CN107844851A - 查勘网格优化方法、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
查勘网格优化方法、电子设备及计算机可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107844851A CN107844851A CN201710916177.XA CN201710916177A CN107844851A CN 107844851 A CN107844851 A CN 107844851A CN 201710916177 A CN201710916177 A CN 201710916177A CN 107844851 A CN107844851 A CN 107844851A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- hot spot
- spot region
- case
- vehicle insurance
- region
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/23—Clustering techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/08—Insurance
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Finance (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
Abstract
本发明公开了一种查勘网格优化方法,该方法包括步骤:抽取资料库中预先存储的车险报案信息;针对所述抽取的车险报案信息进行聚类分析,获取车险案件热点区域和热点时间段;根据所述聚类分析获取的案件热点区域和热点时间段,调整资料库中预先设置的查勘区域网格。本发明可以优化现有查勘网格,提升整体查勘工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及计算机信息技术领域,尤其涉及一种查勘网格优化方法、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
目前车险行业在进行车险查勘网格划分的时候,普遍采用传统城市行政区域划分的方式,此种网格划分方式无法有效地对网格进行优化以及动态调整。故,现有技术中的车险查勘网格划分方法不够合理,亟需改进。
发明内容
有鉴于此,本发明提出一种查勘网格优化方法、电子设备及计算机可读存储介质,通过对抽取的车险报案关键信息进行聚类分析,可以优化现有查勘网格,提升整体查勘工作效率。
首先,为实现上述目的,本发明提出一种电子设备,所述电子设备包括存储器及处理器,所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的查勘网格优化系统,所述查勘网格优化系统被所述处理器执行时实现如下步骤:
抽取资料库中预先存储的车险报案信息;
针对所述抽取的车险报案信息进行聚类分析,获取车险案件热点区域和热点时间段;及
根据所述聚类分析获取的案件热点区域和热点时间段,调整资料库中预先设置的查勘区域网格。
优选地,所述车险案件热点区域和热点时间段的获取包括:
提取预设时间段内车险案件发生的位置信息和时间信息;
设置热点区域聚类分析所需的不同阈值,根据车险案件发生的位置信息进行热点区域聚类分析,计算不同阈值下车险案件的热点区域;
根据预定条件分析不同阈值下车险案件的热点区域,得到符合该预定条件的最佳阈值以及最佳热点区域;及
根据所述最佳热点区域中车险案件发生的时间信息,进行热点时间段聚类分析,获取车险案件的热点时间段。
优选地,若预设时间段内某区域的车险报案次数大于或等于预设阈值,则判定该区域为热点区域;及
所述热点区域聚类分析所需的不同阈值包括第一预设阈值、第二预设阈值、及第三预设阈值,所述计算不同阈值下车险案件的热点区域包括:
统计预设时间段内车险报案次数大于或等于第一预设阈值的所有热点区域,得到第一组热点区域,统计预设时间段内车险报案次数大于或等于第二预设阈值的所有热点区域,得到第二组热点区域,统计预设时间段内车险报案次数大于或等于第三预设阈值的所有热点区域,得到第三组热点区域。
优选地,所述最佳热点区域为符合该预定条件的数量最多的热点区域组,所述最佳阈值为该最佳热点区域对应的预设阈值。
优选地,所述预定条件为查勘人员的工作负荷;
所述调整资料库中预先设置的查勘区域网格包括:增加所述案件热点区域及热点时间段的查勘人员,减少非热点区域及非热点时间段的查勘人员或者合并非热点区域。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种查勘网格优化方法,该方法应用于电子设备,所述方法包括:
抽取资料库中预先存储的车险报案信息;
针对所述抽取的车险报案信息进行聚类分析,获取车险案件热点区域和热点时间段;及
根据所述聚类分析获取的案件热点区域和热点时间段,调整资料库中预先设置的查勘区域网格。
优选地,所述车险案件热点区域和热点时间段的获取包括:
提取预设时间段内车险案件发生的位置信息和时间信息;
设置热点区域聚类分析所需的不同阈值,根据车险案件发生的位置信息进行热点区域聚类分析,计算不同阈值下车险案件的热点区域;
根据预定条件分析不同阈值下车险案件的热点区域,得到符合该预定条件的最佳阈值以及最佳热点区域;及
根据所述最佳热点区域中车险案件发生的时间信息,进行热点时间段聚类分析,获取车险案件的热点时间段。
优选地,若预设时间段内某区域的车险报案次数大于或等于预设阈值,则判定该区域为热点区域;及
所述热点区域聚类分析所需的不同阈值包括第一预设阈值、第二预设阈值、及第三预设阈值,所述计算不同阈值下车险案件的热点区域包括:
