CN113793066B - 基于风险分析的项目位置聚合方法、系统、终端及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于风险分析的项目位置聚合方法、系统、终端及介质，涉及计算机应用技术领域，其技术方案要点是：依据经纬度方向对目标地图进行网格化处理，并确定每个网格单元中顶点的经纬度坐标；获取项目数据列表，并根据项目的经纬度坐标匹配所属的网格单元，以及将项目加入到所属网格单元的项目列表；根据项目数据中的风险因子数据进行权重计算后得到对应项目的风险值；根据目标地图的当前显示层级确定风险聚合类型：依据风险状态在相应的风险聚合点位进行风险聚合定位标注。本发明能够在地图的不同显示层级中直观显示风险态势，有效提高了显示的清晰度，且基于风险值计算方法在一定程度上为风险等级的判定提供了客观支撑数据。
Description
技术领域
本发明涉及计算机应用技术领域，更具体地说，它涉及基于风险分析的项目位置聚合方法、系统、终端及介质。
背景技术
地图风险显示能够使人们快速获知相应区域中风险项目的具体情况，可以为未来行程、投资等方面提供参考数据。传统的地图风险显示主要是根据具体风险项目的定位信息进行显示，然而传统地图大量点位显示在一起造成的显示性能不佳，并且大量点显示在一起造成模糊不清，不能充分体现风险在地理位置上的有效标注，也不能提供地图范围内的整体风险态势。因此，如何研究设计一种基于风险分析的项目位置聚合方法、系统、终端及介质是我们目前急需解决的问题。
发明内容
为解决现有技术中的不足，本发明的目的是提供基于风险分析的项目位置聚合方法、系统、终端及介质。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
第一方面，提供了基于风险分析的项目位置聚合方法，包括以下步骤：
依据经纬度方向对目标地图进行网格化处理，并确定每个网格单元中顶点的经纬度坐标；
获取项目数据列表，并根据项目的经纬度坐标匹配所属的网格单元，以及将项目加入到所属网格单元的项目列表；
根据项目数据中的风险因子数据进行权重计算后得到对应项目的风险值；
根据目标地图的当前显示层级确定风险聚合类型：
若为行政区风险聚合，则以行政区的预设位置为风险聚合点位，并以行政区内所有项目中最大的风险值匹配风险状态；
若为非行政区风险聚合，则以网格单元内风险值最大的项目的经纬度坐标作为风险聚合点位，并以网格单元内最大的风险值匹配风险状态；
以及，依据风险状态在相应的风险聚合点位进行风险聚合定位标注。
进一步的，所述风险值的计算过程具体为：
从项目数据中提取包括项目报警数量、项目故障数量和项目离线数量的风险因子数据；
根据风险因子数据获取相应的权重因子序列；
将权重因子序列与风险因子数据对应计算权重，得到表征风险值的权重值。
进一步的，所述权重因子序列的获取过程具体为：
根据目标地图的显示层级从数据库中匹配预设的权重因子，得到权重因子序列；
或，根据风险因子数据中至少一个风险因子的分布区间从数据库中匹配预设的权重因子，得到权重因子序列。
进一步的，所述权重因子序列的获取过程具体为：
采用机器学习算法、线性回归方法或统计分析方法对每个风险因子的历史分布数据进行预测，得到相应的预测值；
将风险因子的预测值和当前实际值进行差异性分析，得到差异值；
根据预测值与当前实际值之间差值的差异贡献分布对相应风险因子的权重因子进行修正；若差异贡献超出平均贡献，则降值修正；若差异贡献低于平均贡献，则升值修正。
进一步的，所述网格单元呈经度、纬度间隔均为0.5度的矩形网格。
进一步的，所述风险聚合类型的确定过程具体为：
若目标地图的当前显示层级为[0,13]，则确定为行政区风险聚合；且显示层级[0,6]为省风险聚合级、[7,10]为市风险聚合级以及[11,13]为区县风险聚合级。
若目标地图的当前显示层级为[14,20]，则确定为非行政区风险聚合。
进一步的，所述风险状态包括报警状态、故障状态、离线状态和正常状态，报警状态、故障状态、离线状态和正常状态所对应的风险值呈降序分布，且不同的风险状态采用不同的色图进行聚合区域标注。
第二方面，基于风险分析的项目位置聚合系统，包括：
网格处理模块，用于依据经纬度方向对目标地图进行网格化处理，并确定每个网格单元中顶点的经纬度坐标；
项目匹配模块，用于获取项目数据列表，并根据项目的经纬度坐标匹配所属的网格单元，以及将项目加入到所属网格单元的项目列表；
风险计算模块，用于根据项目数据中的风险因子数据进行权重计算后得到对应项目的风险值；
风险聚合模块，用于根据目标地图的当前显示层级确定风险聚合类型：
若为行政区风险聚合，则以行政区的预设位置为风险聚合点位，并以行政区内所有项目中最大的风险值匹配风险状态；
