CN110909009A - 基于话单的轨迹伴随行为分析方法、终端设备及存储介质 - Google Patents

基于话单的轨迹伴随行为分析方法、终端设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN110909009A
CN110909009A CN201911139466.9A CN201911139466A CN110909009A CN 110909009 A CN110909009 A CN 110909009A CN 201911139466 A CN201911139466 A CN 201911139466A CN 110909009 A CN110909009 A CN 110909009A
Authority
CN
China
Prior art keywords
call
event
ticket
target object
track
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
CN201911139466.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110909009B (zh
Inventor
邱俊源
邓智
宋峥晨
江汉祥
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.)
Xiamen Meiya Pico Information Co Ltd
Original Assignee
Xiamen Meiya Pico Information 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 Xiamen Meiya Pico Information Co Ltd filed Critical Xiamen Meiya Pico Information Co Ltd
Priority to CN201911139466.9A priority Critical patent/CN110909009B/zh
Publication of CN110909009A publication Critical patent/CN110909009A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110909009B publication Critical patent/CN110909009B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/23—Updating
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29—Geographical information databases
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/029—Location-based management or tracking services

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明涉及基于话单的轨迹伴随行为分析方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集多个目标对象的话单记录，每个话单记录中均包括一个或多个不同通话时间的通话记录；S2：针对每个目标对象的话单记录，根据其中的每个通话记录的通话时间和通话位置，构建轨迹事件列表；S3：根据所有目标对象的轨迹事件列表，生成发生轨迹伴随行为的地点的目标对象信息和伴随时间段。本发明提供了一种基于多个对象话单自动分析轨迹交汇行为的方法，可以迅速找到关联轨迹点及参与人员及时间段等信息。

