本發(fā)明涉及通信
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別是涉及一種社區(qū)應(yīng)用信息推送方法和系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：隨著科學(xué)的發(fā)展和社會(huì)的進(jìn)步，基于電腦、智能手機(jī)、平板電腦等產(chǎn)品的即時(shí)通訊工具在人們的日常生活中占據(jù)著越來越重要的位置?，F(xiàn)在的即時(shí)通訊工具大多有類似群組的功能，在群組內(nèi)，可以進(jìn)行應(yīng)用信息的推送，方便群組內(nèi)的用戶獲取各種應(yīng)用信息，例如天氣預(yù)報(bào)、交通信息等。傳統(tǒng)的應(yīng)用信息推送方法是利用群主設(shè)置的地理位置作為群成員的集中區(qū)域，并推送與群主設(shè)置的地理位置相關(guān)的應(yīng)用信息至群成員。當(dāng)群成員大部分不在該區(qū)域的時(shí)候，這些應(yīng)用信息受到用戶關(guān)注的可能性就會(huì)大大降低。因此，上述傳統(tǒng)的應(yīng)用信息推送方法存在推送準(zhǔn)確度低的缺點(diǎn)。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：基于此，有必要提供一種可提高推送準(zhǔn)確度的社區(qū)應(yīng)用信息推送方法和系統(tǒng)。一種社區(qū)應(yīng)用信息推送方法，包括以下步驟：獲取社區(qū)中各社區(qū)成員所在的地理位置；根據(jù)各社區(qū)成員的地理位置進(jìn)行聚合分析，將所述社區(qū)中社區(qū)成員聚合的地理位置作為目標(biāo)位置；推送與所述目標(biāo)位置相關(guān)的信息。一種社區(qū)應(yīng)用信息推送系統(tǒng)，包括：獲取模塊，用于獲取社區(qū)中各社區(qū)成員所在的地理位置；處理模塊，用于根據(jù)各社區(qū)成員的地理位置進(jìn)行聚合分析，將所述社區(qū)中社區(qū)成員聚合的地理位置作為目標(biāo)位置；推送模塊，用于推送與所述目標(biāo)位置相關(guān)的信息。上述社區(qū)應(yīng)用信息推送方法和系統(tǒng)，獲取社區(qū)成員實(shí)際的地理位置并進(jìn)行分析，根據(jù)各社區(qū)成員的地理位置進(jìn)行聚合分析，對(duì)社區(qū)成員的聚合情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，提取社區(qū)成員聚合的地理位置作為目標(biāo)位置，然后推送與目標(biāo)位置相關(guān)的信息，確保推送的信息與社區(qū)中成員的主要集中區(qū)域相匹配，可以推送更加準(zhǔn)確、適合的信息，避免冗余無用的信息推送，減少對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬的占用，增強(qiáng)推送的信息獲取用戶關(guān)注的能力。附圖說明圖1為一實(shí)施例中社區(qū)應(yīng)用信息推送方法的流程圖；圖2為一實(shí)施例中根據(jù)各社區(qū)成員的地理位置進(jìn)行聚合分析，將所述社區(qū)中社區(qū)成員聚合的地理位置作為目標(biāo)位置的流程圖；圖3為一實(shí)施例中計(jì)算各地理位置的成員集中度的流程圖；圖4為另一實(shí)施例中根據(jù)各社區(qū)成員的地理位置進(jìn)行聚合分析，將所述社區(qū)中社區(qū)成員聚合的地理位置作為目標(biāo)位置的流程圖；圖5為一實(shí)施例中根據(jù)地理位置計(jì)算社區(qū)的聚合度的流程圖；圖6為一實(shí)施例中社區(qū)應(yīng)用信息推送系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖；圖7為一實(shí)施例中處理模塊的結(jié)構(gòu)圖；圖8為一實(shí)施例中成員集中度計(jì)算單元的結(jié)構(gòu)圖；圖9為另一實(shí)施例中處理模塊的結(jié)構(gòu)圖；圖10為一實(shí)施例中社區(qū)聚合度計(jì)算單元的結(jié)構(gòu)圖；圖11為一實(shí)施例中計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的模塊圖。具體實(shí)施方式一種社區(qū)應(yīng)用信息推送方法，如圖1所示，包括以下步驟：步驟S100：獲取社區(qū)中各社區(qū)成員所在的地理位置。社區(qū)成員即指社區(qū)中的用戶，社區(qū)具體可以是即時(shí)通訊工具中的社交群組，社區(qū)成員除了可以是即時(shí)通訊工具中的社交群組成員外，還可以是網(wǎng)站論壇的某一版塊的成員、或者某聊天室內(nèi)的成員等?？赏ㄟ^查詢用戶的賬號(hào)登錄地點(diǎn)獲取地理位置，登錄地 點(diǎn)可以通過GPS設(shè)備、IP地址、移動(dòng)基站等信息獲得。例如，社區(qū)成員包括成員A、成員B和成員C。通過獲取社區(qū)成員的地理位置，得到成員A和成員B的地理位置為“上?！?，成員C的地理位置為“北京”。在其中一個(gè)實(shí)施例中，步驟S100包括步驟110、步驟120或步驟130。步驟110：獲取社區(qū)成員在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的登錄地點(diǎn)，得到社區(qū)成員的地理位置。