[发明专利]基于手机信令数据的职住地识别方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于手机信令数据的职住地识别方法、装置及存储介质，该方法通过手机信令数据识别得到基站覆盖区域；然后将站覆盖区域网格化，得到基站覆盖网格；计算用户在基站覆盖网格中每个网格的累积停留时长；然后使用Hartigan Leader聚类算法，对网格进行聚类，得到类簇集合；计算用户在类簇集合中每个类簇的累积停留时长；根据用户在类簇集合中每个类簇的累积停留时长，提取备选职住簇；通过划分时间窗，识别备选职住簇为工作地或居住地；本发明能够准确、有效、快速地识别用户的职住地位置，为城市发展规划、交通设施规划等相关应用提供方法和数据支撑。本发明可广泛应用于手机信令数据挖掘技术领域。

技术领域

本发明涉及涉及手机信令数据挖掘技术领域，尤其是一种基于手机信令数据的职住地识别方法、装置及存储介质。

背景技术

随着移动通信技术的发展，智能手机用户数量的增长，手机终端成为了用户出行调查、用户分布调查等研究中一种有效的数据获取方式。为了对用户的网络使用进行计费、分析用户活跃度等，移动运营商在用户接打电话、收发信息、网络连接时，会对用户连接基站的位置和时间进行记录，由此得到手机信令数据。

归因于其产生机理，手机信令数据具有实时动态性强、覆盖范围广、采集成本低、数据更新频率快等优势，可以有效、大规模地提取城市中个体连续时空出行信息。相比之下，传统研究采用问卷调查等方式统计居民职住数据，其数据收集工作成本较高、调查时段短，而包括浮动车、视频监控在内的各种新数据源在提取居民出行特征的研究中更偏向于获取交通流参数而非人的出行模式，因此手机信令数据在研究居民的停留、出行特征有很大优势。

居民职住地分布是城市规划和交通规划的重要组成部分。掌握居民工作地和居住地的位置分布有助于从职住平衡、职住分离和通勤行为等角度了解城市空间特征，优化城市土地利用、合理引导公共交通建设，也可通过分析通勤强度分布、城市中心城区空间结构布局与运行特征等，优化大城市空间运行绩效。使用大量手机信令数据分析居民职住地分布，可以获取大规模广覆盖的样本信息，增加研究对象的多样性和区域的完整性，同时，手机信令数据持续调查时段较长，可以减少居民出行的偶然性和规律时效性带来的误差，因此需要一套有效的使用手机信令数据识别用户职住地的方法，准确地获取用户的职住地信息。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于手机信令数据的职住地识别方法、装置及存储介质。

本发明所采取的技术方案是：

一方面，本发明实施例包括一种基于手机信令数据的职住地识别方法，包括：

获取手机信令数据；

根据所述手机信令数据，获取基站集合，所述基站集合包括含有手机信令数据记录的所有基站；

根据所述基站集合中每个基站及其周边基站的分布，结合蜂窝网络模型，识别基站覆盖区域；

将城市区域划分为网格，并将与所述基站覆盖区域有交集的网格识别为基站覆盖网格；

计算用户在所述基站覆盖网格中每个网格的累积停留时长；

基于网格空间位置和用户在所述基站覆盖网格中各网格的累积停留时长，使用Hartigan Leader聚类算法，对网格进行聚类，得到类簇集合；

计算用户在所述类簇集合中每个类簇的累积停留时长；

根据用户在所述类簇集合中每个类簇的累积停留时长，提取备选职住簇；

通过划分时间窗，识别所述备选职住簇为工作地或居住地。

进一步地，所述根据所述基站集合中每个基站及其周边基站的分布，结合蜂窝网络模型，识别基站覆盖区域这一步骤，包括：