[发明专利]一种基于手机信令数据的对外出行人群识别方法

说明书

本发明公开了一种基于手机信令数据的对外出行人群识别方法，包括以下步骤：S1、获取手机信令数据以及其对应的手机用户基本属性信息；S2、基于手机信令数据的人群出行相关特征提取；S3、基于手机信令数据界定对外出行行为并进行细化分类；S4、结合各类对外出行人群时空特征分布情况设计对外出行行为判别规则；S5、运用滑动窗口法对对外出行人群进行识别，获得用户对外出行状态。本发明不同于以往仅考虑单一目标人群的识别提取，本专利基于手机信令数据运用滑动窗口算法实现了不同类型对外出行人群分类与识别，并可降低调查成本与模型运算效率。

技术领域

本发明属于通讯领域，具体是一种基于手机信令数据的对外出行人群识别方法。

背景技术

通信与互联网技术的发展与普及应用，应运而生的是对其背后蕴藏的大量潜在信息的大数据的挖掘研究。据工信部统计，截止2015年底，全国手机用户已达12.86亿，手机普及率为每百人94.5部。手机信令数据以其内涵丰富、采样率高以及时效性好等优良特性吸引了大量学者的关注。然而手机信令数据出于保护隐私以及数据采集字段自身的一些局限性的缘故，很难获取准确的带有标签的样本信息，如出行者的类型属性以及出行方式，这将阻碍交通分析、交通规划等相关专题研究的进一步推进。

用户画像概念最初由交互设计之父Cooper提出，被用来作为一种交互式设计工具，以促进和巩固以用户为中心的设计思路。作为用户研究的重要组成部分，用户画像是实现以用户为中心的交互设计的重要工具。通过用户画像，设计团队在产品、服务设计过程中能时刻关注用户及其需求，从而与用户达成共识。在交通领域，出行者即为交通系统中的用户，通过对出行者进行用户画像研究即为人群类型识别，可以为交通规划中人口专题研究提供技术支持。构建用户画像的过程本质上是以短文本描述虚拟用户的过程，即把用户特征抽象成短语标签，其中每个组内的虚拟用户具有相似的目标、需求和行为等。这一描述过程中所涉及的短文本称为画像描述。现有研究中存在两类用户画像构建过程：一类是产品设计人员、运营人员根据用户需求从用户群体中抽象出典型用户；另一类是根据每个用户在产品、服务中的行为、观点等数据，生成描述用户的标签集合。前者得到的画像本质上是一个描述用户需求的工具，用于帮助不同设计人员在产品、服务设计过程中站在用户的角度去思考问题。而后者得到的画像本质上是一个标签化的用户模型，用于刻画用户意图。很显然，前者重定性分析而轻定量计算，后者重定量计算而轻定性分析。

现阶段，国内外对于对外交通或城际交通的研究主要集中在运用传统的数据调查采集方法对出行方式选择以及需求预测进行研究，只有较少的一部分学者开始考虑引入交通大数据以改进城市对外交通出行量采集方法。手机信令数据作为交通大数据的一种，以其高覆盖率、良好的时效性及丰富的内涵信息吸引了大量交通领域研究者的关注。在手机信令数据研究方面，已有相关学者将其应用于出行者的出行模式识别研究，而目前尚无研究者将其应用于对外出行人群识别。

目前，马春景等人公开了一种基于手机信令数据的流动人口识别方法。包括以下步骤：1)以每个用户作为研究单元，提取该用户一天的手机信令数据，并按时间顺序排列；2)将研究区域划分成中心城区、市域以及省域，对每个区域赋予属性值字段attribute；3)定义流动人口，然后根据手机信令数据在区域间的移动规律将流动人口进一步细化分类；4)根据区域间的移动规律制定流动人口的判别规则算法；5)利用Java编程实现不同类别的流动人口的识别与统计。该方案只提取了用户一天的手机信令数据，从空间分布的维度来识别流动人口，而忽略了时间维度对出行人群识别的影响。

发明内容