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申请/专利权人：北京大学重庆大数据研究院

摘要：本发明提供的一种基于AIS和ADS‑B结合的热点数据融合方法，包括：S1.获取目标海域的船舶AIS数据以及飞机ADS‑B数据；S2.获取目标海域的新闻事件的文本信息，并从新闻事件文本信息中提取出目标新闻事件信息；S3.将船舶AIS数据、飞机ADS‑B数据以及目标新闻事件信息进行信息融合形成关联信息，通过上述方法，将热点事件以及热点事件发生未知设定范围内的船舶以及飞机相关数据形成一个关联的信息，从而在对热点事件分析时能够同时调用相对应的船舶和飞机相关数据，利于后续船舶以及飞机航行计划等制定。

主权项：1.一种基于AIS和ADS-B结合的热点数据融合方法，其特征在于：包括：S1.获取目标海域的船舶AIS数据以及飞机ADS-B数据；S2.获取目标海域的新闻事件的文本信息，并从新闻事件文本信息中提取出目标新闻事件信息；S3.将船舶AIS数据、飞机ADS-B数据以及目标新闻事件信息进行信息融合形成关联信息；步骤S3中，形成关联信息具体包括：提取新闻事件发生时间t0和发生地点坐标D0x0,y0；提取新闻事件发生时船舶和飞机的状态信息，包括船舶和飞机所处的时刻以及在该时刻下的坐标；计算船舶、飞机与新闻事件的关联度Ci： 其中，N为有效距离阈值，K为有效时间间隔阈值，r＝1,2，当r＝1时表示船舶，r＝2时表示飞机，i表示第i个时刻点，xri,yri表示第i个时刻飞机或者船舶的坐标；a和b为常系数；将关联程度Ci大于设定阈值的时刻对应的目标新闻事件信息、船舶AIS数据以及飞机ADS-B数据存储与同一索引下形成一个关联信息；步骤S2中，提取目标新闻事件信息包括：S21.从目标网页中抓取目标海域的同一新闻事件的文本信息；S22.采用预先设定的分词模型对文本信息进行分词处理，然后进行去除停用词处理；S23.采用Bert模型构建词向量，并确定词向量的权重，并给予词向量和词向量的权重构建文本向量；S24.基于文本向量构建事件向量；S25.计算事件向量与每个文本向量之间的相似度，将相似度大于设定阈值的新闻事件对应的文本信息作为最终的目标新闻事件信息；步骤S3中，根据如下方法构建文本向量：Tk＝∑Wkj·ωkj；其中，Wkj表示文本k中第j个词向量，ωkj表示文本k中第j个词在文本中的权重； 其中：nj为第j个词在文本中出现的次数，M表示文档中词的总数，tfkj为第j个词在文本中出现的频率；步骤S24中，通过如下方法构建事件向量A：A＝∑wr*Tk；其中：wr为单个文本向量Tk的权重；wr＝q·β+p·δ+c·ε+d·λ；其中：β为文本信息来源重要程度，δ为文本信息来源的权威性，ε为文本信息的完整度，λ为文本信息的时效度，q、p、c、d均为常系数。

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