技术领域
[0001] 本公开实施例涉及大数据处理技术领域，具体而言，涉及一种移民安置地址的选取方法及装置、存储介质、设备。
相关背景技术
[0002] 现有的移民安置地址的选取方法中，是以水电工程的实施地址为中心进行选取的。但是，该方法忽视了对环境、社区以及居民的全面考量，进而使得所选取的安置地址的精确度较低。
[0003] 需要说明的是，在上述背景技术部分发明的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
具体实施方式
[0027] 现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。
[0028] 此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
[0029] 水电工程移民选址，是指在规划和实施水电工程项目时，选择适当的场地或地区用于迁移受影响的人口，这个过程旨在最大程度地减少对当地居民生活和社会结构的干扰，同时确保工程的可持续性和成功实施。具体的，在实际应用的过程中，移民选址包括对潜在影响的全面评估，例如在社会、文化和经济层面进行评估，这种评估有助于了解潜在的社会冲击，为决策者提供更全面的信息。
[0030] 一般的，传统的选址方法更倾向于以工程实施地点为中心，忽视了对环境、社区和当地居民的全面考量，导致对当地生态环境和社区影响的低估或忽视，同时缺乏对当地居民和社区的广泛参与和合作，导致信息不对称，让居民对工程项目的影响和利益缺乏清晰的了解，无法充分考虑水电工程对当地社会和环境的潜在影响，难以评估潜在的生态破坏、社会影响、文化影响和居民迁移的问题；当然，在信息管理方面，无法提供充分的透明度和公开性，导致信息不透明，增加了居民和利益相关者的不信任感。
[0031] 综上，需要提出一种新的移民安置地址的选取方法解决上述问题。
[0032] 基于此，本示例实施方式中首先提供了一种移民安置地址的选取方法，该方法可以运行于终端设备、服务器、服务器集群或云服务器等；当然，本领域技术人员也可以根据需求在其他平台运行本公开的方法，本示例性实施例中对此不做特殊限定。具体的，参考图1所示，该移民安置地址的选取方法可以包括以下步骤：
步骤S110. 获取候选移民安置地址的社会经济文化数据、地理信息数据以及居民隐私数据，并对所述社会经济文化数据以及地理信息数据进行数据整合处理，得到数据整合结果；
步骤S120. 根据所述数据整合结果从所述候选移民安置地址中选取第一地址预测结果，并基于社会经济文化数据构建所述候选移民安置地址的社会经济文化模型；
步骤S130. 对所述居民隐私数据进行脱敏处理，并根据脱敏处理后的居民隐私数据，确定所述候选移民安置地址的伦理决策信息；
步骤S140. 基于所述社会经济文化模型以及伦理决策信息对所述第一地址预测结果进行优化，得到目标移民安置地址。
[0033] 上述移民安置地址的选取方法中，一方面，通过对社会经济文化数据以及地理信息数据进行数据整合处理，得到数据整合结果；进而根据数据整合结果从候选移民安置地址中选取第一地址预测结果，并基于社会经济文化数据构建候选移民安置地址的社会经济文化模型；再对居民隐私数据进行脱敏处理，并根据脱敏处理后的居民隐私数据，确定候选移民安置地址的伦理决策信息；最后基于社会经济文化模型以及伦理决策信息对第一地址预测结果进行优化，得到目标移民安置地址；由于在目标移民安置地址的确定过程中，综合的考虑到了候选移民安置地址的社会经济文化数据、地理信息数据以及居民隐私数据，进而可以解决现有技术中由于忽视了对环境、社区以及居民的全面考量，进而使得所选取的安置地址的精确度较低的问题，提高了目标移民安置地址的精确度；另一方面，由于在生成伦理决策信息之前，对居民隐私数据进行了脱敏处理，进而可以确保居民隐私数据的安全性。
[0034] 以下，将结合附图对本公开示例实施例中所记载的移民安置地址的选取方法进行详细的解释以及说明。
