时空伴随关系确定方法及装置与流程

1.本发明涉及大数据处理技术领域，尤其涉及一种时空伴随关系确定方法及装置。


背景技术：

2.时空伴随是指与特定对象在同一时间段内处于相同的区域，伴随关系指的是2个或2个以上移动目标在一段运动时间内的距离不超过一定阈值，可以很好的解释群体的内在联系，并准确识别人员移动现象。目前进行时空伴随关系分析的时候，首先通过人工采集上传数据，但上传的数据不完整，但由于需要进行时空伴随分析的整体数据量巨大，在海量数据中通过人工上传数据分析效率低；此外通过人员场所登记的方式在一定程度缓解了时空伴随人员的寻找难度，最后通过人员携带的移动终端的蓝牙交互的方式进行暴露交互判定，并非所有人的移动终端都打开了蓝牙，同时也该方式存在一定程度的隐私暴露风险。
3.在进行时空伴随分析时，现有技术中由于进行时空伴随分析的场景比较复杂，分析数据量大而导致时空伴随分析不准确且效率低的问题。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供一种时空伴随关系确定方法及装置，以解决现有技术中由于分析场景复杂且数据量大，而导致时空伴随分析不准确且效率低的问题。
5.为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的：
6.第一方面，本发明实施例提供了一种时空伴随关系确定方法，所述方法包括：根据目标区域在预设周期内的区域通信数据以及区域环境数据，获取所述目标区域的时空伴随序列化数据，其中，所述时空伴随序列化数据包括所述目标区域中的多个栅格区域对应的多个栅格数据，所述栅格数据包括在所述预设周期内所述栅格区域内对应的区域人员流动数据，以及，所述栅格区域对应的时空伴随衍生系数；根据所述时空伴随序列化数据以及所述目标区域中在所述预设周期内的目标路径对应的至少一个关联栅格区域，获取所述至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数以及伴随人员集合，其中，所述伴随人员集合中包括各个人员对应的关联值；确定关联值大于时空伴随门限值的人员为所述目标区域中的时空伴随人员，其中，所述时空伴随门限值是通过时空伴随预测模型，根据所述人员在所述预设周期内的关联值以及所述至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数以及伴随人员集合确定的，所述时空伴随预测模型是根据实际伴随数据、所述伴随人员集合对应的样本数据训练完成的。
7.进一步地，所述根据目标区域在预设周期内的区域通信数据以及区域环境数据，获取所述目标区域的时空伴随序列化数据，包括：根据所述目标区域中各个场所的场所登记数据以及所述区域通信数据，确定各个所述栅格区域内对应的区域人员流动数据；根据所述区域通信数据中的基站数据以及所述区域环境数据，确定所述多个栅格区域对应的多个时空伴随衍生系数。
8.进一步地，所述区域通信数据包括运营商通话数据、无线测量报告mr数据以及所
述目标区域中指定场所的wifi访问数据，其中，所述根据所述目标区域中各个场所的场所登记数据以及所述区域通信数据，确定在所述预设周期内各个所述栅格区域内对应的区域人员流动数据，包括：根据所述运营商通话数据、所述mr数据、所述wifi访问数据以及所述场所登记数据按照预设格式进行数据清洗，以得到所述区域人员流动数据。
9.进一步地，所述根据所述区域通信数据中的基站数据以及所述区域环境数据，确定所述多个栅格区域对应的多个时空伴随衍生系数，包括：根据所述基站数据中的基站分布以及所述多个栅格区域的位置信息，确定多个所述栅格区域的多个基站关联度；根据所述多个基站关联度以及所述区域环境数据确定所述多个时空伴随衍生系数。
