[發(fā)明專利]軌跡數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911010977.0
• 申請日: 2019-10-22
• 公開（公告）號: CN110795705B
• 公開（公告）日: 2022-07-15
• 發(fā)明（設計）人: 陳國慶;汪智勇;陳晨
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢極意網(wǎng)絡科技有限公司
• 主分類號: G06F21/31
• 分類號: G06F21/31;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產(chǎn)權(quán)代理事務所 44287
• 代理人: 方昊佳

1.一種軌跡數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述方法包括：

采集用戶軌跡數(shù)據(jù)；

采用預設聚類模型對所述用戶軌跡數(shù)據(jù)進行聚類，并對聚類后的用戶軌跡數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)降維，以獲得低維軌跡數(shù)據(jù)；

計算預設時段內(nèi)所述低維軌跡數(shù)據(jù)在低維空間中的概率分布，所述預設時段是從用戶進行驗證操作開始至驗證操作結(jié)束所對應的時間段；

根據(jù)所述概率分布檢測是否存在概率值高于預設概率閾值的目標概率分布區(qū)域，所述預設概率閾值為正常概率分布中每一個時間節(jié)點對應的概率值中最大的概率值，所述正常概率分布為正常用戶軌跡數(shù)據(jù)計算所得的概率分布；

在存在所述目標概率分布區(qū)域時，獲取所述目標概率分布區(qū)域?qū)哪繕塑壽E數(shù)據(jù)，并讀取所述目標概率分布區(qū)域?qū)臍v史軌跡數(shù)據(jù)；

將所述歷史軌跡數(shù)據(jù)從所述目標軌跡數(shù)據(jù)中剔除以獲得待封禁數(shù)據(jù)，并對所述待封禁數(shù)據(jù)進行封禁；

其中，所述計算預設時段內(nèi)所述低維軌跡數(shù)據(jù)在低維空間中的概率分布的步驟，包括：

獲取預設時段內(nèi)各低維軌跡數(shù)據(jù)對應的可取數(shù)值，以及各可取數(shù)值對應的概率值；

根據(jù)所述可取數(shù)值以及所述概率值，通過預設方程組計算所述低維軌跡數(shù)據(jù)在低維空間中的概率分布；

其中，所述預設方程組為：

其中，x_i為任一低維軌跡數(shù)據(jù)X對應的可取數(shù)值，i為可取數(shù)值的個數(shù)，f（x_i）和P（X=x_i）為低維軌跡數(shù)據(jù)X在可取數(shù)值為x_i時的概率值。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用預設聚類模型對所述用戶軌跡數(shù)據(jù)進行聚類，并對聚類后的用戶軌跡數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)降維，以獲得低維軌跡數(shù)據(jù)的步驟，包括：

采用預設聚類模型按預設特征維度對所述用戶軌跡數(shù)據(jù)進行聚類，獲得所述預設特征維度對應的軌跡特征數(shù)據(jù)簇；

根據(jù)所述軌跡特征數(shù)據(jù)簇建立軌跡特征矩陣；

對所述軌跡特征矩陣進行奇異值分解，并根據(jù)奇異值分解結(jié)果對所述軌跡特征矩陣進行矩陣重構(gòu)，獲得目標特征矩陣；

基于所述目標特征矩陣獲得數(shù)據(jù)降維后的低維軌跡數(shù)據(jù)。

3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述軌跡特征矩陣進行奇異值分解，并根據(jù)奇異值分解結(jié)果對所述軌跡特征矩陣進行矩陣重構(gòu)，獲得目標特征矩陣的步驟，包括：

對所述軌跡特征矩陣進行奇異值分解，獲得奇異值集合；

從所述奇異值集合中選取預設數(shù)量的目標奇異值，根據(jù)所述目標奇異值對所述軌跡特征矩陣進行矩陣重構(gòu)，獲得目標特征矩陣。

4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述概率分布檢測是否存在概率值高于預設概率閾值的目標概率分布區(qū)域的步驟，包括：

根據(jù)所述概率分布確定所述預設時段內(nèi)各時間節(jié)點對應的概率值集合；

讀取各時間節(jié)點對應的預設概率閾值，分別將所述概率值集合中的各概率值與所述預設概率閾值進行比較；

根據(jù)比較結(jié)果判斷是否存在概率值高于預設概率閾值的目標概率值；

若存在，則判定存在目標概率分布區(qū)域，若不存在，則判定不存在目標概率分布區(qū)域。

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述在存在所述目標概率分布區(qū)域時，獲取所述目標概率分布區(qū)域?qū)哪繕塑壽E數(shù)據(jù)，并讀取所述目標概率分布區(qū)域?qū)臍v史軌跡數(shù)據(jù)的步驟，包括：

在存在所述目標概率分布區(qū)域時，根據(jù)所述目標概率分布區(qū)域包含的所述目標概率值從所述用戶軌跡數(shù)據(jù)中提取對應的目標軌跡數(shù)據(jù)；

從封禁數(shù)據(jù)庫中讀取所述目標概率分布區(qū)域?qū)囊逊饨壽E數(shù)據(jù)，將所述已封禁軌跡數(shù)據(jù)作為歷史軌跡數(shù)據(jù)。

6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述將所述歷史軌跡數(shù)據(jù)從所述目標軌跡數(shù)據(jù)中剔除以獲得待封禁數(shù)據(jù)，并對所述待封禁數(shù)據(jù)進行封禁的步驟，包括：

采用精確匹配檢索從所述目標軌跡數(shù)據(jù)中查找與所述歷史軌跡數(shù)據(jù)對應的待剔除數(shù)據(jù)；

將所述待剔除數(shù)據(jù)從所述目標軌跡數(shù)據(jù)中剔除以獲得待封禁數(shù)據(jù)，對所述待封禁數(shù)據(jù)進行封禁。