CN109255023A - 线索信息处理方法及装置 - Google Patents

线索信息处理方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN109255023A
CN109255023A CN201710560755.0A CN201710560755A CN109255023A CN 109255023 A CN109255023 A CN 109255023A CN 201710560755 A CN201710560755 A CN 201710560755A CN 109255023 A CN109255023 A CN 109255023A
Authority
CN
China
Prior art keywords
information
clue
region
point
intensive
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
Application number
CN201710560755.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109255023B (zh
Inventor
叶朝阳
陈晓莉
徐昊帆
莫飞霞
郑晟
王文栋
潘宇虹
凌啼
柴永恒
徐菁
杨纯纯
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang Ponshine Information Technology Co Ltd
China Mobile Group Zhejiang Co Ltd
Original Assignee
Zhejiang Ponshine Information Technology Co Ltd
China Mobile Group Zhejiang Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang Ponshine Information Technology Co Ltd, China Mobile Group Zhejiang Co Ltd filed Critical Zhejiang Ponshine Information Technology Co Ltd
Priority to CN201710560755.0A priority Critical patent/CN109255023B/zh
Publication of CN109255023A publication Critical patent/CN109255023A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109255023B publication Critical patent/CN109255023B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)

Abstract

本发明提供一种线索信息处理方法及装置，所述方法包括：获取预设时间段内线索举报终端的位置信息；根据所述位置信息获得密集线索区域，根据所述密集线索区域获得信息发布位置点；根据所述信息发布位置点确定发布区域，并对所述发布区域内的线索举报终端发送走失信息。本发明提供的一种线索信息处理方法及装置，通过WebRTC技术实现终端与服务器之间的进行通信获得预设时间段内线索举报终端的位置信息，根据位置信息获得密集线索区域，根据密集线索区域获得信息发布位置点，根据信息发布位置点确定发布区域，并对所述发布区域内的线索举报终端发送走失信息，达到快速有效确定新的发布位置点以及搜索区域的目的。