[0035] 首先，对本公开示例实施例所涉及到的移民安置地址的选取方法的技术实现原理进行解释及说明。具体的，本公开示例实施例所提供的一种移民安置地址的选取方法，旨在解决现有技术中的选址不精确以及信息管理不便捷的问题。通过需求分析、卫星影像和深度学习，实现多源数据的全面整合，为选址提供更准确的依据。同时，引入隐私保护技术，通过机器学习模型对个人信息进行分类整理，并采用差分隐私技术保护敏感信息，动态调整权限控制策略，确保只有授权用户能够访问信息；进一步的智能系统评估与优化采用机器学习算法，自动评估系统性能并根据结果调整系统配置，以提高系统效能。整体而言，本公开示例实施例旨在为水电工程选址和信息管理提供更智能、全面、隐私安全的解决方案。
[0036] 其次，对本公开示例实施例所涉及到的移民安置地址的选取系统进行解释以及说明。具体的，参考图2所示，该移民安置地址的选取系统可以包括需求分析模块210、选址优化模块220、数据收集整合模块230、信息管理及隐私保护模块240、伦理管理模块250、系统评估优化模块260以及自动化性能评估学习模型270。其中：需求分析模块、选址优化模块、数据收集整合模块、信息管理及隐私保护模块、伦理管理模块以及系统评估优化模块之间通信连接；需求分析模块与选址优化模块之间双向连接，需求分析模块向选址优化模块传递详细的地理、社会、经济方面的需求信息，选址优化模块提供最佳选址的建议，并通过反馈向需求分析模块传递评估信息；选址优化模块与数据收集整合模块之间单向连接，选址优化模块向数据收集整合模块请求整合后的多源数据，以支持选址优化决策；数据收集整合模块与信息管理及隐私保护模块之间双向连接，数据收集整合模块向信息管理及隐私保护模块提供整合后的多源数据，信息管理及隐私保护模块向数据收集整合模块提供隐私保护规范和执行情况反馈；信息管理及隐私保护模块与伦理管理模块之间单向连接，信息管理及隐私保护模块向伦理管理模块提供执行情况报告，以支持伦理决策；伦理管理模块与系统评估优化模块之间单向连接，伦理管理模块向系统评估优化模块提供伦理规范和决策，以指导系统评估和优化；系统评估优化模块与选址优化模块的连接之间单向连接，选址优化模块向系统评估优化模块提供最佳选址的建议，用于性能评估和系统优化；系统评估优化模块与自动化性能评估学习模型的连接之间单向连接，自动化性能评估学习模型向系统评估优化模块提供对系统性能的学习和评估结果，以支持系统的动态优化。
[0037] 在一种示例实施例中，参考图3所示，需求分析模块包括数据采集单元301、数据清洗单元302、特征提取单元303、需求分析学习单元304以及数据更新单元305；其中，数据采集单元用于从各种数据源中获取社会、文化、经济数据；数据清洗单元用于清理和处理采集到的数据，确保数据质量；特征提取单元用于从原始数据中提取关键特征，以供后续的分析和建模使用；需求分析学习单元采用聚类算法，用于对地区文化进行建模；数据更新单元用于根据新的数据动态更新文化匹配模型，保持模型的实时性和准确性。
[0038] 在一种示例实施例中，参考图4所示，选址优化模块包括卫星影像分析单元401、选址优化学习单元402、特征选择单元403以及时间序列分析单元404；其中，卫星影像分析单元用于处理卫星影像数据，提取地理信息；选址优化学习单元通过深度学习算法，学习并预测最佳选址；特征选择单元用于从社会经济统计数据中选择对预测有用的特征；时间序列分析单元用于分析历史数据，预测未来社会经济状况。
[0039] 在一种示例实施例中，数据收集整合模块包括数据深度学习单元以及数据验证单元；数据深度学习单元用于整合卫星影像、社会经济统计数据多源数据；数据验证单元用于验证和清理整合后的数据，确保数据的一致性和准确性。
[0040] 在一种示例实施例中，参考图5所示，信息管理及隐私保护模块包括信息管理学习单元501、自动化标记单元502、数据扰动单元503、隐私检测单元504、信息管理强化学习单元505以及权限审核单元506；其中，信息管理学习单元用于通过机器学习算法对个人信息进行分类、整理、存储；自动化标记单元用于标记敏感信息，为隐私保护做准备；数据扰动单元用于对敏感信息引入噪音，保护个体隐私；隐私检测单元用于监测隐私保护的效果，确保敏感信息得到充分保护；信息管理强化学习单元通过学习用户的访问模式，用于动态调整权限控制策略；权限审核单元用于审核和验证用户权限，确保只有授权用户能够访问敏感信息。