預(yù)設(shè)時(shí)間段可根據(jù)實(shí)際需求調(diào)整，獲取的登錄地點(diǎn)可能是一個(gè)也可能是多個(gè)，本實(shí)施例中獲取社區(qū)成員在一周內(nèi)的登錄地點(diǎn)。以獲取得到多個(gè)登錄地點(diǎn)為例，可以對(duì)預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的登錄地點(diǎn)進(jìn)行篩選，提取登陸次數(shù)最多的地點(diǎn)作為社區(qū)成員的地理位置。例如，獲取成員A在一周內(nèi)的登錄地點(diǎn)，包括上海、廣州、深圳和惠州。對(duì)獲取到的成員A的登錄地點(diǎn)進(jìn)行篩選，選擇登錄次數(shù)最多的城市“上?！弊鳛槌蓡TA的地理位置。可以理解，當(dāng)獲取得到預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的登錄地點(diǎn)只有一個(gè)時(shí)，則可直接將該登錄地點(diǎn)作為社區(qū)成員的地理位置。在其他實(shí)施例中，在獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)登錄地點(diǎn)后，也可以是將最近登錄的位置作為社區(qū)成員的地理位置，或者將登錄時(shí)間最長(zhǎng)的位置作為社區(qū)成員的地理位置，具體的處理方式并不唯一，可根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整。步驟120：將登錄次數(shù)最多的登錄地點(diǎn)作為社區(qū)成員的地理位置。獲取社區(qū)用戶所有的登錄地點(diǎn)進(jìn)行篩選，選擇登錄次數(shù)最多的地點(diǎn)作為該社區(qū)成員的地理位置。步驟130：將社區(qū)成員最近登錄的位置作為社區(qū)成員的地理位置。同樣獲取社區(qū)成員所有的登錄地點(diǎn)進(jìn)行篩選，選擇社區(qū)成員最近登錄所使用的地理位置作為社區(qū)成員的地理位置。作為替代方案，步驟S100還可以使用社區(qū)成員預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)持續(xù)使用時(shí)間最長(zhǎng)的地理位置作為社區(qū)成員的地理位置。步驟S200：根據(jù)各社區(qū)成員的地理位置進(jìn)行聚合分析，將社區(qū)中社區(qū)成員聚合的地理位置作為目標(biāo)位置。根據(jù)地理位置對(duì)社區(qū)成員的聚合情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，提取社區(qū)成員聚合的地理位置作為目標(biāo)位置。社區(qū)成員聚合的地理位置即是指社區(qū)成員比較集中的位置，比如可將社區(qū)成員人數(shù)大于閾值的位置定義社區(qū)成員聚合的地理位置。在其中一個(gè)實(shí)施例中，如圖2所示，步驟S200包括步驟S210和步驟S220。步驟S210：計(jì)算各地理位置的成員集中度。成員集中度表征社區(qū)成員在各地理位置的集中程度。步驟S220：提取成員集中度大于或等于預(yù)設(shè)閾值的地理位置，得到目標(biāo)位置。預(yù)設(shè)閾值可根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整，分別將各地理位置的成員集中度與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較，判斷是否大于或等于預(yù)設(shè)閾值，若是，則認(rèn)為該地理位置的社區(qū)成員比較集中，可將該地理位置作為目標(biāo)位置?？梢岳斫?，根據(jù)預(yù)設(shè)閾值的不同，得到的目標(biāo)位置可以是只有一個(gè)，也可以是有多個(gè)。在其中一個(gè)實(shí)施例中，如圖3所示，步驟S210包括步驟S212至步驟S216。步驟S212：根據(jù)地理位置計(jì)算各社區(qū)成員之間的距離。由于各個(gè)社區(qū)成員的地理位置已知，根據(jù)地理位置可直接計(jì)算得到每?jī)蓚€(gè)社區(qū)成員之間的距離。例如，通過計(jì)算得到成員A與成員B之間的距離為Sab，成員A與成員C之間的距離為Sac，成員B與成員C之間的距離為Sbc。步驟S214：根據(jù)各社區(qū)成員之間的距離分別計(jì)算各社區(qū)成員之間的聚合分?jǐn)?shù)。具體為：f=A-s,s≤a0,s>a]]>其中，f為聚合分?jǐn)?shù)，s表示社區(qū)成員之間的距離，A為預(yù)設(shè)的總分值，a為距離閾值。本實(shí)施例中總分值A(chǔ)為100，距離閾值a為100千米，在其他實(shí)施例中，總分值A(chǔ)和距離閾值a的具體取值可根據(jù)實(shí)際需求調(diào)整。由于成員A和成員B均在上海，則兩者的距離Sab為0，成員A與成員B之間的聚合分?jǐn)?shù)fAB為100。上海與北京的距離大于100千米，成員A與成員C之間的聚合分?jǐn)?shù)fAC，以及成員B與成員C之間的聚合分?jǐn)?shù)fBC均為0。本例中，以城市簡(jiǎn)化說明，實(shí)際操作中可以使用GPS坐標(biāo)等更精確的位置進(jìn)行精確計(jì)算。步驟S216：根據(jù)聚合分?jǐn)?shù)計(jì)算對(duì)應(yīng)地理位置的聚合度，作為成員集中度。根據(jù)與地理位置相關(guān)的聚合分?jǐn)?shù)，可計(jì)算得到每一個(gè)地理位置的聚合度。