CN116401473B - 疏散地点信息推荐方法、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例涉及信息处理技术领域，公开了一种疏散地点信息推荐方法、电子设备及存储介质。其中的疏散地点信息推荐方法包括获取POI数据及水文数据，并形成带有水文特征的POI数据库；依据各POI数据的水文特征及时空特征确定监视对象，若某一监视对象出现涝情，则在POI数据库中查找与该监视对象位于同一区域的候选POI数据；根据各候选POI数据的场景特征，对各候选POI数据进行评分；基于各候选POI数据的评分，从中选取一个候选POI数据作为目标POI数据。本申请实施例提供的疏散地点信息推荐方法、电子设备及存储介质，能够在出现涝情时，将疏散地点信息推荐给位于不同涝情地点的人员。
Description
技术领域
本申请实施例涉及信息处理技术领域，特别涉及一种疏散地点信息推荐方法、电子设备及存储介质。
背景技术
随着信息技术的不断发展，各种数据的用途也在不断得到拓展，我们的日常生活离不开数据的使用。通过数据所能传递的信息，人们能够在面对特定情况时，根据不同数据所提供的信息做出有利决策，从而避免自身利益遭受损失。
其中，当某一地区在汛期出现涝情时，如何将疏散地点信息推荐给位于不同涝情地点的人员，对于保护相关人员的生命和财产安全来说，是一个极为重要的问题。
发明内容
本申请实施方式的目的在于提供一种疏散地点信息推荐方法、电子设备及存储介质，能够在出现涝情时，将疏散地点信息推荐给位于不同涝情地点的人员。
为解决上述技术问题，本申请的实施方式提供了一种疏散地点信息推荐方法，疏散地点信息推荐方法包括：
获取POI数据及水文数据，并形成带有水文特征的POI数据库；
依据各POI数据的水文特征及时空特征确定监视对象，若某一监视对象出现涝情，则在POI数据库中查找与该监视对象位于同一区域的候选POI数据；
根据各候选POI数据的场景特征，对各候选POI数据进行评分；
基于各候选POI数据的评分，从中选取一个候选POI数据作为目标POI数据。
本申请的实施方式还提供了一种电子设备，电子设备包括处理器，以及与处理器通信连接的存储器，存储器存储有可被处理器执行的指令，指令被处理器执行，以使处理器能够执行上述的疏散地点信息推荐方法。
本申请的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的疏散地点信息推荐方法。
本申请的实施方式提供的疏散地点信息推荐方法、电子设备及计算机可读存储介质，在获取POI数据及水文数据后，可以根据各POI数据的水文特征及时空特征判断哪些地点需要进行涝情监视。若某一监视对象出现涝情，则在POI数据库中查找候选POI数据，对各候选POI数据进行评分后，选取一个候选POI数据作为目标POI数据。从而在出现涝情时，将疏散地点信息推荐给位于不同涝情地点的人员。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
图1是本申请一些实施例提供的疏散地点信息推荐方法的流程图；
图2是本申请一些实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本申请各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本申请的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。
在本申请实施例的描述中，技术术语“第一”“第二”等仅用于区别不同对象，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量、特定顺序或主次关系。在本申请实施例的描述中，“多个”的含义是两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本申请实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，技术术语“安装”“相连”“连接”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；也可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请实施例中的具体含义。
随着信息技术的不断发展，数据挖掘和机器学习技术得到不断完善，通过合理利用数据信息，挖掘信息内部存在的价值，可以提高人们对信息的认知。通过各种数据所传递的信息，使得决策者能够准确地做出决策。特别是当人们面临危急情况时，获取有利于自身决策的数据信息变得极为重要。
