APISpace IP归属地查询接口案例代码

1.IP归属地查询API

1.1 API接口简介

IP归属地查询API:根据IP地址查询归属地信息,包含国家、省、市、区县和运营商等信息。APISpace 提供了IPv4IPv6 的IP归属地查询接口,并且包含了各种归属地精度查询的接口。

1.2 IPv4

IPv4归属地查询分为 高精版区县级城市级,共3个版本。

IPv4归属地-高精版IPv4归属地-区县级IPv4归属地-城市级
适用人群对定位精度要求比较高的企业用户企业或个人开发者企业或个人开发者
数据描述● 43亿全量IPv4 ● 中国地区(不含港台地区)街道级别,定位至50米 ● IP最新出现位置,覆盖更全范围 ● 含运营商数据● 43亿全量IPv4 ● 中国地区(不含港台地区)区县级别,定位至区县中心 ● IP地址历史位置聚类,去除无效范围 ● 含运营商数据● 43亿全量IPv4 ● 全球范围城市级别 ● 含运营商数据
更新频率每周更新每日更新每日更新
坐标系GPS和百度GPS和百度GPS和百度
区域类型单区域或多区域单区域单区域
在线并发1000次/秒1000次/秒1000次/秒

1.3 IPv6

Pv6归属地分为 区县级、城市级,共2个版本。

IPv6归属地-区县级IPv6归属地-城市级
适用人群企业或个人开发者企业或个人开发者
数据描述● 2^128全量IPv6 ● 中国地区(不含港台地区)区县级别,定位至区县中心 ● 含运营商数据● 2^128全量IPv6 ● 全球范围城市级别 ● 含运营商数据
更新频率每日更新每日更新
坐标系GPS和百度GPS和百度
区域类型单区域单区域
在线并发1000次/秒1000次/秒

2.IP归属地接口详情(以IP归属地-IPv4区县级为例)

2.1 接口请求信息

2.2 请求示例代码(JAVA)

1OkHttpClient client = new OkHttpClient().newBuilder().build(); 2MediaType mediaType = MediaType.parse("application/x-www-form-urlencoded"); 3Request request = new Request.Builder() 4 .url("https://eolink.o.apispace.com/ipguishu/ip/geo/v1/district?ip=1.45.124.145&coordsys=WGS84") 5 .method("GET",null) 6 .addHeader("X-APISpace-Token","API密钥,注册APISpace即可获得") 7 .addHeader("Authorization-Type","apikey") 8 .build(); 9 10Response response = client.newCall(request).execute(); 11System.out.println(response.body().string());

2.3 返回示例

1{ 2 "code": "Success", 3 "data": { 4 "continent": "亚洲", // 大洲 5 "country": "中国", // 国家 6 "zipcode": "511400", // 邮政编码 7 "timezone": "UTC+8", // 时区 8 "accuracy": "区县", // 精度 9 "owner": "中国电信", // 所属机构 10 "isp": "中国电信", // 运营商 11 "source": "数据挖掘", // 采集方式 12 "areacode": "CN", // 国家编码 13 "adcode": "440113", // 行政编码 14 "asnumber": "4134", // 自治域编码 15 "lat": "22.930876", // 纬度 16 "lng": "113.404840", // 经度 17 "radius": "20.5686", // 定位半径 18 "prov": "广东省", // 省份 19 "city": "广州市", // 城市 20 "district": "番禺区" // 区县 21 }, 22 "charge": true, 23 "msg": "查询成功", 24 "ip": "61.144.147.130", 25 "coordsys": "WGS84" 26}

IP归属地查询API应用场景

1. 匿名访客识别,挖掘更多销售线索

用作网站的匿名访客识别,通过解析网站访问用户留存的IP地址,识别访问用户的所属企业、经营地址、官网、联系方式等信息,进而分析来访用户与自身经营业务的匹配程度,挖掘更多的销售线索,辅助业务增长。

2. 建立用户轨迹画像,分析用户需求,辅助产品营销

通过解析已存用户不同登录网站或者APP时间的IP地址,了解用户的地理位置信息,进行用户轨迹画像绘制,通过分析用户常涉区域的经营消费水平,推测用户的理财能力与偏好,根据推导结果进行理财产品匹配,辅助制定营销策略。

3. 互联网在线广告精准投放

对用户进行IP地址解析,了解用户所处的地理位置,同时根据用户所处地理位置的消费水平,对指定半径范围内用户推送适宜的产品。

4. 位置交叉核验,评估用户可信任度

首先根据商户登录的IP地址进行地理位置解析了解用户的真实所处位置,随后利用解析结果与经营注册地址进行匹配校对,判断商户登录位置与经营位置是否一致,作为评估商户可信任程度的风险入参之一。

5. 互联网金融行业风险控制

通过解析用户登录的IP地址了解用户的地理位置位置信息,首先与内部已掌握的风险区域进行数据对比,判断是否发生在高风险地区,同时对同一时间段不同交易用户的IP地址进行解析,了解交易发生地的分布情况,判定是否存在多笔交易发生地聚集,进而辅助内部风控体系建设。

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