[发明专利]一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决现有技术中在实际的公交车站点路线计算工作中，使用传统的统计计算方法找到的公交车路线并不理想的问题。该数据处理方法包括：获得多个位置点中的至少一个核心点；根据至少一个核心点计算多个位置点中对应的多个聚合区域中每个聚合区域的中心点；使用预设公式获得每个聚合区域的中心点中流量最大的中心点；将流量最大的中心点与转乘点连接；将该流量最大的中心点配置为新的转乘点；若新的转乘点不为终点，则跳转至执行使用预设公式获得每个聚合区域的中心点中流量最大的中心点的步骤；若新的转乘点为终点，则将被连线的中心点形成的连线确定为推荐路线。

技术领域

本申请涉及数据处理的技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

聚类(Clustering)算法的本质是对数据进行分类，将相异的数据尽可能的分开，将相似的数据聚集成一个类别(也叫族，cluster),从而发现数据中隐藏的有用信息和知识。聚类算法广泛应用于市场分析、决策支持、数据压缩、模式识别等诸多领域。

目前在实际的公交车站点路线计算工作中，通过聚类算法得到候选车站集，因为筛选出的候选车站多且分布也很广，需要找出一条载客量最多的路径，而使用传统的统计方法和k-means方法找出的公交路线并不理想。因此，现有技术中存在着在实际的公交车站点路线计算工作中，使用传统的统计计算方法找到的公交车路线并不理想的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决现有技术中在实际的公交车站点路线计算工作中，使用传统的统计计算方法找到的公交车路线并不理想的问题。

本申请实施例提供了的一种数据处理方法，应用于电子设备，包括：获得多个位置点中的至少一个核心点；根据所述至少一个核心点计算所述多个位置点中对应的多个聚合区域中每个聚合区域的中心点；使用预设公式获得每个聚合区域的中心点中流量最大的中心点；将所述流量最大的中心点与转乘点连接；将该流量最大的中心点配置为新的转乘点；若所述新的转乘点不为终点，则跳转至执行使用预设公式获得每个聚合区域的中心点中流量最大的中心点的步骤；若所述新的转乘点为终点，则将被连线的中心点形成的连线确定为推荐路线。

可选地，在本申请实施例中，在所述获得多个位置点中的至少一个核心点之前，还包括：获得乘客的上车地点和下车地点的多个位置数据对应的位置点。

可选地，在本申请实施例中，在所述使用预设公式获得每个聚合区域的中心点中流量最大的中心点之后，在所述将该流量最大的中心点与转乘点连接之前，还包括：确定所述流量最大的中心点与所述转乘点的方向，以及所述流量最大的中心点与所述转乘点的距离满足预设条件。

可选地，在本申请实施例中，所述方法还包括：若所述流量最大的中心点不满足所述预设条件，则将该流量最大的中心点删除，执行步骤“使用预设公式获得每个聚合区域的中心点中流量最大的中心点”。

可选地，在本申请实施例中，所述获得多个位置点中的至少一个核心点，包括：计算所述多个位置点中的每个位置点与除所述位置点之外的位置点的距离，获得所述位置点的多个距离；判断每个所述位置点的多个距离大于预设距离的个数是否大于预设数值；若是，则判定所述位置点为核心点。

可选地，在本申请实施例中，所述根据所述至少一个核心点计算所述多个位置点中对应的每个聚合区域的中心点，包括：将所述至少一个核心点中的每个作为第一待测点；获得所述第一待测点的密度可达点，所述密度可达点为与所述第一待测点的距离小于预设距离的位置点；将所述密度可达点作为新的第一待测点，执行步骤“获得所述第一待测点的密度可达点”，直到不能获得新的密度可达点；将每个核心点以及所述每个核心点对应的全部密度可达点作为一个聚合区域；获得每个聚合区域的中心点。