[发明专利]基于移动用户轨迹相似性的用户分类方法和系统

权利要求书

1.一种基于移动用户轨迹相似性的用户分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

接收移动用户的移动轨迹数据并进行提取，得到各移动用户的时间位置信息；

根据所述时间位置信息得到对应移动用户在各基站的平均逗留时长；

以移动用户在各基站的平均逗留时长作为权重，采用FP树挖掘对应移动用户的轨迹频繁序列；

根据所述轨迹频繁序列和预设的加权支持度阈值提取得到对应移动用户的常驻地点；

根据各移动用户的常驻地点，通过最长公共子序列算法计算移动用户的轨迹相似性结果，并根据所述轨迹相似性结果对移动用户进行分类；

所述根据各移动用户的常驻地点，通过最长公共子序列算法计算移动用户的轨迹相似性结果的步骤，包括以下步骤：

根据移动用户的时间位置信息，提取移动用户间的最长公共子序列以及各移动用户的常驻地点对应的时间；

根据各移动用户的常驻地点对应的时间计算移动用户间的时间相似性系数；

根据所述移动用户间的最长公共子序列以及对应移动用户间的时间相似性系数计算得到移动用户的轨迹相似性结果。

2.根据权利要求1所述的基于移动用户轨迹相似性的用户分类方法，其特征在于，所述以移动用户在各基站的平均逗留时长作为权重，采用FP树挖掘对应移动用户的轨迹频繁序列的步骤，包括以下步骤：

将各基站的平均逗留时长作为对应的项目权重，挖掘得到用户轨迹项集及对应的项集权重；

根据所述用户轨迹项集及对应的项集权重生成条件模式基；

根据所述条件模式基构造对应的加权FP树，并得到对应移动用户的轨迹频繁序列。

3.根据权利要求1所述的基于移动用户轨迹相似性的用户分类方法，其特征在于，所述根据各移动用户的常驻地点对应的时间计算移动用户间的时间相似性系数，包括：

其中，COL为时间相似性系数，△T为精度，单位为小时，T_i(u)表示移动用户u在某一个时间精度内达到某一个基站L_i(u)的时刻，T_j(v)表示移动用户v在某一个时间精度内达到某一个基站L_j(v)的时刻，n(u)表示移动用户u达到的基站总数，n(v)表示移动用户v达到的基站总数；δ(L_i(u)，L_j(v))为重合性公式，当两个用户的基站重合时值为1，否则为0。

4.根据权利要求1所述的基于移动用户轨迹相似性的用户分类方法，其特征在于，所述根据各移动用户的常驻地点，通过最长公共子序列算法计算移动用户的轨迹相似性结果，并根据所述轨迹相似性结果对移动用户进行分类的步骤之后，还包括以下步骤：

根据所述移动用户的移动轨迹数据对轨迹相似性结果进行准确性验证，得到验证结果并显示。

5.一种基于移动用户轨迹相似性的用户分类系统，其特征在于，包括：

轨迹数据提取模块，用于接收移动用户的移动轨迹数据并进行提取，得到各移动用户的时间位置信息；

逗留时长计算模块，用于根据所述时间位置信息得到对应移动用户在各基站的平均逗留时长；

频繁序列挖掘模块，用于以移动用户在各基站的平均逗留时长作为权重，采用FP树挖掘对应移动用户的轨迹频繁序列；

常驻地点提取模块，用于根据所述轨迹频繁序列和预设的加权支持度阈值提取得到对应移动用户的常驻地点；

轨迹相似性计算模块，用于根据各移动用户的常驻地点，通过最长公共子序列算法计算移动用户的轨迹相似性结果，并根据所述轨迹相似性结果对移动用户进行分类；所述轨迹相似性计算模块包括：

时间位置信息提取单元，用于提取移动用户间的最长公共子序列以及各移动用户的常驻地点对应的时间；

时间相似性系数计算单元，用于根据各移动用户的常驻地点对应的时间计算移动用户间的时间相似性系数；

轨迹相似性计算单元，用于根据所述移动用户间的最长公共子序列以及对应移动用户间的时间相似性系数计算得到移动用户的轨迹相似性结果，并根据所述轨迹相似性结果对移动用户进行分类。