基于軌跡行為特征的人口流動判定算法
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標簽:軌跡(9233)
隨著通信技術的發展和智能手機的普及,運營商基站所采集的大規模手機軌跡數據在城市規劃、人口遷移等領域中發揮了重要價值。針對城市人口流動問題,提出一種利用手機軌跡數據的基于軌跡行為特征的人口流動判定( MF-JUPF)算法。首先,可對手機軌跡數據進行數據預處理,以提取用戶活動軌跡;然后根據進出城市的行為模式提取重要特征,再根據真實標注數據集合利用多種分類模型進行參數訓練;最后,根據模型訓練結果判定用戶軌跡是否為進出城市行為。所提系統使用MapReduce框架進行數據分析,以提高性能和可擴展性。基于真實數據集合的實驗結果表明,對于進出城市的判定,該方法的準確率和召回率可達80qo以上,與基于信號消失時長的人口流動判定( SD-JUPF)算法相比,在判定進入城市的準確率上提高了19. 0%,召回率提高了13. 9%;在判定離開城市的準確率上提高了17. 3%,召回率提高了6.1%。相比非過濾算法,根據手機軌跡數據特點進行的數據過濾算法可減少處理時間36. 1%以上。理論分析和實驗結果表明MF-JUPF方法精度高,可擴展性好,因此對城市規劃等領域有重要應用價值。
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