[发明专利]基于出行和话单数据分析的重点关系人发现方法有效

专利信息
申请号: 201811419419.5 申请日: 2018-11-26
公开(公告)号: CN109684373B 公开(公告)日: 2023-07-18
发明(设计)人: 丁洪丽;崔莹;王侃;代翔;黄细凤;彭易锦;杨露 申请(专利权)人: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
主分类号: G06F16/2458 分类号: G06F16/2458;G06F16/28;G06Q50/00
代理公司: 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 代理人: 古波
地址: 610036 四川*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 基于 出行 数据 分析 重点 关系人 发现 方法
【说明书】:

发明提出的一种基于出行和话单数据分析的重点关系人发现方法,旨在提供一种高效准确、识别率高的重点关系人发现方法,本发明通过下述技术方案予以实现:同行关系人发现模块利用航班和火车出行数据,采用同行规律挖掘算法得到与目标人物一起出行的同行关系人特征数据列表;通联关系人发现模块利用话单数据,采用通联规律统计算法计算目标人物所有通话记录的通联频次和通联时长,通联频次降序排列得到通联关系人特征数据列表1,表2;关系人类型判定模块利用话单数据分析目标人物和重点关系人特征数据列表人员的停留时空规律,根据关系人类型判定规则判定重点关系人的类型,得到带有关系人类型的重点关系人特征数据列表。

技术领域

本发明属于数据挖掘分析领域,涉及一种基于出行和话单数据分析的重点关系人发现方法。

背景技术

随着城市交通信息化水平的提高,交通信息采集和挖掘在综合交通调查中的作用日益凸显。居民出行信息在交通规划、交通控制管理等方面起着至关重要的作用,它揭示了城市土地利用、商业活动、人文风俗、公交线网管理的规律,被广泛的应用于城市综合交通规划、智能交通系统等领域。城市综合交通规划具有对城市及其交通未来长远发展方向的前瞻性与导向性,其重要性已经成为社会各界的普遍共识。居民出行调查是城市综合交通规划工作的重要内容,通过对居民出行入户问卷调查数据的整理和分析,是全面掌握城市居民出行需求和出行特征的主要手段之一,并为建立交通需求预测模型提供基础数据,是合理地制定交通发展战略和提出交通资源配置策略,极具科学说服力的定量依据。在开展城市综合交通规划过程中,对现状居民出行特征的准确了解,有利于定性判断现状城市及其交通的突出问题,对未来发展变化大致趋势的正确把握,同时对交通规划需求模型参数的标定起着定量作用。然而居民出行入户问卷调查存在过程复杂,投入成本大,样本量较小、时效性差等问题。传统居民出行特征获取主要依赖于入户问卷调查,存在工作协调难度大,耗费大量时间和人工成本,且数据样本量小、精度不高、时效性差等问题。运用所定位数据进行挖掘,以得到可靠的居民出行时空分布特征,可为城市的交通规划提供准确的出行现状数据。时间分布、出行流量及方向,其能够反映居民的交通需求在时间、空间上的分布,不仅能为城市的交通规划提供出行现状数据信息,也能为解决交通拥堵、提高道路通行效率等提供数据支持。其中,有效、实时的交通信息的获取是交通规划及决策的基础。而传统的交通信息采集方法(人工调查法和固定式交通信息采集技术)具有调查及维护成本高、传感器损坏率高、实时性较差及采集的交通数据精度较低等缺点。现有技术基于手机信令定位数据,数据源为来自手机中GPS模块提供的手机状态信息数据。且对于手机GPS信号具有严格的要求。满足要求的才能够进行出行方式的识别,否则无法识别。由于识别的出行方式为步行、公交车、小汽车,对于轨道交通无法进行有效识别。在手机移动数据挖掘中,虽然显示了数据点的位置信息,但无法直观地表示手机用户在交通区域的运动情况。当基站分布数量较多时,切换干扰多,将难以保证手机信令定位数据位置信息的准确性,导致获取的出行信息误差较大。手机移动出行方式识别方法是通过BP神经网络,需要大量的样本进行训练,然后才能利用训练好的模型进行出行方式识别。算法复杂、运算量太大,不易推广。

在居民特征分析中,调查内容完整全面,可以获取出行次数、出行目的、出行方式、出行分布。不足之处在于调查获取的数据不确定性以及颗粒度较大;总体耗时长,投入较多人力,且需要多部门协调;其OD调查的区域需要事先确立,如果要扩大调查的范围,则需要投入更多的人力物力,其调查成本高等等。样本量一般为总人口的5%以内,样本量偏小对于人口和就业岗位分布、出行率和出行分布(OD矩阵)的获取,存在一定难以消除的偏差;调查成本大,导致数据时效性往往滞后数年。出行空间分布通常使用出行量的期望线来表示,它能表征出行的流量和方向。而出行量的期望范围内所有出行起点(O)和终点(D)之间的出线基于OD矩阵获得。根据OD矩阵及期望线所得的早晚高峰进出城方向比例和全市出行发生与吸引量这两项出行空间分布特征数据。然后对定位数据进行预处理,对所研究的交通区域进行小区划分,在此基础上提取居民的出行时空分布特征,并将所得的结果进行扩样,得到城市总体人群的出行时空分布特征。

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