[发明专利]一种用户位置属性信息的分析方法及系统

说明书

本发明提供一种用户位置属性信息的分析方法及系统，涉及轨迹分析技术领域，包括：获取用户的多个活动轨迹点及其关联的经纬度、活动时间和地址；按照活动时间将各活动轨迹点分别对应标记为周末轨迹点、工作日轨迹点和节假日轨迹点，并根据关联的经纬度分别进行聚类得到周末轨迹簇、工作日轨迹簇和节假日轨迹簇；分别根据周末轨迹簇、工作日轨迹簇和节假日轨迹簇对应分析得到用户的周末常驻地轨迹点、工作地轨迹点、居住地轨迹点和祖籍地轨迹点并标记为周末常驻地、工作地、居住地和祖籍地并作为用户的位置属性信息。有益效果是结合时间属性和位置属性进行轨迹点分析得到用户在特定时间段停留的轨迹点，进而确定该停留的轨迹点的位置属性信息。

技术领域

本发明涉及轨迹分析技术领域，具体涉及一种用户位置属性信息的分析方法及系统。

背景技术

随着网络技术的成熟、GPS技术的快速发展以及移动设备的广泛使用，使得我们很容易获取到不同用户日常的轨迹数据。轨迹记录了用户在真实世界中的活动，这些活动在一定程度上体现了个人的意图，喜好和行为模式。但现有的位置服务，通常直接使用用户提供的位置数据，缺乏对这些数据的分析和挖掘，忽略了这些位置数据中蕴含的信息和知识，如何利用这些轨迹数据，发现用户的运动规律、工作地、家庭地等信息成为亟待解决的技术难题。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种用户位置属性信息的分析方法，包括：

步骤S1，获取用户活动轨迹数据，所述用户活动轨迹数据包括用户的多个活动轨迹点及其关联的经纬度、活动时间和地址；

步骤S2，按照所述活动时间将各所述活动轨迹点分别对应标记为周末轨迹点、工作日轨迹点和节假日轨迹点；

步骤S3，根据关联的所述经纬度对各所述周末轨迹点、各所述工作日轨迹点和各所述节假日轨迹点分别进行聚类得到相应的周末轨迹簇、工作日轨迹簇和节假日轨迹簇；

步骤S4，分别根据所述周末轨迹簇、所述工作日轨迹簇和所述节假日轨迹簇对应分析得到所述用户的周末常驻地轨迹点、工作地轨迹点、居住地轨迹点和祖籍地轨迹点；

步骤S5，将所述周末常驻地轨迹点、所述工作地轨迹点、所述居住地轨迹点和所述祖籍地轨迹点关联的所述地址分别对应标记为周末常驻地、工作地、居住地和祖籍地并作为所述用户的位置属性信息。

优选的，所述步骤S1中，获取所述用户活动轨迹数据后，还包括对所述用户活动轨迹数据进行数据清洗，以获取用户的多个所述活动轨迹点及其关联的所述经纬度、所述活动时间和所述地址。

优选的，所述步骤S3中，根据DBSCAN聚类算法对各所述周末轨迹点、各所述工作日轨迹点和各所述节假日轨迹点关联的所述经纬度分别进行聚类得到相应的所述周末轨迹簇、所述工作日轨迹簇和所述节假日轨迹簇。

优选的，所述步骤S4包括：

步骤S41a，分别统计各所述周末轨迹簇中的轨迹核心点出现的周频次和月频次；

步骤S42a，判断所述周末轨迹点的轨迹点总量是否大于第一预设阈值：

若是，则在所述周频次和所述月频次满足第一预设频次标准时将对应的所述周末轨迹簇中的周末轨迹中心点标记为所述周末常驻地轨迹点；

若否，则将所述周末轨迹簇中的周末轨迹中心点标记为周末偶尔前往轨迹点。

优选的，所述步骤S4包括：

步骤S41b，用于根据预设的工作时间段和休息时间段分别将各所述工作日轨迹簇中的各所述工作日轨迹点划分为工作时间轨迹点和休息时间轨迹点；

步骤S42b，分别统计各所述工作时间轨迹点和各所述休息时间轨迹点在所述工作日轨迹簇中的工作时间点个数和休息时间点个数；