[發明專利]基于kNN對用戶即將乘坐的公交預測及到站信息提醒方法

有效

• 申請號: 202010616563.9
• 申請日: 2020-07-01
• 公開（公告）號: CN111724002B
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發明（設計）人: 宋設;劉在友
• 申請（專利權）人: 浪潮卓數大數據產業發展有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06F16/215;G06F16/2458;G06F16/9537;G06K9/62;G08G1/123;H04L51/04
• 代理公司: 濟南信達專利事務所有限公司 37100
• 代理人: 孫園園

1.一種基于kNN對用戶即將乘坐的公交預測及到站信息提醒方法，其特征在于，該方法具體如下：

對用戶位置信息數據及公交信息數據進行數據預處理并進行關聯；

利用kNN算法預測用戶將要乘坐的公交；具體如下：

輸入：訓練數據集T＝{x1，x2，…，xn}，測試數據x；

輸出：實例x所屬的類別y，類別指的是具體的幾路公交；

(1)、根據給定的距離度量，在訓練集T中找到與x距離最近的k個樣本，涵蓋這k個點的x的鄰域記作N_k(x)，距離計算公式為：

(2)、在N_k(x)中根據多數表決規則確定x的類別y：

其中，i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,k；

調用公交實時位置接口服務，并將公交信息發送給用戶。

2.根據權利要求1所述的基于kNN對用戶即將乘坐的公交預測及到站信息提醒方法，其特征在于，所述數據預處理具體如下：

數據清理：填寫缺失的值、光滑噪聲數據、識別或刪除離群點、解決數據不一致性實現數據格式標準化、清除異常數據、糾正錯誤數據以及清除重復數據；

數據集成：將多個數據源的數據結合起來并統一存儲，建立數據倉庫；

數據變換：通過平滑聚集、數據概化、規范化的方式將數據轉換成適用于數據挖掘的形式；

數據歸約：將得到的數據集用歸約表示，簡化了數據，保證原始數據的完整性的同時確保結果與歸約前結果相同。

3.根據權利要求1或2所述的基于kNN對用戶即將乘坐的公交預測及到站信息提醒方法，其特征在于，所述調用公交實時位置接口服務，并將公交信息發送給用戶具體如下：

根據預測的公交路線信息，查詢該公交實時位置，并利用微信服務號的方式發送給用戶，用戶便能查看即將乘坐的公交信息。

4.一種基于kNN對用戶即將乘坐的公交預測及到站信息提醒系統，其特征在于，該系統包括，

數據預處理單元，用于對用戶位置信息數據及公交信息數據進行數據預處理；

公交信息預測單元，用于利用kNN算法預測用戶將要乘坐的公交；公交信息預測單元的工作過程具體如下：

輸入：訓練數據集T＝{x1，x2，…，xn}，測試數據x；

輸出：實例x所屬的類別y，類別指的是具體的幾路公交；

(1)、根據給定的距離度量，在訓練集T中找到與x距離最近的k個樣本，涵蓋這k個點的x的鄰域記作N_k(x)，距離計算公式為：

(2)、在N_k(x)中根據多數表決規則確定x的類別y：

其中，i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,k；

公交信息推送單元，用于調用公交實時位置接口服務，并將公交信息發送給用戶。

5.根據權利要求4所述的基于kNN對用戶即將乘坐的公交預測及到站信息提醒系統，其特征在于，所述數據預處理單元包括，

數據清理模塊，用于通過填寫缺失的值、光滑噪聲數據、識別或刪除離群點、解決數據不一致性實現數據格式標準化、清除異常數據、糾正錯誤數據以及清除重復數據的目的；

數據集成模塊，用于將多個數據源的數據結合起來并統一存儲，建立數據倉庫；

數據變換模塊，用于通過平滑聚集、數據概化、規范化的方式將數據轉換成適用于數據挖掘的形式；

數據歸約模塊，用于將得到的數據集用歸約表示，簡化了數據，保證原始數據的完整性的同時確保結果與歸約前結果相同。

6.根據權利要求4或5所述的基于kNN對用戶即將乘坐的公交預測及到站信息提醒系統，其特征在于，所述公交信息推送單元具體是根據預測的公交路線信息，查詢該公交實時位置，并利用微信服務號的方式發送給用戶，用戶便能查看即將乘坐的公交信息。