本實(shí)施例中，步驟S216中根據(jù)聚合分?jǐn)?shù)計(jì)算對(duì)應(yīng)地理位置的聚合度具體為：F=Σi=1mfim]]>其中，fi為與地理位置相關(guān)的聚合分?jǐn)?shù)，m表示與地理位置相關(guān)的聚合分?jǐn)?shù)的個(gè)數(shù)，F(xiàn)為對(duì)應(yīng)地理位置的聚合度，表征與地理位置相關(guān)的聚合分?jǐn)?shù)的平均值，可以體現(xiàn)地理位置的成員集中程度。與地理位置相關(guān)的聚合分?jǐn)?shù)，指根據(jù)該地理位置的成員計(jì)算得到的聚合分?jǐn)?shù)。例如，在計(jì)算地理位置“上?！钡木酆隙葧r(shí)，由于成員A和成員B位于上海，與“上?！毕嚓P(guān)的聚合分?jǐn)?shù)包括聚合分?jǐn)?shù)fAB、聚合分?jǐn)?shù)fAC和聚合分?jǐn)?shù)fBC，將三個(gè)聚合分?jǐn)?shù)求和后計(jì)算平均值，得到地理位置“上?！钡木酆隙葹?3.33。在計(jì)算地理位置“北京”的聚合度時(shí)，成員C位于北京，與“北京”相關(guān)的聚合分?jǐn)?shù)包括聚合分?jǐn)?shù)fAC和聚合分?jǐn)?shù)fBC，將兩個(gè)聚合分?jǐn)?shù)求和后計(jì)算平均值得到地理位置“北京”的聚合度為0。本實(shí)施例中，將每?jī)蓚€(gè)社區(qū)成員之間的距離轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的聚合分?jǐn)?shù)后，針對(duì)各地理位置，提取與該地理位置相關(guān)的聚合分?jǐn)?shù)，求和后計(jì)算平均值得到的聚合度可表征該地理位置的成員聚合程度，后續(xù)步驟可用作判斷是否推送該地理位置相關(guān)的信息。通過計(jì)算地理位置的聚合程度，可以推送更加準(zhǔn)確、適合的信息，避免冗余無用的信息推送，減少對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬的占用。可以理解，在計(jì)算得到與地理位置相關(guān)的聚合分?jǐn)?shù)并進(jìn)行求和后，也可以直接將求和得到的值作為地理位置的聚合度。在另一實(shí)施例中，步驟S210為，將位于各地理位置的社區(qū)成員的數(shù)量作為對(duì)應(yīng)地理位置的成員集中度。例如，成員A和成員B位于“上?！?，則“上?！钡某蓡T集中度為2，成員C位于“北京”，則“北京”的成員集中度為1。分別統(tǒng)計(jì)位于各個(gè)地理位置的社區(qū)成員的數(shù)量，將統(tǒng)計(jì)得到的數(shù)量直接作為對(duì)應(yīng)地理位置的成員集中度，用作后續(xù)步驟判斷是否推送該地理位置相關(guān)的信息，操作簡(jiǎn)便快捷?？梢岳斫猓谄渌麑?shí)施例中，也可以是將地理位置的社區(qū)成員所占社區(qū)成員總數(shù)量的比例作為該地理位置的成員集中度。在另一實(shí)施例中，如圖4所示，步驟S200包括步驟S230和步驟S240。步驟S230：根據(jù)地理位置計(jì)算社區(qū)的聚合度。社區(qū)的聚合度表征整個(gè)社區(qū)中成員的集中程度。步驟S240：在社區(qū)的聚合度大于或等于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，獲取社區(qū)成員數(shù)量大于或等于預(yù)設(shè)數(shù)值的地理位置，得到目標(biāo)位置。預(yù)設(shè)閾值和預(yù)設(shè)數(shù)值均可根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整，如果社區(qū)的聚合度小于預(yù)設(shè)閾值，說明社區(qū)中成員比較離散，不宜進(jìn)行基于地理位置的信息推送。如果社區(qū)的聚合度大于或等于預(yù)設(shè)閾值，說明社區(qū)中成員集中度較高，提取社區(qū)成員數(shù)量大于或等于預(yù)設(shè)數(shù)值的地理位置作為目標(biāo)位置。在其中一個(gè)實(shí)施例中，如圖5所示，步驟S230包括步驟S232至步驟S236。步驟S232：根據(jù)地理位置計(jì)算各社區(qū)成員之間的距離。由于各個(gè)社區(qū)成員的地理位置已知，根據(jù)地理位置可直接計(jì)算得到每?jī)蓚€(gè)社區(qū)成員之間的距離，具體與步驟S212類似，在此不再贅述。步驟S234：根據(jù)各社區(qū)成員之間的距離分別計(jì)算各社區(qū)成員之間的聚合分?jǐn)?shù)。具體為：f=A-s,s≤a0,s>a]]>其中，f為聚合分?jǐn)?shù)，s表示社區(qū)成員之間的距離，A為預(yù)設(shè)的總分值，a為距離閾值。本實(shí)施例中總分值A(chǔ)為100，距離閾值a為100千米，在其他實(shí)施例中，總分值A(chǔ)和距離閾值a的具體取值可根據(jù)實(shí)際需求調(diào)整。具體與步驟S214類似，在此不再贅述。步驟S236：根據(jù)聚合分?jǐn)?shù)計(jì)算社區(qū)的聚合度。根據(jù)所有的聚合分?jǐn)?shù)可計(jì)算得到社區(qū)的聚合度。本實(shí)施例中，步驟S236具體為：F=Σi=1NfiN]]>N＝(n-1)*n/2其中，F(xiàn)為社區(qū)的聚合度，表征所有聚合分?jǐn)?shù)的平均值，可以體現(xiàn)社區(qū)的成員聚合程度。