置。

例如，通过上述步骤S102，可以得到位置参考值y＝1，如果通过用户的行为习惯得出来的1表示在家中，那么y＝1可以确定用户在家中；或者，通过上述步骤S102，可以得到位置参考值y＝0，如果通过用户的行为习惯得出来的0表示在单位，那么y＝0可以确定用户在单位；在多个位置的情形下，可以通过多个不同的参考值表示移动终端处于不同的位置。

在本实施例中，由于将用户行为向量所表示的用户的生活习惯、移动终端当前的位置特征向量综合考虑来确定移动终端当前所在的位置，避免了相关技术中仅采用wifi热点的方式对移动终端进行定位，在wifi热点较少的情况下，仍然可以通过用户行为向量以及移动终端当前的位置特征向量来对移动终端进行定位，从而有效地提高了移动终端的定位精度。

在一实施例中，方法可包括：

对移动终端在设定时间点进行位置采样，得到多个采样点与相应的多个参考值；

获取多个采样点与多个参考值的损失函数；

通过对损失函数进行梯度下降法衰减，得到用户行为向量。

在一实施例中，根据位置参考值确定移动终端当前所在的位置的步骤中，可通过如下方式得到位置参考值：

其中，y表示位置参考值，e表示自然常数，θ表示用户行为向量，T表示用户行为向向量的转置，x表示位置特征向量。

在一实施例中，根据位置参考值确定移动终端当前所在的位置，可包括：

获取移动终端的用户的至少两个预设位置各自对应的参考值；

从至少两个预设位置各自对应的参考值中确定与位置参考值最接近的值；

将最接近的值对应的位置确定为移动终端当前所处的位置。

在一实施例中，获取移动终端的位置特征向量，可包括：

获取移动终端在当前时间的wifi列表；

当前的wifi列表中的wifi名称在wifi数据库中出现次数所占的第一百分比；

获取移动终端在当前时间的基站列表；

统计基站列表中的基站名称在基站数据库中出现次数所占的第二百分比；

其中，位置特征向量包括第一百分比、第二百分比、当前时间。

具体如何对移动终端进行位置定位的，请参考后续实施例。

至此，本公开实施例提供的上述方法，通过用户行为向量以及移动终端当前的位置特征向量来对移动终端进行定位，在wifi热点较少时仍可以对移动终端进行定位，有效地提高了移动终端的定位精度。

图2是根据一示例性实施例一示出的确定移动终端地理位置的方法的流程图，本实施例利用本公开实施例提供的上述方法，以如何确定用户行为向量为例进行示例性说明，如图2所示，包括如下步骤：

在步骤S201中，对移动终端在设定时间点进行位置采样，得到多个采样点与相应的多个参考值。

在步骤S202中，获取多个采样点与多个参考值的损失函数。

在步骤S203中，通过对损失函数进行梯度下降法衰减，得到用户行为向量。

在上述过程中，例如，对移动终端的用户在每天的2点、10点、14点、22点四个采样点进行了100天的位置采样，通过采样计算得到2点与22点用户在家中，10点与14点用户在单位，通过上述100天的采样，可以得到100×4＝400个采样点，得到400个对应的参考值，这400个采样点与400个参考值的损失函数为：

其中，y_i表示第i个采样点对应的位置参考值，x_i表示第i个采样点对应的位置特征向量，m表示采样点的个数，h_θ和λ为损失函数中的相关参数，本实施例中m＝400。

通过损失函数J(θ)对第j个采样点的进行梯度下降法衰减，即，其中，α表示学习速率，当α过大时，有可能越过最小值，而α当过小时，容易造成迭代次数较多，收敛速度较慢。对损失函数进行梯度下降法衰减，可以得到局部极大值，该局部极大值即为本公开实施例中的用户行为向量。本领域技术人员可以理解的是，上述损失函数以及梯度下降法仅为一个示意，也可以通过对其它损失函数采用相应的收敛算法还确定用户行为向量。

通过用户行为向量，将用户的多个特征进行提取并组合，由于用户行为向量充分将用户的生活习惯，并结合移动终端当前的基站信息以及移动终端的周围wifi列表均进行了考虑，因此有效地提高了移动终端的定位精度。

