[发明专利]基于聚类判别模型的网约车鉴别方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于聚类判别模型的网约车鉴别方法和系统，该方法包括以下步骤步骤(1)获取原始数据，并随机抽取若干个已知出租车司机用户作为样本集M，随机抽取若干个未知类别的司机用户作为样本集N；步骤(2)进行特征提取；步骤(3)对特征进行分析；步骤(4)建立模型；步骤(5)将采集到的未知司机信令数据导入到所述步骤(4)建立的模型中进行判定。以手机的信令数据为基础，提取出司机的移动特征，能够在仅知一类数据标签的情况下，判别出未知标签的数据是否归属于已知类别，快速便捷，鉴别出的结果能够为交通执法部门打击非法网约车进行服务，帮助他们快速定位嫌疑车辆，降低执法的人力成本，提升工作效率。

主权项

一种基于聚类判别模型的网约车鉴别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤(1)：获取原始数据，并随机抽取若干个已知出租车司机用户作为样本集M，随机抽取若干个未知类别的司机用户作为样本集N；步骤(2)：获取所述步骤(1)中样本集M和样本集N中司机用户在一段时间内的信令数据，进行特征提取；步骤(3)：通过对所述步骤(2)提取的特征进行分析，可知网约车司机和出租车司机存在一定的差异性；步骤(4)：建立模型，将所述样本集M随机划分为聚类训练集P与验证集Q，将所述样本集N作为测试集N；针对训练集P进行聚类分析，计算最佳聚类数K，剔除所述训练集P中的异常样本点，获得聚类中心点，计算训练集P中各个有效样本点到聚类中心点的距离之和，并基于距离增量变化情况得出分类的阈值；步骤(5)：将采集到的未知司机信令数据导入到所述步骤(4)建立的模型中进行判定。