目前，越来越多的地区开始跨入数字化发展，数字化发展赋予了地区在面临不同情形时的智慧处理能力。例如，一些中心城市正在为打造智慧城市而努力，而这要求城市具备较强的信息处理能力。
由于一些城市所处地区存在较长雨季的特点，当雨季汛期来临时，会出现严重的涝情现象。当涝情威胁到人们的生命和财产安全时，需要考虑人员转移安置。而如何向这些需要转移的人员推荐疏散地点信息，是一个亟待解决的问题。
为了向需要转移的人员推荐疏散地点信息，本申请一些实施例提供了一种疏散地点信息推荐方法。通过获取的POI数据及水文数据建立POI数据库，并确定监视对象。当某一监视对象出现涝情时，可以从POI数据库中找到满足疏散目的的疏散点，并基于各疏散点的评分选取其中一个疏散点作为最终的疏散点。从而向需要转移的人员推荐疏散地点信息。
下面结合图1，说明本申请一些实施例提供的一种疏散地点信息推荐方法。
如图1所示，本申请一些实施例提供的疏散地点信息推荐方法，包括如下步骤：
步骤S110、获取POI数据及水文数据，并形成带有水文特征的POI数据库。
POI（point of interest，兴趣点）数据是指互联网电子地图中的点类数据，它可以是一栋房子，一个旅游景点，一所学校，一个公交车站，一个ATM取款机，一个商铺等等。一般，一个点类数据通常包含名称、地址、坐标、类别四个属性方面的信息。同时，还有可能包含电话、评价等信息。在实际情形中，也可以获取比POI数据维度更高的AOI（area ofinterest，兴趣面）数据。AOI数据可以指一个居民小区，一栋写字楼，一个产业园区，一个综合商场，一个景区等等。相比于POI数据，AOI数据的抽象层次更高，同时保留了AOI数据的属性。
水文数据可以包括降水量、蒸发量、水位、流量等信息，一个地区的水文数据记录了该地区在雨季汛期容易出现涝情的地点以及时间。因此，通过水文数据，可以获知一个地区的汛情涝情信息，以便判断哪些地点需要进行汛情监视。
步骤S120、依据各POI数据的水文特征及时空特征确定监视对象，若某一监视对象出现涝情，则在POI数据库中查找与该监视对象位于同一区域的候选POI数据。
POI数据的水文特征是指数据中含有的水文信息，通过水文特征可以获知POI实体对象在不同时期，如淡水期或沛水期所对应的降水量、水位等信息。POI数据的时空特征是指数据中含有的时间信息及空间地理信息，如某一POI数据所对应的POI实体对象在不同时期的人流量情况，或者是否为重点人群聚集地等情况。
也就是说，可以通过POI数据的水文特征及时空特征，判断具体的POI实体对象在哪些时期，哪些时间点需要进行监视，进而确定监视对象。例如，在实际情形中，根据POI数据的水文特征及时空特征，可以确定景区、交通站点与沿江人群聚集地等地点是防汛防涝智能平台的监视对象。
若防汛防涝智能平台收到某一监视对象出现涝情的信息，则会在POI数据库中查找与该监视对象位于同一区域的候选POI数据。候选POI数据即不同地点的人员可以进行疏散的地点数据。同一区域可以通过地理位置划分进行判断，如同一行政区，也可以通过距离进行判断，如以监视对象所在点为中心预设半径以内的区域。
步骤S130、根据各候选POI数据的场景特征，对各候选POI数据进行评分。
POI数据的场景特征可以包括场景空间性特征、场景通达性特征和场景基础设施建设完善性特征。其中，场景空间性特征可以传递POI数据对应的POI实体对象的面积、开阔程度等信息，场景通达性特征可以传递POI数据对应的POI实体对象的可选交通工具类型、与其他地点道路连通情况等信息，场景基础设施建设完善性特征可以传递POI数据对应的POI实体对象的基础设施类型、基础设施覆盖情况、基础设施建设完成情况等信息。
实际情形中，对位于不同地点的人员来说，并非所有的候选POI数据对应的POI实体对象均适合前往疏散。例如，一些POI实体对象鉴于距离过远，或者交通便利性差，又或者基础设施建设较差，导致不适宜前往疏散。因此，可以根据各候选POI数据的场景特征，对候选POI数据进行评分。
步骤S140、基于各候选POI数据的评分，从中选取一个候选POI数据作为目标POI数据。
在获取对各候选POI数据的评分后，可以依据评分结果，从各候选POI数据中选取一个作为目标POI数据。目标POI数据即可以作为疏散地点信息推荐给处于涝情地点的相关人员，以便这些人员根据推荐的POI实体对象及时前往疏散。
本申请一些实施例提供的疏散地点信息推荐方法，在获取POI数据及水文数据后，可以根据各POI数据的水文特征及时空特征判断哪些地点需要进行涝情监视。若某一监视对象出现涝情，则在POI数据库中查找候选POI数据，对各候选POI数据进行评分后，选取一个候选POI数据作为目标POI数据。从而在出现涝情时，将疏散地点信息推荐给位于不同涝情地点的人员。