10.进一步地，所述根据所述时空伴随序列化数据以及所述目标区域中在所述预设周期内的目标路径对应的至少一个关联栅格区域，获取所述至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数以及伴随人员集合，包括：获取所述目标路径对应的修正系数以及所述至少一个关联栅格区域对应的人员集合；根据所述修正系数，以及，所述至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数，确定所述人员集合中各个人员的关联值，并生成所述伴随人员集合。
11.第二方面，本发明实施例另外提供了一种时空伴随关系确定装置，所述装置包括：第一获取模块，用于根据目标区域在预设周期内的区域通信数据以及区域环境数据，获取所述目标区域的时空伴随序列化数据，其中，所述时空伴随序列化数据包括所述目标区域中的多个栅格区域对应的多个栅格数据，所述栅格数据包括在所述预设周期内所述栅格区域内对应的区域人员流动数据，以及，所述栅格区域对应的时空伴随衍生系数；第二获取模块，用于根据所述时空伴随序列化数据以及所述目标区域中在所述预设周期内的目标路径对应的至少一个关联栅格区域，获取所述至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数以及伴随人员集合，其中，所述伴随人员集合中包括各个人员对应的关联值；确定模块，用于确定关联值大于时空伴随门限值的人员为所述目标区域中的时空伴随人员，其中，所述时空伴随门限值是通过时空伴随预测模型，根据所述人员在所述预设周期内的关联值以及所述至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数以及伴随人员集合确定的，所述时空伴随预测模型是根据实际伴随数据、所述伴随人员集合对应的样本数据训练完成的。
12.进一步地，所述第一获取模块包括：第一确定子模块，用于根据所述目标区域中各个场所的场所登记数据以及所述区域通信数据，确定各个所述栅格区域内对应的区域人员流动数据；第二确定子模块，用于根据所述区域通信数据中的基站数据以及所述区域环境数据，确定所述多个栅格区域对应的多个时空伴随衍生系数。
13.进一步地，所述区域通信数据包括运营商通话数据、无线测量报告mr数据以及所述目标区域中指定场所的wifi访问数据，其中，第一确定子模块，包括：数据清洗单元，用于根据所述运营商通话数据、所述mr数据、所述wifi访问数据以及所述场所登记数据按照预设格式进行数据清洗，以得到所述区域人员流动数据。
14.进一步地，所述第二确定子模块包括：第一确定单元，用于根据所述基站数据中的基站分布以及所述多个栅格区域的位置信息，确定多个所述栅格区域的多个基站关联度；第二确定单元，用于根据所述多个基站关联度以及所述区域环境数据确定所述多个时空伴随衍生系数。
15.进一步地，所述第二获取模块包括：第一获取子模块，用于获取所述目标路径对应的修正系数以及所述至少一个关联栅格区域对应的人员集合；第三确定子模块，用于根据所述修正系数，以及，所述至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数，确定所述人员集合中各个人员的关联值，并生成所述伴随人员集合。
16.第三方面，本发明实施例另外提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如前第一方面所述的时空伴随关系确定方法的步骤。
17.第四方面，本发明实施例另外提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前第一方面所述的时空伴随关系确定方法的步骤。
18.在本发明实施例中，根据目标区域在预设周期内的区域通信数据以及区域环境数据，获取目标区域的时空伴随序列化数据，其中，时空伴随序列化数据包括目标区域中的多个栅格区域对应的多个栅格数据，栅格数据包括在预设周期内栅格区域内对应的区域人员流动数据，以及，栅格区域对应的时空伴随衍生系数；根据时空伴随序列化数据以及目标区域中在预设周期内的目标路径对应的至少一个关联栅格区域，获取至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数以及伴随人员集合，其中，伴随人员集合中包括各个人员对应的关联值；确定关联值大于时空伴随门限值的人员为目标区域中的时空伴随人员，其中，时空伴随门限值是通过时空伴随预测模型，根据人员在预设周期内的关联值以及至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数以及伴随人员集合确定的，时空伴随预测模型是根据实际伴随数据、伴随人员集合对应的样本数据训练完成的。