fi為每?jī)蓚€(gè)地理位置之間的聚合分?jǐn)?shù)，n為社區(qū)成員總數(shù)量。例如，成員A和成員B之間的聚合分?jǐn)?shù)fAB為100，成員A與成員C之間的聚合分?jǐn)?shù)fAC以及成員B與成員C之間的聚合分?jǐn)?shù)fBC均為0，社區(qū)成員總數(shù)量n為3，則N＝3。將聚合分?jǐn)?shù)fAB、聚合分?jǐn)?shù)fAC和聚合分?jǐn)?shù)fBC求和后除以3，得到社區(qū)的聚合度為33.33。本實(shí)施例中，將每?jī)蓚€(gè)社區(qū)成員之間的距離轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的聚合分?jǐn)?shù)后，將所有的聚合分?jǐn)?shù)進(jìn)行求和后除以聚合分?jǐn)?shù)的計(jì)算總次數(shù)N，得到的聚合度可以表征整個(gè)社區(qū)的成員聚合程度，以便后續(xù)步驟中用作判斷是否推送信息，符合社區(qū)內(nèi)大部分成員的真實(shí)情況?？梢岳斫?，在對(duì)所有的聚合分?jǐn)?shù)進(jìn)行求和后，也可以是直接將求和得到的值作為社區(qū)的聚合度。步驟S300：推送與目標(biāo)位置相關(guān)的信息。與目標(biāo)位置相關(guān)的信息可以包括文字、圖片或聲音等類型的信息，具體可以包括與目標(biāo)位置相關(guān)廣告或應(yīng)用消息等。例如目標(biāo)位置為上海，則推送與上海相關(guān)的廣告信息，以及推送與上海相關(guān)的應(yīng)用信息，例如與上海相關(guān)的新聞、交通和天氣等信息。由于整體而言，社區(qū)成員的地理位置與上海的關(guān)聯(lián)度更高，因此推送的信息會(huì)更匹配社區(qū)成員的實(shí)際需求。以上實(shí)施例均是以城市作為地理位置為例對(duì)上述社區(qū)應(yīng)用信息推送方法進(jìn)行解釋說明，可以理解，以城市作為地理位置并不是上述社區(qū)應(yīng)用信息推送方法唯一的應(yīng)用場(chǎng)景。例如，可以將預(yù)先劃分的區(qū)域范圍，如京津區(qū)、長(zhǎng)江三角洲和珠江三角洲等范圍作為社區(qū)成員的地理位置。獲取社區(qū)中各社區(qū)成員所在的地理位置，即是獲取社區(qū)成員所處的區(qū)域范圍，若存在社區(qū)成員位于兩個(gè)或兩個(gè)以上的區(qū)域范圍內(nèi)時(shí)，則在進(jìn)行聚合分析時(shí)認(rèn)為對(duì)應(yīng)的區(qū)域范圍均包含該社區(qū)成員。最后將社區(qū)成員聚合的區(qū)域范圍作為目標(biāo)位置，推送與目標(biāo)位置相關(guān)的信息。此外，當(dāng)社區(qū)成員的地理位置為同一城市中不同的街區(qū)時(shí)，上述社區(qū)應(yīng)用信息推送方法同樣適用，具體方式與地理位置區(qū)域范圍時(shí)類似，不再贅述。需要說明的是，以上列舉了地理位置三種不同的情況，僅僅是用于對(duì)上述社區(qū)應(yīng)用信息推送方法的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行解釋說明，而不是旨在對(duì)社區(qū)應(yīng)用信息推送方法進(jìn)行限定。上述社區(qū)應(yīng)用信息推送方法，獲取社區(qū)成員實(shí)際的地理位置并進(jìn)行分析，根據(jù)各社區(qū)成員的地理位置進(jìn)行聚合分析，對(duì)社區(qū)成員的聚合情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，提取社區(qū)成員聚合的地理位置作為目標(biāo)位置，然后推送與目標(biāo)位置相關(guān)的信息，確保推送的信息與社區(qū)中成員的主要集中區(qū)域相匹配，可以推送更加準(zhǔn)確、適合的信息，避免冗余無用的信息推送，減少對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬的占用，增強(qiáng)推送的信息獲取用戶關(guān)注的能力。一種社區(qū)應(yīng)用信息推送系統(tǒng)，如圖6所示，包括獲取模塊100、處理模塊200和推送模塊300。獲取模塊100用于獲取社區(qū)中各社區(qū)成員所在的地理位置。社區(qū)成員即指社區(qū)中的用戶，社區(qū)具體可以是即時(shí)通訊工具中的社交群組，社區(qū)成員除了可以是即時(shí)通訊工具中的社交群組成員外，還可以是網(wǎng)站論壇的某一版塊的成員、或者某聊天室內(nèi)的成員等?？赏ㄟ^查詢用戶的賬號(hào)登錄地點(diǎn)獲取地理位置，登錄地點(diǎn)可以通過GPS設(shè)備、IP地址、移動(dòng)基站等信息獲得。在其中一個(gè)實(shí)施例中，獲取模塊100包括第一獲取單元、第二獲取單元或第三獲取單元。第一獲取單元用于獲取社區(qū)成員在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的登錄地點(diǎn)，得到社區(qū)成員的地理位置。預(yù)設(shè)時(shí)間段可根據(jù)實(shí)際需求調(diào)整，獲取的登錄地點(diǎn)可能是一個(gè)也可能是多個(gè)，本實(shí)施例中獲取社區(qū)成員在一周內(nèi)的登錄地點(diǎn)。以獲取得到多個(gè)登錄地點(diǎn)為例，可以對(duì)預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的登錄地點(diǎn)進(jìn)行篩選，提取登陸次數(shù)最多的地點(diǎn)作為社區(qū)成員的地理位置?？