基于多源大数据的城市人员区域化布控管理方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于多源大数据的城市人员区域化布控管理方法，该方法包括：从多源数据中获取多个区域的人口动态数据；依据人口动态数据，确定出出现于不止一个区域的同一目标以及各同一目标出现过的区域，得到以各区域为项的候选项集，并从中确定出支持度大于最小支持度阈值的k‑项集作为频繁项集，其中k≥2；依据各频繁项集产生相应的候选关联规则，并从中确定出置信度大于最小置信度阈值的可信关联规则；依据部分或全部可信关联规则中前项对应区域的人口状态，预测相应后项对应区域的人口状态，并依据预测结果调整管理资源的布控策略。该方法能够依据各区域的人员动态特征预先对管理资源的调配、布控，避免了管理资源的浪费。

【技术实现步骤摘要】
基于多源大数据的城市人员区域化布控管理方法及系统
本专利技术涉及计算机
，特别涉及基于多源大数据的城市人员区域化布控管理方法及系统。
技术介绍
城市是指人口较稠密的地区，城市内通常会包括住宅区、工业区和商业区等由使用性质不同、职能不同的建筑物和设施组成的区域。区域内会有人流出入，人们为了上班工作、休闲娱乐等目的会从一个区域移动到另一个区域，在移动的过程中形成人流。城市内还会配备有管理资源，管理资源包括为提供公共服务等辅助城市进行正常运转而需要配置的资源，例如从事公共卫生的环保人员，维护公共安全的安检员、交通疏导员、治安巡逻员等，为限制和导向人流而设置的限流栅栏，为加强公共安全而设立的警亭等。由于管理资源是为保障城市人员正常生活而提供，因此管理资源需要在人员密集的区域之间路径上进行布控或增大布控力度，避免出现配置管理资源不足造成不能及时有效地对人员进行管理；而在人员稀疏的区域之间路径上可以减小布控力度，防止产生过度配置管理资源造成浪费的问题。由此可知，各区域的人口动态变化以及区域之间的人口变化关联性能够在一定程度上反映出哪些区域需要加强管理资源的布控。然而，目前对管理资源的布控方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多源大数据的城市人员区域化布控管理方法，其特征在于，包括：从多源数据中获取多个区域的人口动态数据；依据所述人口动态数据，确定出出现于不止一个区域的同一目标以及各所述同一目标出现过的区域，得到以各区域为项的候选项集，并从中确定出支持度大于最小支持度阈值的k‑项集作为频繁项集，其中k≥2；依据各所述频繁项集产生相应的候选关联规则，并从中确定出置信度大于最小置信度阈值的可信关联规则；依据部分或全部所述可信关联规则中前项对应区域的人口状态，预测相应后项对应区域的人口状态，并依据预测结果调整管理资源的布控策略。

【技术特征摘要】
1.一种基于多源大数据的城市人员区域化布控管理方法，其特征在于，包括：从多源数据中获取多个区域的人口动态数据；依据所述人口动态数据，确定出出现于不止一个区域的同一目标以及各所述同一目标出现过的区域，得到以各区域为项的候选项集，并从中确定出支持度大于最小支持度阈值的k-项集作为频繁项集，其中k≥2；依据各所述频繁项集产生相应的候选关联规则，并从中确定出置信度大于最小置信度阈值的可信关联规则；依据部分或全部所述可信关联规则中前项对应区域的人口状态，预测相应后项对应区域的人口状态，并依据预测结果调整管理资源的布控策略。2.如权利要求1所述的布控管理方法，其特征在于，在确定所述同一目标时，是确定出设定时段内出现于不止一个区域的同一目标。3.如权利要求1或2所述的布控管理方法，其特征在于，在确定所述同一目标时，是确定出出现于设定空间范围内的同一目标，其中，所述设定空间范围包括不止一个区域。4.如权利要求1所述的布控管理方法，其特征在于，从所述候选项集中确定出支持度大于最小支持度阈值的k-项集作为频繁项集包括：计算各候选n-项集的支持度，然后确定出支持度大于等于设定的最小支持度阈值的候选n-项集，作为频繁n-项集，其中n≥1；对各所述频繁n-项集进行拼接，得到候选(n+1)-项集；将得到的候选项集带入上述计算步骤进行迭代，直到只确定出一个频繁项集或当次所有的候选项集都不是频繁项集为止；从所有得到的频繁项集中筛选出频繁k-项集，其中k≥2。5.如权利要求1所述的布控管理方法，其特征在于，所述依据预测结果调整管理资源的布控策略包括：可信关联规则中后项对应的区域和前项对应的区域之间路径布控的管理资源随所述前项对应区域的人口状态的同趋势增减变化。6.一种基于多源大数据的城市人员区域化布控管理系统，其特征在于，包括：人口数据获取模块，用于从多源数据中获取多个区域的人口动态数据；同一目标确定模块，用于依据所述人口数据获取模块获取的人口动态数据，确...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚裕，
申请(专利权)人：特斯联北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11