数据处理方法及计算机程序产品与流程

1.本技术实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法及计算机程序产品。


背景技术：

2.poi(point of interest，兴趣点)是电子地图的一种数据，其表示的是现实世界中地点，比如景点、商业机构(商场、店铺等)、交通设施(车站、限速标识等)等。
3.由于poi表示的是现实世界中的地点，因此，poi属性的丰富度对基于电子地图的应用开发有很大的影响。目前，poi的属性主要包括地理位置、地址、名称等，但对于店铺或商铺等商业机构而言，消费者是否可以在相应的店铺或者商铺使用移动支付(电子支付)对消费者而言是有价值的参考信息。因此，如何为店铺或者商铺等存在支付场景的poi准确地挖掘出与移动支付有关的属性，是本领域技术人员需要解决的问题。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术实施例提供一种数据处理方案，以至少部分解决上述问题。
5.根据本技术实施例的第一方面，提供了一种数据处理方法，所述方法包括：获取基于移动支付产生的商户交易信息，所述商户交易信息包括：商户标识和交易位置；将所述交易位置按照地图网格覆盖的地理位置范围，分入相应的地图网格；根据地图网格中的交易位置，确定所述商户标识对应的商户在地图网格中的网格交易中心；将设定地理区域内的同一商户标识对应的商户的网格交易中心进行聚合，得到所述商户的商户交易中心；获取位于所述商户的商户交易中心周边的兴趣点；至少基于所述商户的属性和所述兴趣点的属性，获取所述商户关联的兴趣点；建立所述商户、所述商户的商户交易中心和所述商户关联的兴趣点之间的对应关系。
6.根据本技术实施例的第二方面，提供了另一种数据处理方法，所述方法包括：接收基于移动支付产生的商户交易信息，所述商户交易信息包括：商户标识和交易位置；基于预先建立的商户、商户的商户交易中心和商户关联的兴趣点之间的对应关系，确定与所述商户标识和/或所述交易位置相对应的兴趣点，其中，所述对应关系根据第一方面所述的方法获得；在电子地图中展示所述商户交易中心和所述兴趣点。
7.根据本技术实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如第一方面或者第二方面所述的数据处理方法对应的操作。
8.根据本技术实施例的第四方面，提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面或者第二方面所述的数据处理方法对应的操作。
9.根据本技术实施例的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，所
述计算机指令指示计算设备执行如第一方面或第二方面所述的数据处理方法对应的操作。
10.根据本技术实施例提供的数据处理方案，基于移动支付产生的商户交易信息中的交易位置确定其归属的地图网格，进而基于商户标识和商户在相应地图网络中的交易位置，从而确定商户在相应地图网格中的网格交易中心。进而，在设定地理区域内，对商户的网格交易中心进行聚合，得到商户交易中心，从而可以根据商户交易中心召回其周边的兴趣点，进而基于商户属性和兴趣点的属性，从召回的兴趣点中确定与商户关联的兴趣点。由此，建立起商户、商户交易中心和与商户关联的兴趣点之间的对应关系。基于此，可有效挖掘出商户、兴趣点与移动支付(电子支付)之间的关系，为存在支付场景的poi准确地挖掘出与移动支付有关的属性。
附图说明
11.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
12.图1a为本技术实施例所提供的一种数据处理方法的流程示意图；
13.图1b为本技术实施例所提供的一种交易的网格归属划分的示意图；
14.图1c为本技术实施例所提供的一种分地区的交易归属界定的示意图
15.图2为本技术实施例所提供的另一种数据处理方法的流程示意图；
16.图3为本技术实施例所提供的一种数据处理装置的结构示意图；
17.图4为本技术实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
18.为了使本领域的人员更好地理解本技术实施例中的技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本技术实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术实施例中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本技术实施例保护的范围。
