基于聚类判别模型的网约车鉴别方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于聚类判别模型的网约车鉴别方法和系统，该方法包括以下步骤：步骤(1)：获取原始数据，并随机抽取若干个已知出租车司机用户作为样本集M，随机抽取若干个未知类别的司机用户作为样本集N；步骤(2)：进行特征提取；步骤(3)：对特征进行分析；步骤(4)：建立模型；步骤(5)：将采集到的未知司机信令数据导入到所述步骤(4)建立的模型中进行判定。以手机的信令数据为基础，提取出司机的移动特征，能够在仅知一类数据标签的情况下，判别出未知标签的数据是否归属于已知类别，快速便捷，鉴别出的结果能够为交通执法部门打击非法网约车进行服务，帮助他们快速定位嫌疑车辆，降低执法的人力成本，提升工作效率。

Identification method and system of net car based on clustering discriminant model

The invention discloses a cluster network based on model identification method and system about the car, the method comprises the following steps: (1): to obtain the original data, and randomly selected a number of taxi drivers known as a sample set of M users, randomly selected several unknown driver users as a sample set (step N; 2): feature extraction; step (3): the analysis of the characteristics of steps; (4): to establish the model; step (5): unknown driver signaling data import to capture the step (4) model to judge. The mobile phone signaling data as the basis, to extract the moving characteristics of the driver, can only know a class of data tags, identify the unknown label data is attributable to the known categories, fast and convenient, the result can be identified for traffic enforcement departments to combat illegal network about car service, help them locate. The law enforcement vehicles, reduce labor costs, improve work efficiency.

【技术实现步骤摘要】
基于聚类判别模型的网约车鉴别方法和系统
本专利技术属于网约车管理
，尤其是涉及一种基于聚类判别模型的网约车鉴别方法和系统。
技术介绍
在“互联网+”的背景和市场趋势的推动下，网约车作为一种新兴出行用车方式，迅速成为市场的宠儿，成为智慧出行的重要组成部分。网约车即网络预约出租汽车，是一种将乘客、司机与车辆连接起来，乘客通过智能手机应用软件，预约司机接送服务的出行方式。网约车的出现，满足社会公众多样化出行需求，提升了机动车的利用效率，但是随着网约车规模的不断扩大，它带来的一系列社会监管难题也是不容忽视的。网约车与传统的出租车既有区别又有联系。在车辆颜色与车型上，出租车一般有统一的颜色与标识，网约车则多种多样。在运营方式上，出租车可以巡游揽客、站点候客和预约接客，而网约车不可以巡游接客，只能通过网络平台为预约顾客提供服务。在监管上，出租车一般由出租车公司进行统一管理，而网约车则缺乏一定的监管机制。初期，网约车是对出租车的补充。随着网约车专职司机的增多，网约车对传统出租车行业形成了一定的冲击，遭到了出租车司机一定程度上的抵制。此外，由于网约车平台对司机和车辆的审查并不严格，市场乱象重生本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于聚类判别模型的网约车鉴别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤(1)：获取原始数据，并随机抽取若干个已知出租车司机用户作为样本集M，随机抽取若干个未知类别的司机用户作为样本集N；步骤(2)：获取所述步骤(1)中样本集M和样本集N中司机用户在一段时间内的信令数据，进行特征提取；步骤(3)：通过对所述步骤(2)提取的特征进行分析，可知网约车司机和出租车司机存在一定的差异性；步骤(4)：建立模型，将所述样本集M随机划分为聚类训练集P与验证集Q，将所述样本集N作为测试集N；针对训练集P进行聚类分析，计算最佳聚类数K，剔除所述训练集P中的异常样本点，获得聚类中心点，计算训练集P中各个有效样本点到聚...

【技术特征摘要】
1.一种基于聚类判别模型的网约车鉴别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤(1)：获取原始数据，并随机抽取若干个已知出租车司机用户作为样本集M，随机抽取若干个未知类别的司机用户作为样本集N；步骤(2)：获取所述步骤(1)中样本集M和样本集N中司机用户在一段时间内的信令数据，进行特征提取；步骤(3)：通过对所述步骤(2)提取的特征进行分析，可知网约车司机和出租车司机存在一定的差异性；步骤(4)：建立模型，将所述样本集M随机划分为聚类训练集P与验证集Q，将所述样本集N作为测试集N；针对训练集P进行聚类分析，计算最佳聚类数K，剔除所述训练集P中的异常样本点，获得聚类中心点，计算训练集P中各个有效样本点到聚类中心点的距离之和，并基于距离增量变化情况得出分类的阈值；步骤(5)：将采集到的未知司机信令数据导入到所述步骤(4)建立的模型中进行判定。2.根据权利要求1所述的基于聚类判别模型的网约车鉴别方法，其特征在于，在所述步骤(4)中，采用验证集Q对所述步骤(4)中得出的模型进行验证，采用测试集N进行测试。3.根据权利要求1所述的基于聚类判别模型的网约车鉴别方法，其特征在于，所述步骤(2)中，提取的特征包括小区切换和驻留时长，其中，特征小区切换包括小区切换数日均值、小区切换数日标准差、忙时小区切换数均值、忙时小区切换数标准差、闲时小区切换数均值和闲时小区切换数标准差；特征驻留时长包括忙时驻留中位数、忙时驻留均值、忙时驻留标准差、闲时驻留中位数、闲时驻留均值和闲时驻留标准差。4.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：冷婷，谈炜，石路路，王计斌，
申请(专利权)人：南京华苏科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32