[发明专利]一种利用共享出行大数据进行人流量迁徙分析的系统

权利要求书

1.一种利用共享出行大数据进行人流量迁徙分析的系统，其特征在于，包括：数据存储层、内存计算层、人流迁徙分析层和可视化层；

其中，数据存储层用于存储地理元数据、历史数据以及持久化的增量数据；在处理查询以及实时计算时，上述数据流向内存计算层，经过内存计算层的加工，数据转换为具有分析价值的中间数据，人流迁徙分析层以上述中间数据为基础进行商圈/城市的人流迁徙分析，最终分析的结果通过可视化层呈现；

其中，数据存储层包括：共享出行订单数据存储至Hadoop集群；区域边界数据、城市POI数据和城市商圈划分数据以json形式存储；

订单数据包含订单uuid，订单开始时间，订单结束时间，乘客uuid，司机uuid，订单起点，订单终点，订单价格和订单行驶距离；

区域边界数据由全国各个城市的行政边界构成，每个城市的行政边界由一系列有序的经纬度坐标存储表示；通过依次连接城市的经纬度点，还原出城市的边界；

城市POI数据用于划分商圈以及标记城市交通枢纽信息；

每个城市商圈的存储包括：商圈uuid，商圈名称和有序的经纬度数组；每个商圈视为一个二维空间中的不规则多边形，商圈的顶点为有序数组，按照经纬度数组，依次首尾连接，即可在二维空间绘制出该商圈；

所述的内存计算层具体处理过程为：

当接收到数据存储层中的实时增量数据后，SparkStreaming计算框架将实时增量数据加载至内存，并按照固定时间窗口进行拆片，按照时间窗口完成城市间人流量统计和商圈间人流量统计，将结果按照固定大小时间窗口进行存储；

同时，SparkSQL计算框架动态调整内存中的实时增量数据，将其转换为DataFrame格式用于全量式计算城市/商圈人流量迁徙的统计与分析；

MapReduce计算框架通过Map对各个计算节点并行计算，完成后使用Reduce操作收回合并结果，将结果按照固定大小的时间窗口进行切分，分布式存储于各个节点的DataFrame；

人流迁徙分析层包括：出行订单起终点空间位置映射、跨城市/商圈人流迁徙判别、商圈间人流量统计与分析、城市间人流量统计与分析；

所述的跨城市/商圈人流迁徙判别中，跨城市的人流迁徙判别流程如下：

统计从城市A迁徙至城市B的人流量，分为两类：(1)跨城出行订单，即存在从城市A出发抵达至城市B的订单；(2)非跨城订单，即某个用户从城市B的交通枢纽出发，存在城市B内的出行订单，则通过追溯此用户在历史两周内的出行订单，判断此用户两周内的出行轨迹是否存在城市A的出行订单；若此用户从城市B出发，且两周内的出行与城市A存在交集，则划入从城市A迁徙至城市B的人流量统计中，否则该用户迁徙不计入上述人流量统计；

跨商圈人流迁徙需判别流程如下：

统计从商圈C迁徙至商圈D的人流量，该部分统计存在下述两种情况：(1)商圈内出行订单，即存在出行订单其订单起点位于商圈C中，订单终点同样位于商圈C中，该部分人流量不计入从商圈C迁徙至商圈D的人流量；(2)跨商圈出行订单，即某个用户的出行订单起点位于商圈C中，出行订单终点不在商圈C中；若此用户的出行订单终点位于商圈D中，则划入从商圈C迁徙至商圈D的人流量统计中，否则不计入上述人流量统计；

城市间人流量统计与分析分为：城市间多迁出地-单迁入地的人流量迁徙分析、城市间单迁出地-多迁入地的人流量迁徙分析；

商圈间人流量统计与分析分为：商圈间多迁出地-单迁入地的人流量迁徙分析、商圈间单迁出地-多迁入地的人流量迁徙分析；

可视化层包括嵌套地理图层可视化设计、商圈/城市间人流量空间迁徙折线图、商圈/城市间人流量迁徙饼状图；

所述的可视化层包括城市地理图层和商圈地理图层的嵌套以及交互式操作，两层地理图层分别实现城市和商圈的人流量迁徙可视化，通过用户的点击行为触发。

2.如权利要求1所述的一种利用共享出行大数据进行人流量迁徙分析的系统，其特征在于，所述的出行订单起终点空间位置映射包括出行订单与城市的映射，以及出行订单与商圈的映射。