19.在当前对商户和兴趣点进行关联时，通常都基于移动支付所产生的交易来进行交易定位，并基于交易定位的结果进行关联，以挖掘出存在支付场景的poi与移动支付有关的属性。但是这种交易定位可能在多个方面的问题，例如：
20.1，同一商户所产生的交易有可能来自于分布于多个不同地方的多个实体，即商户可能在多个不同的地方存在分店(一个商户对应多个交易实体)，但是在交易中使用了同一个商户标识，从而导致交易定位的不准确，进而无法准确挖掘出存在支付场景的poi与移动支付有关的属性。
21.2，存在非面对面的远程交易，即顾客在进行交易时不一定总是在商户的所在地进行，一方面有可能因为交易和定位的不同步而产生一定的坐标漂移；另一方面，有可能顾客是进行的远程移动支付(例如，顾客远程下单进行购买，但是交易定位时基于顾客远程下单时的位置进行)，这都有可能导致交易定位的不准确，进而无法准确挖掘出存在支付场景的poi与移动支付有关的属性。
22.基于此，本技术实施例提供一种更为准确的数据处理方案，以解决上述问题。下面结合本技术实施例附图进一步说明本技术实施例的具体实现。
23.如图1a所示，图1a为本技术实施例所提供的一种数据处理方法的流程示意图，所述方法包括：
24.s101，获取基于移动支付产生的商户交易信息。
25.其中，商户交易信息包括：商户标识和交易位置。顾客与商户采用移动支付方式进行交易时，会产生相应的交易信息，其中既包含交易顾客的信息，也包含商户交易信息。本技术实施例中重点关注商户交易信息，该商户交易信息至少包括商户标识(包括但不限于id标识等)和交易位置，通常情况下，交易位置可采用地理位置坐标的形式，但不限于此，其它可表征较为准确的交易位置的方式也同样可适用。
26.例如，交易位置可以由移动终端在基于交易进行移动支付时，通过其所包含的定位模块等来获取到移动终端所处的经度和纬度，从而表征一个交易的交易位置。
27.此外，需要说明的是，因一个商户可能具有多个实体，例如，同一品牌的多个分店或者连锁店等，虽然实体的位置不同，但其可使用同一标识。例如，商户a在x区具有一个分店a1，在y区具有一个分店a2，但a1和a2产生的商户交易信息中的商户标识均为商户a的标识。因此，可能会产生同一商户的交易位置相差较大的多个交易坐标。
28.本技术实施例中，若无特殊说明，本技术中的“多个”、“多种”等与“多”有关的数量均意指两个及两个以上。
29.s103，将交易位置按照地图网格覆盖的地理位置范围，分入相应的地图网格。
30.其中，地图网格可以是预先就已经划分好的。对于地图网格的划分可以根据实际需要实现不同规格下的划分。在本技术实施例中，可以采用传统的数字栅格形式进行地图网格划分，如可以采用规格在50m*50m至200m*200m大小的地图网格即可。例如，采用53m*74m大小的地图网格，从而可以满足对于商户和poi定位的需求。当然，在存储性能和计算性能充分时，也可以采用更小的地图网格而得到更佳的精度。以及，在地图网格划分时，可以根据实际需要实现不同规格(方法、大小、形状)下的划分，且划分得到的地图网格规格并不一定完全一致，不同经纬度下的地图网格可适配不同规格的划分。以及，划分得到的地图网格也不一定是矩形，例如，沿经纬线方向进行地图网格划分，而得到曲线边的地图网格。
31.很显然，由于地图网格是和实际空间直接对应的，因此，每一个交易的交易位置都会落入到一个地图网格中，由此，可将交易位置划分入相应的地图网格，也即，可确定各个交易位置所归属的地图网格。
32.此外，由于地图被划分为多个地图网格。在地图网格规格比较小时，那么产生的地图网格数量将会很多。例如，在以53m*74m的规格进行地图网格划分时，产生的地图网格数量将会达到100b(万亿)数量级。如果不对交易进行地理区域的区分，由于一些商户往往是全国性的开设连锁店，因此就需要全地图范围内来界定交易归属的地图网格，冗余计算将会很大。
33.基于此，可以首先确定地图网格和交易所分别对应的地区。例如，基于交易数量较多的商户大部分都处于城市中，因此，可以城市作为分区进行地图网格和交易的归属界定。在后续也可以分区为单位进行本技术实施例的数据处理。
34.例如，首先确定一个城市所对应的交易(交易中一般都包含有交易位置，可以直接