统计预设时间段内车险报案次数大于或等于第一预设阈值的所有热点区域,得到第一组热点区域,统计预设时间段内车险报案次数大于或等于第二预设阈值的所有热点区域,得到第二组热点区域,统计预设时间段内车险报案次数大于或等于第三预设阈值的所有热点区域,得到第三组热点区域。
优选地,所述最佳热点区域为符合该预定条件的数量最多的热点区域组,所述最佳阈值为该最佳热点区域对应的预设阈值;
所述预定条件为查勘人员的工作负荷;及
所述调整资料库中预先设置的查勘区域网格包括:增加所述案件热点区域及热点时间段的查勘人员,减少非热点区域及非热点时间段的查勘人员或者合并非热点区域。
进一步地,为实现上述目的,本发明还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有查勘网格优化系统,所述查勘网格优化系统可被至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行如上述的查勘网格优化方法的步骤。
相较于现有技术,本发明所提出的电子设备、查勘网格优化方法及计算机可读存储介质,通过对抽取的车险报案关键信息(如报案城市、区域、时间分布)进行聚类分析,获取车险案件的热点区域以及热点时间段,并根据聚类分析的结果调整现有查勘区域网格的划分,利用本发明可以优化现有查勘网格,提升整体查勘工作效率,而且可以根据最新网格数据进行动态更新。
附图说明
图1是本发明电子设备一可选的硬件架构的示意图;
图2是本发明电子设备中查勘网格优化系统一实施例的程序模块示意图;
图3为本发明查勘网格优化方法一实施例的实施流程示意图。
附图标记:
电子设备 | 2 |
存储器 | 21 |
处理器 | 22 |
网络接口 | 23 |
查勘网格优化系统 | 20 |
抽取模块 | 201 |
获取模块 | 202 |
优化模块 | 203 |
流程步骤 | S31-S33 |
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
需要说明的是,在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外,各个实施例之间的技术方案可以相互结合,但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础,当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在,也不在本发明要求的保护范围之内。
进一步需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
首先,本发明提出一种电子设备2。
参阅图1所示,是本发明电子设备2一可选的硬件架构的示意图。本实施例中,所述电子设备2可包括,但不限于,可通过系统总线相互通信连接存储器21、处理器22、网络接口23。需要指出的是,图1仅示出了具有组件21-23的电子设备2,但是应理解的是,并不要求实施所有示出的组件,可以替代的实施更多或者更少的组件。
其中,所述电子设备2可以是机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器等计算设备,该电子设备2可以是独立的服务器,也可以是多个服务器所组成的服务器集群。
所述存储器21至少包括一种类型的可读存储介质,所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如,SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中,所述存储器21可以是所述电子设备2的内部存储单元,例如该电子设备2的硬盘或内存。在另一些实施例中,所述存储器21也可以是所述电子设备2的外部存储设备,例如该电子设备2上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。当然,所述存储器21还可以既包括所述电子设备2的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中,所述存储器21通常用于存储安装于所述电子设备2的操作系统和各类应用软件,例如所述查勘网格优化系统20的程序代码等。此外,所述存储器21还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
所述处理器22在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器22通常用于控制所述电子设备2的总体操作,例如执行与所述电子设备2进行数据交互或者通信相关的控制和处理等。本实施例中,所述处理器22用于运行所述存储器21中存储的程序代码或者处理数据,例如运行所述的查勘网格优化系统20等。
所述网络接口23可包括无线网络接口或有线网络接口,该网络接口23通常用于在所述电子设备2与其它电子设备之间建立通信连接。例如,所述网络接口23用于通过网络将所述电子设备2与外部数据平台相连,在所述电子设备2与外部数据平台之间的建立数据传输通道和通信连接。所述网络可以是企业内部网(Intranet)、互联网(Internet)、全球移动通讯系统(Global System of Mobile communication,GSM)、宽带码分多址(WidebandCode Division Multiple Access,WCDMA)、4G网络、5G网络、蓝牙(Bluetooth)、Wi-Fi等无线或有线网络。
至此,己经详细介绍了本发明各个实施例的应用环境和相关设备的硬件结构和功能。下面,将基于上述应用环境和相关设备,提出本发明的各个实施例。