Description

线索信息处理方法及装置
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种线索信息处理方法及装置。
背景技术
每年，全世界都存在大量的走失人口，而我国对于走失人口的寻找机制并不完善，传统的方法依旧是使用广播电视、报纸传单、微博微信等手段，有官方数据显示，我国每年大约有1万名儿童被拐卖；美国国务院认为这一数据在2万左右；一些独立机构统计的数据甚至认为每年被拐卖儿童的人数近7万。另外浙江省公安厅网上通缉令的发布频率约2-3天一次，其中不乏一些对公众安全存在威胁的嫌疑人。目前公安部儿童失踪信息紧急发布平台官方公布的接入14家APP，信息发布原则是：接入平台的APP会以孩子丢失地点为圆心，在距离孩子失踪时间1小时内，向覆盖半径100公里范围的用户发送消息；2小时内，向覆盖半径200公里范围的用户发送消息；3小时内，向覆盖半径300公里范围的用户发送消息；3小时以上的，则向覆盖半径500公里范围的用户发送消息。
目前在收集线索时一般采用电话举报、微博等社交媒体的方式，线索收集手段受限于文字、音频与图像的分开呈现。
对于目前的线索搜索方式无法将语音同文字图片结合，限制了线索举报的时效性和精确性。文字和图片造假门槛低，容易被不法份子利用；线索需人工一一审核，需要大量的人力来进行线索甄别，由于人力有限，往往可能遗漏重要的线索或者错过营救时机，没有跟随案件的最新情况进行调整，不能做到精准发布。
发明内容
本发明提供一种线索信息处理方法及装置，用于解决现有技术中无法快速有效确定新的发布位置点以及搜索区域的问题。
第一方面，本发明提供一种线索信息处理方法，包括：
获取预设时间段内线索举报终端的位置信息；
根据所述位置信息获得密集线索区域，根据所述密集线索区域获得信息发布位置点；
根据所述信息发布位置点确定发布区域，并对所述发布区域内的线索举报终端发送走失信息。
可选地，还包括：
获取预设时间段内所述线索举报终端发送的线索信息，所述线索信息包括音频信息、视频信息和文本信息；在获取所述密集线索区域之前，还包括：
根据所述音频信息获得文本信息；
根据所述文本信息获得有效文本信息，并根据所述有效文本信息获得对应的位置信息；
根据所述视频信息获得有效视频信息，并根据所述有效视频信息获得对应的位置信息。
可选地，所述获取预设时间段内线索举报终端的位置信息，包括：
根据当前发布位置点和预设半径获得当前发布区域；
对所述当前发布区域内的线索举报终端发送走失信息；
获取预设时间段内线索举报终端发送的线索信息，并记录线索举报终端的位置信息。
可选地，所述根据所述文本信息获得有效文本信息，并根据所述有效文本信息获得对应的位置信息，包括：
根据所述文本信息构建向量空间模型；
根据所述向量空间模型和预设关键词库计算每个文本信息中每个待分析词的TF值与TF-IDF值；
对每个待分析词在所有文本信息中的TF值与TF-IDF值取均值获得并作出降序排列；
选择值排名在前k位的词语组成关键词；
根据所述关键词筛选获得所述文本信息中具有关键词的有效文本信息，并根据所述有效文本信息获得对应的位置信息。
可选地，所述根据所述位置信息获得密集线索区域，根据所述密集线索区域获得信息发布位置点，包括：
根据预设时间段内每个位置信息构建位置向量；
对每一个位置向量进行密度聚类处理，获得多个区域簇；
统计每个区域簇中的位置点，并确定中心区域簇；
根据所述中心簇内各位置向量获得向量均值，并根据所述向量均值确定信息发布位置点。
可选地，所述对每一个位置向量进行密度聚类处理，获得多个区域簇，包括：
将所有位置向量对应位置点标记为核心点、边界点或噪声点；
去除噪声点所对应的位置点；
为在预设距离范围内的所有核心点赋予一条边；
将每组连通的核心点形成一个区域簇；
将每个边界点归于到与之关联的核心点的区域簇中。
可选地，所述线索信息为采用WebRTC技术进行获得。
第二方面，本发明提供一种线索信息处理装置，包括：
获取模块，用于获取预设时间段内线索举报终端的位置信息；
定位模块，用于根据所述位置信息获得密集线索区域，根据所述密集线索区域获得信息发布位置点；
发布模块，用于根据所述信息发布位置点确定发布区域，并对所述发布区域内的线索举报终端发送走失信息。
第三方面，本发明提供一种服务器，包括：处理器、存储器和总线，其中，
所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如上述的方法。
第四方面，本发明提供一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如上述的方法。
由上述技术方案可知，本发明提供的一种线索信息处理方法及装置，通过WebRTC技术实现终端与服务器之间的进行通信获得预设时间段内线索举报终端的位置信息，根据位置信息获得密集线索区域，根据密集线索区域获得信息发布位置点，根据信息发布位置点确定发布区域，并对所述发布区域内的线索举报终端发送走失信息，达到快速有效确定新的发布位置点以及搜索区域的目的。
附图说明
图1为本发明实施例1提供的线索信息处理方法的流程示意图；
图2为本发明实施例WedRTC通话的流程框图；
图3为本发明实施例核心点、边界点和噪声点的分布示意图；
图4为本发明实施例2提供的线索信息处理方法的流程示意图；
图5为本发明实施例3提供的线索信息处理装置的结构示意图；
图6为本发明实施例4提供的服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
图1示出了本发明实施例1提供一种线索信息处理方法，包括：
S11、获取预设时间段内线索举报终端的位置信息。
在本步骤中，需要说明的是，在本发明实施例中，对于走失人员的搜索，首先要明确报案失踪点，然后进行的搜索过程是以报案失踪点作为当前发布位置点并基于预设半径(如一公里)获得当前发布区域。对当前发布区域内的线索举报终端(如手机、平板电脑等移动终端)发送走失信息(即走失人员的衣着、身高、年龄等信息)。
当线索举报终端的使用用户发现走失人员的线索后，会通过线索举报终端基于WebRTC技术下进行会话、视频和评论，以使服务器采用基站定位到线索举报终端所在的位置，得到其位置信息。
WebRTC如同一个基于浏览器的多媒体电话，或软件电话，它不但可以与其他的浏览器共同使用，也可与其他通信系统使用，如PSTN和VoIP。在传统的客户端-服务器浏览器模型中，用户浏览器从Web服务器下载内容(HTML/JavaScript、CSS)，然后执行并显示在浏览器中。WebRTC则在浏览器中的添加一个基于标准的实时通信功能接口，这个功能是一个应用程序，通过Web服务器提供实时通信服务，它可以用简单的JavaScript AP和html5对下载的内容进行控制。