在一些实施例中，步骤S130中的根据各候选POI数据的场景特征，对各候选POI数据进行评分，可以包括如下步骤：
步骤S131、采用层次分析法构建包括目标层、准则层与方案层的层次分析结构，目标层为获取目标POI数据，准则层为各候选POI数据的场景特征，方案层为各候选POI数据；
步骤S132、计算位于准则层的各场景特征的权重，以及位于方案层的各候选POI数据对应的合成权重；
步骤S133、将各候选POI数据对应的合成权重高低作为评分标准，对各候选POI数据进行评分。
层次分析法简称AHP（Analytic Hierarchy Process），是一种解决复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。在应用过程中，会将决策问题按目标、评价准则至具体的备选方案分解为不同的层次结构。进而用求解判断矩阵特征向量的形式，求得每一评价准则对目标的优先权重，以及每一方案对目标的合成权重，进而得出决策结果。
也就是说，在选取候选POI数据的过程中，可以采用层次分析法。将POI数据的场景特征作为评价准则来判断各候选POI数据的评分高低。进而得出最优的候选POI数据作为目标POI数据。
在一些实施例中，各候选POI数据的POI类别可以为体育馆、学校、人防设施或者电影院。
需要说明的是，在进行疏散地点的选取时，优先选择空间较为开阔、基础设施建设较为完善的地点。实际情形中，体育馆、电影院等属于空间开阔的场所，通常能够容纳更多疏散人员进行安置。学校、人防设施的建设地点通常位于较为安全的区域，在疏散避险的需求上，能够提供更高的安全性以及更好的安置条件。
在一些实施例中，在步骤S110中的形成带有水文特征的POI数据库之前，还可以包括如下步骤：
步骤S111、对POI数据进行清洗；
步骤S112、对清洗后的POI数据进行地址补全。
通过对POI数据进行清洗，可以提高数据的质量。在获取的POI数据中，由于存在人工信息录入错误，录入系统出现问题，或者数据来源较为广泛等干扰因素，因此会出现一些残缺数据，错误数据以及相似重复数据。数据清洗则可以通过一定的方式对残缺数据进行更新，对错误数据进行更正或删除，对相似重复数据进行融合。例如，如果在获取的POI数据中，一些数据存在名称字段或者地址字段的缺失，那么可以在识别出来后对数据源进行二次抽取。如果是人为原因，则可以在相关人员录入正确信息后再进行更新。
另外，步骤S112中的对清洗后的POI数据进行地址补全，可以包括如下步骤：
（1）识别POI数据中的地址文本；
（2）获取与POI数据的地址文本对应的候选地址，并对各候选地址进行评分；
（3）基于各候选地址的评分，从中选取一个候选地址作为POI数据的补全地址。
地址补全的目的是为了实现地址标准化，地址信息具有层次化结构，主要分为行政区划、道路、街区、标志性建筑等。行政区划包括省、市、县、区，街道包括街路巷，区域包括社区、小区。另外，还可以附带门、楼牌号等信息。例如，上海市世纪大道可以补全为上海市-上海市-浦东新区-陆家嘴街道-世纪大道。
需要说明的是，在进行地址补全的过程中，与同一POI数据的地址文本对应的候选地址可能不止一个。例如，在对地址文本包含有书店类别的POI数据进行地址补全时，可能出现多个候选地址。在此基础上，可以对各候选地址进行评分，评分依据可以是各候选地址的类别层级，可以选择具有最高类别层级的候选地址作为补全地址。
在一些实施例中，在步骤S111中的对POI数据进行清洗之后，以及步骤S112中的对清洗后的POI数据进行地址补全之前，还可以包括如下步骤：
（1）对POI数据的场景特征进行粒度划分；
（2）根据粒度划分的结果构建POI数据的维度表与事实表。
维度表代表数据对象的一些属性，例如，一个地点的所属行政区划可以是一份通用维度表。事实表则是具体的数据信息表，例如一个餐饮店的相关地理，场景信息。维度表的采用可以为事实表节省空间，通过建立维度表与事实表，可以快速查找特定属性的POI数据信息，提高数据查找的效率。其中，粒度用于确定某一事实表中的行表示什么属性。事实表的粒度越细，能记载的信息就会越多。
在一些实施例中，POI数据的场景特征的粒度可以有三级，分别为场景类别、场景使用情况和场景品质情况。
场景类别为颗粒度最粗的一级，例如地图地点为住宿类。场景使用情况属于中等颗粒度的一级，例如该地点在住宿中。场景品质情况为颗粒度最细的一级，例如奢华酒店，高档酒店，经济酒店等。
