[發明專利]一種基于無線網絡的用戶位置預測系統和方法

有效

• 申請號: 201410015061.5
• 申請日: 2014-01-14
• 公開（公告）號: CN103747523B
• 公開（公告）日: 2017-09-22
• 發明（設計）人: 劉臻;盧揚;韓筱璞;周濤;黃盼華;呂琳媛;劉潤然;李輝
• 申請（專利權）人: 上海河廣信息科技有限公司
• 主分類號: H04W64/00
• 分類號: H04W64/00;G01S5/00
• 代理公司: 上海順華專利代理有限責任公司31203
• 代理人: 陳淑章

1.一種基于無線網絡的用戶位置預測系統，其特征在于：包括移動數據獲取模塊、移動數據清洗模塊、用戶歷史移動記錄模塊、混合位置預測模塊，其中：

移動數據獲取模塊用于從移動通信網中獲取的用戶數據識別地點字段，并將其提取出來，構建成為用戶移動數據，所述用戶移動數據包括該用戶的標志字段、地點的標志字段、處于該地點的時間字段；

移動數據清洗模塊用于對獲取到的用戶移動數據進行清洗處理，輸出一個已處理的用戶移動數據信息；

用戶歷史移動記錄模塊將用戶新出現的訪問記錄及時更新到用戶歷史移動訪問數據庫中，用戶歷史移動訪問數據庫的每條記錄包括用戶標志字段、地點訪問字段、地點訪問時間字段；

混合位置預測模塊設置有停留假設預測子模塊、基于時段劃分的歷史預測子模塊、跳轉預測子模塊、協同過濾預測子模塊和預測結果子模塊，

停留假設預測子模塊，根據停留假設，假設用戶每次都選擇停留在上一時刻所在的地點，從而完成預測，

基于時段劃分的歷史預測子模塊，基于用戶地點訪問的時間統計規律，返回用戶在當前時段劃分情況下訪問不同地點的概率，根據得到的概率向量，概率最大值對應的地點將有可能是下一時段會訪問的地點，

跳轉預測子模塊，生成一階馬爾科夫跳轉概率矩陣，其中只保留用戶軌跡當中的訪問地點跳轉的數據，而忽略那些停留的數據，體現用戶移動過程中的地點跳轉情況，

協同過濾預測子模塊，根據用戶之間的相似度，篩選出相似度大于某一閾值的相似度用戶群，統計該用戶群體的移動行為特征，返回這個群體在該時段下的訪問各個地點的整合概率，作為最終返回的預測結果，

預測結果子模塊，根據停留假設預測子模塊、基于時段劃分的歷史預測子模塊、跳轉預測子模塊和協同過濾預測子模塊的預測結果，完成用戶位置預測。

2.如權利要求1所述的基于無線網絡的用戶位置預測系統，其特征在于：停留假設預測子模塊在經過時間間隔Δt之后預測所處的地點為L_ti(t+Δt)＝L_i(t)，

其中L_i(t)表示用戶i在t時間所處的地點，為向量形式，所處的地點值為1，其余都為0，L_ti(t+Δt)表示用戶i在t+Δt使用該預測方法得到的訪問地點的概率結果為

3.如權利要求2所述的基于無線網絡的用戶位置預測系統，其特征在于：該停留假設發生的可能性是一個與間隔時間Δt有關的函數

其中位置參數λ可采用最大似然估計來得到。

4.如權利要求1所述的基于無線網絡的用戶位置預測系統，其特征在于：基于時段劃分的歷史預測子模塊將一周劃分成七天，一天劃分成24小時的時段，根據得到的概率向量，概率最大值對應的地點將是下一小時會訪問的地點L_ti(t+Δt)＝F_i(τ₁，τ₂)，

其中τ₁∈{1，2，3，4，5，6，7}表示一周的七天，τ₂∈{0，1，2，3，4，...，22，23}表示一天的24小時，F_i(τ₁，τ₂)表示基于當前(τ₁，τ₂)在t+Δt對應的時段下該用戶對全部去過的地點的歷史訪問概率，L_ti(t+Δt)表示用戶i在t+Δt使用該預測方法得到的訪問地點的概率結果為：

其中