[发明专利]基于深度贝叶斯网络的公共数字生活场景规则模型预测预警方法

说明书

本发明公开了一种基于深度贝叶斯网络的公共数字生活场景规则模型预测预警方法，通过对公共数字生活中的一些重点生活场景中的多源异构数据进行数据分析、提取，生成信息和行为要素特征库，将其与用户数字画像结合，构建个性化规则机制，及时准确地对不同重点生活场景做出预测预警，为事前干预做出有力支撑，可应用于公共安全卫生预警、心理健康预警、校园欺凌事件预警等。

技术领域

本发明属于大数据分析技术领域，具体涉及一种基于深度贝叶斯网络的公共数字生活场景规则模型预测预警方法。

背景技术

随着云计算、大数据等互联网技术的更新迭代以及生活水平的不断提高，人们对于基础教育、公共卫生、公共交通、养老等公共服务需求不断扩大，各级政府部门也在时刻思考、关注在互联网+的时代背景下创新政府公共服务模式，推进公共生活数字化，提供生活便利。在公共数字生活中，一些重点生活场景如经济纠纷事件、火灾等场景，一旦出现问题，将会对人民群众的利益和社会稳定造成严重影响，在这些重点生活场景中，做出预测预警，提前发现能避免重大损失。而另外一些生活场景如路线规划、智能推荐等场景，进行精准分析和预测，可为人民群众提供极大的便利，提高人民生活幸福感；因此，能够及时准确地对不同重点生活场景做出预测预警、为事前干预做出有力支撑已成为迫切需要解决的问题。

现有的预测预警技术，仍然是基于单一维度或少数维度的特征对人们的行为进行分析预测，有分析特征不够全面，预测准确率较低等缺点。公开号为 CN106709606A的中国专利提供了一种个性化场景预测方法及装置，其首先基于位置服务获取用户的地理位置信息，所述地理位置信息包括与时间相关联的POI 信息，接着对用户在预设期间内所有的地理位置信息进行聚类分析，获取生活习惯轨迹向量序列，然后基于所述生活习惯轨迹向量序列，构建马尔科夫转移矩阵，最后获取用户的当前场景，基于所述当前场景从所述马尔科夫转移矩阵中，获取对应的预测场景。公开号为CN107967578A的中国专利提供了一种智慧城市公共安全大数据预警平台，包括顺次链接的预警系统、通信模块、云数据平台和信息接收终端，预警系统包括自然灾害预警系统、事故灾难预警系统、公共卫生事件预警系统、社会安全事件预警系统，信息接收终端包括PC端或移动终端，且PC端或移动终端分别通过预警应用程序界面显示预警信息，其将自然灾害预警系统、事故灾难预警系统、公共卫生事件预警系统和社会安全事件预警系统监测到的预警信息通过通信模块传输至云数据平台，并发送至PC端或移动终端，经预警应用程序界面显示预警信息，使得公众与预警系统能够较好的衔接，仅通过一个预警应用程序就能够及时知晓预警信息，方便快捷。公开号为CN109711613A的中国专利提供了一种基于人员关系模型和事件关联模型的预警方法及系统，该方法从公共安全大数据提取模型信息数据，对模型信息数据进行过滤处理；根据人员身份数据对模型信息数据进行统计分析，提取出多次反映事件的人员创建人员关系模型；根据事件数据对模型信息数据进行语义要素的抽取，提取出人员多次反映的事件创建事件关系模型；根据一个人反映事件的次数设置人员预警阈值；根据多人反映一件事的次数设置事件预警阈值，对超出预警阈值的人员和事件进行预警。

综上分析，一个优质的预警系统要能够准确及时地对不同重点生活场景做出预测预警，同时还要融合用户的多维属性，打破局限、关联各维属性，根据各维属性特征使用相对应的处理方法，使预警系统更加及时，更加准确。

发明内容

鉴于上述，本发明提供了一种基于深度贝叶斯网络的公共数字生活场景规则模型预测预警方法，能够及时准确地对不同重点生活场景做出预测预警，为事前干预做出有力支撑。

一种基于深度贝叶斯网络的公共数字生活场景规则模型预测预警方法，包括如下步骤：

(1)通过物联网、应用端、业务系统三种接入途径获取海量多源异构数据，并建立数据库；

(2)对数据库进行分层，构建人、企、地、事、物五个基础要素主题库；

(3)采用批流式大数据实时处理技术对多源异构数据进行处理；