[发明专利]一种基于手机信令数据的人口分布判断方法

权利要求书

1.一种基于手机信令数据的人口分布判断方法，其特征在于，通过以下步骤实现：

步骤1、提取手机信令数据中的用户标识、时间戳和位置信息，建立用户的数据集合N；

步骤2、剔除数据集合N的噪声数据，得到更新的数据集合N；

步骤3、基于更新的数据集合N中的数据，得到用户每天在各个基站的停留时长，结合单日活跃时长阈值与累计活跃天数阈值两项判断标准识别职住地。

2.根据权利要求1所述的基于手机信令数据的人口分布判断方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：

按照用户标识和时间戳对数据进行排序，得到对于单一用户总计D天的数据集合N＝{p_i，t_i}，1≤i≤n，n＝|N|；其中t_i表示用户第i条数据记录的时间戳，p_i表示用户第i条数据记录的位置点。

3.根据权利要求1所述的基于手机信令数据的人口分布判断方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：

提取数据集合N中出现记录数最多的位置点m的所有记录，生成数据集合N_m＝{p_m，t_i}；

遍历并提取数据集合N_m中时间戳间隔小于δt的相邻数据的所有时间段，生成集合T；

对比数据集合N中记录的所有时间戳，若且p_i≠p_m，则将p_i更新为p_m，并加入到数据集合N_m中；

去除数据集合N中属于数据集合N_m的数据，循环上述步骤，直至当前数据集合N中没有数据，形成新的数据集合N_m；

将新的数据集合N_m中的数据按照t_i排序，将位置点相同的所有相邻数据合并为一条新的数据，记录为{p_i，t_is，t_ie}，得到新的数据集合N；其中，t_is为所合并数据中最小时间戳，t_ie为所合并数据中最大时间戳。

4.根据权利要求1所述的基于手机信令数据的人口分布判断方法，其特征在于，所述步骤3包括:

筛选居住地识别时间范围内的数据集合N_h，以及工作地识别时间范围内的数据集合N_w；

针对N_h和N_w，分别统计同一基站的居住地活跃天数和工作地活跃天数；

选取居住地活跃天数大于居住活跃天数阈值，且累计活跃时长最大的基站为居住地所在基站，以及，选取工作地活跃天数大于工作活跃天数阈值，且累计活跃时长最大的基站为工作地所在基站。

5.根据权利要求4所述的基于手机信令数据的人口分布判断方法，其特征在于，所述单日活跃时长阈值包括单日居住活跃阈值R_home和单日工作活跃阈值R_work；所述累计活跃天数阈值包括居住活跃天数阈值和工作活跃天数阈值则所述步骤3具体包括：

提取用户每天在t_h时间段的数据，得到数据集合N_h；以及，提取用户每天在t_w时间段的数据，得到数据集合N_w；t_h时间段为居住地识别时间范围，t_w时间段为工作地识别时间范围；

若数据集合N_h中的基站p_j满足：单日在t_h时间段中停留累积时间大于单日居住活跃阈值R_home，则所述基站的居住活跃天数AHp_j累加1，0≤AHp_j≤D，并累计停留时间SHp_j＝∑_i∈j(t_ie-t_is)，将累计停留时间加入集合SH_i；

若数据集合N_w中的基站p_j满足：单日在t_w时间段中停留累积时间大于单日工作活跃阈值R_work，则所述基站工作活跃天数AWp_j累加1，0≤AWp_j≤D，并累计停留时间SWp_j＝∑_i∈j(t_ie-t_is)，将累计停留时间加入集合SW_i；

选取且SHp_j＝max(SH_i)的基站p_j为用户居住地所在基站；

选取且SWp_j＝max(SW_i)的基站p_j为用户工作地所在基站。