[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

说明书

本发明实施例提供一种模型训练方法，包括：获取基站位置时序数据，根据预设对应关系确定轨道路点时序数据；根据该数据与预获对应关系，确定轨道交通路线与各轨道路点间的时间间隔数据；获取出行方式，根据前述各数据生成正、负样本数据；根据正、负样本数据，训练轨道交通用户识别模型。本发明实施例的技术方案，能够获取基站位置时序数据、轨道路点时序数据，再获取轨道交通路线与各轨道路点间的时间间隔数据，生成正、负样本数据并训练轨道交通用户识别模型，该技术方案结合基站位置时序数据与轨道路点时序数据训练轨道交通用户识别模型，通过该模型识别轨道交通用户能够有效提高判断目标用户是否为轨道交通用户的准确率。

技术领域

本文件涉及移动通信技术、机器学习技术领域，尤其涉及一种轨道交通用户识别模型训练方法和装置、轨道交通用户识别方法和装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，在判断目标用户是否为轨道交通用户时，根据目标用户的手机信令数据确定目标用户的目标出行路线，再根据该目标出行路线确定目标用户的出行方式，若目标用户的出行方式为乘坐轨道交通，则确定目标用户为轨道交通用户。该手机信令数据来自目标用户的出行路线附近的基站。

若基站存在弱覆盖问题，则导致根据目标用户的手机信令数据确定的目标出行路线与目标用户的实际出行路线存在较大差异，再根据该目标出行路线确定目标用户的出行方式时易造成误判，故通过该技术方案判断目标用户是否为轨道交通用户的准确率低下。因此，需要一种技术方案，以提高判断目标用户是否为轨道交通用户的准确率。

发明内容

本发明一个实施例的目的是提供一种轨道交通用户识别模型训练方法和装置、轨道交通用户识别方法和装置、电子设备及存储介质，以解决判断目标用户是否为轨道交通用户时准确率低的问题。

为解决上述技术问题，本发明一个实施例是这样实现的：

第一方面，本发明一个实施例提供了一种轨道交通用户识别模型训练方法，包括：获取各个样本用户对应的基站位置时序数据，根据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，确定样本用户对应的轨道路点时序数据；根据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，确定样本用户出行经过的轨道交通路线以及样本用户出行经过的各轨道路点之间的时间间隔数据；获取样本用户的出行方式，根据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；根据正样本数据与负样本数据，对轨道交通用户识别模型进行训练；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。

第二方面，本发明一个实施例提供了一种轨道交通用户识别方法，包括：获取待识别用户对应的基站位置时序数据，根据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，确定待识别用户对应的轨道路点时序数据；根据轨道路点时序数据，确定待识别用户出行经过的各轨道路点之间的时间间隔数据；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，生成待识别用户对应的出行特征数据，将出行特征数据输入如上述第一方面所述的轨道交通用户识别模型，识别得到待识别用户出行经过的轨道交通路线与出行方式；根据待识别用户出行经过的轨道交通路线与出行方式，判断待识别用户是否为轨道交通用户。