[0041] 在一种示例实施例中，参考图6所示，伦理管理模块包括伦理管理强化学习单元601、决策规则引擎单元602、反馈收集单元603以及反馈分析单元604；其中，伦理管理强化学习单元用于监测系统运行，根据历史数据学习潜在的伦理问题；决策规则引擎单元基于学习到的规则，用于提出建议或自动调整系统运行策略；反馈收集单元用于收集用户的反馈和建议；反馈分析单元用于分析用户反馈，指导系统的调整和改进。
[0042] 在一种示例实施例中，系统评估优化模块包括系统评估学习单元以及优化单元；其中，系统评估学习单元通过机器学习算法自动评估系统性能；优化单元根据评估结果，自动调整系统配置，用于提高系统性能。
[0043] 以下，将结合图2‑图6对图1中所示出的移民安置地址的选取方法进行进一步的解释以及说明。具体的：在步骤S110中，获取候选移民安置地址的社会经济文化数据、地理信息数据以及居民隐私数据，并对所述社会经济文化数据以及地理信息数据进行数据整合处理，得到数据整合结果。
[0044] 在本示例实施例中，首先，获取候选移民安置地址的社会经济文化数据、地理信息数据以及居民隐私数据；具体的，可以通过如下方式实现：首先，基于预先确定的移民需求分析结果确定数据采集计划；其中，所述数据采集计划包括候选移民安置地址、所需要采集的数据类别以及数据采集方式；其次，基于所需要采集的数据类别以及数据采集方式，采集候选移民安置地址的原始地址数据；其中，所述数据采集方式包括网络爬虫采集和/或调查问卷采集；然后，对所述原始地址数据进行数据清洗得到目标地址数据，并从所述目标地址数据中提取所述候选移民安置地址的社会经济文化数据、地理信息数据以及居民隐私数据。也就是说，在实际进行选址的过程中，相应的管理部门会提前制定相应的移民需求分析结果，在该移民需求分析结果确定了的基础上，即可基于移民需求分析结果确定数据采集计划；其中，该数据采集计划中可以包括但不限于初步规划的候选移民安置地址、需要采集的数据类别以及如何进行数据采集等等，数据类别可以包括社会经济文化数据、地理信息数据以及当地的居民隐私数据等等；当然，也可以采集其他的数据，比如环境数据、天气数据以及交通数据等等，本示例对此不做特殊限制。
[0045] 其次，对所述社会经济文化数据以及地理信息数据进行数据整合处理，得到数据整合结果；具体的，可以通过如下方式实现：基于训练完成的图像处理模型对所述地理信息数据进行处理，得到所述候选移民安置地址的地理位置信息，并调用训练完成的数据整合模型对所述社会经济文化数据以及地理位置信息进行数据整合，得到数据整合结果。具体的，此处所记载的图像处理模型，例如可以是卷积神经网络模型；同时，由于地理信息数据是以图像的方式呈现的，因此可以给予该图像处理模型提取该地理信息数据的特征，进而得到地理位置信息；该地理位置信息可以包括但不限于经纬度信息、海拔高度信息、植被信息以及水源信息等等，本示例对此不做特殊限制。进一步的，此处所记载的整合过程，是指需要将地理位置信息与社会及文化数据进行结合；其中，具体的整合过程，可以基于训练完成的数据整合模型来实现；此处所记载的数据整合模型，可以是深度神经网络模型，也可以是其他模型，比如循环神经网络模型等等，本示例对此不做特殊限制。
[0046] 在一种可能的示例实施例中，上述所记载的训练完成的图像处理模型在实际训练的过程中，可以基于被标记过的地理信息数据来实现。比如，在实际训练的过程中，首先对待训练的卷积神经网络模型进行参数初始化处理，然后将地理信息数据输入至参数初始化处理过的卷积神经网络模型中，得到相应的预测结果，然后在基于该预测结果以及标记过的地理信息数据的标签构建损失函数，并基于该损失函数进行迭代训练，即可得到训练完成的图像处理模型。
[0047] 在一种可能的示例实施例中，上述所记载的训练完成的数据整合模型在实际训练的过程中，可以基于历史地理位置信息、历史社会文化数据以及与历史地理位置信息、历史社会文化数据对应的实际数据融合结果来实现。比如，在实际训练的过程中，首先对待训练的网络模型（深度神经网络模型或者循环神经网络模型）进行参数初始化处理，然后将历史地理位置信息以及历史社会文化数据输入至参数初始化处理后的网络模型中，得到相应的预测结果；最后再基于该预测结果以及实际数据融合结果来构建损失函数，并基于该损失函数对待训练的网络模型进行迭代训练，即可得到训练完成的数据整合模型。