梢岳斫?，當(dāng)獲取得到預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的登錄地點(diǎn)只有一個(gè)時(shí)，則可直接將該登錄地點(diǎn)作為社區(qū)成員的地理位置。在其他實(shí)施例中，第一獲取單元在獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)登錄地點(diǎn)后，也可以是將最近登錄的位置作為社區(qū)成員的地理位置，或者將登錄時(shí)間最長(zhǎng)的位置作為社區(qū)成員的地理位置，具體的處理方式并不唯一，可根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整。第二獲取單元用于將登錄次數(shù)最多的登錄地點(diǎn)作為社區(qū)成員的地理位置。獲取社區(qū)用戶所有的登錄地點(diǎn)進(jìn)行篩選，選擇登錄次數(shù)最多的地點(diǎn)作為該社區(qū) 成員的地理位置。第三獲取單元用于將社區(qū)成員最近登錄的位置作為社區(qū)成員的地理位置。同樣獲取社區(qū)成員所有的登錄地點(diǎn)進(jìn)行篩選，選擇社區(qū)成員最近登錄所使用的地理位置作為社區(qū)成員的地理位置。作為替代方案，獲取模塊100還可以使用社區(qū)成員預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)持續(xù)使用時(shí)間最長(zhǎng)的地理位置作為社區(qū)成員的地理位置。處理模塊200用于根據(jù)各社區(qū)成員的地理位置進(jìn)行聚合分析，將社區(qū)中社區(qū)成員聚合的地理位置作為目標(biāo)位置。根據(jù)地理位置對(duì)社區(qū)成員的聚合情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，提取社區(qū)成員聚合的地理位置作為目標(biāo)位置。社區(qū)成員聚合的地理位置即是指社區(qū)成員比較集中的位置，比如可將社區(qū)成員人數(shù)大于閾值的位置定義社區(qū)成員聚合的地理位置。在其中一個(gè)實(shí)施例中，如圖7所示，處理模塊200包括成員集中度計(jì)算單元210和目標(biāo)位置獲取單元220。成員集中度計(jì)算單元210用于計(jì)算各地理位置的成員集中度。成員集中度表征社區(qū)成員在各地理位置的集中程度。目標(biāo)位置獲取單元220用于提取成員集中度大于或等于預(yù)設(shè)閾值的地理位置，得到目標(biāo)位置。預(yù)設(shè)閾值可根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整，分別將各地理位置的成員集中度與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較，判斷是否大于或等于預(yù)設(shè)閾值，若是，則認(rèn)為該地理位置的社區(qū)成員比較集中，可將該地理位置作為目標(biāo)位置。可以理解，根據(jù)預(yù)設(shè)閾值的不同，得到的目標(biāo)位置可以是只有一個(gè)，也可以是有多個(gè)。在其中一個(gè)實(shí)施例中，如圖8所示，成員集中度計(jì)算單元210包括第一計(jì)算單元212、第二計(jì)算單元214和第三計(jì)算單元216。第一計(jì)算單元212用于根據(jù)地理位置計(jì)算各社區(qū)成員之間的距離。由于各個(gè)社區(qū)成員的地理位置已知，根據(jù)地理位置可直接計(jì)算得到每?jī)蓚€(gè)社區(qū)成員之間的距離。第二計(jì)算單元214用于根據(jù)各社區(qū)成員之間的距離分別計(jì)算各社區(qū)成員之間的聚合分?jǐn)?shù)。具體為f=A-s,s≤a0,s>a]]>其中，f為聚合分?jǐn)?shù)，s表示社區(qū)成員之間的距離，A為預(yù)設(shè)的總分值，a為距離閾值。本實(shí)施例中總分值A(chǔ)為100，距離閾值a為100千米，在其他實(shí)施例中，總分值A(chǔ)和距離閾值a的具體取值可根據(jù)實(shí)際需求調(diào)整。第三計(jì)算單元216用于根據(jù)聚合分?jǐn)?shù)計(jì)算對(duì)應(yīng)地理位置的聚合度，作為成員集中度。根據(jù)與地理位置相關(guān)的聚合分?jǐn)?shù)，可計(jì)算得到每一個(gè)地理位置的聚合度。本實(shí)施例中，第三計(jì)算單元216根據(jù)聚合分?jǐn)?shù)計(jì)算對(duì)應(yīng)地理位置的聚合度，具體為F=Σi=1mfim]]>其中，fi為與地理位置相關(guān)的聚合分?jǐn)?shù)，m表示與地理位置相關(guān)的聚合分?jǐn)?shù)的個(gè)數(shù)，F(xiàn)為對(duì)應(yīng)地理位置的聚合度，表征與地理位置相關(guān)的聚合分?jǐn)?shù)的平均值，可以體現(xiàn)地理位置的成員集中程度。與地理位置相關(guān)的聚合分?jǐn)?shù)，指根據(jù)該地理位置的成員計(jì)算得到的聚合分?jǐn)?shù)。本實(shí)施例中，將每?jī)蓚€(gè)社區(qū)成員之間的距離轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的聚合分?jǐn)?shù)后，針對(duì)各地理位置，提取與該地理位置相關(guān)的聚合分?jǐn)?shù)，求和后計(jì)算平均值得到的聚合度可表征該地理位置的成員聚合程度，后續(xù)步驟可用作判斷是否推送該地理位置相關(guān)的信息。