[發明專利]基于移動用戶軌跡相似性的用戶分類方法和系統

有效

• 申請號: 201611191705.1
• 申請日: 2016-12-21
• 公開（公告）號: CN106778876B
• 公開（公告）日: 2020-06-19
• 發明（設計）人: 陳少權;杜翠鳳
• 申請（專利權）人: 廣州杰賽科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 黃曉慶

1.一種基于移動用戶軌跡相似性的用戶分類方法，其特征在于，包括以下步驟：

接收移動用戶的移動軌跡數據并進行提取，得到各移動用戶的時間位置信息；

根據所述時間位置信息得到對應移動用戶在各基站的平均逗留時長；

以移動用戶在各基站的平均逗留時長作為權重，采用FP樹挖掘對應移動用戶的軌跡頻繁序列；

根據所述軌跡頻繁序列和預設的加權支持度閾值提取得到對應移動用戶的常駐地點；

根據各移動用戶的常駐地點，通過最長公共子序列算法計算移動用戶的軌跡相似性結果，并根據所述軌跡相似性結果對移動用戶進行分類；

所述根據各移動用戶的常駐地點，通過最長公共子序列算法計算移動用戶的軌跡相似性結果的步驟，包括以下步驟：

根據移動用戶的時間位置信息，提取移動用戶間的最長公共子序列以及各移動用戶的常駐地點對應的時間；

根據各移動用戶的常駐地點對應的時間計算移動用戶間的時間相似性系數；

根據所述移動用戶間的最長公共子序列以及對應移動用戶間的時間相似性系數計算得到移動用戶的軌跡相似性結果。

2.根據權利要求1所述的基于移動用戶軌跡相似性的用戶分類方法，其特征在于，所述以移動用戶在各基站的平均逗留時長作為權重，采用FP樹挖掘對應移動用戶的軌跡頻繁序列的步驟，包括以下步驟：

將各基站的平均逗留時長作為對應的項目權重，挖掘得到用戶軌跡項集及對應的項集權重；

根據所述用戶軌跡項集及對應的項集權重生成條件模式基；

根據所述條件模式基構造對應的加權FP樹，并得到對應移動用戶的軌跡頻繁序列。

3.根據權利要求1所述的基于移動用戶軌跡相似性的用戶分類方法，其特征在于，所述根據各移動用戶的常駐地點對應的時間計算移動用戶間的時間相似性系數，包括：

其中，COL為時間相似性系數，△T為精度，單位為小時，T_i(u)表示移動用戶u在某一個時間精度內達到某一個基站L_i(u)的時刻，T_j(v)表示移動用戶v在某一個時間精度內達到某一個基站L_j(v)的時刻，n(u)表示移動用戶u達到的基站總數，n(v)表示移動用戶v達到的基站總數；δ(L_i(u)，L_j(v))為重合性公式，當兩個用戶的基站重合時值為1，否則為0。

4.根據權利要求1所述的基于移動用戶軌跡相似性的用戶分類方法，其特征在于，所述根據各移動用戶的常駐地點，通過最長公共子序列算法計算移動用戶的軌跡相似性結果，并根據所述軌跡相似性結果對移動用戶進行分類的步驟之后，還包括以下步驟：

根據所述移動用戶的移動軌跡數據對軌跡相似性結果進行準確性驗證，得到驗證結果并顯示。

5.一種基于移動用戶軌跡相似性的用戶分類系統，其特征在于，包括：

軌跡數據提取模塊，用于接收移動用戶的移動軌跡數據并進行提取，得到各移動用戶的時間位置信息；

逗留時長計算模塊，用于根據所述時間位置信息得到對應移動用戶在各基站的平均逗留時長；

頻繁序列挖掘模塊，用于以移動用戶在各基站的平均逗留時長作為權重，采用FP樹挖掘對應移動用戶的軌跡頻繁序列；

常駐地點提取模塊，用于根據所述軌跡頻繁序列和預設的加權支持度閾值提取得到對應移動用戶的常駐地點；

軌跡相似性計算模塊，用于根據各移動用戶的常駐地點，通過最長公共子序列算法計算移動用戶的軌跡相似性結果，并根據所述軌跡相似性結果對移動用戶進行分類；所述軌跡相似性計算模塊包括：

時間位置信息提取單元，用于提取移動用戶間的最長公共子序列以及各移動用戶的常駐地點對應的時間；

時間相似性系數計算單元，用于根據各移動用戶的常駐地點對應的時間計算移動用戶間的時間相似性系數；

軌跡相似性計算單元，用于根據所述移動用戶間的最長公共子序列以及對應移動用戶間的時間相似性系數計算得到移動用戶的軌跡相似性結果，并根據所述軌跡相似性結果對移動用戶進行分類。