[发明专利]基于多源时空轨迹数据的群体活动数据收集方法及系统

摘要

本发明公开了基于多源时空轨迹数据的群体活动数据收集方法及系统，方法包括：后台获取原始移动终端信令数据和原始社交软件签到数据并进行预处理，生成符合特定格式的待处理信令数据和待处理签到数据；后台从待处理信令数据得到的活动点轨迹数据；构建并学习群体活动规律的先验信息；获取活动点轨迹数据，获取活动地点数据；后台根据活动点轨迹数据、群体活动规律的先验信息、活动地点数据，采用基于贝叶斯模型进行活动点轨迹语义信息标记，生成活动时空轨迹链。本发明采用贝叶斯模型进行个体活动的推断，并考虑了时空活动轨迹中前一时刻活动类型对后一时刻活动类型的影响，实现大范围、海量群体活动的准确、快速、高效提取与收集。

主权项

1.一种基于多源时空轨迹数据的群体活动数据收集方法，其特征在于，所述方法包括：A、后台获取原始移动终端信令数据和原始社交软件签到数据，分别对原始移动终端信令数据和原始社交软件签到数据进行预处理，生成的对应符合特定格式的待处理信令数据和待处理签到数据；B、后台通过预先设定时间和空间的规则，从待处理信令数据中提取活动点，得到的活动点轨迹数据；根据待处理签到数据中的签到类别信息，构建并学习群体活动规律的先验信息；获取活动点轨迹数据，获取活动地点数据；C、后台根据活动点轨迹数据、群体活动规律的先验信息、活动地点数据，采用基于贝叶斯模型进行活动点轨迹语义信息标记，生成活动时空轨迹链；所述B中通过预先设定时间和空间的规则，从待处理信令数据中提取活动点，得到的活动点轨迹数据具体包括：B11、后台获取待处理信令数据，将人和时间按照特定的时间规则进行排序，得到的人的时序轨迹；B12、根据人的时序轨迹，计算人进入和离开特定位置的时间，依次将人进入的各个位置设置为活动点，并将人进入的第一个位置设为活动点轨迹中的第一个活动点；B13、计算时序轨迹中每一点与已有的活动点的空间距离与时间差值，若空间距离小于设定阈值，且时间差值小于设定阈值，则将所述点加入活动点，否则，将所述点设为新的活动点，直到时序轨迹中所有点全部计算完毕，得到候选活动点轨迹；B14、获取候选活动点轨迹中的候选活动点，当检测到候选活动点的进入时间和离开时间的差值小于第二设定阈值，则将对应候选活动点从候选活动点轨迹中移除后，生成活动点轨迹数据；所述B中根据待处理签到数据中的签到类别信息，构建并学习群体活动规律的先验信息具体包括：B21、根据社交签到平台的签到类别以及用户在一天内不同时间段的签到数据总量，计算得到不同群体活动在一天内的强度概率分布；B22、根据用户的签到数据，计算不同群体活动在不同时间下的活动转移概率分布；B23、根据用户的签到数据，计算不同的区域进行不同群体活动的概率分布；所述B中获取活动点轨迹数据，获取活动地点数据具体包括：B31、预先设定人的活动地点的时间识别窗口，分别记为第一活动窗口、第二活动窗口；B32、获取人的活动点轨迹数据，将活动点持续时间分别与第一活动窗口和第二活动窗口进行匹配，若活动点的持续时间落在某一活动窗口内，并占总活动窗口时间长度的50%以上，则该活动点对应所述活动窗口对应的活动地点作为候选活动位置；B33、获取匹配时间最长的的候选活动位置作为用户的活动地点数据。