19.本实施例中根据时空伴随序列化数据确定各个栅格区域中的区域人员流动数据以及时空伴随衍生系数，使得栅格区域中的人员流动的定位更加精准；然后根据关联栅格区域在目标区域中的位置获取对应的时空伴随衍生系数以及伴随人员集合，并通过数据迭代得到的时空伴随门限值筛选出时空伴随人员，提升了时空伴随关联关系的分析精度。本发明实施例解决了现有技术中由于分析场景复杂且数据量大，而导致时空伴随分析不准确且效率低的问题。
20.上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
21.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
22.图1是本发明实施例中的一种时空伴随关系确定方法的流程示意图；
23.图2是本发明实施例中的一种时空伴随关系确定装置的结构示意图。
具体实施方式
24.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
25.实施例一
26.根据本发明实施例，提供了一种时空伴随关系确定方法，如图1所示，该方法具体可以包括以下步骤：
27.s102，根据目标区域在预设周期内的区域通信数据以及区域环境数据，获取目标区域的时空伴随序列化数据，
28.其中，时空伴随序列化数据包括目标区域中的多个栅格区域对应的多个栅格数据，栅格数据包括在预设周期内栅格区域内对应的区域人员流动数据，以及，栅格区域对应的时空伴随衍生系数；
29.在本实施例中，区域通信数据包括但不限于目标区域中的基站数据、运营商通话数据、无线wifi访问数据等。例如基站小区的接入数据、无线mr(measurement report，测量报告)等。
30.在一个示例中，采集涉及到时空伴随关联关系分析原始数据：2g/3g/4g/5g基站数据/运营商通话数据、无线mr数据、扫描特定二维码进行登记(登记扫码)、无线wifi访问数据、建筑物面数据等。
31.在实际的应用场景中，视为每个到达目标区域中的人员都拥有一个或多个终端设备，终端设备产生的数据包括但不限于通话数据、mr、wifi访问数据等。本实施例中通过获取目标区域在预设周期内的区域通信数据可以获取目标区域在预设周期内的到访或途径人员，以实现对目标区域在预设周期内的人员统计。
32.本实施例中，区域环境数据包括但不限于目标区域的建筑、道路、地形等环境信息。
33.在本实施例中，按照预先设置的栅格面积对目标区域进行划分，得到多个栅格区域。在本实施例中，栅格区域包括但不限于正方形区域或者五边形。
34.在一个例子中，在目标区域中构建全量25米*25米的栅格网格，栅格网格100％覆盖全区，形成栅格区域grid1、grid2、grid3.....gridn。
35.通过获取目标区域中的基站分布以及区域环境数据来确定每个栅格区域对应的时空伴随衍生系数，该时空伴随衍生系数用于标识该栅格区域的人员关联度。例如，在人员密度小的地区，时空伴随衍生系数相应较低；在人员密度大的地区，时空伴随衍生系数相应较高。
36.s104，根据时空伴随序列化数据以及目标区域中在预设周期内的目标路径对应的至少一个关联栅格区域，获取至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数以及伴随人员集合，其中，伴随人员集合中包括各个人员对应的关联值；
37.在本实施例中，目标路径为特定对象的移动路径或驻留路径。特定对象途径或驻留的栅格区域为关联栅格区域。
38.在具体地应用场景中，通过根据特定对象的设备通信数据以及在栅格区域中固定
