[發明專利]基于動態空間閾值改進的手機信令數據出行識別方法

在審

• 申請號: 201910529806.2
• 申請日: 2019-06-19
• 公開（公告）號: CN110312206A
• 公開（公告）日: 2019-10-08
• 發明（設計）人: 王德;江賀韜
• 申請（專利權）人: 同濟大學
• 主分類號: H04W4/02
• 分類號: H04W4/02;H04W4/20;H04W8/18
• 代理公司: 上海德昭知識產權代理有限公司 31204
• 代理人: 郁旦蓉

1.一種基于動態空間閾值改進的手機信令數據出行識別方法，用于根據各個手機基站采集的手機信令數據對各個用戶的出行情況進行識別從而得到所述用戶的個體出行鏈，其特征在于，包括如下步驟：

步驟S1，獲取所述手機信令數據，該手機信令數據至少包含用戶識別號、時間戳以及對應的所述手機基站的基站位置；

步驟S2，對所述手機信令數據進行清洗處理從而得到待分析數據；

步驟S3，通過預設的動態閾值計算方法，根據所述基站位置依次判定與各個所述手機基站對應的動態閾值D；

步驟S4，將所述待分析數據根據所述用戶識別號進行分類從而得到對應各個所述用戶的用戶待分析數據組；

步驟S5，根據所述用戶識別號依序選取一組所述用戶待分析數據組中作為當前用戶數據組；

步驟S6，按時間順序依次讀取所述當前用戶數據組中的所述待分析數據，并根據相應的所述動態閾值D以及預設的時間閾值T判定當前用戶的停留點，

步驟S7，根據所述停留點以及所述當前用戶數據生成所述當前用戶的個體出行鏈并進行存儲，

步驟S8，重復所述步驟S5至步驟S7直至所有所述用戶待分析數據被處理完畢。

2.根據權利要求1所述的基于動態空間閾值改進的手機信令數據出行識別方法，其特征在于：

其中，所述動態閾值計算方法為k扇面法：

以當前被計算的所述手機基站的基站位置作為當前位置，并以所述當前位置為中心劃分k個扇面，進一步根據所述當前位置在每個扇面中選取最近的所述手機基站從而得到k個鄰近基站，最后計算各個所述鄰近基站與所述當前位置的距離從而將所述距離的最大值作為當前被計算的所述手機基站的空間閾值。

3.根據權利要求2所述的基于動態空間閾值改進的手機信令數據出行識別方法，其特征在于：

其中，所述k的取值為6。

4.根據權利要求1所述的基于動態空間閾值改進的手機信令數據出行識別方法，其特征在于：

其中，步驟S2包括如下子步驟：

步驟S2-1，將所有所述手機信令數據按照所述用戶識別號進行分類從而得到多個用戶信令數據組；

步驟S2-2，依次讀取各個所述用戶信令數據組，并將每個所述用戶信令數據組中重復記錄的手機信令數據作為重復記錄數據清除；

步驟S2-3，依次讀取各個所述用戶信令數據組，并判斷每個所述用戶信令數據組中的各個所述手機信令數據兩兩之間的時間戳是否有記錄間隔小于1s的，若小于1s則將后一條所述手機信令數據作為乒乓切換數據清除；

步驟S2-4，依次讀取各個所述用戶信令數據組，并根據漂移判定方法判斷每個所述用戶信令數據組中的各個所述手機信令數據中是否具有漂移數據，若有則清除所述漂移數據，

所述漂移判定方法為：將所述手機信令數據按時間順序排序，并根據相鄰兩個所述手機信令數據的基站位置的距離以及所述時間戳的時間差計算速度是否高于60KM/S，若高于則判定為漂移數據；

步驟S2-5，獲取被步驟S2-2至S2-4讀取及清除后的各個所述用戶信令數據組并合并形成所述待分析數據組。

5.根據權利要求1所述的基于動態空間閾值改進的手機信令數據出行識別方法，其特征在于：

其中，所述步驟S6包括如下子步驟：

步驟S6-1，按時間順序將所述當前用戶數據組中的所述待分析數據排序；

步驟S6-2，依次讀取一條所述當前用戶數據組中的所述待分析數據并加入暫存數據集；

步驟S6-3，判斷所述暫存數據集中各個所述待分析數據的基站位置是否超出以動態閾值D為直徑劃分的圓形判定范圍內，若判定為否則返回所述步驟S6-2，若判定為是則進入步驟S6-4；

步驟S6-4，判定所述暫存數據集中最早以及最晚的所述待分析數據的時間差是否大于所述時間閾值T，若判定為否則清空所述暫存數據集并返回所述步驟S6-2，若判定為是則進入步驟S6-5；

步驟S6-5，將所述暫存數據集作為所述當前用戶的停留點進行存儲，并清空所述暫存數據集；

步驟S6-6，重復所述步驟S6-2至所述步驟S6-5直至所述當前用戶數據組中的待分析數據都讀取完畢。