参阅图2所示,是本发明电子设备2中查勘网格优化系统20一实施例的程序模块图。本实施例中,所述的查勘网格优化系统20可以被分割成一个或多个程序模块,所述一个或者多个程序模块被存储于所述存储器21中,并由一个或多个处理器(本实施例中为所述处理器22)所执行,以完成本发明。例如,在图2中,所述的查勘网格优化系统20可以被分割成抽取模块201、获取模块202、以及优化模块203。本发明所称的程序模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,比程序更适合于描述所述查勘网格优化系统20在所述电子设备2中的执行过程。以下将就各程序模块201-203的功能进行详细描述。
所述抽取模块201,用于抽取资料库(如电子设备2的存储器21)中预先存储的车险报案信息。优选地,在本实施例中,所述车险报案信息包括,但不限于,车险报案城市、区域、时间分布(如不同时间段、工作日、非工作日、节假日等)信息。
所述获取模块202,用于针对所述抽取的车险报案信息进行聚类分析,获取车险案件热点区域(如城市中心区域)和热点时间段(如工作日的早7:00-9:00,晚5:30-7:30)。优选地,在本实施例中,可以采用DBSCAN聚类算法,针对所述抽取的车险报案信息进行聚类分析。
优选地,在本实施例中,所述车险案件热点区域和热点时间段的获取包括如下步骤:
(1)提取预设时间段内(如过去24小时内)车险案件发生的位置信息(如经纬度坐标信息)和时间信息。
(2)设置热点区域聚类分析所需的不同阈值,根据车险案件发生的位置信息进行热点区域聚类分析,计算不同阈值下车险案件的热点区域。其中,若预设时间段内某区域的车险报案次数大于或等于预设阈值(如5次),则判定该区域为热点区域。
优选地,在本实施例中,所述热点区域聚类分析所需的不同阈值包括,但不限于,第一预设阈值(如3次)、第二预设阈值(如5次)、第三预设阈值(如7次)。对应地,统计预设时间段内车险报案次数大于或等于第一预设阈值的所有热点区域,得到第一组热点区域(如10个);统计预设时间段内车险报案次数大于或等于第二预设阈值的所有热点区域,得到第二组热点区域(如15个);统计预设时间段内车险报案次数大于或等于第三预设阈值的所有热点区域,得到第三组热点区域(如20个)。
(3)根据预定条件分析不同阈值下车险案件的热点区域,得到符合该预定条件的最佳阈值以及最佳热点区域。其中,所述最佳热点区域为符合该预定条件的数量最多的热点区域组(如第二组热点区域),所述最佳阈值为该最佳热点区域对应的预设阈值。例如,如果最佳热点区域为第二组热点区域,则最佳阈值为第二组热点区域对应的第二预设阈值。
优选地,在本实施例中,所述预定条件可以是查勘人员的工作负荷。例如,如果现有查勘人员的工作负荷最多只能支持18个热点区域,则确定最佳热点区域为第二组热点区域(数量为15个),最佳阈值为第二预设阈值(5次)。
(4)根据所述最佳热点区域中车险案件发生的时间信息,进行热点时间段聚类分析,获取车险案件的热点时间段(如工作日的早7:00-9:00,晚5:30-7:30)。在本实施例中,也可以采用DBSCAN聚类算法,进行热点时间段聚类分析,在此不再赘述。
所述优化模块203,用于根据所述聚类分析获取的案件热点区域和热点时间段,调整资料库中预先设置的查勘区域网格。
优选地,在本实施例中,所述调整资料库中预先设置的查勘区域网格包括:增加所述案件热点区域及热点时间段的查勘人员,减少非热点区域及非热点时间段的查勘人员或者合并非热点区域。
进一步地,在其它实施例中,所述优化模块203还用于:
每隔预定时间间隔(如1天),更新网格数据(如网格区域的地图数据等)和案件数据(如最新的事故点报案数据),实现对查勘区域网格的动态调整优化。
通过上述程序模块201-203,本发明所提出的查勘网格优化系统20,对抽取的车险报案关键信息(如报案城市、区域、时间分布)进行聚类分析,获取车险案件的热点区域以及热点时间段,并根据聚类分析的结果调整现有查勘区域网格的划分。利用本发明可以优化现有查勘网格,提升整体查勘工作效率,而且可以根据最新网格数据进行动态更新。
此外,本发明还提出一种查勘网格优化方法。
参阅图3所示,是本发明查勘网格优化方法一实施例的实施流程示意图。在本实施例中,根据不同的需求,图3所示的流程图中的步骤的执行顺序可以改变,某些步骤可以省略。
步骤S31,抽取资料库(如电子设备2的存储器21)中预先存储的车险报案信息。优选地,在本实施例中,所述车险报案信息包括,但不限于,车险报案城市、区域、时间分布(如不同时间段、工作日、非工作日、节假日等)信息。
步骤S32,针对所述抽取的车险报案信息进行聚类分析,获取车险案件热点区域(如城市中心区域)和热点时间段(如工作日的早7:00-9:00,晚5:30-7:30)。优选地,在本实施例中,可以采用DBSCAN聚类算法,针对所述抽取的车险报案信息进行聚类分析。
优选地,在本实施例中,所述车险案件热点区域和热点时间段的获取包括如下步骤:
(1)提取预设时间段内(如过去24小时内)车险案件发生的位置信息(如经纬度坐标信息)和时间信息。
(2)设置热点区域聚类分析所需的不同阈值,根据车险案件发生的位置信息进行热点区域聚类分析,计算不同阈值下车险案件的热点区域。其中,若预设时间段内某区域的车险报案次数大于或等于预设阈值(如5次),则判定该区域为热点区域。
优选地,在本实施例中,所述热点区域聚类分析所需的不同阈值包括,但不限于,第一预设阈值(如3次)、第二预设阈值(如5次)、第三预设阈值(如7次)。对应地,统计预设时间段内车险报案次数大于或等于第一预设阈值的所有热点区域,得到第一组热点区域(如10个);统计预设时间段内车险报案次数大于或等于第二预设阈值的所有热点区域,得到第二组热点区域(如15个);统计预设时间段内车险报案次数大于或等于第三预设阈值的所有热点区域,得到第三组热点区域(如20个)。
