[發(fā)明專利]一種基于時(shí)空特征的關(guān)系收斂方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111561005.8
• 申請(qǐng)日: 2021-12-20
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113946635A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-01-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 賈曉豐;江茜;肖益;張晰;李寶東;穆顯顯
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 太極計(jì)算機(jī)股份有限公司;賈曉豐;江茜;張晰
• 主分類號(hào): G06F16/28
• 分類號(hào): G06F16/28;G06F16/2458;G06F16/29
• 代理公司: 北京清亦華知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201
• 代理人: 單冠飛

1.一種基于時(shí)空特征的關(guān)系收斂方法，其特征在于，包括：

獲取多個(gè)初始時(shí)間數(shù)據(jù)、多個(gè)初始空間數(shù)據(jù)，以及多個(gè)事件數(shù)據(jù)；

對(duì)所述多個(gè)初始時(shí)間數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，以得到多個(gè)目標(biāo)時(shí)間數(shù)據(jù)；

對(duì)所述多個(gè)初始空間數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，以得到多個(gè)目標(biāo)空間數(shù)據(jù)；

結(jié)合時(shí)空推理和數(shù)據(jù)挖掘方法，對(duì)所述多個(gè)目標(biāo)時(shí)間數(shù)據(jù)和所述多個(gè)目標(biāo)空間數(shù)據(jù)以及所述多個(gè)事件數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空融合處理，以得到目標(biāo)收斂關(guān)系，所述目標(biāo)收斂關(guān)系用于描述所述多個(gè)目標(biāo)時(shí)間數(shù)據(jù)、所述多個(gè)目標(biāo)空間數(shù)據(jù)以及所述多個(gè)事件數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述多個(gè)初始時(shí)間數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，以得到多個(gè)目標(biāo)時(shí)間數(shù)據(jù)，包括：

根據(jù)至少部分初始時(shí)間數(shù)據(jù)的時(shí)間變量類型，對(duì)所述至少部分初始時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總處理，所述至少部分初始時(shí)間數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的時(shí)間間隔值小于間隔閾值，所述至少部分初始時(shí)間數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)相同所述時(shí)間變量類型；和/或

根據(jù)至少部分初始時(shí)間數(shù)據(jù)的時(shí)間變量類型，對(duì)所述至少部分初始時(shí)間數(shù)據(jù)中的空白值和/或空值進(jìn)行填充處理，所述至少部分初始時(shí)間數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)相同所述時(shí)間變量類型；以及

對(duì)所述匯總處理后初始時(shí)間數(shù)據(jù)，和/或?qū)λ鎏畛涮幚砗蟪跏紩r(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理，以得到相應(yīng)所述目標(biāo)時(shí)間數(shù)據(jù)。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述多個(gè)初始空間數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，以得到多個(gè)目標(biāo)空間數(shù)據(jù)，包括：

確定與所述多個(gè)初始空間數(shù)據(jù)分別對(duì)應(yīng)的多個(gè)空間坐標(biāo)系；

根據(jù)參考空間坐標(biāo)系分別對(duì)所述多個(gè)空間坐標(biāo)系進(jìn)行坐標(biāo)映射處理，以得到多個(gè)目標(biāo)空間坐標(biāo)系；

將所述多個(gè)初始空間數(shù)據(jù)分別映射至相應(yīng)所述多個(gè)目標(biāo)空間坐標(biāo)系之中，以得到所述多個(gè)目標(biāo)空間數(shù)據(jù)。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述結(jié)合時(shí)空推理和數(shù)據(jù)挖掘方法，對(duì)所述多個(gè)目標(biāo)時(shí)間數(shù)據(jù)和所述多個(gè)目標(biāo)空間數(shù)據(jù)以及所述多個(gè)事件數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空融合處理，以得到目標(biāo)收斂關(guān)系之前，還包括：

對(duì)所述事件數(shù)據(jù)進(jìn)行解析處理，以得到事件描述信息，所述事件描述信息至少包括：事件信息、事件地理信息、事件時(shí)間信息；

根據(jù)所述事件地理信息從所述多個(gè)目標(biāo)空間數(shù)據(jù)之中確定出匹配的目標(biāo)空間數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述事件時(shí)間信息從所述多個(gè)目標(biāo)時(shí)間數(shù)據(jù)之中確定出匹配的目標(biāo)時(shí)間數(shù)據(jù)；

則所述結(jié)合時(shí)空推理和數(shù)據(jù)挖掘方法，對(duì)所述多個(gè)目標(biāo)時(shí)間數(shù)據(jù)和所述多個(gè)目標(biāo)空間數(shù)據(jù)以及所述多個(gè)事件數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空融合處理，以得到目標(biāo)收斂關(guān)系，包括：

結(jié)合所述時(shí)空推理和數(shù)據(jù)挖掘方法，對(duì)所述匹配的目標(biāo)空間數(shù)據(jù)和所述匹配的目標(biāo)時(shí)間數(shù)據(jù)以及相應(yīng)所述事件數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空融合處理，以得到目標(biāo)收斂關(guān)系。

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述結(jié)合所述時(shí)空推理和數(shù)據(jù)挖掘方法，對(duì)所述匹配的目標(biāo)空間數(shù)據(jù)和所述匹配的目標(biāo)時(shí)間數(shù)據(jù)以及相應(yīng)所述事件數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空融合處理，以得到目標(biāo)收斂關(guān)系，包括：

將所述匹配的目標(biāo)空間數(shù)據(jù)和所述匹配的目標(biāo)時(shí)間數(shù)據(jù)以及相應(yīng)所述事件數(shù)據(jù)輸入至關(guān)系精準(zhǔn)收斂模型之中，以得到所述關(guān)系精準(zhǔn)收斂模型輸出的所述目標(biāo)收斂關(guān)系；

其中，預(yù)先采用所述時(shí)空推理和數(shù)據(jù)挖掘方法獲取樣本空間數(shù)據(jù)、樣本時(shí)間數(shù)據(jù)，以及與所述樣本空間數(shù)據(jù)和所述樣本時(shí)間數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的樣本事件數(shù)據(jù)，結(jié)合所述樣本空間數(shù)據(jù)、所述樣本時(shí)間數(shù)據(jù)，以及所述樣本事件數(shù)據(jù)之間的標(biāo)注收斂關(guān)系，訓(xùn)練初始的最優(yōu)化模型和給定約束的多目標(biāo)分級(jí)最優(yōu)化模型，直至所述最優(yōu)化模型和所述多目標(biāo)分級(jí)最優(yōu)化模型收斂，將訓(xùn)練得到的所述最優(yōu)化模型和所述多目標(biāo)分級(jí)最優(yōu)化模型共同作為所述關(guān)系精準(zhǔn)收斂模型。