位置的登记信息，来获取特定对象的目标路径。
39.在本实施例中，获取目标路径对应的至少一个关联栅格区域在时空伴随序列化数据中对应的至少一个时空伴随衍生系数以及区域人员流动数据。通过时空伴随序列化数据获取关联栅格区域中的区域人员流动数据包括但不限于根据终端设备的通信数据确定人员集合。
40.接下来，基于全部关联栅格区域分别对应的时空伴随衍生系数，获取分别获取人员集合中每个人员对应的关联值，由此，构建伴随人员集合。
41.s106，确定关联值大于时空伴随门限值的人员为目标区域中的时空伴随人员，其中，时空伴随门限值是通过时空伴随预测模型，根据人员在预设周期内的关联值以及至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数以及伴随人员集合确定的，时空伴随预测模型是根据实际伴随数据、伴随人员集合对应的样本数据迭代完成的。
42.在本实施例中，通过时空伴随预测模型，根据人员在预设周期内的关联值以及至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数以及伴随人员集合确定时空伴随门限值。
43.在本实施例中，实际伴随数据为人工确定的样本数据，例如目标区域中已经证实的时空伴随人员或非时空伴随人员对应的样本数据。
44.在本实施例中，在将实际伴随数据作为训练样本数据的同时，选取一定数量伴随人员集合中的数据作为训练样本数据，同时选取部分实际伴随数据作为验证数据，对时空伴随预测模型进行训练，直至时空伴随模型迭代至预设次数或模型收敛。
45.在通过时空伴随预测模型获取到时空伴随门限值以后，根据时空伴随门限值对伴随人员集合进行筛选。具体地，筛选出关联值大于时空伴随门限值的人员，作为时空伴随人员，与目标路径对应的特定对象具有关联关系。
46.通过上述实施例，根据时空伴随序列化数据确定各个栅格区域中的区域人员流动数据以及时空伴随衍生系数，然后根据关联栅格区域在目标区域中的位置获取对应的时空伴随衍生系数以及伴随人员集合，根据通过数据迭代得到的时空伴随门限值筛选出时空伴随人员。本发明实施例解决了现有技术中由于分析场景复杂且数据量大，而导致时空伴随分析不准确且效率低的问题。
47.可选地，在本实施例中，根据目标区域在预设周期内的区域通信数据以及区域环境数据，获取目标区域的时空伴随序列化数据，包括但不限于：根据目标区域中各个场所的场所登记数据以及区域通信数据，确定各个栅格区域内对应的区域人员流动数据；根据区域通信数据中的基站数据以及区域环境数据，确定多个栅格区域对应的多个时空伴随衍生系数。
48.在本实施例中，通过获取目标区域在预设周期内的区域通信数据可以获取目标区域在预设周期内的到访或途径人员。
49.此外，还可以通过获取目标区域中各个场所对应的场所登记数据获取到访该场所的人员。具体地登记方式包括但不限于：对目标场所出示的二维码进行扫码登记，点击相应的链接进行线上登记等。
50.通过上述两种方式，来获取各个栅格区域在预设周期内对应的区域人员流动数据。
51.在实际的应用场景中，基站的分布跟人员密度是呈正相关的。因此在本实施例中，根据区域通信数据中的基站数据以及区域环境数据，确定栅格区域对应的人员密度，进而确定栅格区域对应的时空伴随衍生系数。
52.例如，根据目标区域中的基站数据中的基站分布，确定栅格区域与其相邻基站的关联度，此外通过根据目标区域中的区域环境数据对关联度做进一步地优化，以得到时空伴随衍生系数。
53.通过上述示例，据区域通信数据中的基站数据以及区域环境数据，确定栅格区域确定栅格区域对应的时空伴随衍生系数，确定栅格区域与空间特性的关联度。
54.可选地，在本实施例中，区域通信数据包括运营商通话数据、无线测量报告mr数据以及目标区域中指定场所的wifi访问数据，其中，根据目标区域中各个场所的场所登记数据以及区域通信数据，确定在预设周期内各个栅格区域内对应的区域人员流动数据，包括但不限于：根据运营商通话数据、mr数据、wifi访问数据以及场所登记数据按照预设格式进行数据清洗，以得到区域人员流动数据。
