CN105989024A

CN105989024A - 确定用户所在的位置区域的方法和装置

Info

Publication number: CN105989024A
Application number: CN201510051727.7A
Authority: CN
Inventors: 张艳魁; 赵超
Original assignee: Beijing Momo Information Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Momo Information Technology Co Ltd
Priority date: 2015-01-30
Filing date: 2015-01-30
Publication date: 2016-10-05

Abstract

本申请提供了确定用户所在的位置区域的方法和装置，其中相邻的位置区域之间不重合且具有边界。该方法包括：将数据集中的每个数据点确定为边界数据点或非边界数据点；从数据集中去除至少一部分非边界数据点以形成新的数据集；以及基于所述新的数据集对用户所在的位置区域进行定位。该装置包括数据点判定模块、数据集精简模块和定位模块。通过本申请所提供的确定用户所在的位置区域的方法和装置，可以快速且准确地基于移动终端上报的地理位置信息定位用户所在的位置区域，满足了大部分移动终端应用的位置区域定位需求，节约了位置区域定位的时间成本和经济成本，改善了用户体验。

Description

确定用户所在的位置区域的方法和装置

技术领域

本申请一般地涉及地理区域定位技术，更具体地，本申请涉及确定用户所在的位置区域的方法和装置。

背景技术

近年来，移动终端软硬件技术突飞猛进，越来越多的用户开始借助于移动终端上安装的各种应用软件(app)(比如，陌陌等聊天交友软件、微博等信息发布和获取平台、墨迹天气等天气信息预报平台等等)来获取信息和发布信息，其中很多应用软件的服务需要获取用户所在的位置区域(例如，行政区划、地区、景区/商圈等等)，比如，基于用户所在的位置区域来推送相应的天气信息、服务信息和交友信息等。移动终端通常配备有用于定位的GPS芯片，该GPS芯片可以实时获取用户的地理位置信息(通常包括经纬度信息、或地理标志等)。基于用户的移动终端上报的地理位置信息来定位用户所在的位置区域是比较常用的方法。

随着计算机技术和互联网技术的普及，地理信息技术已获得广泛应用。在通常使用的用于地理位置定位的数据集中，包括成千上万的地理位置点，这些地理位置点的具***置信息(例如，经纬度)与对应的区域标识(例如，行政区划代码)被相关联地存储，从而产生成千上万个数据条目。例如，假设地理位置点的经纬度为北纬39°57′52.84″东经116°17′52.84″，行政区划代码为110108000000，该地理位置点对应的条目地理可以为(北纬39°57′52.84″，东经116°17′52.84″；110108000000)。通过这些测绘数据集能够准确地定位用户所在的位置区域。

这些测绘数据集通常数据量庞大(数以千万计)，而定位用户所在的位置区域是一种粗粒度的定位服务，这就导致不必要的时间延迟，影响了服务响应的实时性和用户的体验。

因此，希望提供对数据集中的数以千万计的数据点进行精简而不影响位置区域定位的精度的解决方案。

发明内容

为了快速、精确地确定用户所在的位置区域，本申请通过对数据集进行精简提供了简单、易行且普适的确定用户所在的位置区域的方法和装置。

一方面，本申请提供了一种确定用户所在的位置区域的方法，其中，相邻的位置区域之间不重合且具有边界。该方法具体包括：

将数据集中的每个数据点确定为边界数据点或非边界数据点；

从数据集中去除至少一部分非边界数据点以形成新的数据集；以及

基于所述新的数据集对用户所在的位置区域进行定位。

可选地，在上述确定用户所在的位置区域的方法中，所述数据集中的每个数据点均包括该数据点对应的地理位置的经纬度和位置区域标识符。例如，每个位置区域可以具有唯一的位置区域标识符。具体而言，所述位置区域是行政区划，所述位置区域信息是行政区划代码。

可选地，在上述确定用户所在的位置区域的方法中，将数据集中的每个数据点确定为边界数据点或非边界数据点包括：

根据每个数据点的经纬度计算对应的geohash值；

确定与每个geohash值对应的全部数据点的位置区域标识符是否相同；以及

将对应的全部数据点的位置区域标识符不完全相同的每个geohash值所对应的数据点确定为边界数据点，并将对应的全部数据点的位置区域标识符都相同的每个geohash值所对应的数据点确定为非边界数据点。

可选地，在上述确定用户所在的位置区域的方法中，对于对应于边界数据点的每个geohash值，在所述新的数据集中保留与之对应的至少预定数目的边界数据点，具体地，例如，保留全部边界数据点。