Description

基于话单的轨迹伴随行为分析方法、终端设备及存储介质
技术领域
本发明涉及轨迹分析领域，尤其涉及一种基于话单的轨迹伴随行为分析方法、终端设备及存储介质。
背景技术
目前的话单中包含了大量的通话位置信息，一般分析系统仅仅提取位置信息并在详单中显示，但在一般的案件侦破中，多个对象移动轨迹在时间空间上的重合是十分重要的关联信息，但却难以通过一堆纷乱的话单中直接得出。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种基于话单的轨迹伴随行为分析方法、终端设备及存储介质。
具体方案如下：
一种基于话单的轨迹伴随行为分析方法，包括以下步骤：
S1：采集多个目标对象的话单记录，每个话单记录中均包括一个或多个不同通话时间的通话记录；
S2：针对每个目标对象的话单记录，根据其中的每个通话记录的通话时间和通话位置，构建轨迹事件列表；
S3：根据所有目标对象的轨迹事件列表，生成发生轨迹伴随行为的地点的目标对象信息和伴随时间段。
进一步的，每个目标对象的轨迹事件列表的构建过程包括以下步骤：
S21：初始化设定变量当前位置CurLocation和新通话位置NewLocation的初始值均为未知，设定通话记录序号i＝1；
S22：将该目标对象的话单记录中的所有通话记录按照通话时间顺序进行排列，设定通话记录的总数为I；
S23：取出第i条通话记录，设定当前位置CurLocation为第i条通话记录的通话位置；
S24：取出第i+1条通话记录，设定新通话位置NewLocation为第i+1条通话记录的通话位置，判断新通话位置NewLocation与当前位置CurLocation是否相同，如果相同，进入S25；否则，生成离开当前位置CurLocation的离开事件TraceEvent{Leave,CurLocation,Obj,T}和加入新通话位置NewLocation的加入事件TraceEvent{Join,NewLocation,Obj,T}，将离开事件和加入事件均加入轨迹事件列表，同时将当前位置CurLocation更新为新通话位置NewLocation；
其中，Leave表示离开标志，join表示加入标志，Obj表示目标对象，T表示通话时间；
S25：判断i＝I-1是否成立，如果成立，结束；否则，令i＝i+1，返回S24。
进一步的，步骤S3具体包括以下步骤：
S31：将所有目标对象的轨迹事件列表中的包含的所有事件按照通话时间顺序进行排列，并按顺序进行编号，初始设定事件的序号j＝1；
S32：取出第j个事件，判断其事件类型，如果事件类型为加入事件，则对该事件对应的地点的目标对象信息进行更新，目标对象信息中增加该事件对应的目标对象，进入S34；如果事件类型为离开事件，进入S33；
S33：判断该事件对应的地点的人员信息中总人数是否大于1，如果是，则根据该事件对应的地点的所有人的通话时间生成伴随时间段，同时对该事件对应的地点的目标对象信息进行更新，目标对象信息中删除该事件对应的目标对象；
S34：判断j＝J是否成立，如果成立，结束；否则，令j＝j+1，返回S32。
进一步的，所述伴随时间段包括：通话位置，目标对象总人数、时间段起始时间和各个目标对象的加入时间。
一种基于话单的轨迹伴随行为分析终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明实施例上述的方法的步骤。
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计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例上述的方法的步骤。
本发明采用如上技术方案，提供了一种基于多个对象话单自动分析轨迹交汇行为的方法，可以迅速找到关联轨迹点及参与人员及时间段等信息。
附图说明
图1所示为本发明实施例一的流程图。
图2所示为该实施例中轨迹事件列表构建的流程图。
图3所示为该实施例中生成发生轨迹伴随行为分析的流程图。
图4所示为该实施例中技术效果的示意图。
具体实施方式
为进一步说明各实施例，本发明提供有附图。这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。
实施例一：
轨迹伴随行为的定义为：两个以上目标对象，在某个时间段内共同在某个位置出现，则称这几个目标对象在这个位置上发生了轨迹伴随行为，上述时间段称之为伴随时间段。以对象A、B为例，对象A在地点X的逗留时间为2019-8-309:00～11:30，对象B在地点X逗留时间为2019-8-30 10:30～12:00，时间段存在重叠，因此A、B在地点X发生了轨迹伴随行为，伴随时间段2019-08-30 10:30～11:30。轨迹伴随行为通常意味着多个对象可能发生了接洽，伴随的位置、时间、人员信息往往是案件突破点。
本发明实施例提供了一种基于话单的轨迹伴随行为分析方法，其主要目标为输入多个目标对象的话单记录，输出这些目标对象可能存在的轨迹伴随位置以及对应的伴随时间段的信息。
本实施例中的方法基于以下假设：
1.已知对象A在某地点L出现，在没有新的证据表明对象出现在其他地点时，对象被视为保持在地点L。
2.在某个通话时间T，对象的通话位置与前面出现的位置不同，则对象位置发生了迁移，时间T视为该对象加入新位置的时间。
进一步的，在更复杂、精细的假设下对未采样时段轨迹的估计将会存在部分差异，但整体分析思路、流程是相同的。
如图1所示，所述方法包括以下步骤：
S1：采集多个目标对象的话单记录，每个话单记录中均包括一个或多个不同通话时间的通话记录。
S2：针对每个目标对象的话单记录，根据其中的每个通话记录的通话时间和通话位置，构建轨迹事件列表。
所述通话位置的获得方法为：根据每个通话记录对应的基站信息，可以通过查询基站数据库以获得通话位置。
参考图2，每个目标对象的轨迹事件列表的构建过程包括以下步骤：
S21：初始化设定变量当前位置CurLocation和新通话位置NewLocation的初始值均为未知，设定通话记录序号i＝1。
S22：将话单记录中的所有通话记录按照通话时间顺序进行排列，并存储于通话记录列表内，设定通话记录的总数为I。
S23：从通话记录列表内取出第i条通话记录，获取目标对象在该通话记录中的通话位置和通话时间，设定当前位置CurLocation为第i条通话记录的通话位置。
S24：从通话记录列表内取出第i+1条通话记录，获取目标对象在该通话记录中的通话位置和通话时间，设定新通话位置NewLocation为第i+1条通话记录的通话位置，判断新通话位置NewLocation与当前位置CurLocation是否相同，如果相同，表示目标对象保持在原位置不变，进入S25；否则，表示目标对象的位置发生改变，生成目标对象的离开当前位置CurLocation的离开事件TraceEvent{Leave,CurLocation,Obj,T}和加入新通话位置NewLocation的加入事件TraceEvent{Join,NewLocation,Obj,T}，并加入轨迹事件列表，同时将目标对象的当前位置CurLocation更新为新通话位置NewLocation。
其中，Leave表示离开标志，join表示加入标志，Obj表示目标对象，T表示通话时间。
S25：判断i＝I-1是否成立，如果成立，表示通话记录全部遍历完毕，结束；否则，令i＝i+1，返回S24。
通过步骤S2，已经获得了所有目标对象的轨迹事件列表，所有对象在任意时间点的位置都可以通过时间点附近的轨迹时间进行推算，因此通过下面的步骤S3来对发生的轨迹伴随行为进行分析。
S3：根据所有目标对象的轨迹事件列表，生成发生轨迹伴随行为的地点的目标对象信息和伴随时间段。
参考图3，步骤S3具体包括以下步骤：
S31：将所有目标对象的轨迹事件列表中的包含的所有事件按照通话时间顺序进行排列，并按顺序进行编号，初始设定事件的序号j＝1。
