[发明专利]一种基于手机大数据的流动人口分类识别分析方法

摘要

本发明提供了一种基于手机大数据的流动人口分类识别分析方法。本发明突破传统调查的限制，利用大数据从行为轨迹中提取客观时空信息进行分析挖掘，突破低采样率的限制并可进行不同口径多次、充分信息提取，从空间及时间维度，对人口流动进行观察及识别，区分流动人口群体，并基于该群体行为特征及逗留时长，并从数据使用者的角度考量流动人口不同分类，将其区分为长期流动人口、短期流动人口及短时入境人口，以便该数据的应用能够在不同的领域发挥价值。

主权项

1.一种基于手机大数据的流动人口分类识别分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、从通信运营商获取目标分析城市空间范围内一段时期内持续的匿名加密手机定位数据，每条匿名加密手机定位数据包括EPID、TIME及定位数据，其中，不同的手机终端用户对应不同的EPID，TIME表示当前一条匿名加密手机定位数据所涉及的手机网络动作发生时刻；步骤2、构建每个EPID的时间序列分段模型：将当前EPID对应的所有定位数据按TIME升序或降序排序，获得当前EPID基于时间序列的位置信息，从而建立当前EPID的时间序列模型，将时间序列模型按照不同的位置信息进行分段，得到当前EPID的时间序列分段模型；步骤3、对每个EPID计算其在目标分析城市的每日累计逗留时长与天数频率情况，根据每个EPID在目标分析城市每日停留时长长短与天数频率，将人口分为常住人口及流动人口；步骤4、基于空间位置属性对步骤3中判定为流动人口的每个EPID的流动目的进行判别，其中，空间位置属性的获取包括以下步骤：步骤4.1、基于GIS基础地图空间地理数据获得空间位置属性，包括以下步骤：步骤4.1.1、对在空间地理数据库中的各人员的时间序列进行空间/时间插值，保证人口空间分布SDP之间的时间间隔相等，为空间聚类做准备；步骤4.1.2、对区域进行基于密度的空间聚类，该聚类所获得成果为得到基于空间的空间位置属性，包括以下步骤：步骤A、将空间地理数据库中的np个兴趣点POI位置属性进行遍历，设置半径Eps及最少数目MinPts；步骤B、从np个兴趣点POI中任意选取一个点p；步骤C、对当前点p其进行地域查询，若点p是核心点，则寻找从点p密度可达的点，最终形成一个包含点p的位置簇，否则点p被标识为噪音点；步骤D、将np个兴趣点POI中的下一个点作为当前点p，返回步骤B，直至np个兴趣点POI都被处理；步骤E、将所形成的位置簇进行聚合，聚合后的每一个类为一个位置区，每个位置区具有一个位置属性，最终对应至运营商基站位置数据，使每一个基站位置数据对应一个位置属性；步骤4.2、对步骤3中判定为流动人口的每个EPID进行基于位置区的多属性差异识别，对于当前EPID而言，根据其位置信息获得其所处的不同位置区，将每个位置区的停留时长作为当前位置区所对应的位置属性的时间权重，并对各个位置属性的时间权重进行权重判定，将最突出的时间权重对应的位置属性赋予当前EPID，以标识当前EPID的最终分类；步骤4.3、对所有可识别位置属性数据进行分类，关联其位置属性与人群定义，获得不同流动人口分类下的流动目的识别；步骤5、分析各类流动人口出行特征。