[0048] 在步骤S120中，根据所述数据整合结果从所述候选移民安置地址中选取第一地址预测结果，并基于社会经济文化数据构建所述候选移民安置地址的社会经济文化模型。
[0049] 在本示例实施例中，首先，根据所述数据整合结果从所述候选移民安置地址中选取第一地址预测结果；具体的，可以通过如下方式实现：将所述数据整合结果输入至预设的位置预测模型中，得到与所述候选移民安置地址对应的第一输出结果，并根据第一输出结果从所述候选移民安置地址中选取第一地址预测结果；具体的，此处所记载的位置预测模型，也可以是深度神经网络模型，或者循环神经网络模型等等，本示例对此不做特殊限制。同时，此处所记载的第一输出结果，是指与各候选移民安置地址对应的被选取的概率；而第一地址预测结果，是指基于与各候选移民安置地址对应的被选取的概率，对各候选移民安置地址进行第一次筛选后得到的第一地址预测结果，该第一地址预测结果为候选移民安置地址的子集；在实际应用的过程中，可以基于与各候选移民安置地址对应的被选取的概率对各候选移民安置地址进行排序，进而从排序结果中选取排在前面一定位置的候选移民安置地址作为第一地址预测结果。
[0050] 在一种可能的示例实施例中，上述所记载的预设的位置预测模型，可以基于已知位置地址、与已知位置地址对应的实际数据整合结果对待训练的网络模型（例如深度神经网络模型，或者循环神经网络模型等等）进行训练得到。例如，在进行模型训练的过程中，可以将实际数据整合结果输入到待训练的网络模型中以得到相应的预测结果，进而基于该预测结果与已知位置地址构建损失函数，并基于该损失函数对待训练的网络模型进行迭代训练，即可得到预设的位置预测模型。
[0051] 其次，基于社会经济文化数据构建所述候选移民安置地址的社会经济文化模型；具体的，可以通过如下方式实现：根据所述社会经济文化数据对所述候选移民安置地址进行聚类，得到初始地址聚类结果；从所述社会经济文化数据中提取包括历史时间序列的历史经济数据，并根据所述包括历史时间序列的历史经济数据以及训练完成的经济预测模型，对所述候选移民安置地址在未来时间段的经济数据进行预测，得到经济数据预测结果；
根据所述经济数据预测结果对所述初始地址聚类结果进行更新，得到所述候选移民安置地址的社会经济文化模型。具体的，此处所记载的聚类过程中，可以依据候选移民安置地址所对应的艺术文化、科技文化、美食文化、社会文化以及历史文化等等作为聚类的依据，还可以在文化维度的基础上，考虑历史经济数据以及未来经济数据，进而实现社会经济文化模型的构建；此处需要补充说明的是，在进行经济数据预测结果的预测过程中，所用到的经济预测模型，可以是长短期记忆网络模型或者双向长短期记忆网络模型，也可以是其他的适用于时间序列的模型，本示例对此不做特殊限制。
[0052] 在一种可能的示例实施例中，上述所记载的候选移民安置地址的社会经济文化模型，并非机器学习中的模型，而是一种通过多个不同维度来描述候选移民安置地址的标签信息；比如，该社会经济文化模型可以包括候选移民安置地址的文化标签、社会标签以及经济标签等等，基于多个不同维度的标签对该候选移民安置地址进行描述，即可得到该候选以免安置地址的社会经济文化模型。
[0053] 在步骤S130中，对所述居民隐私数据进行脱敏处理，并根据脱敏处理后的居民隐私数据，确定所述候选移民安置地址的伦理决策信息。
[0054] 具体的，伦理决策信息的具体确定过程，可以通过如下方式实现：基于预设的隐私数据分类模型对所述居民隐私数据进行分类处理，得到隐私数据分类结果，并对所述隐私数据分类结果中需要脱敏的隐私数据进行标记，得到隐私数据标记结果；对具有隐私数据标记结果的隐私数据进行数据脱敏处理，得到脱敏处理后的居民隐私数据，并根据脱敏处理后的居民隐私数据以及社会经济文化数据，得到潜在的伦理问题；获取与第一地址预测结果对应的用户反馈信息以及用户建议信息，并根据用户反馈信息以及用户建议信息对潜在的伦理问题进行优化，得到所述候选移民安置地址的伦理决策信息。