VoLTE即Voice over LTE，是基于IMS的语音业务。IMS由于支持多种接入和丰富的多媒体业务，成为全IP时代的核心网标准架构。它是一种IP数据传输技术，无需2G/3G网，全部业务承载于4G网络上，可实现数据与语音业务在同一网络下的统一。
LBS基站定位，一般应用于手机用户，它是基于位置的服务，通过电信、移动运营商的无线电通讯网络或外部定位方式(如GPS)获取终端用户的位置信息。
如图2所示，基于webrtc的通话包含以下几个步骤：
1)手机终端通过案件页面的线索反馈按钮进行号码呼叫；
2)服务器对号码进行识别，如果是13位的webrtc号码则进入下一步，如果不是，则进行正常的号码呼叫。
3)将VoLTE下的音、视频码流进行解码和编码转换；
4)将重新编码过后的音、视频码流传输给网页进行识别和通讯；
5)通话结束。
WebRTC用户要使用IMS，需要有一个WebRTC网关支持两个架构之间的交互，这个架构必须在WebRTC和IMS用户间搭建统一的认证框架，以及策略和计费控制功能(PCC)，从而WebRTC用户可以通过LTE/EPC的QoS功能访问网络。
S12、根据所述位置信息获得密集线索区域，根据所述密集线索区域获得信息发布位置点。
在本步骤中，需要说明的是，在本发明实施例中，由于在发布区域内多个用户的线索举报，会在发布区域内获得多个线索举报终端的位置信息。因此，需要从多个位置信息中获取到密集线索区域。该步骤S12具体可为：
S121、根据预设时间段内每个位置信息构建位置向量。
S122、对每一个位置向量进行密度聚类处理，获得多个区域簇。
S123、统计每个区域簇中的位置点，并确定中心区域簇。
S124、根据所述中心簇内各位置向量获得向量均值，并根据所述向量均值确定信息发布位置点。
在上述的具体步骤中，在本实施例中，需要采用DBSCAN算法进行密度聚类。DBSCAN算法是一种基于高密度联通区域的聚类算法，它将类簇定义为高密度相连点的最大集合。它本身对噪声不敏感，并且能发现任意形状的类簇。这类算法认为，在整个样本空间点中，各目标类簇是由一群的稠密样本点组成的，而这些稠密样本点被低密度区域(噪声)分割，而算法的目的就是要过滤低密度区域，发现稠密样本点。
设DBSCAN算法中的半径为Eps，指定数目点为MinPts，将数据点分为以下三类：
(1)核心点：在半径Eps内含有至少MinPts数目的点。
(2)边界点：在半径Eps内点的数量小于MinPts，但落在核心点的邻域内。
(3)噪声点：既不是核心点也不是边界点的点。
此外，DBSCAN算法还包括以下概念：
(1)Eps邻域。是指与点p的距离小于等于Eps的所有的点的集合，可以表示为NEps(p)。
(2)直接密度可达。如果p在核心对象q的Eps邻域内，则称对象p从对象q出发是直接密度可达的。
(3)密度可达。对于对象链：p1，p2，…，pn，pi+1是从pi关于Eps和MinPts直接密度可达的，则对象pn是从对象p1关于Eps和MinPts密度可达的。
令Eps为ε，MinPts＝3，如图3所示，在图中，o、b为核心点，a为边界点，c为噪声点。对象a是从o直接密度可达的，对象o是从b直接密度可达的，对象a是从b密度可达的。
在本发明实施例中，结合步骤S11和步骤S12进行的实现流程如下：
A1：以Pcenter点为中心点，最初的中心点为报案失踪点；
A2：向Pcenter点N公里半径范围内的移动终端发送短信，寻找线索；
A3：每隔T段时间对用户上报的信息进行建模；
A4：根据当前时间段内移动用户上报的发现失踪人员的位置信息构建位置向量(time，longitude，latitude)；
A5：对当前时间段内每一个位置向量的经纬度数据点进行密度聚类，获得多个区域簇；
A6：计算每一个区域簇中的位置点的数量，数量最多的区域簇为中心区域簇Ccenter；
A7：计算中心区域簇中的位置点的位置向量均值Pmean，将该值赋予Pcenter成为新的中心点；
A8：判断寻人是否结束；
A9：如果寻人结束，则结束流程，否则重复循环A2开始的步骤。
上述步骤中步骤A5涉及到DBSCAN算法模型，需要对其进行进一步阐述，实现流程为：。
A51：将所有的位置点标记为核心点、边界点或噪声点；
A52：去除噪声点所对应的位置点；
A53：为在预设距离范围内的所有核心点赋予一条边；
A54：将每组连通的核心点形成一个区域簇；
A55：将每个边界点归于到与之关联的核心点的区域簇中。
S13、根据所述信息发布位置点确定发布区域，并对所述发布区域内的线索举报终端发送走失信息。
在本步骤中，需要说明的是，获得新的信息发布位置点后，根据信息发布位置点和预设距离确定新的发布区域，并对所述发布区域内的线索举报终端发送走失信息。
本发明实施例1提供的线索信息处理方法，通过WebRTC技术实现终端与服务器之间的进行通信获得预设时间段内线索举报终端的位置信息，根据位置信息获得密集线索区域，根据密集线索区域获得信息发布位置点，根据信息发布位置点确定发布区域，并对所述发布区域内的线索举报终端发送走失信息，达到快速有效确定新的发布位置点以及搜索区域的目的。
图4示出了本发明实施例2提供的线索信息处理方法，包括：
S21、获取预设时间段内所述线索举报终端发送的线索信息，所述线索信息包括音频信息、视频信息和文本信息；
S22、根据所述音频信息获得文本信息，根据所述文本信息获得有效文本信息，并根据所述有效文本信息获得对应的位置信息；
S23、根据所述视频信息获得有效视频信息，并根据所述有效视频信息获得对应的位置信息。
在步骤S21-S23需要说明的是，在本发明实施例中，由于使用终端的用户举报线索较多，对于举报的线索需要进行有效线索的筛选。对于视频信息来说，用户上传的是视频，此时需要服务器侧的处理人员对视频进行查看，从而判断该视频信息是否为有效线索。而对于音频信息和文本信息来说，需要采用关键词搜索方法进行线索判断。故需要将音频信息转换成文本信息，对于音频信息向文本信息的转换是较成熟技术，在此不再赘述。
对于文本信息的关键词筛选，重点在步骤S22，因此对该步骤S22进行解释说明，本发明实施例采用TF-IDF算法自动提取关键词，因此有必要对TF-IDF算法的概念作进一步详细的解释。