图3是根据一示例性实施例二示出的确定移动终端地理位置的方法的流程图，本实施例利用本公开实施例提供的上述方法，以位置特征向量包括wifi信息、基站信息、移动终端的当前时间并且移动终端的预设位置包括家中与单位进行示例性说明，如图3所示，包括如下步骤：

在步骤S301中，获取移动终端在当前时间的wifi列表。

在步骤S302中，统计当前的wifi列表中的wifi名称在wifi数据库中出现次数所占的第一百分比。

例如，当前移动终端所显示的wifi列表为(a，b)，a、b为wifi名称，在wifi数据库中，统计到的wifi：a出现2次，b出现3次，c出现4次，当前移动终端所显示的wifi(a，b)在wifi数据库中所占的第一百分比为：2/9+3/9＝5/9。其中，本公开实施例中的wifi数据库用于记录显示在移动终端的wifi名称以及在移动终端上出现的次数，当用户携带移动终端在一个新的场合出现时，可以对wifi数据库进行更新，从而使得wifi数据库所保存的wifi信息更全面。

在步骤S303中，获取移动终端在当前位置的基站列表。

在步骤S304中，统计基站列表中的基站名称在基站数据库中出现次数所占的第二百分比。

例如，当前移动终端所在的基站d，在基站数据库中，统计到的基站信息为：d出现10次，e出现5次，f出现6次，当前移动终端所在的基站在基站数据库中所占的第二百分比为：10/21。其中，本公开实施例中的基站数据库用于记录移动终端所在的基站名称以及移动终端在该基站所覆盖的范围内出现的次数，当用户携带移动终端在一个新的基站覆盖范围出现时，可以对基站数据库进行更新，从而使得基站数据库所保存的基站信息更全面。

至此，位置特征向量包括的第一百分比、第二百分比、当前时间已经确定，以x＝[x₁,x₂,x₃]表示位置特征向量，其中，x₁表示第一百分比、x₂表示第二百分比、x₃表示当前时间。本领域技术人员可以理解的是，上述第一百分比与第二百分比的计算过程并不受上述示例限制，还可以先确定第二百分比，再确定第一百分比，或者同时执行确定上述第一百分比与第二百分比的过程。

在步骤S305中，根据位置特征向量与用户行为向量确定移动终端的位置参考值。

在一实施例中，其中，y表示位置参考值，e表示自然常数，θ表示用户行为向量，可以表示为θ＝[θ₁,θ₂,θ₃]，T表示θ向量的转置，x表示位置特征向量，通过该计算方法，可以将位置参考值映射在0与1之间。

在步骤S306中，获取移动终端的用户的两个预设位置各自对应的参考值。

在步骤S307中，从两个参考值中确定与位置参考值最接近的值。

在步骤S308中，将最接近的值对应的位置确定为移动终端当前所处的位置。

例如，移动终端在家中对应的参考值为0，在单位对应的参考值为1，通过上述步骤S305计算得到的位置参考值为0.9，在此情形下，因为位置参考值比较靠近1，此时可以将移动终端定位在单位。

本实施例中，由于将用户行为向量所表示的用户的生活习惯、移动终端当前的位置特征向量综合考虑来确定移动终端当前所在的位置，避免了相关技术中仅采用wifi热点的方式对移动终端进行定位，在wifi热点较少的情况下，仍然可以通过用户行为向量以及移动终端当前的位置特征向量来对移动终端进行定位，从而有效地提高了移动终端的定位精度。

图4是根据一示例性实施例三示出的确定移动终端地理位置的方法的流程图，本实施例利用本公开实施例提供的上述方法，以位置特征向量包括wifi信息、基站信息、移动终端的当前时间并且移动终端的预设位置包括家中、单位、咖啡馆进行示例性说明，如图4所示，包括如下步骤：

