宜居指标数据处理方法、装置、设备、介质及程序产品制造方法及图纸

本申请提供一种宜居指标数据处理方法、装置、设备、介质及程序产品，该方法包括：获取运营商数据和互联网数据并据此确定居民标识；并利用基础设施位置确定生活圈范围；确定生活圈范围中基础设施对应的多个二级设施及其标签；计算目标居民标识被任一二级设施覆盖的覆盖系数；按照预设规则将目标居民标识进行分组，并为二级设施的标签分配不同的权重，以计算目标居民标识的满意度；将生活圈进行栅格状划分，并根据目标居民标识的满意度和栅格位置，在每个栅格上生成每个目标居民标识的宜居指标数据。减少了对大规模深度学习模型的需求，降低了数据处理过程中成本过高的问题，还简化了计算宜居指标数据的过程，提高了数据处理的效率。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据处理，尤其涉及一种宜居指标数据处理方法、装置、设备、介质及程序产品。

技术介绍

1、目前，生活圈的构建是现代城市规划中的一个重要概念，它不仅关系到城市的可持续发展，也直接影响到居民的日常生活质量。因此，居民对生活圈的是否属于宜居的判断需求日益增长。

2、现有技术中，主要是，首先通过计算机训练得到深度学习大模型，然后再采用人工采集任一区域的待识别的居住数据，将待识别的居住数据输入到深度学习大模型，得到居民的宜居指标数据。

3、然而，现有技术中，训练得到深度学习大模型需要具有大算力的计算机等设备，且需要采集大量的训练样本，会导致得到居民的宜居指标数据的处理过程，存在成本过高，效率较低的问题。

技术实现思路

1、本申请提供一种宜居指标数据处理方法、装置、设备、介质及程序产品，以解决现有技术训练得到深度学习大模型需要具有大算力的计算机等设备，且需要采集大量的训练样本，会导致得到居民的宜居指标数据的处理过程，存在成本过高，效率较低的问题。

2、第一方面，本申请提供一种宜本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种宜居指标数据处理方法，其特征在于，应用于计算机设备，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预设规则将目标居民标识进行分组，并根据所述目标居民标识所属的不同组别，为所述二级设施的标签分配不同的权重，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述目标居民标识被所述任一二级设施覆盖的覆盖系数，的计算公式为：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所有二级设施的标签的权重和所述目标居民标识被所述任一二级设施覆盖的覆盖系数，计算所述目标居民标识的满意度，的计算公式为：

5.根据权利要求1所述的方...

【技术特征摘要】

1.一种宜居指标数据处理方法，其特征在于，应用于计算机设备，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预设规则将目标居民标识进行分组，并根据所述目标居民标识所属的不同组别，为所述二级设施的标签分配不同的权重，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述目标居民标识被所述任一二级设施覆盖的覆盖系数，的计算公式为：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所有二级设施的标签的权重和所述目标居民标识被所述任一二级设施覆盖的覆盖系数，计算所述目标居民标识的满意度，的计算公式为：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每个目标居民标识的栅格位置，的计算公式为...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘中亮，杜镇泽，李奕萱，陈喆辉，闫龙，宋雨伦，李大中，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：