可选地，在上述确定用户所在的位置区域的方法中，对于对应于非边界数据点的每个geohash值，在所述新的数据集中去除与之对应的至少一部分数据点，具体地，对于对应于非边界数据点的每个geohash值，在所述新的数据集中仅保留与之对应的一个数据点。

可选地，在上述确定用户所在的位置区域的方法中，基于所述新的数据集对用户所在的位置区域进行定位包括：

在所述新的数据集中查找与所述用户所在的地理位置的经纬度最接近的数据点，并将该数据点的位置区域标识符所代表的位置区域确定为所述用户所处的位置区域。

另一方面，本申请还提供了一种确定用户所在的位置区域的装置，其中，相邻的位置区域之间不重合且具有边界。该装置一般包括：

数据点判定模块，被配置为将数据集中的每个数据点确定为边界数据点或非边界数据点；

数据集精简模块，被配置为从数据集中去除至少一部分非边界数据点以形成新的数据集；以及

定位模块，被配置为基于所述新的数据集对用户所在的位置区域进行定位。

再一方面，本申请还提供了一种有形、非易失性计算机可读介质，其上存储有指令，当这些指令被一个或多个处理器执行时，使得这些处理器，执行上面描述的确定用户所在的位置区域的方法。

本申请的实施例的技术方案，通过对具有大量数据点的数据集进行精简，获得了精简的数据集，大大缩减了进行位置区域定位的数据集大小，同时由于精简过程仅去除了非边界数据点而保留了边界数据点，所以位置区域定位的精度不会受到影响。通过本申请所提供的确定用户所在的位置区域的方法和装置，可以快速且准确地基于移动终端上报的用户地理位置信息定位其位置区域，满足了大部分移动终端应用的位置区域定位需求，节约了位置区域定位的时间成本和经济成本，改善了用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的实施例的技术方案，下面将结合附图对实施例进行描述，其中：

图1示出了应用确定用户所在的位置区域的方法的***环境示意图。

图2为根据实施例的确定用户所在的位置区域的方法的流程图。

图3为根据实施例的确定边界数据点和非边界数据点的过程的流程图。

图4为根据实施例的对数据集进行精简的过程的流程图。

图5为根据实施例的在经过精简的新数据集中定位用户所在的位置区域的过程的流程图。

图6为根据实施例的确定用户所在的位置区域的装置的结构示意图。

具体实施方式

在下面对本申请的详细描述中阐述了很多具体细节，以便于充分理解本申请。但是，在没有这些具体细节的情况下也可以实施本申请，对于本领域的技术人员来说是很明显的。在另外一些示例里，没有对公知的方法、过程和部件、模块进行详细的描述，以避免喧宾夺主、淡化了本申请的主要内容。

为了使本领域普通技术人员更透彻地了解本申请的技术方案所涉及的应用场景，从而更好地理解本申请的技术方案及其各种优点，首先参照图1，图1示出了应用确定用户所在的位置区域的方法的***环境100的示意图。如图所示，***环境100包括一个或多个服务器101，这些服务器被配置为执行根据本申请的一个或多个实施例的确定用户所在的位置区域的方法。***环境100还包括一个或多个移动终端102，比如，移动电话、智能手机、笔记本电脑、台式计算机、膝上型计算机、个人数字助理(PDA)等等。这些移动终端102配备有可以获取地理位置信息的GPS芯片，并通过网络103向服务器101上报地理位置信息。地理位置信息通常包括经纬度信息、或地理标志(如，标志性建筑物)等。服务器101基于所接收到的地理位置信息，应用根据本申请的确定用户所在的位置区域的方法，定位移动终端102所在的位置区域，并通过网络103将位置区域信息(例如，移动终端102所在的行政区划)返回至移动终端102。网络103可以是任何类型的网络，例如，公共交换电话网(PSTN)、互联网(Internet)、局域网(LAN)、广域网(WAM)、有线网络、无线网络等的任意组合。尽管为了简单起见图1中仅示出了一台服务器、一台移动终端，但是本领域普通技术人员将理解***环境100可以包括任意数目的服务器和移动终端。

