[發明專利]一種基于移動軌跡的社會關系判斷方法

有效

• 申請號: 201811133723.3
• 申請日: 2018-09-27
• 公開（公告）號: CN109446186B
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發明（設計）人: 鞠時光;唐祥寧
• 申請（專利權）人: 江蘇大學
• 主分類號: G06F16/215
• 分類號: G06F16/215;G06F16/23;G06F16/2458;G06F16/26
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• 代理人: 暫無信息

本發明涉及一種基于移動軌跡的社會關系判斷方法，該方法首先對采集得到的居民的定位數據進行數據清洗，得到移動對象的軌跡點信息；然后利用改進后的基于密度的聚類算法DBSCAN對軌跡中的停留點進行提取，并利用POI數據庫對停留點進行的語義化，得到移動對象的語義軌跡；最后對不同移動對象的語義軌跡進行共現分析，得到不同移動對象間的共現特征，利用機器學習中的分類算法SVM完成不同移動對象的社會關系判斷。本發明基于定位數據，從真實世界中移動用戶的物理交互角度出發對移動用戶間的社會關系進行判斷，能夠準確的完成群體的關系劃分，為用戶畫像精準描述、公共安全領域群體監測追蹤提供了有效的數據參考。

技術領域

本發明涉及時空數據挖掘研究與應用領域，具體涉及一種基于移動軌跡的社會關系判斷方法。

背景技術

近年來，隨著GPS、衛星通信等技術的不斷發展以及帶有定位功能的移動智能設備被廣泛使用，移動對象的追蹤準確度及精度顯著改善。而移動互聯網、大數據、云計算、傳感器網絡、計算機存儲等技術的快速發展，使得這些軌跡數據能夠持久化保存，形成了時空軌跡數據。這些數據不僅記錄了人在時間序列上的位置信息，數據的背后還暗含了個體自身的行為特征，以及人與人、人與城市、人與社會之間的關系等信息。在對人的運動軌跡的挖掘研究中，根據數據的利用方式，可以分為縱向利用方式和橫向利用方式，即個體行為特征的研究以及群體性軌跡的研究。

現有軌跡數據分析主要集中在運動規律挖掘的層面上，沒有提取出隱含在軌跡數據中用戶相關的深層次知識，如社會關系，導致挖掘結果抽象程度較低、難以表示用戶高級語義。而社會關系判斷作為社會網絡分析的研究熱點之一，現有的移動社會網絡仍然基于用戶線上虛擬社會關系提供傳統的在線社會網絡服務，例如利用手機數據以及網絡社交數據進行計算，尚未有研究從實際的地理軌跡角度進行計算。因此如何通過用戶的軌跡數據對用戶高級語義行為進行描述、對用戶間的共現模式的描述以及如何通過軌跡數據對不同用戶間共現信息特征的提取等各項工作均有待進一步研究。

發明內容

針對上述問題，本發明提供了一種基于移動軌跡的社會關系判斷方法，從實際的地理軌跡數據出發，為移動對象的軌跡分析以及社會關系判斷提供一個可行的方案。

為了實現上述目的，本發明具體技術方案如下：一種基于移動軌跡的社會關系判斷方法，包括如下步驟：

1)采集出行者軌跡數據，構建軌跡點集合Traj，即通過出行者攜帶手機，借助手機軟件和定位技術采集出行者軌跡數據離散點；

2)清洗軌跡點集合Traj，并對缺失數據進行標記；

3)從清洗后的軌跡點集合Traj中提取軌跡中的停留點序列Stop＝s₁，s₂，s₃，…，s_n，其中，s_i表示用戶某一停留點，記為s_i＝(Lon，Lat，t₁，t₂)，Lon表示停留點s_i的經度，Lat表示停留點s_i的緯度，t₁為進入停留點s_i的時間，t₂為離開停留點s_i的時間；