一种基于智慧小区的数据分析方法及系统与流程

本发明涉及数据处理，具体而言，涉及一种基于智慧小区的数据分析方法及系统。

背景技术：

1、随着物联网、云计算、大数据等科技不断发展，人工智能在未来生活中发挥越来越大的作用。在这种大趋势下，积极相应国家建设“智慧城市”的政策，全国的楼盘和房产物业大力推行智慧小区建设，渗透综合信息服务、智能家居及物业管理智能化等各个方面。

2、其中，在智慧小区的应用中，可能基于一定的需求，会对智慧小区区域进行特征挖掘，即确定出能够代表智慧小区区域的特征信息。但是，在现有技术中，进行特征挖掘的过程中，存在着可靠度不高的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于智慧小区的数据分析方法及系统，以提高智慧小区的数据分析的可靠度。

2、为实现上述目的，本发明实施例采用如下技术方案：

3、一种基于智慧小区的数据分析方法，包括：

4、确定出多个智慧小区区域的特征表示有序集合，并确定出多个小区人员分别对应的人员出行有序集合，一个所述人员出行有序集合包括一个小区人员出现过的多个智慧小区区域；

5、基于所述多个小区人员的人员出行有序集合中反映的智慧小区区域之间的区域相关性真实信息，确定出小区区域关系图谱，所述小区区域关系图谱中的一个图谱成员对应于一个智慧小区区域、一条图谱连接线连接的两个图谱成员之间的区域相关性真实信息符合预先设置的目标区域相关性规则；

6、基于所述小区区域关系图谱，将相关性分析网络进行循环优化操作，在每一个优化操作的过程中，基于所述小区区域关系图谱，将所述多个智慧小区区域的特征表示有序集合分别进行调整处理，以输出对应的多个分析特征表示，以及，基于所述分析特征表示，对任意两个智慧小区区域之间的区域相关性进行分析，并基于分析出的区域相关性分析信息与所述区域相关性真实信息之间的区别，将所述相关性分析网络进行网络参数的优化操作；

7、倘若确定出所述相关性分析网络的优化操作结束，则将所述多个智慧小区区域当前分别对应的特征表示，作为对应的目标分析特征表示，所述目标分析特征表示用于反映所述智慧小区区域。

8、在一些优选的实施例中，在上述基于智慧小区的数据分析方法中，每一个所述智慧小区区域包括多个智慧小区子区域，所述确定出多个智慧小区区域的特征表示有序集合的步骤，包括：

9、对于每一个所述智慧小区区域，分别对该智慧小区区域包括多个智慧小区子区域中的每一个智慧小区子区域进行区域图像提取，以得到每一个所述智慧小区子区域对应的区域环境图像，所述多个智慧小区子区域通过预先对所述智慧小区区域进行区域划分处理形成，在进行区域划分处理的过程中，采集所述智慧小区区域的区域环境图像，并按照图像内容之间的相关性，对所述区域环境图像进行分割，以形成多个分割区域环境子图像，以及，基于所述多个分割区域环境子图像确定出多个智慧小区子区域；

10、分别对每一个所述智慧小区子区域对应的区域环境图像进行关键信息挖掘，以输出对应的环境图像特征表示；

11、基于包括的多个智慧小区子区域对应的多个环境图像特征表示，组合形成对应的所述智慧小区区域的特征表示有序集合，在所述特征表示有序集合中，基于对应的智慧小区子区域之间的小区人员出现先后关系，对所述多个环境图像特征表示进行排序。

12、在一些优选的实施例中，在上述基于智慧小区的数据分析方法中，所述目标区域相关性规则为：

13、所述两个图谱成员对应的两个智慧小区区域同时出现在人员出行有序集合的连续有序子集合内的数量大于或等于预先配置的参考数量，所述连续有序子集合包括所述人员出行有序集合中至少两个智慧小区区域，且该至少两个智慧小区区域连续分布；或

14、所述两个图谱成员对应的两个智慧小区区域在所述人员出行有序集合中出现的数量之间的绝对差小于预先配置的参考绝对差。

15、在一些优选的实施例中，在上述基于智慧小区的数据分析方法中，所述相关性分析网络包括特征挖掘单元；所述基于所述小区区域关系图谱，将所述多个智慧小区区域的特征表示有序集合分别进行调整处理，以输出对应的多个分析特征表示的步骤，包括：

