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Redis 的 LBS 支持
Redis 刚刚发布了 3.2 版本，其中官方支持了地理位置相关的 GEO API 非常适合简单的位置服务场景，例如 查找附近的商家、计算用户与商家的距离 使用示例 01 添加位置信息 > GEOADD locations -0.12455 51.5007 "Big Ben" -0.12520 51.50115 "Westminster Station" -0.11358 51.50482 "BFI IMAX" (integer) 3 GEOADD 是添加位置信息的命令，locations 是 KEY
1.5K50发布于 2018-04-03 - 来自专栏原创
构建基于LBS的大数据应用
目前，3.0产品最重要的技术——电子围栏技术：电子围栏是精确捕捉用户场景，实时给用户推送有价值消息的手机推送解决方案。 构建基于LBS的大数据应用，一般的实现流程为：通过信息收集后进行基础数据的整理，数据挖掘/机器学习，服务搭建以及数据可视化等。 ? 数据挖掘的基本流程 基础数据的处理主要包括：数据集成和一些部分数据处理。 数据集成，数据挖掘或统计分析可能用到来自不同数据源的数据，我们需要将这些数据集成在一起。 基于LBS的大数据应用需要解决很多问题：基础数据问题比如海量数据流（>20W 条/s）、数据处理性能复杂计算（定位和统计）、准确率、秒级实时性要求、以及数据的实时性等。 最后，基于大数据的LBS应用，可以使用分布式流式计算框架，构建数据闭环，从而实现持续优化基础数据。 ? 目前的成功案例有： 1.杭州白马湖动漫节的安全保障。
2.8K70发布于 2018-03-21 - 来自专栏移动开发面面观
iOS学习笔记——LBS
currentCity;//城市 NSString *_strLatitude;//经度 NSString *_strLongitude;//维度 同时，CLLocationManager给我们提供了一些关于LBS 的配置： // LBS的精度选择，如设置10就只保证10米的精度。 _locationManager.desiredAccuracy = kCLLocationAccuracyBest; // LBS的更新距离，如设置10表示，当位置改变超过10米时，会调用位置更新的回调 _locationManager.distanceFilter = kCLDistanceFilterNone; // LBS的回调代理，回调定位的更新or失败。
2.3K30发布于 2018-07-03 - 来自专栏全栈程序员必看
LBS定位技术「建议收藏」
http://www.cnblogs.com/LBSer/p/3295642.html LBS定位技术从方法上可分成三类：基于三角关系的定位技术、基于场景分析的定位技术、基于临近关系的定位技术（唐毅和杨博雄 这种定位技术根据测量得出的数据，利用几何三角关系计算被测物体的位置，它是最主要的，也是应有最广的一种定位技术。 在野外开阔地区，可接收的卫星数目一般大于4颗，这时可以采用两种方法提高精度：1）挑选信号较强，并且并能保持良好定位解算精度的几何图形的4颗卫星数据进行计算，采用式3解方程即可算出结果；2）所有卫星数据都参与计算
3.1K20编辑于 2022-09-20 - 来自专栏腾讯大数据的专栏
腾讯社交LBS服务技术要点
在产品功能特性同质化越来越严重的形势下，动用最小的研发资源实现“附近的人”，进而将更多的团队资源投入到产品创新，是大家的深层诉求。 据了解腾讯云分析（mta.qq.com）近日推出的“社交LBS”SDK服务，其覆盖Android和iOS两大主流平台，所有功能免费。 腾讯社交LBS提供何种服务？ 首先，社交LBS服务主要围绕实现“附近的人”，以及与之相关的路径轨迹、授权分享等功能，为开发者提供快速有效的管理自己App产品用户群在基于地理位置的社交关系链的能力。 它不仅提供了如：时间、地理围栏等固定条件维度的管理和查询，还支持APP产品自身的自定义业务维度。同时，据悉该团队在多年海量数据挖掘分析的基础上，帮助开发者构建自己的用户画像体系，如下图： ? 这套用户画像体系是一个海量数据存储和实时计算集群平台，支持上亿级别的用户毫秒级别查询，满足大并发用户请求，保证系统高效可用。换句话说，社交LBS是开发者可使用的免费“关系链存储和查询”神器。
