[发明专利]一种基于网格技术的目标对象精确锁定与智能筛查的方法及装置

说明书

本发明涉及一种基于网格技术的目标对象精确锁定与智能筛查的方法，包括如下步骤：获取与目标对象有关联的地理位置信息和面貌数据；对所述地理位置信息和所述面貌数据网格化；根据网格化后的地位位置信息和面貌数据，计算候选对象与目标对象的地理位置相似度和/或体征相似度以确定目标对象。本发明提供了一种基于网格技术的目标对象精确锁定与智能筛查的方法及装置，将目标对象的地理信息和面貌数据网格化，提取其中的特征信息，再通过聚类算法计算与候选目标的特征的相似度实现了目标对象精确锁定与智能筛查，相较于传统的目标锁定方法，搜索的数据量小，定位精准，鲁棒性好。

技术领域

本发明涉及大数据处理领域，尤其涉及一种基于网格技术的目标对象精确锁定与智能筛查的方法及装置。

背景技术

现实世界中我们经常会通过寻找一定的目标对象，来解决想要实现的目标。比如现实世界中的实体在互联网世界中的不同平台可能会同时存在着多个索引(也可称为目标对象)。例如：一家商家会在不同的外卖平台都设有店铺，因为不同平台的数据管理规范、流程、展示格式的不同，这些店铺的店铺名、地址会有一定的差异。通过计算不同来源的各个店铺之间的匹配关系，能够确定这些店铺是否属于同一商家，从而便于外卖平台上店铺的管理；再比如，临床症状特征是患者因疾病而表现出来的不正常状态。每个疾病都有其特定的病因和病理，特别是都有一定的发展演变规律，并且表现出不同的临床症状特征。也就是说，每个疾病不同、出现的部位或者位置不同，临床症状特征信息不同，疾病也有很大的差异。

现实生活中在解决问题时，时时处处都需要首先锁定目标对象，然后精准筛查，最后实现结果。特别是在疾病的辅助诊断方面。目前在疾病的辅助诊断方面使用比较多的技术和方法主要是从人们的各种生化、影像的检查结果中，去诊断是否患病。也有从基因的角度进行的疾病风险预测。应该说，人工智能在进行疾病的筛查和预测过程中，除了通过生化、影像检查结果中去发现疾病的端倪外，目标对象精确锁定和智能筛查也会成为精神健康和身体健康状况的可用方法。

发明内容

本发明针对现有的目标对象精确锁定与智能筛查问题，提供了一种基于网格技术的目标对象精确锁定与智能筛查的方法。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于网格技术的目标对象精确锁定与智能筛查的方法，包括如下步骤：获取与目标对象有关联的地理位置信息和面貌数据；对所述地理位置信息和所述面貌数据网格化；根据网格化后的地位位置信息和面貌数据，计算候选对象与目标对象的地理位置相似度和/或体征相似度以确定目标对象。

在本发明的一些实施例中，所述获取与目标对象有关联的地理位置信息和面貌特征包括如下步骤：将目标对象面貌划分为若干个单元，以形成网格结构；根据已有的目标对象的地理位置信息和面貌数据，挖掘与目标对象有关联的地理位置信息和面貌特征信息。

在本发明的一些实施例中，对所述地理位置信息和所述面貌数据网格化包括如下步骤：将目标对象所在地理位置和面貌划分为若干个网格单元，并对每个单元赋予相应的属性值。

进一步的，所述每个单元的位置由其行列号定义，所述每个单元表示的实体位置隐含在栅格行列位置中，数据组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性或指向其属性的指针。

在本发明的一些实施例中，所述根据网格化后的地位位置信息和面貌数据，计算候选对象与目标对象的地理位置相似度和/或体征相似度以确定目标对象包括如下步骤：

提取目标对象所在地理区域的候选对象和面貌特征信息；若目标所在地理区域内候选核心对象点只有1个，则直接将该核心对象点作为目标对象地理位置信息和面貌特征聚类核心；

若通过聚类得到多个核心对象点，使用平均法得到所述多个核心对象点的中心点，将所述中心点作为目标对象地理位置信息和面貌特征聚类核心。