仅以举例的方式给出根据本申请的确定用户所在的位置区域的方法的具体应用场景。比如，持有诸如手机或平板电脑之类的移动终端的用户进入某一位置区域(例如，北海公园)，移动终端自动获取用户的地理位置信息。用户的地理位置信息可以包括经纬度信息(例如，(北纬39°55′28.04″，东经116°22′58.83″))、地理标识信息(例如，白塔、北海等)等。此时，移动终端与服务器通信，将地理位置信息上报给服务器，或者服务器可以自动获取用户的地理位置信息，以根据用户的地理位置信息、使用本申请的方法来确定用户的位置区域，例如，行政区划(比如，北京市西城区)、景区/商圈(比如，故宫-景山-北海景区)，从而可以跟根据用户所在的位置区域有针对性地向用户推送天气信息、餐饮信息、交通信息、交友信息等等。本领域普通技术人员应当理解，这样的示例仅是示意性的，不以任何方式限制本申请的保护范围。

接下来，结合图2描述根据本申请的实施例的确定用户所在的位置区域的方法200。

在已有数据集中进行查找、匹配是常见的定位方法。以测绘数据集为例，其中，地理位置信息(比如，经纬度信息、地理标志信息)和对应位置区域的标识符(比如，行政区划代码、地区标识、景区/商圈标识等)例如按照(地理位置信息；位置区域的标识符)的格式被相关联地存储为数据点(比如，(北纬39°57′52.84″，东经116°17′52.84″；110108000000)表示一个数据点)。这样的位置区域的标识符往往是唯一的，比如，通常情况下一个行政区对应一个行政区划划代码。数据集通常包括数以千万计的数据点，因此直接在这样的数据集中查找定位用户所在的位置区域是耗时的，需要对这样的数据集进行预处理进行处理。在方法200中，对数据集的处理首先涉及将数据集中的数据点划分为边界数据点和非边界数据点的步骤S210。需要说明的是，这些数据点分别属于一个或多个位置区域，相邻的位置区域之间不重合且具有边界，所谓“边界数据点”是位于不同位置区域边界处的数据点，而“非边界数据点”不在任何位置区域的边界处，比如，在某一位置区域的内部。具体地，每个数据点中的位置区域标识符对应与一个连续区域，该区域中包括的全部数据点具有相同的位置区域标识符。处于该区域的边界位置处的点为边界数据点，处于该区域的边界以外位置(或中心位置)处的点为非边界数据点。将数据点确定为边界数据点或非边界数据点的示例性实现方法将在下文进一步描述。

在本公开的描述中，主要以位置区域是行政区、位置区域标识符是行政区划代码为例进行了说明。这是因为现有的地图数据集中的数据通常包括了行政区划代码的信息。但是，本发明并不限于此，而是可以以任何适当的形式进行位置区域的划分，对每个划分的位置区域分配唯一标识符，并将划分的区域内的每个数据点的具***置信息(例如经纬度)与所在区域的唯一标识符关联地存储。

经过步骤S210的处理，数据集被分为边界数据点和非边界数据点，接下来，在步骤S220，从数据集中去除至少一部分非边界数据点以形成新的数据集。具体地，根据对定位精度的要求和对数据集大小的限制，在不同实施例中，可以保留全部边界数据点或至少预定数目的边界数据点；相反地，可以去除全部非边界数据点或至少一部分非边界数据点。例如，可以对于每个区域，仅保留一个非边界数据点。保留的非边界数据点可以随机选择，或者根据经纬度选择(例如，选择位于区域中心位置处的数据点)。

基于在步骤S220中形成的新的数据集，在步骤S230中对用户所在的位置区域进行定位。如前面所介绍的，用户所持有的移动终端通常配备有可以获取地理位置信息的GPS芯片，并且能够通过网络上报给服务器，或者服务器可以自动读取用户的地理位置信息。服务器根据用户的地理位置信息(比如，经纬度信息、地理标志信息等)，基于所形成新的数据集，进行查找和匹配，从而确定用户所在的位置区域(比如，行政区划、地区、景区/商圈等)。

在图3中给出了根据实施例的确定边界数据点和非边界数据点的示例性过程300的具体细节。在上面的步骤S210中，数据集中的每个数据点被分别确定为边界数据点和非边界数据点。在一个实施例中，每个数据点均包括与该数据点对应的地理位置的经纬度和位置区域标识符。在其他实施例中，数据点可以由其他可能的元素构成，并且可以被表示为其他格式。在每个数据点均包括与该数据点对应的地理位置的经纬度和位置区域标识符的情况下，过程300包括如下步骤。

