[发明专利]一种集群数据分析方法及装置

权利要求书

1.一种集群数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：

选取预定时间段内的相隔预定时间间隔的时间点对应的移动集群对象数据；

建立异常数据动态表；

将每个所述时间点的所述移动集群对象数据和所述异常数据动态表内的异常数据点进行分类，得到初始分类结果，将未分类的所述移动集群对象数据作为所述异常数据点并存储至异常数据动态表中；

从第一个所述时间点开始，分析每个所述时间点的所述初始分类结果和所述时间点的前一个所述时间点的所述初始分类结果的变化，并根据所述变化的情况对每个所述时间的初始分类结果进行变化情况标识，得到分类结果；

还包括：

根据所述分类结果确定每个所述时间点的类与类之间的关系，构建移动集群模式树；

根据所述移动集群模式树，确定相关移动集群频繁信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述变化情况的标识，具体包括：

保留、合并、分离、扩张、收缩、消失、出现。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述建立异常数据动态表，包括：

建立所述异常数据动态表；

设置相关处理参数；其中，所述处理参数包括动态变化时间和更新时间。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将未分类的所述移动集群对象数据作为所述异常数据点并存储至异常数据动态表中，还包括：

根据所述处理参数，判断所述异常数据点的存在时间是否超出所述更新时间；

若是，则更新所述异常数据点。

5.一种集群数据分析装置，其特征在于，所述装置包括：

选取数据模块，用于选取预定时间段内的相隔预定时间间隔的时间点对应的移动集群对象数据；

建表模块，用于建立异常数据动态表；

初始分类模块，用于将每个所述时间点的所述移动集群对象数据和所述异常数据动态表内的异常数据点进行分类，得到初始分类结果，将未分类的所述移动集群对象数据作为所述异常数据点并存储至异常数据动态表中；

变化标识模块，用于从第一个所述时间点开始，分析每个所述时间点的所述初始分类结果和所述时间点的前一个所述时间点的所述初始分类结果的变化，并根据所述变化的情况对每个所述时间的初始分类结果进行变化情况标识，得到分类结果；

还包括：

建树模块，用于根据所述分类结果确定每个所述时间点的类与类之间的关系，构建移动集群模式树；

挖掘模块，用于根据所述移动集群模式树，确定相关移动集群频繁信息。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述建表模块，包括：

建表单元，用于建立所述异常数据动态表

设置参数单元，用于设置相关处理参数；其中，所述处理参数包括动态变化时间和更新时间。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述初始分类模块，还包括：更新单元，其中，所述更新单元包括：

时间判断子单元，用于根据所述处理参数，判断所述异常数据点的存在时间是否超出所述更新时间；

更新子单元，用于当所述异常数据点的存在时间超出所述更新时间，更新所述异常数据点。