专利名称：基于稀疏采样的手机定位数据的人员常驻地点识别方法
技术领域：
本发明涉及一种基于稀疏采样的手机定位数据的人员常驻地点识别方法，用于从海量的手机定位数据中挖掘有价值的人员出行轨迹，推导出人员常驻地点的信息，可为交通规划、交通需求管理、交通政策评估与交通运营管理服务，属于交通规划与管理方法技术领域。
背景技术：
随着近年来经济的高速增长、基础设施建设突飞猛进和土地利用的频繁变更，国内几乎所有城市的人员出行特征、出行规律都在经常性发生变化。尤其随着轨道交通等大运量、高速度、高可靠性出行方式的普及，完全能够满足短时间内大量人口大空间范围的出行，如果这些出行集中在早晚高峰进行，必将对交通造成非常大的压力。因此，市域范围内准确可靠的人员常驻地点，是为交通运营管理措施、政策等提供决策支持定量分析的基础数据之一，以信息化手段自动化获取交通基础数据与出行特征数据显得尤为迫切。随着现代通信技术的进步与服务水平的提升，无线通信网络能够覆盖人类能够到达的所有空间区域范围。同时，随着手机终端普及，手机拥有率和使用率达到了相当高的比例。可以从海量的手机定位数据中挖掘有价值的人员出行特征的信息，识别出常驻地点，为交通规划、交通需求管理、交通政策评估与交通运营管理服务。
发明内容
本发明的目的是提供一种获取手机用户的常驻地点情况的方法。为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种基于稀疏采样的手机定位数据的人员常驻地点识别方法 ，其特征在于，步骤为:步骤1、以大小为N米*N米的网格将目标城市划分为a列*b行个网格，生产每个网格的网格信息，网格信息至少包括网格编号、网格中心点的X轴坐标及网格中心点的Y轴坐标；步骤2、获取目标城市内所有手机用户在某个时间段内的稀疏采样的手机定位数据，每条手机定位数据带有X轴坐标信息及Y轴坐标信息，建立每条手机定位数据与每个网格之间的相互映射关系，得到每个手机用户出现过的网格总数r，对于第i个手机用户的第h条手机定位数据而言，将其与每个网格的网格信息进行比对，若满足:gx-N/2 ( X< gx+N/2且gy-N/2 ^ y < gy+N/2，其中，gx及gy分别为网格中心点的X轴坐标及网格中心点的Y轴坐标，X及y分别为第h条手机定位数据带有的X轴坐标信息及Y轴坐标信息，则第h条手机定位数据与满足条件的gx，gy所在的网格做映射关系；步骤3、将某个时间段内取η天作为分析天，将每个分析天划分为m个分析周期，根据手机定位数据与网格之间的映射关系，统计每个手机用户所有分析天的相同分析周期在各个网格中的出现频率，第i个手机用户所有分析天的第t个分析周期在第j个网格中的出现频率Nf =^dik)，其中:
权利要求
1.一种基于稀疏采样的手机定位数据的人员常驻地点识别方法，其特征在于，步骤为: 步骤1、以大小为N米*N米的网格将目标城市划分为a列*b行个网格，生产每个网格的网格信息，网格信息至少包括网格编号、网格中心点的X轴坐标及网格中心点的Y轴坐标； 步骤2、获取目标城市内所有手机用户在某个时间段内的稀疏采样的手机定位数据，每条手机定位数据带有X轴坐标信息及Y轴坐标信息，建立每条手机定位数据与每个网格之间的相互映射关系，得到每个手机用户出现过的网格总数r，对于第i个手机用户的第h条手机定位数据而言，将其与每个网格的网格信息进行比对，若满足:gx-N/2 ( X < gx+N/2且gy-N/2 ^ y < gy+N/2，其中，gx及gy分别为网格中心点的X轴坐标及网格中心点的Y轴坐标，X及y分别为第h条手机定位数据带有的X轴坐标信息及Y轴坐标信息，则第h条手机定位数据与满足条件的gx，gy所在的网格做映射关系； 步骤3、将某个时间段内取η天作为分析天，将每个分析天划分为m个分析周期，根据手机定位数据与网格之间的映射关系，统计每个手机用户所有分析天的相同分析周期在各个网格中的出现频率，第i个手机用户所有分析天的第t个分析周期在第j个网格中的出现频率V =^d(Ic),其中: k減 [I 第i个手WS户在第k个分祈天的第t个分析周期内在第j个W格中出现 [O 个手机ffl户在第k+分析天韵第t个分析周期内在第计网格中未出现；统计每个手机用户所有分析天的相同分析周期在各个网格中的出现概率，其中，第 ρ..> = —i个手机用户所有分析天的第t个分析周期在第j个网格中的出现概率1*M,= 二I 统计每个手机用户在所有分析天在各个网格中的出现概率，第i个手机用户所有分析 QJ =^天在第j个网格中的出现概率1 步骤4、对每个手机用户出现频率与出现概率分别进行时空聚类，以合并在时间和空间出现特点相似的网格，对于第i个手机用户而言，其步骤为: 步骤4.1、时间相似性分析: 定义网格J1与网格j2之间在第t个分析周期的时间相似性判断参数 I f'Vt = f'-nU >.HJ: _ I' 1 ■■T,h-h =YjH';-，1 —jo F]ih ^fif.= 11 Q>h -e' and - θι 户=11 Qih 4 and p,hS 4 ,其中，及1 [0 elsef [0 else一、 Q-hβ〃分别为第i个手机用户在所有分析天在网格J1及网格j2中的出现概率，P，及f分别为第i个手机用户在第t个分析周期在网格J1及网格j2中的出现概率，若P".’ >Θ、*则认为第i个手机用户在网格J1与网格」2上的时间出现特点具有时间相似性，θρθ2& θ3为预先设定的经验阈值； 步骤4.2、空间相似性分析: 定义网格J1与网格j2之间空间范围相近判断参数1),
2.如权利要求1所述的一种基于稀疏采样的手机定位数据的人员常驻地点识别方法，其特征在于，在所述步骤5.2中，若分析网格为网格集，则在该网格集中取第i个手机用户所有分析天在其中出现概率最高的作为常驻地点。
全文摘要
本发明涉及一种基于稀疏采样的手机定位数据的人员常驻地点识别方法，其特征在于，步骤为步骤1、将目标城市网格化；步骤2、建立手机定位数据与网格的映射关系；步骤3、统计用户的出现概率及出现频率；步骤4、对每个手机用户出现频率与出现概率分别进行时空聚类，以合并在时间和空间出现特点相似的网格；步骤5、每个手机用户的常驻地点识别。本发明的优点是充分依托现有的移动通信网络资源，以海量的手机定位数据为输入，采用虚拟网格技术，实现快速建立映射关系，减少与地图匹配的运算量，同时基于出现频率与概率，采用时空聚类，实现用户常驻地点的识别机制。该发明可用于自动化地识别人员常驻地点信息。
文档编号G06F19/00GK103116696SQ20131001616
公开日2013年5月22日 申请日期2013年1月16日 优先权日2013年1月16日
发明者裘炜毅, 陆俊贤, 刘杰, 邱志军, 陈明威, 刘胜平, 冉斌 申请人:上海美慧软件有限公司