确定所对应的城市)，进而可以基于预先划定的该城市对应于哪些地图网格(例如，基于地理区划的界定，可以从地图网格上确定一个城市对应哪些地图网格)，从而可以将交易和地图网格进行归属界定，实现北京的交易和北京的地图网格进行归属界定，上海的交易和上海的地图网格进行归属界定，也即同一地区的交易归属于同一地区的地图网格，而无需进行跨区的归属界定。如图1c所示，图1c为本技术实施例所提供的一种分地区的交易归属界定的示意图。首先将交易划分了对应的城市，在对应的划分交易归属时既可以不再跨地区进行。在本示例中，后续的数据处理即可以城市为单位分别进行。通过该方式可以避免大范围内的归属界定时所产生的冗余计算，提高计算速度。
35.s105，根据地图网格中的交易位置，确定商户标识对应的商户在地图网格中的网格交易中心。
36.具体而言，即可以针对某一商户的交易位置所在的任一地图网格，首先确定出归属于该地图网格的交易的交易位置。进而，通过统计归属于该地图网格的交易的交易位置来得到商户在该地图网格的交易中心，该网格交易中心同样可采用坐标的形式。
37.在一种可行方式中，可以按照预设的交易权重规则，确定商户标识对应的商户在地图网格中的交易位置对应的权重；根据商户在地图网格中的交易位置及其对应的权重，确定商户标识对应的商户在地图网格中的网格交易中心。进一步可选地，可以根据商户在地图网格中的交易位置及其对应的权重，对商户在其所在的地图网格中的交易位置进行加权平均，将加权平均获得的结果位置确定为商户标识对应的商户在地图网格中的网格交易中心。由此，通过为交易位置确定其对应的权重，并依据该权重确定网格交易中心，可以更为突出交易位置中那些更为准确的交易位置，以为准确确定网格交易中心提供依据。而通过加权平均的方式，则可以使获得的网格交易中心更为客观和准确。
38.例如，可以采用归属于该地图网格的交易的交易位置的加权均值、中位数或者出现频次最高的交易位置等等，来作为该地图网格的交易中心坐标。其中，加权均值的权重设置方式可以根据实际需要而定，例如，可以各交易的权重相等均为1，即加权均值取算数平均值；或者，各交易的权重不等，例如可以交易位置靠近网格中心的权重高，或者交易金额大的交易其权重高等等。
39.此外，在某些情况下，例如，商户位于被划分至地图网格边界地段的位置，则该商户对应的商户交易信息中的交易位置有可能落在商户所在地图网格及其相邻的一个或多个地图网格中，通过交易位置对应的权重，可使得获得的网格交易中心与实际更为符合。
40.另一方面，对于商户的交易位置，如图1b所示，可能存在的交易位置分布情形是：在一些地图网格中的交易数量较多(如通常与某个分店的实际坐标位置相符合)，而在其它地图网格中则交易数量较少(如可能是因为顾客的随机的远程移动支付所产生)。如图1b所示，图1b为本技术实施例所提供的一种交易位置的地图网格归属划分的示意图。图中的每一个黑点代表了一定数量的交易。通过交易位置对应的权重，可有效避免该种情况下的少数偶发数据的影响。
41.s107，将设定地理区域内的同一商户标识对应的商户的网格交易中心进行聚合，得到商户的商户交易中心。
42.其中，所述设定地理区域可由本领域技术人员根据实际需求进行设定，如可以以城市为单位划定地理区域，或者以城市下的区镇为单位划定地理区域，或者，根据需求以预
设的地理范围为单位划定地理区域。
43.对于商户来说，至少存在着以下情况：(1)一个商户标识对应一个商户，且该商户的网格交易中心仅位于一个地图网格内；(2)一个商户标识对应一个商户，但该商户的网格交易中心在多个相邻地图网格中均有分布(例如，商户被划分至网格边界地段，则该商户对应的商户交易信息中的交易位置有可能落在商户所在地图网格及其相邻的一个或多个地图网格中，进而导致该商户的网格交易中心在多个相邻地图网格中均有分布)；(3)一个商户标识对应多个商户实体，该多个商户实体的网格交易中心分布于不同的多个地图网格中；(4)一个商户标识对应多个商户实体，该多个商户实体的网格交易中心分布于不同的多个地图网格中，且其中部分商户实体中的每个商户实体的网格交易中心在多个相邻地图网格中均有分布。
44.基于此，在一种可行方式中，本步骤可实现为：针对设定地理区域内的同一商户，确定预设时间段内该商户对应的交易数量超过预设数量值的有效网格；基于有效网格的网格交易中心的坐标进行密度聚类，得到该商户的商户交易中心。其中，交易数量的计算可基于诸如订单数量、交易信息的数量，或者交易信息中的商户交易信息的数量等确定。预设时间段可由本领域技术人员根据实际需求适当设定，如为一天或一周或一月或一年等等。类似地，预设数量值也同样可由本领域技术人员根据实际需求适当设定，本技术实施例对此不作限制。
