[發(fā)明專利]一種移動(dòng)用戶位置預(yù)測(cè)方法與系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811248189.0
• 申請(qǐng)日: 2018-10-25
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111107493B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-09-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 田世明;卜凡鵬;張勇;凌平;蘇運(yùn);郭乃網(wǎng)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)電力科學(xué)研究院有限公司;國(guó)網(wǎng)上海市電力公司;國(guó)家電網(wǎng)有限公司
• 主分類號(hào): H04W4/029
• 分類號(hào): H04W4/029
• 代理公司: 北京安博達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11271
• 代理人: 徐國(guó)文

1.一種移動(dòng)用戶位置預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括：

基于移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商的基站數(shù)據(jù)獲取用戶位置相關(guān)的數(shù)據(jù)；

基于所述用戶位置相關(guān)數(shù)據(jù)以及預(yù)先計(jì)算的所述用戶軌跡的頻繁軌跡，確定當(dāng)前移動(dòng)用戶的走向預(yù)測(cè)；

所述用戶軌跡的頻繁軌跡基于并行框架，采用FP-Growth算法與負(fù)載均衡算法相結(jié)合的方式確定；

所述用戶軌跡的頻繁軌跡的確定包括：

在并行框架下，基于移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商的基站歷史數(shù)據(jù)獲取用戶位置相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)；

對(duì)所述位置相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲得頭表項(xiàng)；

根據(jù)所述頭表項(xiàng)構(gòu)建原始頻繁模式樹(shù)，并利用所述原始頻繁模式樹(shù)以及負(fù)載均衡原則對(duì)所述位置相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，每組數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)一個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)；

基于每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)，對(duì)所述計(jì)算節(jié)點(diǎn)中的位置相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建各計(jì)算節(jié)點(diǎn)的頻繁模式樹(shù)，并采用FP-Growth算法識(shí)別出移動(dòng)用戶軌跡的頻繁軌跡；

所述對(duì)所述位置相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲得頭表項(xiàng)包括：

在并行框架下，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行第一次掃描，使用彈性式數(shù)據(jù)分布集序列化數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，得到1-項(xiàng)集與1-項(xiàng)集在數(shù)據(jù)庫(kù)中出現(xiàn)次數(shù)相對(duì)應(yīng)的鍵值對(duì)形式，同時(shí)修剪數(shù)據(jù)，篩選出大于次數(shù)閾值的1-項(xiàng)集對(duì)應(yīng)的鍵值對(duì)，所述篩選出的所有鍵值對(duì)組成一個(gè)頭表項(xiàng)；

所述根據(jù)所述頭表項(xiàng)構(gòu)建原始頻繁模式樹(shù)包括：

將每個(gè)所述頭表項(xiàng)中頻繁項(xiàng)的傳遞路徑分別與原始數(shù)據(jù)集對(duì)應(yīng)，刪除對(duì)應(yīng)的非頻繁項(xiàng)，將剩余的頻繁項(xiàng)對(duì)應(yīng)的傳遞路徑變?yōu)槭湛s路徑；

遍歷所述收縮路徑，判斷是否有交集，將存在交集的收縮路徑合并。

2.如權(quán)利要求1所述的一種移動(dòng)用戶位置預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述方法還包括：負(fù)載均衡分組原則：

把頻繁模式樹(shù)分組節(jié)點(diǎn)中條件模式樹(shù)最長(zhǎng)路徑和所述最長(zhǎng)路徑上的頻率計(jì)數(shù)作為該節(jié)點(diǎn)負(fù)載的估計(jì)值，統(tǒng)計(jì)所有分組節(jié)點(diǎn)任務(wù)的估計(jì)值，然后將所有任務(wù)按估計(jì)值進(jìn)行平均分組。

3.如權(quán)利要求1所述的一種移動(dòng)用戶位置預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述基于每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)，對(duì)所述計(jì)算節(jié)點(diǎn)中的位置相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建各計(jì)算節(jié)點(diǎn)的頻繁模式樹(shù)，并采用FP-Growth算法識(shí)別出移動(dòng)用戶軌跡的頻繁軌跡包括：

基于每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)，對(duì)所述計(jì)算節(jié)點(diǎn)中的位置相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建各計(jì)算節(jié)點(diǎn)的頻繁模式樹(shù)，利用遞歸挖掘頻繁項(xiàng)集，查找所述頻繁項(xiàng)集對(duì)應(yīng)的前綴路徑，將所有前綴路徑構(gòu)成新的數(shù)據(jù)集；

基于所述新的數(shù)據(jù)集繼續(xù)進(jìn)行頻繁模式樹(shù)的構(gòu)建和數(shù)據(jù)集的分割，直到數(shù)據(jù)集中只含有一條數(shù)據(jù)；

將最后獲取的一條數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的軌跡出現(xiàn)次數(shù)與設(shè)定的支持度閾值比較，當(dāng)數(shù)據(jù)軌跡出現(xiàn)的次數(shù)大于設(shè)定的閾值，則所述數(shù)據(jù)軌跡為所要查找的頻繁軌跡，否則，所述數(shù)據(jù)軌跡不是所要查找的頻繁軌跡。

4.如權(quán)利要求1所述的一種移動(dòng)用戶位置預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)所述位置相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲得頭表項(xiàng)，之前包括：

將所述位置相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中，并在并行框架下，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換、融合和清洗。

5.一種實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-4任一項(xiàng)所述移動(dòng)用戶位置預(yù)測(cè)方法的移動(dòng)用戶位置預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括：

數(shù)據(jù)獲取模塊：用于基于移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商的基站數(shù)據(jù)獲取用戶位置相關(guān)的數(shù)據(jù)；

確定走向預(yù)測(cè)模塊：用于基于所述用戶位置相關(guān)數(shù)據(jù)以及預(yù)先計(jì)算的所述用戶軌跡的頻繁軌跡，確定當(dāng)前移動(dòng)用戶的走向預(yù)測(cè)；

所述用戶軌跡的頻繁軌跡基于并行框架，采用FP-Growth算法與負(fù)載均衡算法相結(jié)合的方式確定。