通過計(jì)算地理位置的聚合程度，可以推送更加準(zhǔn)確、適合的信息，避免冗余無用的信息推送，減少對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬的占用。可以理解，在計(jì)算得到與地理位置相關(guān)的聚合分?jǐn)?shù)并進(jìn)行求和后，也可以直接將求和得到的值作為地理位置的聚合度。在另一實(shí)施例中，成員集中度計(jì)算單元210計(jì)算各地理位置的成員集中度為，將位于各地理位置的社區(qū)成員的數(shù)量作為對(duì)應(yīng)地理位置的成員集中度。分別統(tǒng)計(jì)位于各個(gè)地理位置的社區(qū)成員的數(shù)量，將統(tǒng)計(jì)得到的數(shù)量直接作為對(duì)應(yīng)地理位置的成員集中度，用作后續(xù)步驟判斷是否推送該地理位置相關(guān)的信息，操作簡(jiǎn)便快捷。可以理解，在其他實(shí)施例中，也可以是將地理位置的社 區(qū)成員所占社區(qū)成員總數(shù)量的比例作為該地理位置的成員集中度。在另一實(shí)施例中，如圖9所示，處理模塊200包括社區(qū)聚合度計(jì)算單元230和目標(biāo)位置提取單元240。社區(qū)聚合度計(jì)算單元230用于根據(jù)地理位置計(jì)算社區(qū)的聚合度。社區(qū)的聚合度表征整個(gè)社區(qū)中成員的集中程度。目標(biāo)位置提取單元240用于在社區(qū)的聚合度大于或等于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，獲取社區(qū)成員數(shù)量大于或等于預(yù)設(shè)數(shù)值的地理位置，得到目標(biāo)位置。預(yù)設(shè)閾值和預(yù)設(shè)數(shù)值均可根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整，如果社區(qū)的聚合度小于預(yù)設(shè)閾值，說明社區(qū)中成員比較離散，不宜進(jìn)行基于地理位置的信息推送。如果社區(qū)的聚合度大于或等于預(yù)設(shè)閾值，說明社區(qū)中成員集中度較高，提取社區(qū)成員數(shù)量大于或等于預(yù)設(shè)數(shù)值的地理位置作為目標(biāo)位置。在其中一個(gè)實(shí)施例中，如圖10所示，社區(qū)聚合度計(jì)算單元230包括第四計(jì)算單元232、第五計(jì)算單元234和第六計(jì)算單元236。第四計(jì)算單元232用于根據(jù)地理位置計(jì)算各社區(qū)成員之間的距離。由于各個(gè)社區(qū)成員的地理位置已知，根據(jù)地理位置可直接計(jì)算得到每?jī)蓚€(gè)社區(qū)成員之間的距離，具體與第一計(jì)算單元212類似，在此不再贅述。第五計(jì)算單元234用于根據(jù)各社區(qū)成員之間的距離分別計(jì)算各社區(qū)成員之間的聚合分?jǐn)?shù)。具體為f=A-s,s≤a0,s>a]]>其中，f為聚合分?jǐn)?shù)，s表示社區(qū)成員之間的距離，A為預(yù)設(shè)的總分值，a為距離閾值。本實(shí)施例中總分值A(chǔ)為100，距離閾值a為100千米，在其他實(shí)施例中，總分值A(chǔ)和距離閾值a的具體取值可根據(jù)實(shí)際需求調(diào)整。具體與第二計(jì)算單元214類似，在此不再贅述。第六計(jì)算單元236用于根據(jù)聚合分?jǐn)?shù)計(jì)算社區(qū)的聚合度。根據(jù)所有的聚合分?jǐn)?shù)可計(jì)算得到社區(qū)的聚合度。本實(shí)施例中，第六計(jì)算單元236根據(jù)聚合分?jǐn)?shù)計(jì)算社區(qū)的聚合度，具體為：F=Σi=1NfiN]]>N＝(n-1)*n/2其中，F(xiàn)為社區(qū)的聚合度，表征所有聚合分?jǐn)?shù)的平均值，可以體現(xiàn)社區(qū)的成員聚合程度。fi為每?jī)蓚€(gè)地理位置之間的聚合分?jǐn)?shù)，n為社區(qū)成員總數(shù)量。本實(shí)施例中，將每?jī)蓚€(gè)社區(qū)成員之間的距離轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的聚合分?jǐn)?shù)后，將所有的聚合分?jǐn)?shù)進(jìn)行求和后除以聚合分?jǐn)?shù)的計(jì)算總次數(shù)N，得到的聚合度可以表征整個(gè)社區(qū)的成員聚合程度，以便后續(xù)步驟中用作判斷是否推送信息，符合社區(qū)內(nèi)大部分成員的真實(shí)情況?？梢岳斫猓趯?duì)所有的聚合分?jǐn)?shù)進(jìn)行求和后，也可以是直接將求和得到的值作為社區(qū)的聚合度。推送模塊300用于推送與目標(biāo)位置相關(guān)的信息。與目標(biāo)位置相關(guān)的信息可以包括文字、圖片或聲音等類型的信息，具體可以包括與目標(biāo)位置相關(guān)廣告或應(yīng)用消息等。例如目標(biāo)位置為上海，則推送與上海相關(guān)的廣告信息，以及推送與上海相關(guān)的應(yīng)用信息，例如與上海相關(guān)的新聞、交通和天氣等信息。由于整體而言，社區(qū)成員的地理位置與上海的關(guān)聯(lián)度更高，因此推送的信息會(huì)更匹配社區(qū)成員的實(shí)際需求。