[发明专利]用户位置定位方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种用户位置定位方法，其特征在于，所述方法包括：

采集每一个栅格区域的测量报告数据；

针对每一个栅格区域，利用该栅格区域的测量报告数据分别训练多种不同的计算模型；

确定该栅格区域对应的最优计算模型，其中，所述最优计算模型是指定位精度最高的计算模型；

将所确定的最优计算模型作为该栅格区域对应的栅格区域指纹库，用以对该栅格区域内的用户进行用户位置定位；

所述确定该栅格区域对应的最优计算模型，包括：

利用已知位置信息的测量报告数据输入到各个计算模型，得到各个计算模型所确定的预测位置信息；

根据所述已知位置信息和所述预测位置信息得到精确率和召回率；

根据所述精确率和召回率确定最优计算模型；

其中，所述根据所述已知位置信息和所述预测位置信息得到精确率和召回率，包括：

根据检索出的相关信息量和检索出的信息总量确定精确率；

根据检索出的相关信息量和系统中的相关信息总量确定召回率；

所述根据所述精确率和召回率确定最优计算模型，包括：

根据精确率、召回率以及预设调节参数β确定各个计算模型中对应的F值；

将各个计算模型中对应的F值最大的计算模型确定为最优计算模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用该栅格区域的测量报告数据分别训练多种不同的计算模型，包括：

利用该栅格区域的测量报告数据分别训练至少如下计算模型：神经网络计算模型、贝叶斯网络计算模型、支持向量机SVM计算模型、分类及回归树CR计算模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用该栅格区域的测量报告数据分别训练多种不同的计算模型，包括：

利用应用程序上报的位置信息对该栅格区域的测量报告数据进行筛选；

将所筛选出的测量报告数据作为训练数据分别训练多种不同的计算模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用应用程序上报的位置信息对该栅格区域的测量报告数据进行筛选，包括：

确定应用程序上报的位置信息与通过基站定位算法所获取的测量报告数据对应的位置信息之间的位置偏差；

在所述位置偏差小于预设值时，将所对应的测量报告数据作为训练数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设值的范围为0.5％-1.5％。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对该栅格区域内的用户进行用户位置定位，包括：

针对没有经纬度的测量报告数据，将该测量报告数据输入到该栅格区域对应的神经网络计算模型，将测量报告MR数据对应的栅格区域的中心作为用户的位置。

7.根据权利要求4-5任一项所述的方法，其特征在于，所述位置信息包括经纬度信息。

8.一种用户位置定位装置，其特征在于，所述装置包括：

采集模块，用于采集每一个栅格区域的测量报告数据；

训练模块，用于针对每一个栅格区域，利用该栅格区域的测量报告数据分别训练多种不同的计算模型；

确定模块，用于确定该栅格区域对应的最优计算模型，其中，所述最优计算模型是指定位精度最高的计算模型；

定位模块，用于将所确定的最优计算模型作为该栅格区域对应的栅格区域指纹库，用以对该栅格区域内的用户进行用户位置定位；

所述确定模块，还用于利用已知位置信息的测量报告数据输入到各个计算模型，得到各个计算模型所确定的预测位置信息；根据所述已知位置信息和所述预测位置信息得到精确率和召回率；根据所述精确率和召回率确定最优计算模型；其中，所述根据所述已知位置信息和所述预测位置信息得到精确率和召回率，包括：根据检索出的相关信息量和检索出的信息总量确定精确率；根据检索出的相关信息量和系统中的相关信息总量确定召回率；所述根据所述精确率和召回率确定最优计算模型，包括：根据精确率、召回率以及预设调节参数β确定各个计算模型中对应的F值；将各个计算模型中对应的F值最大的计算模型确定为最优计算模型。