(3)根据预定条件分析不同阈值下车险案件的热点区域,得到符合该预定条件的最佳阈值以及最佳热点区域。其中,所述最佳热点区域为符合该预定条件的数量最多的热点区域组(如第二组热点区域),所述最佳阈值为该最佳热点区域对应的预设阈值。例如,如果最佳热点区域为第二组热点区域,则最佳阈值为第二组热点区域对应的第二预设阈值。
优选地,在本实施例中,所述预定条件可以是查勘人员的工作负荷。例如,如果现有查勘人员的工作负荷最多只能支持18个热点区域,则确定最佳热点区域为第二组热点区域(数量为15个),最佳阈值为第二预设阈值(5次)。
(4)根据所述最佳热点区域中车险案件发生的时间信息,进行热点时间段聚类分析,获取车险案件的热点时间段(如工作日的早7:00-9:00,晚5:30-7:30)。在本实施例中,也可以采用DBSCAN聚类算法,进行热点时间段聚类分析,在此不再赘述。
步骤S33,根据所述聚类分析获取的案件热点区域和热点时间段,调整资料库中预先设置的查勘区域网格。
优选地,在本实施例中,所述调整资料库中预先设置的查勘区域网格包括:增加所述案件热点区域及热点时间段的查勘人员,减少非热点区域及非热点时间段的查勘人员或者合并非热点区域。
进一步地,在其它实施例中,所述查勘网格优化方法还包括如下步骤:
每隔预定时间间隔(如1天),更新网格数据(如网格区域的地图数据等)和案件数据(如最新的事故点报案数据),实现对查勘区域网格的动态调整优化。
通过上述步骤S31-S33,本发明所提出的查勘网格优化方法,对抽取的车险报案关键信息(如报案城市、区域、时间分布)进行聚类分析,获取车险案件的热点区域以及热点时间段,并根据聚类分析的结果调整现有查勘区域网格的划分。利用本发明可以优化现有查勘网格,提升整体查勘工作效率,而且可以根据最新网格数据进行动态更新。
进一步地,为实现上述目的,本发明还提供一种计算机可读存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘),所述计算机可读存储介质存储有查勘网格优化系统20,所述查勘网格优化系统20可被至少一个处理器22执行,以使所述至少一个处理器22执行如上所述的查勘网格优化方法的步骤。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件来实现,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机,计算机,服务器,空调器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上参照附图说明了本发明的优选实施例,并非因此局限本发明的权利范围。上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。另外,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本领域技术人员不脱离本发明的范围和实质,可以有多种变型方案实现本发明,比如作为一个实施例的特征可用于另一实施例而得到又一实施例。凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括存储器及处理器,所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的查勘网格优化系统,所述查勘网格优化系统被所述处理器执行时实现如下步骤:
抽取资料库中预先存储的车险报案信息;
针对所述抽取的车险报案信息进行聚类分析,获取车险案件热点区域和热点时间段;及
根据所述聚类分析获取的案件热点区域和热点时间段,调整资料库中预先设置的查勘区域网格。
2.如权利要求1所述的电子设备,其特征在于,所述车险案件热点区域和热点时间段的获取包括:
提取预设时间段内车险案件发生的位置信息和时间信息;
设置热点区域聚类分析所需的不同阈值,根据车险案件发生的位置信息进行热点区域聚类分析,计算不同阈值下车险案件的热点区域;
根据预定条件分析不同阈值下车险案件的热点区域,得到符合该预定条件的最佳阈值以及最佳热点区域;及
根据所述最佳热点区域中车险案件发生的时间信息,进行热点时间段聚类分析,获取车险案件的热点时间段。
3.如权利要求2所述的电子设备,其特征在于,若预设时间段内某区域的车险报案次数大于或等于预设阈值,则判定该区域为热点区域;及
所述热点区域聚类分析所需的不同阈值包括第一预设阈值、第二预设阈值、及第三预设阈值,所述计算不同阈值下车险案件的热点区域包括:
统计预设时间段内车险报案次数大于或等于第一预设阈值的所有热点区域,得到第一组热点区域,统计预设时间段内车险报案次数大于或等于第二预设阈值的所有热点区域,得到第二组热点区域,统计预设时间段内车险报案次数大于或等于第三预设阈值的所有热点区域,得到第三组热点区域。
4.如权利要求2或3所述的电子设备,其特征在于,所述最佳热点区域为符合该预定条件的数量最多的热点区域组,所述最佳阈值为该最佳热点区域对应的预设阈值。
5.如权利要求4所述的电子设备,其特征在于,所述预定条件为查勘人员的工作负荷;
所述调整资料库中预先设置的查勘区域网格包括:增加所述案件热点区域及热点时间段的查勘人员,减少非热点区域及非热点时间段的查勘人员或者合并非热点区域。
6.一种查勘网格优化方法,应用于电子设备,其特征在于,所述方法包括:
抽取资料库中预先存储的车险报案信息;
针对所述抽取的车险报案信息进行聚类分析,获取车险案件热点区域和热点时间段;及
根据所述聚类分析获取的案件热点区域和热点时间段,调整资料库中预先设置的查勘区域网格。
7.如权利要求6所述的查勘网格优化方法,其特征在于,所述车险案件热点区域和热点时间段的获取包括:
提取预设时间段内车险案件发生的位置信息和时间信息;
设置热点区域聚类分析所需的不同阈值,根据车险案件发生的位置信息进行热点区域聚类分析,计算不同阈值下车险案件的热点区域;
根据预定条件分析不同阈值下车险案件的热点区域,得到符合该预定条件的最佳阈值以及最佳热点区域;及