在步骤S401中，获取移动终端在当前时间的wifi列表。

在步骤S402中，统计当前的wifi列表中的wifi名称在wifi数据库中出现次数所占的第一百分比。

在步骤S403中，获取移动终端在当前位置的基站列表。

在步骤S404中，统计基站列表中的基站名称在基站数据库中出现次数所占的第二百分比。

步骤S401-步骤S404的详细描述请参见上述对步骤S301-步骤S304的描述，在此不再详述。

在步骤S405中，根据位置特征向量与用户行为向量确定移动终端的位置参考值。

在一实施例中，可以通过将映射在-1与1之间，当位置参考值接近-1时表示移动终端在家中，接近0时表示移动终端在咖啡馆，接近1时表示用户在单位。

在步骤S406中，获取移动终端的用户的三个预设位置各自对应的参考值。

例如，-1表示移动终端在家中，0表示移动终端在咖啡馆，1表示用户在单位。

在步骤S407中，从三个参考值中确定与位置参考值最接近的值。

在步骤S408中，最接近的值对应的位置确定为移动终端当前所处的位置。

例如，通过上述步骤S405计算得到的位置参考值为-0.9，在此情形下，因为位置参考值比较靠近-1，此时可以将移动终端定位在家中。

本实施例在具有上述实施例有益技术效果的基础上，由于将用户行为向量所表示的用户的生活习惯、移动终端当前的位置特征向量进行了综合考虑来确定移动终端当前所在的位置，避免了相关技术中仅采用wifi热点的方式对移动终端进行定位，在wifi热点较少的情况下，仍然可以通过用户行为向量以及移动终端当前的位置特征向量来对移动终端进行定位，从而有效地提高了移动终端的定位精度。

图5是根据一示例性实施例示出的一种确定移动终端地理位置的装置的框图，如图5所示，确定移动终端地理位置的装置包括：

第一获取模块51，被配置为获取移动终端的位置特征向量；

第一确定模块52，被配置为根据第一获取模块51获取到的位置特征向量与用户行为向量确定移动终端的位置参考值；

第二确定模块53，被配置为根据第一确定模块52确定的位置参考值确定移动终端当前所在的位置。

图6是根据一示例性实施例示出的另一种确定移动终端地理位置的装置的框图，如图6所示，在上述图5所示实施例的基础上，在一实施例中，装置可包括：

采样模块54，被配置为对移动终端在设定时间点进行位置采样，得到多个采样点与相应的多个参考值；

第二获取模块55，被配置为获取采样模块54采样得到的多个采样点与多个参考值的损失函数；

处理模块56，被配置为通过对第二获取模块55获取到的损失函数进行梯度下降法衰减，得到用户行为向量。

在一实施例中，第二确定模块53可通过如下方式得到位置参考值：

其中，y表示位置参考值，e表示自然常数，θ表示用户行为向量，T表示用户行为向向量的转置，x表示位置特征向量。

在一实施例中，第二确定模块53可包括：

第一获取子模块531，被配置为获取移动终端的用户的至少两个预设位置各自对应的参考值；

第一确定子模块532，被配置为从第一获取子模块531获取到的至少两个预设位置各自对应的参考值中确定与位置参考值最接近的值；

第二确定子模块533，被配置为将第一确定子模块532确定的最接近的值对应的位置确定为移动终端当前所处的位置。

在一实施例中，第一获取模块51可包括：

第二获取子模块511，被配置为获取移动终端在当前时间的wifi列表；

第三确定子模块512，被配置为确定第二获取子模块511获取到的当前时间的wifi列表中的wifi名称在wifi数据库中出现次数所占的第一百分比；

第三获取子模块513，被配置为获取移动终端在当前时间的基站列表；

统计子模块514，被配置为统计第三获取子模块513获取到的基站列表中的基站名称在基站数据库中出现次数所占的第二百分比；

其中，第一百分比、第二百分比、当前时间形成位置特征向量。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图7是根据一示例性实施例示出的一种适用于确定移动终端地理位置的的装置的框图。例如，装置700可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图7，装置700可以包括以下一个或多个组件：处理组件702，存储器704，电源组件706，多媒体组件708，音频组件710，输入/输出(I/O)的接口712，传感器组件714，以及通信组件716。

处理组件702通常控制装置700的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理元件702可以包括一个或多个处理器720来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件702可以包括一个或多个模块，便于处理组件702和其他组件之间的交互。例如，处理部件702可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件706和处理组件702之间的交互。

