商圈划分方法、装置、地理信息系统、终端设备及介质与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种商圈划分方法、装置、地理信息系统、终端设备及介质。


背景技术：

2.商圈是以当地商店所在地为中心，按照一定的方向进行延伸，达到吸引更多顾客的目的的范畴。一个商圈的发展潜力、多元化的经营种类极大程度上带动了整个范围内的经济发展，给人们的生活带来了极大的便利。商圈建设在促进地区均衡发展方面起到了重要作用，但是，本发明人在实施本发明的过程中发现，传统的商圈是约定俗成的，没有明确的边界，也没有算法来明确商圈的划分，对商圈建设造成不利影响。


技术实现要素：

3.本发明实施例提供一种商圈划分方法、装置、地理信息系统、终端设备及介质，能够有效实现商圈划分。
4.本发明一实施例提供一种商圈划分方法，包括：获取目标商圈类型和目标区域的地理信息数据；其中，所述地理信息数据包括aoi数据和poi数据；采用预设聚类算法对所述目标商圈类型对应的aoi数据进行聚类，得到至少一个第一类型的区域；从所述目标商圈类型对应的poi数据中筛选未包含在任一所述第一类型的区域内的poi数据，以作为待划分poi数据；采用所述预设聚类算法对所述待划分poi数据进行聚类，得到至少一个第二类型的区域；对所述第一类型的区域和所述第二类型的区域进行合并，得到所述目标商圈类型对应的目标商圈区域。
5.作为上述方案的改进，所述地理信息数据还包括路网信息；所述采用预设聚类算法对所述目标商圈类型对应的aoi数据进行聚类，得到至少一个第一类型的区域，具体包括：根据所述路网信息对所述目标区域进行行政区域划分，得到多个行政区域分块；采用预设聚类算法分别对每一所述行政区域分块内的所述目标商圈类型对应的aoi数据进行聚类，得到与每一所述行政区域分块对应的第一类型的区域；对于包含多个第一类型的区域的行政区域分块，计算该行政区域分块的各个第一类型的区域的面积，并以预设阈值作为面积上限，对面积小于预设阈值的第一类型的区域进行聚合；聚合完成后，得到与每一所述行政区域分块对应的第一类型的区域。
6.作为上述方案的改进，所述地理信息数据还包括路网信息；
在所述对所述第一类型的区域和所述第二类型的区域进行合并，得到所述目标商圈类型对应的目标商圈区域之后，所述方法还包括：根据所述地理信息数据，确定每一所述目标商圈区域对应的所在路块面积、aoi数量和poi数量；根据所述目标商圈类型对应的poi数据，确定poi覆盖率处于预设范围内的目标商圈区域的数量。
7.作为上述方案的改进，在所述对所述第一类型的区域和所述第二类型的区域进行合并，得到所述目标商圈类型对应的目标商圈区域之后，所述方法还包括：获取各目标商圈区域内的人群画像特征信息；根据各目标商圈区域内的人群画像特征信息、aoi数据和poi数据进行特征分析，得到各目标商圈区域的特征标签。
8.作为上述方案的改进，所述预设聚类算法包括：从当前用于聚类的数据中抽取未被抽取过的数据点；判断所述当前用于聚类的数据中与当前抽取的数据点在预设距离阈值内的数据点的数量是否不少于预设数量，若是，则从所述当前用于聚类的数据中抽取从所述当前抽取的数据点直接密度可达的数据点进行聚类，得到一个相应类型的区域，并进入下一步骤，若否，则直接进入下一步骤；判断所述当前用于聚类的数据中是否存在未被抽取过的数据点，若是，则返回所述从所述当前用于聚类的数据中抽取未被抽取过的数据点的步骤，若否，则结束聚类。
9.相应地，本发明另一实施例提供一种商圈划分装置，包括：数据获取模块，用于获取目标商圈类型和目标区域的地理信息数据；其中，所述地理信息数据包括aoi数据和poi数据；aoi聚类模块，用于采用预设聚类算法对所述目标商圈类型对应的aoi数据进行聚类，得到至少一个第一类型的区域；poi筛选模块，用于从所述目标商圈类型对应的poi数据中筛选未包含在任一所述第一类型的区域内的poi数据，以作为待划分poi数据；poi聚类模块，用于采用所述预设聚类算法对所述待划分poi数据进行聚类，得到至少一个第二类型的区域；区域合并模块，用于对所述第一类型的区域和所述第二类型的区域进行合并，得到所述目标商圈类型对应的目标商圈区域。