根据所述最佳热点区域中车险案件发生的时间信息,进行热点时间段聚类分析,获取车险案件的热点时间段。
8.如权利要求7所述的查勘网格优化方法,其特征在于,若预设时间段内某区域的车险报案次数大于或等于预设阈值,则判定该区域为热点区域;及
所述热点区域聚类分析所需的不同阈值包括第一预设阈值、第二预设阈值、及第三预设阈值,所述计算不同阈值下车险案件的热点区域包括:
统计预设时间段内车险报案次数大于或等于第一预设阈值的所有热点区域,得到第一组热点区域,统计预设时间段内车险报案次数大于或等于第二预设阈值的所有热点区域,得到第二组热点区域,统计预设时间段内车险报案次数大于或等于第三预设阈值的所有热点区域,得到第三组热点区域。
9.如权利要求7或8所述的查勘网格优化方法,其特征在于,所述最佳热点区域为符合该预定条件的数量最多的热点区域组,所述最佳阈值为该最佳热点区域对应的预设阈值;
所述预定条件为查勘人员的工作负荷;及
所述调整资料库中预先设置的查勘区域网格包括:增加所述案件热点区域及热点时间段的查勘人员,减少非热点区域及非热点时间段的查勘人员或者合并非热点区域。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有查勘网格优化系统,所述查勘网格优化系统可被至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行如权利要求6-9中任一项所述的查勘网格优化方法的步骤。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710916177.XA CN107844851B (zh) | 2017-09-30 | 2017-09-30 | 查勘网格优化方法、电子设备及计算机可读存储介质 |
PCT/CN2018/076179 WO2019061992A1 (zh) | 2017-09-30 | 2018-02-10 | 查勘网格优化方法、电子设备及计算机可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710916177.XA CN107844851B (zh) | 2017-09-30 | 2017-09-30 | 查勘网格优化方法、电子设备及计算机可读存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107844851A true CN107844851A (zh) | 2018-03-27 |
CN107844851B CN107844851B (zh) | 2021-09-03 |
Family
ID=61661565
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710916177.XA Active CN107844851B (zh) | 2017-09-30 | 2017-09-30 | 查勘网格优化方法、电子设备及计算机可读存储介质 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107844851B (zh) |
WO (1) | WO2019061992A1 (zh) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109447318A (zh) * | 2018-09-25 | 2019-03-08 | 平安科技(深圳)有限公司 | 一种网格划分方法、计算机可读存储介质及终端设备 |
CN109447319A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-03-08 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 一种网格划分方法、计算机可读存储介质及终端设备 |
CN109543947A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-03-29 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 基于查勘网格的任务分配的方法、装置及终端设备 |
CN109544098A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-03-29 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 一种智能排班方法、装置、存储介质和终端设备 |
WO2019227709A1 (zh) * | 2018-06-01 | 2019-12-05 | 平安科技(深圳)有限公司 | 服务器、查勘网格的优化方法及存储介质 |
WO2020024406A1 (zh) * | 2018-08-01 | 2020-02-06 | 平安科技(深圳)有限公司 | 电子装置、基于路况因子的车险查勘调度方法及存储介质 |
WO2020042472A1 (zh) * | 2018-08-27 | 2020-03-05 | 平安科技(深圳)有限公司 | 查勘任务处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
CN112084281A (zh) * | 2020-09-04 | 2020-12-15 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 绘制查勘网格的方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110457653B (zh) * | 2019-07-30 | 2023-09-01 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种警情热点区域的确定方法及装置 |