若为非行政区风险聚合，则以网格单元内风险值最大的项目的经纬度坐标作为风险聚合点位，并以网格单元内最大的风险值匹配风险状态；
以及，依据风险状态在相应的风险聚合点位进行风险聚合定位标注。
第三方面，提供了一种计算机终端，包含存储器、处理器及存储在存储器并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面中任意一项所述的基于风险分析的项目位置聚合方法。
第四方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征是，所述计算机程序被处理器执行可实现如第一方面中任意一项所述的基于风险分析的项目位置聚合方法。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、本发明依据地图的显示层级划分确定风险聚合类型，若为行政区风险聚合，则以行政区的预设位置为风险聚合点位，并以行政区内所有项目中最大的风险值匹配风险状态；若为非行政区风险聚合，则以网格单元内风险值最大的项目的经纬度坐标作为风险聚合点位，并以网格单元内最大的风险值匹配风险状态；能够在地图的不同显示层级中直观显示风险态势，有效提高了显示的清晰度，且基于风险值计算方法在一定程度上为风险等级的判定提供了客观支撑数据；
2、本发明依据具体的风险因子数据获取相适应的权重因子，能够根据具体风险项目适应性计算风险值，有效提高了基于风险分析项目聚合显示的精确度；
3、本发明依据机器学习算法、线性回归方法、统计分析方法等方法对历史数据进行分析预测，依据预测结果和实际值的差异性对比结果对权重因子进行动态修正，可有效提高风险值计算的可靠性。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1是本发明实施例中的流程图；
图2是本发明实施例中的系统框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例1：基于风险分析的项目位置聚合方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1：依据经纬度方向对目标地图进行网格化处理，并确定每个网格单元中顶点的经纬度坐标；
S2：获取项目数据列表，并根据项目的经纬度坐标匹配所属的网格单元，以及将项目加入到所属网格单元的项目列表；
S3：根据项目数据中的风险因子数据进行权重计算后得到对应项目的风险值；
S4：根据目标地图的当前显示层级确定风险聚合类型：若为行政区风险聚合，则以行政区的预设位置为风险聚合点位，并以行政区内所有项目中最大的风险值匹配风险状态；若行政区为省风险聚合级，则预设位置可以是省会城市、经济发达城市或其他指定城市；若为非行政区风险聚合，则以网格单元内风险值最大的项目的经纬度坐标作为风险聚合点位，并以网格单元内最大的风险值匹配风险状态；网格单元内指的是网格单元四个顶点所围成矩形覆盖区域；以及，依据风险状态在相应的风险聚合点位进行风险聚合定位标注。
需要说明的是，风险聚合采用k-means算法进行处理，根据k-means算法将项目聚合为k个质心点，形成k个聚会族，并计算k族质心坐标；以k族质心坐标作为项目聚合点位。
风险值的计算过程具体为：从项目数据中提取包括项目报警数量、项目故障数量和项目离线数量的风险因子数据；根据风险因子数据获取相应的权重因子序列；将权重因子序列与风险因子数据对应计算权重，得到表征风险值的权重值。此外，权重因子序列还可以是设定不便的值，以此减少计算量。
以风险因子数据仅包括项目报警数量、项目故障数量和项目离线数量为例。风险值计算公式A：f＝a*x+b*y+c*z；其中a为报警权重因子，b为故障权重因子，c为离线权重因子，x为项目报警数量，y为项目故障数量，z为项目离线数量。
权重因子序列的获取过程具体为：根据目标地图的显示层级从数据库中匹配预设的权重因子，得到权重因子序列；或者，根据风险因子数据中至少一个风险因子的分布区间从数据库中匹配预设的权重因子，得到权重因子序列。
权重因子序列的获取过程具体为：采用统计分析方法对每个风险因子的历史分布数据进行预测，得到相应的预测值；将风险因子的预测值和当前实际值进行差异性分析，得到差异值；根据预测值与当前实际值之间差值的差异贡献分布对相应风险因子的权重因子进行修正；若差异贡献超出平均贡献，则降值修正；若差异贡献低于平均贡献，则升值修正。此外，统计分析方法可替换为基于深度学习的机器学习算法或线性回归方法。
在本实施例中，网格单元呈经度、纬度间隔均为0.5度的矩形网格。还可以为经度、纬度间隔均为1、0.3、0.2或0.1度的矩形网格.