[0055] 具体的，伦理决策信息的具体生成过程，可以包括两个部分：第一个部分为：数据脱敏处理过程；其中，在数据脱敏处理过程中，首先需要预设的隐私数据分类模型对所述居民隐私数据进行分类处理，得到隐私数据分类结果；其中，此处所记载的隐私数据分类模型可以是决策树模型，也可以是其他模型，本示例对此不做特殊限制；然后，对敏感信息进行标记以为隐私保护做准备，进而基于差分隐私技术对敏感信息引入噪音，保护个体隐私；在引入噪音的过程中，可以根据实际需要确定噪音的引入程度以及判断是否需要对隐私数据进行分割，并对分割后的隐私具引入噪音；并且，当噪音引入以后，还需要监测隐私保护的效果，以确保敏感信息得到充分保护；在此基础上，还需要基于用户的访问模式动态调整权限控制策略，并基于该权限控制策略对用户的访问权限进行验证和审核，以确保只有授权用户才能够进行敏感信息访问。
[0056] 第二个部分为伦理决策信息生成过程。其中，在伦理决策信息生成的过程中，首先可以根据预设的伦理推理模型基于根据脱敏处理后的居民隐私数据以及社会经济文化数据推理潜在的伦理问题；再根据用户反馈信息以及用户建议信息对潜在的伦理问题进行优化，得到候选移民安置地址的伦理决策信息。
[0057] 在一种可能的示例实施例中，上述所记载的预设的隐私数据分类模型，可以基于历史用户数据以及与该历史用户数据对应的实际数据标签对决策树模型进行训练得到；比如，在进行模型训练的过程中，可以将历史用户数据输入到决策树模型中进而得到输出结果，然后基于该输出结果以及实际数据标签构建损失函数，再基于该损失函数对决策树模型进行迭代训练，即可得到预设的隐私数据分类模型。
[0058] 在一种可能的示例实施例中，预设的伦理推理模型，可以是伦理决策模型；该预设的伦理推理模型，可以基于历史用户隐私数据、历史社会经济文化数据以及标准的伦理问题对待训练的伦理决策模型进行训练得到。比如，在进行模型训练的过程中，可以将历史用户隐私数据、历史社会经济文化数据输入到待训练的伦理决策模型中得到预测结果，进而根据预测结果以及标准的伦理问题构建损失函数即可得到预设的伦理推理模型。
[0059] 在步骤S140中，基于所述社会经济文化模型以及伦理决策信息对所述第一地址预测结果进行优化，得到目标移民安置地址。
[0060] 具体的，基于所述社会经济文化模型以及伦理决策信息对所述第一地址预测结果进行优化，得到目标移民安置地址，可以通过如下方式实现：基于所述伦理决策信息对预设的位置预测模型进行模型评估优化，并将所述候选移民安置地址的数据整合结果以及社会经济文化模型输入至评估优化后的位置预测模型中，得到第二地址预测结果；基于所述第一地址预测结果以及第二地址预测结果，从所述候选移民安置地址中确定目标移民安置地址。具体的，在确定目标移民安置地址的过程中，可以计算第一地址预测结果以及第二地址预测结果之间的交集，进而对该交集运算结果中包括的候选移民安置地址对应的预测概率进行加权求和，加权求和结果最高的候选移民安置地址即可作为目标移民安置地址；当然，也可以通过其他方式来实现，比如直接选取第二地址预测结果中预测概率最大的候选移民安置地址作为目标移民安置地址等等，本示例对此不做特殊限制。
[0061] 以下，将结合图7对本公开示例实施例所涉及到的移民安置地址的选取方法进行进一步的解释以及说明。具体的，参考图7所示，该移民安置地址的选取方法可以包括以下步骤：S701，需求分析与文化匹配，制定数据采集计划，选择聚类算法并使用历史数据进行训练；
S702，选址优化，收集卫星影像数据并建立训练集，使用卷积神经网络进行选址预测，调整模型参数并进行验证，利用历史社会经济统计数据训练模型，进行未来社会经济状态的预测；
S703，数据收集与整合，制定数据整合策略，明确数据整合流程，使用深度学习模型整合卫星影像、社会经济统计数据；
S704，信息管理与隐私保护，确定个人信息存储结构，包括数据表和字段，使用机器学习模型自动分类和整理个人信息，引入差分隐私技术对敏感信息进行处理，制定隐私保护策略，选择强化学习算法，根据用户历史访问模式学习权限控制策略；
S705，伦理管理，选择伦理决策的机器学习算法，利用历史数据训练模型，监测系统运行，设立用户反馈通道，鼓励用户提供反馈，制定反馈分析流程，将用户反馈与伦理决策信息关联；
S706，系统评估与优化，选择适用于性能评估的机器学习算法，利用历史性能数据训练模型，自动评估系统性能，制定系统优化策略，包括硬件配置、算法参数，根据性能评估结果自动调整系统配置；
S707，实施和监控，集成各个模块，确保它们之间的协同工作，进行系统测试，验证各功能模块的稳定性和准确性，设立系统监控机制，实时监测系统运行情况，建立定期维护计划，确保系统持续高效运行。