16、利用所述特征挖掘单元，基于所述多个智慧小区区域的特征表示有序集合分别进行特征挖掘处理，以输出对应的多个挖掘特征表示；

17、基于所述小区区域关系图谱中的图谱连接线，将所述多个挖掘特征表示进行调整处理，以输出所述多个智慧小区区域的分析特征表示。

18、在一些优选的实施例中，在上述基于智慧小区的数据分析方法中，所述基于分析出的区域相关性分析信息与所述区域相关性真实信息之间的区别，将所述相关性分析网络进行网络参数的优化操作的步骤，包括：

19、基于分析出的区域相关性分析信息和所述区域相关性真实信息之间的区别，将所述特征挖掘单元的网络参数进行优化操作；

20、所述倘若确定出所述相关性分析网络的优化操作结束，则将所述多个智慧小区区域当前分别对应的特征表示，作为对应的目标分析特征表示的步骤，包括：

21、倘若确定出所述相关性分析网络的优化操作结束，对所述特征挖掘单元挖掘出的挖掘特征表示进行标记处理，以标记为所述智慧小区区域对应的目标分析特征表示。

22、在一些优选的实施例中，在上述基于智慧小区的数据分析方法中，所述相关性分析网络包括至少一个特征表示融合单元和至少一个特征表示激活单元；所述基于所述小区区域关系图谱中的图谱连接线，将所述多个挖掘特征表示进行调整处理，以输出所述多个智慧小区区域的分析特征表示的步骤，包括：

23、利用所述至少一个特征表示融合单元，将所述多个挖掘特征表示分别进行至少一次特征表示融合处理，以输出所述多个智慧小区区域分别对应的融合特征表示；

24、利用所述至少一个特征表示激活单元，将所述融合特征表示进行至少一次激励映射输出处理，以输出所述多个智慧小区区域中的每一个智慧小区区域对应的分析特征表示。

25、在一些优选的实施例中，在上述基于智慧小区的数据分析方法中，所述相关性分析网络包括至少一个特征表示融合单元；所述基于所述小区区域关系图谱中的图谱连接线，将所述多个挖掘特征表示进行调整处理，以输出所述多个智慧小区区域的分析特征表示的步骤，包括：

26、利用所述至少一个特征表示融合单元，将所述多个挖掘特征表示分别进行至少一次特征表示融合处理，输出所述多个智慧小区区域的分析特征表示，每一个所述特征表示融合单元的处理对象为前一个所述特征表示融合单元的结果数据，第一个所述特征表示融合单元的处理对象为所述多个挖掘特征表示；

27、一个所述特征表示融合单元对一个待处理的挖掘特征表示进行特征表示融合处理，包括：

28、基于所述待处理的挖掘特征表示和所述待处理的挖掘特征表示对应的图谱成员的相关图谱成员对应的挖掘特征表示，并结合所述图谱成员与每一个所述相关图谱成员之间的相关性表征参数，将所述待处理的挖掘特征表示进行调整处理，所述相关图谱成员为图谱分布度小于或等于参考图谱分布度的图谱成员，所述图谱分布度用于反映一个图谱成员通过图谱连接线连接到另一个图谱成员的图谱连接线的连接线数目。

29、在一些优选的实施例中，在上述基于智慧小区的数据分析方法中，所述基于所述待处理的挖掘特征表示和所述待处理的挖掘特征表示对应的图谱成员的相关图谱成员对应的挖掘特征表示，并结合所述图谱成员与每一个所述相关图谱成员之间的相关性表征参数，将所述待处理的挖掘特征表示进行调整处理的步骤，包括：

30、基于所述待处理的挖掘特征表示和所述相关图谱成员对应的挖掘特征表示，并结合至少一个聚焦分析映射参数，确定出每一个挖掘特征表示对应的至少一个聚焦特征表示，所述至少一个聚焦特征表示中的每一个所述聚焦特征表示与一个所述聚焦分析映射参数对应；