45.实际上，由于一个实体店的辐射范围不会太远，越远的地方所产生的交易显然就越少，或者都是远程支付所产生的交易。因此，对于交易数量稀疏的地图网格而言，通常都可以认为其实际上是基于远程支付所产生的交易，通过将交易数量超过预设数量值的地图网格确定为有效网格的方式可以有效过滤掉干扰交易，以实现更准确的商户交易中心的识别。
46.进而，基于有效网格的网格交易中心进行密度聚类，以获得商户的商户交易中心。基于密度的聚类算法假设聚类结构能够通过样本分布的紧密程度确定，以数据集在空间分布上的稠密程度为依据进行聚类，即只要一个区域中的样本密度大于某个阈值，就把它划入与之相近的簇中。因此，针对上述(1)和(2)的情况，针对某一商户，可通过密度聚类直接得到该商户的商户交易中心。针对上述(3)的情况，通过密度聚类可能会聚类出多个商户交易中心。类似地，针对上述(4)的情况，通过密度聚类可能会聚类出多个商户交易中心，并且，针对网格交易中心在多个相邻地图网格中均有分布的商户实体，可有效将多个相邻地图网格中的网格交易中心聚类至实际的商户实体的商户交易中心附近。另外，对于商户交易中心来说，其可具有标识如id标识和位置的属性信息，以便于后续数据处理。
47.基于获得的商户交易中心，还可以给每个商户交易中心分配一个对应的商户交易中心标识，并且与计算得到的商户交易中心的坐标相关联。例如，对于商户a而言，其确定对应的商户交易中心有三个，因此可以给每个商户交易中心分配对应标识为a1、a2和a3，进而分别关联其对应的商户交易中心的坐标p1、p2和p3，从而形成诸如(a，a1，p1)、(a，a2，p2)、(a，a3，p3)的关联关系，便于后续的查询。
48.s109，获取位于商户的商户交易中心周边的兴趣点poi。
49.在确定了商户交易中心之后，即相当于确定了该商户或者该商户的一个实体分店及其坐标，因此即可以基于预先已经确定的poi进行针对该商户或该商户的实体分店的poi
召回。例如，将在商户交易中心的500m范围内的poi召回。
50.在一种实施例中，可以基于商户的商户名称和商户交易中心的位置坐标，建立商户的空间索引；根据商户的空间索引，与预先建立的兴趣点的空间索引，获取位于商户的商户交易中心周边的兴趣点。空间索引是依据空间对象的位置或空间对象之间的某种空间关系按一定的顺序排列的一种数据结构，本技术实施例中，商户的空间索引中包含了商户标识、商户交易中心标识、和商户交易中心的空间坐标；兴趣点的空间索引中包含了兴趣点所述和兴趣点的空间坐标。通过空间索引，可以快速高效地为商户召回其周边的兴趣点。
51.在一种可行方式中，商户的空间索引中包含有被拆分为单个字符的商户名称，兴趣点的空间索引中包含有被拆分为单个字符的兴趣点名称。基于此，根据商户的空间索引，与预先建立的兴趣点的空间索引，获取位于商户的商户交易中心周边的兴趣点可以实现为：根据商户的空间索引中的商户名称和兴趣点的空间索引中的兴趣点的名称，以及商户的空间索引中的商户交易中心的位置和兴趣点的空间索引中的兴趣点的位置，获取名称中存在与商户名称具有相同字符且与商户交易中心的位置相同或相近的兴趣点作为位于商户的商户交易中心周边的兴趣点(相近指的是在空间索引中，poi的坐标与商户交易中心所对应的坐标的距离不超过一定值)。
52.例如，设定存在与商户的商户交易中心的位置相同或相近的多个兴趣点，再假设其中某个兴趣点的名称是“中关村地铁站”，那么其分词中即包含有“中”，因此，如果该商户的名称中如果也包含有“中”(例如，其名称可能是“xx小吃中关村店”)，则会将“中关村地铁站”作为该商户的商户交易中心的一个周边兴趣点。通过这种方式，可以将含有相同字符且空间距离满足预设范围条件的商户交易中心与兴趣点分配到一起，在商户交易中心与兴趣点数量都很多时，可以进一步提升兴趣点召回效率。
53.s111，至少基于商户的属性和兴趣点的属性，获取商户关联的兴趣点。
54.其中，商户的属性中至少包括商户标识和商户名称，兴趣点的属性中至少包括兴趣点标识和兴趣点名称。
