[發明專利]人物軌跡行為分析預估方法和裝置

在審

• 申請號: 202010066994.2
• 申請日: 2020-01-20
• 公開（公告）號: CN111260526A
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 仇殷先
• 申請（專利權）人: 北京明略軟件系統有限公司
• 主分類號: G06Q50/26
• 分類號: G06Q50/26;G06F16/28;G06F16/36
• 代理公司: 北京超成律師事務所 11646
• 代理人: 鄧超

1.一種人物軌跡行為分析預估方法，其特征在于，包括：

實時獲取各個終端采集的人物行為數據；

根據所述行為數據提取數據標簽；所述數據標簽包括基礎標簽和行為標簽；所述基礎標簽表征人物的靜態屬性；所述行為標簽表征人物的動態屬性；

根據所述數據標簽構建不同維度的標簽矩陣；所述標簽矩陣表征人物在同一維度產生的行為數據的關聯；

根據所述標簽矩陣生成標簽模型；所述標簽模型表征不同維度的所述人物行為數據之間的關聯關系。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述行為數據提取數據標簽的步驟，包括：

獲取人物行為涉及到的各類實體的基本類型及固有屬性；

基于所述基本類型及固有屬性、所述人物行為數據提取所述數據標簽。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述數據標簽構建不同維度的標簽矩陣的步驟，包括：

獲取不同維度上各種類型的所述數據標簽之間的關聯關系；

基于所述關聯關系，在每個維度上的對所述數據標簽構建一個所述標簽矩陣。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述標簽矩陣生成標簽模型的步驟，包括：

提取所述標簽矩陣之間的關聯關系；

基于神經網絡根據所述關聯關系建立標簽模型。

5.一種人物軌跡行為分析預估方法，其特征在于，包括：

獲取各個終端采集的人物行為數據；

通過標簽模型計算人物行為數據在不同維度的關聯關系，并分析預估人物行為；所述標簽模型包括不同維度的所述人物行為數據；所述人物行為表征不同維度產生的人物行為數據的關聯。

6.一種人物軌跡行為分析預估裝置，其特征在于，包括：

第一獲取模塊，用于實時獲取各個終端采集的人物行為數據；

第一處理模塊，用于根據所述行為數據提取數據標簽；所述數據標簽包括基礎標簽和行為標簽；所述基礎標簽表征人物的靜態屬性；所述行為標簽表征人物的動態屬性；

以及還用于根據所述數據標簽構建不同維度的標簽矩陣；所述標簽矩陣表征人物在同一維度產生的行為數據的關聯；

以及還用于根據所述標簽矩陣生成標簽模型；所述標簽模型表征不同維度的所述人物行為數據之間的關聯關系。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，

所述第一獲取模塊，還用于獲取人物行為涉及到的各類實體的基本類型及固有屬性；

所述第一處理模塊，還用于基于所述基本類型及固有屬性、所述人物行為數據提取所述數據標簽。

8.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，

所述第一獲取模塊，還用于獲取不同維度上各種類型的所述數據標簽之間的關聯關系；

所述第一處理模塊，還用于基于所述關聯關系，在每個維度上的對所述數據標簽構建一個所述標簽矩陣。

9.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，

所述第一處理模塊，還用于提取所述標簽矩陣之間的關聯關系；

以及還用于基于神經網絡根據所述關聯關系建立標簽模型；

以及還用于當所述標簽模型分析預估出威脅社會安全的高危行為時，發出高危行為預警。

10.一種人物軌跡行為分析預估裝置，其特征在于，包括：

第二獲取模塊，用于獲取各個終端采集的人物行為數據；

第一處理模塊，用于通過標簽模型計算人物行為數據在不同維度的關聯關系，并分析預估人物行為；所述標簽模型包括不同維度的所述人物行為數據；所述人物行為表征不同維度產生的人物行為數據的關聯。