基于CentroidLocation算法的用户位置建模的研究

2022-09-11

一、引言

随着移动互联网的发展和智能路由的普及, 智能手机用户不断增加, 人们对于随时随地便能上网的需求越来越大, 因此人们在公共场所消费购物时更倾向于免费wifi的连接。公共场所免费wifi的开放在为大众带来便利的同时, 也给商家创造了无限商机, 为商户更加深入的了解消费者需求提供了全新渠道。

针对此现象, 通过利用Wi Fi探针采集数据进行客流分析打破模式束缚, 利用质心定位算法进行用户建模。两者相结合, 不仅可以获取可靠准确的客流数据, 还可以获悉影响客流量, 消费习惯等数据的背后因素, 帮助客户找到发展的瓶颈, 提高潜在的竞争力。主要应用于商场, 景区等人员密集型场所, 为传统商业发展提供新方法和新理念, 实现大数据与商业的深度融合[1]。

二、可行性分析

目前市面上能够采购到大量廉价的wifi探针, 这些探针既能提供路由器服务, 又能一边采集用户信息。采集的用户信息均为匿名信息, 所以不会侵犯到用户的隐私。目前的spark数据分析平台提供了对大数据实时分析的支持, 只需要通过大量的廉价的普通计算机, 就能够构成具有一定性能的计算集群, 节省了大量的服务器成本。该分析系统也不需要复杂的算法, 只需要结合spark中的内置算子, 就能够分析出各项有价值的指标。WIFI探针部署方便, 资源浪费少, 与其他考勤系统和人流监测系统对比 (如红外监控、传感器等) , 明显降低成本和复杂度[2]。

三、Wi Fi探针分析人流量的优势

选用WIFI探测数据作为人流量的统计依据。如今随着智能终端设备的普及, 智能路由器的发展, 市场上出现了一系列结合智能终端和智能路由器的应用系统, 如基于WIFI的室内定位系统, 基于WIFI的楼层监控系统等等。这也使得利用移动终端和智能路由实现人流量监控成为一种可能。不同于传感器的人流量监控, 基于WIFI的探测信号无需人脸识别, 红外线感知等依赖硬件或者复杂算法的人流量监控, 虽然其在精度上较传感器的人流量监控较为粗略, 但其为人流量指标监控系统的实现方式提供了一种新的可能。多路由探测信息的分析和呈现。目前市场上有部分系统应用了WIFI的探针数据进行考勤系统的开发, 但其只用于检测人员的出勤情况。本文中的系统不仅可以检测人员的出勤情况, 根据实际需求出发, 统计生成需求度高的人流量指标, 更可以根据WIFI的探针数据展示多个路由大范围内的人流量指标, 并以图表的形式显示出来。性价比高, 可拓展性强。由于目前智能路由已经相当普及, 故本系统不需要安装任何额外的传感器, 操作方便, 价格低廉。除此之外也不需要依赖于人脸识别等复杂的算法, 依赖于智能路由对于移动终端的记录信息进行分析和处理, 实现较为简单, 易于部署。Web前端展现模式直观地显示数据变化, 支持各种使用场景。

四、用户位置分析的建模

通过应用三角形质心定位算法, 先选取若干点位, 记录在选取点的信号强度, 建立信号强度与位置的映射表。在定位时, 根据实际位置测量的信号强度与表中的信号强度进行比对, 取方差最小的点作为节点的坐标。采用自由空间无线电传播路径损耗模型来测量用户位置到探针的距离。算法为d=10^ ( (ABS (RSSI) -A) / (10*n) ) 。其中d为用户到探针的距离, 单位为米。RSSI为采集的rssi信号强度, 为负数。n为环境衰减因子, 不同环境的值不同, 需要测试矫正。A为距离探测设备1m时的rssi绝对值。以三个探针的圆心, 分别到探针的距离为半径画圆, 会得到一个交叠的区域, 以交叠区域三个点的坐标为三角形的顶点作三角形, 用户位置则为三角质心所处位置。设三圆的半径分别为Ra、Rb、Rc, 可得一个交点的坐标计算方法为:

同理可以计算出其他两个交点的坐标。最后可以求得三角形质心的坐标为, 即用户的坐标位置。

五、技术的应用

(一) 技术路线

(1) 采集样本数据, 通过样本数据分析可能得出的指标。

(2) 搭建数据分析平台, 选用spark+hadoop分析平台。

(3) 编写数据分析程序, 实时分析采集数据。

(4) 编写web服务器, 利用分析的结果, 对外提供restful数据接口。

(5) 测试部署整个分析流程。

(二) 技术应用

通过wifi探针实时采集用户mac地址, 信号强度等信息, 放入kafka消息队列, 等待spark streaming实时流处理框架对扫描到的数据进行实时处理, 把实时分析后的数据存储到mysql和hbase中。Java web后端从数据库中读取分析后的数据, 提供基于restful Api统一的数据接口。

六、总结

对用户位置的分析, 一直是各大型商业广场在制定经营战略和改进商场运营中希望掌握的数据, 尤其是在节假日中, 精确的了解用户的位置可以让商场管理者在广告上, 营销等方面进行更合理的, 科学的部署。利用Wi Fi探针采集数据, 通过三角形质心定位算法可以精确掌握用户的实时位置, 从而得到准确的客流量分析, 帮助商场更好的运营, 且在实际项目运行中得到了分析验证。

摘要：针对现在商场用户精确定位难的问题, 提出了一种基于WiFi探针的大数据分析技术。其利用WiFi探针收集数据, 通过三角形质心定位算法 (Centroid Location算法) , 精确计算用户的位置, 进行用户位置建模, 再利用大数据进行高效的客流量分析。从而帮助商家在竞争越来越激烈趋向于战场的商场中, 提高其运营和销售管理, 从而做出更科学的决策。

关键词：WiFi探针,质心定位算法,用户位置,客流量,大数据