用户停留点判别方法、装置、电子设备及计算机存储介质制造方法及图纸

本申请涉及移动通信技术领域，提供一种用户停留点判别方法、装置、电子设备及计算机存储介质，该方法包括：确定目标用户的出行基站数据，并根据出行基站数据确定目标用户的各个目标栅格；根据各个目标栅格中各个位置点的邻点个数和移动速度，以及各个目标栅格的栅格密度，确定各个目标栅格中各个位置点的聚类中心权值；根据各个目标栅格中各个位置点的聚类中心权值，确定目标用户的各个用户停留栅格，并根据各个用户停留栅格判别目标用户的停留点。本申请实施例提供的用户停留点判别方法将各个目标栅格中各个位置点的聚类中心权值作为判定标准，不需要提前随机选择初始聚类中心，减小了算法的随机性，提高了用户停留点判别的准确性。准确性。准确性。

【技术实现步骤摘要】
用户停留点判别方法、装置、电子设备及计算机存储介质


[0001]本申请涉及移动通信
，尤其涉及一种用户停留点判别方法、装置、电子设备及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]现有的用户停留点判别主要的聚类方法包括DBSCAN聚类方法和K
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Means聚类方法。K
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Means聚类方法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。DBSCAN聚类方法是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。
[0003]上述DBSCAN聚类方法和K
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Means聚类方法，无法将时间序列考虑在内。并且DBSCAN聚类方法和K
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Means聚类方法不仅需要人为添加距离阈值，还需要提前设定聚类中心的个数，因此可能使得结果严重偏离全局最优分类。在实际操作中，无法判定聚类结果是否是最优分类，就需要选择不断选择不同的聚类中心，反复运行算法，从而使得时间效率低下，随机性太大，用户停留点判别的准确性低。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种用户停留点判别方法、装置、电子设备及计算机存储介质，旨在实现提高用户停留点判别的准确性。
[0005]第一方面，本申请提供一种用户停留点判别方法，包括：r/>[0006]确定目标用户的出行基站数据，并根据所述出行基站数据确定所述目标用户的各个目标栅格；
[0007]根据各个所述目标栅格中各个位置点的邻点个数和移动速度，以及各个所述目标栅格的栅格密度，确定各个所述目标栅格中各个位置点的聚类中心权值；
[0008]根据各个所述目标栅格中各个位置点的聚类中心权值，确定所述目标用户的各个用户停留栅格，并根据各个所述用户停留栅格判别所述目标用户的停留点。
[0009]在一个实施例中，所述根据各个所述目标栅格中各个位置点的邻点个数和移动速度，以及各个所述目标栅格的栅格密度，确定各个所述目标栅格中各个位置点的聚类中心权值，包括：
[0010]将各个所述目标栅格中各个位置点的邻点个数和移动速度，以及各个所述目标栅格的栅格密度进行归一化处理，得到各个所述目标栅格中各个位置点的邻点个数和移动速度的归一化值，以及各个所述目标栅格的栅格密度的归一化值；
[0011]将各个所述目标栅格中各个位置点的邻点个数和移动速度的归一化值，以及各个所述目标栅格的栅格密度的归一化值进行相乘，得到各个所述目标栅格中各个位置点的聚类中心权值。
[0012]确定各个所述目标栅格中各个位置点的邻点个数和移动速度，以及各个所述目标栅格的栅格密度，包括：
[0013]根据所述出行基站数据确定所述目标用户在各个所述目标栅格的停留时长，并根据各个所述目标栅格的停留时长确定各个所述目标栅格的栅格密度；
[0014]以各个所述目标栅格的各个位置点为中心，并根据预设距离阈值确定各个所述目标栅格中各个位置点的邻点个数；
[0015]根据各个所述目标栅格中各个位置点的相邻位置点的位置距离和间隔时间，确定各个所述目标栅格中各个位置点的移动速度。
[0016]所述根据各个所述目标栅格中各个位置点的聚类中心权值，确定所述目标用户的各个用户停留栅格，包括：
[0017]将各个所述目标栅格中各个位置点的聚类中心权值进行求和，得到各个所述目标栅格的聚类中心总权值；
[0018]基于各个所述目标栅格的聚类中心总权值，计算出所有目标栅格的聚类中心平均权值；
[0019]基于各个所述目标栅格的聚类中心总权值和所述聚类中心平均权值，确定各个所述用户停留栅格。
[0020]所述确定目标用户的出行基站数据，并根据所述出行基站数据确定所述目标用户的各个目标栅格，包括：
[0021]确定目标用户的原始基站数据，并对所述原始基站数据进行异常数据筛除，得到所述目标用户的出行基站数据；
[0022]根据所述出行基站数据中的经度数据和纬度数据，确定目标区域，并将所述目标区域进行栅格化，得到所述目标区域的各个栅格；
[0023]将所述出行基站数据映射到各个所述栅格中，确定所述目标用户的各个目标栅格。
[0024]所述将所述出行基站数据映射到各个所述栅格中，确定所述目标用户的各个目标栅格，包括：
