一种基于会展人群大数据分析人群关系拓扑系统的制作方法

1.本发明涉及大数据分析技术领域，具体地说，涉及一种基于会展人群大数据分析人群关系拓扑系统。


背景技术：

2.大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
3.中国专利公开号：cn112328898a公开了一种基于大数据的人脉关系风险分析系统，包括人脉关系数据收集模块、人际关系稳定性评估模块、人群消费能力评估模块、和风险评估单元，人脉关系数据收集模块用于收集用户的人际关系数据，人际关系稳定性评估模块用于计算用户人际关系的稳定程度，人群消费能力评估模块用于评估用户人际关系群的消费能力，风险评估单元用于评估风险发生概率，通过人际关系稳定性评估模块和人群消费能力评估模块计算人际关系稳定性参数和消费能力指数，再根据计算分析出来的参数计算评估风险。
4.但针对一些集会，例如展会中无法及时的获取参展人员之间的关系信息，以使参展人员不便于进一步的进行沟通和交流，这样导致很多人在展会里面仅仅是观看展出，并不能通过展出促进展会内人员的交流。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种基于会展人群大数据分析人群关系拓扑系统，以解决上述背景技术中提出展会中无法及时的获取参展人员之间的关系信息，以使参展人员不便于进一步的进行沟通和交流的问题。
6.为实现上述目的，本发明提供一种基于会展人群大数据分析人群关系拓扑系统，包括人群关系建立平台，所述人群关系建立平台包括用户信息录入单元、信息提取单元、关系建立单元和关系拓扑调阅单元，其中：
7.用户信息录入单元用于对进入集会的人员进行信息录取；
8.信息提取单元用于对用户信息录入单元录入的人员信息进行提取；
9.关系建立单元通过大数据分析得出信息库内所有人员的关系信息，并建立相应的关系信息库，得出的人员关系信息存储在关系信息库内；
10.关系拓扑调阅单元用于对关系信息库内的人员关系进行调阅。
11.作为本技术方案的进一步改进，所述用户信息录入单元包括人脸录入模块和姓名录入模块；所述人脸录入模块用于对进入集会人员的人脸数据进行采集，并对该数据进行识别，形成人脸识别数据；所述姓名录入模块用于对进入集会人员的姓名数据进行录入。
12.作为本技术方案的进一步改进，所述姓名录入模块对姓名录入的方式包括手动录入和语音录入。
13.作为本技术方案的进一步改进，所述信息提取单元包括数据提取模块和人员信息库建立模块；所述数据提取模块用于对人脸识别数据和姓名数据进行提取，并通过人员信息库建立模块建立人员信息库，然后将人脸识别数据和姓名数据存储至人员信息库内。
14.作为本技术方案的进一步改进，所述关系建立单元包括人员信息采集模块、大数据分析模块、关系信息库建立模块，其中：
15.所述人员信息采集模块用于对人员信息库内的人脸识别数据和姓名数据进行采集，并发送至大数据分析模块；
16.所述大数据分析模块利用关系网络构建算法搭建集会中人员关系信息；
17.所述关系信息库建立模块用于建立关系信息库。
18.作为本技术方案的进一步改进，所述大数据分析模块中关系网络构建算法，其算法步骤如下：
19.s1、提取人员信息库内人员直接的关系节点；
20.s2、计算各个关系节点之间的距离，其计算公式如下：
[0021][0022]
其中，l为节点距离；n为人员信息库内存储的总人员数；i为选取关系节点；j为对比关系节点；d
ij
为选取关系节点和对比关系节点之间的联系数据。
[0023]
作为本技术方案的进一步改进，所述大数据分析模块还包括人员聚落分析算法，其算法公式如下：
[0024][0025]
其中，c
i
为选取关系节点的聚落集合；l
i
为选取关系节点的联系集合；k
i
为选取关系节点联系集合内的联系特征。
[0026]
作为本技术方案的进一步改进，所述选取关系节点和对比关系节点之间的联系数据包括聊天数据和网络浏览数据，所述联系特征包括家庭联系特征、同事联系特征和合作联系特征。
[0027]
作为本技术方案的进一步改进，所述关系拓扑调阅单元包括个人关系调阅模块、多人关系调阅模块和整体调阅模块；所述个人关系调阅模块用于对个人的关系进行调阅；所述多人关系调阅模块用于调阅多个人之间的关系；整体调阅模块用于调阅全部人员的关系。
