[发明专利]一种多维数据驱动的交通运输主体综合画像方法

说明书

本发明公开了一种多维数据驱动的交通运输主体综合画像方法，该方法具体包括：对综合交通运输主体的原始运营数据进行采集；根据交通运输主体的原始运营数据，实现对核心画像元素的提取，并对核心画像元素进行分级；对交通运输主体的综合画像元素进行多维度的运营特征分析；结合各交通运输行业画像元素特征，建立交通运输主体的综合画像属性标签库，对画像元素进行综合评价；筛选交通运输主体的画像属性标签，生成基于交通运输主体的综合画像；通过绘制针对交通运输主体的综合画像，实现对综合交通运输企业运营特征的刻画和描述，加强对综合交通运输企业运营服务现状的全局掌控。

技术领域

本发明涉及一种多维数据驱动的交通运输主体综合画像技术，用以分析评价综合交通运输企业的运营特征，属于综合交通运输数据挖掘应用与数据可视化领域。

背景技术

传统的交通运输市场主体，缺乏对各个行业内部的运营企业的管理模式、系统智能程度、人员分配合理性、决策科学程度等方面定量化的评判，无法获取各企业的全局性评价结果，难以预估各企业的信用等级及企业质量。目前的企业质量信誉考核分散，未实现跨领域综合评分，难以对涵盖多领域企业进行科学、客观的评价。并且，其内部的管理运营系统生成的动静态数据未得到良好的挖掘，各个系统相对分隔，建设内容互相割裂，大量的数据信息资源和应用成果累积在各企业的各级管理部门中，形成了部门格局化；同时交通运输行业缺乏对多源异构数据信息资源的整合技术，制约了对交通运输市场综合特征的提取、发展的预测和异常行为的预警预判等；缺乏交通运输市场的画像技术，难以直观地展示各个交通运输市场的现状、信用等级和发展趋势，严重影响管理决策的准确性和及时性。

交通运输市场主体的综合画像能够全面、动态地展示企业的全生命周期的全过程化描述，直观地显示交通运输行业各企业的历史进程、运营现状及发展趋势，适应新的管理体制和发展战略要求，有效整合交通运输市场资源要素，提高交通运输监管效能。因此，研发交通运输市场的综合画像技术具有重要意义。

本方法利用交通运输综合静态数据库和交通运输动态监管数据库，针对交通运输主体开展不同交通运输行业运行特征辨识技术研究，通过对各领域交通运行特征的定义、提取和融合，构建反映交通运行特征的指标项。分析各交通运输行业核心影响因素，构建深度反映各领域运行服务特征的多等级的画像元素集，最终从业务需求出发，针对画像元素的应用情况构建了交通运输主体的综合画像属性标签库，支撑常态化运行特征分析，实现针对交通运输主题的综合画像，以及对交通运输服务现状的全局掌控。

发明内容

本发明的目的在于提出一种多维数据驱动的交通运输主体综合画像技术，用于分析评价综合交通运输主体所涵盖的各部分交通运输行业的运营特征，包括公交、出租、省际、货运、旅游、停车、水运、维修和租赁等多个交通运输行业，对各交通运输行业的运营数据进行提取和融合，从多角度综合反映综合交通运输主体的运营情况和运营特征，构建深度反映交通运输主体运营特征的综合画像技术。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为一种多维数据驱动的交通运输主体综合画像方法，该方法具体包括如下步骤：

步骤1，交通运输主体的综合画像数据采集；

步骤1.1，对综合交通运输主体所涵盖各交通运输行业的原始运营数据进行采集；

基于不同时空维度的运输主体动、静态数据常态化的共享交换和综合利用，研发跨企业、跨系统企业动态监管数据交互架构技术，整合跨行业运营市场主体全生命周期生成的各类动静态多源数据，构建包括基础信息数据库、业务关联数据库等运输主体综合动、静态数据库，为运输主体多维度画像提供数据支撑。

数据库的主体框架中涵盖公交、出租、汽车租赁、旅游客运、省际客运、货运、水运(地方海事)、机动车维修、停车等多个交通运输行业，可根据实际企业的营业范围应用相应的子数据库。数据来源涉及政府、行业监管部门、企业运营部门及社会资源等复杂主体，实现不同时空维度动态数据常态化的抽取、格式转换迁移、内容过滤整合、内容转换、同异步传输、录入与存储、共享交换和动态部署等，多角度反映企业的实际情况。