4.8K100发布于 2018-01-26 - 来自专栏可能是东半球最正规的API社区
继续搞【附近】系列---MySQL搞LBS（二）
没有了MySQL就好像缺了一条腿 如果说利用MySQL搞LBS，是需要分版本的，分水岭是5.7： 5.7之前的MySQL没有内置对GIS查询的支持 5.7以及之后的MySQL直接内置了对GIS查询 然而实际上对于 在5.7之前的话，一般说遇到GIS查询量不太大的话，利用MySQL实现LBS都会利用一种叫做GEOHASH的技术。 事情到这里，总体方案就比较明朗了：就是将一个人经纬度的geohash字符串保存到MySQL数据库里，然后通过MySQL的like去模糊匹配geohash前缀就可以了。 如果你业务对LBS使用并不频繁，不想因此引入一个新的应用软件，就可以考虑使用这种方式来实现一下。
1.7K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏数据的力量
数据产品经理，并不是数据 + 产品经理
要说清楚数据产品经理，首先不可避免的问题是“数据产品是什么”。 从这个角度来说，搜索引擎、个性化推荐、百度指数、淘宝数据魔方以及各公司内部的数据支持系统都是数据产品。 按照数据的流向，我们可以分成三个层次： ? 1. 数据质量产品 要做数据产品，首先要有数据。 ▲ 成熟公司的数据产品架构 就以上三类产品而言，数据质量产品和数据工具产品更多的是为了保证数据的稳定、安全、高效获取，这也是前几年各家公司深耕的重点，可以说是数据产品的底层建设； 数据应用产品则是以今日头条 二、数据产品能解决什么问题？ 从数据质量产品到数据工具产品，再到数据应用产品，每个层面看起来都很庞大，那么具体可以给我们的产品和业务带来什么价值呢？ 从狭义上讲，数据产品经理是负责实现数据产品工具，并用它去满足特定数据使用需求的一个岗位；也就是承担第一节中讲到的数据质量产品、数据工具产品和数据应用产品的策划和设计工作。
1.4K31发布于 2019-11-25 - 来自专栏用户6336521的专栏
本地外卖平台如何利用LBS大数据进行用户画像精准营销
大数据火不火想必大家心中有数，尤其在LBS定位功能的前提下，能够快速找到附近的商圈，吃喝玩乐可以说是样样不缺了。接下来我们先来认识一下LBS定位功能。 u=1326731645,3839116331&fm=26&gp=0.jpg LBS，基于用户定位数据的服务，它包括两层含义：一是确定移动设备所在的地理位置，其次是提供与位置相关的服务。 提到LBS，很多人首先想到的是高德地图、百度地图这样的手机地图或者滴滴等网约车APP，但是，LBS不仅仅是手机地图，随着技术的不断革新，LBS为用户画像和产品营销提供了多种可行性。 而利用LBS获得精准用户主要做到以下几点，一让用户养成用外卖APP的习惯，能够在更多的地理位置得到用户分布的大数据；二优化立足于地理位置建立的周边搜索，增强用户对外卖APP的信任感；三根据不同的地理位置获取不同的福袋等等 ，进一步增加产品的趣味性。
3.3K40发布于 2019-11-15 - 来自专栏腾讯大讲堂的专栏
解读腾讯社交LBS服务技术要点
在产品功能特性同质化越来越严重的形势下，动用最小的研发资源实现“附近的人”，进而将更多的团队资源投入到产品创新，是大家的深层诉求。 据了解腾讯云分析（mta.qq.com）近日推出的“社交LBS”SDK服务，其覆盖Android和iOS两大主流平台，所有功能免费。 腾讯社交LBS提供何种服务？ 首先，社交LBS服务主要围绕实现“附近的人”，以及与之相关的路径轨迹、授权分享等功能，为开发者提供快速有效的管理自己App产品用户群在基于地理位置的社交关系链的能力。 它不仅提供了如：时间、地理围栏等固定条件维度的管理和查询，还支持APP产品自身的自定义业务维度。同时，据悉该团队在多年海量数据挖掘分析的基础上，帮助开发者构建自己的用户画像体系，如下图： ? 这套用户画像体系是一个海量数据存储和实时计算集群平台，支持上亿级别的用户毫秒级别查询，满足大并发用户请求，保证系统高效可用。换句话说，社交LBS是开发者可使用的免费“关系链存储和查询”神器。