10.相应地，本发明另一实施例提供一种地理信息系统，包括数据库组件、地图组件、商圈划分组件和展示组件；其中，所述数据库组件，用于存储地图的地理信息数据；所述地图组件，用于根据所述地理信息数据进行地图可视化；所述商圈划分组件，用于在被触发时执行如上任一项所述的商圈划分方法，并将执行结果输出至所述展示组件；其中，所述商圈划分组件的触发条件包括所述数据库组件中的与所述目标区域对应的地理信息数据发生更新；所述展示组件，用于对所述商圈划分组件的执行结果进行展示。
11.作为上述方案的改进，所述地理信息系统还包括看板绘制组件；
所述看板绘制组件，用于接收用户输入的针对目标区域的看板绘制指令，并根据所述看板绘制指令相应绘制所述目标区域的可视化看板。
12.相应地，本发明另一实施例提供一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上任意一项所述的商圈划分方法。
13.相应地，本发明另一实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上任意一项所述的商圈划分方法。
14.与现有技术相比，本发明实施例公开的商圈划分方法、装置、地理信息系统、终端设备及介质，对于目标区域，通过对目标商圈类型对应的aoi数据进行聚类，得到至少一个第一类型的区域，以初步画出目标商圈，再对未包含在第一类型的区域的目标商圈类型对应的poi数据进行聚类，得到至少一个第二类型的区域，以补充目标商圈，再对所述第一类型的区域和所述第二类型的区域进行合并，以过滤掉两个聚类区域中的重复区域，由此，能够得到所述目标区域内的目标商圈区域，实现商圈划分。
附图说明
15.图1是本发明一实施例提供的一种商圈划分方法的流程示意图；图2是本发明一实施例提供的一种商圈划分装置的结构示意图；图3是本发明一实施例提供的一种地理信息系统的结构示意图；图4是本发明一实施例提供的一种地理信息系统的展示界面示意图；图5是本发明一实施例提供的一种终端设备的结构示意图。
具体实施方式
16.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
17.在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
18.在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
19.此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
20.参见图1，是本发明一实施例提供的一种商圈划分方法的流程示意图。
21.本发明一实施例提供一种商圈划分方法，包括：s11、获取目标商圈类型和目标区域的地理信息数据；其中，所述地理信息数据包括aoi数据和poi数据。
22.在本实施例中，商圈的类型包括生活圈、购物圈、工作圈和休闲圈等。目标商圈类型可以是上述类型中的一个或多个，从而，可以是同时划分多个类型的商圈区域，或是只划分一个类型的商圈区域。在具体实施时，可以是预先指定目标商圈类型，或是由用户在需要时发送包含目标商圈类型的商圈划分指令，从而获取到目标商圈类型。需要说明的是，aoi指的是area of interest，也即兴趣面。poi指的是point of interesting，也即兴趣点。aoi和poi包含名称、地址、类别、经纬度坐标四项基本信息，示例性地，可以是从数据库中拉取目标区域的地理信息数据，包括轮廓取数、路网取数、aoi取数、poi取数，数据库对于有地理位置的列返回几何可识别文本格式的数据。
23.在一个可选的实施方式中，在所述步骤s11之后，可以是对所述地理信息数据进行数据格式转换，例如把csv文件转换为shp格式，shp格式能够保存元素的几何实体，存储街道、路网、小区等空间对象的几何位置，此外，shp文件也可以存储这些空间对象的属性，从而有利于后续进行商圈划分。
