CN108197140A - 时空同现的挖掘方法、服务器及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种时空同现的挖掘方法、服务器及计算机可读存储介质，通过根据卡口数据中的通行时间数据，复合其中的航班、大巴、列车、私家车等出行方式中的目的地字段数据，进行长时间维度范围内的时空同现模式挖掘。从而提高了时空同现挖掘的精度。

Description

时空同现的挖掘方法、服务器及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种时空同现的挖掘方法、服务器及计算机可读存储介质。

背景技术

在隐藏于历史轨迹数据集的众多模式中，同现模式的挖掘尤其引人关注。时空同现模式指的是时空维度下不同对象类型(objective)，其子集的实例(instance)在特定范围时间、特定范围空间上发生的邻近关系，或者在空间上形成一定关系模式，这些实例的集合即构成时空同现结果集。

在社会安全领域，时空同现模式的挖掘分析技术是针对关注人员实行布控的一项重要支撑技术，因为空间数据集的同现模式直观地反映了移动过程中移动对象之间相互接触的情况，所以快速准确地挖掘时空数据中的同现模式，可以极大的帮助相关人员快速定位可疑团伙，并实施布控。随着前端感知技术的发展，基于数据门、人脸识别、人证比对等设备的卡口复合数据越来越丰富，已经成为社会安全大数据领域最为重要的数据来源。本技术就提供了一种基于卡口复合数据的时空同现模式挖掘方案。

通常情况下，同行次数是基于飞机、火车等票务相关的单一来源数据，通过离线的方式进行简单的统计，即，在离线数据库中针对某一关注人所有飞机/火车等出行航班/车次进行遍历分析，每次遍历对其同航班/同车次的人员进行次数累计，当某人与被关注人同行次数达到一定阈值后即认为同行关系确认，时空同现模式即为同飞/同乘n次。如图1所示。

另外，针对卡口数据，一般是基于通行时间数据，根据经验设定时间区间大小K，利用该区间去遍历所有卡口，对关注人员通过某卡口时的前后K时间区间内的临近通过人员求集合，若该集合中的人员在多个卡口仍为时间临近人员，则视该人员集合为同行关系，如图2所示。或者，在某一短期时间区间内，对某关注人员通过某卡口时的前后K个临近通过同一卡口的人员求集合，若该集合中的人员在该短期时间区间内，在M个卡口仍为空间临近人员，则视该人员集合为同行关系，如图3所示。

时空同现模式挖掘技术一大重要特点是依赖的数据是随时间变化的，主要的难点是大多数数据库都不能有效地处理数据的时间维度。当数据发生变化时，无法对数据变化的趋势进行分析，更无法预测未来的趋势。传统的基于单一数据来源的同飞/同乘时空同现模式挖掘，或基于卡口通行数据的时间临界同行模式挖掘，都仅仅利用了时间维度信息的同现区间，而不对同现区间的前后关系进行考虑，丢失了时空数据真正有价值的趋势模式挖掘部分，而且得出的结果集包含有大量偶然因素造成的伪同行关系噪声，这些噪声由于方法原理的问题，本征上就很难依靠技术手段去排除，只能通过其他情报来源或者通过警力排查的方式去验证。

发明内容

鉴于上述的分析，本发明旨在提供一种时空同现的挖掘方法、终端及计算机可读存储介质，用以解决现有技术中时空同现挖掘的精度比较差的问题。

为解决上述问题，本发明主要是通过以下技术方案实现的：

本发明提供了一种时空同现的挖掘方法，其特征在于，包括：

选取总数据表的有效记录中的某人xi，对其每一个目的地Di，进行以下操作：

步骤a.从总数据表中找出xi去往Di的第i条“通过卡口代码集合”，记为xi_kakou_i；

步骤b.从总数据表中找出与xi去往同目的地Di的所有姓名集合，记为Y＝{y1，y2，…，yn}；

步骤c.对集合Y中的第i个人yi，从总数据表中找到其第j条“通过卡口代码集合”，记为yi_kakou_j；

步骤d.如果xi_kakou_i集合不为空，对xi_kakou_i与yi_kakou_j取交集，其交集个数如果大于通过卡口集合xi_kakou_i个数的预定阈值数量，则判定该记录在指定时间段内产生时空同现关系，将轨迹重复次数S加1，否则重复上个步骤c；

