[发明专利]一种基于决策树的特殊人群行动轨迹收集方法及系统

权利要求书

1.一种基于决策树的特殊人群行动轨迹收集方法，其中，所述方法包括：

基于大数据，获得第一特殊用户，其中，所述第一特殊用户包含于第一特殊群体；

获得所述第一特殊用户的客户端支付信息；

根据所述客户端支付信息，获得第一节点支付信息和第二节点支付信息，其中，所述第二节点支付信息晚于所述第一节点支付信息；

根据所述第一节点支付信息和所述第二节点支付信息，获得第一节点与第二节点之间的第一路程信息、第一位置分布信息以及第一交通流量信息；

分别将所述第一路程信息作为第一轨迹预测特征、所述第一位置分布信息作为第二轨迹预测特征、所述第一交通流量信息作为第三轨迹预测特征；

对所述第一轨迹预测特征、所述第二轨迹预测特征以及所述第三轨迹预测特征分别进行信息论编码运算，依次获得第一特征信息熵、第二特征信息熵以及第三特征信息熵；根据所述第一特征信息熵、所述第二特征信息熵以及所述第三特征信息熵的数值大小，获得第一根节点特征信息；

根据所述第一根节点特征信息，对熵值最小的特征进行优先分类，按照熵值由小到大的顺序，依次对各特征进行递归算法的分类，构建所述第一特殊用户的行动轨迹预测收集决策树；

基于所述行动轨迹预测收集决策树，获得所述第一路程信息的第一权重占比、所述第一位置分布信息的第二权重占比以及所述第一交通流量信息的第三权重占比；

获得所述第一特殊用户的第一出行习惯信息；根据所述第一出行习惯信息，对所述第一权重占比、所述第二权重占比以及所述第三权重占比进行加权运算，获得第一运算结果；

根据所述第一运算结果，获得所述第一特殊用户的第一预测行动轨迹，其中，所述第一预测行动轨迹介于所述第一节点与所述第二节点之间。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

根据所述第一出行习惯信息，获得所述第一特殊用户的第一优选出行方式、第二优选出行方式以及第三优选出行方式；

根据所述第一权重占比、所述第二权重占比以及所述第三权重占比，获得所述第一优选出行方式的第一出行概率、所述第二优选出行方式的第二出行概率以及所述第三优选出行方式的第三出行概率；

将所述第一出行概率、所述第二出行概率以及所述第三出行概率输入概率大小比对模型进行训练，获得第一训练结果；

根据所述第一训练结果，获得所述第一特殊用户的第一出行方式。

3.如权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：

根据所述第一出行方式，获得所述第一特殊用户的第一乘坐交通工具；

基于所述第一乘坐交通工具的第一摄像头，对乘坐人员进行图像采集，生成第一乘坐人员图像集合；

获得所述第一乘坐交通工具的移动轨迹信息；

基于所述第一乘坐人员图像集合和所述移动轨迹信息，构建特殊人群移动轨迹追踪数据网；

根据所述特殊人群移动轨迹追踪数据网，对第一关联人员集合进行移动轨迹追踪。

4.如权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：

根据所述移动轨迹信息，判断所述第一乘坐交通工具是否途径第一区域，其中，所述第一区域具有第一密集特征；

如果所述第一乘坐交通工具途径所述第一区域，根据所述特殊人群移动轨迹追踪数据网，预设第一安全隔离区域；

根据所述第一安全隔离区域，对所述第一关联人员集合进行轨迹追踪。

5.如权利要求2所述的方法，其中，所述获得第一训练结果，还包括：

将所述第一出行概率、所述第二出行概率以及所述第三出行概率输入概率大小比对模型进行训练，所述概率大小比对模型通过多组训练数据训练所得，其中，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：所述第一出行概率、所述第二出行概率、所述第三出行概率以及用来标识第一训练结果的标识信息；

获得所述概率大小比对模型的输出信息，所述输出信息包括所述第一训练结果。