31、基于每一个所述挖掘特征表示对应的至少一个聚焦特征表示，确定出所述待处理的挖掘特征表示对应的分析特征表示。

32、本发明实施例还提供一种基于智慧小区的数据分析系统，包括：

33、数据确定模块，用于确定出多个智慧小区区域的特征表示有序集合，并确定出多个小区人员分别对应的人员出行有序集合，一个所述人员出行有序集合包括一个小区人员出现过的多个智慧小区区域；

34、关系图谱确定模块，用于基于所述多个小区人员的人员出行有序集合中反映的智慧小区区域之间的区域相关性真实信息，确定出小区区域关系图谱，所述小区区域关系图谱中的一个图谱成员对应于一个智慧小区区域、一条图谱连接线连接的两个图谱成员之间的区域相关性真实信息符合预先设置的目标区域相关性规则；

35、网络优化模块，用于基于所述小区区域关系图谱，将相关性分析网络进行循环优化操作，在每一个优化操作的过程中，基于所述小区区域关系图谱，将所述多个智慧小区区域的特征表示有序集合分别进行调整处理，以输出对应的多个分析特征表示，以及，基于所述分析特征表示，对任意两个智慧小区区域之间的区域相关性进行分析，并基于分析出的区域相关性分析信息与所述区域相关性真实信息之间的区别，将所述相关性分析网络进行网络参数的优化操作；

36、目标特征确定模块，用于倘若确定出所述相关性分析网络的优化操作结束，则将所述多个智慧小区区域当前分别对应的特征表示，作为对应的目标分析特征表示，所述目标分析特征表示用于反映所述智慧小区区域。

37、在一些优选的实施例中，在上述基于智慧小区的数据分析系统中，每一个所述智慧小区区域包括多个智慧小区子区域；

38、所述数据确定模块具体用于：

39、对于每一个所述智慧小区区域，分别对该智慧小区区域包括多个智慧小区子区域中的每一个智慧小区子区域进行区域图像提取，以得到每一个所述智慧小区子区域对应的区域环境图像，所述多个智慧小区子区域通过预先对所述智慧小区区域进行区域划分处理形成，在进行区域划分处理的过程中，采集所述智慧小区区域的区域环境图像，并按照图像内容之间的相关性，对所述区域环境图像进行分割，以形成多个分割区域环境子图像，以及，基于所述多个分割区域环境子图像确定出多个智慧小区子区域；

40、分别对每一个所述智慧小区子区域对应的区域环境图像进行关键信息挖掘，以输出对应的环境图像特征表示；

41、基于包括的多个智慧小区子区域对应的多个环境图像特征表示，组合形成对应的所述智慧小区区域的特征表示有序集合，在所述特征表示有序集合中，基于对应的智慧小区子区域之间的小区人员出现先后关系，对所述多个环境图像特征表示进行排序。

42、本发明实施例提供的一种基于智慧小区的数据分析方法及系统，确定出多个智慧小区区域的特征表示有序集合，并确定出多个小区人员分别对应的人员出行有序集合；基于多个小区人员的人员出行有序集合中反映的智慧小区区域之间的区域相关性真实信息，确定出小区区域关系图谱；基于小区区域关系图谱，将相关性分析网络进行循环优化操作；倘若确定出相关性分析网络的优化操作结束，则将多个智慧小区区域当前分别对应的特征表示，作为对应的目标分析特征表示。基于前述的内容，由于在每一个优化操作的过程中，基于小区区域关系图谱，将多个智慧小区区域的特征表示有序集合分别进行调整处理，以输出对应的多个分析特征表示，以及，基于分析特征表示，对任意两个智慧小区区域之间的区域相关性进行分析，并基于分析出的区域相关性分析信息与区域相关性真实信息之间的区别，将相关性分析网络进行网络参数的优化操作，也就是说，得到的目标分析特征表示在智慧小区区域的特征表示有序集合的基础上，还充分结合了小区人员的出行信息，使得目标分析特征表示的代表性更佳，能够充分反映出智慧小区区域的信息，从而提高智慧小区的数据分析的可靠度。

43、为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。