55.基于此，本步骤可以实现为：获取商户的商户名称和兴趣点的名称之间的相似度；根据相似度以及商户与兴趣点之间的交互行为信息，获取商户关联的兴趣点。其中，商户与兴趣点之间的交互行为信息可通过与商户相关联的用户(包括但不限于商户的顾客、员工、有关联的服务人员如快递人员、外卖人员等)与兴趣点之间的交互行为信息获得。也即，在根据相似度以及商户与兴趣点之间的交互行为信息，获取商户关联的兴趣点时，可以获取与商户相关联的用户与兴趣点之间的交互行为信息；根据相似度和交互行为信息，获取商户关联的兴趣点。其中，所述交互行为信息包括但不限于：所述商户的顾客导航至poi的信息、wifi使用行为信息(如商户或顾客在产生交易时所使用的wifi是否和poi中所包含的wifi一致)、运单行为信息(如商户或者顾客的运单是否与该poi相关)，等等。名称之间的相似度越高，表明两者位于某一较小地理区域范围(如中关村地铁站附近)内的可能性较大；而交互行为信息能够有效反映商户与兴趣点之间的关联程度，因此，基于名称相似度及交互行为信息，来获取与商户相关联的兴趣点的效率和准确度都更高。
56.进一步地，为了减少数据处理量，可以在获得所述相似度和所述交互行为信息之后，根据该相似度和该交互行为信息确定商户与兴趣点的相关度排序；将相关度排序在前的预设数量个兴趣点，确定为与商户相关联的兴趣点。其中，预设数量可由本领域技术人员
根据实际需求适当设置，本技术实施例对此不作限制。
57.s113，建立商户、商户的商户交易中心和商户关联的兴趣点之间的对应关系。
58.例如，可以采用表格形式记录商户、商户的商户交易中心和商户关联的兴趣点之间的对应关系，一条记录的形式可以是如下[商户1，(商户交易中心1,坐标1)，(poi1，坐标2)]的形式。
[0059]
进一步地，由于实际上坐标1和坐标2可能相同(例如，在同一个美食广场中)，那么在精度要求不是特别高的情况下，该记录还可以是(商户1、商户交易中心1、poi1、坐标1)的形式，如表1所示。
[0060]
表1
[0061]
商户标识商户交易中心标识poi标识空间坐标aa1p1(x1，y1)bb1p2(x1，y1)aa2p3(x2，y2)aa1p2(x1，y1)
[0062]
表中的商户标识、商户交易中心标识、poi标识的形式均可以是实际的名称(例如，xx小吃，xx小吃xx路分店，xx大厦)等等，也可以是根据名称进行了相应的编码而得到的唯一字符串作为标识。
[0063]
由于同一个商户可能存在多个实体，因而一个商户标识可能对应多个不同空间坐标的商户交易中心标识。即如表1中的商户标识a对应于两个不同空间坐标的商户交易中心标识a1和a2。而由于在同一个空间上也可能存在多个坐标相同的poi，即如poi1和poi2空间坐标相同，因此不同的商户交易中心标识也可能对应于同一个poi。即a1和b1对应了同一个poi标识(即在同一个标识建筑中存在多个不同的商户的分店，例如，购物广场中存在多个不同的商户的分店)。
[0064]
换言之，同一商户标识可以对应多个不同空间坐标的商户交易中心标识，以及，同一商户交易中心标识也可以对应多个poi。例如，对于肯德基而言，其在进行交易时，所采用的商户标识均为“肯德基”，而实际上其可能存在诸如“肯德基中关村分店”以及“肯德基前门分店”等等；而同时“肯德基前门分店”还可能同时对应了诸如“前门大街”、“都一处烧麦馆”、“中国书店”、“张一元茶庄”等多个poi。
[0065]
通过建立所述对应关系，可以方便地查询出任意的poi所对应的商户标识和商户交易中心标识，也可以方便地查询出任意的商户或商户交易中心标识所对应的在同一坐标下或者相近坐标下的poi。
[0066]
通过本实施例，基于移动支付产生的商户交易信息中的交易位置确定其归属的地图网格，进而基于商户标识和商户在相应地图网络中的交易位置，从而确定商户在相应地图网格中的网格交易中心。进而，在设定地理区域内，对商户的网格交易中心进行聚合，得到商户交易中心，从而可以根据商户交易中心召回其周边的兴趣点，进而基于商户属性和兴趣点的属性，从召回的兴趣点中确定与商户关联的兴趣点。由此，建立起商户、商户交易中心和与商户关联的兴趣点之间的对应关系。基于此，可有效挖掘出商户、兴趣点与移动支付(电子支付)之间的关系，为存在支付场景的poi准确地挖掘出与移动支付有关的属性。本实施例的数据处理方法可以由任意适当的具有数据处理能力的电子设备执行，包括但不限
于：服务器、移动终端(如手机、pad等)和pc机等。
[0067]
对于本技术实施例的第二方面，还提供了另一种数据处理方法，如图2所示。
[0068]
图2为本技术实施例所提供的另一种数据处理方法的流程示意图，所述方法包括：
[0069]
s201，接收基于移动支付产生的商户交易信息。
[0070]
其中，所述商户交易信息包括：商户标识和交易位置。
[0071]
s203，基于预先建立的商户、商户的商户交易中心和商户关联的兴趣点之间的对应关系，确定与商户标识和/或交易位置相对应的兴趣点。
