[发明专利]利用轨迹数据挖掘重点人群的关联对象的方法及系统

权利要求书

1.一种利用轨迹数据挖掘重点人群的关联对象的方法，其特征在于，包括：

获取观察对象的轨迹数据和碰撞对象的轨迹数据；所述轨迹数据包括对象标识、时间和地点；

根据所述观察对象的轨迹数据和碰撞对象的轨迹数据，得到关联数据，所述关联数据为数据集S3；

根据所述数据集S3，基于预设的拆分规则，得到数据集S4和数据集S5；

根据所述数据集S4和数据集S5，分别从数据集S3中获取每条记录对应的日期；

根据所述数据集S4和日期，基于预设的关联算法，得到每日的采集次数关联度，具体为：

RP(AB)=(P(AB)/P(A)+P(AB)/P(B))/2，其中，针对数据集S4中的一个碰撞关联组(A,B)，A为观察对象，B为碰撞对象，P(A) 为对象A当日出现的次数，P(B)为对象B出现的次数，P(AB) 为碰撞组(A,B)当日出现的次数，RP(AB)为采集次数关联度；

根据所述数据集S5和日期，基于预设的关联算法，得到每日的采集点关联度，具体为：

RS(AB)=(S(AB)/S(A)+S(AB)/S(B))/2，其中，针对数据集S5中的一个碰撞关联组（A,B)， A为观察对象，B为碰撞对象，S(A)为对象A当日出现的地点数，S(B)为对象B出现的地点数，S(AB)为碰撞组(A,B)当日出现的地点数，RS(AB)为采集点关联度；

根据所述观察对象的对象标识、碰撞对象的对象标识、日期、采集点关联度和采集次数关联度，生成数据集S6；

根据所述数据集S6，计算采集时间内的日期关联度；根据所述每日的关联度记录和日期关联度，得到关联分析结果。

2.根据权利要求1所述的利用轨迹数据挖掘重点人群的关联对象的方法，其特征在于，获取观察对象的轨迹数据和碰撞对象的轨迹数据，包括：

获取观察对象的对象标识；

通过采集设备采集经过人员的轨迹数据；

根据所述观察对象的对象标识，从轨迹数据中调取观察对象的轨迹数据；并将剩余数据作为碰撞对象的轨迹数据；

将所述观察对象的轨迹数据按时间排序，派生出唯一记录号，形成数据集S1；

将所述碰撞对象的轨迹数据按时间排序，派生出唯一记录号，形成数据集S2。

3.根据权利要求2所述的利用轨迹数据挖掘重点人群的关联对象的方法，其特征在于，根据所述观察对象的轨迹数据和碰撞对象轨迹数据，得到关联数据，包括：

将所述数据集S1和数据集S2通过地点进行关联；

计算关联后的时间差，并保存时间差小于预设时间阈值的记录，得到数据集S3。

4.根据权利要求1所述的利用轨迹数据挖掘重点人群的关联对象的方法，其特征在于，根据所述数据集S3，基于预设的拆分规则，得到数据集S4和数据集S5，包括：

将所述数据集S3以观察对象的唯一记录号作为组号，合并观察对象的对象标识与碰撞对象的对象标识为一个集合，形成数据集S4；

将所述数据集S3以地点作为组号，合并观察对象的对象标识与碰撞对象的对象标识为一个集合，并去重同一地点的相同记录，形成数据集S5。

5.根据权利要求1所述的利用轨迹数据挖掘重点人群的关联对象的方法，其特征在于，根据所述数据集S6，计算采集时间内的日期关联度，包括：

将所述数据集S6以日期为组号，合并观察对象的对象标识与碰撞对象的对象标识为一个集合，形成数据集S7；

根据所述数据集S7，基于预设的关联算法，得到采集时间内的日期关联度。

6.根据权利要求1所述的利用轨迹数据挖掘重点人群的关联对象的方法，其特征在于，根据所述每日的关联度记录和日期关联度，得到关联分析结果，包括：

去除所述数据集S6中关联度为零的记录，再分别计算所述采集次数关联度的中位数和采集点关联度的中位数；

将所述日期关联度、采集次数关联度的中位数和采集点关联度的中位数，基于预设权重，加权求和，得到综合关联度；

根据所述观察对象的对象标识与碰撞对象的对象标识按照综合关联度降序排序，生成数据集S8；

根据所述数据集S8，得到关联分析结果。