24.s12、采用预设聚类算法对所述目标商圈类型对应的aoi数据进行聚类，得到至少一个第一类型的区域。
25.需要说明的是，aoi数据和poi数据依据一定的规则划分类别，各类型的商圈均有着对应类别的aoi数据和poi数据。例如，生活圈对应的aoi数据为住宅小区类aoi，生活圈对应的poi数据是生活相关类poi，具体包括：水果生鲜、母婴服务、营业厅、美容美发、宠物服务、摄影冲印店、洗衣店、诊所、生活市场、物流速递、中介服务、市场、幼儿园、学校、药店、医院等；购物圈对应的aoi数据是商场类aoi和步行街类aoi，购物圈对应的poi数据选取的是购物相关类poi，具体包括：配套零售商业、专业批发市场、零售专业卖场、文旅商业、步行街、美食城、超市、专卖店、数码家电、服饰鞋包、家居建材、化妆品零售、珠宝首饰、运动户外、便利店、电影院等；工作圈对应的aoi数据包括产业园区类aoi和写字楼类aoi，工作圈对应的poi数据是工作相关类poi，具体包括：产业园区类aoi和写字楼类aoi中没有的写字楼、公司等；休闲圈对应的aoi数据包括旅游景点类aoi和文化场馆类aoi，休闲圈对应的poi数据是休闲娱乐类poi，具体包括：洗浴推拿足疗、游戏厅、ktv、网吧、酒吧、风景名胜、公园广场等。在具体实施时，可通过各aoi和poi的类别选取出目标商圈类型对应的aoi数据和poi数据，以进行聚类分析。
26.在本步骤中，所述预设聚类算法可以是采用k-means、dbscan或层次聚类等，当然也可以是采用其他聚类算法，在此不做限定。示例性地，以目标商圈类型为生活圈作为举例，可以是以街道边界为中心，按住宅小区类aoi（有边界范围）为核心aoi，按照指定的小区数量、中心点相互距离进行聚类，聚类后将每一聚类簇进行区域框选，以得到至少一个第一类型的区域。
27.通过对所述目标商圈类型对应的aoi数据进行聚类，能够使同一商圈内的aoi数据尽可能聚集到一起，不同商圈之间的aoi数据尽量分离，从而提高商圈划分准确性。
28.s13、从所述目标商圈类型对应的poi数据中筛选未包含在任一所述第一类型的区
域内的poi数据，以作为待划分poi数据。
29.在本步骤中，对未包含在第一类型的区域内的poi进行筛选，以用于后续补充商圈区域。
30.s14、采用所述预设聚类算法对所述待划分poi数据进行聚类，得到至少一个第二类型的区域。
31.在本步骤中，对未包含在第一类型的区域的生活相关类poi（无边界范围），可按照指定相关poi数量、poi相互距离进行聚类，以得到至少一个第二类型的区域。
32.s15、对所述第一类型的区域和所述第二类型的区域进行合并，得到所述商圈类型对应的目标商圈区域。
33.在本步骤中，将所有第一类型的区域和所有第二类型的区域商圈进行比对，如有重叠则进行合并，从而得到准确的目标商圈区域。
34.作为其中一个可选的实施例，所述地理信息数据还包括路网信息；所述采用预设聚类算法对所述目标商圈类型对应的aoi数据进行聚类，得到至少一个第一类型的区域，具体包括：s121、根据所述路网信息对所述目标区域进行行政区域划分，得到多个行政区域分块；s122、采用预设聚类算法分别对每一所述行政区域分块内的所述目标商圈类型对应的aoi数据进行聚类，得到与每一所述行政区域分块对应的第一类型的区域；s123、对于包含多个第一类型的区域的行政区域分块，计算该行政区域分块的各个第一类型的区域的面积，并以预设阈值作为面积上限，对面积小于预设阈值的第一类型的区域进行聚合；s124、聚合完成后，得到与每一所述行政区域分块对应的第一类型的区域。
35.在本实施例中，先根据路网信息对路网轮廓进行切割，拆分切出来的路块，以便于后续进行聚类。然后，选取出目标商圈类型对应的aoi数据进行聚类，在聚类后，判断各第一类型的区域的面积，若面积大于或等于预设阈值，则可认为该区域为目标商圈类型对应的商圈，若面积小于预设阈值，则可认为该区域不足以形成商圈，此时取面积小于预设阈值的区域的凸包中心为中心，在行政区域分块里面聚合aoi，使得形成的圈的面积上限达到预设阈值，逐步聚类。需要说明的是，预设阈值可以是根据实际需求进行设置，在此不作限定。可选的，预设阈值为0.2km2。