[0072]
其中，商户、商户的商户交易中心和商户关联的兴趣点之间的对应关系根据前述实施例中所述的数据处理方法获得，在此不再赘述。
[0073]
s205，在电子地图中展示商户交易中心和兴趣点。
[0074]
通过本实施例，可以基于预先建立的商户、商户交易中心和与商户关联的兴趣点之间的对应关系，有效挖掘出商户、兴趣点与移动支付(电子支付)之间的关系，为存在支付场景的poi准确地挖掘出与移动支付有关的属性。
[0075]
本实施例的数据处理方法可以由任意适当的具有数据处理能力的电子设备执行，包括但不限于：服务器、移动终端(如手机、pad等)和pc机等。
[0076]
对于本技术实施例的第三方面，还提供了一种数据处理装置，如图3所示。
[0077]
图3为本技术实施例所提供的一种数据处理装置的结构示意图，所述装置包括：
[0078]
获取模块301，用于获取基于移动支付产生的商户交易信息，所述商户交易信息包括：商户标识和交易位置；
[0079]
网格划分模块303，用于将所述交易位置按照地图网格覆盖的地理位置范围，分入相应的地图网格；
[0080]
交易归属模块305，用于根据地图网格中的交易位置，确定商户标识对应的商户在地图网格中的网格交易中心；
[0081]
商户交易中心确定模块307，用于将设定地理区域内的同一商户标识对应的商户的网格交易中心进行聚合，得到所述商户的商户交易中心；
[0082]
兴趣点获取模块309，用于获取位于商户的商户交易中心周边的兴趣点；
[0083]
关联模块311，用于至少基于所述商户的属性和所述兴趣点的属性，获取所述商户关联的兴趣点；
[0084]
对应关系建立模块313，用于建立商户、商户的商户交易中心和商户关联的兴趣点之间的对应关系。
[0085]
可选地，交易归属模块305，用于按照预设的交易权重规则，确定商户标识对应的商户在地图网格中的交易位置对应的权重；根据商户在地图网格中的交易位置及其对应的权重，确定商户标识对应的商户在地图网格中的网格交易中心。
[0086]
可选地，交易归属模块305在根据商户在地图网格中的交易位置及其对应的权重，确定商户标识对应的商户在地图网格中的网格交易中心时：根据商户在地图网格中的交易位置及其对应的权重，对商户在其所在的地图网格中的交易位置进行加权平均，将加权平均获得的结果位置确定为所述商户标识对应的商户在地图网格中的网格交易中心。
[0087]
可选地，商户交易中心确定模块307，用于针对设定地理区域内的同一商户，确定预设时间段内所述商户对应的交易数量超过预设数量值的有效网格；基于有效网格的网格
交易中心的坐标进行密度聚类，得到所述商户的商户交易中心。
[0088]
可选地，兴趣点获取模块309，用于基于所述商户的商户名称和商户交易中心的位置坐标，建立所述商户的空间索引；根据所述商户的空间索引，与预先建立的兴趣点的空间索引，获取位于所述商户的商户交易中心周边的兴趣点。
[0089]
可选地，商户的空间索引中包含有被拆分为单个字符的商户名称，所述兴趣点的空间索引中包含有被拆分为单个字符的兴趣点名称；兴趣点获取模块309在所述根据所述商户的空间索引，与预先建立的兴趣点的空间索引，获取位于所述商户的商户交易中心周边的兴趣点时：根据所述商户的空间索引中的商户名称和所述兴趣点的空间索引中的兴趣点的名称，以及所述商户的空间索引中的商户交易中心的位置和所述兴趣点的空间索引中的兴趣点的位置，获取名称中存在与商户名称具有相同字符且与所述商户交易中心的位置相同或相近的兴趣点作为位于所述商户的商户交易中心周边的兴趣点。
[0090]
可选地，关联模块311，用于获取所述商户的商户名称和所述兴趣点的名称之间的相似度；根据所述相似度以及所述商户与所述兴趣点之间的交互行为信息，获取所述商户关联的兴趣点。
[0091]
可选地，关联模块311在根据所述相似度以及所述商户与所述兴趣点之间的交互行为信息，获取所述商户关联的兴趣点时：获取与所述商户相关联的用户与所述兴趣点之间的交互行为信息；根据所述相似度和所述交互行为信息，获取所述商户关联的兴趣点。
[0092]
本实施例的数据处理装置用于实现前述多个方法实施例中相应的数据处理方法，并具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。此外，本实施例的数据处理装置中的各个模块的功能实现均可参照前述方法实施例中的相应部分的描述，在此亦不再赘述。
[0093]