S32：取出第j个事件，判断其事件类型，如果事件类型为加入事件，则对该事件对应的地点(NewLocation)的目标对象信息进行更新，目标对象信息中增加该事件对应的目标对象Obj，进入S34；如果事件类型为离开事件，进入S33。
S33：判断该事件对应的地点(CurLocation)的人员信息中总人数是否大于1，如果是，则根据该事件对应的地点(CurLocation)的所有人的通话时间(T)生成伴随时间段，该实施例中所述伴随时间段包括：通话位置，目标对象总人数、时间段起始时间、各个目标对象的加入时间等，同时对该事件对应的地点(CurLocation)的目标对象信息进行更新，目标对象信息中删除该事件对应的目标对象Obj。
S34：判断j＝J是否成立，如果成立，结束；否则，令j＝j+1，返回S32。
通过步骤S3可以获得哪些地点发生了轨迹伴随行为，每个地点在各个时间段的参与的目标对象等等信息均可以通过地图形式的UI进行直观的交互及展示，如图4所示。从图4中可以得出，在时代广场，有两个伴随时间段，参与对象都是B和C，并且还显示了每个对象在这个伴随时间段中具体的加入时间。
本发明实施例一只需要用户导入关注对象的话单记录，就可以全自动的实现多对象轨迹伴随行为的分析，从大量的数据中提取出重点的可以位置、时间段和参与人等信息，完成了人工难以处理的工作。经过分析方法的逐步提炼，从话单到轨迹点再到轨迹伴随时间段，数据价值得到了提高，大幅提高了案件分析处理效率。
该方法还可以进一步扩展到带有位置、时间信息的其他数据源分析上。
实施例二：
本发明还提供一种基于话单的轨迹伴随行为分析终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明实施例一的上述方法实施例中的步骤。
进一步地，作为一个可执行方案，所述基于话单的轨迹伴随行为分析终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述基于话单的轨迹伴随行为分析终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，上述基于话单的轨迹伴随行为分析终端设备的组成结构仅仅是基于话单的轨迹伴随行为分析终端设备的示例，并不构成对基于话单的轨迹伴随行为分析终端设备的限定，可以包括比上述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述基于话单的轨迹伴随行为分析终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等，本发明实施例对此不做限定。
进一步地，作为一个可执行方案，所称处理器可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述基于话单的轨迹伴随行为分析终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个基于话单的轨迹伴随行为分析终端设备的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述基于话单的轨迹伴随行为分析终端设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、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)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例上述方法的步骤。
所述基于话单的轨迹伴随行为分析终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)以及软件分发介质等。
尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于话单的轨迹伴随行为分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采集多个目标对象的话单记录，每个话单记录中均包括一个或多个不同通话时间的通话记录；
S2：针对每个目标对象的话单记录，根据其中的每个通话记录的通话时间和通话位置，构建轨迹事件列表；
S3：根据所有目标对象的轨迹事件列表，生成发生轨迹伴随行为的地点的目标对象信息和伴随时间段。
2.根据权利要求1所述的基于话单的轨迹伴随行为分析方法，其特征在于：每个目标对象的轨迹事件列表的构建过程包括以下步骤：
S21：初始化设定变量当前位置CurLocation和新通话位置NewLocation的初始值均为未知，设定通话记录序号i＝1；
S22：将该目标对象的话单记录中的所有通话记录按照通话时间顺序进行排列，设定通话记录的总数为I；
S23：取出第i条通话记录，设定当前位置CurLocation为第i条通话记录的通话位置；
S24：取出第i+1条通话记录，设定新通话位置NewLocation为第i+1条通话记录的通话位置，判断新通话位置NewLocation与当前位置CurLocation是否相同，如果相同，进入S25；否则，生成离开当前位置CurLocation的离开事件和加入新通话位置NewLocation的加入事件，每个事件均包括事件类型、位置、目标对象和通话时间四个要素，将离开事件和加入事件均加入轨迹事件列表，同时将当前位置CurLocation更新为新通话位置NewLocation；
S25：判断i＝I-1是否成立，如果成立，结束；否则，令i＝i+1，返回S24。
3.根据权利要求1所述的基于话单的轨迹伴随行为分析方法，其特征在于：步骤S3具体包括以下步骤：
S31：将所有目标对象的轨迹事件列表中的包含的所有事件按照通话时间顺序进行排列，并按顺序进行编号，初始设定事件的序号j＝1；
S32：取出第j个事件，判断其事件类型，如果事件类型为加入事件，则对该事件对应的地点的目标对象信息进行更新，目标对象信息中增加该事件对应的目标对象，进入S34；如果事件类型为离开事件，进入S33；
S33：判断该事件对应的地点的人员信息中总人数是否大于1，如果是，则根据该事件对应的地点的所有人的通话时间生成伴随时间段，同时对该事件对应的地点的目标对象信息进行更新，目标对象信息中删除该事件对应的目标对象；
S34：判断j＝J是否成立，如果成立，结束；否则，令j＝j+1，返回S32。
4.根据权利要求1所述的基于话单的轨迹伴随行为分析方法，其特征在于：所述伴随时间段包括：通话位置，目标对象总人数、时间段起始时间和各个目标对象的加入时间。
5.一种基于话单的轨迹伴随行为分析终端设备，其特征在于：包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1～4中任一所述方法的步骤。
6.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～4中任一所述方法的步骤。
CN201911139466.9A 2019-11-20 2019-11-20 基于话单的轨迹伴随行为分析方法、终端设备及存储介质 Active CN110909009B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911139466.9A CN110909009B (zh) 2019-11-20 2019-11-20 基于话单的轨迹伴随行为分析方法、终端设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911139466.9A CN110909009B (zh) 2019-11-20 2019-11-20 基于话单的轨迹伴随行为分析方法、终端设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110909009A true CN110909009A (zh) 2020-03-24
CN110909009B CN110909009B (zh) 2022-07-15