36.作为其中一个可选的实施例，所述地理信息数据还包括路网信息；在所述对所述第一类型的区域和所述第二类型的区域进行合并，得到所述目标商圈类型对应的目标商圈区域之后，所述方法还包括：根据所述地理信息数据，确定每一所述目标商圈区域对应的所在路块面积、aoi数量和poi数量；根据所述目标商圈类型对应的poi数据，确定poi覆盖率处于预设范围内的目标商圈区域的数量。
37.在本实施例中，对划分后的目标商圈所在路块计算其面积，并计算aoi和poi个数以及所述目标商圈类型对应的poi覆盖率处于预设范围内的商圈区域的数量，从而实现商圈的特征数据统计。
38.作为其中一个可选的实施例，在所述对所述第一类型的区域和所述第二类型的区域进行合并，得到所述目标商圈类型对应的目标商圈区域之后，所述方法还包括：获取各目标商圈区域内的人群画像特征信息；根据各目标商圈区域内的人群画像特征信息、aoi数据和poi数据进行特征分析，得到各目标商圈区域的特征标签。
39.示例性地，可以是预先通过已标注特征标签的商圈的人群画像特征信息、aoi数据和poi数据对特征分析模型进行训练，从而，通过该特征分析模型，可以分析得到不同商圈区域的特征标签。
40.在本实施例中，通过进一步分析各商圈区域的特征标签，能够明确商圈的种类，从而针对性地促进商圈的发展。
41.作为其中一个可选的实施例，所述预设聚类算法包括：s21、从当前用于聚类的数据中抽取未被抽取过的数据点；s22、判断所述当前用于聚类的数据中与当前抽取的数据点在预设距离阈值内的数据点的数量是否不少于预设数量，若是，则从所述当前用于聚类的数据中抽取从所述当前抽取的数据点直接密度可达的数据点进行聚类，得到一个相应类型的区域，并进入下一步骤s23，若否，则直接进入下一步骤s23；s23、判断所述当前用于聚类的数据中是否存在未被抽取过的数据点，若是，则返回所述从所述当前用于聚类的数据中抽取未被抽取过的数据点的步骤（即步骤s21），若否，则结束聚类。
42.需要说明的是，在本实施例中，当对所述目标商圈类型对应的aoi数据进行聚类时，当前用于聚类的数据为所目标商圈类型对应的aoi数据，聚类结果为第一类型的区域；当对所述待划分poi数据进行聚类时，当前用于聚类的数据为所述待划分poi数据，聚类结果为第二类型的区域。
43.在本实施例中，直接密度可达是指样本q在样本p的eps邻域内。
44.相应地，参见图2，本发明另一实施例提供一种商圈划分装置，包括：数据获取模块31，用于获取目标商圈类型和目标区域的地理信息数据；其中，所述地理信息数据包括aoi数据和poi数据；aoi聚类模块32，用于采用预设聚类算法对所述目标商圈类型对应的aoi数据进行聚类，得到至少一个第一类型的区域；poi筛选模块33，用于从所述目标商圈类型对应的poi数据中筛选未包含在任一所述第一类型的区域内的poi数据，以作为待划分poi数据；poi聚类模块34，用于采用所述预设聚类算法对所述待划分poi数据进行聚类，得到至少一个第二类型的区域；区域合并模块35，用于对所述第一类型的区域和所述第二类型的区域进行合并，得到所述目标商圈类型对应的目标商圈区域。
45.作为上述方案的改进，所述地理信息数据还包括路网信息；所述aoi聚类模块32具体用于：根据所述路网信息对所述目标区域进行行政区域划分，得到多个行政区域分块；采用预设聚类算法分别对每一所述行政区域分块内的所述目标商圈类型对应的
aoi数据进行聚类，得到与每一所述行政区域分块对应的第一类型的区域；对于包含多个第一类型的区域的行政区域分块，计算该行政区域分块的各个第一类型的区域的面积，并以预设阈值作为面积上限，对面积小于预设阈值的第一类型的区域进行聚合；聚合完成后，得到与每一所述行政区域分块对应的第一类型的区域。
46.作为上述方案的改进，所述地理信息数据还包括路网信息；所述装置还包括数据统计模块，所述数据统计模块具体用于：根据所述地理信息数据，确定每一所述目标商圈区域对应的所在路块面积、aoi数量和poi数量；根据所述目标商圈类型对应的poi数据，确定poi覆盖率处于预设范围内的目标商圈区域的数量。
