[发明专利]模型训练方法和装置、用户识别方法和装置、电子设备

权利要求书

1.一种轨道交通用户识别模型的训练方法，其特征在于，包括：

获取各个样本用户对应的基站位置时序数据，根据所述基站位置时序数据与预先确定的轨道路点与基站之间的对应关系，确定所述样本用户对应的轨道路点时序数据；

根据所述轨道路点时序数据与预先获取的轨道路点与轨道交通路线的对应关系，确定所述样本用户出行经过的轨道交通路线以及所述样本用户出行经过的各轨道路点之间的时间间隔数据；

获取所述样本用户的出行方式，根据所述出行方式为乘坐轨道交通的样本用户出行经过的轨道交通路线以及出行经过的各轨道路点之间的时间间隔数据，生成正样本数据，根据所述出行方式为非乘坐轨道交通的样本用户出行经过的轨道交通路线以及出行经过的各轨道路点之间的时间间隔数据，生成负样本数据；

根据所述正样本数据与负样本数据，对所述轨道交通用户识别模型进行训练；所述轨道交通用户识别模型用于根据待识别用户出行经过的各轨道路点之间的时间间隔数据识别待识别用户出行经过的轨道交通路线与出行方式，其中，根据所述轨道路点时序数据与预先获取的轨道路点与轨道交通路线的对应关系，确定所述样本用户出行经过的轨道交通路线以及所述样本用户出行经过的各轨道路点之间的时间间隔数据，包括：

根据所述轨道路点时序数据，确定所述样本用户对应的最短出行路线，根据所述最短出行路线，对所述轨道路点时序数据进行修正，包括：通过A*搜索算法，根据所述轨道路点时序数据中各个轨道路点的顺序，确定依次相邻的三个轨道路点中两端的轨道路点对应的最短出行路线；若所述依次相邻的三个轨道路点中两端的轨道路点对应的最短出行路线与所述相邻的三个轨道路点对应的出行路线不同，则剔除所述相邻的三个轨道路点中的中间轨道路点对应的轨道路点时序数据；将剔除后剩余的轨道路点时序数据确定为修正后的轨道路点时序数据；

根据修正后的所述轨道路点时序数据和预先获取的轨道路点与轨道交通路线的对应关系，确定所述样本用户出行经过的轨道交通路线以及所述样本用户出行经过的各轨道路点之间的时间间隔数据；

其中，根据所述出行方式为乘坐轨道交通的样本用户出行经过的轨道交通路线以及出行经过的各轨道路点之间的时间间隔数据，生成正样本数据，根据所述出行方式为非乘坐轨道交通的样本用户出行经过的轨道交通路线以及出行经过的各轨道路点之间的时间间隔数据，生成负样本数据，包括：

将出行方式为乘坐轨道交通的样本用户出行经过的各轨道路点之间的时间间隔数据，确定为正样本数据的样本数据特征，将出行方式为非乘坐轨道交通的样本用户出行经过的各轨道路点之间的时间间隔数据，确定为负样本数据的样本数据特征；

将出行方式为乘坐轨道交通的样本用户出行经过的轨道交通路线以及出行方式，确定为所述正样本数据的样本标签，将出行方式为非乘坐轨道交通的样本用户出行经过的轨道交通路线以及出行方式，确定为所述负样本数据的样本标签。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定所述样本用户对应的轨道路点时序数据前，所述方法还包括：

获取各个轨道交通路线上的各个轨道路点的位置数据与各个基站的位置数据；

根据所述基站的位置数据与所述轨道路点的位置数据，通过DBSCAN密度聚类算法对所述基站与所述轨道路点进行聚类，得到多个聚类簇；其中，所述聚类簇中包含至少一个基站与至多一个轨道路点；

确定位于同一聚类簇内的基站与轨道路点之间存在对应关系。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述样本用户对应的最短出行路线前，所述方法还包括：

根据所述轨道路点时序数据，确定依次相邻的三个轨道路点中两端的轨道路点之间的时间间隔；

若所述时间间隔大于预设时间间隔，则舍弃所述轨道路点时序数据。