4.9K90发布于 2018-02-12 - 来自专栏腾讯位置服务
打通虚拟与现实，LBS游戏解决方案上线
最主要的原因是通过LBS元素的引入，将虚拟与现实相融合，可以催生出更多玩法。 腾讯方案 正因为洞察到游戏生态和LBS服务相结合的巨大潜力，腾讯位置服务平台最近推出了面向专门面向游戏开发者的解决方案----LBS游戏解决方案，为LBS类游戏开发者提供包含定位、地图、搜索、导航等一体化平台服务 整套方案包括： - 数据服务 *游戏POI（道馆、建筑物、个性化POI） *分片区划（开放区域、商业区、公园等） - 多形态个性化地图 *个性化（纹理、样式定制） *Unity地图SDK、地图SDK、H5 - 防作弊定位 通过反射、逆向方式保证数据的准确性，避免被作弊软件篡改。 LBS游戏解决方案已经在腾讯位置服务官网上线。未来，腾讯位置服务会继续精心打磨产品，持续完善方案，为游戏开发者们提高更多更好的服务，助力LBS类游戏的爆发增长！
2.9K20发布于 2018-11-07 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
把脉城市功能 | 基于LBS大数据量化城市尺度动态功能
然而以往的研究主要基于统计数据集，问卷调查结果和其他相关数据来定性或定量的定义城市的功能，但是，最新的统计数据并不总是容易获得。 创新点 本文基于LBS大数据，首次在城市尺度量化城市动态功能，并对比了全国不同城市动态功能的异同点。 2.研究框架 2.1 研究数据 核心数据集包括收集自2018年10月15日至11月28日共32个工作日的腾讯定位请求数据以及高德地图开放平台2018年的POIs数据，其中，腾讯定位请求数据的时间分辨率为小时 除此之外，本文还使用了空间分辨率为30m的2017年全国不透水面数据来提取城市建成区；根据《中国城市规模标准》使用2017年《中国统计年鉴》城镇人口数据确定城市规模；使用中国基本城市土地利用类别数据集和 2018 WorldPop数据集验证实验结果，数据集的分辨率为3弧秒（赤道约100米）。
77330发布于 2021-02-22 - 来自专栏全栈程序员必看
MODIS数据产品介绍
0级、1级数据产品，在1B级数据产品之后，划分2－4级数据产品，包括：陆地标准数据产品、大气标准数据产品和海洋标准数据产品等三种主要标准数据产品类型，总计分解为44种标准数据产品类型。 MOD04：大气2、3级标准数据产品，内容为气溶胶产品，Lambert投影空间分辨率1公里，地理坐 标30秒空间分辨率，每日数据为2级数据产品，每旬、每月数据合成为3级数据产品。 2级大气产品。 MOD06：大气2、3级标准数据产品，内容为云产品，Lambert投影空间分辨率1公里，地理坐标30秒空间分辨率，每日数据为2级数据产品，每旬、每月数据合成为3级数据产品。 MOD07：大气2、3级标准数据产品，内容为大气剖面数据，Lambert投影空间分辨率1公里，地理坐标30秒空间分辨率，每日数据为2级数据产品，每旬、每月数据合成为3级数据产品。 MOD08：大气3级标准数据产品，内容为栅格大气产品，1公里空间分辨率。每日、每旬、每月合成数据。 MOD09：陆地2级标准数据产品，内容为表面反射；空间分辨率250m；白天每日数据。
3.9K10编辑于 2022-09-02 - 来自专栏AI研习社
“数据产品”设计指南
