技术领域本发明涉及GPS位置服务技术，特别涉及基于GPS的用户信息采集与行为分析方法。
背景技术：
近年来，随着空间数据采集技术的发展，基于位置的服务引起了业界的广泛关注，并且呈现出可观的商业前景，同时为教育、医疗、急救等带来了巨大的帮助。如今绝大部分的智能终端会带有GPS功能，而基于位置服务的应用可以利用智能终端的GPS功能采集到用户的位置信息，特别地，对于给定的用户，将其在一组连续时间点上的位置“串联”起来后，就形成他在这个时间段内的行为轨迹数据。在大量用户位置和行为轨迹数据的背后，隐藏了丰富的空间结构信息和用户行为规律信息，通过对这些信息进行深入的挖掘和利用，不仅能发现个体用户的日常行为规律和群体用户的共性行为特征，还可以掌握其社交关系信息，这对于诱导服务、应用推荐、朋友推荐、安全监测有非常重要的意义。通过个人轨迹分析可以进一步获得用户的行为特征和需求分析，如行为偏好、消费能力等，通过利用数据挖掘的方法也可对群体轨迹进行分析挖掘，例如城市热点区域信息和群体行为特征。另外，引入文本处理相关技术，从而实现基于用户行为轨迹的城市实际功能的分区识别。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题，就是提供一种基于GPS的用户信息采集与行为分析方法以实现有效的根据用户行为轨迹向用户推送服务。本发明解决所述技术问题，采用的技术方案是，基于GPS的用户信息采集与行为分析方法，包括以下步骤：步骤1、系统调用第三方地图API接口文档的对应接口并设置接口参数，采集用户的位置信息及用户所处位置停留时长，并存储至数据库；步骤2、系统对数据库存储信息进行聚类分析，若用户在任意位置停留预设次数及时长以上的，计为用户常去位置；步骤3、系统向用户推送常去位置附近的服务信息。具体的，所述步骤2中，系统采用，meanshift聚类分析方法对数据库存储信息进行聚类分析。具体的，所述步骤3中，服务信息至少包括附近酒店位置信息、附近餐饮位置信息、附近公园信息、附近校园信息、附近银行信息及交通信息。具体的，所述步骤3中，系统推送服务信息的种类由用户自行设定。具体的，所述步骤2中，系统检测常去位置场所类型，并根据场所类型向用户推送附近类似类型场所信息，至少包括类似场所位置信息、消费信息及交通信息。本发明的有益效果是：本发明通过基于GPS功能对用户日常行动轨迹信息采集与分析，根据采集到用户行为轨迹，挖掘出用户行为规律以及常用服务，从而更有效的向用户进行服务推荐，为日后开发的相关应用嵌入此功能进行相关推荐起到推动的作用。附图说明图1为本发明基于GPS的用户信息采集与行为分析方法实施例中方法流程图。以下结合实施例的具体实施方式，对本发明的上述内容再作进一步的详细说明。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实例。在不脱离本发明上述技术思想情况下，根据本领域普通技术知识和惯用手段做出的各种替换或变更，均应包括在本发明的范围内。具体实施方式下面结合附图及实施例详细描述本发明的技术方案：本发明针对现有技术中并没有有效的基于用户行为轨迹数据进行服务推荐的问题，提供一种基于GPS的用户信息采集与行为分析方法，首先，系统调用第三方地图API接口文档的对应接口并设置接口参数，采集用户的位置信息及用户所处位置停留时长，并存储至数据库；其次，系统对数据库存储信息进行聚类分析，若用户在任意位置停留预设次数及时长以上的，计为用户常去位置；最后，系统向用户推送常去位置附近的服务信息。本发明通过基于GPS功能对用户日常行动轨迹信息采集与分析，根据采集到用户行为轨迹，挖掘出用户行为规律以及常用服务，从而更有效的向用户进行服务推荐，为日后开发的相关应用嵌入此功能进行相关推荐起到推动的作用。实施例本例提出的基于GPS功能的智能终端的用户信息采集与行为分析方法，对于用户行为轨迹分析，一般总结为“数据采集-聚类-分析行为-推荐服务”，具体如图1所示，步骤包括：首先，本方法确定采用Android应用作为实施的方法；其次，确定应用开发过程，具体的实施包括：(1)、设计应用的系统架构；(2)、Android开发环境的搭建，包括安装JDK，配置JAVA环境变量，安装AndroidSDK以及Eclipse，在Eclipse中配置ADT，在Eclipse中配置DK；(3)嵌入地图API，调用相关接口获取用户位置信息并存入数据库；(4)创建并配置模拟器AVD，运行AVD进行测试。本例中在智能终端上安装上述应用，使用时，调用第三方地图可以是百度地图或高德地图或其他地图APP的API接口文档的对应接口并设置接口参数，采集用户的位置信息及用户所处位置停留时长，并存储至数据库；然后使用meanshift聚类对数据库存储信息进行聚类分析，生成了其日常驻留区域，并结合时间特点给出结果的语义解释，如：用户在白天驻留时间最长的地点是工作场所，晚上驻留时间最长的地点是家里。利用空间信息辅助对结果解读：首先把聚类获得的用户日常驻留点与其周边的兴趣点(如公园、学校、银行、酒店等)相关联，进而根据用户的出行轨迹把这些驻留点“串联”起来，如“出门—学校—单位—下班”等，以此实现对用户出行轨迹的语义解读。用户可以通过应用设置一些常用位置，例如，公司，家庭等等。如何区分用户所处位置是否为常去地址，可以由用户通过应用自行设定停留次数及时长，若停留次数和/或停留时间大于预设次数和/或预设时长，则认为用户此位置为用户常去位置。系统向用户推送常去位置附近的服务信息。服务信息至少包括附近酒店位置信息、附近餐饮位置信息、附近公园信息、附近校园信息、附近银行信息及交通信息。有些服务信息是用户不需要的，那么本例中系统推送服务信息的种类由用户自行设定。用户可自行筛选需要的推送信息类型。如在公司，用户通常只需要系统进行餐饮服务或外卖服务推送，那么此时，用户择可以只选择该类型的服务推送信息。系统通过地图APP获取常去位置的场所类型，例如是酒吧、西餐厅、中餐厅、面包店等，以酒吧为例，若系统检测到用户常去位置的场所类型为酒吧时，则向用户推送常去酒吧附近的其他酒吧，并提供其他酒吧的位置信息、消费信息及交通信息。另外，在如今生活中，拼车已经是大多数上班族选用的交通方式，可以如何选择合适的伙伴进行拼车呢？本例提供的基于GPS功能的智能终端的用户信息采集与行为分析方法有效的解决了这一问题。系统根据上述用户信息采集与行为分析方法可以有效的得知用户从家中到单位的行动轨迹数据，当系统检测到周围其他用户与用户上班轨迹相符的，则像用户进行好友推荐，告知用户有合适的拼车伙伴。有效的解决了用户寻找拼车伙伴困难的问题。综上所述，通过带有GPS功能的智能终端，可以对应用嵌入地图API获得用户位置信息，同时，采用聚类分析方法可以得到用户的日常行为规律及个人偏好，对基于位置的服务有着巨大的推动作用。