[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

说明书

本发明公开了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：获得第一特殊用户；获得所述第一特殊用户的客户端支付信息；获得第一节点支付信息和第二节点支付信息；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；构建所述第一特殊用户的行动轨迹预测收集决策树；对所述第一特殊用户进行轨迹预测并收集。解决了现有技术中的无法结合决策树算法对特殊人群的行动轨迹进行全面精准追踪，使得统计数据不完整，进而影响决策发布的技术问题。

技术领域

本发明涉及数据收集技术领域，具体地，涉及一种基于决策树的特殊人群行动轨迹收集方法及系统。

背景技术

在发生流行性疾病时，人群的流动可能会造成病毒的大肆传播，严重危害着人们的生命健康，因此对患有疾病却没有症状表现的特殊人群应当进行全方位的行动轨迹追踪收集，确保实时掌握流行疾病的传播动态，便于作出相应对策。

但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

现有技术中存在无法结合决策树算法对特殊人群的行动轨迹进行全面精准追踪，使得统计数据不完整，进而影响决策发布的技术问题。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本申请实施例的目的是，通过提供一种基于决策树的特殊人群行动轨迹收集方法及系统，解决了现有技术中的无法结合决策树算法对特殊人群的行动轨迹进行全面精准追踪，使得统计数据不完整，进而影响决策发布的技术问题。基于第一路程信息、第一位置分布信息以及第一交通流量信息，可构建特殊用户的出行行动轨迹预测收集决策树，进而结合决策树算法找出其可能的行动轨迹，对密切接触者的位置信息数据进行分析判断，从而找出真正的密切接触者，并对其进行跟踪，确保对流行性疾病的特殊人群以及可能的密切接触者进行全方位的轨迹追踪，确保不落一人，实现追踪网络全覆盖，进而达到确保实时掌握流行性疾病的传播动态，便于生成相应对策，使得流行性疾病处于可控范围之内的技术效果。

一方面，本申请实施例提供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；根据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，构建所述第一特殊用户的行动轨迹预测收集决策树；根据所述行动轨迹预测收集决策树，对所述第一特殊用户进行轨迹预测并收集。

另一方面，本申请还提供了一种基于决策树的特殊人群行动轨迹收集系统，其中，所述系统包括：第一获得单元：所述第一获得单元用于基于大数据，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；第二获得单元：所述第二获得单元用于获得所述第一特殊用户的客户端支付信息；第三获得单元：所述第三获得单元用于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；第四获得单元：所述第四获得单元用于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；第五获得单元：所述第五获得单元用于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；第一构建单元：所述第一构建单元用于根据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，构建所述第一特殊用户的行动轨迹预测收集决策树；第一收集单元：所述第一收集单元用于根据所述行动轨迹预测收集决策树，对所述第一特殊用户进行轨迹预测并收集。