47.作为上述方案的改进，所述装置还包括标签分析模块，所述标签分析模块具体用于：获取各目标商圈区域内的人群画像特征信息；根据各目标商圈区域内的人群画像特征信息、aoi数据和poi数据进行特征分析，得到各目标商圈区域的特征标签。
48.作为上述方案的改进，所述预设聚类算法包括：从当前用于聚类的数据中抽取未被抽取过的数据点；判断所述当前用于聚类的数据中与当前抽取的数据点在预设距离阈值内的数据点的数量是否不少于预设数量，若是，则从所述当前用于聚类的数据中抽取从所述当前抽取的数据点直接密度可达的数据点进行聚类，得到一个相应类型的区域，并进入下一步骤，若否，则直接进入下一步骤；判断所述当前用于聚类的数据中是否存在未被抽取过的数据点，若是，则返回所述从所述当前用于聚类的数据中抽取未被抽取过的数据点的步骤，若否，则结束聚类。
49.相应地，参见图3，本发明另一实施例提供一种地理信息系统，包括数据库组件41、地图组件42、商圈划分组件43和展示组件44；其中，所述数据库组件41，用于存储地图的地理信息数据；所述地图组件42，用于根据所述地理信息数据进行地图可视化；所述商圈划分组件43，用于在被触发时执行如上任一实施例所述的商圈划分方法，并将执行结果输出至所述展示组件44；其中，所述商圈划分组件43的触发条件包括所述数据库组件41中的与所述目标区域对应的地理信息数据发生更新；所述展示组件44，用于对所述商圈划分组件43的执行结果进行展示。
50.在本实施例中，在经过算法模型的运算后，目标商圈的相关数据可以连接到地理信息系统进行展示，根据不同场景的需求，对人口规模、模型热力、人群画像等维度进行筛选，查询后可观察到符合条件下该城市的商圈分布情况。
51.所述地图组件42可以是将城市以450米*450米的栅格划分，aoi数量以指定栅格大小来计算，从而，所述地理信息系统可以按照需求进行栅格筛选，包括基础和业态，条件类型为基础的包括人口规模、模型热力、人群画像、消费能力、品牌分布、栅格类型等，筛选后进行查询即可在地图上展示相应的栅格区域。
52.在本实施例中，所述商圈划分组件43的触发条件可以是包括所述数据库组件41中的与所述目标区域对应的地理信息数据发生更新，当地理位置以及街道、路网等信息发生调整时，相对应地aoi/poi的坐标、轮廓、取数也会发生一定的变化，所述商圈划分组件43对这些aoi/poi重新聚类，重新迭代，更新商圈信息，从而实现优化。此外，所述商圈划分组件43的触发条件还可以是包括接收到用户的商圈划分指令或是预设周期到达，在此不做限定。
53.作为上述方案的改进，所述地理信息系统还包括看板绘制组件45；所述看板绘制组件45，用于接收用户输入的针对目标区域的看板绘制指令，并根据所述看板绘制指令相应绘制所述目标区域的可视化看板。
54.在本实施例中，所述地理信息数据可以还包括城市面积、人口规模（居住人口、工作人口等）、人群画像和经济数据（人均gdp、产业gdp等）等信息。所述看板绘制组件45在接收到用户的看板绘制指令后，可以是根据所述地理信息数据绘制地区生产总值、社会消费品零售金额以及网点分布情况等可视化看板，对人口规模、模型热力、人群画像、经济数据等维度进行展示。从而，所述地理信息系统除了对城市的商圈进行划分外，还可以纵览城市经济、人口、发展等指数，以看板形式展示城市的生产总值、发展趋势、网点分布情况，此外还可以通过雷达图实现与其他城市商业潜力的横向对比，把筛选结果下发给指定的人，实现共享，有助于商业地产合理地布局，更好地精准捕捉到顾客的需求，定位商圈品牌的经营类型与规模，为商圈经营与品牌入驻提供指引。如图4所示，所述地理信息系统上能够展示目标区域内的地图、商圈区域（图中画圈部分）以及各商圈的名称、居住人口和工作人口等信息。
55.参见图5，是本发明一实施例提供的终端设备的示意图。
56.本发明实施例提供的一种终端设备，包括处理器51、存储器52以及存储在所述存储器52中且被配置为由所述处理器51执行的计算机程序，所述处理器51执行所述计算机程序时实现如上任一实施例所述的商圈划分方法。
