【技术实现步骤摘要】
基于大数据信令处理的人口识别方法、系统及存储介质
[0001]本申请涉及大数据及信令数据处理
，具体而言，涉及基于大数据信令处理的人口识别方法、系统及存储介质。
技术介绍
[0002]信令数据的采集是一个连续的过程，相应地，信令数据的存储也是连续的过程，各家运营商根据信令获取的时间和业务发生的地点记录信令数据，信令数据中用于标识业务发生地点的数据是信令发生时所连接的基站扇区，基站扇区在网络优化和业务调整过程中会有一定的变化，导致不同时间段的扇区对应的位置信息不一致，另外，使用信令数据进行人口统计或相关分析，需要根据一定的空间纬度进行处理，比如社区、村庄、街镇、重点区域等等，为了避免统计模型的重复开发，方便模型部署，需要利用数据治理技术在底层将数据在空间纬度上处理成标准栅格化式。
[0003]现有城市区域针对人口数据统计或流动人口群体类别的识别采取身份登记或二维码信息获取的方式，但易产生采集缺失或统计疏漏的技术漏洞，而对个体信息通过手机注册信息号码的数据识别缺乏识别的时效性和快捷度，获取精准度也难以保证，因此常规...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于大数据信令处理的人口识别方法，其特征在于，包括以下步骤：采集获取区域内终端用户的信令数据信息；根据所述信令数据信息识别用户注册信息和通讯表数据，并结合所述终端用户在预设时间段内通讯交互信息筛选出第一标记用户；获取所述第一标记用户在预设时间段内的信令数据信息提取信令时间数据和信令标识地数据，根据所述信令标识地数据获取对应基站动态扇区交互信息；根据所述基站动态扇区交互信息提取基站扇区标识动态响应数据并根据基站扇区栅格动态分布模型获取对应基站扇区动态栅格数据；根据所述第一标记用户的基站扇区动态栅格数据获取预设时间周期内的轨迹密度数据；根据所述轨迹密度数据通过停驻属性阈值对比对所述终端用户进行停驻属性识别筛选出人口属性类别。2.根据权利要求1所述的基于大数据信令处理的人口识别方法，其特征在于，所述采集获取区域内终端用户的信令数据信息，根据所述信令数据信息识别用户注册信息和通讯表数据，并结合所述终端用户在预设时间段内通讯交互信息筛选出第一标记用户，包括：采集目标区域内的用户终端的信令数据信息，包括信令收发信息、信令交互方信息、信令运营载体信息；根据所述信令收发信息和信令交互方信息识别所述用户终端的用户注册信息，包括用户ID属性信息、用户注册标识信息以及SIM卡信息；根据所述信令收发信息、信令运营载体信息以及SIM卡信息获取通讯表数据，并提取通讯交互信息；根据用户注册标识信息、SIM卡信息以及通讯交互信息按照预设范围进行筛选出第一标记用户。3.根据权利要求2所述的基于大数据信令处理的人口识别方法，其特征在于，所述获取所述第一标记用户在预设时间段内的信令数据信息提取信令时间数据和信令标识地数据，根据所述信令标识地数据获取对应基站动态扇区交互信息，包括：根据所述第一标记用户在预设时间段内的信令数据信息提取信令时间数据和信令标识地数据；所述信令标识地数据包括预设时间段内的基站交互动态数据、信号响应动态数据以及区域覆盖动态数据；根据所述基站交互动态数据、信号响应动态数据以及区域覆盖动态数据分别提取预设时间段内基站交互量次值、信号响应度值以及区域响应覆盖值；根据所述基站交互量次值、信号响应度值以及区域响应覆盖值在基站扇区动态响应数据库中进行查询获得符合数值要求的基站扇区群集并获取对应基站扇区交互信息。4.根据权利要求3所述的基于大数据信令处理的人口识别方法，其特征在于，所述根据所述基站动态扇区交互信息提取基站扇区标识动态响应数据并根据基站扇区栅格动态分布模型获取对应基站扇区动态栅格数据，包括：所述基站扇区交互信息包括基站扇区群集在所述预设时间段内的扇区交集度信息、扇区交集域信息、扇区交集轨迹点信息以及扇区驻留信息；
根据所述基站扇区交互信息提取基站扇区标识动态响应数据，包括扇区交集度数据、扇区交集域数据、扇区轨迹流量数据以及扇区驻停数据；根据所述扇区交集度数据、扇区交集域数据、扇区轨迹流量数据以及扇区驻停数据输入至训练好的基站扇区栅格动态分布模型中处理获取基站扇区动态栅格数据。5.根据权利要求4所述的基于大数据信令处理的人口识别方法，其特征在于，所述根据所述第一标记用户的基站扇区动态栅格数据获取预设时间周期内的轨迹密度数据，包括：根据所述基站扇区动态栅格数据结合所述扇区交集域数据、扇区轨迹流量数据以及扇区驻停数据计算获得预设时间周期内各时间段节点的轨迹密度数据；所述轨迹密度数据计算公式为：其中G为轨迹密度数据，为第i个时间段节点的扇区驻停数据，P
i
【专利技术属性】
技术研发人员：高文飞，章敏，高嵩，张晰，王睿宇，贾晓丰，
申请(专利权)人：北京市大数据中心，
类型：发明
国别省市：
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