[发明专利]消失路线预测方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种消失路线预测方法，其特征在于，包括：

获取所采集的用户路径数据，将所述用户路径数据转化为链表数据，并存储在构建的链表中对应的链表历史数据中；

根据所述链表中与每一用户对应的链表历史数据，按照预设的切割时间间隔值，将与每一用户对应的链表历史数据切割成多段路径，统计多段路径以得到路径统计数据集合；

接收待预测用户的当前路径及预设的节点选择个数，根据所述节点选择个数在所述当前路径选定对应个数的结点，由所选定的结点组成筛选路径；

根据所述筛选路径，在所述路径统计数据集合中搜索包括所述筛选路径的路径统计数据，以组成预测路径集；以及

获取与所述预测路径集中各预测路径对应的概率值，将所述预测路径集中各预测路径按概率值的降序进行排序，得到排名位于预设的排名阈值之前的预测路线，以组成待推荐预测路径;

所述按照预设的切割时间间隔值，将与每一用户对应的链表历史数据切割成多段路径，包括：

获取所述链表中每一用户对应的链表历史数据包括的各结点数据；

判断任意相邻的结点数据对应的时间值之间的差值是否超出所述切割时间间隔值；

若存在有相邻的结点数据对应的时间值之间的差值超出所述切割时间间隔值，将对应的相邻的结点数据之间指针关系进行删除，以得到多段路径；

所述获取所采集的用户路径数据，将所述用户路径数据转化为链表数据，并存储在构建的链表中对应的链表历史数据中，包括：

接收将所采集的车辆图片进行识别得到的用户路径数据，将所述用户路径数据存储至创建的临时数据库中；

按预设的取数周期从所述临时数据库中获取所述用户路径数据，解析获取用户路径数据对应的用户唯一识别码、及与用户唯一识别码对应的待处理链表数据；

遍历并判断本地已存储的链表中是否存在与所述用户唯一识别码对应的链表历史数据；

若链表中存在与所述用户唯一识别码对应的链表历史数据，将所述待处理链表数据插入至所述链表历史数据进行存储；

所述将所述待处理链表数据插入至所述链表历史数据进行存储，包括：

获取所述链表历史数据中每一链表数据，及每一链表数据对应的通过当前路口的时间点；

获取所述待处理链表数据中每一链表数据，及每一链表数据对应的通过当前路口的时间点；

按通过当前路口的时间点升序对获取的所述链表历史数据及获取的所述待处理链表数据进行排序，将所述待处理链表数据中每一链表数据插入至所述链表历史数据，并对应调整每一链表数据的指针域。

2.根据权利要求1所述的消失路线预测方法，其特征在于，所述根据所述节点选择个数在所述当前路径选定对应个数的结点，由所选定的结点组成多个筛选路径，以得到筛选路径集合，包括：

根据所述节点选择个数在所述当前路径按倒序顺序依次选定对应个数的结点，由所选定的结点组成多个筛选路径，以得到筛选路径集合。

3.根据权利要求1所述的消失路线预测方法，其特征在于，所述获取与所述预测路径集中各预测路径对应的概率值，包括：

获取在所述路径统计数据集合中包括所述筛选路径的路径统计数据的总条数；

获取在所述路径统计数据集合中包括所述筛选路径、且未以所述筛选路径为结束路径的路径统计数据的总类数；其中，在所述路径统计数据集合中包括所述筛选路径的路径统计数据中的多类数据中，每一类数据组成一种预测路径；

获取在所述路径统计数据集合中包括所述筛选路径的路径统计数据的每一类数据的频次与所述总条数之比，以得到与所述预测路径集中各预测路径对应的概率值。

4.根据权利要求1所述的消失路线预测方法，其特征在于，所述遍历并判断本地已存储的链表中是否存在与所述用户唯一识别码对应的链表历史数据之后，还包括：

若所述链表中不存在与所述用户唯一识别码对应的链表历史数据，根据用户唯一识别码在链表对应建立初始链表数据，并将与用户唯一识别码对应的待处理链表数据插入至初始链表数据。