本技术实施例的第四方面，还提供了电子设备，如图4所示，图4为本技术实施例所提供的一种电子设备的结构示意图，本发明具体实施例并不对电子设备的具体实现做限定。
[0094]
如图4所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)502、通信接口(communications interface)504、存储器(memory)506、以及通信总线508。
[0095]
其中：
[0096]
处理器502、通信接口504、以及存储器506通过通信总线508完成相互间的通信。
[0097]
通信接口504，用于与其它电子设备或服务器进行通信。
[0098]
处理器502，用于执行程序510，具体可以执行上述数据处理方法实施例中的相关步骤。
[0099]
具体地，程序510可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。
[0100]
处理器502可能是cpu，或者是特定集成电路asic(application specific integrated circuit)，或者是被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。智能设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个cpu；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个cpu以及一个或多个asic。
[0101]
存储器506，用于存放程序510。存储器506可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
[0102]
程序510具体可以用于使得处理器502执行前述多个方法实施例中任一实施例中所述的数据处理方法对应的操作。
[0103]
程序510中各步骤的具体实现可以参见上述数据处理方法实施例中的相应步骤和单元中对应的描述，在此不赘述。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的设备和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程描述，在此不再赘述。
[0104]
本技术实施例的第五方面，还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如图1或者图2中所述的数据处理方法。
[0105]
需要指出，根据实施的需要，可将本技术实施例中描述的各个部件/步骤拆分为更多部件/步骤，也可将两个或多个部件/步骤或者部件/步骤的部分操作组合成新的部件/步骤，以实现本技术实施例的目的。
[0106]
上述根据本技术实施例的方法可在硬件、固件中实现，或者被实现为可存储在记录介质(诸如cd rom、ram、软盘、硬盘或磁光盘)中的软件或计算机代码，或者被实现通过网络下载的原始存储在远程记录介质或非暂时机器可读介质中并将被存储在本地记录介质中的计算机代码，从而在此描述的方法可被存储在使用通用计算机、专用处理器或者可编程或专用硬件(诸如asic或fpga)的记录介质上的这样的软件处理。可以理解，计算机、处理器、微处理器控制器或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储组件(例如，ram、rom、闪存等)，当所述软件或计算机代码被计算机、处理器或硬件访问且执行时，实现在此描述的数据处理方法。此外，当通用计算机访问用于实现在此示出的数据处理方法的代码时，代码的执行将通用计算机转换为用于执行在此示出的数据处理方法的专用计算机。
[0107]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及方法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术实施例的范围。
[0108]
以上实施方式仅用于说明本技术实施例，而并非对本技术实施例的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本技术实施例的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本技术实施例的范畴，本技术实施例的专利保护范围应由权利要求限定。