上述社區(qū)應(yīng)用信息推送系統(tǒng)，獲取社區(qū)成員實(shí)際的地理位置并進(jìn)行分析，根據(jù)各社區(qū)成員的地理位置進(jìn)行聚合分析，對(duì)社區(qū)成員的聚合情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，提取社區(qū)成員聚合的地理位置作為目標(biāo)位置，然后推送與目標(biāo)位置相關(guān)的信息，確保推送的信息與社區(qū)中成員的主要集中區(qū)域相匹配，可以推送更加準(zhǔn)確、適合的信息，避免冗余無用的信息推送，減少對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬的占用，增強(qiáng)推送的信息獲取用戶關(guān)注的能力。圖11為能實(shí)現(xiàn)本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)1000的模塊圖。該計(jì)算機(jī)系統(tǒng)1000只是一個(gè)適用于本發(fā)明的計(jì)算機(jī)環(huán)境的示例，不能認(rèn)為是提出了對(duì)本發(fā)明的使用范圍的任何限制。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)1000也不能解釋為需要依賴于或具有圖示的示例性的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)1000中的一個(gè)或多個(gè)部件的組合。圖11中示出的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)1000是一個(gè)適合用于本發(fā)明的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的例 子。具有不同子系統(tǒng)配置的其它架構(gòu)也可以使用。例如有大眾所熟知的臺(tái)式機(jī)、筆記本、個(gè)人數(shù)字助理、智能電話、平板電腦、便攜式媒體播放器等類似設(shè)備可以適用于本發(fā)明的一些實(shí)施例。但不限于以上所列舉的設(shè)備。如圖11所示，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)1000包括處理器1010、存儲(chǔ)器1020和系統(tǒng)總線1022。包括存儲(chǔ)器1020和處理器1010在內(nèi)的各種系統(tǒng)組件連接到系統(tǒng)總線1022上。處理器1010是一個(gè)用來通過計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中基本的算術(shù)和邏輯運(yùn)算來執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序指令的硬件。存儲(chǔ)器1020是一個(gè)用于臨時(shí)或永久性存儲(chǔ)計(jì)算程序或數(shù)據(jù)(例如，程序狀態(tài)信息)的物理設(shè)備。系統(tǒng)總線1020可以為以下幾種類型的總線結(jié)構(gòu)中的任意一種，包括存儲(chǔ)器總線或存儲(chǔ)控制器、外設(shè)總線和局部總線。處理器1010和存儲(chǔ)器1020可以通過系統(tǒng)總線1022進(jìn)行數(shù)據(jù)通信。其中存儲(chǔ)器1020包括只讀存儲(chǔ)器(ROM)或閃存(圖中都未示出)，以及隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM)，RAM通常是指加載了操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序的主存儲(chǔ)器。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)1000還包括顯示接口1030(例如，圖形處理單元)、顯示設(shè)備1040(例如，液晶顯示器)、音頻接口1050(例如，聲卡)以及音頻設(shè)備1060(例如，揚(yáng)聲器)。顯示設(shè)備1040和音頻設(shè)備1060是用于體驗(yàn)多媒體內(nèi)容的媒體設(shè)備。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)1000一般包括一個(gè)存儲(chǔ)設(shè)備1070。存儲(chǔ)設(shè)備1070可以從多種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)中選擇，計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)是指可以通過計(jì)算機(jī)系統(tǒng)1000訪問的任何可利用的介質(zhì)，包括移動(dòng)的和固定的兩種介質(zhì)。例如，計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)包括但不限于，閃速存儲(chǔ)器(微型SD卡)，CD-ROM，數(shù)字通用光盤(DVD)或其它光盤存儲(chǔ)、磁帶盒、磁帶、磁盤存儲(chǔ)或其它磁存儲(chǔ)設(shè)備，或者可用于存儲(chǔ)所需信息并可由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)1000訪問的任何其它介質(zhì)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)1000還包括輸入裝置1080和輸入接口1090(例如，IO控制器)。