CN110659997B (zh) * | 2019-08-15 | 2023-06-27 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 数据聚类识别方法、装置、计算机系统及可读存储介质 |
CN113032607B (zh) * | 2019-12-09 | 2024-07-02 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 关键人员分析方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103020284A (zh) * | 2012-12-28 | 2013-04-03 | 刘建勋 | 一种基于时空聚类的出租车载客点推荐方法 |
CN104867065A (zh) * | 2015-06-05 | 2015-08-26 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 处理订单的方法和设备 |
CN106373387A (zh) * | 2016-10-25 | 2017-02-01 | 先锋智道(北京)科技有限公司 | 一种车辆调度方法、装置及系统 |
US20170228507A1 (en) * | 2014-08-08 | 2017-08-10 | Icahn School Of Medicine At Mount Sinai | Automatic disease diagnoses using longitudinal medical record data |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104317918B (zh) * | 2014-10-29 | 2017-12-05 | 深圳先进技术研究院 | 基于复合大数据gis的异常行为分析及报警系统 |
CN105989087B (zh) * | 2015-02-12 | 2020-02-21 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种确定热点区域的方法和装置 |
CN105206057B (zh) * | 2015-09-30 | 2018-09-07 | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 | 基于浮动车居民出行热点区域的检测方法及系统 |
CN105808784B (zh) * | 2016-03-31 | 2020-07-07 | 北京星选科技有限公司 | 推荐方法和装置 |
CN106296366A (zh) * | 2016-08-19 | 2017-01-04 | 北京恒天易开科技股份有限公司 | 一种基于电动汽车租赁行业车辆调价方法 |
-
2017
- 2017-09-30 CN CN201710916177.XA patent/CN107844851B/zh active Active
-
2018
- 2018-02-10 WO PCT/CN2018/076179 patent/WO2019061992A1/zh active Application Filing
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103020284A (zh) * | 2012-12-28 | 2013-04-03 | 刘建勋 | 一种基于时空聚类的出租车载客点推荐方法 |
US20170228507A1 (en) * | 2014-08-08 | 2017-08-10 | Icahn School Of Medicine At Mount Sinai | Automatic disease diagnoses using longitudinal medical record data |
CN104867065A (zh) * | 2015-06-05 | 2015-08-26 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 处理订单的方法和设备 |
CN106373387A (zh) * | 2016-10-25 | 2017-02-01 | 先锋智道(北京)科技有限公司 | 一种车辆调度方法、装置及系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
董红召等: "交通拥堵条件下的公交发车间隔过渡模型研究", 《交通运输系统工程与信息》 * |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2019227709A1 (zh) * | 2018-06-01 | 2019-12-05 | 平安科技(深圳)有限公司 | 服务器、查勘网格的优化方法及存储介质 |
WO2020024406A1 (zh) * | 2018-08-01 | 2020-02-06 | 平安科技(深圳)有限公司 | 电子装置、基于路况因子的车险查勘调度方法及存储介质 |
WO2020042472A1 (zh) * | 2018-08-27 | 2020-03-05 | 平安科技(深圳)有限公司 | 查勘任务处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
CN109447318A (zh) * | 2018-09-25 | 2019-03-08 | 平安科技(深圳)有限公司 | 一种网格划分方法、计算机可读存储介质及终端设备 |
