[发明专利]感应网络环境下移动位置分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及感应网络环境下的移动定位数据分析技术领域，是一种面向移动设备采集定位数据，并结合其它附加信息对定位数据进行聚合分析和知识发现的感应网络环境下移动位置分析系统和方法。

背景技术

目前，随着定位设备、定位技术的发展，各种定位服务也逐渐丰富起来。于此同时，也产生了大量的由移动设备（移动电话、汽车GPS导航仪等）产生的历史或实时数据，这些数据一般都包含设备唯一标识符、时间、经纬度、速度、方向、以及其它一些元数据信息。这些数据如实记录了人们日常活动的移动轨迹，蕴含着丰富的知识。使用适当的分析方法从这些海量冗繁的原始数据中挖掘出有意义的知识，并以便捷、友好的方式呈现这些知识，有助于人们更好地了解个体、群体的移动规律、行为模式，进而帮助人们更好地管理自身的行为。

近来基于移动数据的研究已有不少，如基于车辆轨迹数据的车流量预测、实时交通事件探测、车流潮汐现象、区域间车流移动模式等等；基于个人移动数据的城市热点探测、人群密度分布等等。但是以往的这些研究都很少有使用到人口结构特征数据。这些人口结构特征数据可以包括：地理位置、事件、年龄、性别、种族、宗教、血统、户籍、参与的组织、教育程度、收入水平、职业、行业、政治倾向、嗜好、兴趣、参与的活动、消费偏好、消费习惯、与某个群组的关联关系等等。通过将这些人口结构特征数据与定位数据进行关联分析，就可以做出一些有意义的推断。比如，一名携带有移动电话的用户在正常工作时段经常出现于大学校园内，那么此用户可能学生或学校教工人员；而如果此用户又经常在夜晚出现于校外某住宅区，那么此用户可能是本地学生或教工人员；而若此用户又经常于早上或傍晚出现某幼儿园或小学，那此用户很可能是教工人员。在有其它更多背景信息的情况下，可以对拥有某些共同特征的人群进行聚合分析，聚合而成的群组可以是一些在特定时间特定地点出现的群体，也可以是在特定时间段儿内频繁出现于某地的群体。比如（并不仅限于此），一个群组可以包括所有在周六下午逛某一商场的客户，或者包括在某一商场促销期间逛此商场的所有客户。

因此，通过对移动设备用户的轨迹数据和人口结构特征数据进行关联分析、聚合分析，可以获知移动网络环境下个体与群体的存在形态与移动行为规律。

发明内容

针对现有技术中的上述问题，本发明提供一种感应网络环境下移动位置分析方法。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：感应网络环境下移动位置分析方法，包括以下步骤：

接收一个或多个可定位设备发送的定位数据点；

将定位数据点与人口结构特征数据和用户历史轨迹数据进行数据关联；

对关联后的定位数据点进行聚合分析，将具有相似特征的用户聚合为群组，得到群组结构特征数据；

导出聚合结果。

所述可定位设备为能够标识失控位置点，并具有唯一标识符的设备。

所述人口结构特征数据包括地理位置、事件、年龄、性别、种族、宗教、血统、户籍、参与的组织、教育程度、收入水平、职业、行业、政治倾向、嗜好、兴趣、参与的活动、消费偏好、消费习惯和与某个群组的关联关系中的一种或几种。

所述群组结构特征数据包括群组的位置、密度、分布和兴趣。

所述数据关联具体为：对定位数据点中的噪声数据、冗余数据、错误数据及不完整数据进行滤除清洗，将处理后的定位数据与地理信息、城市区划、时间区间信息相关联，即依据定位数据的采集时间特征、背景地理空间区域位置特征进行解析。

所述滤除清洗后的数据以用户个人档案的形式存入到历史轨迹数据库中。

所述聚合分析具体为：使用序列模式挖掘方法对个人轨迹进行聚合分类以得到初步的群组信息；结合用户背景信息使用频繁模式挖掘方法对初步的群组信息进行分析处理，得到群组。

本发明具有以下优点：

本发明能根据定位数据以及其它信息将具有相似特征的移动用户聚合成群组，并将群组信息以友好的方式展示到用户终端或公共显示设备上。而这些聚合结果能让用户更好地了解自身以及与自己相关联的群组的行为规律，帮助用户更好地发掘一些与自身或群组有关的有价值的信息；而且，也能帮助市政、交通、医疗等社会管理和服务部门更好地理解群体行为，为各部门的决策管理提供有效的可用信息。