57.所述处理器51执行所述计算机程序时实现上述商圈划分方法实施例中的步骤，例如图1所示的商圈划分方法的所有步骤。或者，所述处理器51执行所述计算机程序时实现上述商圈划分装置实施例中各模块/单元的功能，例如图2所示的商圈划分装置的各模块的功能。
58.示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块，所述一个或者多个模块被存储在所述存储器52中，并由所述处理器51执行，以完成本发明。所述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述终端设备中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成获取模块、测量模块、计算模块和比对模块，各模块具体功能如下：数据获取模块，用于获取目标商圈类型和目标区域的地理信息数据；其中，所述地理信息数据包括aoi数据和poi数据；aoi聚类模块，用于采用预设聚类算法对所述目标商圈类型对应的aoi数据进行聚类，得到至少一个第一类型的区域；poi筛选模块，用于从所述目标商圈类型对应的poi数据中筛选未包含在任一所述第一类型的区域内的poi数据，以作为待划分poi数据；poi聚类模块，用于采用所述预设聚类算法对所述待划分poi数据进行聚类，得到至少一个第二类型的区域；区域合并模块，用于对所述第一类型的区域和所述第二类型的区域进行合并，得到所述目标商圈类型对应的
目标商圈区域。
59.所述终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器51、存储器52。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是终端设备的示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
60.所称处理器51可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器51是所述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端设备的各个部分。
61.所述存储器52可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器51通过运行或执行存储在所述存储器52内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器52内的数据，实现所述终端设备的各种功能。所述存储器52可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡（smart media card, smc），安全数字（secure digital, sd）卡，闪存卡（flash card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
62.其中，所述终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
63.需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
64.与现有技术相比，本发明实施例公开的商圈划分方法、装置、地理信息系统、终端设备及介质，对于目标区域，通过对目标商圈类型对应的aoi数据进行聚类，得到至少一个
第一类型的区域，以初步画出目标商圈，再对未包含在第一类型的区域的目标商圈类型对应的poi数据进行聚类，得到至少一个第二类型的区域，以补充目标商圈，再对所述第一类型的区域和所述第二类型的区域进行合并，以过滤掉两个聚类区域中的重复区域，由此，能够得到所述目标区域内的目标商圈区域，实现商圈划分。
65.以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。