CN109447318B (zh) * | 2018-09-25 | 2024-05-07 | 平安科技(深圳)有限公司 | 一种网格划分方法、计算机可读存储介质及终端设备 |
CN109447319A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-03-08 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 一种网格划分方法、计算机可读存储介质及终端设备 |
CN109447319B (zh) * | 2018-09-26 | 2023-06-16 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 一种网格划分方法、计算机可读存储介质及终端设备 |
CN109543947A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-03-29 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 基于查勘网格的任务分配的方法、装置及终端设备 |
CN109544098A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-03-29 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 一种智能排班方法、装置、存储介质和终端设备 |
CN112084281A (zh) * | 2020-09-04 | 2020-12-15 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 绘制查勘网格的方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN112084281B (zh) * | 2020-09-04 | 2023-11-03 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 绘制查勘网格的方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107844851B (zh) | 2021-09-03 |
WO2019061992A1 (zh) | 2019-04-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107844851A (zh) | 查勘网格优化方法、电子设备及计算机可读存储介质 | |
CN102129442B (zh) | 一种分布式数据库系统和数据访问方法 | |
CN103559655B (zh) | 基于数据挖掘的微网新型馈线负荷的预测方法 | |
CN111564053B (zh) | 车辆调度方法、装置、车辆调度设备和存储介质 | |
Ohashi et al. | Wind speed forecasting using spatio-temporal indicators | |
CN104731816A (zh) | 一种处理异常业务数据的方法和装置 | |
Desai et al. | A pattern analysis of daily electric vehicle charging profiles: Operational efficiency and environmental impacts | |
KR101800286B1 (ko) | 대용량 에너지 사용 데이터를 이용한 에너지 관리 서비스 방법 및 이를 위한 에너지 관리 시스템 | |
CN106547793A (zh) | 获取代理服务器地址的方法和装置 | |
WO2016070673A1 (zh) | 用户属性分析方法及装置 | |
CN104936217A (zh) | 一种移动通信站点基础工程参数核查的方法及系统 | |
CN105634971A (zh) | 一种分配流量的方法及装置 | |
CN109413661A (zh) | 一种计算站距的方法及装置 | |
CN112910723A (zh) | 边缘终端管理方法、装置、设备及存储介质 | |
CN110098612A (zh) | 一种恶劣天气引起电网故障的损失负荷预测方法 | |
CN106789347A (zh) | 一种基于告警数据实现告警关联和网络故障诊断的方法 | |
Firooze et al. | An optimization model for emergency vehicle location and relocation with consideration of unavailability time | |
CN103150605B (zh) | 电网规划辅助系统 | |
CN103888961A (zh) | 一种用户监控方法及装置 | |
Zhang et al. | Multi-objective interval prediction of wind power based on conditional copula function | |
CN108038707A (zh) | 项目推荐方法、电子设备及计算机可读存储介质 | |
CN102801548A (zh) | 一种智能预警的方法、装置及信息系统 | |
CN107766322A (zh) | 同名实体识别方法、电子设备及计算机可读存储介质 | |
CN104978695A (zh) | 电费数据的处理方法及装置 | |
CN113065701B (zh) | 一种轨道交通客流量智能预测方法和装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |