[發明專利]一種基于密度聚類的用戶軌跡預測方法及裝置

有效

• 申請號: 201910895163.3
• 申請日: 2019-09-20
• 公開（公告）號: CN112543419B
• 公開（公告）日: 2022-08-12
• 發明（設計）人: 李洋;盧金;馮博;趙雁航;張穎;朱原
• 申請（專利權）人: 中國移動通信集團吉林有限公司;中國移動通信集團有限公司
• 主分類號: H04W4/029
• 分類號: H04W4/029;H04W24/08;G06K9/62
• 代理公司: 北京匯思誠業知識產權代理有限公司 11444
• 代理人: 馮偉

本發明實施例提供了一種基于密度聚類的用戶軌跡預測方法及系統，其中，方法包括：采集目標地理區域在各個預設時間段內多個用戶的MDT測量數據，并根據MDT測量數據確定多個用戶在預設時間段內的移動點集；采用密度聚類算法對預設時間段內的移動點集中的移動點進行聚類，形成多個軌跡簇；計算每個軌跡簇的軌跡點、其影響區域及每個軌跡點的預測概率，其中，軌跡簇的中心點作為軌跡點；將每個軌跡點按照時間順序生成軌跡點序列，并利用軌跡點序列得到用戶軌跡預測模型；利用用戶軌跡預測模型預測目標地理區域內的用戶軌跡。本發明實施例提供的技術方案能夠解決現有技術中利用場景特效分析用戶密度程度的變化規律，分析效率低的問題。

【技術領域】

本發明涉及通信技術領域，尤其涉及一種基于密度聚類的用戶軌跡預測方法及裝置。

【背景技術】

目前，移動便攜設備的廣泛普及、無線通信技術和全球定位技術的飛速發展，使得人們已經能夠以相對低廉的代價獲得大量用戶實時的位置數據，各種基于位置的信息服務也越來越受到從業者的關注，用戶軌跡預測技術也成為其中最受關注的熱點問題之一。

在網優過程中，基于精準的位置數據可以進行用戶軌跡預測，分析區域用戶密度，發現網絡用戶聚集區域，監測人流動向，從而指導網絡優化，當前采用的場景特效分析，如按照居民區、辦公場所、景區等不同的場景特性，分析定義場景潮汐效應、熱點時段等區域用戶密度程度的變化規律，分析效率很低。

【發明內容】

有鑒于此，本發明實施例提供了一種基于密度聚類的用戶軌跡預測方法及裝置，用以解決現有技術中利用場景特效分析用戶密度程度的變化規律，分析效率低的問題。

為了實現上述目的，根據本發明的一個方面，提供了一種基于密度聚類的用戶軌跡預測方法，所述方法包括：

采集目標地理區域在各個預設時間段內多個用戶的MDT測量數據，并根據所述MDT測量數據確定所述多個用戶在所述預設時間段內的移動點集；采用密度聚類算法對所述預設時間段內的移動點集中的移動點進行聚類，形成多個軌跡簇；計算每個所述軌跡簇的軌跡點、其影響區域及每個軌跡點的預測概率，其中，所述軌跡簇的中心點作為所述軌跡點；將每個所述軌跡點按照時間順序生成軌跡點序列，并利用所述軌跡點序列得到用戶軌跡預測模型；利用所述用戶軌跡預測模型預測所述目標地理區域內的用戶軌跡。

可選地，所述采用密度聚類算法對所述預設時間段內的移動點集中的移動點進行聚類，形成多個軌跡簇的步驟，包括：

設定密度選擇參數，所述密度選擇參數包括鄰域的預定半徑和每個軌跡點至少包含的其他移動點的個數為所述預設個數；根據所設定的密度選擇參數設定軌跡點的設定條件，根據所述設定條件確定移動點中的軌跡點，通過所述軌跡點確定軌跡簇。

可選地，所述根據所設定的密度選擇參數設定軌跡點的設定條件，根據所述設定條件確定移動點中的軌跡點，通過軌跡點確定軌跡簇的步驟，包括：

在所述移動點集中隨機抽取一個未被分類的移動點為圓心，以所述預定半徑確定所述移動點的鄰域；判斷未被分類的移動點的鄰域內是否至少包含預設個數的移動點，若是，則確認所述未被分類的移動點是軌跡點；根據確定的軌跡點確定軌跡簇。

可選地，所述采集目標地理區域在各個預設時間段內多個用戶的MDT測量數據，并根據所述MDT測量數據確定所述多個用戶在所述預設時間段內的移動點集的步驟，包括：

根據預設的分割規則及柵格劃分精度將所述目標地理區域劃分為多個柵格，其中，每個柵格包括柵格編碼；采集所述目標地理區域在各個預設時間段內的多個用戶的MDT測量數據；采用預設的定位算法將各個所述MDT測量數據進行定位，得到各個所述移動點的定位信息；根據已劃分的所述多個柵格和所有所述移動點的定位信息，定位各個所述移動點所處的柵格；將所述移動點所處的柵格的柵格編碼作為所述移動點的定位信息；按照用戶維度對所述預設時間段內的移動點進行匯總，得到移動點集。