步骤e.判断轨迹重复次数S，若其小于预设的阈值次数M，则读取集合Y中的下个记录yj，重复步骤c，若大于预设的阈值次数M，则中断该循环，将姓名yj及其相关卡口、航班信息写入xi的结果嵌套表中，重复步骤a；

以上步骤遍历完毕后，对总数据表中其他所有有效记录中的人重复执行上述步骤，形成了结果数据表。

进一步地，所述总数据表为共同存在于所述第一数据表和第二数据表的姓名或身份证号、航班号或车次、目的地、通过卡口代码集合的字段；

其中，所述第一数据表包括从公共交通中的交通出行信息中，抽取姓名或身份证号、航班号或车次、目的地、出发时间的字段信息，所述第二数据表从预设的卡口数据中的交通出行信息中，抽取姓名或身份证号、通过卡口代码、通行时间的字段信息。

进一步地，该方法还包括：创建所述总数据表；

进一步地，所述创建所述总数据表，具体包括：

从所述第一数据表中选取一个有效记录，根据该有效记录的出发时间，选取所述第二数据表中卡口通行时间处于该出发时间前预定时间段内的卡口代码集合，记录与代码集合共同存入初始化后的总数据集合，并重复执行上述步骤，得到所述总数据表。

进一步地，所述结果数据表包括与预设记录人员同行的所有人员，及各个人员的出行记录。

另一方面，本发明还提供一种服务器，所述服务器包括处理器、存储器及通信总线；所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；所述处理器用于执行存储器中存储的计算机指令，以实现上述任一种所述的时空同现的挖掘方法。

再一方面，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一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述任一种所述的时空同现的挖掘方法。

本发明有益效果如下：

本发明提供了一种利用卡口复合数据进行时空同现模式挖掘的方法，通过根据卡口数据中的通行时间数据，复合其中的航班、大巴、列车、私家车等出行方式中的目的地字段数据，进行长时间维度范围内的时空同现模式挖掘。从而提高了时空同现挖掘的精度。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且部分的从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

图1是现有技术中同飞/同乘K次时空同现模式挖掘处理过程方法的流程示意图；

图2是现有技术中时间临近时空同现模式挖掘处理过程方法的流程示意图；

图3是现有技术中空间临近时空同现模式挖掘处理过程方法的流程示意图；

图4是本发明实施例的一种时空同现的挖掘方法的流程示意图；

图5是本发明实施例的另一种时空同现的挖掘方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理。为了清楚和简化目的，当其可能使本发明的主题模糊不清时，将省略本文所描述的器件中已知功能和结构的详细具体说明。

本发明提供了一种时空同现的挖掘方法，本发明根据某关注人员通过卡口通行时间数据以及飞机、大巴、列车、私家车等去某目的地的数据，分析其在去机场/汽车车站/火车站，或直接去目的地之前，经过K个及K个以上卡口(K可配置)的情况，并视该路径轨迹为一潜在模式，若该潜在模式在长期范围内(时间跨度可配置)反复出现，则视该潜在模式为常在模式，然后针对每个人进行潜在模式和常在模式挖掘，并对常在模式进行碰撞比对，常在模式重复度M％以上(M可配置)，则视该人员集合为时空同现人员，从而实现长时间维度范围内的时空同现模式挖掘。以下结合附图以及几个实施例，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仅用以解释本发明，并不限定本发明。

本发明实施例提供了一种时空同现的挖掘方法，参见图4，该方法包括：

S401、选取总数据表的有效记录中的某人xi，对其每一个目的地Di，进行本发明预设的处理操作：

本发明所述的处理操作包括：

步骤a.从总数据表中找出xi去往Di的第i条“通过卡口代码集合”，记为xi_kakou_i；

步骤b.从总数据表中找出与xi去往同目的地Di的所有姓名集合，记为Y＝{y1，y2，…，yn}；

步骤c.对集合Y中的第i个人yi，从总数据表中找到其第j条“通过卡口代码集合”，记为yi_kakou_j；

步骤d.如果xi_kakou_i集合不为空，对xi_kakou_i与yi_kakou_j取交集，其交集个数如果大于通过卡口集合xi_kakou_i个数的预定阈值数量，则判定该记录在指定时间段内产生时空同现关系，将轨迹重复次数S加1，否则重复上个步骤c；

