[发明专利]一种基于聚类算法的快情报问题区域识别方法及装置

权利要求书

1.一种基于DBSCAN聚类算法进行快情报问题区域识别的方法，其特征在于，所述方法包括：

初始化数据网格，提取其中所有的目标有效网格；

将所述城市区域快情报网格中的所述目标有效网格进行存储；

对已存储的目标有效网格进行是否为“已邻接”的判断，若为“已邻接”则将所述目标有效网格合并；

输出所有所述网格簇内的网格集合。

2.如权利要求1所述的进行快情报问题区域识别的方法，其特征在于，所述目标有效网格是指所有城市区域快情报网格中的单一网格内快情报数量超过阈值的单一网格。

3.如权利要求2所述的进行快情报问题区域识别的方法，其特征在于，所述提取其中所有的目标有效网格，具体方法为：

获取单一网格在所选时间段内的网格快情报数量，

如果所述单一网格的网格快情报数量大于或等于所述阈值，则将其进行提取；

如果所述单一网格的网格快情报数量小于所述阈值，则继续将下一个所述“未访问”网格标记为“已访问”网格，并对所述“已访问”网格内的快情报数量与所述阈值的大小关系进行判断，直到遍历完所有城市区域快情报网格。

4.如权利要求1所述的进行快情报问题区域识别的方法，其特征在于，所述将所述城市区域快情报网格中的所述目标有效网格进行存储的方法具体为：

创建一个新的网格簇，并把提取到的所述所有城市区域快情报网格中网格快情报数量超过阈值的网格添加到所述网格簇中。

5.如权利要求1所述的进行快情报问题区域识别的方法，其特征在于，所述对已存储的目标有效网格进行是否为“已邻接”的判断主要方法为：

若所述目标有效网格中某单一网格在所述网格簇内的全部邻接网格都为所述目标有效网格，则标记所述单一网格为“已邻接”，反之，则标记所述单一网格为“未邻接”。

6.一种基于DBSCAN聚类算法进行快情报问题区域识别装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取初始化网络数据，所述初始化网络数据包括区域内经度最大值、经度最小值、纬度最大值、维度最小值、网格绘制方向、步长等数据，以及获取目标有效网格；

存储单元，用于存储程序指令、用于存储处理单元创建的所述网格簇、所述获取单元获取到的目标有效网格以及网格集合的结果；

处理单元，用于根据所述获取单元提供的所述初始化网格数据初始化数据网格、创建网格簇；

对已存储的目标有效网格进行是否为“已邻接”的判断，若为“已邻接”则将所述目标有效网格合并；

输出所有所述网格簇内的网格集合。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取目标有效网格指的是获取所有城市区域快情报网格中的网格快情报数量超过阈值的网格。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理单元对所述存储器中存储的目标有效网格进行是否为“已邻接”的判断主要方法为：

若所述目标有效网格中某单一网格在所述网格簇内的全部邻接网格都为所述目标有效网格，则标记所述单一网格为“已邻接”，反之，则标记所述单一网格为“未邻接”。

9.一种计算设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储程序指令；

处理器，用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程序执行权利要求1至5任一项所述的方法。

10.一种计算机可读非易失性存储介质，其特征在于，包括计算机可读指令，当计算机读取并执行所述计算机可读指令时，使得计算机执行如权利要求1至5任一项所述的方法。