TF-IDF是一种统计方法，用以评估某一个字词对于一个线索集或一个语料库中的其中一份线索的重要程度。字词的重要性随着它在线索中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。该算法有如下核心概念：
(1)词频(term frequency，TF)。指的是某一个给定的词语在该线索中出现的次数。这个数字通常会被归一化(分子一般小于分母区别于IDF)，以防止它偏向长的线索。对于在某一特定线索里的词语Ti,它的重要性可表示为：
式中ni,j是该词在线索dj中的出现次数，分母是在线索中所有字词的出现次数之和。
(2)逆向文档频率(inverse document frequency，IDF)。是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF，可以由总线索数目除以包含该词语之线索的数目，再将得到的商取对数得到：
其中|D|代表语料库中的线索总数；|{j:Ti∈dj|代表包含词语的线索数目(即的线索数目)如果该词语不在语料库中，就会导致被除数为零，因此一般情况下使用1+|{j:Ti∈dj|。
(3)TF-IDF的主要思想。如果某个词或短语在一个线索中出现的频率TF高，并且在其他线索中很少出现，则认为该词或短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。
TF-IDFi,j＝TFi,j×IDFi,j
(4)停用词。出现次数最多的词如″的″、″是″、″在″等，它们叫做″停用词″(stopwords)，表示对找到结果毫无帮助、必须过滤掉的词。
(5)向量空间模型(Vector Space Model，VSM)。将线索映射为一个特征向量V(d)＝(a1,ω1(d)；…,am,ωm(d))，其中as(s＝1,2,…,m)为一列互不雷同的词条项，ωs(d)为as在d中的权值,一般被定义为as在d中出现频率TFi,j的函数，即ωs(d)＝Ψ(TFi,j(d))。向量空间模型可以实现线索的自动分类和对查询结果的相似度排序，能够有效提高检索效率。
基于上述的算法介绍，步骤S22的具体包括：
S221、根据所述文本信息构建向量空间模型；
S222、根据所述向量空间模型和预设关键词库计算每个文本信息中每个待分析词的TF值与TF-IDF值；
S223、对每个待分析词在所有文本信息中的TF值与TF-IDF值取均值获得并作出降序排列；
S224、选择值排名在前k位的词语组成关键词；
S225、根据所述关键词筛选获得所述文本信息中具有关键词的有效文本信息，并根据所述有效文本信息获得对应的位置信息。
S24根据所述位置信息获得密集线索区域，根据所述密集线索区域获得信息发布位置点；
S25、根据所述信息发布位置点确定发布区域，并对所述发布区域内的线索举报终端发送走失信息。
对于步骤S24和步骤S25，与上述实施例1中的步骤S12和步骤S13相同，在此不再赘述。
本发明实施例2提供的线索信息处理方法，通过WebRTC技术实现终端与服务器之间的进行通信获得预设时间段内线索举报终端的位置信息以及线索信息，并根据线索信息进行筛选获得有效线索信息，从而根据有限线索信息对应的位置信息获得密集线索区域，根据密集线索区域获得信息发布位置点，根据信息发布位置点确定发布区域，并对所述发布区域内的线索举报终端发送走失信息，达到快速有效确定新的发布位置点以及搜索区域的目的。
图5示出了本发明实施例3提供的一种线索信息处理装置，包括获取模块31、定位模块32和发布模块33，其中：
获取模块31，用于获取预设时间段内线索举报终端的位置信息；
定位模块32，用于根据所述位置信息获得密集线索区域，根据所述密集线索区域获得信息发布位置点；
发布模块33，用于根据所述信息发布位置点确定发布区域，并对所述发布区域内的线索举报终端发送走失信息。
在处理过程中，获取模块31获取预设时间段内线索举报终端的位置信息，并将位置信息发送给定位模块32；定位模块32根据所述位置信息获得密集线索区域，根据所述密集线索区域获得信息发布位置点，并将信息发布位置点发送给发布模块33；发布模块33根据所述信息发布位置点确定发布区域，并对所述发布区域内的线索举报终端发送走失信息。
由于本发明实施例3所述装置与上述实施例所述方法的原理相同，对于更加详细的解释内容在此不再赘述。
需要说明的是，本发明实施例中可以通过硬件处理器(hardware processor)来实现相关功能模块。
本发明实施例3提供的线索信息处理装置，通过WebRTC技术实现终端与服务器之间的进行通信获得预设时间段内线索举报终端的位置信息，根据位置信息获得密集线索区域，根据密集线索区域获得信息发布位置点，根据信息发布位置点确定发布区域，并对所述发布区域内的线索举报终端发送走失信息，达到快速有效确定新的发布位置点以及搜索区域的目的。
图6示出了本发明实施例3提供的服务器，其包括：处理器(processor)301、存储器(memory)302和总线303；
其中，
所述处理器301、存储器302通过所述总线303完成相互间的通信；
所述处理器301用于调用所述存储器302中的程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取预设时间段内线索举报终端的位置信息；根据所述位置信息获得密集线索区域，根据所述密集线索区域获得信息发布位置点；根据所述信息发布位置点确定发布区域，并对所述发布区域内的线索举报终端发送走失信息。
本发明实施例4提供的一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取预设时间段内线索举报终端的位置信息；根据所述位置信息获得密集线索区域，根据所述密集线索区域获得信息发布位置点；根据所述信息发布位置点确定发布区域，并对所述发布区域内的线索举报终端发送走失信息。
本发明实施例5提供的一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取预设时间段内线索举报终端的位置信息；根据所述位置信息获得密集线索区域，根据所述密集线索区域获得信息发布位置点；根据所述信息发布位置点确定发布区域，并对所述发布区域内的线索举报终端发送走失信息。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
本领域普通技术人员可以理解：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。