步骤e.判断轨迹重复次数S，若其小于预设的阈值次数M，则读取集合Y中的下个记录yj，重复步骤c，若大于预设的阈值次数M，则中断该循环，将姓名yj及其相关卡口、航班信息写入xi的结果嵌套表中，重复步骤a；

S402、以上处理操作步骤遍历完毕后，对总数据表中其他所有有效记录中的人重复执行上述步骤，形成了结果数据表。

也就是说，本发明通过根据卡口数据中的通行时间数据，复合其中的航班、大巴、列车、私家车等出行方式中的目的地字段数据，进行长时间维度范围内的时空同现模式挖掘。从而提高了时空同现挖掘的精度。

需要说明的是，本发明所针对的公共交通部设备包括航班、大巴、列车、私家车等。

具体地，本发明实施例所述总数据表为共同存在于所述第一数据表和第二数据表的姓名或身份证号、航班号或车次、目的地、通过卡口代码集合的字段；

其中，所述第一数据表包括从公共交通中的交通出行信息中，抽取姓名或身份证号、航班号或车次、目的地、出发时间的字段信息，所述第二数据表从预设的卡口数据中的交通出行信息中，抽取姓名或身份证号、通过卡口代码、通行时间的字段信息。

具体实施时，本发明实施例所述的方法还包括创建所述总数据表，其中，所述创建所述总数据表，具体包括：从所述第一数据表中选取一个有效记录，根据该有效记录的出发时间，选取所述第二数据表中卡口通行时间处于该出发时间前预定时间段内的卡口代码集合，记录与代码集合共同存入初始化后的总数据集合，并重复执行上述步骤，得到所述总数据表。

具体来说，本发明实施例所述结果数据表包括与预设记录人员同行的所有人员，及各个人员的出行记录。

本发明根据某关注人员通过卡口通行时间数据以及飞机、大巴、列车、私家车等去某目的地的数据，分析其在去机场/汽车车站/火车站，或直接去目的地之前，经过K个及K个以上卡口(K可配置)的情况，并视该路径轨迹为一潜在模式，若该潜在模式在长期范围内(时间跨度可配置)反复出现，则视该潜在模式为常在模式，然后针对每个人进行潜在模式和常在模式挖掘，并对常在模式进行碰撞比对，常在模式重复度M％以上(M可配置)，则视该人员集合为时空同现人员，从而实现长时间维度范围内的时空同现模式挖掘。。

并且，本发明通过卡口数据中的通行时间数据，复合其中的航班、大巴、列车、私家车等出行方式中的目的地字段数据，进行长时间维度范围内的时空同现模式挖掘，一方面克服了通过单一数据源进行简单同行次数统计造成的伪同行关系噪声问题，另一方面，其可以基于一较长时间段内的历史数据进行同现模式挖掘，从而增加时间维度信息的挖掘深度。

图5是本发明实施例的另一种时空同现的挖掘方法的流程示意图，下面将结合图5，以航班与卡口为例对本发明所述的方法进行详细的解释和说明：

(1)初始化数据库中各类卡口数据集合。本发明中，创建了以下数据集合(表Table或视图View)：为便于说明，分别命名为表1(即第一数据表)，表2(即第二数据表)，表3(即总数据表)，结果表(即结果数据表)。

表1：从卡口数据中的交通出行信息中，抽取姓名或身份证号、航班号、目的地、航班出发时间等字段信息，形成视图，记为表1；

表2：从卡口数据中的通行时间信息中，抽取姓名或身份证号、通过卡口代码、通行时间等字段信息，形成视图，记为表2；

表3：初始化表结构，包括姓名或身份证号、航班号、目的地、通过卡口代码集合等字段，用于存储核心逻辑中的临时输出结果，记为表3；

结果表：初始化表结构，包括姓名或身份证号、目的地、航班号、卡口集合(嵌套表)、同行人姓名(嵌套表)，用于存储最终输出结果。

(2)从表1中选取一个有效记录，姓名或身份证号-航班号-航班出发时间-目的地，根据该记录的航班出发时间，选取表2中卡口通行时间处于航班出发时间前K段时间内的卡口代码集合，记录与代码集合共同存入初始化后的表3。