存储器704被配置为存储各种类型的数据以支持在设备700的操作。这些数据的示例包括用于在装置700上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器704可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电力组件706为装置700的各种组件提供电力。电力组件706可以包括电源管理***，一个或多个电源，及其他与为装置700生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件708包括在所述装置700和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件708包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备700处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜***或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件710被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件710包括一个麦克风(MIC)，当装置700处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器704或经由通信组件716发送。在一些实施例中，音频组件710还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口712为处理组件702和***接口模块之间提供接口，上述***接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件714包括一个或多个传感器，用于为装置700提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件714可以检测到设备700的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置700的显示器和小键盘，传感器组件714还可以检测装置700或装置700一个组件的位置改变，用户与装置700接触的存在或不存在，装置700方位或加速/减速和装置700的温度变化。传感器组件714可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件714还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件714还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件716被配置为便于装置700和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置700可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信部件716经由广播信道接收来自外部广播管理***的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信部件716还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置700可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器704，上述指令可由装置700的处理器720执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (11)

1.一种确定移动终端地理位置的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取移动终端的位置特征向量；

根据所述位置特征向量与用户行为向量确定所述移动终端的位置参考值；

根据所述位置参考值确定所述移动终端当前所在的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述移动终端在设定时间点进行位置采样，得到多个采样点与相应的多个参考值；

获取所述多个采样点与所述多个参考值的损失函数；

通过对所述损失函数进行梯度下降法衰减，得到所述用户行为向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置参考值确定所述移动终端当前所在的位置的步骤中，通过如下方式得到所述位置参考值：

其中，y表示所述位置参考值，e表示自然常数，θ表示所述用户行为向量，T表示所述用户行为向向量的转置，x表示所述位置特征向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置参考值确定所述移动终端当前所在的位置，包括：

获取所述移动终端的用户的至少两个预设位置各自对应的参考值；

从所述至少两个预设位置各自对应的参考值中确定与所述位置参考值最接近的值；

将所述最接近的值对应的位置确定为所述移动终端当前所处的位置。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取移动终端的位置特征向量，包括：

获取所述移动终端在当前时间的wifi列表；

确定所述当前时间的wifi列表中的wifi名称在wifi数据库中出现次数所占的第一百分比；

获取所述移动终端在当前时间的基站列表；

统计所述基站列表中的基站名称在基站数据库中出现次数所占的第二百分比；

其中，所述第一百分比、所述第二百分比、所述当前时间形成位置特征向量。

6.一种确定移动终端地理位置的装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，被配置为获取移动终端的位置特征向量；

第一确定模块，被配置为根据所述第一获取模块获取到的所述位置特征向量与用户行为向量确定所述移动终端的位置参考值；

第二确定模块，被配置为根据所述第一确定模块确定的所述位置参考值确定所述移动终端当前所在的位置。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置包括：

采样模块，被配置为对所述移动终端在设定时间点进行位置采样，得到多个采样点与相应的多个参考值；

第二获取模块，被配置为获取所述采样模块采样得到的所述多个采样点与所述多个参考值的损失函数；

处理模块，被配置为通过对所述第二获取模块获取到的所述损失函数进行梯度下降法衰减，得到所述用户行为向量。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二确定模块通过如下方式得到所述位置参考值：

其中，y表示所述位置参考值，e表示自然常数，θ表示所述用户行为向量，T表示所述用户行为向向量的转置，x表示所述位置特征向量。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块包括：

第一获取子模块，被配置为获取所述移动终端的用户的至少两个预设位置各自对应的参考值；

第一确定子模块，被配置为从所述第一获取子模块获取到的所述至少两个预设位置各自对应的参考值中确定与所述位置参考值最接近的值；

第二确定子模块，被配置为将所述第一确定子模块确定的所述最接近的值对应的位置确定为所述移动终端当前所处的位置。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块包括：

第二获取子模块，被配置为获取所述移动终端在当前时间的wifi列表；

第三确定子模块，被配置为确定所述第二获取子模块获取到的所述当前时间的wifi列表中的wifi名称在wifi数据库中出现次数所占的第一百分比；

第三获取子模块，被配置为获取所述移动终端在当前时间的基站列表；

统计子模块，被配置为统计所述第三获取子模块获取到的所述基站列表中的基站名称在基站数据库中出现次数所占的第二百分比；

其中，所述第一百分比、所述第二百分比、所述当前时间形成位置特征向量。

11.一种确定移动终端地理位置的装置，其特征在于，所述装置包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

获取移动终端的位置特征向量；

根据所述位置特征向量与用户行为向量确定所述移动终端的位置参考值；

根据所述位置参考值确定所述移动终端当前所在的位置。