Claims (10)

1.一种线索信息处理方法，其特征在于，包括：
获取预设时间段内线索举报终端的位置信息；
根据所述位置信息获得密集线索区域，根据所述密集线索区域获得信息发布位置点；
根据所述信息发布位置点确定发布区域，并对所述发布区域内的线索举报终端发送走失信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
获取预设时间段内所述线索举报终端发送的线索信息，所述线索信息包括音频信息、视频信息和文本信息；在获取所述密集线索区域之前，还包括：
根据所述音频信息获得文本信息；
根据所述文本信息获得有效文本信息，并根据所述有效文本信息获得对应的位置信息；
根据所述视频信息获得有效视频信息，并根据所述有效视频信息获得对应的位置信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取预设时间段内线索举报终端的位置信息，包括：
根据当前发布位置点和预设半径获得当前发布区域；
对所述当前发布区域内的线索举报终端发送走失信息；
获取预设时间段内线索举报终端发送的线索信息，并记录线索举报终端的位置信息。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述文本信息获得有效文本信息，并根据所述有效文本信息获得对应的位置信息，包括：
根据所述文本信息构建向量空间模型；
根据所述向量空间模型和预设关键词库计算每个文本信息中每个待分析词的TF值与TF-IDF值；
对每个待分析词在所有文本信息中的TF值与TF-IDF值取均值获得并作出降序排列；
选择值排名在前k位的词语组成关键词；
根据所述关键词筛选获得所述文本信息中具有关键词的有效文本信息，并根据所述有效文本信息获得对应的位置信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置信息获得密集线索区域，根据所述密集线索区域获得信息发布位置点，包括：
根据预设时间段内每个位置信息构建位置向量；
对每一个位置向量进行密度聚类处理，获得多个区域簇；
统计每个区域簇中的位置点，并确定中心区域簇；
根据所述中心簇内各位置向量获得向量均值，并根据所述向量均值确定信息发布位置点。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对每一个位置向量进行密度聚类处理，获得多个区域簇，包括：
将所有位置向量对应位置点标记为核心点、边界点或噪声点；
去除噪声点所对应的位置点；
为在预设距离范围内的所有核心点赋予一条边；
将每组连通的核心点形成一个区域簇；
将每个边界点归于到与之关联的核心点的区域簇中。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述线索信息为采用WebRTC技术进行获得。
8.一种线索信息处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取预设时间段内线索举报终端的位置信息；
定位模块，用于根据所述位置信息获得密集线索区域，根据所述密集线索区域获得信息发布位置点；
发布模块，用于根据所述信息发布位置点确定发布区域，并对所述发布区域内的线索举报终端发送走失信息。
9.一种服务器，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，其中，
所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至7任一所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至7任一所述的方法。
CN201710560755.0A 2017-07-11 2017-07-11 线索信息处理方法及装置 Active CN109255023B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710560755.0A CN109255023B (zh) 2017-07-11 2017-07-11 线索信息处理方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710560755.0A CN109255023B (zh) 2017-07-11 2017-07-11 线索信息处理方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109255023A true CN109255023A (zh) 2019-01-22
CN109255023B CN109255023B (zh) 2021-09-14

