[发明专利]一种基于时空特征的关系收敛方法、装置、设备及存储介质

说明书

本公开提出一种基于时空特征的关系收敛方法、装置、设备及存储介质，该方法包括获取多个初始时间数据、多个初始空间数据，以及多个事件数据；对多个初始时间数据分别进行预处理，以得到多个目标时间数据；对多个初始空间数据分别进行预处理，以得到多个目标空间数据；结合时空推理和数据挖掘方法，对多个目标时间数据和多个目标空间数据以及多个事件数据进行时空融合处理，以得到目标收敛关系，目标收敛关系用于描述多个目标时间数据、多个目标空间数据以及多个事件数据之间的关联关系。通过本公开能够准确地确定不同维度数据之间的目标收敛关系，有效提升大规模复杂维度数据之间强关系的收敛准确度。

技术领域

本公开涉及大数据技术领域，尤其涉及一种基于时空特征的关系收敛方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

事件的发生受到众多因素的影响，在一定空间范围内可能存在多尺度的时空依赖，如是否及时响应、是否无偏差、是否完整、是否可行等，随着物联网、云计算、人工智能、大数据等技术的发展，对带有时空属性的大规模复杂维度数据之间的关系收敛，逐渐受到越来越多的关注。

相关技术中，对大规模复杂维度数据之间强关系的收敛准确度不高。

发明内容

本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本公开的目的在于提出一种基于时空特征的关系收敛方法、装置、设备及存储介质，能够准确地确定不同维度数据之间的目标收敛关系，有效提升大规模复杂维度数据之间强关系的收敛准确度。

为达到上述目的，本公开第一方面实施例提出的基于时空特征的关系收敛方法，包括：获取多个初始时间数据、多个初始空间数据，以及多个事件数据；对多个初始时间数据分别进行预处理，以得到多个目标时间数据；对多个初始空间数据分别进行预处理，以得到多个目标空间数据；结合时空推理和数据挖掘方法，对多个目标时间数据和多个目标空间数据以及多个事件数据进行时空融合处理，以得到目标收敛关系，目标收敛关系用于描述多个目标时间数据、多个目标空间数据以及多个事件数据之间的关联关系。

本公开第一方面实施例提出的基于时空特征的关系收敛方法，通过获取多个初始时间数据、多个初始空间数据，以及多个事件数据，然后对多个初始时间数据分别进行预处理，以得到多个目标时间数据，对多个初始空间数据分别进行预处理，以得到多个目标空间数据，之后结合时空推理和数据挖掘方法，对多个目标时间数据和多个目标空间数据以及多个事件数据进行时空融合处理，以得到目标收敛关系，目标收敛关系用于描述多个目标时间数据、多个目标空间数据以及多个事件数据之间的关联关系，由于是对多个初始时间数据进行预处理，能够使得不同的初始时间数据具有相同的时间间隔，由于是对多个初始空间数据进行预处理，能够搭建空间坐标，便于对空间位置进行描述，由于是根据时空推理和数据挖掘确定目标收敛关系，能够准确地确定不同维度数据之间的目标收敛关系，有效提升大规模复杂维度数据之间强关系的收敛准确度。

为达到上述目的，本公开第二方面实施例提出的基于时空特征的关系收敛装置，包括：第一获取模块，用于获取多个初始时间数据、多个初始空间数据，以及多个事件数据；第一处理模块，用于对多个初始时间数据分别进行预处理，以得到多个目标时间数据；第二处理模块，用于对多个初始空间数据分别进行预处理，以得到多个目标空间数据；第三处理模块，用于结合时空推理和数据挖掘方法，对多个目标时间数据和多个目标空间数据以及多个事件数据进行时空融合处理，以得到目标收敛关系，目标收敛关系用于描述多个目标时间数据、多个目标空间数据以及多个事件数据之间的关联关系。