[0028]
作为本技术方案的进一步改进，所述个人关系调阅模块、多人关系调阅模块和整体调阅模块在调阅后均建立相应关系的拓扑网络图。
[0029]
与现有技术相比，本发明的有益效果：
[0030]
该基于会展人群大数据分析人群关系拓扑系统中，通过关系拓扑调阅单元对会展内的人员关系信息进行调阅，从而便于会展内的人员进行信息交流，进而提高会展展出的质量，并利用大数据分析大大提高人员关系之间确定的精确度，同时，根据联系特征形成一个聚落，以提高整个关系线的完整性，更便于用户对会展内的人员关系信息进行了解。
附图说明
[0031]
图1为本发明实施例1的人群关系建立平台流程模块框图；
[0032]
图2为本发明实施例1的用户信息录入单元和信息提取单元流程模块框图；
[0033]
图3为本发明实施例2的信息提取单元模块流程框图；
[0034]
图4为本发明实施例3的关系建立单元模块流程框图其一；
[0035]
图5为本发明实施例4的关系建立单元模块流程框图其二；
[0036]
图6为本发明实施例5的关系拓扑调阅单元模块流程框图；
[0037]
图7为本发明实施例5的个人关系拓扑网络示意图；
[0038]
图8为本发明实施例5的多人关系拓扑网络示意图；
[0039]
图9为本发明实施例5的整体拓扑网络示意图。
[0040]
图中各个标号意义为：
[0041]
100、人群关系建立平台；
[0042]
110、用户信息录入单元；111、人脸录入模块；112、姓名录入模块；
[0043]
120、信息提取单元；121、数据提取模块；122、信息库建立模块；
[0044]
130、关系建立单元；131、人员信息采集模块；132、大数据分析模块；133、关系信息库建立模块；
[0045]
140、关系拓扑调阅单元；141、个人关系调阅模块；142、多人关系调阅模块；143、整体调阅模块。
具体实施方式
[0046]
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，所描述的实施例仅仅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做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。
[0047]
实施例1
[0048]
本发明提供一种基于会展人群大数据分析人群关系拓扑系统，请参阅图1所示，包括人群关系建立平台100，人群关系建立平台100包括用户信息录入单元110、信息提取单元120、关系建立单元130和关系拓扑调阅单元140，首先，用户信息录入单元110用于对进入集会(包括会展、聚会等在规定区域内有目的集会)的人员进行信息录取，具体的，请参阅图2所示：
[0049]
用户信息录入单元110通过人脸录入模块111和姓名录入模块112分别对进入集会人员的人脸数据和姓名数据进行采集，以对人员信息进行录入，然后再对人脸数据进行识别，形成人脸识别数据，同时人脸识别数据和录入的姓名数据进行对应，从而通过人脸识别数据对重名的人员进行区分，以解决重名导致人员信息发生混乱的问题。
[0050]
紧接着，信息提取单元120通过数据提取模块121对用户信息录入单元110录入的人员信息进行提取，并通过人员信息库建立模块122建立人员信息库，然后将人脸识别数据和姓名数据存储至人员信息库内，然后关系建立单元130通过大数据分析得出信息库内所有人员的关系信息，并建立相应的关系信息库，得出的人员关系信息存储在关系信息库内，最后通过关系拓扑调阅单元140对关系信息库内的人员关系进行调阅，值得说明的是，该系统以公众号为载体，使用时会展内的人员通过用户端登录公众号，再通过关系拓扑调阅单元140对会展内的人员关系信息进行调阅，从而便于会展内的人员进行信息交流，进而提高
会展展出的质量。
[0051]
实施例2
[0052]
为了适应不同身体状况的人员信息录入，本实施例与实施例1不同的是，请参阅图3所示，其中：姓名录入模块112对姓名录入的方式包括手动录入和语音录入，在进入会展时，正常身体状况的人员可以选择手动录入的方式，即：通过在设备端手写或者打字录入，也可以通过设备端对语音进行识别，语音录入的具体工作原理：