Family

ID=65050937

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710560755.0A Active CN109255023B (zh) 2017-07-11 2017-07-11 线索信息处理方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109255023B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110674269A (zh) * 2019-08-23 2020-01-10 广东昭阳信息技术有限公司 一种线索信息管控方法及系统
CN110956438A (zh) * 2019-11-01 2020-04-03 上海百事通信息技术股份有限公司 一种法商线报平台
CN116912899A (zh) * 2023-05-22 2023-10-20 国政通科技有限公司 一种基于区域网络的人员搜索方法及装置

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150106528A1 (en) * 2013-10-15 2015-04-16 Verizon Patent And Licensing Inc. Communication of data of a web real-time communication via a carrier-grade environment
CN104615715A (zh) * 2015-02-05 2015-05-13 北京航空航天大学 基于地理位置的社交网络事件分析方法及系统
CN104902004A (zh) * 2015-04-13 2015-09-09 深圳位置网科技有限公司 一种失踪人口的紧急救助系统及方法
CN105630884A (zh) * 2015-12-18 2016-06-01 中国科学院信息工程研究所 一种微博热点事件的地理位置发现方法
CN105992138A (zh) * 2015-01-29 2016-10-05 深圳好父母婴幼儿用品有限公司 一种寻人系统及方法
CN106157630A (zh) * 2016-08-01 2016-11-23 百度在线网络技术（北京）有限公司 犯罪嫌疑目标的监测方法、车辆及系统
CN106211069A (zh) * 2016-07-01 2016-12-07 立德高科（昆山）数码科技有限责任公司 将被监护人走失信息发送至附近监护人终端的方法及系统
CN106251366A (zh) * 2016-07-27 2016-12-21 潘燕 使用多种线索对多个人进行自动探测和追踪的系统
CN106331112A (zh) * 2016-08-27 2017-01-11 蔡璟 一种基于走失位置搜索走失物的智能联合寻物方法
CN106529456A (zh) * 2016-11-04 2017-03-22 北京锐安科技有限公司 信息匹配和信息收发方法、装置及目标对象找寻系统
CN106933947A (zh) * 2017-01-20 2017-07-07 北京三快在线科技有限公司 一种搜索方法及装置、电子设备

