[发明专利]一种基于C4．5决策树的手机用户出行方式识别方法

权利要求书

1.一种基于C4.5决策树的手机用户出行方式识别方法，其特征在于，具体步骤如下：

（1）根据研究区域人们常用的出行交通工具，募集相应出行方式的志愿者，获取志愿者的出行情况信息与相应的手机信令数据；

（2）采集志愿者的手机信令数据，基于用户编号将采集到的手机信令数据分为不同的组，再依据时间进行组内排序，形成不同志愿者的手机出行轨迹序列；

（3）按照停留时间，识别出每个手机出行轨迹序列中每次出行的起点与终点，每对起点与终点之间的行程过程就是当前手机出行轨迹中的一次出行过程；

（4）根据每次出行过程对应的手机数据，提取当前出行过程的出行过程特征，得到所有志愿者的所有出行过程特征，从而形成样本数据集；

（5）将样本数据集中的A%的数据作为训练数据集，将样本数据集中剩余的B%的数据作为测试数据集，使用C4.5决策树算法，在训练数据集中，通过模型训练，获取采用当前交通工具出行时的出行过程特征的规律，从而为用不同的交通工具出行时找到不同的手机数据特征的规律，生成决策树模型，其中，A+B=100，且A>B；

（6）再将步骤（5）所生成的决策树模型应用到测试数据集中，判断决策树模型的识别准确率是否达到预期要求，若未能达到预期要求，则或者累积更多的志愿者数据后返回步骤（2），或者返回步骤（5）对算法参数进行调整；若达到预期要求，则对决策树模型进行部署。

2.根据权利要求1所述的基于C4.5决策树的手机用户出行方式识别方法，其特征在于，所述的步骤（4）中的出行过程特征至少包括理论距离、出行时长、平均速度、轨迹点累计距离、是否有地铁站内记录、地铁出行时长、地铁出行距离、地铁出行距离占总比、地铁出行时间占总比和路径复杂度。