[发明专利]用户活动模式划分及属性推测方法

摘要

本发明涉及一种用户活动模式划分及属性推测方法，包括基于含有个人属性和出行信息的调查数据构建主题模型、活动模式划分模型、贝叶斯网络的居民属性反推模型；获取待补全的大数据；大数据主题模型和活动模式划分模型中处理，以得到用户的活动模式；将活动模式输入所述基于贝叶斯网络的居民属性反推模型中，以获得各所述活动模式对应的用户的社会经济属性信息。本发明中，活动模式多达六种，能较好地补全用户的社会经济属性信息，这样能科学、便捷地分析及统计出一天中各个时段道路上的个体的数量，同时个体的社会经济属性能够进一步判断各个用户具体是乘坐公交车还是自己开车，从而为城市交通规划、交通需求预测等提供重要的参考依据。

主权项

一种用户活动模式划分及属性推测方法，其特征在于，包括：基于含有个人属性和出行信息的调查数据构建主题模型，使用所述主题模型输出第一主题概率分布，并根据所述第一主题概率分布构建活动模式划分模型；所述活动模式划分模型包括多种活动模式，根据各所述活动模式对应的用户社会经济属性信息构建基于贝叶斯网络的居民属性反推模型；获取待补全的大数据；对所述大数据进行数据清洗获得用户的移动轨迹，通过行程识别划分用户停留区段和出行区段，获得用户的出行链；结合停留时间段，停留时长以及停留次数的信息进行职住地判断，获取用户的职住地位置；根据所述出行链及用户职住地位置获得用户的预设时间的位置序列，将位置序列输入到所述主题模型中，以得到用户活动的第二主题概率分布；将所述第二主题概率分布输入所述活动模式划分模型中，以得到用户的活动模式；将所述活动模式输入所述基于贝叶斯网络的居民属性反推模型中，以获得各所述活动模式对应的用户的社会经济属性信息。