风险聚合类型的确定过程具体为：若目标地图的当前显示层级为[0,13]，则确定为行政区风险聚合；且显示层级[0,6]为省风险聚合级、[7,10]为市风险聚合级以及[11,13]为区县风险聚合级。若目标地图的当前显示层级为[14,20]，则确定为非行政区风险聚合。
风险状态包括报警状态、故障状态、离线状态和正常状态，报警状态、故障状态、离线状态和正常状态所对应的风险值呈降序分布，且不同的风险状态采用不同的色图进行聚合区域标注。
实施例2：基于风险分析的项目位置聚合系统，如图2所示，包括网格处理模块、项目匹配模块、风险计算模块和风险聚合模块。
其中，网格处理模块，用于依据经纬度方向对目标地图进行网格化处理，并确定每个网格单元中顶点的经纬度坐标。项目匹配模块，用于获取项目数据列表，并根据项目的经纬度坐标匹配所属的网格单元，以及将项目加入到所属网格单元的项目列表。风险计算模块，用于根据项目数据中的风险因子数据进行权重计算后得到对应项目的风险值。风险聚合模块，用于根据目标地图的当前显示层级确定风险聚合类型。
风险聚合类型确定具体为：若为行政区风险聚合，则以行政区的预设位置为风险聚合点位，并以行政区内所有项目中最大的风险值匹配风险状态；若为非行政区风险聚合，则以网格单元内风险值最大的项目的经纬度坐标作为风险聚合点位，并以网格单元内最大的风险值匹配风险状态；以及，依据风险状态在相应的风险聚合点位进行风险聚合定位标注。
工作原理：本发明依据地图的显示层级划分确定风险聚合类型，若为行政区风险聚合，则以行政区的预设位置为风险聚合点位，并以行政区内所有项目中最大的风险值匹配风险状态；若为非行政区风险聚合，则以网格单元内风险值最大的项目的经纬度坐标作为风险聚合点位，并以网格单元内最大的风险值匹配风险状态；能够在地图的不同显示层级中直观显示风险态势，有效提高了显示的清晰度，且基于风险值计算方法在一定程度上为风险等级的判定提供了客观支撑数据。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.基于风险分析的项目位置聚合方法，其特征是，包括以下步骤：
依据经纬度方向对目标地图进行网格化处理，并确定每个网格单元中顶点的经纬度坐标；
获取项目数据列表，并根据项目的经纬度坐标匹配所属的网格单元，以及将项目加入到所属网格单元的项目列表；
根据项目数据中的风险因子数据进行权重计算后得到对应项目的风险值；
根据目标地图的当前显示层级确定风险聚合类型：
若为行政区风险聚合，则以行政区的预设位置为风险聚合点位，并以行政区内所有项目中最大的风险值匹配风险状态；
若为非行政区风险聚合，则以网格单元内风险值最大的项目的经纬度坐标作为风险聚合点位，并以网格单元内最大的风险值匹配风险状态；
以及，依据风险状态在相应的风险聚合点位进行风险聚合定位标注；
所述风险值的计算过程具体为：
从项目数据中提取包括项目报警数量、项目故障数量和项目离线数量的风险因子数据；
根据风险因子数据获取相应的权重因子序列；
将权重因子序列与风险因子数据对应计算权重，得到表征风险值的权重值；
风险值计算公式：f＝a*x+b*y+c*z；其中a为报警权重因子，b为故障权重因子，c为离线权重因子，x为项目报警数量，y为项目故障数量，z为项目离线数量；
所述风险聚合类型的确定过程具体为：
若目标地图的当前显示层级为[0,13]，则确定为行政区风险聚合；且显示层级[0,6]为省风险聚合级、[7,10]为市风险聚合级以及[11,13]为区县风险聚合级；
若目标地图的当前显示层级为[14,20]，则确定为非行政区风险聚合。