(3)重复步骤(2)，使得表1中的所有记录都已遍历，形成中间结果集表3。

(4)选取表3中的某个人(姓名或身份证号)xi，针对其每一个目的地Di，进行一下操作：

(a)从表3中找出xi去往Di的第i条“通过卡口代码集合”，记为xi_kakou_i；

(b)从表3中找出与xi去往同目的地Di的所有姓名集合，记为Y＝{y1，y2，…，yn}；

(c)对集合Y中的第i个人yi，从表3中找到其第j条“通过卡口代码集合”，记为yi_kakou_j；

(d)如果xi_kakou_i集合不为空，对xi_kakou_i与yi_kakou_j去交集，其交集个数如果占通过卡口集合xi_kakou_i个数的80％以上，则认为该记录在指定时间段内产生时空同现关系，轨迹重复次数S加1，否则重复上个步骤(c)；

(e)判断轨迹重复次数S，若其小于阈值M则读取集合Y中的下个记录yj，重复步骤(c)，若大于阈值M则中断该循环，将姓名yi及其相关卡口、航班信息写入xi的结果嵌套表中，重复步骤(a)；

(f)以上步骤遍历完毕后，重复整个步骤(4)；

(5)上述步骤循环跳出后，即形成了完整结果表。结果表中每行记录举例：“姓名：张三；目的地：北京；航班号：CA8888，卡口集合(嵌套表)：kakou1，kakou2，…；同行人姓名(嵌套表)：李四、王五...”

相应的，本发明的实施例还提供一种服务器，所述服务器包括处理器、存储器及通信总线；所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；所述处理器用于执行存储器中存储的计算机指令，以实现上述任一种所述的时空同现的挖掘方法，并达到相应的技术效果。

相应的，本发明的实施例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一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现前述实施例提供的任一种所述的时空同现的挖掘方法，因此也能实现相应的技术效果，相关部分可参照方法实施例进行理解，在此不再详细赘述。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种时空同现的挖掘方法，其特征在于，包括：

选取总数据表的有效记录中的某人xi，对其每一个目的地Di，进行以下操作：

步骤a.从总数据表中找出xi去往Di的第i条“通过卡口代码集合”，记为xi_kakou_i；

步骤b.从总数据表中找出与xi去往同目的地Di的所有姓名集合，记为Y＝{y1，y2，…，yn}；

步骤c.对集合Y中的第i个人yi，从总数据表中找到其第j条“通过卡口代码集合”，记为yi_kakou_j；

步骤d.如果xi_kakou_i集合不为空，对xi_kakou_i与yi_kakou_j取交集，其交集个数如果大于通过卡口集合xi_kakou_i个数的预定阈值数量，则判定该记录在指定时间段内产生时空同现关系，将轨迹重复次数S加1，否则重复上个步骤c；

步骤e.判断轨迹重复次数S，若其小于预设的阈值次数M，则读取集合Y中的下个记录yj，重复步骤c，若大于预设的阈值次数M，则中断该循环，将姓名yj及其相关卡口、航班信息写入xi的结果嵌套表中，重复步骤a；

以上步骤遍历完毕后，对总数据表中其他所有有效记录中的人重复执行上述步骤，形成了结果数据表。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述总数据表为共同存在于所述第一数据表和第二数据表的姓名或身份证号、航班号或车次、目的地、通过卡口代码集合的字段；

其中，所述第一数据表包括从公共交通中的交通出行信息中，抽取姓名或身份证号、航班号或车次、目的地、出发时间的字段信息，所述第二数据表从预设的卡口数据中的交通出行信息中，抽取姓名或身份证号、通过卡口代码、通行时间的字段信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

创建所述总数据表。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述创建所述总数据表，具体包括：

从所述第一数据表中选取一个有效记录，根据该有效记录的出发时间，选取所述第二数据表中卡口通行时间处于该出发时间前预定时间段内的卡口代码集合，记录与代码集合共同存入初始化后的总数据集合，并重复执行上述步骤，得到所述总数据表。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述结果数据表包括与预设记录人员同行的所有人员，及各个人员的出行记录。

6.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括处理器、存储器及通信总线；

所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；

所述处理器用于执行存储器中存储的计算机指令，以实现权利要求1至5中任一项所述的时空同现的挖掘方法。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现权利要求1至5中的任一项所述的时空同现的挖掘方法。