[发明专利]位置数据的校验方法、装置及计算设备

说明书

本发明实施例公开了一种位置数据的校验方法、装置及计算设备，方法包括：采集针对目标对象的签到行为数据，对所述签到行为数据进行处理得到打点位置数据；对所述打点位置数据进行网格化处理，生成网格化数据；依据网格化数据进行以网格为聚类对象的聚类处理，得到网格聚簇结果；根据网格聚簇结果，对目标对象的位置数据进行校验处理。本发明实施例通过进行网格化处理，可以控制单个目标对象的数据处理上限，降低了数据处理的量级，大大提升了数据处理的效率，还保证后续数据处理的稳定性。而且，网格化处理充分保留了原始打点数据，并未丢失有效数据，保证了最终获取的位置数据的精度，提升了位置数据校验的准确性。

技术领域

本发明实施例涉及大数据处理领域，具体涉及一种位置数据的校验方法、装置及计算设备、计算机存储介质。

背景技术

随着互联网+O2O(Onlineto Offline，线上线下)业务的蓬勃发展，各大业务平台对位置服务的要求越来越高。以外卖业务平台为例，外卖业务平台对商户位置数据的精准性要求很高，供用户使用的外卖应用需要展示商户位置，以引导用户到店消费；供骑手使用的外卖应用需要对商户位置进行校准，以引导骑手到正确的地方取餐。

目前，通过对商户位置数据进行抽样摸底，大约有2％的商户位置数据存在错误，每日影响运单在十万量级。因此现有技术亟需一种有效的方法对商户位置进行校验，以及时地发现并修正存在错误的商户位置。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的位置数据的校验方法、装置及计算设备、计算机存储介质。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种位置数据的校验方法，包括：

采集针对目标对象的签到行为数据，对所述签到行为数据进行处理得到打点位置数据；

对所述打点位置数据进行网格化处理，生成网格化数据；

依据网格化数据进行以网格为聚类对象的聚类处理，得到网格聚簇结果；

根据网格聚簇结果，对目标对象的位置数据进行校验处理。

在一种可选的方式中，所述网格化数据包括：目标对象标识、网格位置数据以及打点频次。

在一种可选的方式中，所述依据网格化数据进行以网格为聚类对象的聚类处理，得到网格聚簇结果进一步包括：

根据网格位置数据，对网格进行聚类处理，得到至少一个网格簇；

针对每个网格簇，对属于该网格簇的一个或多个网格的打点频次进行统计，得到该网格簇的打点频次总数。

在一种可选的方式中，所述采集针对目标对象的签到行为数据具体包括：采集针对目标对象的用户签到行为数据和配送对象签到行为数据。

在一种可选的方式中，所述用户签到行为数据包括以下数据中的一种或多种：用户扫码行为数据、用户领券行为数据、用户消费行为数据。

在一种可选的方式中，采集针对目标对象的配送对象签到行为数据进一步包括：

采集与目标对象相关的配送对象的运行轨迹数据，从运行轨迹数据中提取符合预设条件的停留行为数据作为所述配送对象签到行为数据；

和/或，采集配送对象的配送关键节点数据作为所述配送对象签到行为数据；

和/或，采集配送对象的运行状态转换节点数据作为所述配送对象签到行为数据。

在一种可选的方式中，在所述得到网格聚簇结果之后，所述方法还包括：

计算目标对象的打点频次总量；

依据各个网格簇的打点频次总数对网格簇进行排序，选取排序在前n位的n个网格簇，其中n大于或等于1；