在步骤S310中，根据每个数据点的经纬度计算其对应的geohash值。geohash算法是地理定位领域常用算法，其基本原理是经经纬度转换成一个可以排序可以比较的字符串编码(即，geohash值)。如本领域技术人员已知的，一定邻近范围的数据点的经纬度转换得到的geohash值是相同的。也就是，相同的geohash值对应于一定邻近范围的多个数据点。对于处于上文所述的区域边界位置处的数据点，具有相同geohash值的多个数据点具有不同的位置区域标识符。对于处于区域中心位置处的数据点，具有相同geohash值的多个数据点具有相同的位置区域标识符。

为方便理解本申请的技术方案，在此采用示例的方式对geohash值的计算过程进行阐述。

需要注意的是，geohash算法用一个字符串表示经度和纬度两个坐标，而且一个geohash值对应的并不是地图上的一个点而是一个矩形区域，该矩形区域内可能包括多个数据点，从而这些数据点所对应的geohash值是相同的。以经纬度为(北纬39.92324度，东经116.3906度，)的数据点为例来描述geohash值的计算过程。

首先，将纬度范围(-90°，90°)平分成(-90°，0°)和(0°，90°)两个区间，如果目标纬度位于前一区间则编码为0，否则编码为1，确定北纬39.92324度位于后一区间，所以取编码为1；然后，再将区间(0°，90°)平分成(0°，45°)和(45°，90°)两个区间，确定北纬39.92324度位于前一区间，所以取编码为0；以此类推逐步细分，直到满足精度要求为止，得到北纬39.92324度的二进制编码为1011 1000 1100 0111 1001。对于精度也采用同样的算法来转化成一串二进制编码，具体地，将经度范围(-180°，180°)平分成(-180°，0°)和(0°，180°)两个区间如果目标纬度位于前一区间则编码为0，否则编码为1，确定北纬39.92324度位于后一区间，所以取编码为1；然后，再将区间(0°，180°)平分成(0°，90°)和(90°，180°)两个区间，确定东经116.3906度位于后一区间，所以取编码为1；以此类推逐步细分，直到满足精度要求为止，得到东经116.3906度的二进制编码为1101 0010 1100 0100 0100。最后，将经度的二进制编码和纬度二进制编码合并，纬度的编码放在奇数位，经度的编码放在偶数位，从左向右依次间隔排列，得到经纬度为(东经116.3906度，北纬39.92324度)的数据点所对应的一串二进制编码，然后对这些二进制编码进行base 32编码，即可得到该数据点对应的geohash值为wx4g0ec1，如前所述，该geohash值对应于地图上的一个矩形区域，其前缀可以表示包含该矩形区域在内的更大的区域。

通过以上分析可知，每个geohash值可能对应于不止一个数据点，而这些数据点中的每个数据点都具有各自相应的位置区域标识符。在步骤S320中，确定与每个geohash值对应的全部数据点的位置区域标识符是否相同。位置区域标识符和位置区域是一一对应的关系。如果geohash值所对应的全部数据点的位置区域标识符不完全相同，即至少存在至少一个数据点的位置区域标识符不同于其他数据点的位置区域标识符，则确定该geohash值所对应的数据点为边界数据点(步骤S 331)。对于所对应的全部数据点的位置区域标识符完全相同的geohash值，确定该geohash值所对应的数据点为非边界数据点(步骤S 332)。这可以这样理解，每个geohash值对应于地图上的一个矩形区域，其中有不止一个数据点，如果这些数据点的位置区域标识符完全相同，则说明该geohash值对应的整个矩形区域都处于同一位置区域内，位于非区域边界上；而如果这些数据点的位置区域标识符不完全相同，则说明该geohash值对应的整个矩形区域不处于同一位置区域内，位于至少两个不同区域的边界上。过程300结束。

在步骤S220中，数据集中的至少一部分非边界数据点被去除以形成新的数据集，接下来，将参照图4详细描述数据集精简的示例性过程。图4示出了根据实施例的对数据集进行精简的过程400的流程图。

通过过程300可知，数据集中的每个数据点对应于一个geohash值，而一个geohash值可能对应于不止一个数据点。数据集中的数据点被分为边界数据点和非边界数据点。对于处于上文所述的区域边界位置处的数据点，具有相同geohash值的多个数据点具有不同的位置区域标识符。对于处于区域中心位置处的数据点，具有相同geohash值的多个数据点具有相同的位置区域标识符。