55.在本实施例中的一些示例中，将登记信息、运营商通话数据、mr数据、wifi访问数据进行规整化，将上述数据按照数据类型、人员唯一标识、时间戳、经度、纬度、ip地址、mac地址等方式进行清洗，以得到栅格区域的区域人员流动数据。
56.可选地，在本实施例中，根据区域通信数据中的基站数据以及区域环境数据，确定多个栅格区域对应的多个时空伴随衍生系数，包括但不限于：根据基站数据中的基站分布以及多个栅格区域的位置信息，确定多个栅格区域的多个基站关联度；根据多个基站关联度以及区域环境数据确定多个时空伴随衍生系数。
57.在本实施例中，根据基站分布以及栅格区域的位置信息确定栅格区域与相邻基站的基站关联度。
58.具体地，可以通过以下方式获取栅格区域与相邻基站的基站关联度：
59.s11，在目标区域构建全量25米*25米的栅格网格，栅格网格100％覆盖全区，形成栅格区域grid1、grid2、grid3.....gridn；
60.s12，将无线基站按经纬度分布，基站在空间上形成若干离散点，按照每个基站距离t向外部缓冲形成圆形区域，不同基站缓冲距离t的缓冲距离会存在交叉点，连接交叉点形成的多边形构造基站的泰森多边形网格；
61.s13，将构建泰森多边形网格与栅格进行叠加，得到栅格对应的基站分布的关联关系，根据重叠面积的比例设置阈值x，若重叠面积大于阈值x，则是高关联，对应关联系数a，如果重叠面积小于阈值x，则是低关联，关联系数b，输出携带基站信息栅格数据grid1{cell1[a],cell2[b]}、grid2{cell3[a],cell4[b]}
…
。
[0062]
通过上述方式，确定多个栅格区域的多个基站关联度。
[0063]
然后，根据多个基站关联度以及区域环境数据确定多个时空伴随衍生系数，具体可以包括以下步骤：
[0064]
s21，将地图数据建筑物、公共区域、绿地、道路、山地等不同类型的图层数据与栅格数据进行叠加关联分析，根据不同场所人群聚集的密度，产生时空伴随衍生系数m(0≤m≤10)，输出栅格区域与空间特性关联清单；
[0065]
s22，根据上述步骤输出的栅格区域与空间特性关联清单，一个栅格与多个类型图
层产生关联，此时栅格的时空伴随衍生系数
[0066]
s23，将上述步骤中的时间序列化数据与栅格数据进行空间叠加分析，输出以栅格为粒度的时空伴随序列化数据。
[0067]
可选地，在本实施例中，根据时空伴随序列化数据以及目标区域中在预设周期内的目标路径对应的至少一个关联栅格区域，获取至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数以及伴随人员集合，包括但不限于：获取目标路径对应的修正系数以及至少一个关联栅格区域对应的人员集合；根据修正系数，以及，至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数，确定人员集合中各个人员的关联值，并生成伴随人员集合。
[0068]
在具体地应用场景，设定关联栅格区域中目标路径中特定对象所处的，特定位置对应的修正系数，基于该修正系数来确定伴随人员集合中各个人员对应的时空伴随值。可选地，特定位置的选定可以根据特定对象的驻留时间长短进行选取。
[0069]
在本实施例的一个示例中，获取关联栅格区域中伴随人员集合的确定过程具体可以包括以下步骤:
[0070]
s31，获取在预设周期内，对已掌握的特定对象通过栅格时空伴随关联关系进行检测，以一次检测为例，已知特定对象途径栅格g1、g2、g3，其时空伴随衍生系数分别为m1、m2和m3；
[0071]
s32，根据上述步骤输出的栅格粒度时空伴随序列化数据关联出栅格g1、g2和g3关联近一个时段t以内的人员集合s1，s2和s3；根据特定对象的运营商通话数据和wifi访问记录可以判定出特定对象为室内固定人员，此时给出修正系数n(0≤n≤1)；
[0072]
s33，以人员唯一标识为粒度，分别计算人员相对于步骤201)事件中时空伴随关联值z，其计算方式为：将得到的伴随人员集合记作sm.
