[發(fā)明專利]一種基于WiFi網(wǎng)絡(luò)日志挖掘的人員聚集感知方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110691137.6
• 申請(qǐng)日: 2021-06-22
• 公開（公告）號(hào): CN113543019A
• 公開（公告）日: 2021-10-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 沈佳杰;盧修文;向望;徐竟祎;李煒瑩;武博淳;趙澤宇;王新
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 復(fù)旦大學(xué)
• 主分類號(hào): H04W4/02
• 分類號(hào): H04W4/02;H04W12/06;G06F16/29;G06F16/2458;G16Y20/10;G16Y20/40;G16Y40/10;G16Y40/20;G16Y40/50;G16Y40/60
• 代理公司: 上海德昭知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31204
• 代理人: 郁旦蓉

本發(fā)明提供一種基于WiFi網(wǎng)絡(luò)日志挖掘的人員聚集感知方法，包括如下步驟：步驟1，采集WiFi網(wǎng)絡(luò)日志數(shù)據(jù)，并獲取訪問WiFi網(wǎng)絡(luò)的用戶設(shè)備數(shù)量；步驟2，對(duì)WiFi網(wǎng)絡(luò)日志數(shù)據(jù)中的日志特征值進(jìn)行編碼，生成特征值搜索空間，得到管理員輸入的特征關(guān)聯(lián)矩陣；步驟3，根據(jù)據(jù)特征關(guān)聯(lián)矩陣，尋找特征值之間的特征值組合，并對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)，得到有效特征值組合；步驟4，對(duì)有效特征值組合進(jìn)行歸并，從而生成人員聚集事件，并返回給管理員。本發(fā)明充分利用了園區(qū)內(nèi)原有WiFi系統(tǒng)，減少了園區(qū)管理中人員聚集檢測(cè)所需消耗人力成本。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于園區(qū)網(wǎng)絡(luò)管理領(lǐng)域，具體涉及一種基于WiFi網(wǎng)絡(luò)日志挖掘的人員聚集感知方法。

背景技術(shù)

園區(qū)內(nèi)部人員聚集通常會(huì)造成較為嚴(yán)重的集體公共安全事件，根據(jù)維基百科數(shù)據(jù)，全球每年發(fā)生踩踏事件導(dǎo)致多達(dá)3000人死亡。人員聚集檢測(cè)成為了保障園區(qū)內(nèi)人員的安全關(guān)鍵組成部分。然而，當(dāng)前的人員聚集檢測(cè)方法難以實(shí)時(shí)感知人員聚集和快速找到人員聚集的原因。

WiFi網(wǎng)絡(luò)人員檢測(cè)算法的關(guān)鍵在于選取恰當(dāng)?shù)奶卣鹘M來(lái)定位人員聚集情況。因此，本發(fā)明將人員聚集檢測(cè)問題轉(zhuǎn)化為特征組合問題。通過搜索各種特征值組合來(lái)判斷接入WiFi網(wǎng)絡(luò)的用戶設(shè)備數(shù)量，基于WiFi網(wǎng)絡(luò)日志挖掘的人員聚集感知方法可以發(fā)現(xiàn)園區(qū)內(nèi)人員聚集情況，明確造成園區(qū)內(nèi)人員聚集的原因。

然而，這些問題難以通過簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)挖掘算法完成上述人員聚集感知任務(wù)。具體說(shuō)來(lái)，構(gòu)建人員聚集感知方法將面臨以下的挑戰(zhàn)：

首先，人員聚集檢測(cè)方法需要快速地判斷人員聚集情況。在實(shí)際園區(qū)管理中，人員聚集事件的檢測(cè)往往具有較強(qiáng)的時(shí)效性。例如，及時(shí)發(fā)現(xiàn)急性傳染病患者出現(xiàn)在人群聚集區(qū)域，采取有效的隔離措施，可以有效的阻斷疾病的進(jìn)一步大范圍傳播。其次，人員聚集檢測(cè)過程中存在特征值組合爆炸問題。由于WiFi網(wǎng)絡(luò)日志通常存在幾個(gè)不同的特征，而每個(gè)特征有上千個(gè)可能取值。人員聚集檢測(cè)方法需要高效地從海量的特征值組合中快速生成有效特征值組合，歸并同一時(shí)間的有效特征值組合來(lái)發(fā)現(xiàn)人員聚集事件，從而幫助管理人員判斷導(dǎo)致人員聚集的原因。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明是為了解決上述問題而進(jìn)行的，目的在于提供一種基于WiFi網(wǎng)絡(luò)日志挖掘的人員聚集感知方法。

本發(fā)明提供了一種基于WiFi網(wǎng)絡(luò)日志挖掘的人員聚集感知方法，具有這樣的特征，包括如下步驟：步驟1，采集WiFi網(wǎng)絡(luò)日志數(shù)據(jù)，并獲取訪問WiFi網(wǎng)絡(luò)的用戶設(shè)備數(shù)量；步驟2，對(duì)WiFi網(wǎng)絡(luò)日志數(shù)據(jù)中的日志特征值進(jìn)行編碼，生成特征值搜索空間，得到管理員輸入的特征關(guān)聯(lián)矩陣；步驟3，根據(jù)特征關(guān)聯(lián)矩陣，尋找特征值之間的特征值組合，并對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)，得到有效特征值組合；步驟4，對(duì)有效特征值組合進(jìn)行歸并，從而生成人員聚集事件，并返回給管理員。

在本發(fā)明提供的基于WiFi網(wǎng)絡(luò)日志挖掘的人員聚集感知方法中，還可以具有這樣的特征：其中，步驟1具體包括如下子步驟：步驟1-1，采用認(rèn)證的服務(wù)器采集用戶的WiFi網(wǎng)絡(luò)日志數(shù)據(jù)；步驟1-2，根據(jù)WiFi網(wǎng)絡(luò)日志數(shù)據(jù)中的AP信息結(jié)合位置數(shù)據(jù)庫(kù)，補(bǔ)全用戶位置信息，從而得到訪問WiFi網(wǎng)絡(luò)的用戶設(shè)備數(shù)量。

在本發(fā)明提供的基于WiFi網(wǎng)絡(luò)日志挖掘的人員聚集感知方法中，還可以具有這樣的特征：其中，步驟3中，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的概率選擇使用元以獲取特征值組合，而后采用時(shí)間序列檢測(cè)算法判斷當(dāng)前特征值組合是否為有效特征值組合。

在本發(fā)明提供的基于WiFi網(wǎng)絡(luò)日志挖掘的人員聚集感知方法中，還可以具有這樣的特征：其中，使用元包括隨機(jī)特征值搜索算法和啟發(fā)式特征值搜索算法，當(dāng)使用機(jī)特征值搜索算法時(shí)，根據(jù)特征的信息熵隨機(jī)調(diào)整特征值組合，當(dāng)使用啟發(fā)式特征值搜索算法時(shí)，根據(jù)特征值關(guān)聯(lián)矩陣和特征信息熵增加特征值。