[发明专利]基于无限层级数据结构的城市体征画像的确定方法及系统

权利要求书

1.一种基于无限层级数据结构的城市体征画像的确定方法，其特征在于，包括：

获取目标指标对应的数据，其中，所述目标指标为影响目标指数的指标；

确定所述目标指标的权重；

依据所述目标指标对应的数据和所述目标指标的权重，确定所述目标指数，其中，所述目标指数用于表示目标城市的一个运行体征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

在获取目标指标对应的数据之前，所述方法还包括：构建目标层级数据结构，其中，所述目标层级数据结构包括多个数据层级，所述目标指数对应的数据层级是所述目标指标对应的数据层级的父层级，所述目标指数对应至少一个所述目标指标；

构建目标层级数据结构还包括：将预设值赋值在目标节点上，其中，所述目标节点与所述目标指标一一对应；依据预设权重和所述预设值，获取第一目标值，多个所述目标指标对应的多个所述第一目标值形成第一数据层级。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取目标指标对应的数据包括：

将获取的目标数据关联在所述目标层级数据结构上，其中，所述目标数据为目标城市在第一预定时间段内对应的数据；

依据所述目标数据，获取目标值，其中，所述目标值与所述目标节点一一对应；

依据所述预设权重和对应的所述目标值，获取第二目标值，其中，多个所述目标节点对应的多个所述第二目标值形成第二数据层级。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在依据所述预设权重和对应的所述目标值，获取第二目标值之后，所述方法还包括：

根据所述第一目标值和对应的所述第二目标值确定所述目标节点上的偏离度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述第一目标值和对应的所述第二目标值确定所述目标节点上的偏离度包括：

通过隶属函数设定所述目标指标在预设数值区间内对应的映射值；

通过预定算法计算所述映射值对应的目标数值，其中，所述目标数值为隶属度对应的数值，所述预定算法为以下至少一种：平均值趋向算法、最大值趋向算法、中位数趋向算法；

对多个所述目标数值进行加权平均计算，得到目标指标值；

依据所述目标数值与所述目标指标值，计算目标偏差值；

依据所述目标偏差值，确定所述目标节点上数值是否为良性数值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，依据所述目标偏差值，确定所述目标节点上数值是否为良性数值包括：

当所述偏差值大于预设偏差时，确定所述偏差值对应的指标为恶性指标；

当所述偏差值小于等于所述预设偏差时，确定所述偏差值对应的指标为良性指标。

7.一种基于无限层级数据结构的城市体征画像的确定系统，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取目标指标对应的数据，其中，所述目标指标为影响目标指数的指标；

第一确定单元，用于确定所述目标指标的权重；

第二确定单元，用于依据所述目标指标对应的数据和所述目标指标的权重，确定所述目标指数，其中，所述目标指数用于表示目标城市的一个运行体征。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，

所述系统还包括：构建单元，用于在获取目标指标对应的数据之前，构建目标层级数据结构，其中，所述目标层级数据结构包括多个数据层级，所述目标指数对应的数据层级是所述目标指标对应的数据层级的父层级，所述目标指数对应至少一个所述目标指标；

所述构建单元还包括：赋值子单元，用于将预设值赋值在目标节点上，其中，所述目标节点与所述目标指标一一对应；依据预设权重和所述预设值，获取第一目标值，多个所述目标指标对应的多个所述第一目标值形成第一数据层级。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1至6中任意一项所述的一种基于无限层级数据结构的城市体征画像的确定方法。

10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至6中任意一项所述的一种基于无限层级数据结构的城市体征画像的确定方法。