[0073]
通过上述方式，据特定对象对应的修正系数，以及，至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数，确定人员集合中各个人员的关联值，并生成伴随人员集合
[0074]
需要说明的是，在本实施例中，根据目标区域在预设周期内的区域通信数据以及区域环境数据，获取目标区域的时空伴随序列化数据，其中，时空伴随序列化数据包括目标区域中的多个栅格区域对应的多个栅格数据，栅格数据包括在预设周期内栅格区域内对应的区域人员流动数据，以及，栅格区域对应的时空伴随衍生系数；根据时空伴随序列化数据以及目标区域中在预设周期内的目标路径对应的至少一个关联栅格区域，获取至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数以及伴随人员集合，其中，伴随人员集合中包括各个人员对应的关联值；确定关联值大于时空伴随门限值的人员为目标区域中的时空伴随人员，其中，时空伴随门限值是通过时空伴随预测模型，根据人员在预设周期内的关联值以及至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数以及伴随人员集合确定的，时空伴随预测模型是根据实际伴随数据、伴随人员集合对应的样本数据训练完成的。本实施例中根据时空伴随序列化数据确定各个栅格区域中的区域人员流动数据以及时空伴随衍生系数，然后根据关联栅格区域在目标区域中的位置获取对应的时空伴随衍生系数以及伴随人员集合，根据通过数据迭代得到的时空伴随门限值筛选出时空伴随人员。本发明
实施例解决了现有技术中分析场景环境复杂，数据量大而导致时空伴随分析不准确且效率低的问题。
[0075]
实施例二
[0076]
详细介绍本发明实施例提供的一种时空伴随关系确定装置。
[0077]
参照图2，示出了本发明实施例中时空伴随关系确定装置的结构示意图。
[0078]
本发明实施例的时空伴随关系确定装置包括：第一获取模块20，第二获取模块22以及确定模块24。
[0079]
下面分别详细介绍各模块的功能以及各模块之间的交互关系。
[0080]
第一获取模块20，用于根据目标区域在预设周期内的区域通信数据以及区域环境数据，获取所述目标区域的时空伴随序列化数据，其中，所述时空伴随序列化数据包括所述目标区域中的多个栅格区域对应的多个栅格数据，所述栅格数据包括在所述预设周期内所述栅格区域内对应的区域人员流动数据，以及，所述栅格区域对应的时空伴随衍生系数；
[0081]
第二获取模块22，用于根据所述时空伴随序列化数据以及所述目标区域中在所述预设周期内的目标路径对应的至少一个关联栅格区域，获取所述至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数以及伴随人员集合，其中，所述伴随人员集合中包括各个人员对应的关联值；
[0082]
确定模块24，用于确定关联值大于时空伴随门限值的人员为所述目标区域中的时空伴随人员，其中，所述时空伴随门限值是通过时空伴随预测模型，根据所述人员在所述预设周期内的关联值以及所述至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数以及伴随人员集合确定的，所述时空伴随预测模型是根据实际伴随数据、所述伴随人员集合对应的样本数据训练完成的。
[0083]
可选地，在本实施例中，所述第一获取模块20包括：
[0084]
第一确定子模块，用于根据所述目标区域中各个场所的场所登记数据以及所述通信数据，确定各个所述栅格区域内对应的区域人员流动数据；
[0085]
第二确定子模块，用于根据所述通信数据中的基站数据以及所述区域环境数据，确定所述多个栅格区域对应的多个时空伴随衍生系数。
[0086]
可选地，在本实施例中，所述通信数据包括运营商通话数据、无线测量报告mr数据以及所述目标区域中指定场所的wifi访问数据，其中，第一确定子模块，包括：
[0087]
数据清洗单元，用于根据所述运营商通话数据、所述mr数据、所述wifi访问数据以及所述场所登记数据按照预设格式进行数据清洗，以得到所述区域人员流动数据。
[0088]
可选地，在本实施例中，所述第二确定子模块包括：
[0089]
第一确定单元，用于根据所述基站数据中的基站分布以及所述多个栅格区域的位置信息，确定多个所述栅格区域的多个基站关联度；
[0090]
第二确定单元，用于根据所述多个基站关联度以及所述区域环境数据确定所述多个时空伴随衍生系数。
[0091]
可选地，在本实施例中，所述第二获取模块22包括：
[0092]
第一获取子模块，用于获取所述目标路径对应的修正系数以及所述至少一个关联栅格区域对应的人员集合；
[0093]
第三确定子模块，用于根据所述修正系数，以及，所述至少一个关联栅格区域对应
的至少一个时空伴随衍生系数，确定所述人员集合中各个人员的关联值，并生成所述伴随人员集合。
[0094]
而且，在本发明实施例中，本实施例中根据时空伴随序列化数据确定各个栅格区域中的区域人员流动数据以及时空伴随衍生系数，然后根据关联栅格区域在目标区域中的位置获取对应的时空伴随衍生系数以及伴随人员集合，根据通过数据迭代得到的时空伴随门限值筛选出时空伴随人员。本发明实施例解决了现有技术中由于分析场景复杂且数据量大，而导致时空伴随分析不准确且效率低的问题。
[0095]
实施例三
[0096]