在过程400中，在步骤S411，对于对应于边界数据点的每个geohash值(即，对应的数据点具有不同的位置区域标识符)，在新的数据集中保留与之对应的至少预定数目的边界数据点。优选地，在新的数据集中保留全部边界数据点，以满足位置区域定位精度的要求。在另外的实施例中，有时为了精简数集、提高定位速度，也可能会去除某些边界数据点。在步骤S412，对于对应于非边界数据点的每个geohash值(即，对应的全部数据点具有相同的位置区域标识符)，在新的数据集中去除与之对应的至少一部分数据点，优选地，仅保留与之对应的一个数据点。在另外的实施例中，有时为了精简数集、提高定位速度，也可能会去除全部非边界数据点。在步骤S420，基于步骤S411和S412的处理结果，生成新的数据集。过程400结束。

经过上述过程得出的新的数据集中，数据点被极大程度地精简。例如对于具有千万数量级数据的数据集，数据点能够被精简到百万级(例如，八十多万个)，大大缩减了确定用户所在的位置区域的查找和匹配的数据集范围。同时由于上述处理主要去除了非区域边界处的数据点而保留了区域边界处的数据点，所以位置区域定位的精度不会受到影响。

在生成新的数据集之后，图5详细示出了根据实施例的在经过精简的新数据集中定位用户所在的位置区域的过程500的流程图。在步骤S510，在新的数据集中查找与(由用户的移动终端上报的或服务器主动提取得出的)用户所在的地理位置的经纬度最接近的数据点。该过程具体涉及，将用户所在的地理位置的经纬度与新的数据集中的数据点的经纬度逐一进行比对和匹配，因此基于经过精简的新的数据集，可以显著提高查找速度。在步骤S 520，将在步骤S 510中确定出的用户所在的地理位置的经纬度用户所在的地理位置的经纬度最接近的数据点的位置区域标识符(比如，行政区划代码)所代表的位置区域(比如，行政区划)确定为用户所处的位置区域(比如，行政区划)。过程500结束。从而，实现了根据本申请的实施例的确定用户所在的位置区域的方法。

本申请还提供了确定用户所在的位置区域的装置。该装置用于实现本申请所描述的确定用户所在的位置区域的方法。

转向图6，图6示出了根据实施例的确定用户所在的位置区域的装置600的结构示意图。如图所示，装置600包括数据点判定模块610。数据点判定模块610被配置为将数据集中的每个数据点确定为边界数据点或非边界数据点。需要说明的是，这些数据点分别属于一个或多个位置区域，相邻的位置区域之间不重合且具有边界，所谓“边界数据点”是位于不同位置区域边界处的数据点，而“非边界数据点”不在任何位置区域的边界处，比如，在某一位置区域的内部。装置600还包括数据集精简模块620。数据集精简模块620被配置为从数据集中去除至少一部分非边界数据点以形成新的数据集。具体地，根据对定位精度的要求和对数据集大小的限制，在不同实施例中，可以保留全部边界数据点或至少预定数目的边界数据点；相反地，可以去除全部非边界数据点或至少一部分非边界数据点。装置600还包括定位模块630。定位模块630被配置为基于新的数据集对用户所在的位置区域进行定位。如前面所介绍的，用户所持有的移动终端通常配备有可以获取地理位置信息的GPS芯片，并且能够通过网络上报给服务器，或者服务器可以自动提取用户的地理位置信息。服务器根据用户的地理位置信息(比如，经纬度信息、地理标志信息等)，基于所形成新的数据集，进行查找和匹配，从而确定用户所在的位置区域(比如，行政区划、地区、景区/商圈等)。

可选地，在一些实施例中，装置600还可以包括用于存储数据集和新的数据集的存储模块640，比如，易失性存储器或非易失性存储设备。在其他实施例中，装置600还可以包括输入模块650和输出模块660。输入模块650被配置为接收移动终端上报的地理位置信息(包括经纬度信息、或地理标志等)和/或定位请求。输出模块440被配置为将位置区域定位的结果返回给移动终端。在另外的实施例中，装置600还可以包括实现本申请的方法所必需的其他模块。

本申请的确定用户所在的位置区域的方法可以作为逻辑指令被编码在一个或多个有形计算机可读介质中以供一个或多个处理器执行。例如，计算机可读介质例如可以是电子介质(例如，RAM(随机存取存储器)、ROM(只读存储器)、EPROM(可擦除可编程只读存储器))、磁介质、光介质(例如，CD、DVD)、电磁介质、半导体技术介质或任意其他合适的介质。

