[发明专利]基于信令CDR数据识别伴随手机号码的方法与系统

说明书

本发明公布了一种基于信令CDR数据识别伴随手机号码的方法与系统，包括：信令数据接入模块和数据存储模块、手机号码筛选和轨迹提取模块、轨迹去噪模块、伴随计算模块、伴随号码识别模块；对筛选出的手机号码进行CDR日志提取，按日志时间排序形成手机号码轨迹数据；手机号码轨迹数据为将手机号码经过的基站映射成为的geohash方格序列；通过调整geohash方格序列的大小，调整手机号码轨迹的容错性，并通过累计一段时间的轨迹数据实现伴随手机号码的识别。本发明技术方案面向大规模手机信令数据具有可实施、效率高、效果好等技术优势。

技术领域

本发明涉及一种基于信令CDR数据识别伴随手机号码的方法和系统，通过对手机号码的信令数据产生的轨迹信息进行时空伴随计算，识别出伴随手机号码。本发明属于信令大数据挖掘技术和移动互联网用户信息安全技术领域。

背景技术

随着我国移动网络建设的推进，移动互联网用户的网络流量需求越来越大，一人两号则越来越多的成为我国互联网用户的选择。随着每个自然人持有两个手机号码的比率逐渐增多，对双卡双待手机里的手机号码及其伴随手机号码的识别，重要性也越来越高。

在公共安全方面，手机号作为唯一id，利用移动互联网数据追踪违法犯罪人员手机号时，通过伴随手机号码识别，获取到手机号及其伴随手机号码，可以协助提供更多办案信息。在人口统计方面，手机号及其伴随号的识别，可以进一步提高基于手机号码的人口统计准确性。在交通规划中，可以通过挖掘大规模伴随手机号码轨迹，掌握群体移动时空特性，智能化调度公共交通工具，提高运营效率。

信令数据是手机用户与发射基站之间的通信数据，只要手机一开机，信令数据就开始产生了。无论手机在拨号、接打电话、上网、收发短信过程中，还是在日常待机过程中，都会产生信令数据。信令数据包含了手机号码、通信连接的基站位置、通信类型、时间等数据。信令数据具有时空性，我们基于手机信令数据的时空属性，使用时空挖掘技术进行大规模的伴随手机号码识别。

伴随手机号码识别属于手机伴游模式(traveling companions)挖掘，Tang等人于2012年提出了智能封闭算法(Smart-and-closed algorithm)用于挖掘伴游模式。提出并建立了一种新的移动小团体(Traveling Buddy)数据结构，基于该数据结构，算法不需要考虑每个对象，能够加速挖掘过程。算法将小团体(Buddy)对象聚类成簇，通过建立小团体索引确定相邻时刻簇的共同对象，挖掘伴游模式。然而该方法在大规模信令数据上因以下原因而无法实际应用：

1、该方法面向的数据集数量有限，没法对大规模的信令数据进行运算，区县级别数量的手机号码每天可产生上亿条信令数据，该方法无法在可控时间、有限计算资源下完成计算；

2、该方法对数据兼容性低，对数据时间、空间属性的准确性依懒性强，信令数据作为基于基站位置的时空数据本身有时间不连续、空间位置偏差较大的弊端。

发明内容

为了克服上述现有技术存在的不足，解决上亿规模手机信令数据伴随手机号码识别问题，本发明提出了一种基于现有的信令解析后的CDR(Call Detail Record)日志数据来识别伴随手机号码的方法及系统，能够对大规模(如区县规模)手机号码进行伴随手机号码的识别，系统面向大规模手机信令数据具有可实施、效率高、效果好等优点。