[0062] 至此，本公开示例实施例所记载的移民安置地址的选取方法已经全部实现。基于前述所记载的内容可以得知，本公开示例实施例所提供的移民安置地址的选取方法，能够从多个数据源中获取社会、文化、经济多方面的数据，更全面地了解地区特征，为选址提供更为准确的依据，利用卫星影像和深度学习算法进行选址预测，在空间范围内找到最佳的水电工程选址，有效整合来自不同源头的数据，包括卫星影像、社会经济统计数据，为系统提供更为综合和精确的信息；并且，深度学习模型能够从大量数据中学习复杂的模式，提高选址的精确度，同时还对信息进行分类、整理、存储，并引入差分隐私技术，保护个体隐私，动态调整权限控制策略，确保只有授权用户能够访问信息，通过系统评估学习单元利用机器学习算法自动评估系统性能，并通过优化单元根据评估结果自动调整系统配置。
[0063] 进一步的，本公开示例实施例采用了全面的数据采集计划和深度学习模型，能够从多个数据源获取社会、文化、经济等多方面的数据；这些数据通过深度学习模型进行整合，整体提高了选址和信息管理的准确性和全面性。
[0064] 更进一步的，本公开示例实施例引入了机器学习模型对个人信息进行分类和整理，结合差分隐私技术对敏感信息进行处理。同时，通过强化学习算法根据用户历史访问模式学习权限控制策略，实现了动态调整，确保信息的隐私性和系统的安全。
[0065] 最后，本公开示例实施例还选择了适用于性能评估的机器学习算法，并利用历史性能数据训练模型，实现系统性能的自动评估。通过优化单元，根据评估结果自动调整系统配置，提高了系统的性能和效率。
[0066] 下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。
[0067] 本公开示例实施例还提供了一种移民安置地址的选取装置；具体的，参考图8所示，该移民安置地址的选取装置可以包括数据整合组件810、文化模型构建组件820、伦理决策信息确定组件830以及目标安置地址确定组件840。其中 ：数据整合组件810，可以用于获取候选移民安置地址的社会经济文化数据、地理信息数据以及居民隐私数据，并对所述社会经济文化数据以及地理信息数据进行数据整合处理，得到数据整合结果；
文化模型构建组件820，可以用于根据所述数据整合结果从所述候选移民安置地址中选取第一地址预测结果，并基于社会经济文化数据构建所述候选移民安置地址的社会经济文化模型；
伦理决策信息确定组件830，可以用于对所述居民隐私数据进行脱敏处理，并根据脱敏处理后的居民隐私数据，确定所述候选移民安置地址的伦理决策信息；
目标安置地址确定组件840，可以用于基于所述社会经济文化模型以及伦理决策信息对所述第一地址预测结果进行优化，得到目标移民安置地址。
[0068] 在本公开的一种示例实施例中，获取候选移民安置地址的社会经济文化数据、地理信息数据以及居民隐私数据，包括：基于预先确定的移民需求分析结果确定数据采集计划；其中，所述数据采集计划包括候选移民安置地址、所需要采集的数据类别以及数据采集方式；基于所需要采集的数据类别以及数据采集方式，采集候选移民安置地址的原始地址数据；其中，所述数据采集方式包括网络爬虫采集和/或调查问卷采集；对所述原始地址数据进行数据清洗得到目标地址数据，并从所述目标地址数据中提取所述候选移民安置地址的社会经济文化数据、地理信息数据以及居民隐私数据。
[0069] 在本公开的一种示例实施例中，对所述社会经济文化数据以及地理信息数据进行数据整合处理，得到数据整合结果，包括：基于训练完成的图像处理模型对所述地理信息数据进行处理，得到所述候选移民安置地址的地理位置信息，并调用训练完成的数据整合模型对所述社会经济文化数据以及地理位置信息进行数据整合，得到数据整合结果。
[0070] 在本公开的一种示例实施例中，根据所述数据整合结果从所述候选移民安置地址中选取第一地址预测结果，包括：将所述数据整合结果输入至预设的位置预测模型中，得到与所述候选移民安置地址对应的第一输出结果，并根据第一输出结果从所述候选移民安置地址中选取第一地址预测结果。
[0071] 在本公开的一种示例实施例中，基于社会经济文化数据构建所述候选移民安置地址的社会经济文化模型，包括：根据所述社会经济文化数据对所述候选移民安置地址进行聚类，得到初始地址聚类结果；从所述社会经济文化数据中提取包括历史时间序列的历史经济数据，并根据所述包括历史时间序列的历史经济数据以及训练完成的经济预测模型，对所述候选移民安置地址在未来时间段的经济数据进行预测，得到经济数据预测结果；根据所述经济数据预测结果对所述初始地址聚类结果进行更新，得到所述候选移民安置地址的社会经济文化模型。
[0072] 在本公开的一种示例实施例中，对所述居民隐私数据进行脱敏处理，并根据脱敏处理后的居民隐私数据，确定所述候选移民安置地址的伦理决策信息，包括：基于预设的隐私数据分类模型对所述居民隐私数据进行分类处理，得到隐私数据分类结果，并对所述隐私数据分类结果中需要脱敏的隐私数据进行标记，得到隐私数据标记结果；对具有隐私数据标记结果的隐私数据进行数据脱敏处理，得到脱敏处理后的居民隐私数据，并根据脱敏处理后的居民隐私数据以及社会经济文化数据，得到潜在的伦理问题；获取与第一地址预测结果对应的用户反馈信息以及用户建议信息，并根据用户反馈信息以及用户建议信息对潜在的伦理问题进行优化，得到所述候选移民安置地址的伦理决策信息。
[0073] 在本公开的一种示例实施例中，基于所述社会经济文化模型以及伦理决策信息对所述第一地址预测结果进行优化，得到目标移民安置地址，包括：基于所述伦理决策信息对预设的位置预测模型进行模型评估优化，并将所述候选移民安置地址的数据整合结果以及社会经济文化模型输入至评估优化后的位置预测模型中，得到第二地址预测结果；基于所述第一地址预测结果以及第二地址预测结果，从所述候选移民安置地址中确定目标移民安置地址。
[0074] 上述移民安置地址的选取装置中各模块的具体细节已经在对应的移民安置地址的选取方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。
[0075] 应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
[0076] 此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
[0077] 在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。
[0078] 所属技术领域的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式（包括固件、微代码等），或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
[0079] 下面参照图9来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备900。图9显示的电子设备900仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0080] 如图9所示，电子设备900以通用计算设备的形式表现。电子设备900的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元910、上述至少一个存储单元920、连接不同系统组件（包括存储单元920和处理单元910）的总线930以及显示单元940。
[0081] 其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元910执行，使得所述处理单元910执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元910可以执行如图1中所示的步骤S110：获取候选移民安置地址的社会经济文化数据、地理信息数据以及居民隐私数据，并对所述社会经济文化数据以及地理信息数据进行数据整合处理，得到数据整合结果；步骤S120：根据所述数据整合结果从所述候选移民安置地址中选取第一地址预测结果，并基于社会经济文化数据构建所述候选移民安置地址的社会经济文化模型；步骤S130：对所述居民隐私数据进行脱敏处理，并根据脱敏处理后的居民隐私数据，确定所述候选移民安置地址的伦理决策信息；步骤S140：基于所述社会经济文化模型以及伦理决策信息对所述第一地址预测结果进行优化，得到目标移民安置地址。