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150106528A1 (en) * 2013-10-15 2015-04-16 Verizon Patent And Licensing Inc. Communication of data of a web real-time communication via a carrier-grade environment
CN105992138A (zh) * 2015-01-29 2016-10-05 深圳好父母婴幼儿用品有限公司 一种寻人系统及方法
CN104615715A (zh) * 2015-02-05 2015-05-13 北京航空航天大学 基于地理位置的社交网络事件分析方法及系统
CN104902004A (zh) * 2015-04-13 2015-09-09 深圳位置网科技有限公司 一种失踪人口的紧急救助系统及方法
CN105630884A (zh) * 2015-12-18 2016-06-01 中国科学院信息工程研究所 一种微博热点事件的地理位置发现方法
CN106211069A (zh) * 2016-07-01 2016-12-07 立德高科（昆山）数码科技有限责任公司 将被监护人走失信息发送至附近监护人终端的方法及系统
CN106251366A (zh) * 2016-07-27 2016-12-21 潘燕 使用多种线索对多个人进行自动探测和追踪的系统
CN106157630A (zh) * 2016-08-01 2016-11-23 百度在线网络技术（北京）有限公司 犯罪嫌疑目标的监测方法、车辆及系统
CN106331112A (zh) * 2016-08-27 2017-01-11 蔡璟 一种基于走失位置搜索走失物的智能联合寻物方法
CN106529456A (zh) * 2016-11-04 2017-03-22 北京锐安科技有限公司 信息匹配和信息收发方法、装置及目标对象找寻系统
CN106933947A (zh) * 2017-01-20 2017-07-07 北京三快在线科技有限公司 一种搜索方法及装置、电子设备

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110674269A (zh) * 2019-08-23 2020-01-10 广东昭阳信息技术有限公司 一种线索信息管控方法及系统
CN110956438A (zh) * 2019-11-01 2020-04-03 上海百事通信息技术股份有限公司 一种法商线报平台
CN116912899A (zh) * 2023-05-22 2023-10-20 国政通科技有限公司 一种基于区域网络的人员搜索方法及装置
CN116912899B (zh) * 2023-05-22 2024-05-03 国政通科技有限公司 一种基于区域网络的人员搜索方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN109255023B (zh) 2021-09-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102801817B (zh) 基于用户上下文的推送方法及装置
EP2741473B1 (en) Human-machine interaction data processing method and apparatus
CN103500195B (zh) 分类器更新方法、装置、系统及设备
US20170041257A1 (en) Information Processing Method, Apparatus and System Based on Instant Messaging
US20140301218A1 (en) Statistical analysis and prompting method and system for mobile terminal internet traffic
CN107818133A (zh) 一种基于大数据的居民区网络能力分析方法及系统
US20170064070A1 (en) Information presentation method and device
US9633334B2 (en) Facilitating user incident reports
CN105138590A (zh) 轨迹预测方法和装置
CN102819607A (zh) 一种推荐用户的方法和装置
CN109255023A (zh) 线索信息处理方法及装置
KR20100022871A (ko) 커뮤니케이션 제공 시스템 및 커뮤니케이션 서비스 제공 방법
CN109905545A (zh) 一种消息处理方法及终端、计算机可读存储介质
US20180069828A1 (en) Address book information service system, and method and device for address book information service therein
CN110166624A (zh) 消息免打扰方法、装置、设备和计算机可读存储介质
CN103455617A (zh) 移动终端实时信息检索系统与方法
CN109982293A (zh) 流量产品推送方法、系统、电子设备及存储介质
CN110138981A (zh) 一种用于反骚扰的电话拦截与追踪系统
Edillo et al. A mobile based emergency reporting application for the Philippine National Police Emergency Hotline 911: A case for the development of i911
CN108337290B (zh) 一种企业员工网络行为分析的方法和装置
CN105721701A (zh) 一种便于老人操作智能手机的语音手势辅助操作系统
US10621508B2 (en) Method and system for correlation detection in multiple spatio-temporal datasets for event sensing
CN205902086U (zh) 一种应急通知装置及系统
CN109067640B (zh) 信息推送的方法及装置
CN106817710A (zh) 一种网络问题的定位方法及装置

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