[发明专利]一种数据驱动的城市精准深度画像系统及方法

说明书

本发明涉及一种数据驱动的城市精准深度画像系统及方法，包括数据加载与预处理模块、多维度数据呈现模块、模型与关系维护模块、数据融合实验室模块和跨系统画像模块；克服海量城市感知数据多粒度结构化描述、多模态城市时空大数据多尺度建模与智能融合、城市跨系统时空状态传播与资源调度；本发明实现城市大数据在不同粒度语义上的知识融合、互补和共享，提升对多源感知城市大数据理解的深度和广度；以多粒度的层次化语义描述框架实现对多领域、跨系统城市感知数据的深度融合与关联关系挖掘，实现多视角、多尺度自动化知识挖掘与数据关联。

技术领域

本发明涉及计算机软件应用的技术领域，特别是涉及数据驱动的城市精准深度画像系统。

背景技术

城市数据类型多样化，如常见的有文本、图形、图像、声音、动画、视频等，且由于编码、传播模式等的不同，同一媒体也存在多种不同的模态。随着设备和技术的不断推陈出新，以及移动互联网、物联网、云计算等信息技术的发展，人类享受着越来越多的跨媒体感官刺激和体验，每时每刻都有海量的异构媒体数据产生和传播。随着数据规模的不断增长，对异构媒体的检索需求日益强烈。由于查询需求难以精确定义，想要根据媒体内容本身而非标题、作者等纯文本来精确查找用户所需的媒体文件是一件非常困难的事情。

由于异构媒体数据存在多语义和多态性特点，异构媒体数据会受多种因素影响而使得在理解产生差异和不同。因此在信息获取的过程中，需要在语义理解的基础上，将不同角度理解的不同形式的媒体数据通过活化与关联来综合考虑，才能使信息和知识的获取更加丰富和有意义，从而为后续的应用和管理提供支持。然而，在对跨媒体数据进行关联分析时，需要跨越一系列挑战，拟解决的关键技术问题如下：

(1)构建基于多粒度时空映射关系的城市大数据动态多属性混合聚类方法

从时空维度考虑，多源感知城市大数据具有在粗时空粒度上的确定性趋势与细时空粒度上的随机性特点并存的问题，在多尺度时空维度上建模、融合、分析并挖掘与应用相关的数据信息所蕴含的知识与规律模式是本发明需要解决的一个关键技术问题。

(2)基于镜头聚焦的多尺度城市发展演化规律建模

在微/宏观尺度上对城市不同时空规则进行统一地把握与筛选以梳理其内在的隐含关联，深度挖掘城市内在的运行规律并对上层的城市精准深度画像服务提供有力支撑是本发明需要解决的一个关键技术问题。

发明内容

本发明的技术解决问题：克服海量城市感知数据多粒度结构化描述、多模态城市时空大数据多尺度建模与智能融合、城市跨系统时空状态传播与资源调度。

本发明提出一种数据驱动的城市精准深度画像系统，所述系统包括客户端浏览器和中心服务器，利用BS架构，将核心的系统模块部署在中心服务器，在客户端利用浏览器进行各个模块的访问，所述系统模块包括数据加载与预处理模块、多维度数据呈现模块、模型与关系维护模块、数据融合实验室模块、跨系统画像模块。

本发明的数据驱动的城市精准深度画像系统，所述数据加载与预处理模块，用于实现数据加载与预处理的功能，本模块导入外界的各类异构数据，并作为多维度数据呈现模块、模型与关系维护模块数据提供方，通过数据集的相关属性的对照关系建立映射，形成整体性的数据关联；所述数据包括包含动态加载的各类数据，系统已经先期导入了包括交通类、销售类、天气情况、微博、云词热点、POI数据等，形成了初始数据集，此模块功能包括：新建、编辑、删除数据集；对已有数据集里的数据进行查询过滤、加工编辑功能；加工编辑功能可对初始数据进行清洗加工、进行数据运算等功能。