[发明专利]一种交通卡号实名匹配方法、电子设备及存储介质

说明书

本发明提出一种交通卡号实名匹配方法、电子设备及存储介质，属于交通卡号实名匹配技术领域。包括以下步骤：S1.对轨道刷卡数据进行预处理；S2.判断轨道站点和扫码场所之间的映射关系；S3.对实名扫码数据进行预处理；S4.构建轨道刷卡进站稀疏矩阵和扫码进站稀疏矩阵；S5.将三维稀疏矩阵变换为二维矩阵；S6.计算轨道刷卡数据和实名扫码数据之间的匹配度，获取交通卡号和个体匹配结果。解决了现有技术中存在的数据利用率低、匹配率低和计算资源开销大的技术问题。

技术领域

本发明涉及一种交通卡号实名匹配方法，尤其涉及一种交通卡号实名匹配方法、电子设备及存储介质，属于交通卡号实名匹配技术领域。

背景技术

CN108074301A公开了一种交通卡的实名制方法及装置，该方法针对待匹配的地铁站，识别与所述地铁站之间的距离小于设定距离阈值的小区；针对在设定时间长度内针对所述地铁站保存的第一刷卡记录及针对每个小区保存的第二刷卡记录，识别所述第一刷卡记录中的交通卡的标识信息及进出站时间，并识别所述第二刷卡记录中的用户身份标识信息及出进门时间；统计包含目标用户身份标识信息的第二刷卡记录及包含目标交通卡的标识信息的第一刷卡记录，如果目标第一刷卡记录中的进站时间和目标第二刷卡记录中的出门时间之间的差值小于设定时间阈值，或目标第二刷卡记录中进门时间和目标第一刷卡记录中出站时间的差值小于设定时间阈值，则确定目标第一刷卡记录和目标第二刷卡记录为一条匹配记录；根据该目标用户身份标识信息和目标交通卡的标识信息的匹配记录的条数，确定所述用户身份标识信息和目标交通卡的标识信息的匹配次数，当所述匹配次数大于设定的次数阈值时，确定该目标用户身份标识信息与该目标交通卡的标识信息匹配。

但该方法存在以下问题：

1.数据利用率低：需考虑每个地铁站附近的小区，若地铁站附近不存在小区或小区数据量极少，或乘车人并非从小区出发乘坐地铁，则地铁站的刷卡数据则无法有效利用；

2.匹配率低、准确率低：当数据利用率较低时，交通卡号的匹配率及准确率也会随之降低；

3.计算资源开销大：进入小区的个体实际上可能并非搭乘地铁，但是否搭乘地铁信息无法从小区刷卡数据得到，计算时可能大部分数据没有实际用处，会造成计算资源开销大的问题。

发明内容

在下文中给出了关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。

鉴于此，为解决现有技术中存在的数据利用率低、匹配率低和计算资源开销大的技术问题，本发明提供一种交通卡号实名匹配方法、电子设备及存储介质。本发明对轨道刷卡数据及实名扫码数据进行预处理获取轨道刷卡进站数据和扫码进站数据后，通过场所映射建立他们之间的位置关系，再通过时间离散化及时间片扩展获得三维稀疏矩阵，通过维度合并将三维矩阵变换为二维矩阵，利用矩阵相乘运算计算匹配度，并基于事实规则对结果进行后处理和结果输出。本发明采用实际场景中覆盖面广、使用率高的实名扫码数据代替小区刷卡记录，进而提高轨道刷卡数据的可使用量；通过计算扫码场所和地铁站点之间的映射关系，筛选实名扫码数据，能够在计算前提前删除与轨道站点无映射关系的实名扫码数据，减少无效数据；利用稀疏矩阵进一步降低计算资源开销。

方案一、一种交通卡号实名匹配方法，基于实名扫码数据和轨道刷卡数据实现的一种交通卡号实名匹配方法，包括以下步骤：

S1.对轨道刷卡数据进行预处理；

S2.判断轨道站点和扫码场所之间的映射关系；

S3.对实名扫码数据进行预处理；

S4.构建轨道刷卡进站稀疏矩阵和扫码进站稀疏矩阵；

S5.将三维稀疏矩阵变换为二维矩阵；