另外，针对一些不适合做场景特征多级分类的POI数据来说，可以进行单独分类。例如，人防设施可以单独作为一类场景特征。
如图2所示，本申请一些实施例还提供了一种电子设备，电子设备包括处理器101和与处理器101通信连接的存储器102，存储器102存储有可被处理器执行的指令，指令被处理器101执行，以使处理器101能够执行上述的疏散地点信息推荐方法。
其中，存储器102和处理器101采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器101和存储器102的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器101处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器101。
处理器101负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器102可以被用于存储处理器101在执行操作时所使用的数据。
本申请一些实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的疏散地点信息推荐方法。
即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本申请的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本申请的精神和范围。
Claims (10)
1.一种疏散地点信息推荐方法，其特征在于，包括：
获取POI数据及水文数据，并形成带有水文特征的POI数据库；
依据各POI数据的水文特征及时空特征确定监视对象，若某一所述监视对象出现涝情，则在所述POI数据库中查找与该监视对象位于同一区域的候选POI数据；
根据各候选POI数据的场景特征，对各候选POI数据进行评分；
基于各候选POI数据的评分，从中选取一个所述候选POI数据作为目标POI数据。
2.根据权利要求1所述的疏散地点信息推荐方法，其特征在于，所述根据各候选POI数据的场景特征，对各候选POI数据进行评分，包括：
采用层次分析法构建包括目标层、准则层与方案层的层次分析结构，所述目标层为获取所述目标POI数据，所述准则层为各候选POI数据的场景特征，所述方案层为各候选POI数据；
计算位于所述准则层的各场景特征的权重，以及位于所述方案层的各候选POI数据对应的合成权重；
将各候选POI数据对应的合成权重高低作为评分标准，对各候选POI数据进行评分。
3.根据权利要求1所述的疏散地点信息推荐方法，其特征在于，所述候选POI数据的场景特征包括场景空间性特征、场景通达性特征和场景基础建设完善性特征。
4.根据权利要求1至3任一项所述的疏散地点信息推荐方法，其特征在于，各候选POI数据的POI类别为体育馆、学校、人防设施或者电影院。
5.根据权利要求1所述的疏散地点信息推荐方法，其特征在于，在所述形成带有水文特征的POI数据库之前，还包括：
对所述POI数据进行清洗；
对清洗后的所述POI数据进行地址补全。
6.根据权利要求5所述的疏散地点信息推荐方法，其特征在于，所述对清洗后的所述POI数据进行地址补全，包括：
识别所述POI数据中的地址文本；
获取与所述POI数据的地址文本对应的候选地址，并对各候选地址进行评分；
基于各候选地址的评分，从中选取一个所述候选地址作为所述POI数据的补全地址。
7.根据权利要求5或6所述的疏散地点信息推荐方法，其特征在于，在所述对所述POI数据进行清洗之后，所述对清洗后的所述POI数据进行地址补全之前，还包括：
对所述POI数据的场景特征进行粒度划分；
根据粒度划分的结果构建所述POI数据的维度表与事实表。
8.根据权利要求7所述的疏散地点信息推荐方法，其特征在于，所述POI数据的场景特征的粒度有三级，分别为场景类别、场景使用情况和场景品质情况。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；
与所述处理器通信连接的存储器，所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令被所述处理器执行，以使所述处理器能够执行如权利要求1至8任一项所述的疏散地点信息推荐方法。
10.一种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权利要求1至8中任一项所述的疏散地点信息推荐方法。
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