【技术实现步骤摘要】
一种群体移动行为特性分析方法
本专利技术属于移动互联网
,特别涉及一种群体移动行为特性分析方法。
技术介绍
随着移动互联网的快速发展和智能手机的普及,移动互联网用户急剧增加,由此产生大量的带有用户位置信息的记录数据,这些数据含有丰富的用户行为时空信息。由于这些记录是由用户自发产生的,因此能够较为真实地反映用户的行为特性。同时,手机作为主要的上网终端设备,所覆盖的用户数量巨大,空间覆盖范围广泛,且记录可持续的时间较长,能够准确地反映出人类移动行为模式。随着不同类型的带有用户轨迹信息的数据大量涌现,人类的空间移动行为模式得到了研究者的广泛的关注,涉及的领域包括城市规划、交通调度、无线网络资源分配、疾病疫情预防控制、商业推荐系统等。随着城市化进程加快,日益增长的城市人口对城市区域功能的影响变大,探究群体移动行为及其在不同时段的差异对于城市规划和管理具有重要的意义。然而,现有的关于人类移动行为的研究主要集中在对个体行为的分析上。虽然基于个体轨迹相似性的方法可以应用到群体移动行为方面,但是这些方法主要基于GPS数据,不仅对用户轨迹的精确度要求较高,且要求数据在时间尺度上比较连续。随着复杂网络的发展及其在地理科学中的应用,很多研究都基于“碎片化”的数据如CDRs、Check-ins等,这些数据能够在一定程度上反映个体的空间移动行为,但是不能完全刻画个体的移动轨迹。针对这类碎片化的数据,这些研究引入空间网络来分析群体在不同城市区域间的移动行为。在空间网络的构建中,将不同的空间区域作为网络的节点,用户在不同区域间的移动强度作为网络的边,从而将个体行为整合为群体行为, ...
【技术保护点】
一种群体移动行为特性分析方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:基于手机上网记录数据,针对节假日和工作日两个时段的用户上网记录构建空间交互网络;步骤2:利用基于稳定度的社区划分算法进行网络划分;步骤3:利用网络社区结构差异的识别算法来发现不同网络社区结构间的局部差异;步骤4:基于社区结构差异发现移动行为发生变化的用户群体。
【技术特征摘要】
1.一种群体移动行为特性分析方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:基于手机上网记录数据,针对节假日和工作日两个时段的用户上网记录构建空间交互网络;步骤2:利用基于稳定度的社区划分算法进行网络划分;步骤3:利用网络社区结构差异的识别算法来发现不同网络社区结构间的局部差异;步骤4:基于社区结构差异发现移动行为发生变化的用户群体。2.根据权利要求1所述的群体移动行为特性分析方法,其特征在于,步骤1的具体实现包括以下子步骤:步骤1.1:n为用户总数,a为第a个用户,令a=1;步骤1.2:查询第a个用户以时间为序的上网记录表[BS1,BS2,…,BSb,…,BSm],m为第a个用户访问的基站总数,b为第a个用户访问的第b个基站;步骤1.3:令b=1;步骤1.4:第a个用户依次访问基站BSb和基站BSb+1,判断空间交互网络中基站BSb和基站BSb+1之间是否已存在连边;如果是,则执行步骤1.5;如果否,则跳转执行步骤1.6;步骤1.5:空间交互网络中基站BSb和基站BSb+1之间边权重加1;步骤1.6:空间交互网络中基站BSb和基站BSb+1之间新加一条连边;步骤1.7:令b=b+1,判断b是否大于m;如果是,则执行步骤1.8;如果否,则跳转执行步骤1.4;步骤1.8:令a=a+1,判断a是否大于n;如果是,则本流程结束;如果否,则跳转执行步骤1.2。3.根据权利要求1所述的群体移动行为特性分析方法,其特征在于,步骤3的具体实现包括以下子步骤:步骤3.1:两组网络社区结构,分别记为P={Pi},Q={Qj},1≤i≤m,1≤j≤n,m和n分别为P和Q包含的社区数;网络中的节点记为V={uk}...
【专利技术属性】
技术研发人员:李倩,江昊,吴静,周建国,周娴,陈艳秋,
申请(专利权)人:武汉大学,
类型:发明
国别省市:湖北,42
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