DJ Patil对数据产品的定义是：“通过使用数据促进最终目标的产品”， 这一定义乍看起来涵盖的范围似乎相当广泛。毕竟，在大多数情况下，所有的Web产品都使用数据。 它们都是使用数据来促进最终目标的实现。那现在网络上的一切都是数据产品吗？ 对此，我将指出二者之间存在的一个非常重要的区别；使用数据促进最终目标的产品和主要目标是使用数据促进最终目标的产品之间的区别。 数据产品，从某种意义上说是需要有自己的类别，它们是以数据为主要目标的产品。 ? 定义数据产品 为什么要如此拘泥于细节---嗯，我个人的观点是，数据产品，无论是面向客户的完整产品还是部分后端产品，都具有与其他技术产品不同的特性。 这里的数据是与用户交互的中心，与目前提到的其他产品不同，它的使用是明确的。 数据产品的类型 显然，存在各种不同类型的数据产品。
85130发布于 2019-03-14 - 来自专栏PHP饭米粒
继续搞【附近的人】---MySQL搞LBS（二）
没有了MySQL就好像缺了一条腿 如果说利用MySQL搞LBS，是需要分版本的，分水岭是5.7： 5.7之前的MySQL没有内置对GIS查询的支持 5.7以及之后的MySQL直接内置了对GIS查询 然而实际上对于 在5.7之前的话，一般说遇到GIS查询量不太大的话，利用MySQL实现LBS都会利用一种叫做GEOHASH的技术。 事情到这里，总体方案就比较明朗了：就是将一个人经纬度的geohash字符串保存到MySQL数据库里，然后通过MySQL的like去模糊匹配geohash前缀就可以了。 如果你业务对LBS使用并不频繁，不想因此引入一个新的应用软件，就可以考虑使用这种方式来实现一下。
2.6K20发布于 2019-06-05 - 来自专栏redis
第七章 LBS及GEO介绍
LBS出现的背景移动互联网时代LBS应用越来越多,所在位置附近三公里的药店、交友软件中附近的小姐姐、外卖软件中附近的美食店铺、打车软件附近的车辆等等,那这种附近各种形形色色的XXX地址位置选择是如何实现的 查询性能问题,如果并发高,数据量大这种查询是要搞垮数据库的这个查询的是一个矩形访问,而不是以我为中心r公里为半径的圆形访问精准度的问题,我们知道地球不是平面坐标系,而是一个圆球,这种矩形计算在长距离计算时会有很大误差重新认识经纬度经纬度 也就是说,这个矩形区域内所有的点(经纬度坐标)都共享相同的GeoHash字符串,这样既可以保护隐私(只表示大概区域位置而不是具体的点),又比较容易做缓存,比如左上角这个区域内的用户不断发送位置信息请求餐馆数据 GeoHash字符串,并与各个餐馆的GeoHash字符串进行前缀匹配,匹配越多的距离越近Geohash算法介绍GeoHash是空间索引的一种方式,其基本原理是将地球理解为一个二维平面,通过把二维的空间经纬度数据编码为一个字符串 ,可以把平面递归分解成更小的子块,每个子块在一定经纬度范围内拥有相同的编码以GeoHash方式建立空间索引,可以提高对空间poi数据进行经纬度检索的效率编码规则为:先将纬度范围(-90, 90)平分成两个区间
57200编辑于 2025-06-08 - 来自专栏互联网数据官iCDO
LBS场景数字化营销经典应用场景——看看会展业怎么用把LBS玩的高大上的！
笔者身处会展行业，一直在关注和学习研究数据分析运营方向，那么当“展览业（场景化）+LBS+数据分析”将会碰撞出怎样的形态呢？ 那么，“展览业+LBS+数据分析”三位一体的营销场景可能是什么样的呢？依据展览业活动的特点，展览业的LBS场景数字化营销可以分为：前期、中期和后期三个阶段。 （一）展览前期阶段 笔者认为，针对展览活动的前期阶段，LBS技术的核心体现在两个方面： 1.活动宣传的覆盖地域关注度数据情况，也就是访问数据的地域覆盖。 ? ），平台进行分析后，将依据该报名观众报名当时基本信息数据进行对其的“画像”构建，包括：性别、年龄、教育情况、收入消费情况等，在配以LBS+TIME数据，预测您报名活动的展览活动能够届时到现场的可能性百分比数据 展览期，利用好LBS定位技术，配以专业的数据分析处理，这对国内的展览业发展将是颠覆性的创新和升华。
3.7K70发布于 2018-03-02 - 来自专栏BestSDK
70分产品经理——数据驱动产品之路