Family

ID=69818158

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911139466.9A Active CN110909009B (zh) 2019-11-20 2019-11-20 基于话单的轨迹伴随行为分析方法、终端设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110909009B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111581531A (zh) * 2020-05-08 2020-08-25 北京思特奇信息技术股份有限公司 家庭成员结构识别方法、装置、存储介质及电子设备
CN111586586A (zh) * 2020-05-14 2020-08-25 深圳力维智联技术有限公司 一种追踪方法和系统
CN112199377A (zh) * 2020-11-18 2021-01-08 厦门市美亚柏科信息股份有限公司 基于关系数据的移动终端伴随分析方法、装置及存储介质
CN112489396A (zh) * 2020-11-16 2021-03-12 中移雄安信息通信科技有限公司 一种行人尾随行为检测方法、装置、电子设备和存储介质
CN113780407A (zh) * 2021-09-09 2021-12-10 恒安嘉新（北京）科技股份公司 一种数据检测方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101945400A (zh) * 2009-07-10 2011-01-12 中国移动通信集团公司 一种用户动态行为分析方法及分析装置
US20160217345A1 (en) * 2013-08-26 2016-07-28 International Business Machines Corporation Role-based tracking and surveillance
WO2017162084A1 (zh) * 2016-03-25 2017-09-28 阿里巴巴集团控股有限公司 数据伴随分析方法及装置
CN109165237A (zh) * 2018-08-28 2019-01-08 新华三大数据技术有限公司 伴随对象确定方法、装置以及电子设备
CN109684373A (zh) * 2018-11-26 2019-04-26 西南电子技术研究所（中国电子科技集团公司第十研究所） 基于出行和话单数据分析的重点关系人发现方法
CN109766383A (zh) * 2019-01-08 2019-05-17 重庆市千将软件有限公司 大数据可视化话单分析系统
CN109828967A (zh) * 2018-12-03 2019-05-31 深圳市北斗智能科技有限公司 一种伴随关系获取方法、系统、设备、存储介质

