超高精准度IP地理位置定位技术，采用将数据挖掘与网络测量相结合的总体模型，搭建先划分IP地址应用场景再进行IP地址定位的技术架构，利用动态IP地址多区域定位算法，解决了基准点数据利用率低、单一技术无法实现超高精度IP地址定位等问题，形成街道级IP地理位置定位，极大程度上提升了IP地址定位的精确度和覆盖度。与世界上最先进的IP地址定位技术相比，精确度提高了30倍，技术上处于国际领先地位。
超高精度IP地理位置定位技术通过设计探测机选择算法，根据探测机地理位置、网络出口等指标，选择最优探测机组合，搭建高可用、易扩展的分布式探测机群组。研发高并发海量数据爬虫系统，部署在分布式探测群组之上，针对万维网、移动平台的数据进行深度挖掘，完成WHOIS、BGP等开源数据库数据和IP地址基准点数据采集。
针对传统网络测量方式获取到的网络路径不全、时延经常发生膨胀、采集效率低下等问题，采用基于Per-Flow方式探测的Paris traceroute和MDA traceroute的探测技术，采集基于UDP和ICMP类型的网络路径，设计时延修复和路径修复算法，保证网络拓扑信息的完整性和正确性。
针对同一类别的IP指纹信息、地理覆盖范围、网络拓扑、对应域名、端口等属性存在相似性，不同类别间存在明显差异的特点。为了解决目前应用场景划分停留在运营商、数据中心等级别，颗粒度粗糙等问题。结合IP的物理特征和网络特征，利用机器学习分类算法，完成17类IP应用场景的精细划分。从而针对不同场景使用差异化的基准点过滤算法和IP定位算法，提高整体定位的准确度。
结合IP应用场景判定结果，根据不同来源的数据特征，设定不同的清洗规则，对IP基准点数据进行清洗，确保数据的真实性和准确性。针对WHOIS和BGP数据，根据注册机构的类型、地域以及登记的时间，筛选可用基准点。
针对移动基准点数据，使用独立IP和IP簇双重过滤原则。对独立IP，筛选一定时间内搜集到的位置数量（不少于10条位置信息）和来源数量（不少于3个数据来源）都比较丰富的情况，划定其经常出现的区域，并删除不在区域内的异常基准点；对相邻的IP簇，使用多种数据来源（不少于3个数据来源）提供的IP丰富位置信息（不少于20条位置信息），划定该IP簇经常出现的区域，并删除不在区域内的异常基准点。
针对单一使用数据挖掘技术或网络测量技术，从可行性上来讲，要实现超高精度IP地址定位是十分困难的问题。研发超高精度IP地理位置定位算法，对不同应用场景下的、有基准点的IP进行动态聚类分析，针对不同的聚类参数，权衡聚类覆盖区域的面积大小以及聚类覆盖区域下的基准点召回率，找到效果最优的聚类参数，给出不同应用场景下IP地理位置的最大覆盖范围；对没有基准点的IP进行网络拓扑相似度比较，完成IP定位。
超高精度IP地址定位技术将数据挖掘与网络测量两种技术相结合，从而产生化学反应，极大程度上提升了IP地址定位的精确度和覆盖度。
