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公开(公告)号:CN115470212A
公开(公告)日:2022-12-13
申请号:CN202211122878.3
申请日:2022-09-15
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/2458
Abstract: 本申请涉及一种基于分布式内存数据库的数据抽样方法,其将分布式内存数据库当做过滤容器,数据过滤规则为过滤条件。过滤容器属性包括分布式集群服务器、数据缓存大小、数据缓存策略。过滤条件包括基于规则按MD5算法计算出128位HASH值、基于HASH值构建数据存储内存数据库组织规则,从而在大数据海量数据面前实现快速并准确的根据自定义规则抽取数据。其能够满足PB设置各大量级别的数据抽样效果,并能够满足在业务使用过程中不影响业务的效率短时间内得到需要的抽样结果数据效果。在各种行业中经过海量数据的抽样分析能够快速掌握态势,并提前做出各种预警和判断,能够为生活生产,事情发展,灾难预测等各个领域实战中具有重大意义。
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公开(公告)号:CN114374928A
公开(公告)日:2022-04-19
申请号:CN202111664627.3
申请日:2021-12-31
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: H04W4/02 , H04W4/80 , G06F16/9537 , G06F16/29
Abstract: 本发明给出了一种基于多源位置数据的城市人员分布计算方法与系统,包括获取城市人员在一段时间内的移动轨迹数据、网络位置数据和WiFi连接数据;对移动轨迹数据根据时间进行排序得到轨迹数据集合,将轨迹数据集合中的位置点和时间相近的数据加入同一个集合中,计算出每个集合中城市人员所在的范围的中心点以及在中心点的停留时间,筛选出对应的停留时间最长的中心点作为城市人员的落脚点;将落脚点与网络位置数据和WiFi连接数据中的位置信息相比较,对落脚点进行更新,通过多次迭代分析出城市人员在所处城市的时间和空间分布。本发明可用于分析城市人员的活动轨迹、预测城市空间分布的各种可能性,从而优化社会资源部署。
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公开(公告)号:CN114374928B
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202111664627.3
申请日:2021-12-31
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: H04W4/02 , H04W4/80 , G06F16/9537 , G06F16/29
Abstract: 本发明给出了一种基于多源位置数据的城市人员分布计算方法与系统,包括获取城市人员在一段时间内的移动轨迹数据、网络位置数据和WiFi连接数据;对移动轨迹数据根据时间进行排序得到轨迹数据集合,将轨迹数据集合中的位置点和时间相近的数据加入同一个集合中,计算出每个集合中城市人员所在的范围的中心点以及在中心点的停留时间,筛选出对应的停留时间最长的中心点作为城市人员的落脚点;将落脚点与网络位置数据和WiFi连接数据中的位置信息相比较,对落脚点进行更新,通过多次迭代分析出城市人员在所处城市的时间和空间分布。本发明可用于分析城市人员的活动轨迹、预测城市空间分布的各种可能性,从而优化社会资源部署。
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