[发明专利]一种人类活动信息挖掘方法

摘要

本发明一种人类活动信息挖掘方法，利用社交媒体时空数据挖掘人类活动规律，包括数据预处理，面向用户个体的数据提取，对研究区域进行格网化分，将社交媒体点根据经纬度展现在格网中，将社交媒体点和格网坐标匹配，将社交媒体根据时间信息划分到不同的时间窗口中，进行活动提取，设定人类活动位置出现概率算法，设置根据时间信息预测人类在不同时段最后可能出现位置的方法；使用时间信息拓展Markov模型，设置人类位置转换概率计算方法；预测下一个最有可能出现位置的方法，获取面向个人的位置出现概率表和位置转移概率矩阵；展示个体活动规律挖掘结果，通过个体活动规律的累加反应群体的活动规律。本发明对于城市的动态规划具有重要的参考价值。

主权项

1.一种人类活动信息挖掘方法，其特征在于，利用社交媒体时空数据挖掘人类活动规律，包括以下步骤，步骤一，数据预处理，去除数据中的噪音，包括重复数据和广告噪音；步骤二，面向用户个体的数据提取，获取所有用户在社交媒体平台上的id，提取每个id发布的所有社交媒体数据；步骤三，对研究区域进行格网化分，每个格网为一个活动位置；步骤四，将社交媒体点根据经纬度展现在格网中，将社交媒体点和格网坐标匹配，获取社交媒体所在格网；步骤五，将社交媒体根据时间信息划分到不同的时间窗口中，每个窗口作为一个活动时间；步骤六，活动提取，从面向个体的社交媒体数据中，提取个体的所有活动；步骤七，设定人类活动位置出现概率算法，所述人类活动位置出现概率算法根据个体在同一时间窗口中在不同位置出现的频率计算人类的活动位置出现概率；步骤八，根据人类活动位置概率算法，设置根据时间信息预测人类在不同时段最后可能出现位置的方法；步骤九，使用时间信息拓展Markov模型，将时间维度加入到Markov模型中；步骤十，根据Markov模型原理设置人类位置转换概率计算方法；步骤十一，根据位置转换概率计算方法，设置根据时间以及当前位置预测下一个最有可能出现位置的方法；步骤十二，根据步骤七所得活动位置出现概率计算算法获取面向个人的位置出现概率表；步骤十三，根据步骤十所得人类位置转换概率计算方法获取面向个人的位置转移概率矩阵；步骤十四，读取位置出现概率表和位置转移概率矩阵；步骤十五，展示个体活动规律挖掘结果；步骤十六，通过个体活动规律的累加反应群体的活动规律，包括根据位置出现概率和位置转移概率累加方法，获取群体的集中及流动情况。