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101945400A (zh) * 2009-07-10 2011-01-12 中国移动通信集团公司 一种用户动态行为分析方法及分析装置
US20160217345A1 (en) * 2013-08-26 2016-07-28 International Business Machines Corporation Role-based tracking and surveillance
WO2017162084A1 (zh) * 2016-03-25 2017-09-28 阿里巴巴集团控股有限公司 数据伴随分析方法及装置
CN109165237A (zh) * 2018-08-28 2019-01-08 新华三大数据技术有限公司 伴随对象确定方法、装置以及电子设备
CN109684373A (zh) * 2018-11-26 2019-04-26 西南电子技术研究所（中国电子科技集团公司第十研究所） 基于出行和话单数据分析的重点关系人发现方法
CN109828967A (zh) * 2018-12-03 2019-05-31 深圳市北斗智能科技有限公司 一种伴随关系获取方法、系统、设备、存储介质
CN109766383A (zh) * 2019-01-08 2019-05-17 重庆市千将软件有限公司 大数据可视化话单分析系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张昶昶: "基于时空数据的伴随分析与社团发现系统设计与实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *
陈晓鹏: "基于手机时空轨迹数据的用户移动模式分析与研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111581531A (zh) * 2020-05-08 2020-08-25 北京思特奇信息技术股份有限公司 家庭成员结构识别方法、装置、存储介质及电子设备
CN111581531B (zh) * 2020-05-08 2023-06-09 北京思特奇信息技术股份有限公司 家庭成员结构识别方法、装置、存储介质及电子设备
CN111586586A (zh) * 2020-05-14 2020-08-25 深圳力维智联技术有限公司 一种追踪方法和系统
CN112489396A (zh) * 2020-11-16 2021-03-12 中移雄安信息通信科技有限公司 一种行人尾随行为检测方法、装置、电子设备和存储介质
CN112199377A (zh) * 2020-11-18 2021-01-08 厦门市美亚柏科信息股份有限公司 基于关系数据的移动终端伴随分析方法、装置及存储介质
CN113780407A (zh) * 2021-09-09 2021-12-10 恒安嘉新（北京）科技股份公司 一种数据检测方法、装置、电子设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN110909009B (zh) 2022-07-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110909009B (zh) 基于话单的轨迹伴随行为分析方法、终端设备及存储介质
Al-Sai et al. Big data impacts and challenges: a review
CN107644286B (zh) 工作流处理方法及装置
CN108566618B (zh) 获取用户驻留规律的方法、装置、设备及存储介质
CN107133309B (zh) 流程实例的存储、查询方法及装置、存储介质及电子设备
CN111708801A (zh) 报表生成方法、装置及电子设备
CN107832440A (zh) 一种数据挖掘方法、装置、服务器及计算机可读存储介质
CN109558619B (zh) 基于建筑信息模型的数据处理方法、终端及可读存储介质
CN113128437A (zh) 身份识别方法及装置、电子设备和存储介质
CN111597009A (zh) 应用程序显示的方法、装置及终端设备
US20160026495A1 (en) Event processing systems and methods
CN112258295A (zh) 记录处理方法、装置及设备
CN111954079A (zh) 图像处理方法、装置、电子设备及介质
CN111061549A (zh) 基于安卓的多任务管理方法、智能终端及存储介质
CN114298699B (zh) 非同质化通证的生成方法、获取方法及装置
CN114896298A (zh) 一种同类型标签数据预测方法、终端设备及存储介质
CN109376289B (zh) 一种应用搜索结果中确定目标应用排位的确定方法及装置
CN110990643B (zh) 一种基于GoJS的复杂任务可视化方法、终端设备及存储介质
CN112686742A (zh) 销项发票风险预警方法、装置、存储介质及电子设备
CN111598594A (zh) 识别事件发生的方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN112287706A (zh) 扫码交互方法及装置
CN111198639A (zh) 一种图片标记方法、装置、终端及计算机存储介质
CN111026818A (zh) 一种多对象关联视图构建方法、终端设备及存储介质
JP6795768B2 (ja) 情報処理装置、制御方法、プログラム
CN110602737B (zh) 区域性拆迁识别方法、装置、计算机设备及存储介质

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