[發明專利]社區數據分析方法、裝置、社區智能交互平臺及存儲介質

在審

• 申請號: 202110303133.6
• 申請日: 2021-03-22
• 公開（公告）號: CN113010578A
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 莫海彤;劉玉亭
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/22;G06F16/28;G06F16/29;G06Q10/06;G06Q50/26
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 李君

1.一種社區數據分析方法，應用于云服務器，其特征在于，所述方法包括：

獲取社區居民的時空軌跡數據和個人信息數據，將時空軌跡數據和個人信息數據與基礎地理區塊數據綁定，并將社區居民各項活動標識為不同的類型；

通過不同的活動類型組成的序列對社區各個居民每天的活動進行記錄；

對各社區的居民活動進行序列分析，獲得不同社區居民的基本行為模式；

根據居民的個人信息數據，挖掘各類行為模式關聯的居民社會經濟屬性。

2.根據權利要求1所述的社區數據分析方法，其特征在于，所述對各社區的居民活動進行序列分析，獲得不同社區居民的基本行為模式，具體包括：

對社區各居民序列進行比對；

依據序列相似度進行歸類，每個序列分類代表一種行為模式；

根據社區各居民序列進行比對結果，獲得不同社區居民的基本行為模式。

3.根據權利要求2所述的社區數據分析方法，其特征在于，所述對社區各居民序列進行比對，具體包括：

構建賦值函數：若兩序列對應的字符，匹配則賦值1分，錯配則賦值0分；任一序列鏈出現gap，記作空位罰分d；

兩序列比對：當兩序列比對時，全局比對使用Needleman-Wunsch算法，局部比對使用Smith-Waterman算法，每次均通過兩種算法進行比對，選擇匹配結果最優的一種算法完成序列比對。

4.根據權利要求2所述的社區數據分析方法，其特征在于，所述依據序列相似度進行歸類，每個序列分類代表一種行為模式，具體包括：

在全局比對中，H_ij的計算公式為：

在局部比對中，H_ij的計算公式為：

兩序列比對的相似度得分記為S，計算公式為：

S＝H_ijmax

依據S值，將兩兩比對得分最高的序列歸為同一類，每個序列分類代表一種居民行為模式；其中，H_ij表示第i行第j列的矩陣單元的相似度，W_ij表示第i行第j列的相似度權重，d代表空位罰分。

5.根據權利要求2所述的社區數據分析方法，其特征在于，所述根據社區各居民序列進行比對結果，獲得不同社區居民的基本行為模式，具體包括：

將多條序列進行多序列比對分析，將比對結果使用最大似然法建構進化樹，提取進化樹中各分支的典型序列進行分析，獲得不同社區居民的基本行為模式。

6.根據權利要求1所述的社區數據分析方法，其特征在于，所述根據居民的個人信息數據，挖掘各類行為模式關聯的居民社會經濟屬性，具體包括：

從居民個人信息數據中獲取居民的社會經濟屬性，將居民的社會經濟屬性進行編碼，挖掘各序列分類內部的居民社會經濟屬性頻繁項，得到各種行為模式關聯的高頻居民社會經濟屬性。

7.根據權利要求1所述的社區數據分析方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據各社區的居民行為模式，倒推出各社區居民常用的服務設施類型，計算社區生活圈設施的可達性。

8.根據權利要求1所述的社區數據分析方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取多元主體在交互平臺的社區交流論壇中的關注信息和評論信息，通過構建社區治理中多元主體的關系網絡，分析各主體在社區治理網絡中的作用；其中，所述構建社區治理中多元主體的關系網絡，分析各主體在社區治理網絡中的作用，具體包括：

構建社區治理中主體的關系網絡，計算網絡內部各節點的度中心度、接近中心度與中介中心度，分析多元主體在社區治理網絡中的作用。