[發明專利]一種手機信令數據的職住地獲取方法

有效

• 申請號: 201910488906.5
• 申請日: 2019-06-06
• 公開（公告）號: CN110324787B
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: 蔡先華;李建鄴
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: H04W4/029
• 分類號: H04W4/029;H04W4/20;G06F16/2458;G06F16/29;G06K9/62
• 代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司 32206
• 代理人: 蔣昱

一種手機信令數據職住地獲取方法，基于空間數據挖掘技術，通過聚類分析，避免了手機信令數據自身的誤差對職住地分析的影響，同時考慮了手機信令數據中的時間序列信息，實現了職住地的快速、準確獲取，該方法包含：1）基于密度的時間序列空間數據聚類；2）聚類方法的參數標定；3）聚類所得駐留點簇中的職住地獲取。本申請運用于手機信令數據的數據挖掘。通過基于密度的時間序列空間數據聚類，將由手機信令數據構成的軌跡點數據聚類為駐留點簇，聚類參數通過給出的聚類方法的參數標定方法得到。根據駐留點簇的時間分布情況和職住地分布的時間規律，提取職住地的駐留點候選簇，使用KMeans算法，對候選簇中的軌跡點進行聚類以獲取職住地的位置。

技術領域

本發明涉及手機信令數據挖掘領域，特別是涉及一種手機信令數據的職住地獲取方法。

背景技術

當前移動通信網絡實現了城鄉空間區域的全覆蓋，城鄉人口中的手機用戶已經達到相當高的比例，廣大的手機用戶群體為交通信息的采集提供了持續可靠的數據源。手機用戶的手機信令數據具有實時性強、精度高、覆蓋范圍廣、獲取方便的特點。手機信令數據作為個人活動數據的記錄，包含大量豐富的信息，如活動的位置、時間、熱點區域分布和常駐地點，這為從手機信令數據中挖掘職住地的位置提供了可能。

大數據分析是用一定的方法對大數據進行挖掘以獲得深入的、有價值的信息的技術。手機信令數據作為大數據的一種，通過對手機信令數據的分析可獲取空間對象的駐留點、移動軌跡等具有廣泛應用價值信息。聚類是一種對數據進行處理以獲取相關信息的方法，它根據數據之間的相似性將數據劃分為不同的組或簇，使得在同一簇內的數據相似性盡可能大，不在同一簇內的數據差異性也盡可能的大。

本發明提出一種手機信令書的職住地提取方法，從聚類的角度對手機信令數據進行挖掘，分析個人的職住地分布情況，對城市內部的規劃建設具有重要的參考價值，也為手機信令數據的挖掘提供了新的研究方向。

發明內容

為了解決以上問題，本發明提供一種手機信令數據的職住地獲取方法，可應用于手機信令數據的挖掘研究中。通過該方法，可以對手機信令數據進行聚類，獲取駐留點簇，然后根據駐留點簇的時間分布和職住地的時間分布規律，從中提取職住地駐留點簇的候選簇，最后根據KMeans聚類方法，將候選駐留點簇中的軌跡點聚類，獲取職住地分布，為達此目的，本發明提供一種手機信令數據的職住地獲取方法，包括方法：

(1)基于密度的時間序列空間數據聚類方法：根據時間序列空間數據的時間序列關系和空間位置關系，定義軌跡點之間的距離尺度和軌跡點中的駐留點；

(2)聚類方法的參數標定：基于密度的時間序列空間數據聚類方法的自適應參數標定，根據軌跡點數據集中數據點的密度分布情況，將數據集分割為不同的密度層數據，在每個密度層內計算聚類效果指數，選擇聚類效果指數最大的列索引和由統計信息計算得到的結果作為該密度層內聚類方法的最小點數量參數、距離閾值和時間閾值參數；

(3)從聚類得到的駐留點簇中獲取職住地的方法：根據聚類得到駐留點簇結果，結合職住地分布的時間規律，對駐留點進行篩選，提取其中滿足停留時長的駐留點簇作為候選簇，運用KMeans聚類方法，對提取的駐留點簇中的軌跡點數據進行聚類，作為最終的職住地獲取結果。

作為本發明進一步改進，步驟一中軌跡點p(x₁,y₁,t₁)，q(x₁,y₁,t₁)間的距離尺度為；