用戶可以通過輸入裝置1080，如鍵盤、鼠標(biāo)、顯示裝置1040上的觸摸面板設(shè)備，輸入指令和信息到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)1000中。輸入裝置1080通常是通過輸入接口1090連接到系統(tǒng)總線1022上的，但也可以通過其它接口或總線結(jié)構(gòu)相連接，如通用串行總線(USB)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)1000可在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中與一個(gè)或者多個(gè)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備進(jìn)行邏輯連接。 網(wǎng)絡(luò)設(shè)備可以是個(gè)人電腦、服務(wù)器、路由器、智能電話、平板電腦或者其它公共網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)1000通過局域網(wǎng)(LAN)接口1100或者移動(dòng)通信單元1110與網(wǎng)絡(luò)設(shè)備相連接。局域網(wǎng)(LAN)是指在有限區(qū)域內(nèi)，例如家庭、學(xué)校、計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室、或者使用網(wǎng)絡(luò)媒體的辦公樓，互聯(lián)組成的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。WiFi和雙絞線布線以太網(wǎng)是最常用的構(gòu)建局域網(wǎng)的兩種技術(shù)。WiFi是一種能使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)1000間交換數(shù)據(jù)或通過無線電波連接到無線網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)。移動(dòng)通信單元1110能在一個(gè)廣闊的地理區(qū)域內(nèi)移動(dòng)的同時(shí)通過無線電通信線路接聽和撥打電話。除了通話以外，移動(dòng)通信單元1110也支持在提供移動(dòng)數(shù)據(jù)服務(wù)的2G，3G或4G蜂窩通信系統(tǒng)中進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)訪問。應(yīng)當(dāng)指出的是，其它包括比計(jì)算機(jī)系統(tǒng)1000更多或更少的子系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)也能適用于發(fā)明。例如，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)1000可以包括能在短距離內(nèi)交換數(shù)據(jù)的藍(lán)牙單元，用于照相的圖像傳感器，以及用于測(cè)量加速度的加速計(jì)。如上面詳細(xì)描述的，適用于本發(fā)明的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)1000能執(zhí)行社區(qū)應(yīng)用信息推送方法的指定操作。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)1000通過處理器1010運(yùn)行在計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)中的軟件指令的形式來執(zhí)行這些操作。這些軟件指令可以從存儲(chǔ)設(shè)備1070或者通過局域網(wǎng)接口1100從另一設(shè)備讀入到存儲(chǔ)器1020中。存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器1020中的軟件指令使得處理器1010執(zhí)行上述的社區(qū)應(yīng)用信息推送方法。此外，通過硬件電路或者硬件電路結(jié)合軟件指令也能同樣實(shí)現(xiàn)本發(fā)明。因此，實(shí)現(xiàn)本發(fā)明并不限于任何特定硬件電路和軟件的組合。以上所述實(shí)施例的各技術(shù)特征可以進(jìn)行任意的組合，為使描述簡(jiǎn)潔，未對(duì)上述實(shí)施例中的各個(gè)技術(shù)特征所有可能的組合都進(jìn)行描述，然而，只要這些技術(shù)特征的組合不存在矛盾，都應(yīng)當(dāng)認(rèn)為是本說明書記載的范圍。以上所述實(shí)施例僅表達(dá)了本發(fā)明的幾種實(shí)施方式，其描述較為具體和詳細(xì)，但并不能因此而理解為對(duì)發(fā)明專利范圍的限制。應(yīng)當(dāng)指出的是，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進(jìn)，這些都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。因此，本發(fā)明專利的保護(hù)范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。當(dāng)前第1頁1 2 3