[0053]
首先设备端的语音输入预处理模块对输入的原始语音信号进行处理，滤除掉其中的不重要信息以及背景噪声，并进行语音信号的端点检测(也就是找出语音信号的始末)、语音分帧(可以理解为：段语音由许多帧的有序画面构成，可以将语音信号切割为单个的“画面”进行分析)等处理；然后提取出反映语音信号特征的关键特征参数形成特征矢量序列，根据训练语音库的特征参数训练出声学模型参数与特征矢量序列进行匹配，得到识别结果，具体采用隐马尔可夫模型hmm进行声学模型建模匹配，匹配后再对训练文本数据库进行语法、语义分析，经过基于统计模型训练得到语言模型，最后得到语音中说出的姓名文字，另外文盲、残疾人员(具体包括书写有障碍的、因身体原因不便书写或者打字的人员)均可以通过语音的方式进行录入，从而提高了本系统的适用性。
[0054]
实施例3
[0055]
为了提高人员关系之间确定的精确度，本实施例针对实施例1中的关系建立单元130进行改进，请参阅图4所示，具体的：
[0056]
关系建立单元130包括人员信息采集模块131、大数据分析模块132、关系信息库建立模块133，首先人员信息采集模块131对人员信息库内的人脸识别数据和姓名数据进行采集，并发送至大数据分析模块132，然后大数据分析模块132利用关系网络构建算法搭建集会中人员关系信息，在搭建时，首先提取人员信息库内人员直接的关系节点，然后计算各个关系节点之间的距离，其计算公式如下：
[0057][0058]
其中，l为节点距离；n为人员信息库内存储的总人员数；i为选取关系节点；j为对比关系节点；d
ij
为选取关系节点和对比关系节点之间的联系数据(包括聊天数据和网络浏览数据)；
[0059]
从而得出选取关系节点和对比关系节点之间关系距离，并通过聊天内容和网络浏览数据判断出与选取关系节点关系距离最近的对比关系节点之间具体关系，例如：聊天内容中经常出现称呼信息，以判断出二者之间是父子关系、母女关系、闺蜜关系、同事关系等，而通过网络浏览数据可以判断出公司之间有无合作关系或者竞争关系等，然后将所有人员两两建立的关系数据通过关系信息库建立模块133建立关系信息库进行存储，从而利用大数据分析大大提高人员关系之间确定的精确度。
[0060]
实施例4
[0061]
为了通过两两之间的关系确定多个人员形成的聚落关系，本实施例对实施例3进行改进，请参阅图5所示，其中：大数据分析模块132还包括人员聚落分析算法，其算法公式如下：
[0062]
[0063]
其中，c
i
为选取关系节点的聚落集合；l
i
为选取关系节点的联系集合；k
i
为选取关系节点联系集合内的联系特征(联系特征包括家庭联系特征、同事联系特征和合作联系特征)，从而通过两两确定关系的基础，再由人员聚落分析算法分析出两两确定关系之间的共同特征，例如同一个家庭成员、同一个公司的同事、拥有共同的合作伙伴或者拥有共同的竞争对手等，然后根据这些联系特征形成一个聚落，以提高整个关系线的完整性，更便于用户对会展内的人员关系信息进行了解。
[0064]
实施例5
[0065]
为了实现多种方式的调阅，本实施例与实施例1不同的是，请参阅图6所示，其中：关系拓扑调阅单元140包括个人关系调阅模块141、多人关系调阅模块142和整体调阅模块143；个人关系调阅模块141用于对个人的关系进行调阅；多人关系调阅模块142用于调阅多个人之间的关系；整体调阅模块143用于调阅全部人员的关系，从而实现了多种方式的调阅，以解决用户的不同需求。
[0066]
除此之外，个人关系调阅模块141、多人关系调阅模块142和整体调阅模块143在调阅后均建立相应关系的拓扑网络图，分别有个人关系的拓扑网络图，请参阅图7所示，其针对单个人员的关系进行展开拓扑；多人关系的拓扑网络图，请参阅图8所示，其针对多人员之间的相互关系进行展开拓扑；整体的拓扑网络图，请参阅图9所示，其将所有人员直接的相互关系进行展开拓扑。
[0067]
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。