优选的，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的时空伴随关系确定方法的步骤。
[0097]
可选地，在本实施例中，存储器被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：
[0098]
s1，根据目标区域在预设周期内的区域通信数据以及区域环境数据，获取所述目标区域的时空伴随序列化数据，其中，所述时空伴随序列化数据包括所述目标区域中的多个栅格区域对应的多个栅格数据，所述栅格数据包括在所述预设周期内所述栅格区域内对应的区域人员流动数据，以及，所述栅格区域对应的时空伴随衍生系数；
[0099]
s2，根据所述时空伴随序列化数据以及所述目标区域中在所述预设周期内的目标路径对应的至少一个关联栅格区域，获取所述至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数以及伴随人员集合，其中，所述伴随人员集合中包括各个人员对应的关联值；
[0100]
s3，确定关联值大于时空伴随门限值的人员为所述目标区域中的时空伴随人员，其中，所述时空伴随门限值是通过时空伴随预测模型，根据所述人员在所述预设周期内的关联值以及所述至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数以及伴随人员集合确定的，所述时空伴随预测模型是根据实际伴随数据、所述伴随人员集合对应的样本数据迭代完成的。
[0101]
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例1中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
[0102]
实施例四
[0103]
本发明的实施例还提供了一种可读存储介质。可选地，在本实施例中，上述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如实施例1所述的时空伴随关系确定方法的步骤。
[0104]
可选地，在本实施例中，可读存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：
[0105]
s1，根据目标区域在预设周期内的区域通信数据以及区域环境数据，获取所述目标区域的时空伴随序列化数据，其中，所述时空伴随序列化数据包括所述目标区域中的多个栅格区域对应的多个栅格数据，所述栅格数据包括在所述预设周期内所述栅格区域内对应的区域人员流动数据，以及，所述栅格区域对应的时空伴随衍生系数；
[0106]
s2，根据所述时空伴随序列化数据以及所述目标区域中在所述预设周期内的目标路径对应的至少一个关联栅格区域，获取所述至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数以及伴随人员集合，其中，所述伴随人员集合中包括各个人员对应的关联值；
[0107]
s3，确定关联值大于时空伴随门限值的人员为所述目标区域中的时空伴随人员，其中，所述时空伴随门限值是通过时空伴随预测模型，根据所述人员在所述预设周期内的关联值以及所述至少一个关联栅格区域对应的至少一个时空伴随衍生系数以及伴随人员集合确定的，所述时空伴随预测模型是根据实际伴随数据、所述伴随人员集合对应的样本数据迭代完成的。
[0108]
可选地，在本实施例中，上述可读存储介质可以包括但不限于：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0109]
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例1中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
[0110]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
[0111]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0112]
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。
[0113]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本发明实施例中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0114]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0115]
在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0116]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显
示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0117]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
[0118]
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0119]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。