[发明专利]一种异构城市数据的个体人际关系可视推理方法

摘要

本发明公开了一种异构城市数据的个体人际关系可视推理方法，包括以下步骤：(1)获取数据；(2)将步骤(1)中数据的城市区域编码为四叉树区域，将地理位置信息根据其在城市中的经纬度位置以四叉树编码；(3)将经过编码的数据针对特点进行分类存储；(4)对地理位置信息进行统一的时空和轨迹匹配；(5)选择分析目标；(6)根据踪迹时间线图确定分析目标的移动模式；(7)根据分析目标的移动模式，通过轨迹匹配确定分析目标的不同类型的人际关系；(8)对得到的最佳匹配对象，通过分析最佳匹配对象和目标的所有轨迹匹配情况来验证两者的人际关系；本发明可用于目标生活模式分析、人际关系分析和人际关系验证等方面。

主权项

1.一种异构城市数据的个体人际关系可视推理方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取不同来源和格式的带地理位置信息的数据；(2)将步骤(1)中数据的城市区域编码为四叉树区域，将地理位置信息根据其在城市中的经纬度位置以四叉树编码；(3)将经过步骤(2)编码的数据针对特点进行分类存储；(4)对步骤(3)中的地理位置信息进行统一的时空和轨迹匹配；(5)从步骤(1)的数据中选择分析目标；(6)根据踪迹时间线图确定分析目标的移动模式；(7)根据分析目标的移动模式，通过轨迹匹配确定分析目标的不同类型的人际关系；(8)对于步骤(7)中得到的最佳匹配对象，通过分析最佳匹配对象和分析目标的所有轨迹匹配情况来验证两者的人际关系；步骤(1)中，所述数据包括微博数据、出租车数据、手机位置数据和POI数据中的至少两种；步骤(3)中，出租车数据经过四叉树编码之后按出租车索引以时间顺序存入本地文件；微博数据、POI数据和手机位置 数据存入数据库中；步骤(4)中，对步骤(3)中的地理位置信息进行统一的时空和轨迹匹配的具体方法如下：对于时空匹配c(t,s_c)，包括一个时间变量t和一个地理空间位置s_c，若某一个分析目标在时间t所处的位置与s_c相近，则该分析目标满足该时空匹配；对于由n个轨迹段构成的轨迹R＝{r₁,r₂,...,r_n}的匹配，轨迹R和某一个分析目标轨迹的匹配程度由两两轨迹段匹配的总时长确定，记t_si为分析目标进入某地理空间位置的时间，t_ei为该分析目标离开该地理空间位置的时间，则每对轨迹段的匹配在位置能够匹配的前提下由相应的时间交集确定，即分析目标i和j中最早离开该地理空间位置的时间min(t_ei,t_ej)减去分析目标i和j中最晚进入该地理空间位置的时间max(t_si,t_sj)，定义为min(t_ei,t_ej)‑max(t_si,t_sj)；步骤(6)中，根据踪迹时间线图确定分析目标的移动模式的具体步骤为：对于手机类型分析目标，踪迹时间线图可视编码了分析目标移动的规律，包括经常停留的地方和停留时长；对于从出租车类型分析目标，踪迹时间线图可视编码了分析目标载客情况和时长；步骤(7)中，通过轨迹匹配确定分析目标的不同类型的人际关系的具体步骤为：7‑1、在家附近的轨迹匹配对应家人和邻居，在工作地点附近的轨迹匹配对应同事和工作地点附近的人，叠加多次轨迹匹配的结果；7‑2、调整匹配规则的权重、顺序和标注，对匹配结果进行排序；7‑3、删除某个匹配规则的结果；7‑4、将新匹配规则的结果和已有结果进行替换；7‑5、得到符合多个匹配规则的最佳匹配对象。