上周同一做奢侈品电商的大哥聊天，他希望能够找到一个有女性视角的产品经理来改造现有产品，从女性的角度来优化产品体验，提升销售额。 由此，引发我的观点： 一个化腐朽为神奇，能够切中消费者命脉的产品经理，能够实现从70分到90分质的飞跃。 但这样的人才往往是可遇而不可求； 基于数据驱动产品，去分析和优化用户的每一步路径，实现产品量的积累，做到70分的产品，可能是更务实的方法。 ? WHO 用户是谁？ 我们可以用数据驱动的方式，来观察用户、用最小的成本迭代来验证假设，找到一个局部最优解，解决术的问题。要实现一个可能的全局最优解，实现道的突破，靠的是直觉和造化。 但现在，请先控制好自己蠢蠢欲动的乔布斯附体的冲动，做个务实的70分产品经理。
881123发布于 2018-02-26 腾讯位置服务(LBS)技术架构与商业应用洞察
一、 产品定位与核心亮点 产品定位：腾讯位置服务（Tencent Location Based Services）是一个基于腾讯地图地理信息数据与底层引擎技术的LBS开放平台。 AI前沿融合：首批提供基于MCP协议的大模型接口及自然语言AI搜索能力的LBS服务商。 二、 产品应用场景 本产品主要面向出行、物流、零售、文旅、社交、电商等行业的企业及开发者。 功能框架 产品架构包含三大底层支撑（数据、生态、服务支撑）、五大核心能力矩阵（定位、路线、地图、搜索、小程序组件）以及两大AI技术创新模块，支持通过API/SDK和SaaS平台接入。 2. 硬核量化指标（数据驱动） 数据资产基座：POI数据量8,000万+；识别并覆盖底商数据3,000万+；全国道路里程更新1,300万+。 产品优势能力（全量遍历） 专业精准定位能力：具备室内外环境智能识别与无缝切换能力；支持全部架构兼容CPU；流包轻量高效；提供步行/骑行场景的惯性推导能力，保障连续定位轨迹。
17510编辑于 2026-05-29- 来自专栏存储公众号：王知鱼
Samsung：大IU落地的应用生态（LBS实践）
本文将带您抽丝剥茧，解析LBA、IU及LBS之间的复杂关系，揭示NVMe和OCP等标准在其中的作用，并展望LBS如何为主机软件生态系统带来“免费”的性能提升，最终实现QLC SSD在数据库等工作负载下的卓越表现 图片通过一个实验数据表格展示了主机操作系统中的 LBS（大块大小）如何帮助实现 IU 对齐，从而显著降低最坏情况下的写入放大因子（WAF）。 表格中的数据显示，在某些工作负载下，当文件系统块大小、扇区大小与 IU 大小匹配，并且启用 LBS 和使用 Direct I/O 时，WAF 可以接近理想值 1.0。 因为 AWUPF 通常是设计在 SSD 控制器的硬件中的，一旦控制器设计完成就相对固定，而 IU 大小可能会根据不同的容量或产品代进行调整。 除了LBS之外，未来SSD主控和闪存技术还可能在哪些方面进行创新，以应对日益增长的数据存储挑战？ 在追求更高SSD性能的同时，如何兼顾数据可靠性、耐久性和成本效益，找到最佳平衡点？
59010编辑于 2025-04-21 - 来自专栏产品成长日志
01数据产品经理从零到一：数据产品能力模型构建
笔者正在由电商产品经理转型数据产品经理，为了提升自己学习的效率，尝试以这种输出驱动输入的模式，将自己学习的思路和学习内容分享给大家，也希望可以与其他数据产品经理多多交流。 共通语言”；第三部分，构建数据产品经理能力模型，第四部分，详解一些数据产品常常接触的概念和系统。 数据产品经理多是数据分析师和数据开发通过内部转岗完成的，笔者属于电商产品转应用方向数据产品，在发挥业务理解优势的同时，需要快速补全数据分析相关知识，便于与对接同事高效协作。 ，叙述清楚页面设计要求，这个时候就需要产品掌握不同分科中的一些”黑话“，让对方感觉你是自己人，数据产品经理也是同样的，我们来看看数据产品经理的朋友圈，也有助于进一步理解数据产品能力模型。 源于《阿里巴巴数据产品经理工作(总结篇)》 数据产品经理本质是互联网产品经理的一个细分领域，其产品的用户是公司内部，外部客户等，其目标是通过数据分析和挖掘，辅助其发现问题，提高决策准确性，而为了完成这类产品
1.7K10发布于 2018-08-27
腾讯云开发者
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