一种基于场景的社交网络位置信息匹配方法

1.一种基于场景的社交网络位置信息匹配方法，其特征在于，所述方法具体包括如下步骤：
步骤11、用户每次到达一个现实场景时，利用移动智能终端提供的全球定位系统GPS模块，获取所述用户当前位置的经度和纬度坐标；
步骤12、移动智能终端将获取到的所述用户当前位置的经度和纬度坐标通过网络上传到应用服务端，实时更新用户的位置信息；
步骤13、在应用服务器上创建一个通讯录系统，该通讯录系统中设置了用户的好友关系列表，所述好友关系列表包括好友的分组关系和用户与好友之间的订阅关系，所述订阅关系是每次当好友的信息有更新时，与其有订阅关系的用户都能收到该好友的更新信息，并将更新后的好友信息存储在通讯录系统中；
步骤14、应用服务器获取所述通讯录系统中的好友关系列表，选择用户所订阅的好友查询其对应的好友信息；
步骤15、在应用服务器上创建一个云数据挖掘系统，应用服务器将用户的位置信息和步骤13所述查询的好友信息一并上传到云数据挖掘系统中进行数据匹配；
步骤16、云数据挖掘系统发送数据匹配的结果到服务器，服务器再将所述结果返回给用户，从而查看来过该位置的好友，使得好友之间能够了解彼此间的行为轨迹。
2.根据权利要求1所述一种基于场景的社交网络位置信息匹配方法，其特征在于，所述步骤15中的数据匹配的过程，包括：
步骤151、用户设定一个活动半径R，以所述用户当前位置的经度和纬度坐标为圆心，得到半径为R的活动区域，选取落在该活动区域内的全部位置坐标作为候选集合；
步骤152、将上传的所述好友信息进行坐标区域分析，筛选出坐标落在候选集合中的数据，得到来过该活动区域的好友信息；
步骤153、用户设定一个时间区间，在步骤152所述数据中再筛选出落在该所述时间区间上的数据，得到在所述时间区间内来过该活动区域的好友信息。
3.根据权利要求1所述一种基于场景的社交网络位置信息匹配方法，其特征在于，所述云数据挖掘系统将上传的用户的位置信息和好友信息进行数据挖掘与分析，包括用户与好友各自经常活动的位置以及来到该位置的频率，适用于批量数据的分析，提高处理效率。

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