[0025]确定所述出行基站数据中的最小经度数据和最小纬度数据，并确定所述出行基站数据中各个位置点的目标经度数据和目标纬度数据；
[0026]确定各个所述位置点的栅格的经度跨度数据和纬度跨度数据；
[0027]根据所述最小经度数据、各个所述位置点的目标经度数据和各个所述位置点的栅格的经度跨度数据，确定各个所述位置点的第一栅格参数；
[0028]根据所述最小纬度数据、各个所述位置点的目标纬度数据和各个所述位置点的栅格的纬度跨度数据，确定各个所述位置点的第二栅格参数；
[0029]根据各个所述位置点的第一栅格参数和第二栅格参数，将各个所述位置点映射到各个栅格中，确定各个所述目标栅格。
[0030]所述对所述原始基站数据进行异常数据筛除，得到所述目标用户的出行基站数据，包括：
[0031]确定所述原始基站数据中各个相邻位置点的时间停留间隔、位置经度数据和位置纬度数据；
[0032]根据各个所述相邻位置点的位置经度数据和位置纬度数据，计算各个所述相邻位置点的移动距离；
[0033]根据各个所述相邻位置点的移动距离和时间停留间隔，计算各个所述相邻位置点的切换速度；
[0034]根据各个所述相邻位置点的切换速度对所述原始基站数据进行异常数据筛除，并对筛除后的原始基站数据进行位置点填充，得到所述出行基站数据。
[0035]所述根据所述出行基站数据中的经度数据和纬度数据，确定目标区域，并将所述目标区域进行栅格化，得到所述目标区域的各个栅格，包括：
[0036]确定所述出行基站数据中的最大经度数据、最小经度数据、最大纬度数据和最小纬度数据；
[0037]根据所述最大经度数据、所述最小经度数据、所述最大纬度数据和所述最小纬度数据，确定所述目标区域；
[0038]确定所述目标区域的区域边长，根据所述区域边长、所述最大经度数据和所述最小经度数据确定所述目标区域的经度横跨度，根据所述区域边长、所述最大纬度数据和所述最小纬度数据确定所述目标区域的纬度横跨度；
[0039]根据所述区域边长、所述经度横跨度和所述纬度横跨度，对所述目标区域进行栅格化，得到所述目标区域的各个栅格。
[0040]第二方面，本申请提供一种用户停留点判别装置包括：
[0041]第一确定模块，用于确定目标用户的出行基站数据，并根据所述出行基站数据确定所述目标用户的各个目标栅格；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用户停留点判别方法，其特征在于，包括：确定目标用户的出行基站数据，并根据所述出行基站数据确定所述目标用户的各个目标栅格；根据各个所述目标栅格中各个位置点的邻点个数和移动速度，以及各个所述目标栅格的栅格密度，确定各个所述目标栅格中各个位置点的聚类中心权值；根据各个所述目标栅格中各个位置点的聚类中心权值，确定所述目标用户的各个用户停留栅格，并根据各个所述用户停留栅格判别所述目标用户的停留点。2.根据权利要求1所述的用户停留点判别方法，其特征在于，所述根据各个所述目标栅格中各个位置点的邻点个数和移动速度，以及各个所述目标栅格的栅格密度，确定各个所述目标栅格中各个位置点的聚类中心权值，包括：将各个所述目标栅格中各个位置点的邻点个数和移动速度，以及各个所述目标栅格的栅格密度进行归一化处理，得到各个所述目标栅格中各个位置点的邻点个数和移动速度的归一化值，以及各个所述目标栅格的栅格密度的归一化值；将各个所述目标栅格中各个位置点的邻点个数和移动速度的归一化值，以及各个所述目标栅格的栅格密度的归一化值进行相乘，得到各个所述目标栅格中各个位置点的聚类中心权值。3.根据权利要求1所述的用户停留点判别方法，其特征在于，确定各个所述目标栅格中各个位置点的邻点个数和移动速度，以及各个所述目标栅格的栅格密度，包括：根据所述出行基站数据确定所述目标用户在各个所述目标栅格的停留时长，并根据各个所述目标栅格的停留时长确定各个所述目标栅格的栅格密度；以各个所述目标栅格的各个位置点为中心，并根据预设距离阈值确定各个所述目标栅格中各个位置点的邻点个数；根据各个所述目标栅格中各个位置点的相邻位置点的位置距离和间隔时间，确定各个所述目标栅格中各个位置点的移动速度。4.根据权利要求1所述的用户停留点判别方法，其特征在于，所述根据各个所述目标栅格中各个位置点的聚类中心权值，确定所述目标用户的各个用户停留栅格，包括：将各个所述目标栅格中各个位置点的聚类中心权值进行求和，得到各个所述目标栅格的聚类中心总权值；基于各个所述目标栅格的聚类中心总权值，计算出所有目标栅格的聚类中心平均权值；基于各个所述目标栅格的聚类中心总权值和所述聚类中心平均权值，确定各个所述用户停留栅格。5.根据权利要求1至4任一项所述的用户停留点判别方法，其特征在于，所述确定目标用户的出行基站数据，并根据所述出行基站数据确定所述目标用户的各个目标栅格，包括：确定目标用户的原始基站数据，并对所述原始基站数据进行异常数据筛除，得到所述目标用户的出行基站数据；根据所述出行基站数据中的经度数据和纬度数据，确定目标区域，并将所述目标区域进行栅格化，得到所述目标区域的各个栅格；将所述出行基站数据映射到各个所述栅格中，确定所述目标用户的各个目标栅格。
6.根据权利要求5所述的用户停留点判别方法，其特征在于，所述将所述出行基站数据映射到各个所述栅格中，确定所述目标用户的各个目标栅格，包括：确定所述出行基站数据中的最小经度数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙苑苑，赵雨，陈龙，李树春，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：