2.根据权利要求1所述的基于风险分析的项目位置聚合方法，其特征是，所述权重因子序列的获取过程具体为：
根据目标地图的显示层级从数据库中匹配预设的权重因子，得到权重因子序列；
或，根据风险因子数据中至少一个风险因子的分布区间从数据库中匹配预设的权重因子，得到权重因子序列。
3.根据权利要求1所述的基于风险分析的项目位置聚合方法，其特征是，所述权重因子序列的获取过程具体为：
采用机器学习算法、线性回归方法或统计分析方法对每个风险因子的历史分布数据进行预测，得到相应的预测值；
将风险因子的预测值和当前实际值进行差异性分析，得到差异值；
根据预测值与当前实际值之间差值的差异贡献分布对相应风险因子的权重因子进行修正；若差异贡献超出平均贡献，则降值修正；若差异贡献低于平均贡献，则升值修正。
4.根据权利要求1所述的基于风险分析的项目位置聚合方法，其特征是，所述网格单元呈经度、纬度间隔均为0.5度的矩形网格。
5.根据权利要求1所述的基于风险分析的项目位置聚合方法，其特征是，所述风险状态包括报警状态、故障状态、离线状态和正常状态，报警状态、故障状态、离线状态和正常状态所对应的风险值呈降序分布，且不同的风险状态采用不同的色图进行聚合区域标注。
6.基于风险分析的项目位置聚合系统，其特征是，包括：
网格处理模块，用于依据经纬度方向对目标地图进行网格化处理，并确定每个网格单元中顶点的经纬度坐标；
项目匹配模块，用于获取项目数据列表，并根据项目的经纬度坐标匹配所属的网格单元，以及将项目加入到所属网格单元的项目列表；
风险计算模块，用于根据项目数据中的风险因子数据进行权重计算后得到对应项目的风险值；
风险聚合模块，用于根据目标地图的当前显示层级确定风险聚合类型：
若为行政区风险聚合，则以行政区的预设位置为风险聚合点位，并以行政区内所有项目中最大的风险值匹配风险状态；
若为非行政区风险聚合，则以网格单元内风险值最大的项目的经纬度坐标作为风险聚合点位，并以网格单元内最大的风险值匹配风险状态；
以及，依据风险状态在相应的风险聚合点位进行风险聚合定位标注；
所述风险值的计算过程具体为：
从项目数据中提取包括项目报警数量、项目故障数量和项目离线数量的风险因子数据；
根据风险因子数据获取相应的权重因子序列；
将权重因子序列与风险因子数据对应计算权重，得到表征风险值的权重值；
风险值计算公式：f＝a*x+b*y+c*z；其中a为报警权重因子，b为故障权重因子，c为离线权重因子，x为项目报警数量，y为项目故障数量，z为项目离线数量；
所述风险聚合类型的确定过程具体为：
若目标地图的当前显示层级为[0,13]，则确定为行政区风险聚合；且显示层级[0,6]为省风险聚合级、[7,10]为市风险聚合级以及[11,13]为区县风险聚合级；
若目标地图的当前显示层级为[14,20]，则确定为非行政区风险聚合。
7.一种计算机终端，包含存储器、处理器及存储在存储器并可在处理器上运行的计算机程序，其特征是，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-5中任意一项所述的基于风险分析的项目位置聚合方法。
8.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征是，所述计算机程序被处理器执行可实现如权利要求1-5中任意一项所述的基于风险分析的项目位置聚合方法。
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