[0082] 存储单元920可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元（RAM）9201和/或高速缓存存储单元9202，还可以进一步包括只读存储单元（ROM）9203。
[0083] 存储单元920还可以包括具有一组（至少一个）程序模块9205的程序/实用工具9204，这样的程序模块9205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
[0084] 总线930可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
[0085] 电子设备900也可以与一个或多个外部设备1000（例如键盘、指向设备、蓝牙设备等）通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备900交互的设备通信，和/或与使得该电子设备900能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备（例如路由器、调制解调器等等）通信。这种通信可以通过输入/输出（I/O）接口950进行。并且，电子设备900还可以通过网络适配器960与一个或者多个网络（例如局域网（LAN），广域网（WAN）和/或公共网络，例如因特网）通信。如图所示，网络适配器960通过总线930与电子设备900的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备900使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
[0086] 通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质（可以是CD‑ROM，U盘，移动硬盘等）中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备（可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等）执行根据本公开实施方式的方法。
[0087] 在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。
[0088] 根据本公开的实施方式的用于实现上述方法的程序产品，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD‑ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本公开的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
[0089] 所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD‑ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0090] 计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
[0091] 可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
[0092] 可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网（LAN）或广域网（WAN），连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
[0093] 此外，上述附图仅是根据本公开示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
[0094] 本领域技术人员在考虑说明书及实践这里发明的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未发明的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