本申请的技术方案的一个常见用例是基于用户所在位置的经纬度来定位用户所在的行政区域。比如，基于地理位置的移动社交工具“陌陌”中的“到店通”功能涉及基于用户所处的行政区域来推送相关信息，例如，商家信息和交友信息，此时可以根据本申请的技术方案、基于用户所在位置的经纬度来快速、精确地定位用户所处的新政区域。但本申请的技术方案不仅限于此，比如还可以基于用户所位置的其他信息(比如，标志性建筑物等)来定位用户所在的的景区/商圈，从而向用户推送景点、娱乐、餐饮、购物、交通等信息。

通过本申请所提供的确定用户所在的位置区域的方法和装置，可以快速且准确地基于移动终端上报的地理位置信息定位其位置区域，满足了大部分移动终端应用的位置区域定位需求，节约了位置区域定位的时间成本和经济成本，改善了用户体验。本领域的普通技术人员应该理解本申请的确定用户所在的位置区域的方法是一种普适的位置区域定位方法，而与位置区域的划分类型和精细程度无关，位置区域的划分类型和精细程度依赖于数据集的选择。

以上描述了本申请的优选实施例。尽管在特定实施例中描述了本申请，但是应当理解在不脱离本发明的范围的情况下可以进行许多变化和修改。因此，希望以上详细描述被认为是示意性的而不是限制性的，并且要理解意欲限定本发明的精神和范围的是所附的权利要求，包括所有等同物。

Claims

1.一种确定用户所在的位置区域的方法，其中，相邻的位置区域之间不重合且具有边界，所述方法包括：

基于所述新的数据集对用户所在的位置区域进行定位。

2.如权利要求1所述的方法，其中，每个数据点均包括该数据点对应的地理位置的经纬度和位置区域标识符。

3.如权利要求2所述的方法，其中，将数据集中的每个数据点确定为边界数据点或非边界数据点包括：

根据每个数据点的经纬度计算对应的geohash值；

4.如权利要求3所述的方法，其中，对于对应于边界数据点的每个geohash值，在所述新的数据集中保留与之对应的至少预定数目的边界数据点。

5.如权利要求4所述的方法，其中，在所述新的数据集中保留全部边界数据点。

6.如权利要求3所述的方法，其中，对于对应于非边界数据点的每个geohash值，在所述新的数据集中去除与之对应的至少一部分数据点。

7.如权利要求6所述的方法，其中，对于对应于非边界数据点的每个geohash值，在所述新的数据集中仅保留与之对应的一个数据点。

8.如权利要求3所述的方法，其中，基于所述新的数据集对用户所在的位置区域进行定位包括：

9.如权利要求2所述的方法，其中，每个位置区域具有唯一的位置区域标识符。

10.如权利要求2所述的方法，其中，所述位置区域是行政区划，所述位置区域信息是行政区划代码。

11.一种确定用户所在的位置区域的装置，其中，相邻的位置区域之间不重合且具有边界，所述装置包括：

12.如权利要求11所述的装置，其中，每个数据点均包括该数据点对应的地理位置的经纬度和位置区域标识符。

13.如权利要求12所述的装置，其中，所述数据点判定模块被进一步配置为：

根据每个数据点的经纬度计算对应的geohash值；

14.如权利要求13所述的装置，其中，所述数据集精简模块被进一步配置为：对于对应于边界数据点的每个geohash值，在所述新的数据集中保留与之对应的至少预定数目的边界数据点。

15.如权利要求14所述的装置，其中，所述数据集精简模块被进一步配置为：在所述新的数据集中保留全部边界数据点。

16.如权利要求13所述的装置，其中，所述数据集精简模块被进一步配置为：对于对应于非边界数据点的每个geohash值，在所述新的数据集中去除与之对应的至少一部分数据点。

17.如权利要求16所述的装置，其中，所述数据集精简模块被进一步配置为：对于对应于非边界数据点的每个geohash值，在所述新的数据集中仅保留与之对应的一个数据点。

18.如权利要求13所述的装置，其中，基于所述定位模块被进一步配置为：

19.如权利要求12所述的装置，其中，每个位置区域具有唯一的位置区域标识符。

20.如权利要求12所述的装置，其中，所述位置区域是行政区划，所述位置区域信息是行政区划代码。

21.一种存储有指令的有形、非易失性计算机可读介质，当所述指令被一个或多个处理器运行时，使得所述一个或多个处理器执行如权利要求1-10中的任一项所述的确定用户所在的位置区域的方法。